Definicja bazy danych
|
|
- Amalia Kucharska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Kierunki rowoju b dnch i technologii nimi wiąnch Definicj b dnch Kżd uporądkown biór informcji (dnch) nwm bą dnch Adm Peliknt Aplikcję powljącą n rądnie, mnipulownie dnmi, któr pewni trwłość dnch or kontrolę dostępu do nich nwm sstemem rądni bą dnch - SZD Hierrchicn Sieciow Modele dnch Twórc Edgr Frnk "Ted" Codd (23 sierpni kwietni 2003) w 1970 wdł fundmentlną prcę A Reltionl Model of Dt for Lrge Shred Dt nks, w której predstwił relcjn model rądni bmi dnch (słnne 12 te) ID Pole1 Pole2... PoleN Relcjn +Obiektow ID Pole1 - FK Pole2... PoleN Chris Dte (1941) Autor podstwowej prc An Introduction to Dtbse Sstems 1
2 Rowiąni komercjne 30 lt Drmowe Inne rowiąni Lrr Ellison Pond 15 lt Obiektowe D2 9.5 LOTUS Notes Jsmine od 1992 Adptive Server Enterprise 15 Pretwrnie trnskcjne OLTP - OnLine Trnsction Processing - pretwrnie trnskcjne w trbie on-line Celem jest wspomgnie bieżącej obsługi diłlności dnej firm, dl dobre definiownch procesów (np.: obsług spredż) Oprt n trnskcjch, które operują n niewielkiej cęści dnch prechowwnch w bie dnch Dostrc rowiąń dl problemów: efektwnego i bepiecnego prechowwni dnch, optmlicji dostępu do dnch, dostępności dnch. Podstwowm krterium ocen efektwności diłni sstemu OLTP jest licb trnskcji n sekundę Ide prtcjonowni tbel Rodje prtcji kresowe, list wrtości, hsowe, miesne. Tbel 1 Tbel 2 Tbel 3 2
3 Prtcjonownie tbel Wbór prtcji do której trfi rekord jest reliown n podstwie wrtości jednego lub kilku wbrnch trbutów tbeli tw. trbutów prtcjonującch Algortm prtcjonowni Round-Robin umożliwi równomierne roprsnie dnch w węłch sieci dne sąroprsne w sposób prpdkow, więc odnleienie żądnch informcji wmg presukni wsstkich węłów ując n wrtości romiescenie dnch w sieci leż od wrtości smch dnch Orcle prtcjonownie kresowe Nieogrnicon romir osttniej prtcji Słowo klucowe mvlue w osttniej kluuli prtition wskuje, że mksmln kres tej prtcji jest nieogrnicon. Tk definiown prtcj będie prechowwł również rekord pustmi wrtościmi trbutów prtcjonującch, tj. kod_mistw nsm prkłdie CREATE TALE klienci2 (klient_id number(10), imie vrchr2(25), nwisko vrchr2(25), kod_mist vrchr2(6)) PARTITION Y RANGE (kod_mist) ( PARTITION p_klienci_c VALUES LESS THAN ('D') TALESPACE dne1, PARTITION p_klienci_f VALUES LESS THAN ('G') TALESPACE dne2, PARTITION p_klienci_m VALUES LESS THAN ('N') TALESPACE dne3, PARTITION p_klienci_max VALUES LESS THAN (MAXVALUE) TALESPACE dne4 ); Orcle prtcjonownie listowe Jeżeli wrtość trbutu prtcjonującego dl wstwinego rekordu nie psuje do wrtości żdnej prtcji, wówcs sstem głs błąd Definicję tbeli prtcjonownej możn roserć o prtcję umożliwijącą prechowwnie wsstkich innch wrtości do definiowni tkiej prtcji wkorstuje się słowo klucowe defult CREATE TALE bilet2 (nr_biletu vrchr2(15), cen number(6,2), klient_id number(10), kls vrchr2(12)) PARTITION Y LIST (kls) ( PARTITION p_ekonomicn VALUES ('ekonomicn') TALESPACE dne1, PARTITION p_wse VALUES ('business', 'pierws') TALESPACE dne2, PARTITION p_inne VALUES (DEFAULT) TALESPACE dne3) ); 3
4 Orcle prtcjonownie hsowe Tbel klienci_prt_hsh3 ostnie podielon n tr prtcje umiescone kolejno w prestrenich tbel dne1, dne2 i dne3 Schemt klstr dl dwóch węłów Połącenie ewnętrne CREATE TALE klienci_prt_hsh3 (klient_id number(10), Imie vrchr2(25), nwisko vrchr2(25), kod_mist vrchr2(6)) PARTITION Y HASH (kod_mist) ( PARTITION p_klienci_1 TALESPACE dne1, PARTITION p_klienci_2 TALESPACE dne2, PARTITION p_klienci_3 TALESPACE dne3 ); Węeł 1 Połącenie wewnętrne Dne 1 Dne Dne 2 współielone Węeł 2 Schemt orgnicji pretwrni sitkowego gridowego Multimedilne b dnch - gene problemu. Świt Obiekt Audio Zjwisk Video 3D Dne łożone Dne proste 4
5 MPEG Moving Picture Eperts Group MPEG 1 kompresj MPEG 2 kompresj MPEG 4 kompresj + obiekt MPEG 7 opis sobów Description Tools metdne, ich struktur i relcje Dne opisowe Etp nli multimediów Noncontent metdt Użtkownik Interfejs Zptnie Scownie podobieństw Niskopoiome opercje n obrie Ekstrkcj cech Interpretcj Obiekt i relcj Obr Prkłdow tbel Rosernie Orcle intermedi dodtkowe formt pisu nowe metod kompresji mteriłu specjliowne indeks specficne metod optmlicji ptń nowe źródł dnch specjlistcne lgortm pretwrni dnch 5
6 Wsukiwnie obrów w multimedilne bie dnch be ngżowni cnnik ich utomtcnego roumieni Różne uproscone schemt wsukiwni Sfe Prkłd odpowiedi sstemu wsukiwni obrów 6
