Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Treść zadań 1 8 odnosi się do poniższego diagramu przestrzenno-czasowego."

Transkrypt

1 Treść zadań 8 odnos sę do ponższego dagramu przestrzenno-czasowego. P e e e e e e P e P P e e e e. Jaka będze wartość zmennej clock (zegara skalarnego) po zajścu zdarzena e w procese P zakładając że wartość początkowa (przed wystąpenem perwszego zdarzena) w każdym procese jest równa 0 a każde zdarzene powoduje zwększene wartośc zmennej clock o?. Jaka wartośc znajdą sę w tablcy vclock (zegar wektorowy) po zajścu zdarzena e w procese P zakładając że wartość początkowa (przed wystąpenem perwszego zdarzena) w każdym procese jest równa 0 na każdej pozycj tablcy vclock a każde zdarzene powoduje zwększene wartośc na odpowednej pozycj tablcy vclock o?. Czy w przetwarzanu przedstawonym na powyższym dagrame przestrzenno-czasowym możlwe jest żeby proces P był w stane w tym samym czase proces P był w stane. Uzasadnć odpowedź.. W programe każdego procesu zadeklarowana jest zmenna lv o wartośc początkowej 0. Zdarzene wewnętrzne e jest dekrementacją zmennej lv (lv := lv ) a zdarzene wewnętrzne e jest nkrementacją zmennej lv (lv := lv + ). Określć rodzaj predykatu globalnego (np. stablny defntely possbly nemożlwy do spełnena) (a) ϑ(σ) (lv + lv + lv + lv ) > 0 (b) ϑ(σ) (lv + lv + lv + lv ) < 0 (c) ϑ(σ) (lv + lv + lv + lv ) = 0 (d) ϑ(σ) (lv + lv + lv + lv ) >. Czy obraz w którym: (a) proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane (b) proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane (c) proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane proces P jest w stane jest spójnym obrazem stanu globalnego przedstawonego przetwarzana? 6. Proszę podać trzy przykłady par zdarzeń współbeżnych oraz trzy przykłady par zdarzeń przyczynowo zależnych w przedstawonym przetwarzanu.

2 7. Proszę podać dwa przykłady konfguracj spójnej stanów lokalnych dwa przykłady konfguracj która ne jest spójna w przedstawonym przetwarzanu (uzasadnć odpowedź). 8. Czy stan globalny odpowadający konfguracj zaznaczonej przerywaną lną jest stanem osągalnym przetwarzana przedstawonego na powyższym dagrame. Uzasadnć odpowedź. 9. Narysować graf stanów osągalnych (satkę oblczeń rozproszonych) dla przedstawonego ponżej przetwarzana. P e e P e e e e e P

3 0. Jak wnosek odnośne kolejnośc wystąpena zdarzeń e e j e k można wycągnąć z faktu że: (a) T (e ) = T (e j ) = T (e k ) = 7 oraz = k j (b) T (e ) = T (e j ) = T (e k ) = 6 oraz k j k j?. Jak wnosek odnośne kolejnośc wystąpena zdarzeń e e w systeme rozproszonym złożonym ze zboru procesów sekwencyjnych {P P P } można wycągnąć z faktu że: (a) T V (e ) = [ ] T V (e ) = [ ] T V ( ) = [7 ] (b) T V (e ) = [ ] T V (e ) = [ ] T V ( ) = [ ]?. Jak będze obraz stanu globalnego uzyskany z algorytmu Chandy-Lamport a którego realzację przedstawa ponższy dagram przestrzenno-czasowy (pogrubone lne oznaczają przesłane znacznka)? P e e P e e e e e P P e e. Który z komunkatów na ponższym dagrame przestrzenno-czasowym narusza (a) porządek lokalny (porządek FIFO) (b) porządek przyczynowy? (uzasadnć odpowedź) e e P M M P M M P

