Searching for SNPs with cloud computing

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Searching for SNPs with cloud computing"

Transkrypt

1 Ben Langmead, Michael C Schatz, Jimmy Lin, Mihai Pop and Steven L Salzberg Genome Biology November 20, 2009 April 7, 2010

2 Problem Cel Problem Bardzo dużo krótkich odczytów mapujemy na genom referencyjny i poszukujemy SNPów Uliniowienie (Mapowanie) SNP - [film]

3 Problem Cel Cel Obliczenia powinny być: Szybkie (szybkie algorytmy + rozproszenie obliczeń) Tanie ()

4 Przetwarzanie w chmurze - model przetwarzania oparty na użytkowaniu usług dostarczonych przez zewnętrzne organizacje Klient płaci za usługę (zależnie od stopnia użycia zasobów) Brak konieczności zakupu i utrzymywania sprzętu Ukrycie przed użytkownikiem zbędnych informacji Większa niezawodność Skalowalność

5 Definition Map(k1,v1) -> list(k2,v2) Reduce(k2, list (v2)) -> list(v3) void map(string name, String document): for each word w in document: EmitIntermediate(w, "1"); void reduce(string word, Iterator partialcounts): int result = 0; for each pc in partialcounts: result += ParseInt(pc); Emit(AsString(result));

6 Architektura

7 Ogólnie Mapowanie - SNP - - Model obliczeń -

8 Ogólnie Bardzo szybkie mapowanie krótkich odczytów na genom referencyjny Wymaga utworzenia indexu genomu Działa efektywnie nawet przy niewielkim użyciu pamięci

9 Ogólnie Jest częścia pakietu SOAP (Short Oligonucleotide Analysis Package) Wyszukuje SNPy Model bierze pod uwagę: Różnice między SNPami heterozygot (zróżnicowane allele tego samego genu) i homozygot (identyczne allele danego genu) Różnice między tranzycjami (zmiana w ramach jednej grupy zasad azotowych: A-G, C-T) i transwersjami (zasada purynowa ulega zamianie na pirymidynowa lub odwrotnie: A-C, A-T, G-C, G-T) Potwierdzone doświadczalnie SNPy Quality Score generowany przez sekwencer Duża dokładność (>99%)

10 Ogólnie Framework w Javie umożliwiajacy obliczenia rozproszone z bardzo szybka faza Sort/Shuffle - Klaster posiadajacy 1460 węzłów sortuje 1 TB danych w 62 sekundy (jest to rekord świata według sortbenchmark.org) s Distributed File System Bardzo dobra skalowalność nawet przy petabajtach danych Działa jako warstwa nad systemami plików poszczególnych węzłów

11 Ogólnie Architektura

12 Ogólnie Kto używa?

13 Ogólnie Workflow - Preprocessing Kopiowanie plików z odczytami do HDFS

14 Ogólnie Workflow - Map Każdy węzeł klastra pobiera index (ok. 3GB dla genomu człowieka) Map -> list(primary Key, Secondary Key, Value) Primary Key - chromosom i identyfikator części Secondary Key - przesunięcie w chromosomie Value - sekwencja i Quality Score

15 Ogólnie Workflow - Sort/Shuffle Kubełkowanie po Primary Key (pozwala zrównoleglić Reduce) Sortowanie wenatrz kubełków po Secondary Key (wymagane przez )

16 Ogólnie Workflow - Reduce Reduce - wewnatrz kubełka Informacje o znanych miejscach SNPów i częstościach alleli pochodza z dbsnp i sa dystrybuowane między węzłami podobnie jak index kopiowane sa na lokalny system plików

17 Pomiary Koszty Skalowalność Parametry symulowanych odczytów

18 Pomiary Koszty Skalowalność Symulowane odczyty

19 Pomiary Koszty Skalowalność Prawdziwe dane

20 Pomiary Koszty Skalowalność Koszty

21 Pomiary Koszty Skalowalność Skalowalność

Architektura rozproszonych magazynów danych

Architektura rozproszonych magazynów danych Big data Big data, large data cloud. Rozwiązania nastawione na zastosowanie w wielkoskalowych serwisach, np. webowych. Stosowane przez Google, Facebook, itd. Architektura rozproszonych magazynów danych

Bardziej szczegółowo

HADOOP Dariusz Ż bik

HADOOP Dariusz Ż bik Dariusz Żbik DLACZEGO? Przetwarzanie dużych zbiorów danych Przykład wyszukiwanie w zbiorze 100TB 1 węzeł @ 40MB/s -> 30 dni MTBF ~ 3 lata 1000 węzłów @ 40MB/s -> 44 minuty MTBF ~ 1 dzień Potrzebny framework

Bardziej szczegółowo

Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła

Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła Big Data i 5V Nowe wyzwania w świecie danych Krzysztof Goczyła Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechnika Gdańska kris@eti.pg.gda.pl Sopot, 10.09.2014 1 O czym będzie? Co to jest Big

Bardziej szczegółowo

Wątek - definicja. Wykorzystanie kilku rdzeni procesora jednocześnie Zrównoleglenie obliczeń Jednoczesna obsługa ekranu i procesu obliczeniowego

Wątek - definicja. Wykorzystanie kilku rdzeni procesora jednocześnie Zrównoleglenie obliczeń Jednoczesna obsługa ekranu i procesu obliczeniowego Wątki Wątek - definicja Ciąg instrukcji (podprogram) który może być wykonywane współbieżnie (równolegle) z innymi programami, Wątki działają w ramach tego samego procesu Współdzielą dane (mogą operować

