E-R mudel
|
|
- Tiiu Müürsepp
- 5 aastad tagasi
- Vaatused:
Väljavõte
1 Uued mõisted. Tudeng peab olema suuteline selgitama järgmisi mõisteid: olem (nõrk- tugev; domineeriv-alluv), olemite klass, tunnused, seosed, nende tüübid, võti (võtme kandidaat, primaarne võti, supervõti), ER mudelite graafilised vahendid, UML klassimudelite graafilised vahendid. Oskused. Tudeng peab olema suuteline interpreteerima etteantud graafilist andmebaasi kontseptuaalset mudelit, selgitama tema kitsendusi. Koostama lihtsaid, 3-5 olemitüübiga graafilisi mudeleid talle tuntud valdkondade kohta. Eelmise loengu lühikokkuvõte Miks on vaja andmebaase? Andmebaasid kui andmekeskne vaade ülesannete kompleksile on vajalik, kuna tavalise, programmikeskse vaate puhul on järgmised halvad omadused: andmed on isoleeritud konkreetse programmi failidesse; tekib andmete dubleerimine; sellest andmete mittevastavus tegelikkusele; andmed kohandatakse ühe ülesande (mitte ülesannete kompleksi) vajadusele (näiteks tudengite fail organiseeritud ainult matrikli numbri järgi ja perekonnanimi järgi saab otsida ainult täisläbivaatusega); andmete struktuuri muutudes (matrikkel arvulisest tekstiliseks või lisandub mõni tunnus, näit. lugejapileti number) tuleb muuta programme, mis nende andmetega tegelevad (tavaliselt on neid palju); erinevad programmeerimissüsteemid kasutavad erinevaid failide formaate, mistõttu erinevates programmeerimiskeeltes kirjutatud rakendused ei saa samu faile kasutada; kui päringud on peidetud programmidesse, saab neid muuta ainult programmeerija, mitte kasutaja. Andmebaas mitme kasutaja huvides moodustatud, elektroonselt säilitatav, omavahel seotud andmete kogum, mis on koostatud ühe organisatsiooni (või selle osa) huve silmas pidades. Andmebaaside põhiprobleem: kuidas ehitada kõiki kasutajaid rahuldav andmemudel. 1. Andmemudeli loomine Mistahes infosüsteemi loomisel on aluseks kaks olulist mudelit: andmemudel (kirjeldab milliseid andmeid süsteemis säilitatakse, mis tüüpi ja milliste kitsendustega) ja funktsionaalne mudel (kirjeldab protsesse, mida andmetega tehakse, kuidas neid töödeldakse). Mõlema mudeli loomine järgneb analüüsi sammule, kui on kindlaks tehtud nõuded süsteemile. Nõuete määramise kohta on kursuse 2. nädala materjalide hulgas lisamaterjal. Selles kursuses vaatame andmemudeleid. Andmemudeli loomine on loominguline protsess, ei ole formaalset algoritmi, mis tagaks hea mudeli. Tavaliselt keskendutakse algul olemite, olemitüüpide ja olemitüüpidevaheliste seoste määramisele, seejärel fikseeritakse iga olemi võtmeatribuudid, ning siis lisatakse ülejäänud atribuudid. Kogu protsessi võib kirjeldada järgmiste sammude jadana: a. Olemite ja nendevaheliste seoste määramine. b. Esialgse graafilise mudeli skitseerimine. c. Esialgse mudeli täpsustamine. d. Võtmetunnuste lisamine. e. Ülejäänud tunnuste lisamine. f. Üldistamisseoste lisamine vajadusel. g. Kontroll (dubleerivad andmed, vajalike andmete olemasolu kontroll, kitsenduste kontroll jne.). 1