4 . Na rys. obok przedstawono graf oczekwana dla procesów P P P P P. (a) Czy wystąpło zakleszczene w P P przypadku modelu żądań OR? Jeśl tak P to które procesy znalazły sę w stane zakleszczena? (b) Czy wystąpło zakleszczene w przypadku modelu żądań AND? Jeśl tak to które procesy znalazły sę w stane zakleszczena? P P. konstruować graf oczekwana dla procesów P P P P po osągnęcu stanu przetwarzana zaznaczonego przerywaną lną na ponższym dagrame przestrzennoczasowym (lne cągłe oznaczają komunkaty REQUET a przerywane GRANT). P P P P 6. Proces P wykonuje następujący cąg operacj wysłana komunkatów za pomocą operacj typu flush: send b (P P M) send o (P P M) send o (P P M) send t (P P M) send o (P P M) send o (P P M6) Wskazać trzy różne porządk odboru komunkatów (czyl kolejność odboru komunkatów) przez proces P które (a) ne naruszają ogranczeń wynkających z własnośc kanałów typu FC (b) naruszają ogranczena wynkające z własnośc kanałów typu FC.

5 7. Ponższy algorytm ma na celu zagwarantowane kolejnośc FIFO doręczana komunkatów wysłanych przez proces P do procesu P. Wyjaśnć na czym polega błąd w ponższej mplementacj dokonać odpowednej korekty. TYPY KOMUNIKATÓW type PACKET extends FRAME s record of seqno : INTEGER data : MEAGE end record DEKLARACJE msgin : MEAGE pcktout : PACKET delaybuf : set of PACKET := seqno : INTEGER := 0 delvno : INTEGER := 0 delvered : BOOLEAN AKCJE when e_send(p P msgout : MEAGE) do pcktout.data := msgout pcktout.seqno := seqno send( Q Q pcktout ) end when when e_receve(q Q pcktin : PACKET) do f pcktin.seqno = delvno + then msgin := pcktin.data delver( P P msgin ) delvno := delvno + delvered := True else delaybuf := delaybuf { pcktin } delvered := False end f whle delvered do delvered := False for all pckt delaybuf do f pckt.seqno = delvno + then msgin := pckt.data delver(p P msgin ) delvno := delvno + delvered := True delaybuf := delaybuf \{pckt} end f end for end whle end when

Czas wirtualny, złożoność algorytmów

Czas wirtualny, złożoność algorytmów Czas wirtualny, złożoność algorytmów Monitor Proces aplikacyjny P i Z każdym procesem P i proces monitora Q i. skojarzony jest Monitor Q i Środowisko komunikacyjne (2) 1 Cechy monitora Monitor może odczytywać

Bardziej szczegółowo

Czas wirtualny, złożoność algorytmów

Czas wirtualny, złożoność algorytmów Czas wirtualny, złożoność algorytmów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński Zegary logiczne skalarne wektorowe Kanały FIFO typu FC Rząd funkcji, funkcja kosztu Plan wykładu Złożoność komunikacyjna

Bardziej szczegółowo

Problem detekcji zakończenia

Problem detekcji zakończenia Problem detekcji zakończenia Przykład sortowanie rozproszone Rozważmy problem sortowania rozproszonego zbioru X składającego się z v różnych liczb naturalnych, w środowisku rozproszonym o n węzłach (procesorach),

Bardziej szczegółowo

Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego

Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego Rozgłaszanie niezawodne definicja nieformalna Nieformalnie, przez rozgłaszanie rozumiemy mechanizm (abstrakcję) komunikacyjny, za pomocą którego proces możewysłać wiadomość

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego Proces rozproszony Proces rozproszony Π, będący współbieżnym wykonaniem zbioru P ={P, P,..., P n } procesów sekwencyjnych P i, opisuje uporządkowana czwórka

Bardziej szczegółowo

Czas wirtualny, złożoność algorytmów

Czas wirtualny, złożoność algorytmów Czas wirtualny, złożoność algorytmów Plan wykładu Celem wykładu jest zaznajomienie studenta z pojęciem zegara logicznego, scharakteryzowanie różnych rodzajów kanałów komunikacyjnych, a także przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Czas wirtualny, złożoność algorytmów

