Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте

Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.

Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:

— Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;

Начать пользоваться сервисом

Как продвинуть сайт на первые места?

Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.

Ускорение продвижения

Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.

Начать продвижение сайта

Розподілені структурні властивості

Для формування розподілених характеристик образу використовуємо гістограмну модель, наприклад, із 8 позицій. Спочатку введемо кількість розподілених структурних параметрів CR_D і IA_D як залежність їх від інтенсивності (замість позначень структурних об’єктів та їх кількостей CR, IA використаємо змінну CL):

CL_d (BI_M) = { CL_{d 1}(BI_M), CL_{d 2}(BI_M), …, CL_d (BI_M)}, (4.18)

де Δ CL (BI_M) = 256 / 8.

Застосуємо вісім інтервалів для інтегральної інтенсивності BI_M: 0÷ 31, 32÷ 63, 64÷ 95,..., 224÷ 255.

Гістограмна модель для структурних коефіцієнтів залежить від їх розміру наступним чином:

CL_d (S) = { CL_{d 1}(S), CL_{d 2}(S), …, CL_d (S)}, (4.19)

де інтервал гістограми є Δ = S (P)/8.

Для формування розподілених в просторі характеристик образу за гістограмною моделлю покриваємо регіонами або зв’язними областями образ сіткою із кроком, наприклад, 4× 2. На рис. 4.3 представлено розбиття образу на 8 прямокутників (для кращого розуміння процедури прямокутники рознесені).

а

б

Рис. 4.3. Розбиття образу на 8 прямокутників: кластери (а) і регіони (б), що входять до відповідного прямокутника

Для кожного кроку сітки обчислюємо кількість регіонів або зв’язних областей, що покривають його. Таким чином, отримуємо розподілені в просторі кількісні характеристики структурних об’єктів:

CL_d (XY) = { CL_{d 1}(XY), CL_{d 2}(XY), …, CL_{d 8}(XY)}, (4.20)

Обчислюючи інтегральні інтенсивності для кожного кроку сітки з відповідним структурним об’єктом отримуємо для образу його розподілені в просторі характеристики яскравостей:

BI_d (CL, XY) = { BI_{d 1}(CL, XY), BI_{d 2}(CL, XY),..., BI_{d 8}(CL, XY)}, (4.21)

де: Δ XY = S (P)/8,

BI_M (CL) = (1/ CL) ∑ B_i (CL),

I _p(CL) – підмножина індексів відповідних структурних об’єктів.

Обчислюючи кількість структурних об’єктів, що покривають крок сітки, отримуємо розподілені в просторі кількісні структурні властивості – кількість відповідних структурних об’єктів в кожному підпросторі:

K_vd(P)= { K_{vd 1}(CL, XY), K_{vd 2}(CL, XY),, K_{vd 8}(CL, XY)}, (4.22)

де: Δ XY = S (P)/8,

K_vd (CL_p) = (1 / CL_p) ∑ ∙ K_Vi (CL -1)),

I _p(CL_p -1) – підмножина індексів структурних об’єктів, що формують кластери рівня CL_p.