Bardziej szczegółowo

Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA. Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi

Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA. Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi Metody badania polimorfizmu/mutacji DNA Aleksandra Sałagacka Pracownia Diagnostyki Molekularnej i Farmakogenomiki Uniwersytet Medyczny w Łodzi Mutacja Mutacja (łac. mutatio zmiana) - zmiana materialnego

Bardziej szczegółowo

GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ

GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ GENETYCZNE PODSTAWY ZMIENNOŚCI ORGANIZMÓW ZASADY DZIEDZICZENIA CECH PODSTAWY GENETYKI POPULACYJNEJ ZMIENNOŚĆ - występowanie dziedzicznych i niedziedzicznych różnic między osobnikami należącymi do tej samej

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK

SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ MAGDALENA FRĄSZCZAK SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE HODOWLĘ Prowadzący: JOANNA SZYDA MAGDALENA FRĄSZCZAK WSTĘP 1. Systemy informatyczne w hodowli -??? 2. Katedra Genetyki 3. Pracownia biostatystyki - wykorzystanie narzędzi

Bardziej szczegółowo

"Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu."

Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu. "Zapisane w genach, czyli Python a tajemnice naszego genomu." Dr Kaja Milanowska Instytut Biologii Molekularnej i Biotechnologii UAM VitaInSilica sp. z o.o. Warszawa, 9 lutego 2015 Dane biomedyczne 1)

Bardziej szczegółowo

Wykład 6 Dziedziczenie cd., pliki

Wykład 6 Dziedziczenie cd., pliki Wykład 6 Dziedziczenie cd., pliki Autor: Zofia Kruczkiewicz 1. Dziedziczenie cd. 2. Pliki - serializacja Zagadnienia 1. Dziedziczenie aplikacja Kalkultory_2 typu Windows Forms prezentująca dziedziczenie

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane aplikacje WWW - laboratorium

Zaawansowane aplikacje WWW - laboratorium Zaawansowane aplikacje WWW - laboratorium Przetwarzanie XML (część 2) Celem ćwiczenia jest przygotowanie aplikacji, która umożliwi odczyt i przetwarzanie pliku z zawartością XML. Aplikacja, napisana w

Bardziej szczegółowo

Zakłady Azotowe w Tarnowie-Mościcach S.A. ul. E. Kwiatkowskiego 8 33-101 Tarnów t: +48 14 633 07 81-85 f: +48 14 633 07 18

Zakłady Azotowe w Tarnowie-Mościcach S.A. ul. E. Kwiatkowskiego 8 33-101 Tarnów t: +48 14 633 07 81-85 f: +48 14 633 07 18 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 19) 20) 21) 22) 23) 24) 25) 26) Zakłady Azotowe 27) 28) 29) 30) 31) 32) Zakłady Azotowe a) b) c) Zakłady Azotowe d) e) f) g) h) i) a)

Bardziej szczegółowo

Genetyka Populacji http://ggoralski.com

Genetyka Populacji http://ggoralski.com Genetyka Populacji http://ggoralski.com Frekwencje genotypów i alleli Frekwencja genotypów Frekwencje genotypów i alleli Zadania P AA = 250/500 = 0,5 P Aa = 100/500 = 0,2 P aa = 150/500 = 0,3 = 1 Frekwencje

Bardziej szczegółowo

Jarosław Kuchta. Administrowanie Systemami Komputerowymi. System plików

Jarosław Kuchta. Administrowanie Systemami Komputerowymi. System plików Jarosław Kuchta System plików Partycja a wolumin Partycja część dysku podstawowego (fizycznego) Wolumin część dysku dynamicznego (wirtualnego) System plików 2 Rodzaje dysków Dyski podstawowe partycjonowane

Bardziej szczegółowo

Klastrowanie bazy IBM DB2. Adam Duszeńko

Klastrowanie bazy IBM DB2. Adam Duszeńko Klastrowanie bazy IBM DB2 Adam Duszeńko Typy klastrów Wydajnościowe Skalowalność Równoległość Obliczeń Składowania Wiele punktów dostępu Niezawodnościowe Bezpieczeństwo Zwielokrotnienie Danych Operacji

Bardziej szczegółowo

1. Instalacja jednostanowiskowa...3 2. Instalacja sieciowa...4 3. Instalacja w środowisku rozproszonym...5 4. Dodatkowe zalecenia...

1. Instalacja jednostanowiskowa...3 2. Instalacja sieciowa...4 3. Instalacja w środowisku rozproszonym...5 4. Dodatkowe zalecenia... SYBILLA WYMAGANIA TECHNICZNE 1. Instalacja jednostanowiskowa...3 2. Instalacja sieciowa...4 3. Instalacja w środowisku rozproszonym...5 4. Dodatkowe zalecenia...6 1998 2005 TELEPORT.PL WYMAGANIA TECHNICZNE

Bardziej szczegółowo

Rozdział ten zawiera informacje na temat zarządzania Modułem Modbus TCP oraz jego konfiguracji.