2 Kogu protsess ei ole rangelt järjestikune, vaid vajadusel pöördutakse eelnevate sammude juurde tagasi. Mudeli joonistamiseks kasutatakse graafilist esitust. Graafilist mudelit võib skitseerida käsitsi, aga viimastes staadiumites on soovitatav kasutada spetsiaalset tarkvara (Rational Rose, DBDesigner, Sybase PowerDesigner jne.), mis võimaldavad mudeli eksporti otse andmebaasi juhtimissüsteemi sisendiks. 2. Andmete modelleerimise põhiterminid Graafilised mudelid on loodud selleks, et andmete ja nendevaheliste seoste struktuuri kompaktselt ja ülevaatlikult kirja panna. Lihtsamatel juhtudel piisab ühel kirja pandud graafilisest mudelist. Keerulisematel juhtudel jagatakse mudel osadeks ja koostatakse mitu osamudelit. Graafilisi mudeleid kasutatakse laialt IT projekti osapoolte vahelises suhtluses, näit. andmebaasi projekteerija ja tellija vahelise kommunikatsioonivahendina. Kõige olulisemad on kaks terminit: Entity, eesti k. olem, (objekt) - reaalselt eksisteeriv ja identifitseeritav asi või nähtus; Relationship - seos mitme olemi vahel. Enne kui asume nende mõistete abil andmemudelit looma, teeme terminid endale täpsemalt selgeks. 2.1 Olem (ingl.k.entity) Olem (e. objekt) - reaalselt eksisteeriv ja antud ülesande kontekstis identifitseeritav asi või nähtus. Näited: raamat, inimene, eksam, tellimus. Tundub üsna lihtne mõiste, aga ega ei ole küll. Vt. raamat - mis on tegelikult olem, kas see üks konkreetne füüsiline raamat? Kuidas eristan teisest koopiast? Kas see on üks väljaanne? Kui aga väljaandeid on palju, isegi samade kirjastuste omi? Mis nendest on tegelikult konkreetse ülesande olemiks, sõltub ülesandest. Raamatulaenutuse ülesandes võime olemiks võtta kas füüsilise raamatu (siis on igale koopiale vaja oma kohaviita) või ühe väljaande (siis modelleerime koopiaid numbriliselt näiteks T.Pratchett Orikavana, 4 eksemplari, hoiame neid riiulil samas kohas, kui 1 välja laenatakse, muudame eksemplaride arvu andmebaasis 3-ks.). Ülesannete komplektiga, mida antud andmebaasiga hakatakse lahendama on määratud nende ülesannete jaoks mõistlike olemite hulgad. Näiteks raamatulaenutus võib tegeleda iga füüsilise raamatuga, kirjastuste tegevust huvitab väljaanne oma tiraažiga. Olemite klass. Kuna andmebaasid tegelevad ülesannetega, kus on palju sarnaste olemite kogumeid, siis oluliseks mõisteks on olemite klass (ingl.k.entity set). Olemite klass on samatüübiliste olemite hulk. Näiteks raamatute hulk raamatukogu komplekteerimise ja laenutuste ülesandes; üliõpilaste hulk teaduskonna eksamite-arvestuste ülesandes. Igal konkreetsel hetkel võib antud olemite klassis olla palju (mistahes arv) olemi eksemplare. Eksemplaride arv võib olla, ja reeglina ongi, ajas muutuv. Siit mõiste: klassi eksemplaride dünaamika. Eksemplaride lisamine-eemaldamine-parandamine - selleks peavad andmebaasides olema vahendid. Graafiline mudel ei tegele eksemplaridega, vaid ainult klassidega. Ühe ülesande olemite hulgad ei pea olema mittelõikuvad. Panga töötajate hulk ja panga klientide hulk võib olla ühisosaga, s.t. sisaldada samu inimesi. Magistrant (on kaheldamatult üliõpilane) võib osaleda õppetöös mitte ainult õppurina vaid ka praktikumide juhendajana. 2
