Definicja bazy danych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Definicja bazy danych"

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

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 szczegółowo

2.3.1. Iloczyn skalarny

2.3.1. 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 szczegółowo

2.1. Określenie i rodzaje wektorów. Mnożenie wektora przez skalar

2.1. 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 szczegółowo

Model logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL

Model 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 szczegółowo

Sposób opisu symetrii figur lub brył skończonych

Sposób 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 szczegółowo

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE

Wymagania 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 szczegółowo

Introduction to the Semantic Web

Introduction 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 szczegółowo

Fundacja Widzialni strony internetowe bez barier. Audyt stron miast

Fundacja 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 szczegółowo

Paweł MAJDA 1 POMIARY I KOMPENSACJA BŁĘDÓW GEOMETRYCZNYCH OBRABIAREK CNC 1. IDEA KOMPENSACJI BŁĘDÓW OBRABIAREK CNC

Paweł 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 szczegółowo

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

Wyrównanie 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 szczegółowo

4.3. Przekształcenia automatów skończonych

4.3. 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 szczegółowo

ZADANIA 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

ZADANIA 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 szczegółowo

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2b, 2c, 2e zakres podstawowy rok szkolny 2015/2016. 1.Sumy algebraiczne

Wymagania 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 szczegółowo

Podstawy programowania obiektowego

Podstawy 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 szczegółowo

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)

2. 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 szczegółowo

ORACLE partycjonowanie

ORACLE 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 szczegółowo

Pierwsze wdrożenie SAP BW w firmie

Pierwsze 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 szczegółowo

MATeMAtyka 3 inf. Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych. Zakres podstawowy i rozszerzony. Dorota Ponczek, Karolina Wej

MATeMAtyka 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 szczegółowo

usuwa niewymierność z mianownika wyrażenia typu

usuwa 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 szczegółowo

Ą 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 szczegółowo

Dodatkowe informacje i objaśnienia. Zakres zmian wartości grup rodzajowych środków trwałych, wnip oraz inwestycji długoterminowych Zwieksz Stan na.

Dodatkowe 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 szczegółowo

Matematyka finansowa 10.03.2014 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVI Egzamin dla Aktuariuszy z 10 marca 2014 r. Część I

Matematyka 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 szczegółowo

ZACHOWANI. pod redakcj. MałgorzatyKołodzi

ZACHOWANI. 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 szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 3 2. Pojęcie Relacyjnej Bazy Danych

PODSTAWY 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 szczegółowo

Przestrzeń liniowa R n.

Przestrzeń 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 szczegółowo

Terminologia baz danych

Terminologia 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 szczegółowo

Typ szkoły: ZASADNICZA SZKOŁA ZAWODOWA Rok szkolny 2016/2017 Zawód: FRYZJER, CUKIERNIK, PIEKARZ, SPRZEDAWCA, FOTOGRAF i inne zawody.

Typ 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 szczegółowo

Wykład 1 Podstawy projektowania układów logicznych i komputerów Synteza i optymalizacja układów cyfrowych Układy logiczne

Wykład 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 szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

WYŻSZA 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 szczegółowo

STYLE. TWORZENIE SPISÓW TREŚCI

STYLE. 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 szczegółowo

Wydział Elektroniki Mikrosystemów i Fotoniki Politechniki Wrocławskiej INŻYNIERIA PRODUKCJI. Dr hab. inż. JAN FELBA Profesor nadzwyczajny PWr

Wydział 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 szczegółowo

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Realizacje 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 szczegółowo

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA Z JĘZYKÓW OBCYCH w Gimnazjum nr 2 im. ks. Stanisława Konarskiego nr 2 w Łukowie

PRZEDMIOTOWY 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 szczegółowo

MATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 1. (poziom podstawowy) Rozwiązania zadań

MATEMATYKA 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 szczegółowo

Programy współbieżne

Programy 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 szczegółowo

Informacje dotyczące systemów i urządzeń aktualnie eksploatowanych przez Partnerów Projektu

Informacje 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 szczegółowo

Droga Pani/Drogi Panie! Wakacje minęły szybko i znowu możemy się spotkać. oraz za zabawami z koleżankami i kolegami.