Rozdział ten zawiera informacje na temat zarządzania Modułem Modbus TCP oraz jego konfiguracji. 1 Moduł Modbus TCP Moduł Modbus TCP daje użytkownikowi Systemu Vision możliwość zapisu oraz odczytu rejestrów urządzeń, które obsługują protokół Modbus TCP. Zapewnia on odwzorowanie rejestrów urządzeń

Bardziej szczegółowo

Programowanie obiektowe

Programowanie obiektowe Programowanie obiektowe Wykład 13 Marcin Młotkowski 27 maja 2015 Plan wykładu Trwałość obiektów 1 Trwałość obiektów 2 Marcin Młotkowski Programowanie obiektowe 2 / 29 Trwałość (persistence) Definicja Cecha

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI. Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI. Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt ZARZĄDZANIE POPULACJAMI ZWIERZĄT 1. RÓWNOWAGA GENETYCZNA POPULACJI Fot. W. Wołkow Prowadzący: dr Wioleta Drobik Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt POPULACJA Zbiór organizmów żywych, które łączy

Bardziej szczegółowo

GRMS System Zarządzania Zadaniami Interfejs użytkownika systemu GRMS wprowadzenie. Bogdan Ludwiczak bogdanl@man.poznan.pl

GRMS System Zarządzania Zadaniami Interfejs użytkownika systemu GRMS wprowadzenie. Bogdan Ludwiczak bogdanl@man.poznan.pl GRMS System Zarządzania Zadaniami Interfejs użytkownika systemu GRMS wprowadzenie Bogdan Ludwiczak bogdanl@man.poznan.pl GRMS co to jest / do czego to służy? GRMS jest systemem szeregowania zadań dla dużych,

Bardziej szczegółowo

ezwroty WebApi Dokumentacja techniczna

ezwroty WebApi Dokumentacja techniczna ezwroty WebApi Dokumentacja techniczna Wersja 1.0 Copyright: Poczta Polska S.A. Data aktualizacji: 2015-08-06 Wstęp WebApi EZwroty Poczty Polskiej jest zrealizowane w technologii SOAP i pozwala na zautomatyzowaniem

Bardziej szczegółowo

Geoportal monitoringu środowiska województwa lubelskiego, jako forma informowania społeczeństwa o stanie środowiska w województwie

Geoportal monitoringu środowiska województwa lubelskiego, jako forma informowania społeczeństwa o stanie środowiska w województwie Geoportal monitoringu środowiska województwa lubelskiego, jako forma informowania społeczeństwa o stanie środowiska w województwie WIOŚ LUBLIN Joanna Śluz Łukasz Prażmo Państwowy Monitoring Środowiska

Bardziej szczegółowo

Zapewnienie wysokiej dostępności baz danych. Marcin Szeliga MVP SQL Server MCT

Zapewnienie wysokiej dostępności baz danych. Marcin Szeliga MVP SQL Server MCT Zapewnienie wysokiej dostępności baz Marcin Szeliga MVP SQL Server MCT Agenda Techniki zapewniania wysokiej dostępności baz Zasada działania mirroringu baz Wdrożenie mirroringu Planowanie Konfiguracja

Bardziej szczegółowo

Bliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji

Bliskie Spotkanie z Biologią. Genetyka populacji Bliskie Spotkanie z Biologią Genetyka populacji Plan wykładu 1) Częstości alleli i genotypów w populacji 2) Prawo Hardy ego-weinberga 3) Dryf genetyczny 4) Efekt założyciela i efekt wąskiego gardła 5)

Bardziej szczegółowo

Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.)

Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.) Wykład 5 Wybrane zagadnienia programowania w C++ (c.d.) Kontenery - - wektor vector - - lista list - - kolejka queue - - stos stack Kontener asocjacyjny map 2016-01-08 Bazy danych-1 W5 1 Kontenery W programowaniu

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

Bardziej szczegółowo

GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE

GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE GENOMIKA. MAPOWANIE GENOMÓW MAPY GENOMICZNE Bioinformatyka, wykład 3 (21.X.2008) krzysztof_pawlowski@sggw.waw.pl tydzień temu Gen??? Biologiczne bazy danych historia Biologiczne bazy danych najważniejsze

Bardziej szczegółowo

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1

Tworzenie programów równoległych. Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych Krzysztof Banaś Obliczenia równoległe 1 Tworzenie programów równoległych W procesie tworzenia programów równoległych istnieją dwa kroki o zasadniczym znaczeniu: wykrycie

Bardziej szczegółowo

Dla każdej operacji łącznie tworzenia danych i zapisu ich do pliku przeprowadzić pomiar czasu wykonania polecenia. Wyniki przedstawić w tabelce.

Dla każdej operacji łącznie tworzenia danych i zapisu ich do pliku przeprowadzić pomiar czasu wykonania polecenia. Wyniki przedstawić w tabelce. Przygotować program tworzący tablicę dwuwymiarową zawierającą zestawy 10 2, 10 4, 10 6 liczb losowych zmiennoprzecinkowych. Korzystając z funkcji bibliotecznych uporządkować zawartość każdego (a) wiersza

Bardziej szczegółowo

Sterowany jakością dostęp do usług składowania danych dla e-nauki

Sterowany jakością dostęp do usług składowania danych dla e-nauki Sterowany jakością dostęp do usług składowania danych dla e-nauki Renata Słota 1,2, Darin Nikolow 1,2, Marek Pogoda 1, Stanisław Polak 2 and Jacek Kitowski 1,2 1 Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: Najważniejsze usługi sieciowe: DNS, SSH, HTTP, e-mail. A. Kisiel,Protokoły DNS, SSH, HTTP, e-mail

Wykład 5: Najważniejsze usługi sieciowe: DNS, SSH, HTTP, e-mail. A. Kisiel,Protokoły DNS, SSH, HTTP, e-mail N, Wykład 5: Najważniejsze usługi sieciowe: DNS, SSH, HTTP, e-mail 1 Domain Name Service Usługa Domain Name Service (DNS) Protokół UDP (port 53), klient-serwer Sformalizowana w postaci protokołu DNS Odpowiada

Bardziej szczegółowo

Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki.

Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki. Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki. Serializacja Zapisuje całą klasę Plik binarny Delimiter nieokreślony Nie da się podglądać Pliki tekstowe Zapisuje wybrane informacje Plik tekstowy Delimiter ustawiamy

Bardziej szczegółowo

Operatory logiczne. Podstawowe operatory logiczne, składanie wyrażeń z użyciem operatorów logicznych

Operatory logiczne. Podstawowe operatory logiczne, składanie wyrażeń z użyciem operatorów logicznych Materiał pomocniczy do kursu Podstawy programowania Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com Operatory logiczne Podstawowe operatory logiczne, składanie wyrażeń z użyciem operatorów logicznych Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Brakujące ogniwo w bezpieczeństwie Internetu

Brakujące ogniwo w bezpieczeństwie Internetu XXII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki Bydgoszcz, 13-15 września 2006 DNSSEC Brakujące ogniwo w bezpieczeństwie Internetu Krzysztof Olesik e-mail: krzysztof.olesik@nask.pl DNS Domain

Bardziej szczegółowo

Robert Piotrak IIG Senior Technology Expert 23 września 2010

Robert Piotrak IIG Senior Technology Expert 23 września 2010 Zwiększenie efektywności biznesowej firmy dzięki zastosowaniu rozwiazań archiwizacyjnych jako elementu kompleksowego systemu zarządzania informacją i procesami - SourceOne firmy EMC Robert Piotrak IIG

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne. Oprogramowanie i badanie prostych metod sortowania w tablicach

Ćwiczenia laboratoryjne. Oprogramowanie i badanie prostych metod sortowania w tablicach Ćwiczenia laboratoryjne Oprogramowanie i badanie prostych metod sortowania w tablicach Sprawozdanie Na każdym zajęciu laboratoryjnym sporządza się za pomocą edytora Word sprawozdanie. Bazowa zawartość

Bardziej szczegółowo

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu inż. Daniel Solarz Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej AGH 1. Cel projektu. Celem projektu było napisanie wtyczki

Bardziej szczegółowo

Bioinformatyka. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl

Bioinformatyka. Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl Bioinformatyka Michał Bereta mbereta@pk.edu.pl www.michalbereta.pl 1 Bazy danych biologicznych Bazy danych sekwencji nukleotydowych Pierwotne bazy danych (ang. primary database) Wykorzystywane do zbierania

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH

PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH PODSTAWY BIOINFORMATYKI ORGANIZACJA ZAJĘĆ BIOINFORMATYKA PRZETWARZANIE I ANALIZA DANYCH Magda Mielczarek Podstawy Bioinformatyki 1 Organizacja zajęć mgr Magda Mielczarek Katedra Genetyki, pokój nr 14 magda.mielczarek@up.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów

TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów TOPWEB Microsoft Excel 2013 i PowerBI Przygotowanie danych, analiza i efektowna prezentacja wyników raportów Przeznaczenie szkolenia Szkolenie dla osób chcących: Profesjonalnie przygotowywać dane do dalszej

Bardziej szczegółowo

akademia androida Składowanie danych część VI

akademia androida Składowanie danych część VI akademia androida Składowanie danych część VI agenda 1. SharedPreferences. 2. Pamięć wewnętrzna i karta SD. 3. Pliki w katalogach /res/raw i /res/xml. 4. Baza danych SQLite. 5. Zadanie. 1. SharedPreferences.

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa

Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa Zaawansowane programowanie w języku C++ Biblioteka standardowa Prezentacja jest współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka

Bardziej szczegółowo

Połączenie Partnera z serwisem JustPay poprzez - METODĘ 2

Połączenie Partnera z serwisem JustPay poprzez - METODĘ 2 Połączenie Partnera z serwisem JustPay poprzez - METODĘ 2 Generowanie kodów: po stronie Partnera Weryfikacja kodów: po stronie Partnera Spis treści 1. Kolejne kroki w stworzeniu własnego serwisu 2. Jak

Bardziej szczegółowo

Bydgoskie Centrum Archiwizacji Cyfrowej sp. z o.o.

Bydgoskie Centrum Archiwizacji Cyfrowej sp. z o.o. STRONA GŁÓWNA ` Usługa earchiwizacja.pl przeznaczona jest zarówno dla osób indywidualnych, jak i firm. Wykorzystuje zasadę przetwarzania danych w chmurze. Pozwala to na dostęp do własnej bazy dokumentów

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra.