7 Podił obru n region będąc klucem do procesu uto-notcji Dne prestrenne (sptil dt) Podstwowe element prestrenne Point Line String N-Point Polgon Obr poddwn uto-notcji Obr podielon n region do uto-notcji Istnieją brdiej łożone element, włącjąc w to kolekcje elementów podstwowch nwne Geometries. Wrstwą Ler nwm kolekcję obiektów Geometries posidjącch podobne trbut n poiomie mp (grnice krjów, stnów, sieć dróg, reki etc. ) STAN LAYER Albm Alsk Arion Orcle Sptil Prkłd Geometries or Lers Geometri GEOMETRY obsru (stn) stnowi pojedncą kolumnę jednego wiers tbeli Geometri GEOMETRY może wierć więcej niż jeden element. Orcle Sptil prkłd Cel nli: wbór dróg w obsre Arknss 7
8 8 Orcle Sptil prkłd wbrnie dróg Orcle Sptil prkłd opercji Intersection Minus Orcle Sptil Prkłd połącenie wboru wrstwą mp Ilustrcj ogólnej idei mpowni schemtów. Tbel_3 L K FK2 Tbel_2 Y Z X FK1 Tbel_1 C A Tbel_2 Y Z X FK1 Tbel_1 A Tbel_3 L K FK2 Tbel_2 Y Z X FK1 Tbel_1 C A Tbel_3 L K FK2 Tbel_2 Y Z X FK1 Tbel_1 A D C D
9 Wjściow plik XML Ocscon Ocscnie (rudn) plik XML Odctnie T T ncnik Koniec C nstępnikiem C ncnik jest w N N N dnch jest ncnik tbeli nw tbel Zpis ncnik (Nw Tbel) Algortm Schemt dopsowni struktur relcjnch wrint optmistcne T Odctnie ncnik Ustwienie wskżnik do tbeli T T Koniec dnch C ncnik jest N C nw tbeli N N w tbeli pól Zpis ncnik (Nw Pól) Utworenie struktur tbelrcnej Odctnie ncnik N Wcść mienną rekordową Wstw rekord Ustwienie wskżnik do tbeli T N C wsstkie pol tbeli Koniec dnch T Odctnie N C nw pol T N wrtości Zpis miennej rekordowej Odctnie pól tbel wnikowch Prsownie wrtości Ustlenie tpów pól Schemt dopsowni struktur relcjnch wrint pesmistcne Pretwrnie nlitcne OLAP - OnLine Anlticl Processing - pretwrnie nlitcne w trbie on-line Celem jest preprowdnie nli dnch i wspomgnie decji. Posidnie dnch opisującch diłnie predsiębiorstw w dłużsm predile csu powl n nlię trendów, nomlii, posukiwnie worców chowń klientów, itp. Zroumienie chowni się klientów i potrebowni n produkt, powl efektwnie kierowć kmpnimi reklmowmi Zrądnie psmi umożliwi producentom posidnie włściwch produktów we włściwm miejscu i csie Anli rentowności pokuje firmom, któr klienci są dochodowi, któr nie Krterium ocen jest jkość podejmownch decji 9
10 Schemt pretwrni w technologii OLAP (ONLINE ANALYTICAL PROCESSING) Ocscnie Snchronicj OLAP Anli wspierjące proces podejmowni decji binesowch Oddił Ponń Krków Gdńsk ROR Kredt Produkt A Ekstrkcj Presłnie 69,059,440 PLN 8,755 st. 7,888 PLN Depot Rch. Inwest. Integrcj Hurtowni Dnch Inne X Q1 Q2 Q3 Cs Q4 Ide prechowwni dnch w strukture wielowmirowej, definiowni prekrojów i drążeni dnch. usiness Intelligence rchitektur Informcj Wied Wnioski Diłnie Wniki Wmir Z Wmir Z Sstem źródłowe DM Kostk OLAP Zn Z2 Z1 X1 X2 Wmir Y X3 Xn Yn Y1 Y2 Wmir X Zn Z2 Z1 X1 X2 Wmir Y X3 Xn Yn Y1 Y2 Wmir X ETL Hurtowni dnch DM Kostk OLAP Użtkownic: - Rport - Zptni do b - Anli OLAP - EIS - udżetownie - Dt Mining 10
11 LUDZKA INTELIGENCJA Prktcn: umiejętność rowiąwni konkretnch gdnień Abstrkcjn: dolność operowni smbolmi i pojęcimi Społecn: umiejętność chowni się w grupie Test inet ok Ilor inteligencji (IQ) SZTUCZNA INTELIGENCJA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE) Allen Newell, Herbert Simon (Uniwerstet Crnegie Mellon) John McCrth (Msschusetts Institute of Technolog) Konstruownie msn, o którch diłniu dłob się powiedieć, że są podobne do ludkich prejwów inteligencji Dił informtki, którego predmiot to: bdnie reguł rądącch inteligentnmi chownimi cłowiek tworenie modeli formlnch chowń cłowiek tworenie progrmów komputerowch smulującch chowni cłowiek Test Turing (1950 Aln Turing) Ngrod Loebner - od 1990 dl progrmu, któr skutecnie prejdie Test Turing. Konkurs Loebner njleps progrm do konwerscji ELIZA progrmsmulując pschonlitk, Joseph Weienbum 1966 r. ALICE - nw njskutecniejsego obecnie progrmu strjącego nśldowć ludką konwerscję (projekt Open Source - pomsłodwc Richrd Wllce) Drewo decjne Drewo decjne tk Odległość < 30 km nie Odległość: 8 Pogod: descowo Pogod Odległość < 30 km słonecnie descowo tk nie Pogod Diłnie klsfiktor wieloetpowego ilustruje drewo decjne. Pojęci: koreń drew, węeł wewnętrn, węeł końcow (liść), głąź, ścieżk. słonecnie descowo 11