Czas wirtualny, złożoność algorytmów Czas wirtualny, złożoność algorytmów Plan wykładu Celem wykładu jest zaznajomienie studenta z pojęciem zegara logicznego, scharakteryzowanie różnych rodzajów kanałów komunikacyjnych, a także przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Detekcja zakleszczenia (1)

Detekcja zakleszczenia (1) Detekcja zakleszczenia (1) Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński Plan wykładu Procesy aktywne i pasywne Definicja zakleszczenia Problem detekcji wystąpienia zakleszczenia Detekcja zakleszczenia

Bardziej szczegółowo

Wzajemne wykluczanie i zakleszczenie

Wzajemne wykluczanie i zakleszczenie Wzajemne wykluczanie i zakleszczenie Wzajemne wykluczanie Wzajemne wykluczenie zapewnia procesom ochronę przy dostępie do zasobów, daje im np. gwarancję, że jako jedyne będą mogły z nich korzystać Typy

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Plan wykładu Celem wykładu jest przedstawienie niektórych algorytmów służących do konstrukcji obrazu spójnego stanu globalnego. Wykład obejmie przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Plan wykładu Celem wykładu jest przedstawienie niektórych algorytmów służących do konstrukcji obrazu spójnego stanu globalnego. Wykład obejmie przedstawienie

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego algorytmy Plan wykładu Celem wykładu jest przedstawienie niektórych algorytmów służących do konstrukcji obrazu spójnego stanu globalnego. Wykład obejmie przedstawienie

Bardziej szczegółowo

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU

PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO OPIS PRZEDMIOTU OPIS PRZEDMIOTU Nazwa przedmiotu Systemy rozproszone Kod przedmiotu Wydział Wydział Matematyki, Fizyki i Techniki Instytut/Katedra Instytut Mechaniki i Informatyki Stosowanej Kierunek Informatyka Specjalizacja/specjalność

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:

Zadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem: Zadane 1 Udowodnj, że CAUS PRAM Załóżmy przetwarzane przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu hstor hv zachodz zatem: O OW O OW x X p j o O o1 o2 o1 o2 o1 j o2 ( o1 = w( x) v o2 = r( x) v) o1 o2 ( o1 o o2)

Bardziej szczegółowo

Proces rozproszony 1

Proces rozproszony 1 Proces rozproszony 1 Plan wykładu Celem wykładu jest zapoznanie słuchacza z podstawowymi pojęciami związanymi z przetwarzaniem rozproszonym. Wykład ten jest kontynuacją wykładu poprzedniego, w którym zdefiniowano

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel

Wstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel Wstęp do programowania Drzewa Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa Drzewa definiują matematycy, jako spójne nieskierowane grafy bez cykli. Równoważne określenia: Spójne grafy o n wierzchołkach i n-1 krawędziach

Bardziej szczegółowo

Proces rozproszony. Plan wykładu. Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński. Proces rozproszony. Zbiór stanów globalnych (1)

Proces rozproszony. Plan wykładu. Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński. Proces rozproszony. Zbiór stanów globalnych (1) Proces rozproszony Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński Pan wykładu Proces rozproszony Wykonanie procesu, historia procesu Stan osiągany Reacja poprzedzania zdarzeń Diagramy przestrzenno-czasowe

Bardziej szczegółowo

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu

Programowanie strukturalne. Opis ogólny programu w Turbo Pascalu Programowanie strukturalne Opis ogólny programu w Turbo Pascalu STRUKTURA PROGRAMU W TURBO PASCALU Program nazwa; } nagłówek programu uses nazwy modułów; } blok deklaracji modułów const } blok deklaracji

Bardziej szczegółowo

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego - wprowadzenie

Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego - wprowadzenie Konstrukcja spójnego obrazu stanu globalnego - wprowadzenie Plan wykładu Celem wykładu jest zaznajomienie studenta z problematyką konstrukcji obrazu spójnego stanu globalnego. Wykład obejmie omówienie