3 Olem on andmebaasis esitatud oma tunnuste (atribuutide) kaudu. Näited tunnustest: üliõpilase perenimi, matriklinumber, pikkus, juuste värv, jne. Otsustamine, millised just on meid huvitava olemite tüübi tunnused, mida on vaja mudelisse võtta, ei ole lihtne. Näiteks: Kas ülikooli astuva tudengi poolt lõpetatud keskkooli/gümnaasiumi nimi on tudengi tunnus? Kas eesnimi on tunnus või olem? Ka selle määravad konkreetse ülesande (mille jaoks andmebaas luuakse) huvid. ÕIS-s on eesnimi isiku tunnus, nimede päritolu uurimise andmebaasis on eesnimi olem (oma tunnustega: päritolu kultuur, esimese teadaoleva kasutamise aeg, muganduse originaal jne.). Kaks abstraktsioonitaset: olemi klass, kui objekt ja - olemi eksemplar kui objekt. Võrdle konkreetse muutuja väärtus ja selle muutuja kirjeldust programmeerimises. Ka seal on tegu kahe erineva abstraktsiooniastmega. Konkreetse ülesande puhul on reeglina tegu paljude erinevate olemiklassidega. Näiteks klassid raamatulaenutuse ülesandest: raamat, lugeja, laenutus. Esimesed kaks - reaalsed füüsilised asjad, kolmas - tegevusakt, nähtus. 2.2 Seosed (ingl.k. relationship) Seos ühendab reeglina kahte olemitüüpi (siin kursuses me ei käsitle ternaarseid e kolme olemitüübi seost). Näited: üliõpilane ja tema poolt sooritatud eksamid; lugeja ja tema laenutused; üksikisik ja tema abikaasa; töötaja ja tema lapsed; auto ja tema omanik; auto ja selle autoga tehtud avariid. Seosel võivad olla oma tunnused: abikaasade seosel - abielutunnistuse number, lugeja raamatu laenamisel - viimase laenutuse kuupäev, jne. Kas ja missugused tunnused on vajalikud, tuleb otsustada ülesande huvidest lähtuvalt. Seosed võivad olla ka sama olemitüübi eksemplaride vahel. Näiteks: isik on teise isiku isa. Sellist, sama olemitüübi eksemplare siduvat seost nimetatakse rekursiivseks seoseks. Kas peaksime antud nähtust modelleerima seosena või võib seda modelleerida ka eraldiseisva olemina ka see on modelleerimisprobleem. Näiteks: kas laenutus on seos isiku ja raamatu vaheline seos või tuleb laenutus esitada eraldi olemitüübina, millel on tunnused: laenutuse kuupäev, tagastamise kuupäev jne ja mis on omakorda seotud laenutaja isiku ja laenatud raamatu olemiga? Otsus tuleb teha ülesandest sõltuvalt. Üks olemitüüp võib osaleda piiramatus arvus seostes. Räägitakse ka olemi rollist antud seoses. Näiteks seoses isik töötab antud osakonnas on isiku roll olla töötaja; seoses isik juhatab antud osakonda on isiku roll olla juhataja. Ülaltoodud rekursiivse esivanema seose puhul esineb olem isik kahes rollis on isa, on järeltulija. Seost saab iseloomustada mitmete omadustega: 1. Seose aarsus - mitu olemit ühest tüübist saab olla antud seoses. Nii klassifitseeritakse seosed 1: 1; 1 : n ja n : m seosteks. Süsteem võib anda ka vahendid minimaalse ja maksimaalse aarsuse määramiseks arvuliselt (näiteks: mitte alla 1; mitte üle 15). 2. Seose totaalsus - kui kõik olemi eksemplarid osalevad antud seoses, siis öeldakse, et seos katab olemi totaalselt v. täielikult (ingl.k. total relationship), vastasel juhul osaliselt (ingl.k. partial relationship). Totaaluses omadus iseloomustab seose ühe otsa olemitüüpi. Ilmselt kõik asutuse töötajad on seotud mingi allüksusega, aga ainult vähesed juhatavad allüksust (esimene seos katab töötajad totaalselt, teine osaliselt. 3
