<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><description><title-info><genre>antique</genre><author><first-name>Христо</first-name><last-name>Мирский</last-name></author><book-title>№ 21.А. Научный ПИР (Предложения, Идеи, Разработки)</book-title><coverpage><image xlink:href="#_0.jpg" /></coverpage><lang>rus</lang></title-info><document-info><author><first-name>Христо</first-name><last-name>Мирский</last-name></author><program-used>calibre 0.8.38</program-used><date>6.9.2020</date><id>b1ceb68b-2b65-4468-82dd-c9b80741cdb5</id><version>1.0</version></document-info></description><body>
<section>
<p><strong>          Н А У Ч Н Ы Й    П_ И_ Р_ </strong></p><empty-line />
</section>

<section>
<p><strong>          (Предложения, Идеи, Разработки)</strong></p><empty-line /><empty-line />
</section>

<section>
<p><strong>          <emphasis>Христо МИРСКИЙ, ... 2015 ...</emphasis></strong></p><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p><strong>Замечание:</strong></p>

<p>   Оригинальная папка ПИР на других сайтах начинается "Неграмотным миром", который здесь идёт под номером 20, потом идёт "Идея о новом календаре", которая здесь часть (последняя) № 7.Дру.А. моей публицистики, потом следует "Порассуждаем о числах", которая вещь здесь под № 19, потом следует этот 21.А. ПИР, где специально программистские идеи, потом "Правое Кривосудие", которое тоже к публицистике, в № 7.Жур.Г., и потом по очереди следует вторая часть этой папки, 21.Б, где довольно оригинальные идеи для сферы массового обслуживания, а также и длинный перечень кучи разных идей во всём моём творчестве.</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>      <strong>Содержание этой книжки А</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Компьютерная программа для переноса слов разных языков</p><empty-line /><p>      Компьютерная программа для сжатия файлов независимо от их типа</p><empty-line /><p>      Идеи о поиске браузеров в Интернете</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА ДЛЯ ПЕРЕНОСА СЛОВ РАЗНЫХ ЯЗЫКОВ</strong></p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>      Эта не просто идея, она реализована мною, я применял её некоторое время и был вполне доволен ею, так что здесь существует прецедент, что существенно, ибо известно что это возможно, а не просто искать чего-то не зная можно ли его найти (как, например, обстоит вопрос с существованием Бога). Эта программа работала, но это было лет 20 тому назад (ну, хотя бы 15), и для ДОС-а, а с появлением Windows-а всё стало сложнее, и я отказался тратить силы (да и искать нужного софтвера задаром). И поскольку в новой платформе всё, так или иначе, нужно делать заново, и поскольку я имею право сохранить себе детали, да и я публикую это на популярном литературном сайте, не годится чтобы я стал давать фрагменты программ на алгоритмических языках, так по всем этим причинам я не буду делать усилия искать программу и смотреть точно на неё а буду рассказывать по памяти. Тем не менее я обычно подробен, так что если человек захочет, и если он профессиональный программист, то сможет "сварганить" что-то похожее, хотя в Windows-е всё сложнее, там нужно работать на уровне пикселей, не слов, нужно учитывать всякие шрифты и прочее, так что это будет и не так уж легко. Прочее, я вернусь на это к концу, ибо такая возможность просто обязательна для любого браузера или экрана мобильного компьютерного устройства (даже телефона, если в нём достаточно памяти).</p><empty-line /><p>      Что важно подчеркнуть, это то, что программа должна работать удовлетворительно хорошо (и оно так и было у меня) для смеси разных языков даже в одном файле, или для пары языков с которыми человек обычно работает, она должна допускать лёгкое настраивание, если в данных языках имеются противоречивые концепции на перенос слов, да и отражать личные предпочтения человека, должна проводить выравнивание по правому краю страницы (justification), и другие моменты. У меня был вариант который работал как отдельную (stand alone) программу, задавался входной файл (.txt), задавался выходной файл (.prt), программа преобразовала один в другой, и потом оставалось лишь распечатать последний файл. А, и я работал только на латинице и кириллице, если кто-то хочет делать перенос, скажем, и на арабском, то там могут быть свои трудности, но специально для греческого алфавита не должно быть особых проблем (с первого взгляда — я этим не занимался). Вот, однако так как в разных языках мнение на перенос слов совершенно разные то я должен сначала сказать пару параграфов об этом.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>1. Основные понятия о слогах, типов букв, и <emphasis>универсальных</emphasis> правил переноса</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Здесь я не открываю Америку, но тем не менее имеется мой личный вклад в эту тему; я затрагиваю эти вопросы в моей идее об универсальном мировом алфавите, и их нужно иметь в виду, потому что, чётко выражаясь, универсальных правил для переноса слов во всех, хотя бы европейских, языках попросту <emphasis>нету</emphasis>! В русском вещи более или менее простые, но в английском это совсем не так, и там имеются словари где указан перенос для каждого слова, это в основном как бы из соображений слогов, но и здесь могут быть различные мнения. В немецком свои правила, обычно по слогам, но некоторые буквы разбивать совершенно некрасиво, а у них используются нормально по 2-3 знака для одной буквы, а то даже и четыре; в английском (и французском) с другой стороны совершенно некрасиво разбивать гласные, потому что они читаются вместе по несколько подряд. Поэтому я задал себе сначала вопрос: что такое слог, чем он характеризуется, как его отличить?</p><empty-line /><p>      Ну, выходит что он обычно, не всегда, но в большинстве случаев (скажем, в 90%), начинается согласной и кончается как получится, но благословлены те языки в которых гласные простые. И теперь приходим к моим взглядам о том какие виды гласных звуков вообще (в мире) существуют, потому что нужно как-то распознавать — <emphasis>без</emphasis> словарей, разумеется, ведь не будут же использоваться словари для всех возможных мировых языков — где гласная как бы одна (хотя их несколько), образует слог, и где это несколько отдельных гласных. Скажем: слово "пиано" имеет три слога для нас, но в английском оно имеет два, там "ia" нельзя разбивать, также как и в с слове "ready", или в "beauty". Поэтому я пришёл к выводу, что существуют <emphasis>три типа гласных</emphasis> (в основном, но это можно применить и к согласным), а именно: базисные, модифицированные, и дифтонги или комбинации гласных.</p><empty-line /><p>      Базисные гласные всего шесть, это: "е", "и", "о", "у", "а", и болгарское "ъ" (здесь не могу впускаться в детальные объяснения, они сделаны при алфавите, но это тот звук как в английском girl). Модифицированные это когда хочешь сказать одно, а говоришь другое, где типичный пример русское "е", которое, собственно говоря, 'и<sub>е</sub>' (спрашивайте украинцев, они наверное разъяснят вам почему говорят <emphasis>дивка</emphasis>, <emphasis>жинка</emphasis>, и т.