Bardziej szczegółowo

Stan globalny. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1

Stan globalny. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Stan globalny Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Stan globalny Z problemem globalnego czasu jest związany także problem globalnego stanu: interesuje nas stan systemu rozproszonego w konkretnej pojedynczej

Bardziej szczegółowo

Problem detekcji zakończenia (II)

Problem detekcji zakończenia (II) Problem detekcji zakończenia (II) Plan wykładu Celem obecnego wykładu jest przedstawienie przeglądu algorytmów poświęconych tematyce detekcji zakończenia zapoczątkowanego w poprzednim module. Wykład obejmie

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania 2

Wstęp do programowania 2 Wstęp do programowania 2 wykład 1 rekordy z wyróżnikami Agata Półrola Wydział Matematyki UŁ 2005/2006 Egzamin z I roku - problemy Problemy z wczytywaniem danych: skip_line Problemy z obliczeniami: zerowanie

Bardziej szczegółowo

procesów Współbieżność i synchronizacja procesów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak

procesów Współbieżność i synchronizacja procesów Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Abstrakcja programowania współbieżnego Instrukcje atomowe i ich przeplot Istota synchronizacji Kryteria poprawności programów współbieżnych

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany

Bardziej szczegółowo

Urządzenia wejścia-wyjścia

Urządzenia wejścia-wyjścia Urządzena wejśca-wyjśca Klasyfkacja urządzeń wejśca-wyjśca. Struktura mechanzmu wejśca-wyjśca (sprzętu oprogramowana). Interakcja jednostk centralnej z urządzenam wejśca-wyjśca: odpytywane, sterowane przerwanam,

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 3 Szereg czasowy jes pojedynczą realzacją pewnego

Bardziej szczegółowo

Porządek dostępu do zasobu: procesory obszary pamięci cykle procesora pliki urządzenia we/wy

Porządek dostępu do zasobu: procesory obszary pamięci cykle procesora pliki urządzenia we/wy ZAKLESZCZENIA w SO brak środków zapobiegania zakleszczeniom Zamówienia na zasoby => przydział dowolnego egzemplarza danego typu Zasoby w systemie typy; identyczne egzemplarze procesory obszary pamięci

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

Informatyka 1. Wyrażenia i instrukcje, złożoność obliczeniowa

Informatyka 1. Wyrażenia i instrukcje, złożoność obliczeniowa Informatyka 1 Wykład III Wyrażenia i instrukcje, złożoność obliczeniowa Robert Muszyński ZPCiR ICT PWr Zagadnienia: składnia wyrażeń, drzewa rozbioru gramatycznego i wyliczenia wartości wyrażeń, operatory

Bardziej szczegółowo

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4

0 0,2 0, p 0,1 0,2 0,5 0, p 0,3 0,1 0,2 0,4 Zad. 1. Dana jest unkcja prawdopodobeństwa zmennej losowej X -5-1 3 8 p 1 1 c 1 Wyznaczyć: a. stałą c b. wykres unkcj prawdopodobeństwa jej hstogram c. dystrybuantę jej wykres d. prawdopodobeństwa: P (

Bardziej szczegółowo

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Wykład 4 grafy Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, E zbiór krawędzi, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane: Formalnie, w grafach skierowanych E jest podzbiorem

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe

Bardziej szczegółowo

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7

Najlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7 Najlepsze odpowedz Rozgrzewka A B C X 1,4 2,12 0,9 Y 3,0 1,2 0,1 Z 1,12 1,0 5,3 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 C 1,-2-2,1 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 Gracz drug gra L C 1,-2-2,1 Rozgrzewka

Bardziej szczegółowo

Rozdział 6 Programowanie sieciowe

Rozdział 6 Programowanie sieciowe Rozdzał 6 Programowane secowe Metody programowana secowego są to technk planowana złożonych przedsęwzęć organzacyjnych stosowane w celu zapewnena sprawnego przebegu ch realzacj. Metody wykorzystujące sec