Droga 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 szczegółowo

Grażyna Nowicka, Waldemar Nowicki BADANIE RÓWNOWAG KWASOWO-ZASADOWYCH W ROZTWORACH ELEKTROLITÓW AMFOTERYCZNYCH

Grażyna 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 szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA 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 szczegółowo

Modele danych - wykład V. Zagadnienia. 1. Wprowadzenie 2. MOLAP modele danych 3. ROLAP modele danych 4. Podsumowanie 5. Zadanie fajne WPROWADZENIE

Modele 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 szczegółowo

Wspomaganie obliczeń za pomocą programu MathCad

Wspomaganie 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 szczegółowo

Co to jest Business Intelligence?

Co 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 szczegółowo

Podstawy Konstrukcji Maszyn

Podstawy 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 szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie 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 szczegółowo

ZADANIA OTWARTE. Są więc takie same. Trzeba jeszcze pokazać, że wynoszą one 2b, gdyż taka jest długość krawędzi dwudziestościanu.

ZADANIA 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 szczegółowo

Modele danych - wykład V

Modele 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 szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LII Egzamin dla Aktuariuszy z 15 marca 2010 r. Część I Matematyka finansowa

Komisja 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 szczegółowo

SYSTEMY KLASY BI PLATFORMĄ EFEKTYWNEGO WSPÓŁDZIAŁANIA WSPÓŁCZESNYCH ORGANIZACJI. Piotr Zaskórski

SYSTEMY 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 szczegółowo

Założenia do ćwiczeń: SQL Server UWM Express Edition: 213.184.8.192\SQLEXPRESS. Zapoznaj się ze sposobami użycia narzędzia T SQL z wiersza poleceń.

Założenia 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 szczegółowo

NIESPODZIANKA W GEOMETRII KULOWEJ, SFERYCZNEJ W PRAKTYCE (gk) PŁASZCZYZNA PIONOWA (XZ) PŁASZCZYZNA PIONOWA (YZ) PŁASZCZYZNA POZIOMA (XY) mapa Rys.

NIESPODZIANKA W GEOMETRII KULOWEJ, SFERYCZNEJ W PRAKTYCE (gk) PŁASZCZYZNA PIONOWA (XZ) PŁASZCZYZNA PIONOWA (YZ) PŁASZCZYZNA POZIOMA (XY) mapa Rys. NIESPODZIANKA W GEOMETRII KULOWEJ, SFERYCZNEJ W PRAKTYCE (gk) PŁASZCZYZNA PIONOWA (XZ) PŁASZCZYZNA PIONOWA (YZ) PŁASZCZYZNA POZIOMA (XY) mp Rys.1 Rys.2 Rys.3 (+)X (+)Y str.1 (+)Y (+)X (+)X (+)Y POWIĘKSZ!

Bardziej szczegółowo

HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego

HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego HURTOWNIE DANYCH Dzięki uprzejmości Dr. Jakuba Wróblewskiego http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/bi.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dw.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/dm.pdf http://www.jakubw.pl/zajecia/hur/

Bardziej szczegółowo

Klasa druga: II TK1, II TK2 Poziom podstawowy 3 godz. x 30 tyg.= 90 nr programu DKOS /07 I. Funkcja kwadratowa

Klasa 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 szczegółowo

Errata do I i II wydania skryptu Konstrukcje stalowe. Przykłady obliczeń według PN-EN 1993-1

Errata 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 szczegółowo

Kalendarze REKLAMOWE. Podaruj pracownikom i klientom coś przydatnego i osobistego!

Kalendarze 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 szczegółowo

Metody dokładne w zastosowaniu do rozwiązywania łańcuchów Markowa

Metody 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 szczegółowo

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć Ktlog wymgń progrmowych n poszczególne stopnie szkolne Mtemtyk. Poznć, zrozumieć Ksztłcenie w zkresie podstwowym. Kls 2 Poniżej podjemy umiejętności, jkie powinien zdobyć uczeń z kżdego dziłu, by uzyskć

Bardziej szczegółowo

Strukturalne elementy symetrii. Krystalograficzne grupy przestrzenne.

