Новые книги
 Инновации являются важнейшим фактором роста. Сегодня, более чем когда-либо, компании должны внедрять инновации, чтобы выжить. Но успешные инновации – это очень непростая задача. Авторы – партнеры всемирно известной консалтинговой компании Simon-Kucher & Partners Strategy & Marketing Consultants знают о чем говорят. Георг Таке – ее генеральный директор, а Мадхаван Рамануджам – партнер в Сан-Франциско.Simon-Kucher & Partners – глобальная консалтинговая компания, насчитывающая 900 профессионалов в 33 офисах по всему миру. Ее специализация – стратегии, маркетинг, ценообразование и продажи. Основанная в 1985 году, компания обладает 30-летним опытом и считается ведущим консультантом по ценообразованию в мире. Если вы генеральный директор, или относитесь к исполнительному руководству, или являетесь частью команды, ответственной за инновации и разработку новых продуктов, эта книга для вас. С помощью специальных методик вы сможете сделать монетизацию инноваций частью ДНК вашей компании. Примеры показывают, как одни из лучших инновационных компаний мира, таких, как LinkedIn, UBER, Porsche, Optimizely, Dr?ger, Swarovski и крупные фармацевтические компании, используют принципы, описанные в этой книге. «Монетизация инноваций» представляет практический подход, который может быть адаптирован для любой организации, в любой отрасли. |
 Что такое блокчейн? Что такое криптовалюта? Что такое приватный ключ и публичный адрес? Что такое майнинг? Что такое крипто кошельки? Что такое форк? Можно ли убить блокчейн? Куда инвестировать?Ответы на эти и другие вопросы вы найдете в данной книге. Чтение не займет много времени и заполнит необходимой информацией пробел в вашем криптообразовании. Эта книга для того, кто хочет знать, как устроен блокчейн. Ведь она написана настолько просто и доступно, что понять ее сможет даже тот, кто раньше никогда не слышал о криптовалютах. Узнайте о блокчейне за 60 минут! |
levenshtein
| ||||||||||
 |
levenshtein(PHP 3>= 3.0.17, PHP 4 >= 4.0.1) levenshtein - высчитывает расстояние Левенштайна/Levenshtein между двумя строками. Описаниеint levenshtein (string str1, string str2) int levenshtein (string str1, string str2, int cost_ins, int cost_rep, int cost_del) int levenshtein (string str1, string str2, function cost) Эта функция возвращает Levenshtein-дистанцию между двумя строками-аргументами или -1, если одна из строк-аргументов длиннее предела в 255 символов (255 должно быть более чем достаточно для имени или словарного сравнения, и никто в здравом уме не будет делать генетический анализ с помощью PHP). Levenshtein-дистанция определяется как минимальное количество символов, которые вы должны заместить, вставить или удалить, чтобы трансформировать str1 в str2. Сложность алгоритма равна O(m*n), где n и m это длины строк str1 и str2 (несколько лучше по сравнению с similar_text(), которая имеет O(max(n,m)**3), но всё же затратно). В простейшем случае функция принимает в качестве параметров только две строки и вычисляет только количество операций вставки, замены или удаления, необходимых для трансформации str1 в str2. Во втором варианте функция принимает три дополнительных параметра, определяющих цену операций вставки, замены или удаления. Это более общо и адаптивно, чем первый вариант, но не так эффективно. Третий вариант (ещё не реализованный) будет самым общим и адаптивным, но также и самым медленным. В нём будет вызываться пользовательская функция, которая определит стоимость каждой возможной операции. Пользовательская функция будет вызвана со следующими аргументами:
Пользовательская функция должна возвратить положительное целое число, описывающее цену это конкретной операции, но она может определить использование только нескольких из предоставленных аргументов. Подход с пользовательской функцией предоставляет возможность учесть соотношение и/или разницу между определёнными символами, или даже контекст, в котором эти символы появляются, чтобы определить цену операций вставки, замены и удаления, но ценой потери всей оптимизации, достигнутой для регистров cpu и кэша, которая работала в двух других вариантах. См. также soundex(), similar_text() и metaphone(). | | ||||||||
| ||||||||||