12 Konstrukcj drew decjnego 1 A A AA 1 A A AA Prmitwne metod dskretcji A. według równej serokości i 2 3 < 1 < 3. według równej cęstości tk nie < 2 tk < 1 nie i tk A nie tk A nie Są to metod globlne, be nucciel. Dskretcj stępując wbór progu H,p p H,p4 p4 H,p6 p6 H,p8 p8 H,pA0 p10 H,p12 p12 H,p14 p14 Dskretcj stępując krterium stopu pa H,pA p3 H,p3 p5 H,p5 p7 H,p7 p9 H,p9 p11 H,p11 p13 H,p13 Wbierm pi, dl którego wrtość H,pi jest njmniejs. H,p10 p10 Dl dwóch powstłch prediłów powtrm procedurę sukni progu
13 Dskretcj wstępując łącenie prediłów Grupownie (klstercj) χ 2 2,3 χ 2 4,5 A χ 2 2,2 χ 2 3,4 Łącm predił i or j, dl którch wrtość χ 2 i,j jest njmniejs. Rs. 3. k-mens clustering Klstrownie lgortmem górskim Prkłd klstercji lgortmem k-mens Prkłd: K=2 K=3 m 2 m 2 m 2 m 2 m m2 m 2 2 m 2 2 m 2 m 3 m 2 K=3 m 3 3 m3 m 4 m 3 m 3 m 4 13
14 Co jest dobrą grnicą decji? Prkłd łch grnic decji Rowżm problem klsfikcji dl dwóch seprownch liniowo kls Możem nleźć wiele możliwch podiłów! Różne lgortm dją różne podił C wsstkie grnice decji są równie dobre? kls 1 kls 2 kls 2 kls 1 kls 1 Kodujem kls dwom wrtościmi 1 or -1 kls 2 Mksmlicj mrginesu dl grnic decji Grnice decji powinn bć możliwie njdlej od dowolnch elementów kżdej kls Powinniśm mksmliowć mrgines m Odległość międ pocątkiem ukłdu powierchnią w t =k wnosi k/ w Problem seprowlne nieliniowo Dopuscln jest błąd ξ i klsfikcji liniowej oprtej o hiperpowierchnię w T +b ξ i proksmuje licbę źle sklsfikownch prkłdów (trbutów) Clss 2 kls 2 kls 1 m Clss 1 14
15 Prekstłcenie dnch do prestreni o więksej licbie wmirów funkcje jądr (kernel) Prestreń wjściow φ(.) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) φ( ) Prestreń prekstłcon M reguł więksą ilości wmirów Obliceni w prestreni prekstłconej są brdiej kostowne poniewż m więcej wmirów Stosownie funkcji jądr (kernel) jest wielokrotnie jednm rowiąniem Prkłd dskrminującej funkcji nieliniowej w prestreni R 1 Funkcj dskrminując kls 1 kls 2 kls
14. Krzywe stożkowe i formy kwadratowe
. Krwe stożkowe i form kwdrtowe.. Kwdrki Powierchnią stopni drugiego, lub krótko kwdrką, nwm biór punktów P(,,), którch współrędne spełniją równnie: 33 3 3 kwdrt wr miesne 3 wr liniowe wr woln gdie. 33
Bardziej szczegółowo2.3.1. Iloczyn skalarny
2.3.1. Ilon sklrn Ilonem sklrnm (sklrowm) dwóh wektorów i nwm sklr równ ilonowi modułów ou wektorów pre kosinus kąt wrtego międ nimi. α O Rs. 2.8. Ilustrj do definiji ilonu sklrnego Jeżeli kąt międ wektormi
Bardziej szczegółowoPartycjonowanie tabel (1)
Partycjonowanie tabel (1) Podział tabeli na mniejsze fragmenty operacje dostępu do dysków mogą być wykonywane równolegle; jest równoważone obciążenie dysków; polecenia SQL adresujące różne partycje mogą
Bardziej szczegółowo2.1. Określenie i rodzaje wektorów. Mnożenie wektora przez skalar
2.1. kreślenie i rodje wektorów. Mnożenie wektor pre sklr Wielkości ficne wstępujące w mechnice i innch diłch fiki możn podielić n sklr i wektor. A określić wielkość sklrną, wstrc podć tlko jedną licę.
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoSposób opisu symetrii figur lub brył skończonych
Wkłd drugi - smetri Smetri (gr. συμμετρια podobn mir) dl figur lub brł - istnienie nietrwilnego prekstłceni, które odworowuje obiekt w smego siebie minie mogą ulegć współrędne prestrenne, cs, kolor itp.
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE
Wymgni edukcyjne mtemtyk kls 2 zkres podstwowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczjącą lub dostteczną, jeśli: rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych
Bardziej szczegółowoAlgebra liniowa z geometrią analityczną. WYKŁAD 11. PRZEKSZTAŁCENIE LINIOWE WARTOŚCI I WEKTORY WŁASNE Przekształcenie liniowe
lgbr liio gomtrią litcą / WYKŁD. PRZEKSZTŁCENIE LINIOWE WRTOŚCI I WEKTORY WŁSNE Prkstłci liio Diicj Prporądkoi ktorom R ktoró k R, : jst prkstłcim liiom td i tlko td gd: k k k k c c c c c Postć prkstłci
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Partycjonowanie tabel (1) Hurtownie danych - przegląd technologii Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Podział tabeli na mniejsze fragmenty
Bardziej szczegółowoIntroduction to the Semantic Web
AGH, Informtyk Stosown, Podstwy inżynierii wiedzy 08.05.2012 r. Driusz Jni Piotr Toisz Introduction to the Semntic We Wyniki nliztor formtu RDF orgnizcji W3C No. Suject Predicte Oject 1 http://www.knzki.com/works/2004/imgdsc/minid
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Oczekiwania? 2 3 Bazy danych Jak przechowywać informacje? Jak opisać rzeczywistość?