д.), также как и русское "ы" это 'ъ<sub>и</sub>' — и я думаю что уже "усекли" почему я даю вторую гласную как суб-индекс — а то ещё можно сказать что русское безударное "о" (как в начале "окно") это 'ъ<sub>а</sub>', что встречается также и в английском but. Нет смысла углубляться здесь больше, ибо специально в этой программе я <emphasis>не</emphasis> занимаюсь таким анализом, но он объясняет почему я принял свою концепцию на перенос гласных, которую укажу ниже. И дифтонги, в моём понимании, ибо некоторые, и то лингвисты, называют, для примера, французское "ai", которое читается как 'e' — и я думаю, что вы также замечаете, что я использую одиночные кавычки для указания того как буквы <emphasis>произносятся</emphasis>, в то время как двойные дают выписывание букв —, тоже дифтонгом, это такие комбинации гласных где их несколько, как в английском pear, 'пеъ', каких в русском нет, если не считать "ай", "ей", и прочее, но "й" не <emphasis>совсем</emphasis> гласная.</p><empty-line /><p>      Вот, так что теперь приходим к тому, что буквы нужно различать, нужно прикрепить в программе к каждой букве, для обеих алфавитов (а что будем делать с теми где всякие галочки сверху, тоже скажу что-то к концу), характеристику типа, и этих типов должно быть <emphasis>три</emphasis>! То есть, гласные, согласные, и <emphasis>неопределённые</emphasis>, но всё же буквы, а не другие знаки. Эти неопределённые буквы (если я не запамятовал что-то, но в любом случае этот вопрос нужно как-то третировать), скажем, "й", или латинское "h", а то и "w", играют роль модификаторов прежней буквы и должны прицепляться к прежней букве, или принимать ту же характеристику как у неё (но что делать если такой символ в начале слова не припоминаю точно, однако это не принципиально, ибо одна буква не должна оставаться на строчке).</p><empty-line /><p>      Когда слог более или менее правильно распознан то можно переходить к переносу слова, к отделению полновесного слога, на что остановимся в следующем пункте о моей реализации. Однако хочется подчеркнуть, что эта программа работает, как принято выражаться, <emphasis>эвристически</emphasis>, она даёт некоторое решение, которое <emphasis>достаточно</emphasis> хорошее, но не обязательно идеальное или грамматически правильное. (К примеру, выходит что латинское "ck" следует считать как "kk", и учитывать это при переносе слова оставляя на обе строчки по букве "k", но я думаю что это лишняя роскошь.)</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>2. Как я реализовал сам перенос слов</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Ну, значит, начинается с конца слова, которое не умещается при заданной длине строки, и работая только символами, идя с конца к началу слова, и следя за количеством знаков в обеих его частях, отделяется возможный слог (но могут быть несколько вариантов) и добавляя разделительную чёрточку проверяется можно ли разместить первую часть слова; если нельзя, то продолжается дальше, сначала не добавляя нового слога, а если нужно, то начиная формировать новый слог, когда проверяется опять можно ли провести разбиение, и так до достижения минимума допустимых знаков в начале слова (это 2, но можно требовать и 3, или чтобы слова меньше 5 букв не разбивались, я обычно разбиваю и 4-х буквенные) и тогда слово оставляется так и им начинается новая строчка. Когда слово обработано и найдено или нет разбиение, то раз что-то отнимается от первоначальной строки остаётся ещё растянуть её по правому концу добавляя по интервалу между словами опять идя сзади к началу строки.</p><empty-line /><p>      Разумеется здесь нужны и процедуры для распознавания окончания слова, в фонетическом смысле, такие как интервал, знаки препинания, другие символы; а также, думаю, и пропускать такие слова, которые не чистые слова, т.е. в них числа, или специальные символы, или перемешаны алфавиты — они должны оставаться такими какие они есть, это может быть пароли, новые символы, и прочее. Разумеется также, что нужно задание длины строки, которую хотим получить (по умолчанию, кажется, 70), количество знаков которые можно оставлять в конце или начала строчки (и если слог налицо, ибо иначе продолжается дальше), и несколько других параметров программы. Но нужно и задание ещё нескольких важных вещей, потому что пока мы только указали на то, что не ясно нужно ли разбивать двое гласных (и пусть отмечаем это дальше только заглавной буквой Г), или можно ли прерывать последовательность согласных (тоже будем отмечать только буквой С) или нет, но не сказали как именно поступать, а ведь нельзя оставить программу стоят и думать как осёл Буридана с какого стога сена начать есть. Так что сейчас приступаем к этому.</p><empty-line /><p>      Здесь я ввёл такие эвристические правила: <emphasis>гласные</emphasis> как правило <emphasis>не разбиваются</emphasis>, если не допустим какого-то исключения, и тогда нужно вводить список исключений (кажется было так, но не уверен на все 100 процентов, может быть вводил список префиксов оканчивающихся на гласную); согласные как правило разбиваются, но нужно ввести список комбинаций согласных, которые нельзя разбивать (здесь уверен что это было); неопределённые символы (ни Г, ни С) должны идти с прежними символами, то есть разбиение только после них. Ввод в досовской программе список вещей которые нужно выполнять не так легко, но я это сделал (на худой конец нужно вводить это как варианты при декларации констант, и проводить новую трансляцию). Так что программе нужно задать список неразделимых комбинаций — таких как немецкое "sch", также "ch", "ck", "sh", "ph", и прочее (10-15 комбинаций, не так уж и много) — и список разделяемых комбинаций, в основном из гласных — скажем "ea" в немецком допустимо разбивать (но "ae" по прежнему нельзя), или может быть хотим чтобы "eu" разбивалось, или "ia".</p><empty-line /><p>      Тогда последовательность работы программы такова: если нельзя разбивать то пропускаем и идём дальше (наперёд); если можно разбить (гласные) то разбиваем и заканчиваем; иначе (что случается чаще всего) разбиваем всегда одинаковые согласные (в некоторых языках это частое явление), разбиваем всегда Г-С, разбиваем иногда С-Г (но если раньше С имеется другая С разбиваем там), не разбиваем никогда перед неопределённой буквой (как сказал), и это вроде бы всё.</p><empty-line /><p>      Благо что в ДОС-е нет специальных галок поверх букв, и все буквы моноширинные. Но на экране, а и при печатании в Windows-е или в другой современной операционной системе, все эти проблемы существуют, так что нужно написать и следующий пункт.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>3. Что делать если буквы бывают разных шрифтов, типов, и фонтов?</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Здесь я в основном буду гадать, так как у меня нет опыта в программировании в другой операционной среде, но думаю, что буду правильно угадывать, т.е. там просто <emphasis>должны</emphasis> существовать специальные процедуры, которые будут делать работу за вас, ибо вы все прекрасно знаете, что когда набираете что-то на файле то пишете на данной строчке пока можно, а когда уже нельзя то автоматично оказываетесь на другой строчке. Вот так-то. Но каковы эти процедуры, где они и как написаны (скорее всего на Visual Basic), как их вызывать (т.е. их имена и параметры) мне не известно, по простой причине, что теперь нужно за всё платить, не важно делаешь ли что-то полезное для других, или хочешь заработать что-то только для себя. Я привык работать для других, но раз с приходом демократии мне пришлось работать только для себя, то я и перестал работать для других, и стал писать всякие вещи per il mio diletto (в своё удовольствие, по итальянски), ведь так?