Wprowadzenie. Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra. N Wprowadzenie Co to jest klaster? Podział ze względu na przeznaczenie. Architektury klastrów. Cechy dobrego klastra. Wprowadzenie (podział ze względu na przeznaczenie) Wysokiej dostępności 1)backup głównego

Bardziej szczegółowo

Bazy danych i R/Bioconductor

Bazy danych i R/Bioconductor Bazy danych i R/Bioconductor wizualizacja danych genomicznych cz. 2 ggbio Yin T, Cook D and Lawrence M (2012). ggbio: an R package for extending the grammar of graphics for genomic data. Genome Biology,

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24

Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Przetwarzanie danych z wykorzystaniem technologii NoSQL na przykładzie serwisu Serp24 Agenda Serp24 NoSQL Integracja z CMS Drupal Przetwarzanie danych Podsumowanie Serp24 Darmowe narzędzie Ułatwia planowanie

Bardziej szczegółowo

Modelowanie procesów współbieżnych

Modelowanie procesów współbieżnych Modelowanie procesów współbieżnych dr inż. Maciej Piotrowicz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych PŁ piotrowi@dmcs.p.lodz.pl http://fiona.dmcs.pl/~piotrowi -> Modelowanie... Literatura M.

Bardziej szczegółowo

Programowanie MorphX Ax

Programowanie MorphX Ax Administrowanie Czym jest system ERP? do systemu Dynamics Ax Obsługa systemu Dynamics Ax Wyszukiwanie informacji, filtrowanie, sortowanie rekordów IntelliMorph : ukrywanie i pokazywanie ukrytych kolumn

Bardziej szczegółowo

Architektura i mechanizmy systemu

Architektura i mechanizmy systemu Architektura i mechanizmy systemu Warsztaty Usługa powszechnej archiwizacji Michał Jankowski, PCSS Maciej Brzeźniak, PCSS Plan prezentacji Podstawowe wymagania użytkowników - cel => Funkcjonalnośd i cechy

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE DOKUMENTACJĄ. Tomasz Jarmuszczak PCC Polska

ZARZĄDZANIE DOKUMENTACJĄ. Tomasz Jarmuszczak PCC Polska ZARZĄDZANIE DOKUMENTACJĄ Tomasz Jarmuszczak PCC Polska Problemy z zarządzaniem dokumentacją Jak znaleźć potrzebny dokument? Gdzie znaleźć wcześniejszą wersję? Która wersja jest właściwa? Czy projekt został

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 7 Jan Kazimirski 1 Pamięć podręczna 2 Pamięć komputera - charakterystyka Położenie Procesor rejestry, pamięć podręczna Pamięć wewnętrzna pamięć podręczna, główna Pamięć zewnętrzna

Bardziej szczegółowo

JAX-RS czyli REST w Javie. Adam Kędziora

JAX-RS czyli REST w Javie. Adam Kędziora JAX-RS czyli REST w Javie Adam Kędziora Webservice Usługa sieciowa (ang. web service) komponent programowy niezależny od platformy i implementacji, dostarczający określonej funkcjonalności. SOAP,UDDI,XML,WSDL

Bardziej szczegółowo

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych

Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych 1 Skalowalna Platforma dla eksperymentów dużej skali typu Data Farming z wykorzystaniem środowisk organizacyjnie rozproszonych D. Król, Ł. Dutka, J. Kitowski ACC Cyfronet AGH Plan prezentacji 2 O nas Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Clusterix Data Management System (CDMS)

Clusterix Data Management System (CDMS) Clusterix Data Management System (CDMS) Łukasz Kuczyński lkucz@icis.pcz.pl Politechnika Czestochowska Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Cechy systemu przeźroczysty dostęp do danych wysoki

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe. Zajęcia 5 Domain Name System (DNS)

Sieci komputerowe. Zajęcia 5 Domain Name System (DNS) Sieci komputerowe Zajęcia 5 Domain Name System (DNS) DNS - wstęp System nazw domenowych to rozproszona baza danych Zapewnia odwzorowanie nazwy na adres IP i odwrotnie DNS jest oparty o model klient-serwer.

Bardziej szczegółowo

Relacyjne, a obiektowe bazy danych. Bazy rozproszone

Relacyjne, a obiektowe bazy danych. Bazy rozproszone 2 Relacyjne, a obiektowe bazy danych. Bazy rozproszone Zastosowania baz danych systemy bankowe (bankomat) systemy masowej obsługi (hipermarket) rezerwacja biletów lotniczych telefonia komórkowa (sms) Dziekanat

Bardziej szczegółowo

Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Struktura pliku. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku

Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą. Struktura pliku. Koncepcja pliku. Atrybuty pliku Systemy plików i zarządzanie pamięcią pomocniczą Koncepcja pliku Metody dostępu Organizacja systemu plików Metody alokacji Struktura dysku Zarządzanie dyskiem Struktura pliku Prosta sekwencja słów lub

Bardziej szczegółowo

METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE. Wykład 02

METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE. Wykład 02 METODY I JĘZYKI PROGRAMOWANIA PROGRAMOWANIE STRUKTURALNE Wykład 02 NAJPROSTSZY PROGRAM /* (Prawie) najprostszy przykład programu w C */ /*==================*/ /* Między tymi znaczkami można pisać, co się

Bardziej szczegółowo

Zasady programowania Dokumentacja

Zasady programowania Dokumentacja Marcin Kędzierski gr. 14 Zasady programowania Dokumentacja Wstęp 1) Temat: Przeszukiwanie pliku za pomocą drzewa. 2) Założenia projektu: a) Program ma pobierać dane z pliku wskazanego przez użytkownika

Bardziej szczegółowo

Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych.

Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych. Temat: Dynamiczne przydzielanie i zwalnianie pamięci. Struktura listy operacje wstawiania, wyszukiwania oraz usuwania danych. 1. Rodzaje pamięci używanej w programach Pamięć komputera, dostępna dla programu,

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja zapytań. Proces przetwarzania i obliczania wyniku zapytania (wyrażenia algebry relacji) w SZBD

Optymalizacja zapytań. Proces przetwarzania i obliczania wyniku zapytania (wyrażenia algebry relacji) w SZBD Optymalizacja zapytań Proces przetwarzania i obliczania wyniku zapytania (wyrażenia algebry relacji) w SZBD Elementy optymalizacji Analiza zapytania i przekształcenie go do lepszej postaci. Oszacowanie

Bardziej szczegółowo

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia

Spokrewnienie prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami IBD. IBD = identical by descent, geny identycznego pochodzenia prawdopodobieństwo, że dwa losowe geny od dwóch osobników są genami ID. Relationship Relatedness Kinship Fraternity ID = identical by descent, geny identycznego pochodzenia jest miarą względną. Przyjmuje

Bardziej szczegółowo

Kurs programowania. Wykład 9. Wojciech Macyna. 28 kwiecień 2016

Kurs programowania. Wykład 9. Wojciech Macyna. 28 kwiecień 2016 Wykład 9 28 kwiecień 2016 Java Collections Framework (w C++ Standard Template Library) Kolekcja (kontener) Obiekt grupujacy/przechowuj acy jakieś elementy (obiekty lub wartości). Przykładami kolekcji sa

Bardziej szczegółowo

Java - tablice, konstruktory, dziedziczenie i hermetyzacja

Java - tablice, konstruktory, dziedziczenie i hermetyzacja Java - tablice, konstruktory, dziedziczenie i hermetyzacja Programowanie w językach wysokiego poziomu mgr inż. Anna Wawszczak PLAN WYKŁADU zmienne tablicowe konstruktory klas dziedziczenie hermetyzacja

Bardziej szczegółowo

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,

Bardziej szczegółowo

Jak Windows zarządza pamięcią?

Jak Windows zarządza pamięcią? Jak Windows zarządza pamięcią? System Windows definiuje dwa typy pamięci, często mylone przez użytkowników. Pamięć fizyczna (pamięc RAM zainstalowana w komputerze) Pamięć widziana przez daną aplikację

Bardziej szczegółowo

Indeksowanie full text search w chmurze

Indeksowanie full text search w chmurze Prezentacja przygotowana dla: 5. Konferencja MIC w Poznaniu, 16.06.20111 Lucene.NET Indeksowanie full text search w chmurze K2 i Windows Azure dlaczego dla nas to możliwe? 1. Mamy unikalne połącznie kompetencji

Bardziej szczegółowo

Imię i nazwisko...kl...

Imię i nazwisko...kl... Gimnazjum nr 4 im. Ojca Świętego Jana Pawła II we Wrocławiu SPRAWDZIAN GENETYKA GR. A Imię i nazwisko...kl.... 1. Nauka o regułach i mechanizmach dziedziczenia to: (0-1pkt) a) cytologia b) biochemia c)

Bardziej szczegółowo

GŁÓWNE WĄTKI REALIZOWANE W PROJEKCIE GEOPORTAL

GŁÓWNE WĄTKI REALIZOWANE W PROJEKCIE GEOPORTAL GŁÓWNE WĄTKI REALIZOWANE W PROJEKCIE GEOPORTAL Realizacja prac w ramach Implementacji Przedmiot prac - prace analityczne, projektowe, wdrożeniowo implementacyjne, dokumentacyjne oraz szkoleniowe, związane

Bardziej szczegółowo

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi

Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi Jerzy Brzeziński, Anna Kobusińska, Dariusz Wawrzyniak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji 1 Architektura

Bardziej szczegółowo

Oferta dysków twardych WD do centrów danych Ewolucja dysków o dużej pojemności

Oferta dysków twardych WD do centrów danych Ewolucja dysków o dużej pojemności Wysokopojemne dyski twarde, które pomogą Ci realizować nowatorskie idee. WD i logo WD są zastrzeżonymi znakami towarowymi firmy Western Digital Technologies, Inc. w Stanach Zjednoczonych i w innych krajach;

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 3: Stosy, kolejki i listy. Dr inż. Paweł Kasprowski. FIFO First In First Out (kolejka) LIFO Last In First Out (stos)

Algorytmy i. Wykład 3: Stosy, kolejki i listy. Dr inż. Paweł Kasprowski. FIFO First In First Out (kolejka) LIFO Last In First Out (stos) Algorytmy i struktury danych Wykład 3: Stosy, kolejki i listy Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Kolejki FIFO First In First Out (kolejka) LIFO Last In First Out (stos) Stos (stack) Dostęp jedynie

Bardziej szczegółowo

BIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria

BIOINFORMATYKA 8. Analiza asocjacyjna - teoria IOINFORMTYK 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w adaniach ioinformatycznych 3. azy danych: projektowanie i struktura 4. azy danych: projektowanie i struktura 5. Powiązania pomiędzy genami: równ. Hardyego-Weinerga,

Bardziej szczegółowo

Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1

Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI. Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Obiektowe programowanie rozproszone Java RMI Krzysztof Banaś Systemy rozproszone 1 Java RMI Mechanizm zdalnego wywołania metod Javy (RMI Remote Method Invocation) posiada kilka charakterystycznych cech,