Strukturalne 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 szczegółowo

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Wektor 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 szczegółowo

Postać Jordana macierzy

Postać 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 szczegółowo

CENY 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

CENY 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 szczegółowo

ANKIETA potrzeb doskonalenia zawodowego na rok szkolny 2013/2014

ANKIETA 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 szczegółowo

Przygotowanie kart RUP

Przygotowanie 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 szczegółowo

KA TAL OG PLA CE Z ABAW KATALOG PLACE ZABAW

KA TAL OG PLA CE Z ABAW KATALOG PLACE ZABAW KATALOG PLACE ZABAW OZNACZENIA KATALOGOWE GRUPA WIEKOWA HIC WYSOKOŚĆ SWOBODNEGO UPADKU STANDARD Opcj STANDARD Konstrukcj urądeń wkonn drewn litego Element powierchniowe wkonne tworw HPL Element metlowe

Bardziej szczegółowo

temperatura

temperatura 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 szczegółowo

Hurtownie 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 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 szczegółowo

SPLYDRO pompa ciepła powietrze / woda typu split

SPLYDRO pompa ciepła powietrze / woda typu split Inteligentne połączenie inwerterowej pompy ciepł przeznczonej do ogrzewni i chłodzeni z wieżą hydruliczną Hydro Tower SPLYDRO pomp ciepł powietrze / wod typu split ROZWIĄZANIE NA MIARĘ PRZYSZŁOŚCI - POŁĄCZENIE

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

PRÓBNY 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 szczegółowo

Hurtownie danych - przegląd technologii

Hurtownie 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 szczegółowo

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE IIc ZAKRES PODSTAWOWY I ROZSZERZONY

WYMAGANIA 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 szczegółowo

Karta oceny merytorycznej wniosku o dofinansowanie projektu innowacyjnego testującego składanego w trybie konkursowym w ramach PO KL

Karta 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 szczegółowo

UŻYWANIE SUBSTANCJI PSYCHOAKTYWNYCH PRZEZ MŁODZIEŻ 2005

UŻYWANIE SUBSTANCJI PSYCHOAKTYWNYCH PRZEZ MŁODZIEŻ 2005 Jnusz Sierosłwski, Piotr Jbłoński Instytut Psychitrii i Neurologii Krjowe Biuro s. Przeciwziłni Nrkomnii UŻYWANIE SUBSTANCJI PSYCHOAKTYWNYCH PRZEZ MŁODZIEŻ 25 BADANIA ANKIETOWE W SZKOŁACH NA TEMAT UŻYWANIA

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach

PODSTAWY ALGEBRY MACIERZY. Operacje na macierzach PODSTWY LGEBRY MCIERZY WIERSZ i, KOLUMN (j) Mcierz m,n, gdzie m to ilość wierszy, n ilość kolumn i,j element mcierzy z itego wiersz, jtej kolumny Opercje n mcierzch Równość mcierzy m,n = B m,n. def i,j

Bardziej szczegółowo

Regulamin oferty Dobry bilet

Regulamin 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 szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence. Plan na dziś : Wprowadzenie do przedmiotu

Hurtownie 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 szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH. 10. Partycjonowanie tabel i indeksów. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY BAZ DANYCH. 10. Partycjonowanie tabel i indeksów. 2009/ Notatki do wykładu Podstawy baz danych PODSTAWY BAZ DANYCH 10. Partycjonowanie tabel i indeksów 1 Partycjonowanie tabel i indeksów w Oracle W celu poprawienia efektywności dostępu do danych oraz ułatwieniu zarządzania bardzo dużymi zbiorami

Bardziej szczegółowo

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna

Algebra Boola i podstawy systemów liczbowych. Ćwiczenia z Teorii Układów Logicznych, dr inż. Ernest Jamro. 1. System dwójkowy reprezentacja binarna lger Bool i podstwy systemów liczowych. Ćwiczeni z Teorii Ukłdów Logicznych, dr inż. Ernest Jmro. System dwójkowy reprezentcj inrn Ukłdy logiczne operują tylko n dwóch stnch ozncznymi jko zero (stn npięci

Bardziej szczegółowo

Analiza obciążeń węzłów łożyskowych silnika turbinowego w bezzałogowym śmigłowcu podczas manewru skok w górę i skok w dół

Analiza 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 szczegółowo

Ścianki szczelne. Marek Cała Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki

Ścianki szczelne. Marek Cała Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki Ścinki scelne W preentcji tej obsernie korystłem mteriłów dokumentcyjnych ebrnych pre mgr inż. Sebstin Olesik, co mu jesce r tą drogą skłdm podiękownie. Ścinki scelne Ścinki scelne to lekkie konstrukcje

Bardziej szczegółowo

ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ

ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ ZADANIA Z ZAKRESU SZKOŁY PODSTAWOWEJ, GIMNAZJUM I SZKOŁY ŚREDNIEJ Nrsowć wkres funkji: f() = + Nrsowć wkres funkji: f() = + Nrsowć wkres funkji: f() = + + Dl jkih wrtośi A, B zhodzi równość: + +5+6 = A