Bardziej szczegółowo

Zwielokrotnianie i spójność

Zwielokrotnianie i spójność Zwelokrotnane spójność Zwelokrotnane Zwelokrotnane polega na utrzymywanu welu kop danych (obektów) na nezależnych serwerach Cele zwelokrotnana 1. zwększene efektywnośc 2. zwększene nezawodnośc ( dostępnośc)

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BAZ DANYCH 13. PL/SQL

PODSTAWY BAZ DANYCH 13. PL/SQL PODSTAWY BAZ DANYCH 13. PL/SQL 1 Wprowadzenie do języka PL/SQL Język PL/SQL - rozszerzenie SQL o elementy programowania proceduralnego. Możliwość wykorzystywania: zmiennych i stałych, instrukcji sterujących

Bardziej szczegółowo

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:

Bardziej szczegółowo

Temat: Operacje elementarne na wierszach macierzy

Temat: Operacje elementarne na wierszach macierzy Temat: Operacje elementarne na erszach macerzy Anna Rajfura Anna Rajfura Operacje elementarne na erszach macerzy n j m n A Typy operacj elementarnych. Zamana mejscam erszy oraz j, ozn.: j. Mnożene ersza

Bardziej szczegółowo

Informatyka 1. Przetwarzanie tekstów

Informatyka 1. Przetwarzanie tekstów Informatyka 1 Wykład IX Przetwarzanie tekstów Robert Muszyński ZPCiR ICT PWr Zagadnienia: reprezentacja napisów znakowych, zmienne napisowe w Sun Pascalu, zgodność typów, operowanie na napisach: testowanie

Bardziej szczegółowo

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.

Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni. Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Różne różności

Wstęp do programowania. Różne różności Wstęp do programowania Różne różności Typy danych Typ danych określa dwie rzeczy: Jak wartości danego typu są określane w pamięci Jakie operacje są dozwolone na obiektach danego typu 2 Rodzaje typów Proste

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy

Bardziej szczegółowo

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up) Przeglądane wejśca od lewej strony do prawej L (k) Odtwarzane wywodu prawostronnego Wystarcza znajomosc "k" następnych symbol łańcucha wejścowego hstor dotychczasowych redukcj, aby wyznaczyc jednoznaczne

Bardziej szczegółowo

Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego

Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego Mechanizmy rozgłaszania niezawodnego Plan wykładu Celem wykładu jest prezentacja zagadnień związanych z implementacją niezawodnej komunikacji w zawodnym środowisku rozproszonym. Wykład obejmie omówienie

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Sansław Cchock Naala Nehrebecka Wykład 2 1 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 2 1. Szereg czasowy 2. Sezonowość 3. Zmenne sacjonarne 4. Zmenne znegrowane 3 Szereg

Bardziej szczegółowo

Symulator układu regulacji automatycznej z samonastrajającym regulatorem PID

Symulator układu regulacji automatycznej z samonastrajającym regulatorem PID Symulator układu regulacj automatycznej z samonastrajającym regulatorem PID Założena. Należy napsać program komputerowy symulujący układ regulacj automatycznej, który: - ma pracować w trybe sterowana ręcznego

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo geometryczne

Prawdopodobieństwo geometryczne Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt

Bardziej szczegółowo

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/

Oracle PL/SQL. Paweł Rajba. pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Paweł Rajba pawel@ii.uni.wroc.pl http://www.kursy24.eu/ Zawartość modułu 4 Wyjątki PL/SQL Mechanizmy dotyczące błędów Typy wyjątków Obsługa wyjątków PL/SQL Obsługa błędów predefiniowanych, użytkownika

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

Wykład 15. Literatura. Kompilatory. Elementarne różnice. Preprocesor. Słowa kluczowe

Wykład 15. Literatura. Kompilatory. Elementarne różnice. Preprocesor. Słowa kluczowe Wykład 15 Wprowadzenie do języka na bazie a Literatura Podobieństwa i różnice Literatura B.W.Kernighan, D.M.Ritchie Język ANSI Kompilatory Elementarne różnice Turbo Delphi FP Kylix GNU (gcc) GNU ++ (g++)