Bardziej szczegółowo

ODWZOROWYWANIE NAZW NA ADRESY:

ODWZOROWYWANIE NAZW NA ADRESY: W PROTOKOLE INTERNET ZDEFINIOWANO: nazwy określające czego szukamy, adresy wskazujące, gdzie to jest, trasy (ang. route) jak to osiągnąć. Każdy interfejs sieciowy w sieci TCP/IP jest identyfikowany przez

Bardziej szczegółowo

I. WSTĘP. Przykład 1. Przykład 2. Programowanie czyli tworzenie programów komputerowych (aplikacji komputerowych)

I. WSTĘP. Przykład 1. Przykład 2. Programowanie czyli tworzenie programów komputerowych (aplikacji komputerowych) I. WSTĘP Programowanie czyli tworzenie programów komputerowych (aplikacji komputerowych) Algorytm - sposób na osiągnięcie celu w pewnych ograniczonych krokach. Program komputerowy realizuje zawsze algorytm.

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy opis zlecenia Plugin do oprogramowania dlibra. Szczegółowy opis zlecenia dla Pluginu do oprogramowania dlibra.

Szczegółowy opis zlecenia Plugin do oprogramowania dlibra. Szczegółowy opis zlecenia dla Pluginu do oprogramowania dlibra. Projekt Śląska Internetowa Biblioteka Zbiorów Zabytkowych współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Infrastruktura i Środowisko

Bardziej szczegółowo

Analiza danych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego. - część I -

Analiza danych pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego. - część I - pochodzących z sekwencjonowania nowej generacji - przyrównanie do genomu referencyjnego - część I - Katedra Genetyki Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Plan wykładów --------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności.

Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. Wydajność systemów a organizacja pamięci, czyli dlaczego jednak nie jest aż tak źle Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Organizacja pamięci Organizacja pamięci współczesnych systemów komputerowych

Bardziej szczegółowo

Programowanie funkcyjne wprowadzenie Specyfikacje formalne i programy funkcyjne

Programowanie funkcyjne wprowadzenie Specyfikacje formalne i programy funkcyjne Programowanie funkcyjne wprowadzenie Specyfikacje formalne i programy funkcyjne dr inż. Marcin Szlenk Politechnika Warszawska Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych m.szlenk@elka.pw.edu.pl Paradygmaty

Bardziej szczegółowo

Podstawy genetyki. Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki

Podstawy genetyki. Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki Podstawy genetyki Genetyka klasyczna, narzędzia badawcze genetyki Podręczniki } Podstawy biologii molekularnej L.A. Allison } Genomy TA Brown, wyd. 3 } Genetyka molekularna P Węgleński (red.), wyd. 2 2

Bardziej szczegółowo

Realizacja ekstensji klasy. Paulina Strzelecka, Tomasz Roszkowski

Realizacja ekstensji klasy. Paulina Strzelecka, Tomasz Roszkowski Realizacja ekstensji klasy Paulina Strzelecka, Tomasz Roszkowski Przechowywanie obiektów (odwolañ do obiektów) w Javie typ wbudowany - tablica zbiór klas kontenerowych Paulina Strzelecka, Tomasz Roszkowski

Bardziej szczegółowo

Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki.

Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki. Strumienie, pliki. Sortowanie. Wyjątki. Operacje I/O w Javie Serializacja Zapisuje całą klasę Plik binarny Delimiter nieokreślony Nie da się podglądać Pliki tekstowe Zapisuje wybrane informacje Plik tekstowy

Bardziej szczegółowo

Architektura chmur i wirtualizacja. Wykład 6 Dane w chmurze

Architektura chmur i wirtualizacja. Wykład 6 Dane w chmurze Architektura chmur i wirtualizacja Wykład 6 Dane w chmurze Zawartość Bazy NoSQL Skalowalne bazy relacyjne Chmurowe systemy plików Powiązane algorytmy 2 Dane w chmurze Architektura równoległych baz danych

Bardziej szczegółowo

Generatory analizatorów

Generatory analizatorów Generatory analizatorów Generator analizatora leksykalnego flex ( http://www.gnu.org/software/flex/ ) Generator analizatora składniowego bison ( http://www.gnu.org/software/bison/ ) Idea ogólna Opis atomów

Bardziej szczegółowo

Programowanie wielowarstwowe i komponentowe

Programowanie wielowarstwowe i komponentowe Programowanie wielowarstwowe i komponentowe HIBERNATE CD. Rodzaje relacji Jeden do wielu Pojedyncza Osoba ma wiele Wpisów Wiele do jednego Wiele Wpisów należy do jednej Osoby Jeden do jednego Pojedyncza

Bardziej szczegółowo

Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań

Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań Wirtualizacja Hyper-V: sposoby wykorzystania i najnowsze wyniki badań zespół PCSS/MIC: Jacek Kochan, Jerzy Mikołajczak, Marek Zawadzki 4. Konferencja MIC Nowoczesne technologie bliżej nas Poznań, 04.03.2010

Bardziej szczegółowo

Narzędzia i aplikacje Java EE. Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl

Narzędzia i aplikacje Java EE. Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl Narzędzia i aplikacje Java EE Usługi sieciowe Paweł Czarnul pczarnul@eti.pg.gda.pl Niniejsze opracowanie wprowadza w technologię usług sieciowych i implementację usługi na platformie Java EE (JAX-WS) z