4 Seose omadusi saab kasutada mudelis esindatud andmete seisundi õigsuse kontrolliks (kui isikule tekkib teine abikaasa, on andmetega midagi valesti). Seepärast nimetatakse neid seose puhul deklareeritud omadusi mudeli kitsendusteks (ingl.k. constraints). Seose omadused on loomulikult modelleerimise küsimused mudel peab peegeldama reaalse maailma objektide vaheliste seoste omadusi. Olemitüüpidel saavad seostes olla erinevad rollid. Näiteks on võimalik, et osa olemeid saab eksisteerida ainult siis, kui vastav temaga seotud olem on olemas. Näiteks ühe tudengi eksami andemetel on mõte ainult siis, kui vastava tudengi enda andmed on ka olemas. Kui tudengi olem eemaldatakse süsteemist, siis koos temaga peaks eemaldatama ka tema eksamid. Selliseid seoseid, kus ühe olemitüübi eksemplaride olemasolu sõltub vastava teise olemitüübi eksemplari olemasolust, nimetatakse eksistentsiseosteks ja vastavat kitsendust eksistentsikitsenduseks. Üldiselt: kui olem x eksemplaride olemasolu sõltub olemi y eksemplari(de) olemasolust, siis x on seotud y-ga eksistentsiseosega. S.t. kui y eksemplar kustutatakse, siis kustutatakse ka temaga seotud x eksemplarid. Siin y on domineeriv olem (ingl.k. dominant entity) ja x alluv olem (ingl.k. subordinate entity). 2.3 Võtmed Olemi eksemplar andmebaasis esindab füüsiliselt identifitseeritavat objekti või nähtust reaalsest maailmast. Kui teda esindavad andmebaasis parajasti tema atribuudid, siis kuidas tagatakse kahe erineva olemi eristamine? Näited: kaks tudengit, mõlemal Jaan Kask nimeks; kaks õppejõudu, mõlemal Rein Jürgenson nimeks. Nende näidete puhul olemid ise on reaalses elus eristatavad ja me peame leidma vahendid, kuidas neid ka modelleerimisel eristada. Õnneks on riik huvitatud inimeste identifitseerimisest ja on loonud sellised tunnused nagu passinumber ja isikukood. Kui olem ei ole identifitseeritav (forell kaupluse letil teiste forellide seas, kirjaklamber karbis, jne), siis selliseid olemeid me ei modelleeri eraldi olemitena. Küll saame nende hulka modelleerida ühe olemina: kauplusesse saabunud kaup: forell, 325 kg, 7 /kg. Võti (ingl.k. key) on atribuut (või attribuutide kogum), mille väärtus(ed) üheselt määrab(/vad) olemi eksemplari antud tüüpi olemite hulgas. On täiesti selge, et kui atribuutide kogum K on võti, siis on seda ka mistahes K ülemhulk (saadakse K-le atribuutide lisamisega). Meid huvitab tihti minimaalne selline atribuutide hulk, mis on võti, s.t. selline atribuutide hulk, mille mistahes pärisalamhulk enam ei oleks võti. Seepärast nimetatakse võtmeks ainult neid minimaalseid võtme omadusega atribuutide hulki ja täiendatud hulki nimetatakse supervõtmeks (ingl.k.super key). Ühel olemil võib olla palju võtmeid. Näiteks tudengi isikukood, passi number, matriklinumber, lugejapileti number ja enamusel juhtudel ka tema ees- ja perekonnanimi koos sünnikuupäevaga - need kõik on