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do programowania współbieżnego

Wprowadzenie do programowania współbieżnego Wprowadzenie do programowania współbieżnego Marcin Engel Instytut Informatyki Uniwersytet Warszawski Zamiast wstępu... Zamiast wstępu... Możliwość wykonywania wielu akcji jednocześnie może ułatwić tworzenie

Bardziej szczegółowo

Cheatsheet PL/SQL Andrzej Klusiewicz 1/9

Cheatsheet PL/SQL Andrzej Klusiewicz  1/9 Declare y integer; z varchar2(50); d date; null; Declare x integer:=10; null; x integer; x:=10; dbms_output.put_line('hello world'); for x in 1..10 loop Deklaracja 4 zmiennych. Jednej typu rzeczywistego,

Bardziej szczegółowo

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze

w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze w PL/SQL bloki nazwane to: funkcje, procedury, pakiety, wyzwalacze Cechy bloków nazwanych: w postaci skompilowanej trwale przechowywane na serwerze wraz z danymi wykonywane na żądanie użytkownika lub w

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Listy. Piotr Chrząstowski-Wachtel

Wstęp do programowania. Listy. Piotr Chrząstowski-Wachtel Wstęp do programowania Listy Piotr Chrząstowski-Wachtel Do czego stosujemy listy? Listy stosuje się wszędzie tam, gdzie występuje duży rozrzut w możliwym rozmiarze danych, np. w reprezentacji grafów jeśli

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

Problem detekcji zakończenia (I)

Problem detekcji zakończenia (I) Problem detekcji zakończenia (I) Plan wykładu Celem wykładu jest zapoznanie studenta z tematyką detekcji zakończenia. Wykład obejmie przedstawienie przykładów ilustrujących potrzebę problemy detekcji zakończenia

Bardziej szczegółowo

Oracle Developer Suite. Budowa aplikacji użytkownika końcowego

Oracle Developer Suite. Budowa aplikacji użytkownika końcowego Oracle Developer Suite Budowa aplikacji użytkownika końcowego Składniki pakietu Oracle Developer Suite Oracle Forms Builder formularze (aplikacje dostępne z poziomu przeglądarki internetowej, model 3-warstwowy)

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra

Bardziej szczegółowo

Problem detekcji zakończenia (I)

Problem detekcji zakończenia (I) Problem detekcji zakończenia (I) Plan wykładu Celem wykładu jest zapoznanie studenta z tematyką detekcji zakończenia. Wykład obejmie przedstawienie przykładów ilustrujących potrzebę problemy detekcji zakończenia

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje

Bardziej szczegółowo

ForPascal Interpreter języka Pascal

ForPascal Interpreter języka Pascal Akademia Podlaska w Siedlcach Wydział Nauk Ścisłych Instytut Informatyki ForPascal Interpreter języka Pascal Przedmiot: Sieci i Systemy Wirtualne Informatyka IV Prowadzący: dr Krzysztof Trojanowski Grupa:

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających

Bardziej szczegółowo

LibreOffice Calc VBA

LibreOffice Calc VBA LibreOffice Calc VBA LibreOffice Calc umożliwia tworzenie własnych funkcji i procedur przy użyciu składni języka VBA. Dostęp do edytora makr: Narzędzia->Makra->Zarządaj makrami->libreoffice Calc Aby rozpocząć

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie rozproszone

Przetwarzanie rozproszone Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Jacek Kobusiński Plan wykładu Proces sekwencyjny Komunikaty, kanały komunikacyjne Stan kanału Operacje komunikacyjne Model formalny procesu sekwencyjnego Zdarzenia Warunek

Bardziej szczegółowo

PoniŜej znajdują się pytania z egzaminów zawodowych teoretycznych. Jest to materiał poglądowy.