Bardziej szczegółowo

Aktualizacja baz danych systemu qs-stat

Aktualizacja baz danych systemu qs-stat Aktualizacja baz danych systemu qs-stat Copyright 2003 Q-DAS GmbH Eisleber Str. 2 D - 69469 Weinheim Tel.: ++49/6201/3941-0 Fax: ++49/6201/3941-24 E-Mail: q-das@q-das.de Internet: http://www.q-das.de Hotline:

Bardziej szczegółowo

System udostępniania danych W1000

System udostępniania danych W1000 System udostępniania danych W1000 Dane ułatwiają życie odbiorcom energii Manage energy better Właściwa informacja dostarczona na czas jest kluczowym elementem sukcesu w procesie optymalizacji zarządzania

Bardziej szczegółowo

Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych. Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński

Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych. Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński Usługi przechowywania danych KMD/PLATON-U4 dla bibliotek cyfrowych Maciej Brzeźniak, Norbert Meyer, Rafał Mikołajczak, Maciej Stroiński PLATON-U4 Plan prezentacji KMD/PLATON-U4: Motywacje, cel, założenia

Bardziej szczegółowo

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1

Wydajność systemów a organizacja pamięci. Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność systemów a organizacja pamięci Krzysztof Banaś, Obliczenia wysokiej wydajności. 1 Wydajność obliczeń Dla wielu programów wydajność obliczeń można traktować jako wydajność pobierania z pamięci

Bardziej szczegółowo

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu SI w procesach przepływu i porządkowania informacji Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu Początki SI John MC Carthy prekursor SI Alan Thuring pomysłodawca testu na określenie inteligencji maszyn Powolny

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Domain Name System. Hierarchiczna budowa nazw. Definicja DNS. Obszary i ich obsługa Zapytania Właściwości.

Plan wykładu. Domain Name System. Hierarchiczna budowa nazw. Definicja DNS. Obszary i ich obsługa Zapytania Właściwości. Sieci owe Sieci owe Plan wykładu Domain Name System System Nazw Domen Definicja DNS Hierarchiczna budowa nazw Obszary i ich obsługa Zapytania Właściwości Sieci owe Sieci owe Definicja DNS DNS to rozproszona

Bardziej szczegółowo

Architektura komputerów

Architektura komputerów Architektura komputerów Wykład 13 Jan Kazimirski 1 KOMPUTERY RÓWNOLEGŁE 2 Klasyfikacja systemów komputerowych SISD Single Instruction, Single Data stream SIMD Single Instruction, Multiple Data stream MISD

Bardziej szczegółowo

Java Zadanie 1. Aby poprawnie uruchomić aplikację desktopową, należy zaimplementować główną metodę zapewniającą punkt wejścia do programu.

Java Zadanie 1. Aby poprawnie uruchomić aplikację desktopową, należy zaimplementować główną metodę zapewniającą punkt wejścia do programu. Wstęp Java Zadanie Celem laboratorium jest zapoznanie się z podstawami platformy oraz języka Java. W ramach zadania należy przygotować aplikację zarządzania notatkami użytkownika obsługiwaną z konsoli.

Bardziej szczegółowo

Sieci komputerowe. Wykład 7: Warstwa zastosowań: DNS, FTP, HTTP. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski

Sieci komputerowe. Wykład 7: Warstwa zastosowań: DNS, FTP, HTTP. Marcin Bieńkowski. Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe Wykład 7: Warstwa zastosowań: DNS, FTP, HTTP Marcin Bieńkowski Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski Sieci komputerowe (II UWr) Wykład 7 1 / 26 DNS Sieci komputerowe (II UWr) Wykład

Bardziej szczegółowo

DO CELU PROWADZI TRAFFIC TOMTOM NAJSZYBCIEJ TOMTOM TRAFFIC PROWADZI DO CELU SZYBCIEJ

DO CELU PROWADZI TRAFFIC TOMTOM NAJSZYBCIEJ TOMTOM TRAFFIC PROWADZI DO CELU SZYBCIEJ TOMTOM TRAFFIC PROWADZI DO CELU SZYBCIEJ TomTom to wiodący dostawca usług informujących o ruchu drogowym. Firma TomTom monitoruje, przetwarza i dostarcza informacje o ruchu drogowym z wykorzystaniem opracowanych

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu CORBA. Cechy aplikacji rozproszonych. Aplikacje rozproszone

Plan wykładu CORBA. Cechy aplikacji rozproszonych. Aplikacje rozproszone Plan wykładu CORBA Wprowadzenie Architektura CORBA IDL język definicji interfejsów ORB Object Request Broker Usługi i POA Aplikacje CORBA tworzenie serwera tworzenie klienta Aplikacje rozproszone Cechy

Bardziej szczegółowo

Kurs języka Python Wykład 8. Przetwarzanie tekstu Wyrażenia regularne Biblioteka urllib Parsowanie html'a XML

Kurs języka Python Wykład 8. Przetwarzanie tekstu Wyrażenia regularne Biblioteka urllib Parsowanie html'a XML Kurs języka Python Wykład 8. Przetwarzanie tekstu Wyrażenia regularne Biblioteka urllib Parsowanie html'a XML Wyrażenia regularne c:\> dir *.exe $ rm *.tmp Wyrażenia regularne 'alamakota' '(hop!)*' { '',

Bardziej szczegółowo