</p><empty-line /><p>      Да ладно, так и быть, скажу, всё таки, своё мнение и в связи с этими вопросами. Программу нужно будет вызывать нажатием какой-то кнопки на панели редактора или браузера, должна быть возможность для её настройки, введением новых неразбиваемых последовательностей, также новых разбиваемых гласных (или префиксов, слогов), а то и новых гласных или согласных, так как могут быть разные алфавиты. Так что мы пришли к тому что делать с буквами у которых что-то сверху или снизу: программа должна распознавать также и эти буквы, как много бы их и ни было (и они, по идее, распознаются давно, потому что при изготовлении индексов в Word-е они обрабатываются правильно), и то для каждого алфавита. Наверное нужно для каждой буквы поддерживать и принадлежность к алфавиту, чтобы различать смешанные слова; но может быть оставить это, ибо существует куча языков где имеются по паре символов в добавлении к основным (скажем, "i" в украинском). Тогда при встрече непонятной буквы (но не любого символа), программа должна обрабатывать её как неопределённую букву и допускать перенос только после неё.</p><empty-line /><p>      Касательно всяких шрифтов и возможностей приукрашивания букв, что меняет их размер, то за это должна отвечать сама операционная система, с помощью вызова какой-то функции (скажем, DoesFitInLine (string, linelength) : Boolean). Но чтобы человек мог корригировать то что программа сделала, должна быть возможность вызывать её только для маркированной области, если таковая имеется, при условий на экране (т.е. продолжение параграфа) и понимать все параметры для неё которые должны браться из текущего параграфа (т.е. здесь нужны вызовы других служебных функций и процедур операционной системы или браузера). А, тексты и в таблицах должны быть тоже обработаны в соответствии с их параметрами для параграфов.</p><empty-line /><p>      Но, обратите внимание, что какой бы и несовершенной ни была такая программа, то она всё же была бы лучше теперешнего положения вещей, на что остановимся в следующем пункте. А если кто-то захочет возразить, что в реальном времени, и когда человек может нажатием одной клавиши (или с помощью мыши) изменить ширину окна и это вызовет переформатирование целого документа, то я отвечу коротко: это вовсе <emphasis>не</emphasis> существенно для современных компьютеров. Я (до 2015 года) работаю на компьютере где только 256 МВ оперативной памяти, не могу смотреть никаких <emphasis>movies</emphasis>, на диске у меня всего лишь 10 ГВ, из которых я держу 1/3 свободными, скорость процессора около 600 МГц, и при этом положении, при редактировании целой <emphasis>книги</emphasis>, примерно из 200 страниц, я могу выполнять грамматическую проверку (spell checking) за пару секунд, а это, положительно сложнее моей программе для переноса слов. Да и даже если на такую обработку нужно время, то если речь идёт о печати это не принципиально, а если для показа на экран, то достаточно обработать первую пару тысяч символов пока заполнится экран, и дальше проводить обработку в фоновом режиме; а к тому же можно спокойно держать пари что современные компьютеры хотя бы на порядок быстрее этого моего. Так что дело не в замедлении, а в нежелании, в необращении внимания на эту проблему.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>4. А стоит ли морочить себе головы этим?</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Разумеется что стоит, ибо при всей фантастической мощи современных компьютеров и программных продуктов, без такой программы мы как будто находимся в ... каменной эре, или хотя бы пару <emphasis>тысячелетий</emphasis> раньше Христа, где люди выдалбливали на камнях букву за буквой, не признавая ни интервалов, ни знаков препинания, ни параграфов и страниц! Оно ведь в самом деле так. Даже когда высылают сообщения на мобильные телефоны их располагают точно так, и разбивают слова где попадётся без никакого дефиса (скажем, я спокойно мог получить такое сообщение по телефону: "Господин Мирск|ий, у вас имее|тся фактура дл|я использованн|ых услуг на ст|оимость в 12.3|4 левов" ... и так далее). Ведь, даже и без такой программы, нужно только узаконение одного символа как "опциональный дефис" и его правильное интерпретирование любым терминальным устройством, и все сообщения писать вставляя его <emphasis>везде</emphasis> где он может понадобиться — да ничего подобного нет и по сей день.</p><empty-line /><p>      Ну, здесь всё пошло с английского, где, и условия для переноса сложные и не каждому средне взятому человеку ясные, и слова значительно (наверное на 3-4 символа) короче чем в русском или в немецком, но это просто некрасиво, а и процентов на 10 лишнее расхищение бумаги, если тексты действительно печатаются. Но я подозреваю, что налицо и другая причина: люди в коммерции привыкли к перфекции, и раз трудно ею добиться, то, давайте без неё (что, по мне, рассуждение на уровне детского сада). Даже простой перенос после последней из низа гласных (т.е. перед согласной) и разбиение некоторых согласных был бы довольно приемлемым.</p><empty-line /><p>      А возможен и альтернативный подход, который состоит в том, что нужно запускать грамматический анализ, где для каждого слова поддерживается его полное разбиение. Но это не только потребует работу для каждого языка в отдельности, что вовсе не универсально, а я люблю универсальность, да и вряд ли будет быстрее, грамматика куда более сложная, по моему. Или тогда пропускать каждый файл через программу (однократно, и вне реального времени), которая на базе полного словаря всех возможных слов и их вариантов (из за падежей, чисел, родов) добавляла бы <emphasis>все</emphasis> возможные опциональные дефисы и тогда от браузеров требуется только не показывать те из них, на которых строчка не будет оканчиваться. Это тоже очень хороший вариант, хотя бы для официальных документов, как законы и прочее распоряжения, но почему-то "интернетчики" решили отменить этот специальный знак, наряду с концом страницы или секции и прочее. Стали бы браузеры позволять хотя бы это, то тогда написание словаря с переносами было бы только нудным но не трудным заданием. Да хоть что-нибудь да делали, а не так сидеть и довольствоваться, хотя бы в некоторых отношениях, возможностями stone age.</p><empty-line /><empty-line /><p>      Ну, господа, как хотите. Я подал пример, сделал приличную программу, а кто-то если хочет осовременить идею для любого редактора или браузера пусть попытается. Я лично уже не собираюсь заниматься программированием, по простой причине, что не имею никакого времени — коротко выражаясь: меня мало читают, и <emphasis>поэтому</emphasis> я стал переводиться, сначала на русский, потом (в процессе) на английский, собираюсь частично переводиться и на немецкий, и к тому же у меня намечена работа хотя бы на следующие 5 (а то и все 10) лет, а по статистике мне остаётся жить ещё примерно лет пять. Вот так-то. Но если какая-то фирма думает заняться этим, то пусть сначала вышлет мне 1,000 евро, для круглого счёта, только для подачи этой вполне реализуемой идеи, а там уж подумаем что ещё могут требовать и что я смогу предложить взамен и при каких условиях.