võtmed. Viimane, nimedest ja sünnikuupäevast koosnev võti sobib mitmetunnuselise võtme näiteks. Et lihtsustada süsteemi tööd, määratakse nende võimalike võtmete seast üks olemi primaarseks võtmeks (ingl.k. primary key). Teisi nimetatakse võtmekandidaatideks (ingl.k. candidate key). Tavaliselt organiseeritakse andmekogum füüsiliselt primaarse võtme järgi s.t. Selle tunnuse väärtuse järgi saab vastava olemi eksemplari kiiresti (ilma kõiki eksemplare läbi vaatamata) kätte. 4
5 On võimalik moodustada olemite kogumeid, millel puudub primaarne võti, millel üldse puudub võti. Kui isikuandmetes puuduvad passiandmed, siis nimed ja sünnikuupäev ei pruugi olla piisavad iga isiku üheseks identifitseerimiseks. Raamatukogudes on tihti sama kohaviidaga mitu antud raamatu eksemplari ja ühte konkreetset füüsilist raamatut ei saagi tunnuste kaudu identifitseerida. Kui rahaülekannet antud arveldusarvelt iseloomustab ainult ülekande number (mis on küll unikaalne antud arvelt tehtud ülekannete hulgas, aga mitte kogu panga kõigi ülekannete hulgas), siis ülekanne ei ole selle numbri järgi üheselt identifitseeritav. Selliseid olemite kogumeid, millel ei ole võtit, nimetatakse nõrkadeks olemikogumiteks (ingl.k. weak entity sets). Primaarse võtmega olemit nimetatakse siis tugevaks olemiks. Mõisted tugev-nõrk olem on seotud mõistetega domineeriv-alluv olem: ainult tugev olem saab olla domineeriv, nõrk olem peab olema vähemalt ühes seoses alluv olem. Nõrgal olemil peab olema tunnus (või tunnuste hulk), mille väärtused lubavad eristada ühe tugeva olemi juurde kuuluvaid nõrku olemeid omavahel. Nõrgale olemile saame tüüpiliselt moodustada võtme temaga eksistentsiaalselt seotud tugeva olemi võtme lisamise teel tema mingile tunnusele. Näiteks arveldusarve numbri lisamisel ülekande numbrile, saame ülekande üheselt kogu panga ulatuses identifitseerida. Sama lugu on tudengi eksamitega: kui eksami olemis on kirjas ainult kuupäev, ainekood ja hinne, siis koos temaga seotud tugeva olemi tudeng võtmega 'matriklinumber', moodustab paar ainekood, matriklinumber tüüpiliselt võtme. (Millal see nii ei ole?) Ka seosed võivad omada võtmeid. Kui seose mõlemas otsas on tugevad olemid, tuleb võtta vastavate olemite primaarsed võtmed ja nad moodustavad seose üheseks identifitseerimiseks vajaliku võtme. Mida teha, kui seose üks osaline on nõrk olem? 3. Graafiliste mudelite ülesmärkimise vahendid Graafiliste mudelite kujusid on palju. Enamlevinud on neist kaks: E-R mudel (millel on endal mitu ülesmärkimise viisi) ja UML klassimudel. Vaatame mõlemaid lähemalt. 3.1 E-R mudel E-R mudelitest ongi olemas ainult graafiline kuju. Neid kasutatakse mudeli esimese lähendi esitamiseks, et pärast teisendada see mingile muule kujule. Olemi tüüpi tähistatakse ristkülikuga, tunnused (atribuute) ovaalidega. Jooni kasutatakse nii atribuutide sidumiseks olemitüübiga mille tunnused nad on, kui ka olemitüüpide sidumiseks omavahel. Seostele olemite vahel pannakse romb, et sinna kirjutada seose nimi. Iga skeemi element peab omama nime. Osakond Juhatab Isik Osakonnanimi Number Eesnimi Perenimi IK 5