Bardziej szczegółowoFundacja Widzialni strony internetowe bez barier. Audyt stron miast
Wrszw, dni 30 mrc 2011 r. Fundcj Widzilni strony internetowe bez brier Audyt stron mist Od 1 mrc 2008r. do 21 kwietni 2008r. przeprowdziliśmy kolejny udyt serwisów dministrcji publicznej. Poddliśmy kontroli
Bardziej szczegółowoWyrównanie sieci niwelacyjnej
1. Wstęp Co to jest sieć niwelcyjn Po co ją się wyrównje Co chcemy osiągnąć 2. Metod pośrednicząc Wyrównnie sieci niwelcyjnej Metod pośrednicząc i metod grpow Mmy sieć skłdjącą się z szereg pnktów. Niektóre
Bardziej szczegółowoPaweł MAJDA 1 POMIARY I KOMPENSACJA BŁĘDÓW GEOMETRYCZNYCH OBRABIAREK CNC 1. IDEA KOMPENSACJI BŁĘDÓW OBRABIAREK CNC
InŜnieri Msn R. 16. 1-2 2011 łęd geometrne klirj orirek Pweł MAJDA 1 POMIARY I KOMPESACJA BŁĘDÓW GEOMETRYCZYCH OBRABIAREK CC Zwięksenie dokłdnośi wtwrni predmiotów orinh tehniką skrwni moŝn osiągnąć międ
Bardziej szczegółowo4.3. Przekształcenia automatów skończonych
4.3. Przeksztłceni utomtów skończonych Konstrukcj utomtu skończonego (niedeterministycznego) n podstwie wyrżeni regulrnego (lgorytm Thompson). Wejście: wyrżenie regulrne r nd lfetem T Wyjście : utomt skończony
Bardziej szczegółowoMatematyka I. WYKŁAD 8. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH II Macierzowa Postać Eliminacji Gaussa. gdzie
Mtemtk I /9 WYKŁD 8. UKŁDY RÓWNŃ LINIOWYCH II Mcierow ostć limincji Guss B gdie nn n n n B n Metod elimincji: () Odejmownie od pewnego równni wielokrotności (nieerowej) wrnego innego równni, nie mienijąc
Bardziej szczegółowoZADANIA ZAMKNIĘTE. Zadanie 1 (1p). Ile wynosi 0,5% kwoty 120 mln zł? A. 6 mln zł B. 6 tys. zł C. 600 tys. zł D. 60 tys. zł
TRZECI SEMESTR LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCEGO DLA DOROSŁYCH PRACA KONTROLNA Z MATEMATYKI ROZSZERZONEJ O TEMACIE: Liczby rzeczywiste i wyrżeni lgebriczne Niniejsz prc kontroln skłd się z zdń zmkniętych ( zdń)
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna i algebra liniowa
Anliz mtemtyczn i lgebr liniow Mteriły pomocnicze dl studentów do wykłdów Mcierze liczbowe i wyznczniki. Ukłdy równń liniowych. Mcierze. Wyznczniki. Mcierz odwrotn. Równni mcierzowe. Rząd mcierzy. Ukłdy
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania obiektowego
1/3 Podstwy progrmowni oiektowego emil: m.tedzki@p.edu.pl stron: http://rgorn.p.ilystok.pl/~tedzki/ Mrek Tędzki Wymgni wstępne: Wskzn yły znjomość podstw progrmowni strukturlnego (w dowolnym języku). Temty
Bardziej szczegółowoPartycjonowanie. Partycjonowanie tabel (1)
Partycjonowanie Robert Wrembel Politechnika Poznaoska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Partycjonowanie tabel (1) Podział tabeli na mniejsze fragmenty operacje
Bardziej szczegółowoORACLE partycjonowanie
ORACLE partycjonowanie Adam Pelikant Partycjonowanie tabel Podział tabeli na mniejsze fragmenty operacje dostępu do dysków mogą być wykonywane równolegle; jest równoważone obciążenie dysków; Polecenia
Bardziej szczegółowoZmiany w wydaniu drugim skryptu Konstrukcje stalowe. Przykłady obliczeń według PN-EN
Zminy w wydniu drugim skryptu Konstrukcje stlowe. Prykłdy obliceń według PN-EN 99- Rodił. Dodno nowy punkt.. Inormcje o minch (str. 0.) obecnym wydniu uwględniono miny: wynikjące wprowdeni pre PKN w cerwcu
Bardziej szczegółowoG i m n a z j a l i s t ó w
Ko³o Mtemtyzne G i m n z j l i s t ó w 1. Lizy,, spełniją wrunki: (1) ++ = 0, 1 () + + 1 + + 1 + = 1 4. Olizyć wrtość wyrżeni w = + + Rozwiąznie Stowrzyszenie n rzez Edukji Mtemtyznej Zestw 7 szkie rozwizń
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 2 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykłd 2 2. Pojęcie Relcyjnej Bzy Dnych 2005/2006 Wykłd "Podstwy bz dnych" 1 Pojęcie krotki - definicj Definicj. Niech dny będzie skończony zbiór U := { A 1, A 2,..., A n }, którego
Bardziej szczegółowoPierwsze wdrożenie SAP BW w firmie
Pierwsze wdrożenie w firmie Mirosława Żurek, BCC Poznao, maj 2013 Zakres tematyczny wykładu Podstawowe założenia i pojęcia hurtowni danych ; Przykładowe pierwsze wdrożenie w firmie i jego etapy; Przykładowe
Bardziej szczegółowo2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)
Kls drug poziom podstwowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczjącą lub dostteczną, jeśli: rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych redukuje wyrzy
Bardziej szczegółowoELEKTRONIKA CYFROWA. Materiały y pomocnicze do wykład sem.. 1
ELEKTRONIKA CYFROWA Mteriły y pomocnicze do wykłd dów Dl AiZ zoczne inŝynierskie, sem Wykorzystne mteriły Łub T Ukłdy logiczne, PW 26 Wenck A NOTATKI Z TECHNIKI CYFROWEJ PW 26 wwwelektronikorgpl Wprowdzenie
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne matematyka klasa 2b, 2c, 2e zakres podstawowy rok szkolny 2015/2016. 1.Sumy algebraiczne
Wymgni edukcyjne mtemtyk kls 2b, 2c, 2e zkres podstwowy rok szkolny 2015/2016 1.Sumy lgebriczne N ocenę dopuszczjącą: 1. rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne 2. oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych
Bardziej szczegółowousuwa niewymierność z mianownika wyrażenia typu
Wymgni edukcyjne n poszczególne oceny z mtemtyki Kls pierwsz zkres podstwowy. LICZBY RZECZYWISTE podje przykłdy liczb: nturlnych, cłkowitych, wymiernych, niewymiernych, pierwszych i złożonych orz przyporządkowuje
Bardziej szczegółowoMATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej
Dorot Ponczek, Krolin Wej MATeMAtyk 3 inf Przedmiotowy system ocenini wrz z określeniem wymgń edukcyjnych Zkres podstwowy i rozszerzony Wyróżnione zostły nstępujące wymgni progrmowe: konieczne (K), podstwowe
Bardziej szczegółowoĄ Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ł Ó Ę Ń Ą Ą Ę Ł Ę Ś Ś Ś Ś Ł Ą Ż Ś Ź Ł Ó Ł Ą Ł Ę Ł Ą Ą Ą Ą Ą Ą Ą ĄĄ Ą Ś Ć Ą Ę Ę Ć Ł Ł Ś Ź Ź Ó ĆŚ Ż Ł Ś Ś Ź Ź Ó Ę Ę Ę Ó Ś Ź Ą Ę Ą Ś Ę Ł Ś Ł Ś Ś Ń Ś Ę Ę Ż Ż Ó Ś Ą Ć Ą Ź Ń Ś Ś Ś Ć Ł Ś
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 10.03.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I
Mtemtyk finnsow.03.2014 r. Komisj Egzmincyjn dl Akturiuszy LXVI Egzmin dl Akturiuszy z mrc 2014 r. Część I Mtemtyk finnsow WERSJA TESTU A Imię i nzwisko osoby egzminownej:... Czs egzminu: 0 minut 1 Mtemtyk
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykłd 3 2. Pojęcie Relcyjnej Bzy Dnych 2005/2006 Wykłd "Podstwy z dnych" 1 Rozkłdlno dlność schemtów w relcyjnych Przykłd. Relcj EGZ(U), U := { I, N, P, O }, gdzie I 10 10 11 N f f
Bardziej szczegółowoTerminologia baz danych
Terminologia baz danych Terminologia Banki danych - bazy danych w których przechowuje si informacj historyczne. Hurtownie danych (data warehouse): zweryfikowane dane z rónych baz, przydatne do analiz i
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2018/2019 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoZACHOWANI. pod redakcj. MałgorzatyKołodzi
ZACHOWANI A ORGANI ZACYJNE Or g n i c j j k op r e s t r e ńk s t ł t o w n i c h o w ńp r c o wn i k ó w ZACHOWANI A ORGANI ZACYJNE Re l c j es p o ł e c n ewp r e s t r e n i mi n pod redkcj ą Mri icj
Bardziej szczegółowoTyp szkoły: ZASADNICZA SZKOŁA ZAWODOWA Rok szkolny 2016/2017 Zawód: FRYZJER, CUKIERNIK, PIEKARZ, SPRZEDAWCA, FOTOGRAF i inne zawody.
Typ szkoły: ZASADNICZA SZKOŁA ZAWODOWA Rok szkolny 016/017 Zwód: FRYZJER, CUKIERNIK, PIEKARZ, SPRZEDAWCA, FOTOGRAF i inne zwody Przedmiot: MATEMATYKA Kls II (67 godz) Rozdził 1. Funkcj liniow 1. Wzór i
Bardziej szczegółowoPrzestrzeń liniowa R n.
MATEMATYKA IIb - Lcjan Kowalski Prestreń liniowa R n. Element (wektor) prestreni R n będiem onacać [,,, ] Element erow [,, L, ]. Diałania. a) ilocn element pre licbę: b) sma elementów [ c, c, ] c L, c
Bardziej szczegółowoWedług danych Głównego Urzędu Statystycznego, Gmina Gliwice na koniec roku 2016 posiadała mieszkańców.
27 wrześni 2017 r. Rport G1 Stndrd (dl gminy posidjącej powyżej 100 000 mieszkńców) m n celu przedstwienie potencjlnych loklizcji dl nowych ptek orz prezentcję dnych biznesowych mogących pomóc Inwestorowi
Bardziej szczegółowoDodatkowe informacje i objaśnienia. Zakres zmian wartości grup rodzajowych środków trwałych, wnip oraz inwestycji długoterminowych Zwieksz Stan na.
STOWARZYSZENIE RYNKÓW FINANSOWYCH ACI POLSKA Afiliowne przy ACI - The Finncil Mrkets Assocition Dodtkowe informcje i objśnieni Wrszw, 21 mrzec 2014 1.1 szczegółowy zkres zmin wrtości grup rodzjowych środków
Bardziej szczegółowoPrzekształcenia automatów skończonych
Przeksztłceni utomtów skończonych Teori utomtów i języków formlnych Dr inŝ. Jnusz Mjewski Ktedr Informtyki Konstrukcj utomtu skończonego n podstwie wyrŝeni regulrnego (lgorytm Thompson) Wejście: wyrŝenie
Bardziej szczegółowoRozwiązania maj 2017r. Zadania zamknięte
Rozwiązni mj 2017r. Zdni zmknięte Zd 1. 5 16 5 2 5 2 Zd 2. 5 2 27 2 23 2 2 2 2 Zd 3. 2log 3 2log 5log 3 log 5 log 9 log 25log Zd. 120% 8910 1,2 8910 2,2 8910 $%, 050 Zd 5. Njłtwiej jest zuwżyć że dl 1
Bardziej szczegółowoWykład 1 Podstawy projektowania układów logicznych i komputerów Synteza i optymalizacja układów cyfrowych Układy logiczne
Element cfrowe i układ logicne Wkład Literatura M. Morris Mano, Charles R. Kime Podstaw projektowania układów logicnch i komputerów, Wdawnictwa Naukowo- Technicne Giovanni De Micheli - Sntea i optmaliacja
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017
dr inż. Paweł Morawski Informatyczne wsparcie decyzji logistycznych semestr letni 2016/2017 KONTAKT Z PROWADZĄCYM dr inż. Paweł Morawski e-mail: pmorawski@spoleczna.pl www: http://pmorawski.spoleczna.pl
Bardziej szczegółowoWYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
Mteriły do wykłdu MATEMATYKA DYSKRETNA dl studiów zocznych cz. Progrm wykłdu: KOMBINATORYKA:. Notcj i podstwowe pojęci. Zlicznie funkcji. Permutcje. Podziory zioru. Podziory k-elementowe. Ziory z powtórzenimi
Bardziej szczegółowoGrażyna Nowicka, Waldemar Nowicki BADANIE RÓWNOWAG KWASOWO-ZASADOWYCH W ROZTWORACH ELEKTROLITÓW AMFOTERYCZNYCH
Ćwiczenie Grżyn Nowick, Wldemr Nowicki BDNIE RÓWNOWG WSOWO-ZSDOWYC W ROZTWORC ELETROLITÓW MFOTERYCZNYC Zgdnieni: ktywność i współczynnik ktywności skłdnik roztworu. ktywność jonów i ktywność elektrolitu.