Bardziej szczegółowo

ROLE OF CUSTOMER IN BALANCED DEVELOPMENT OF COMPANY

ROLE OF CUSTOMER IN BALANCED DEVELOPMENT OF COMPANY FOLIA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE STETINENSIS Foli Univ. Agric. Stetin. 2007, Oeconomic 254 (47), 117 122 Jolnt KONDRATOWICZ-POZORSKA ROLA KLIENTA W ZRÓWNOWAŻONYM ROZWOJU FIRMY ROLE OF CUSTOMER IN BALANCED

Bardziej szczegółowo

Automatyczne generowanie kodu. Marek.Berkan@e-point.pl. 4Developers, 26 marca 2010

Automatyczne generowanie kodu. Marek.Berkan@e-point.pl. 4Developers, 26 marca 2010 4Developers, 26 marca 2010 Zakres wykładu O czym zamierzam opowiedzieć: Przyspieszenie tworzenia aplikacji Ułatwienie utrzymania aplikacji Budowanie kontraktów pomiędzy developerami a innymi uczestnikami

Bardziej szczegółowo

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie

Hurtownie danych i business intelligence - wykład II. Zagadnienia do omówienia. Miejsce i rola HD w firmie Hurtownie danych i business intelligence - wykład II Paweł Skrobanek, C-3 pok. 321 pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl oprac. Wrocław 2005-2012 Zagadnienia do omówienia 1. Miejsce i rola w firmie 2. Przegląd architektury

Bardziej szczegółowo

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LIX Egzamin dla Aktuariuszy z 12 marca 2012 r. Część I Matematyka finansowa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy LIX Egzamin dla Aktuariuszy z 12 marca 2012 r. Część I Matematyka finansowa Mtemtyk finnsow 12.03.2012 r. Komisj Egzmincyjn dl Akturiuszy LIX Egzmin dl Akturiuszy z 12 mrc 2012 r. Część I Mtemtyk finnsow WERSJA TESTU A Imię i nzwisko osoby egzminownej:... Czs egzminu: 100 minut

Bardziej szczegółowo

Szczegółowe wymagania edukacyjne z matematyki, klasa 2C, poziom podstawowy

Szczegółowe wymagania edukacyjne z matematyki, klasa 2C, poziom podstawowy Szczegółowe wymgni edukcyjne z mtemtyki, kls 2C, poziom podstwowy Wymgni konieczne () dotyczą zgdnieo elementrnych, stnowiących swego rodzju podstwę, ztem powinny byd opnowne przez kżdego uczni. Wymgni

Bardziej szczegółowo

BigData. Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015

BigData. Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015 BigData Czy zawsze oznacza BigProblem? Artur Górnik, SAP Polska Piotr Zacharek, HP Polska 14 kwietnia, 2015 Platforma SAP HANA ETL ETL Cache SAP HANA (DRAM) Transact Analyze Accelerate Wybrane aspekty

Bardziej szczegółowo

WARUNKI TECHNICZNE ARCHIWIZACJI DOKUMENTÓW

WARUNKI TECHNICZNE ARCHIWIZACJI DOKUMENTÓW Załącznik nr 1 WARUNKI TECHNICZNE ARCHIWIZACJI DOKUMENTÓW 1. PRZEDMIOT ZAMÓWIENIA Przedmiotem zamówienia jest utworzenie bazy danych elektronicznego archiwum dokumentów Powiatowego Ośrodka Dokumentacji

Bardziej szczegółowo

DZIAŁ 2. Figury geometryczne

DZIAŁ 2. Figury geometryczne 1 kl. 6, Scenriusz lekcji Pole powierzchni bryły DZAŁ 2. Figury geometryczne Temt w podręczniku: Pole powierzchni bryły Temt jest przeznczony do relizcji podczs 2 godzin lekcyjnych. Zostł zplnowny jko

Bardziej szczegółowo

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 16 grudnia 2004 r.