</p><empty-line /><empty-line /><p>      11.2014</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРОГРАММА ДЛЯ СЖАТИЯ ФАЙЛОВ НЕЗАВИСИМО ОТ ИХ ТИПА</strong></p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>      Эта идея реализована мною лет 20 тому назад, когда я работал ещё на 286 компьютере, в ДОС-е, и используя транслятор Паскаля с 1986 года, если не ошибаюсь. И программа работала, и ещё работает у меня, но раз все стали использовать какой-то Winzip то и я в конце концов перешёл к ней. Но я написал её, с одной стороны чтобы использовать лучше дискеты, мои файлы не помещались и нужно было их разбивать на части, а с другой стороны чтобы испробовать своё хеширование, потому что в этом трансляторе нельзя было уделять больше чем 48 КВ на все переменные, а мне был нужен один массив в худшем случае из 64 КВ, лучше вдвое больше, и ещё кажется столько для других массивов. То есть это было для меня вызовом, но не только это. Я решил использовать одну, прямо таки <emphasis>антинаучную</emphasis> идею, делать сжатие <emphasis>не</emphasis> анализируя тип файла (их ведь много, и всё время появляются новые, я не собирался их изучать, да и конкурировать фирменные продукты), а сжимая файл да того размера который ... сам Бог (или естество файла) позволяет при кодировании знаков!</p><empty-line /><p>      Я разъясню это дальше, но пока хочу добавить, что не смотря на все возможные трудности с хешированием (я думаю что дефинировал этот основной массив порядка нескольких КВ, т.е. хотя бы раз в десять меньше действительно нужного) программа работала довольно-таки хорошо, для текстовых файлов давала около 45% (а Winzip давал где-то 55%) сжатия, а для некоторых других где изображения даже до 15% основного файла. Что не хорошо, однако, это то что она работает <emphasis>ужасающе</emphasis> медленно, потому что делает несколько итерации, считает всё байт за байтом, сравнивает их, формирует массивы, потом обрабатывает эти массивы с информацией о целом файле, и если файл порядка 100 - 200 КВ (как было в начале в ДОС-е) то всё шло в считанные секунды, но если файл, скажем, 2 МВ, то тогда уходил иногда и битый ... час (зависимость от размера файла наверное экспоненциальная, ни в коем случае не линейная). Так что я, кажется, информировал, то ли офис IBM-а, то ли ещё какой-то фирмы, но решил, что хватит — программа моя, она работает, но я не собираюсь распространять её дальше, ибо теперь все файлы растут очень сильно, и если это видео информация, то кто знает сколько времени программа будет работать.</p><empty-line /><p>      Это всё так, однако ... Видите ли, у меня часто имеется "однако", особенно при нетрадиционных подходах. Так здесь дело в том, что если не хеширование, если я мог бы уделить целый МВ на переменные, а то и больше, сделать виртуальные массивы для файлов (скажем по пару МВ), и читать блочно в них, то это могло бы спокойно снизить время на целый порядок, если и не больше. Но дело этим не кончается, потому что выходной файл у меня получался как бы ... после мясорубки, я менял <emphasis>сами байты</emphasis>, формировал свои новые "байты" (или слова, правильнее говоря), и это могло бы дать очень хорошее шифрование! А ведь люди всё ещё ищут всякие возможности для лучшего шифрования, оказывается это так для обеспечения секюрити банковских операций, где применялись сверх-большие <emphasis>простые</emphasis> числа (скажем, из несколько сот а то и <emphasis>тысяч</emphasis> цифр, где нахождение их простых множителей довольно трудоёмкая (time consuming) операция, но проверка почти что тривиальная (путём умножения, хотя и не обычного, а целочисленного с неограниченным числом чисел).</p><empty-line /><p>      Так что, видите ли, я думаю что в моей "сумасшедшей" идеи всё ещё есть "хлеб" (как говорят болгары) и лучше изложить её в общих чертах, свести её до знания всех кто интересуется, чем уносить её с собой в могилу. Да только я специально не буду смотреть на точную реализацию, а рассказывать по памяти. Это и сохранить некоторые ноухау за мной, но если программу нужно будет делать в новой программной среде, то её, всё равно, придётся переписывать (т.е. писать) заново. А и такой метод изложения сухих профессиональных вещей сделает их общедоступными, как и полагается на литературном сайте. Ну, этого достаточно в качестве вступления.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>1. Моя идея сжатия файла до допустимого самим его характером</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Всё началось с того, что я заметил, что в одном файле используются далеко не все возможные символы. Скажем, если это текстовой файл на латинице, то обычно остаются около 50 возможных знаков, и даже если на кириллице (в ДОС-е, разумеется, где таблица из 256 знаков, а и в первых Windows-ах) тоже остаются 10-20 знаков; только .exe файлы используют почти на 100 процентов все возможные знаки. Эти знаки можно использовать. Как? Ну, кодированием <emphasis>последовательностей</emphasis> знаков, и то наиболее часто используемых таких! Это всегда составляет мой нулевой пасс (проход). Но это, очевидно, капля в море, это так, чтобы не оставлять ничего неиспользованного. Дальше я просто <emphasis>расширяю размер байтов</emphasis> и делаю свои "байты", из 10 битов, или из 12 (или больше, но эксперименты показали, что 16 битовые "байты" имеют слишком большие размеры, чтобы можно было сэкономить что-то их использованием). Если новые байты у меня из 10 битов, то если первые два бита "00", то это старые знаки, и остаются ещё три варианта, т.е. три <emphasis>знаковых таблиц</emphasis> для кодирования! Это уже кое-что. Теперь остаётся только для каждого конкретного файла находить что ещё добавлять, какие новые символы формировать, и добавлять <emphasis>по одной</emphasis> такой таблице при каждом проходе, анализируя последовательности из старых и новых символов. Но уже видите, что байты смещаются, и не известно что каждый действительный байт означает, так что повторение каких-то байтов не означает действительное повторение символов, здесь вещи перемешаны.</p><empty-line /><p>      Так, а что добавлять? Ну, то что нужно для каждого файла, то что встречается чаще всего в нём, грубо говоря. По идее я хотел проводить анализ <emphasis>всех</emphasis> возможных последовательностей символов, хотя бы в разумных границах, т.е. сначала из двухбайтовых последовательностей (что не означает разделить файл на пары байтов, а на всех возможных таких последовательностей, т.е. n и n+1, n+1 и n+2, и так далее если нужно), потом из трёх байтов, потом из четырёх, а может быть и из пяти. Потом как-то взвешивать количество встречаний в зависимости от длины, и выбирать наиболее встречаемые последовательности, которые и закодировать добавляя новые символы для них, но один такой символ уже будет означать два (или больше) исходных символов. Понимаете в чём может быть экономия, и почему она зависит от самого файла, не только от его типа, а от конкретного файла? И действительно, при хешировании я вставлял промежуточные печати максимального повторения и сначала они были, кажется, несколько тысяч (если не заблуждаюсь, потому что это будет при условии, что я использую двухбайтовые целые числа как счётчики, а то может использовал однобайтовые), и под конец новой знаковой таблицы они раз в десять меньше.</p><empty-line /><p>      Скоро, однако, я решил, что это излишне сложно, и так я увеличу время на пару порядков (!), так что оставил только двухбайтовые последовательности, но зато наличие нескольких проходов обязательно, так что при трёх проходов, если в файле часто встречаются, скажем, последовательности шпаций, то в конечном итоге я буду заменять 2^3 = 8 таких шпаций одним новым символом. Кроме того, с каким-то приближением, замена двух непосредственно последовательных символов несколько раз должна быть эквивалентной замене группы из нескольких (4-5) символов. Поэтому число проходов нужно, не годится если я в одном пассе добавил все возможные символы.