6 Et kõiki kirjeldatud mõisteid ka graafiliselt saaks kujutada, kasutatakse järgmisi tähistusi: Olem nõrk olem seos atribuut multiväärtustega atribuut Mitme elemendiga atribuut arvutatav e. virtuaalne totaalne seos atribuut Näide: SOTL Ship_of_the_line laeva tüüp 6
7 Kasutatakse mitmesuguseid graafilisi esitusi : Leidub palju E-R mudeli edasiarendusi. Hilisemad kannavad nime EER-mudel e. Enhanced Entity-Relationship model täiendatud ER mudel. Ülesanne: võtke kaks omavahel seotud mõistet ja püüdke neid modelleerida E.-R vahenditega. Näiteks: raamat ja selle autor, üliõpilane ja tema juhendaja, ruumid hoones ja neis paiknevad statsionaarsed arvutid, jne. Olete ülesandele valesti lähenenud, kui teie kahe olemi vahel polegi mingit seost. Kas vahel on üks või mitu seost? Kas seos on 1-1, 1-n, n-1 või n-m tüüpi? E-R mudeli ajaloost E-R mudeli pakkus välja P.Chen 1976.a. Kuigi algselt oli idee ühendada selleks ajaks juba väljakujunenud hierarhiline ja võrkmudel ja unifitseerida nende vahendid, on E-R mudel praegu tuntud põhiliselt kui süsteemianalüüsi ja andmebaasi konstrueerimise esimeste etappide vahend. Teda on püütud siduda protsesside kirjeldamise vahenditega ja välja töötatud meetodid tema baasil objekt-orienteeritud mudel saamiseks. Toimuvad iga-aastased E-R mudelile pühendatud konverentsid. Ülesandeid mõtlemiseks: 1. Mille poolest E-R mudelis käsitletav olemi tüübi mõiste erineb näiteks programmeerimises käsitletavast andmetüübi mõistest? 2. Millise ülesande lahendamiseks on vaja olemiks võtta konkreetne füüsiline raamat (sama raamatu teine koopia on teine olem)? Millisele ülesandele võiks vaja minna raamatu ühe väljaande olemit? 3. Kuidas modelleerida seoseid ÕIS-i järgmiste olemite vahel: Aine, Õppejõud, Tudeng, Eksam/arvestus. 4. Olgu Tudeng olemitüüp, mille eksemplarideks on kõik TÜ tudengid. Genereerige niipalju rekursiivseid seoseid nende vahele, kui suudate (võite teatava piirini eirata reaalsust). 3.2 UML klassimudel UML (Universal Modelling Language) on graafiliste vahendite komplekt, mis katab tarkvaratehnoloogia vajaduse mudelite järele. Selles komplektis on 13 mudelite tüüpi, millest antud kursuses tutvume ainult ühe: klassimudeliga. 7
8 Klassi mudel: Annab terminite sõnastiku nii IT meeskonna jaoks kui tellijaga suhtlemiseks Saame üksteisest aru, millest üldse räägime. Annab esimese mustandi andmebaasi skeemi loomise jaoks. Klassi diagramme kasutatakse nii analüüsis kui disaini etapis. Klassimudel on kõige enam kasutatav mudelitüüp UML-perekonnast. Klassi mudeli süntaks Olemeid kirjeldatakse ristkülikuna, mis üldjuhul jagatud 3 osaks: 1. olemi tüübi nimi 2. tema atribuudid, igal tüüp ja tunnus, kas on + avalik, - privaatne, # - kaitstud, võib puududa. 3. meetodid (mis andmemudelite skitseerimise etapis võivad puududa) Näiteks: Tudeng # Matrikli number + Eesnimi +Perekonnanimi + Sünnikuupäev ID-kaardi number Vanus () Seosed esitatakse joonega, kuhu peale kirjutatakse seose nimi ja otstesse aarsus. Viimane näitab, mitu antud olemi tüübi eksemplari võib antud seosega seotud olla. Võimalused: 0..1 kas 0 või 1 n..m n kuni m 1 parajasti 1 1..* vähemasti 1 0..* arv pole piiratud 8