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 16 grudnia 2004 r. Typ/orgn wydjący Rozporządzenie/Minister Infrstruktury Tytuł w sprwie szczegółowych wrunków i trybu wydwni zezwoleń n przejzdy pojzdów nienormtywnych Skrócony opis pojzdy nienormtywne Dt wydni 16 grudni

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach

Wyk lad 1 Podstawowe wiadomości o macierzach Wyk ld 1 Podstwowe widomości o mcierzch Oznczeni: N {1 2 3 } - zbiór liczb nturlnych N 0 {0 1 2 } R - ci lo liczb rzeczywistych n i 1 + 2 + + n i1 1 Określenie mcierzy Niech m i n bed dowolnymi liczbmi

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Fuzja danych nawigacyjnych w przestrzeni filtru Kalmana

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Fuzja danych nawigacyjnych w przestrzeni filtru Kalmana ISSN 733-867 ZESZ NAUKOWE NR (83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZNARODOWA KONFERENCJA NAUKOWO-ECHNICZNA E X L O - S H I 6 Andrzej Stteczny, Andrzej Lsj, Chfn Mohmmd Fzj dnych nwgcyjnych w przestrzen

Bardziej szczegółowo

Prezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl

Prezentacja firmy WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ. http://www.qbico.pl Prezentacja firmy { WYDAJNOŚĆ EFEKTYWNOŚĆ SKUTECZNOŚĆ http://www.qbico.pl Firma ekspercka z dziedziny Business Intelligence Srebrny Partner Microsoft w obszarach Business Intelligence i Data Platform Tworzymy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie multimetrów cyfrowych do pomiaru podstawowych wielkości elektrycznych

Zastosowanie multimetrów cyfrowych do pomiaru podstawowych wielkości elektrycznych Zstosownie multimetrów cyfrowych do pomiru podstwowych wielkości elektrycznych Cel ćwiczeni Celem ćwiczeni jest zpoznnie się z możliwościmi pomirowymi współczesnych multimetrów cyfrowych orz sposobmi wykorzystni

Bardziej szczegółowo

Rozdział 9. Baza Jordana

Rozdział 9. Baza Jordana Rodiał 9 Baa Jordana Niech X będie n wmiarową prestrenią wektorową nad ciałem F = R lub F = C Roważm dowoln endomorfim f : X X Wiem, że postać macier endomorfimu ależ od wboru ba w prestreni X Wiem również,

Bardziej szczegółowo

Metodologia szacowania wartości docelowych dla wskaźników wybranych do realizacji w zakresie EFS w Regionalnym Programie Operacyjnym Województwa

Metodologia szacowania wartości docelowych dla wskaźników wybranych do realizacji w zakresie EFS w Regionalnym Programie Operacyjnym Województwa Metodologi szcowni wrtości docelowych dl wskźników wybrnych do relizcji w zkresie EFS w Regionlnym Progrmie percyjnym Województw Kujwsko-Pomorskiego 2014-2020 Toruń, listopd 2014 1 Spis treści I. CZĘŚĆ

Bardziej szczegółowo

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP Progrmowie z więzmi (CLP) mjąc w PROLOGu: p(x) :- X < 0. p(x) :- X > 0. i pytjąc :- p(x). dostiemy Abort chcelibyśmy..9 CLP rozrzeszeie progrmowi w logice o kocepcję spełii ogriczeń rozwiązie = logik +

Bardziej szczegółowo

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I

Spis tre±ci. Przedmowa... Cz ± I Przedmowa.................................................... i Cz ± I 1 Czym s hurtownie danych?............................... 3 1.1 Wst p.................................................. 3 1.2 Denicja

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania obiektowego

Podstawy programowania obiektowego Podstaw programowania obiektowego wkład 5 klas i obiekt namespace ConsoleApplication1 // współrzędne punktu int, ; Jak, korzstając z dotchczasowej wiedz, zdefiniować w programie punkt? = 3; = 2; Może tak?

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI.

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI. Andrzej Żyłwski, Prezydent Wrszwskiej Wyższej Szkoły Njlepsze polskie Uczelnie/y według oceny Polskiej Komisji Akredytcyjnej W jednym z wywidów (Wprost nr 22/30mj/2011) przewodniczący Polskiej Komisji

Bardziej szczegółowo

Adresaci działania komunikacyjnego

Adresaci działania komunikacyjnego ZAŁĄCZNIK NR 5 Pln komunikcji. Zkłdne wskźniki w oprciu o plnowny budżet dziłń komunikcyjnych (finnsownych w rmch poddziłni Koszty bieżące i ktywizcji) orz plnowne efekty dziłń komunikcyjnych Termin Cel

Bardziej szczegółowo

DryLin T System prowadnic liniowych

DryLin T System prowadnic liniowych DrLin T Sstem prowadnic liniowch Prowadnice liniowe DrLin T ostał opracowane do astosowań wiąanch automatką i transportem materiałów. Chodiło o stworenie wdajnej, beobsługowej prowadnic liniowej do astosowania

Bardziej szczegółowo