</p><empty-line /><p>      Так, а как, всё таки, анализировать последовательности? Обычным подсчётом числа встречаний, разумеется, так что по идее, если хотим обойтись без хеширования вообще, нужно поддерживать массив размерности 2*newbytelength, что в наиболее использованном мною варианте (потому что эксперименты показали, что так лучше) из 10 битов, дало бы размерность в 20 битов, т.е. 1 МВ да и по 2 байта для integer-ов, это 2 МВ. Размерность новых "байтов" должна быть использована и для старых байтов, чтобы можно было при втором проходе использовать, наравне со старыми байтами, и новые, удлинённые "байты", представляющие двухбайтовые последовательности. В этом случае выходит что моё хеширование, в действительности (я ведь сказал, что специально не хочу смотреть как было в самом деле), использовало меньше одного процента реальных массивов, и поэтому у меня и время такое ошеломляющее, да и экономия не такая уж большая (т.е. если начало файла <emphasis>не</emphasis> является достаточно представительным для всего файла то хеш-таблица очень скоро заполняется и дальше даже если появляются более часто встречаемые комбинации они просто пропускаться, нет места для размещения их счётчиков).</p><empty-line /><p>      Потом, даже если и можно задать массивы размерностью пары МВ, это вряд ли стоит делать, ибо эти массивы должны быть всё время в ОП, иначе ничего не сэкономим в смысле времени, да нужны и виртуальные массивы для самых файлов (порции их, какие-то буферы), потому что они просматриваются досконально, байт за байтом, да и то в новых границах и размеров байтов Так что какое-то хеширование может всегда быть нужным, но так, где-то одна четверть возможных комбинации, а не до смешного малые порции.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>2. Формирование новых файлов</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Когда накоплена статистика для количества встречаний всех последовательностей из двух новых байтов, то тогда этот массив упорядочивается и выделяются первые 256 пар из него, в порядке уменьшения использования. Если не ошибаюсь, я не упорядочиваю весь массив, а ищу 256 раз ту пару, которая встречается больше всех других (поиск максимального значения поля счётчика) и записываю её во временную табличку новых символов. Когда известно что на что нужно менять я ещё раз прохожу по всему файлу, и читая все "байты" я заменяю их новыми или нет, и переписываю в новый вариант файла, только что впереди всего этого я кладу саму таблицу новых символов, и пару других показателей, как номер цикла. Я ухитряюсь использовать только два файла, чередуя их, и читаю из одного и записываю в другой, а потом, при следующем проходе, наоборот. Ну, и нужно обратить особое внимание на дополнение нового файла до целого числа байтов (обычными нулями), чтобы не произошла ошибка при чтении новых небайтовых "байтов". Хранятся, разумеется и таблицы для всех i-1 итераций (то ли после текущей, то ли в конце файла), но любая итерация работает с "байтами" новой длины. Возможность кончать хоть одной итерацией раньше нет смысла предусматривать, так как место для новой таблице предусмотрено. Таким образом после выполнения данной итерации, файлы меняются местами, нулируются массивы, читается заново только что записанный файл, отделяется его таблица в начале, переписывается в нужное время в новый файл, а та основная часть файла без таблиц заново анализируется на частоту встречания двух последовательных новых "байтов", так же как и в предыдущей итерации, потом снова формируется новая таблица, перекодируется файл, и записывается.</p><empty-line /><p>      Именно информация в начале каждой итерации файла, содержащая последнюю таблицу из 256 новых знаков, используется при расшифровывании (декодировании) файла, декодирующей программой, которая работает значительно быстрее, ибо она только читает порцию из битов, и, или заменяет их новой последовательностью, или оставляет их такими же. Так что время работы и не такой уж существенный фактор, так как при расшифровывании (или растягивании) файла работа проходит довольно быстро. Но так как здесь добавляются всегда 256 новых знаков, и так как номер итерации определяет их первых битов, то записываются только пары старых символов (из предыдущей итерации), а не каким новым символом точно заменять (это лишнее).</p><empty-line /><p>      Если, однако, эти таблицы записывать на отдельный файл, то их можно использовать для шифровании файла, на что остановимся в следующем пункте.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>3. Вариант шифрованного сжатия</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Так как без таблиц новых символов и сам чёрт, как говорится, не сможет ничего понять в файле, то ясно, что если их высылать отдельно можно сохранить секретность сжатого файла. Однако я имею в виду не такую секретность, где одна программа (дешифрирующая) может, всё таки, расшифровать разные файлы (имея файлы с ихними новыми таблицами), а новые <emphasis>персональные</emphasis> шифры для каждого потребителя! Это элементарно сделать если перед записи таблицы проводить простую замену (swapping) нескольких пар байтов. Так как байтов 256 или 2 шестнадцатеричных цифры то запись, скажем 6FA7 будет означать что 111-й элемент таблицы (пара символов, из нужного числа битов, для данной итерации) нужно заменить (или заменён) на 167 её элемент. Это действительный шифр, так что дешифрирующую программу можно сделать универсальной и таблиц символов ни к чему записывать на отдельные файлы, но эти замены, для каждой итерации нужно посылать секретно, не по имейле, а в отдельном конверте, что-то такое. Тогда декодирующая и декомпрессирующая программа должна просто спрашивать низы шестнадцатеричных чисел, примерно по четыре пары на итерацию или 12 таких четвёрок цифр как чуть выше, и когда человек введёт их (или скопирует из какого-то файла на его компьютере), то тогда всё будет в порядке, а если не введёт, то будет считаться что нет никаких замен и тогда получится битовый фарш, как сказал в начале.</p><empty-line /><p>      Возможностей для замен, по идее, и для 10-битовых "байтов" и трёх итераций, даже не 3*256 а на много больше, так можно выполнять несколько замен с участием одного из байтов, что будет результировать в циклические замены. Генерирование шифров случайным образом (скажем, сделав программу, которая запускается и всё время генерирует случайные шестнадцатеричные числа, пока кто-то не нажмёт нужную кнопку) даст возможность обеспечить абсолютную уникальность этих шифров. Единственный минус такого метода будет то, что и запомнить эти последовательности довольно-таки трудно и нужно смотреть куда-то, что значит что шифр может быть обнаружен. Но ведь это всегда так с шифрами, не так ли? Я не занимался такими вещами, да думаю что так. Другой вариант это работа с текущим кодом из какой-то книги, если установить некоторый метод конвертирования букв (из любого алфавита) в шестнадцатеричные числа, что не так уж и сложно (скажем, остатки деления по модулю 16, самое простое — то что будут некоторые повторения, как сказал, не имеет значения). И если это видео файлы, то тогда компрессия может получиться на десятичный порядок, и больше, и время декодирования, при современных компьютерах, будет не существенным.</p><empty-line /><p>      Однако — это моё любимое слово, хотя бы в этом материале — если уже знаковые таблицы стали двухбайтовыми (я не но сто процентов уверен в этом, но "нутром чувствую" что это так), а и для видео информации тоже давно используются слова длиннее байта, то тогда возможен и другой альтернативный метод работы, на чём остановимся в следующем пункте.