PoniŜej znajdują się pytania z egzaminów zawodowych teoretycznych. Jest to materiał poglądowy. PoniŜej znajdują się pytania z egzaminów zawodowych teoretycznych. Jest to materiał poglądowy. 1. Instrukcję case t of... w przedstawionym fragmencie programu moŝna zastąpić: var t : integer; write( Podaj

Bardziej szczegółowo

Operacje wykonywane są na operandach (argumentach operatorów). Przy operacji dodawania: argumentami operatora dodawania + są dwa operandy 2 i 5.

Operacje wykonywane są na operandach (argumentach operatorów). Przy operacji dodawania: argumentami operatora dodawania + są dwa operandy 2 i 5. Operatory w Javie W Javie występują następujące typy operatorów: Arytmetyczne. Inkrementacji/Dekrementacji Przypisania. Porównania. Bitowe. Logiczne. Pozostałe. Operacje wykonywane są na operandach (argumentach

Bardziej szczegółowo

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 208. Komputerowa realizacja automatów skończonych

KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ. Ćwiczenia laboratoryjne z Logiki Układów Cyfrowych. ćwiczenie 208. Komputerowa realizacja automatów skończonych KATEDRA INFORMATYKI TECHNICZNEJ Ćwczena laboratoryjne z Logk Układów Cyfrowych ćwczene 208 Temat: Komputerowa realzacja automatów skończonych 1. Cel ćwczena Celem ćwczena jest praktyczne zapoznane sę ze

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

Parametry zmiennej losowej

Parametry zmiennej losowej Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru

Bardziej szczegółowo

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych

Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2013/14 Znajdowanie maksimum w zbiorze

Bardziej szczegółowo

Odczyt danych z klawiatury Operatory w Javie

Odczyt danych z klawiatury Operatory w Javie Odczyt danych z klawiatury Operatory w Javie Operatory W Javie występują następujące typy operatorów: Arytmetyczne. Inkrementacji/Dekrementacji Przypisania. Porównania. Bitowe. Logiczne. Pozostałe. Operacje

Bardziej szczegółowo

DIAGRAMY SYNTAKTYCZNE JĘZYKA TURBO PASCAL 6.0

DIAGRAMY SYNTAKTYCZNE JĘZYKA TURBO PASCAL 6.0 Uwaga: DIAGRAMY SYNTAKTYCZNE JĘZYKA TURBO PASCAL 6.0 1. Zostały pominięte diagramy: CYFRA, CYFRA SZESNASTKOWA, ZNAK i LITERA. Nie została uwzględniona możliwość posługiwania się komentarzami. 2. Brakuje

Bardziej szczegółowo

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych

Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)

Bardziej szczegółowo

Funkcje w PL/SQL Funkcja to nazwany blok języka PL/SQL. Jest przechowywana w bazie i musi zwracać wynik. Z reguły, funkcji utworzonych w PL/SQL-u

Funkcje w PL/SQL Funkcja to nazwany blok języka PL/SQL. Jest przechowywana w bazie i musi zwracać wynik. Z reguły, funkcji utworzonych w PL/SQL-u Funkcje w PL/SQL Funkcja to nazwany blok języka PL/SQL. Jest przechowywana w bazie i musi zwracać wynik. Z reguły, funkcji utworzonych w PL/SQL-u będziemy używać w taki sam sposób, jak wbudowanych funkcji

Bardziej szczegółowo

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://www.sphere.pl/ kuszner/ kuszner@sphere.pl Oficjalna strona wykładu http://www.sphere.pl/ kuszner/arir/ 2005/06

Bardziej szczegółowo

1. ELEMENTY JĘZYKA PL/SQL

1. ELEMENTY JĘZYKA PL/SQL 1. ELEMENTY JĘZYKA PL/SQL Aplikacje korzystające z PL/SQL będącego proceduralnym rozszerzeniem SQL mogą wykonywać procedury i funkcje języka PL/SQL składowane w bazie danych oraz wysyłać własne programy

Bardziej szczegółowo

Elementy języka VHDL. obiekty typy danych atrybuty pakiety i biblioteki instrukcje współbieżne instrukcje sekwencyjne. PUE-w3 1