Bardziej szczegółowo4.6. Gramatyki regularne
4.6. Grmtyki regulrne G = < N,T,P,Z > jest grmtyką prwostronnie liniową, jeśli jej produkcje mją postć: ( i) U xv x T * U,V N ( ii) U x G = < N,T,P,Z > jest grmtyką prwostronnie regulrną, jeśli jej produkcje
Bardziej szczegółowoSTYLE. TWORZENIE SPISÓW TREŚCI
STYLE. TWORZENIE SPISÓW TREŚCI Ćwiczenie 1 Tworzenie nowego stylu n bzie istniejącego 1. Formtujemy jeden kpit tekstu i zznczmy go (stnowi on wzorzec). 2. Wybiermy Nrzędzi główne, rozwijmy okno Style (lub
Bardziej szczegółowoWydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Politechniki Wrocławskiej INŻYNIERIA PRODUKCJI. Dr hab. inż. JAN FELBA Profesor nadzwyczajny PWr
Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Politechniki Wrocławskiej INŻYNIERI PRODUKCJI Dr hab. inż. JN FELB Profesor nadzwyczajny PWr 1 PROGRM WYKŁDU WSTĘP ORGNIZCJ PRODUKCJI STEROWNIE PRODUKCJĄ LOGISTYK
Bardziej szczegółowoRealizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,
Klsyczn Metod Njmniejszych Kwdrtów (KMNK) Postć ć modelu jest liniow względem prmetrów (lbo nleży dokonć doprowdzeni postci modelu do liniowości względem prmetrów), Zmienne objśnijące są wielkościmi nielosowymi,
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 1. (poziom podstawowy) Rozwiązania zadań
MTMTYK Przed próbną mturą. Sprwdzin. (poziom podstwow) Rozwiązni zdń Zdnie. ( pkt) 0,() < P.. Uczeń przedstwi liczb rzeczwiste w różnch postcich. Odpowiedź:., czli < Zdnie. ( pkt) P.. Uczeń rozwiązuje
Bardziej szczegółowoProgramy współbieżne
Specyfikownie i weryfikownie Progrmy współieżne Mrek A. Bednrczyk, www.ipipn.gd.pl Litertur wiele prc dostępnych w Sieci np.: http://www.wikipedi.org/ Specyfikownie i weryfikcj progrmy współieżne PJP Prosty
Bardziej szczegółowoInformacje dotyczące systemów i urządzeń aktualnie eksploatowanych przez Partnerów Projektu
ZAŁĄCZNIK NR 4 DO SIWZ Informcje dotyczące systemów i urządzeń ktulnie eksplotownych przez Prtnerów Projektu W PROJEKCIE E-ZDROWIE DLA MAZOWSZA NA DOSTAWY I WDROŻE EDM, Niniszy złącznik skłd się z 7 ponumerownych
Bardziej szczegółowoPRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKÓW OBCYCH w Gimnazjum nr 2 im. ks. Stanisława Konarskiego nr 2 w Łukowie
I. ZASADY OGÓLNE PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKÓW OBCYCH w Gimnzjum nr 2 im. ks. Stnisłw Konrskiego nr 2 w Łukowie 1. W Gimnzjum nr 2 w Łukowie nuczne są: język ngielski - etp educyjny III.1 język
Bardziej szczegółowoDroga Pani/Drogi Panie! Wakacje minęły szybko i znowu możemy się spotkać. oraz za zabawami z koleżankami i kolegami.
KARTY PRACY 1 CZĘŚĆ KARTA PRACY NR 1 IMIĘ:... DATA: STRONA 1 1. Jkie są twoje oczekiwni i postnowieni związne z kolejnym rokiem szkolnym? Npisz list do nuczyciel, uzupełnijąc luki w tekście. miejscowość
Bardziej szczegółowoSpis treści. Wstęp... 4
pis treści Wstęp... 4 Zdni mturlne......................................................... 5 1. Funkcj kwdrtow... 5. Wielominy... 7. Trygonometri... 9 4. Wrtość bezwzględn... 11 5. Plnimetri... 15 6.
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 9. ZBIORY ROZMYTE Częstochow 204 Dr hb. inż. Grzegorz Dudek Wydził Elektryczny Politechnik Częstochowsk ZBIORY ROZMYTE Klsyczne pojęcie zbioru związne jest z logiką dwuwrtościową
Bardziej szczegółowoAnaliza obciążeń kratownicy obustronnie podpartej za pomocą oprogramowania ADINA-AUI 8.9 (900 węzłów)
Politechnik Łódzk Wydził Technologii Mteriłowych i Wzornictw Tekstyliów Ktedr Mteriłoznwstw Towroznwstw i Metrologii Włókienniczej Anliz obciążeń krtownicy obustronnie podprtej z pomocą oprogrmowni ADINA-AUI
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2007 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM
WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM Kls drug A, B, C, D, E, G, H zkres podstwowy 1. FUNKCJA LINIOWA rozpoznje funkcję liniową n podstwie wzoru lub wykresu rysuje
Bardziej szczegółowoPodstawy Konstrukcji Maszyn
Pdsty Knstrukcji Msyn Wykłd 9 Prekłdnie ębte cęść Krekcje Dr inŝ. Jcek Crnigski Obróbk kół ębtych Metd biedni Pdcięcie ębó Pdcięcie stpy ęb Wstępuje gdy jest duŝ kąt dległść ębó, cyli pry ncinniu młej
Bardziej szczegółowoWspomaganie obliczeń za pomocą programu MathCad
Wprowdzenie do Mthcd' Oprcowł:M. Detk P. Stąpór Wspomgnie oliczeń z pomocą progrmu MthCd Definicj zmiennych e f g h 8 Przykłd dowolnego wyrŝeni Ay zdefinowc znienną e wyierz z klwitury kolejno: e: e f
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne
Bardziej szczegółowoZADANIA OTWARTE. Są więc takie same. Trzeba jeszcze pokazać, że wynoszą one 2b, gdyż taka jest długość krawędzi dwudziestościanu.