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>4. Кодирование в новых знаковых таблицах</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Сначала я хочу отметить здесь то, что если таблицы уже двухбайтовые, то тогда даже и при классическом варианте стоит ещё на нулевом пассе провести свопинг байтов через двухбайтовое слово, т.е. так, чтобы байты чередовались: І ІІ, ІІ І, І ІІ, ІІ І, ... . Таким образом, как я подозреваю, массивное сжатие получится в І-х байтов, а сами таблицы будут во ІІ-х байтах. Это может привести к чувствительно большей компрессии файлов, а если они <emphasis>не</emphasis> двухбайтовые (что иногда может случиться, я ведь говорю о всяких возможных типов файлов), то это не помешает, просто сравнивание будет проводиться через байт. Я лично давно думаю испробовать это в моей программе, но всё руки не доходят — с тех пор как стал публиковаться по Интеренете, да и переводиться, нет времени на программистскую работу (тем более с трансляторами с 86 года прошлого века).</p><empty-line /><p>      Однако в этом пункте я имею в виду, то, что раз таблицы такие расширенные, то тогда нет никакой надобности в расширении слов (хотя бы для текстовых файлов, но подозреваю и что для видео, ибо при кодировании цвета в 24 битах выходит, что слова даже и трёхбайтовые), тогда они просто очень слабо использованы и может случиться что останется место для тысячи и больше новых символов! Как это установить? Ну, нужно просто работать двухбайтовыми словами, и весь анализ проводить на уровне двух байтов, что повлечёт за собой необходимость в обязательном хешировании, и работе со словами в два раза длиннее. Это сразу повысить размерность задачи, но, как сказал, это может быть и не будет нужно, если использовать простой трюк с разменой байтов через слово. Тут нужно поэкспериментировать.</p><empty-line /><p>      И всё зависит от величины файла. Если они по МВ-у и больше, и видео файлы, то хотя соседние пункты и будут очень похожие, всё же, при большом файле будут использованы все возможные цвета. Но может быть для аудио файлов будет вовсе не так много вариантов? Главное по моему это выбрать один универсальный метод чтобы его можно было применят во всех случаях с довольно хорошим результатом, не искать перфекции; тогда и шифрование будет иметь смысл. В конце концов можно поставить некоторый лимит (например из 1-го, или из 10-ти МВ) и каждый файл обрабатывать на таких порциях, и кодировать отдельно, хотя и сохранять в одном файле.</p><empty-line /><p>      Ну, варианты имеются, и программу можно модифицировать, но главное что я подаю вполне работающую, и то неплохо, идею, имеется прецедент. Только что я лично не собираюсь переустанавливать мою писательскую и переводческую деятельность, так что тратить много времени на программистские эксперименты не собираюсь. Если какой-то фирме взбредёт в голову, что я буду им нужен, то пусть переведут мне сначала 2,000 евро, только для реализованной идеи, а там дальше подумаем.</p><empty-line /><empty-line /><p>      12.2014</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>ИДЕИ О ПОИСКЕ БРАУЗЕРОВ В ИНТЕРНЕТЕ</strong></p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>      На этот раз это только идеи, может быть и голые идеи (но в наше время голые вещи разрешены, ведь так?), так что я ничего не требую ни с кого. Я просто делюсь моим мнением. Потому что это большие и сложные программы, они и экспертные системы, и обучаются, и грамматический анализ проводят в разных языках, и поиск по всему web-у всё время проводят и актуализируют свои таблицы доступа, и так далее. Кроме того я вообще не специалист по Интернету, я был лишь программистом лет <emphasis>25</emphasis> тому назад, но наше время динамичное, так что я порядочно отстал. Тем не менее имеются очевидные вещи, которые прямо бросаются в глаза если человек не предубеждён в чём-то, если не защищает чью-то частную позицию, хотя здесь трудно сказать, что люди работают неправильно. Нет, они работают, да вроде бы не в нужную сторону идут, делают то, что легче и эффектнее сделать, а не то что нужно. Так что, госпожи и господа, "браузерчики" — а то и клиенты, ибо если потребители затребуют чего-то, то оно скоро появится —, хотите слушать меня, то пожалуйста, а не хотите — я свой долг выполнил.</p><empty-line /><p>      Так. Тогда начну.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>1. Общее впечатление</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Общее впечатление при использовании любого браузера сводится к тому, что это частные компании и они стремятся чем-то выскочить перед другими — как вот разные магазины —, но это обычно <emphasis>не</emphasis>существенные вещи, это просто бросание пыли в глаза, и не будь у них концепции показа сперва что в пару (ну ладно, в пару <emphasis>сотен</emphasis>, наверное) сайтов сказано по данному вопросу, то люди вообще отказались бы их использовать! Вот так-то. Я думаю что не преувеличиваю, у них завидные достижения, но не в самой стороне поиска, в одном Word-е гораздо лучшие возможности поиска, по частям слов, по шаблону, даже для английского языка давно существует странный поиск похоже звучащих слов.</p><empty-line /><p>      Ну, этому свои причины. В интернете <emphasis>нельзя</emphasis> искать <emphasis>когда</emphasis> люди запросят, нет, ищут всё время и поддерживают таблицы для каждого слова (думаю, предполагаю, но как же иначе?), и потом, при надобности, эти таблицы объединяются или секутся. И искать по частям слов это, в принципе глупо. Но, с другой стороны, ищут же по однобуквенным словам (скажем "и", или английское "a", и т.п.), так что, почему бы не искать, скажем, "много-", или "-брев-", или "англ-"и так далее, но без чёрточки, я её ставлю для того чтобы было ясно что это не целое слово? Но самое большое затруднение для браузеров получается <emphasis>не</emphasis> при поиске, а <emphasis>при показе</emphasis>, найденных встречаний слов. И знаете ли почему? Я лично только теперь задумался, и для меня ясно, что это потому что в вебе не дефинировано отношение порядка (order relation) и нельзя сказать какой сайт перед кем показывать, в принципе! Поэтому выходит, что то, что <emphasis>любой</emphasis> браузер вам показывает, упорядочено далеко не в нужном порядке, а тем более в том порядка, в котором вам бы хотелось (хотя вы и не сказали в каком, но и не имеете такой возможности).</p><empty-line /><p>      Что делать в таких случаях? Как будто имеются только два варианта: один это кластеризировать как-то встречания (по датам, по языкам, по странам, и т.д.), и выбирать показывать только часть этих групп, и другой это вводить какой-то счётчик для приоритета показа данного сайта (сайтов, мне кажется, не так уж и много, уж в любом случае меньше всех слов в данном языке, а их куча языков, да и бывают много вариантов слов). Я считаю, что браузерчики используют и то и другое, где приоритет начисляется по числу запросов к данному сайту, или даже страницы сайта, да и вводя список наиболее важных сайтов. Это всё они делают, я не говорю что нет, да недостаточно хорошо для конечного потребителя. Рассмотрим это чуть более подробно.