Elementy języka VHDL. obiekty typy danych atrybuty pakiety i biblioteki instrukcje współbieżne instrukcje sekwencyjne. PUE-w3 1 Elementy języka VHDL obiekty typy danych atrybuty pakiety i biblioteki instrukcje współbieżne instrukcje sekwencyjne PUE-w3 1 Obiekty (sygnały, zmienne, stałe, pliki) Obiekty służą do zapisu i pamiętania

Bardziej szczegółowo

Prawdziwa ortofotomapa

Prawdziwa ortofotomapa Prawdzwa ortofotomapa klasyczna a prawdzwa ortofotomapa mnmalzacja przesunęć obektów wystających martwych pól na klasycznej ortofotomape wpływ rodzaju modelu na wynk ortorektyfkacj budynków stratege opracowana

Bardziej szczegółowo

Systemy rozproszone. Modele spójności. Cezary Sobaniec

Systemy rozproszone. Modele spójności. Cezary Sobaniec Modele spójnośc Cezary Sobanec 1 Model spójnośc Model spójnośc określa gwarancje dotyczące spójnośc replk, dawane aplkacj (równoległej) przez system W jak sposób defnować model spójnośc? W jak sposób określć

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko. Typy rozproszonych baz danych. Systemy klient-serwer. Klient-serwer: Przykład

ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko. Typy rozproszonych baz danych. Systemy klient-serwer. Klient-serwer: Przykład ORACLE (Wykład 1) aragorn.pb.bialystok.pl/~aonisko Typy rozproszonych baz Systemy typu klient-serwer (jeden serwer) Jednorodna rozproszona baza (kilka serwerow, jeden system zarzadzania baza ) Niejednorodna

Bardziej szczegółowo

Elementy rachunku prawdopodobieństwa. repetytorium

Elementy rachunku prawdopodobieństwa. repetytorium Elementy rachunku prawdopodobeństwa repetytorum myślowy. - powtarzalny eksperyment fzyczny lub obserwacja czy śwatło jest zapalone czy zgaszone, określene lośc braków w bel tkanny, ustalene lośc wadlwych

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś ź ń ź ź ź Ś Ł Ę Ę Ś ż Ś ń Ą Ś Ą Ł ż ż ń ż ć ż ż ż ź ż ć ź Ę Ę ń ć ż Ł ń ż ż ż Ś ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ń ń ż ż ż ć ż ń ż ń ź ż ć ż ż ć ń ż Ę Ę ć ń Ę ż ż ń ń ź Ę ź ż ń ż ń ź ż ż ż ń ż ż ż ż ż ż ż ż ń ń

Bardziej szczegółowo

Ż ż Ł ż ż ż Ż Ś ż ż ż Ł Ż Ż ć ż Ż Ż Ż Ń Ż Ź ż Ź Ź ż Ż ż ż Ż Ł Ż Ł Ż ż Ż ż Ż Ż Ń Ą Ż Ń Ż Ń ć ż Ż ź Ś ć Ł Ł Ź Ż Ż ż Ł ż Ż Ł Ż Ł ź ć ż Ż Ż ż ż Ó ż Ł Ż ć Ż Ż Ę Ż Ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ż ż ż ź Ż Ń ć Ż ż Ż Ż ż ż ż

Bardziej szczegółowo

Ś Ł Ą Ś Ś ź Ś ń ż ż Ó ż ż Ś Ł ż ń ń ń ż ń Ś ń ć ŚĘ Ó Ł Ę Ł Ś Ę Ę ń ń ń ń ń Ź ń ń ń ń ń ż ń ń ń ń ń Ę ż ż ć Ść ń ń ż Ń ż ż ń ń Ś Ą ń Ś ń ń ż Ó ż Ź ń ż ń Ś Ń Ó ż Ł ż Ą ź ź Ś Ł ć Ś ć ż ź ż ć ć Ę Ó Ś Ó ż ż

Bardziej szczegółowo