ZADANIA OTWARTE ZADANIE 1 DWUDZIESTOŚCIAN FOREMNY Wiemy, że z trzech złotych prostokątów możn skonstruowć dwudziestościn foremny. Wystrczy wykzć, że długości boków trójkąt ABC n rysunku obok są równe.
Bardziej szczegółowoModelowanie układów kombinacyjnych w VHDL (cz.1)
Modelownie ukłdów kombincyjnych w VHDL (c.1) jednostki (entity) i rchitektury (rchitecture) modele prostych brmek w VHDL typ bit i opertory logicne identyfiktory, spcje, komentre listy połąceń prypisni
Bardziej szczegółowoZbiory wyznaczone przez funkcje zdaniowe
pojęci zbioru i elementu RCHUNEK ZIORÓW zbiór zwier element element nleży do zbioru jest elementem zbioru ( X zbiór wszystkich przedmiotów indywidulnych, których dotyczy dn nuk zbiór pełny (uniwerslny
Bardziej szczegółowoModele danych - wykład V
Modele danych - wykład V Paweł Skrobanek, C-3 pok. 323 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2006 Zagadnienia 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie
Bardziej szczegółowoZałożenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS. Zapoznaj się ze sposobami użycia narzędzia T SQL z wiersza poleceń.
Cel: polecenia T-SQL Założenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS Authentication: SQL Server Authentication Username: student01,, student21 Password: student01,., student21
Bardziej szczegółowoKomisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa
Mtemtyk finnsow 15.0.010 r. Komisj Egzmincyjn dl Akturiuszy LII Egzmin dl Akturiuszy z 15 mrc 010 r. Część I Mtemtyk finnsow WERSJA TESTU A Imię i nzwisko osoy egzminownej:... Czs egzminu: 100 minut 1
Bardziej szczegółowoSYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski
SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI Piotr Zaskórski 1. MIEJSCE I ROLA SYSTEMÓW KLASY BI W KSZTAŁTOWANIU STRUKTUR I STRATEGII ZARZĄDZANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI.
Bardziej szczegółowoKlasa druga: II TK1, II TK2 Poziom podstawowy 3 godz. x 30 tyg.= 90 nr programu DKOS /07 I. Funkcja kwadratowa
Kls drug: II TK1, II TK2 Poziom podstwowy 3 godz. 30 tyg.= 0 nr progrmu DKOS-5002-7/07 I. Funkcj kwdrtow Moduł - dził - L.p. temt Wykres 1 f()= 2 2 Zkres treści Pojęcie Rysownie wykresów Związek współczynnik
Bardziej szczegółowoZŁĄCZKI ŻELIWNE OCYNKOWANE I CZARNE 2019/2020
ZŁĄCZK ŻELWNE OCYNKOWANE CZARNE / ZŁĄCZK ŻELWNE OCYNKOWANE CZARNE TEMPERATURA ROBOCZA DO 00 C Złącniki żeliw ciągliwego iłego njdują stosownie w połącenich rurowych gwintownych, w scególności w siecich
Bardziej szczegółowoPodstawy Techniki Cyfrowej Układy komutacyjne
Podstwy Techniki Cyfrowej Ukłdy komutcyjne Ukłdy kombincyjne, umożliwijące przełącznie (komutcję) sygnłów cyfrowych, nzyw się ukłdmi ukłdmi komutcyjnymi. Do podstwowych ukłdów komutcyjnych zlicz się multipleksery
Bardziej szczegółowoErrata do I i II wydania skryptu Konstrukcje stalowe. Przykłady obliczeń według PN-EN 1993-1
Errt do I i II dni skrptu Konstrukcj stlo. Prkłd oblicń dług PN-EN 99- Rodił. W osttnim kpici pkt. dodno nstępującą inormcję: Uględniono min nikjąc prodni pr PKN crcu 009 r. poprk opublikonch normch, śld
Bardziej szczegółowoKalendarze REKLAMOWE. Podaruj pracownikom i klientom coś przydatnego i osobistego!
REKLAMOWE Klendrze Podruj prcownikom i klientom coś przydtnego i osobistego! Indywidulne grwerownie lserem 10 zł z egz. ŚRODKI KALENDARZY estetyczne, funkcjonlne, obszern część informcyjn, tls z mpkmi
Bardziej szczegółowoCo to jest Business Intelligence?
Cykl: Cykl: Czwartki z Business Intelligence Sesja: Co Co to jest Business Intelligence? Bartłomiej Graczyk 2010-05-06 1 Prelegenci cyklu... mariusz@ssas.pl lukasz@ssas.pl grzegorz@ssas.pl bartek@ssas.pl
Bardziej szczegółowoWykład 2. Granice, ciągłość, pochodna funkcji i jej interpretacja geometryczna
1 Wykłd Grnice, ciągłość, pocodn unkcji i jej interpretcj geometryczn.1 Grnic unkcji. Grnic lewostronn i grnic prwostronn unkcji Deinicj.1 Mówimy, że liczb g jest grnicą lewostronną unkcji w punkcie =,
Bardziej szczegółowo1 Definicja całki oznaczonej
Definicj cłki oznczonej Niech dn będzie funkcj y = g(x) ciągł w przedzile [, b]. Przedził [, b] podzielimy n n podprzedziłów punktmi = x < x < x
Bardziej szczegółowoAnaliza obciążeń węzłów łożyskowych silnika turbinowego w bezzałogowym śmigłowcu podczas manewru skok w górę i skok w dół
Prof. dr h. inż. Mirosłw Wendeker Mgr inż. Zigniew Cż Ktedr Termodnmiki, Mechniki Płnów i Npędów Lotnicch Politechnik Luelsk Ndstrck 6, -68 Lulin, Polsk E-mil: m.wendeker@pollu.pl,.c@pollu.pl Anli ociążeń
Bardziej szczegółowoCENY PRODUKTÓW ROLNYCH W SIERPNIU 2012 r. 2011 2012 I-VI VII-XII VII VIII w złotych CENY SKUPU. Pszenica... 93,17 76,10 90,83 89,70 118,8 98,8
Wrsw,.09.9 Produkty Zirno bóż (be siewnego) - dt: CENY PRODUKTÓW ROLNYCH W SIERPNIU r. 20 I-VI VII-XII VII w otych CENY SKUPU 20 = 00 VII = 00 Psenic... 93,7 76,0 90,83 89,70 8,8 98,8 Żyto... 76,58 73,09
Bardziej szczegółowoPostać Jordana macierzy
Rodiał 8 Postać Jordana macier 8.1. Macier Jordana Niech F = R lub F = C. Macier J r () F r r postaci 1. 1... J r () =..........,.... 1 gdie F, nawam klatką Jordana stopnia r. Ocwiście J 1 () = [. Definicja
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykładów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowotemperatura
tempertur 2.3 3.3 Rys. 9. Przestrzenny rozkłd dnych: powierzchni geosttystyczn (rozkłd tempertury powierzchni morz zrejestrowny przez stelitę jest rezulttem dziłni prw fizyki; powierzchni sttystyczn (zwierjąc
Bardziej szczegółowoStrukturalne elementy symetrii. Krystalograficzne grupy przestrzenne.