</p><empty-line /><p>      Вот, когда вы пишете только одно слово в окошке, всё происходит более или менее хорошо, где "более" означает, что в начале появляется Википедия, и ещё пара других, вроде бы важных сайтов, а что дальше вас не интересует, а "менее" означает, что — так зачем показываются эти сайты, раз они вас не интересуют? Единственный смысл в показе всех встречания данного слова в том, чтобы проверить что правильно, ибо может быть ошибочное исписывание слова, и это в силе и для комбинаций слов (как: "в этом годе", или "в этом году", или ещё ищете как правильнее по английски "depends from", или "depends on", но лучше всего не забывать кавычек). Это очень хорошая возможность (как побочный продукт) но совершенно ни к чему показывать эти встречания, достаточно посмотреть только на статистику использования и выбрать что более используемое. Но ладно, что больше, это не страшно, в конце концов, хотя дело в том, что вовсе не мало сайтов забивают себе место при таких запросах, и когда посмотрите там, то показывают вам всякие рекламы, так что оказывается, что показ ненужных вещей служит рекламе и мешает потребителям, вас ловят на "мякине", как говорится.</p><empty-line /><p>      Но самая плохая работа браузеров наступает когда ищете несколько слов, ибо тогда, не смотря на всякие ухищрения при выделении корней слов и пропуске (как правило) союзов, т.е. не смотря на проведённого грамматического анализа вашего запроса, и на формировании разных вариантов поиска, применяется, как правило объединение, ИЛИ, а не сечение (И) слов. Таким образом, добавляя больше слов вы не суживаете поиск, а наоборот, расширяете его, что противоречит здравому смыслу. А если вы решите записать слова в кавычках, для дословного поиска, то тогда можете пропустить много сродных слов. А то что потребителю хочется, это какая-то возможность проведя сначала поиск добавить ещё что-что, и сузить его, да почти нечего добавить, ибо даже язык и страна не соответствуют точно названию, это то что расположено на вебе в данной стране, но оно может быть хоть на суахили. Вся аттрактивность браузеров базируется прежде всего на поддерживании множества больших упорядоченных списков наиболее часто встречаемых заявок и на частоту использования данных сайтов; системы кажутся довольно-таки интеллигентными, но их интеллект почти такой как интеллект попугая.</p><empty-line /><p>      Так что имеется смысл поделиться несколькими моими предложениями, а как их можно будет имплементировать, что убрать с существующих вещей если оно противоречит сказанному здесь, остаётся, разумеется, на усмотрение специалистов делающих это программное обеспечение. Но нужны довольно-таки драстические изменения, ибо состояние веба примерно на том уровне как в начале его появления (как, скажем, в 1990-м году), а информация с тех пор увеличилась положительно больше 1,000 раз, и что будет через ещё пару десятков лет уму непостижимо. Вот, а свои предложения я не буду чётко упорядочивать, просто выскажу несколько разных идей.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>2. Достоверность источника, и другие типы страниц</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Для меня очевидно, что должно быть какое-то мнение о достоверности источника, потому что нельзя ставить на одном уровне то что говорят официальные инстанции, как государственные агентства, и прочее, или научные организации, с тем что говорят медии (это в основном обман, я думаю что не храните других впечатлений о них, просто красивый обман, который нравится большинству читателей), или также разные (конкурирующие, и потому противоречащие друг другу) фирмы (медии тоже противоречат одна другой), и особенно с тем что говорит каждый кто может говорить (собственно писать на клавиатуре), как школьники, молодёжь, пенсионеры, клиенты, и прочее. Я не говорю, что нельзя слушать и тех и других и третьих, но нужно их различать.</p><empty-line /><p>      Что я имею в виду точнее следующее: нужно ввести тип или <emphasis>достоверность</emphasis> сайта как одно из трёх (хотя бы): a) авторизованные, которые должны выдвинуть свою кандидатуру на такие, должны быть соответствующие показатели, которые должны удовлетворяться ими, но прежде всего некоторое единство и централизация мнения, официальный взгляд на вещи, хотя бы в рамках государства, это официальные учреждения, и даже не все их сайты, могут быть и неавторизированные сайты даже министерств, также официальные академические или учебные заведения, и прочее, но тоже единое и официальное мнение, а не, один думает так, а другой иначе, и здесь, разумеется, и национальный вариант Википедии; b) фирменные, или всякие организации, медии, общества, литературные сайты, и прочее, которые доказывают свою принадлежность к этой категории тем, что они регистрированы как юридические лица; и c) физические лица, т.е. каждый кто хочет (Сулю и Пулю, как говорим в Болгарии), которые ничего не доказывают, и если данный источник ничего не может доказать, то он включается в эту категорию (скажем, блоги, где можно добавлять свои мнения, разговорчики, вопросы и ответы открытые для всех, и прочее). Тогда поиск нужно проводить по умолчанию только для авторизованных инстанций (а таких должно быть не больше одного процента, я полагаю), и показывать только статистику встречаний для второй и третьей категории.</p><empty-line /><p>      Только в таком случае можно считать что Интернетом можно пользоваться как альтернативой прежних энциклопедий, для образования, а не для заблуждения легковерных. Но такие меры принимать только в одной стране просто не имеет смысла, здесь нужно самое трудное, единое решение всего Интернета, а у него, как я думаю, просто нет мирового административного органа. Значит придётся создать, к ООН, может быть.</p><empty-line /><p>      Далее нужно более строгое слежение за языками и странами на каждом сайте, т.е. нужно будет требовать введение таких параметров в начале каждой страницы. Скажем, эту вещь я пишу на русском, и размещаю в России, но может быть размещу и в другой стране и опять на русском, а может быть (как оно и бывает у меня) и то, что я размещу что-то на болгарском, или на английском, или на немецком, и так далее, на русском сайте; это справедливо и для реклам, ибо несмотря на все усилия компьютерных переводчиках, язык всё ещё самый главный параметр каждого текстового материала. По сути дела Интернету можно верить только насчёт даты появления вещей, здесь всё точно, а иначе, всё условно.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>3. Поиск по соседству</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Как сказал, я не специалист в области Интернета (лишь около этого), но не слышал чтобы говорилось о <emphasis>vicinity search</emphasis>, а без него проводить более или менее хороший поиск больше одного слова получается довольно неудачным из за отсутствия отношения порядка, а такой поиск вводит какой-то порядок. Что я имею в виду следующее: введение, скажем путём квадратных скобок, последовательностей слов, которые если без кавычек будут размножаться во всевозможные падежные и прочие формы, но иначе не будут, которые будут искаться на расстоянии одно от другого, или на максимальном расстоянии если их больше двух слов, где сама величина этого расстояния (в словах) будет задаваться последним параметром (а может быть и ещё один параметр для всей группы). По умолчанию нужно понимать 3 слова, или через два налево или направо, но не больше пяти для всей группы. К примеру</p><empty-line /><empty-line /><p>      [Мирский "Христо" 2]</p><empty-line /><empty-line /><p> или ещё</p><empty-line /><empty-line /><p>      [население численность мир 3 7]</p><empty-line /><empty-line /><p> или ещё</p><empty-line /><empty-line /><p>      [ ["Христо" Мирски 1] [религия коммунизм 2] болгарский 100 ]</p><empty-line /><empty-line /><p> и прочее варианты которые положительно не так уж и трудны, чтобы и домохозяйки, как говорится, могли писать похожие заявки к браузеру; если нет кавычек, подразумевается что можно варьировать слово, получая "Мирский", "Комунизмът като религия" и где нибудь слово болгарский (коли нужно можно написать и 10,000). Базисная работа браузеров при поиске при этом не измениться, но изменится способ упорядочивания при показе, и результаты могут свестись буквально к одному (т.е. к возможным копиям на разных сайтах). Кроме того так можно задавать и более широкие заявки, которые потом можно будет суживать меняя некоторые числа, или добавляя новые слова, а это очень существенно, потому что я сказал, что человек должен суживать количество полученных результатов, а не увеличивать их.</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>4. Поиск по важным параметрам страницы</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Значит, как посмотришь на возможности современных браузеров, можно подумать, что люди всегда делали так как делают и браузеры, да оно вовсе не так. Библиотеки существуют уже тысячи лет, но <emphasis>нигде и никогда</emphasis> нельзя было искать книги по встречанию в них определённых слов (скажем: коммунизм, партия, правительство, гражданский долг, и прочее)! То что можно было делать, а и теперь можно делать в любой библиотеке, это проводить поиск по автору, по заглавию, на кириллице или латинице, по индексу на какой полке они расположены, и ещё по тематическому каталогу (когда не знаешь точно автор или заглавие, или тебя интересуют несколько схожих книг). Вот так то. А не по тому встречается ли в них слово, да простят меня читатели, "жопа" (или только "попа"). Я согласен что новое не всегда должно смотреть на старое, но оно должно как-то согласовываться, нельзя отречь всю историю до нас и начать жить сначала (как многие из молодых, наверное, думают). Раз так работалось до сих пор, то такие возможности должны быть налицо и теперь, а то что может и ещё что-то быть возможным — ну, тем лучше, но вертикальная надстройка с сохранением старых возможностей. Это не я придумал, это правильный метод работы в любой области.</p><empty-line /><p>      Ну, насчёт автора и заголовка материалов, то они, разумеется, будут найдены если ищутся все возможные слова (хотя будут найдены и много упоминаний о них, что не совсем то), но где остаются ключевые слова, по которым, собственно, нужно проводить поиск (а не по союзам и случайным словам), и тематика? Здесь я тоже не корифей, но существует же библиотечное образование и там люди знают эти вещи, это азбучные истины для них, иначе нельзя. Насчёт ключевых слов то уже все знают слово keyword и используют (как и я на некоторых сайтах), но и это не правильно, это самодеятельность, каждый ставит какие хочет ключевые слова, так не делается, хотя можно допустить (за неимением лучшего). И потом не забывайте, что если эти ключевые слова на языке повествования в документе то тогда не отличить их встречание как слова в тексте от их появления как keywords. Поэтому их нужно предшествовать чем-то, что не должно отделяться от них, скажем слово Index, или Theme (как ThemeDemocracy что моя излюбленная тема). Это уже лучше, но недостаточно.</p><empty-line /><p>      Да ладно, а как правильно, может воскликнуть кто-то, и тогда я скажу опять: спрашивайте специалистов по библиотечному делу. Они должны вам сказать, что нужно иметь установленные индексы или тематики для всей библиотеки (а Интернет это и <emphasis>есть</emphasis> одна огромная библиотека), которые даже нужно записывать в начале книги, на второй странице (как я, если не ошибаюсь, видел на некоторых американских книгах, что они каталогизированы в ихнем каталоге). Так что здесь, повторяю, должен быть какой-то административный орган для всего мира, который представляет Интернет, скажем, Комиссия по Интернету к ООН, и они просто должны <emphasis>выработать</emphasis> нужные требования и на <emphasis>одном</emphasis> языке, пусть это будет английский на пока (хотя он оставляет желать много лучшего). В общих чертах должны быть утверждены специальные таблицы с тематиками во всех возможных областях, для которых должны быть переводы на все возможные языки и способ вызова их в любом браузере, чтобы копировать точные слова, также и какие-то стандарты для задания автора, заголовка, короткого резюме, вот такие вещи. Но если сейчас я начну объяснять подробно что нужно сделать я могу ... лишить ценных специалистов их заслуженного заработка, не так ли? Ну, шутки в сторону, но это не область для энтузиастов.</p><empty-line /><p>      И всё таки я рискну предложить одну гениальную идею в следующем пункте, ибо иначе я не буду Мирским, ведь так?</p><empty-line /><empty-line /><p>           <strong>5. Введение хоть одного специального знака в качестве буквы во всех алфавитах</strong></p><empty-line /><empty-line /><p>      Здесь нечего долго искать, это известный знак для подчёркивания "_" (underscore). Он удобен тем что он как бы чёрточка, но не знак переноса, а используется для слияния нескольких слов. В таком случае если начать какое-то слово даже только ими, то это уже будет отличать его во всех языках, но куда лучше если будет записываться, скажем Ind_word, или I_word, где слово "word", очевидно, означает любое слово любого языка. Я лично использую второй вариант в моей уникальной книге Urrh, чтобы можно было проводить поиск только таким образом маркированных слов. Аналогично можно ввести ещё пару других специальных обозначений, как: Au_name, или Tit_title, или The_theme. А можно будет вставлять и несколько таких знаков, если имеются подтемы к данной теме. Вот видите как элементарно всё.</p><empty-line /><p>      Но чтобы все могли хоть сразу воспользоваться этим предложением нужно небольшое усилие разработчиков (и поддерживающих этих софтверных продуктов), нужно лишь чтобы они обрабатывали этот символ со всеми алфавитами (хоть в арабском или суахили), а не выбрасывали его и не считали как разделительный знак оканчивающий прежнее слово. Тогда можно сделать и то, о чём я упомянул в начале, что Word может, а в Интернете нельзя, а именно: проводить поиск до каждого знака (скажем, написать только "The_math*" и искать все возможные варианты как mathematics, mathematical, только math, и прочее). Такой люкс можно будет себе позволить для всего веба, потому что это будет не слово какого-нибудь языка, оно будет встречаться десятков тысяч (а то и миллионов) раз реже, чем все эти перечисленные варианты слов; нужно просто для всех слов в которых встречается знак "_" поддерживать индексы до любого символа из этого комбинированного слова.</p><empty-line /><p>      Ну, этим я думаю закончить, но, как видите, имеется что желать от всех браузеров, и не только в цветовом оформлении, или во всяких сложных функциях, а в самом механизме поиска по вебе, иначе нет никакого реального смысла в показе всех возможных миллионов и миллиардов встречаний какого-то затребованного низа слов.</p><empty-line /><empty-line /><p>      12.2014</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>            — — — — —</p><empty-line /><empty-line /><empty-line /><empty-line /><p>Сконвертировано и опубликовано на http://SamoLit.com/</p><empty-line /><empty-line /><p>Сконвертировано и опубликовано на https://SamoLit.com/</p>
</section>

</body><binary id="_0.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD//gA8Q1JFQVRPUjogZ2QtanBlZyB2MS4wICh1c2luZyB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</binary></FictionBook>