Uniwerstet Śląski Insttut Chemii Zakład Krstalografii Laboratorium Krstalografii Strukturalne element smetrii. Krstalograficne grup prestrenne. god. Cel ćwicenia: aponanie się diałaniem elementów smetrii
Bardziej szczegółowoDef.12. Minorem stopnia k N macierzy nazywamy wyznacznik utworzony z elementów tej macierzy stojących na przecięciu dowolnie wybranych
Fk. Niech mciee i B ego smego sopi będą odrcle or iech R-{}, N. Wed mciee -, T, B,, są kże odrcle i prdie są róości:. de ( - )=(de ) -. ( - ) - =. ( T ) - =( - ) T. (B) - =B - -. ( ) - = ( - ). ( ) - =(
Bardziej szczegółowoRola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy
Rola analityki danych w transformacji cyfrowej firmy Piotr Czarnas Querona CEO Analityka biznesowa (ang. Business Intelligence) Proces przekształcania danych w informacje, a informacji w wiedzę, która
Bardziej szczegółowoHurtownie danych - przegląd technologii
Hurtownie danych - przegląd technologii Robert Wrembel Politechnika Poznańska Instytut Informatyki Robert.Wrembel@cs.put.poznan.pl www.cs.put.poznan.pl/rwrembel Plan wykład adów Wprowadzenie - integracja
Bardziej szczegółowoPrzygotowanie kart RUP
Przygotownie krt RUP Bnk Gospodrstw Krjowego, Al. Jerozolimskie 7, 00-955 Wrszw Stron nr 1 z 18 Spis Treści 1. WPROWADZENIE... 3 2. PRZYGOTOWANIE KART RUP... 3 2.1 KARTA RUP_L_0151 Depozyt do sygntury
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Arkusz I Instrukcj dl zdjącego 1. Sprwdź, czy rkusz egzmincyjny zwier 8 stron (zdni 1 3). Ewentulny brk zgłoś przewodniczącemu zespołu ndzorującego
Bardziej szczegółowoWektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1
Rchunek mcierzowy Mcierzą A nzywmy funkcję 2-zmiennych, któr prze liczb nturlnych (i,j) gdzie i = 1,2,3,4.,m; j = 1,2,3,4,n przyporządkowuje dokłdnie jeden element ij. 11 21 A = m1 12 22 m2 1n 2n mn Wymirem
Bardziej szczegółowoInformatyka I BAZY DANYCH. dr inż. Andrzej Czerepicki. Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017
Informatyka I BAZY DANYCH dr inż. Andrzej Czerepicki Politechnika Warszawska Wydział Transportu 2017 Plan wykładu Definicja systemu baz danych Modele danych Relacyjne bazy danych Język SQL Hurtownie danych
Bardziej szczegółowoMetody dokładne w zastosowaniu do rozwiązywania łańcuchów Markowa
Metody dokładne w astosowaniu do rowiąywania łańcuchów Markowa Beata Bylina, Paweł Górny Zakład Informatyki, Instytut Matematyki, Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej Plac Marii Curie-Skłodowskiej 5, 2-31
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY
WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY. JĘZYK MATEMATYKI oblicz wrtość bezwzględną liczby rzeczywistej stosuje interpretcję geometryczną wrtości bezwzględnej liczby
Bardziej szczegółowoRegulamin oferty Dobry bilet
Regulmin oferty Dobry bilet I. Podstwowe informcje 1. Do odwołni n wybrnych odcinkch sieci kolejowej wprowdz się ofertę Dobry bilet. 2. W ofercie wystwi się bilety: ) jednorzowy n przejzd tm (w dowolnym
Bardziej szczegółowoANKIETA potrzeb doskonalenia zawodowego na rok szkolny 2013/2014
06-500 Młw, ul. Reymont 4 tel. (023) 654-32-47 ANKIETA potrzeb doskonleni zwodowego n rok szkolny 2013/2014 Zespół dordców metodycznych ośrodk przystąpił do uktulnieni oferty szkoleniowej n rok szkolny
Bardziej szczegółowoHurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu
i business intelligence Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl Wrocław 2005-2012 Plan na dziś : 1. Wprowadzenie do przedmiotu (co będzie omawiane oraz jak będę weryfikował zdobytą wiedzę
Bardziej szczegółowoKarta oceny merytorycznej wniosku o dofinansowanie projektu innowacyjnego testującego składanego w trybie konkursowym w ramach PO KL
Złącznik nr 5 Krt oceny merytorycznej Krt oceny merytorycznej wniosku o dofinnsownie projektu innowcyjnego testującego skłdnego w trybie konkursowym w rmch PO KL NR WNIOSKU KSI: WND-POKL. INSTYTUCJA PRZYJMUJĄCA
Bardziej szczegółowoPierwiastek z liczby zespolonej
Pierwistek z liczby zespolonej Twierdzenie: Istnieje dokłdnie n różnych pierwistków n-tego stopni z kżdej liczby zespolonej różnej od zer, tzn. rozwiązń równni w n z i wszystkie te pierwistki dją się zpisć
Bardziej szczegółowo