9 Näide selgitustega e. puust ja punaselt : ( NB! Seosetüüpide puhul kasutatavaid tähistusi on mitmeid, enne kui asute mingit skeemi lugema, peate aru saama, millist tähistust kasutatakse. Järgnev on üks sageli esinev tähistuste komplekt. Tähistus, kus asemel kasutatakse 9
10 Kokkuvõtteks veel üks levinud tähistus: Olem ja tema atribuudid Parajasti üks olemi eksemplar osaleb seoses Seoses osaleb kas üks või mitte ühtegi antud olemi eksemplari Üks või enam olemi eksemplari osaleb seoses Seoses osaleb kas mitte ühtegi, üks või mitu olemi eksemplari Seoses osaleb mitu olemi eksemplar 10
Andmebaasid, MTAT loeng Normaalkujud
Andmebaasid, MTAT.03.264 6. loeng Normaalkujud E-R teisendus relatsiooniliseks Anne Villems Meil on: Relatsiooni mõiste Relatsioonalgebra Kus me oleme? Funktsionaalsete sõltuvuse pere F ja tema sulund
RohkemRelatsiooniline andmebaaside teooria II. 6. Loeng
Relatsiooniline andmebaaside teooria II. 5. Loeng Anne Villems ATI Loengu plaan Sõltuvuste pere Relatsiooni dekompositsioon Kadudeta ühendi omadus Sõltuvuste pere säilitamine Kui jõuame, siis ka normaalkujud
RohkemMicrosoft Word - Errata_Andmebaaside_projekteerimine_2013_06
Andmebaaside projekteerimine Erki Eessaar Esimene trükk Teadaolevate vigade nimekiri seisuga 24. juuni 2013 Lehekülg 37 (viimane lõik, teine lause). Korrektne lause on järgnev. Üheks tänapäeva infosüsteemide
RohkemSQL
SQL Teine loeng Mõtelda CREATE TABLE ( { INTEGER VARCHAR(10)} [ NOT NULL] ); Standard SQL-86 (ANSI X3.135-1986), ISO võttis üle 1987 SQL-89 (ANSIX3.135-1989) SQL-92 (ISO/IEC 9075:1992)
RohkemPealkiri
Andmebaasid II praktikum Andmebaaside administreerimine Andmete sisestamine KESKKOND, KASUTAJAD, ÕIGUSED Mõisted Tabelid, vaated, trigerid, jpm on objektid Objektid on grupeeritud skeemi Skeemid moodustavad
RohkemPealkiri
Graafilised mudelid ja nende koostamise vahendid MS Visio MYSQL Workbench (DB Designer) ER/Studio Data Architect Sybase PowerDesigner GRAAFILINE MODELLEERIMINE Mudel ja modelleerimine 3 11/3/2015 Matemaatiline
RohkemPealkiri
Andmebaasid (6EAP) I praktikum Mida praktikumides tehakse? Õpitakse SQL i Tehakse andmebaas ope (igas praktikumis natuke, kuni lõpuks saab valmis) Tehakse andmebaas edu (kui ope on valmis, tehakse edu,
RohkemSüsteemide modelleerimine: praktikum Klassiskeemid Oleg Mürk
Süsteemide modelleerimine: praktikum Klassiskeemid Oleg Mürk Klassiskeem (class diagram) Klass (class) atribuut (attribute) meetod (method) Liides (interface) meetod (method) Viidatavus (visibility) avalik
RohkemEksam õppeainetes "Andmebaasid I" (IDU0220) ja "Andmebaaside projekteerimine" (IDU3381)
Eksam õppeainetes "Andmebaasid I" (IDU0220) ja "Andmebaaside projekteerimine" (IDU3381) 1.Eksamiajad ja registreerumine Eksamiajad "Andmebaasid I" (IDU0220) Kuupäev Kellaaeg Ruum Maksimaalne osalejate
RohkemMicrosoft Word - TallinnLV_lihtsustatud_manual_asutuse_juhataja_ doc
Tallinna Linnavalitsuse sõnumisaatja kasutusjuhend asutuse juhatajale Sisukord 1. Süsteemi sisenemine...2 2. Parooli lisamine ja vahetamine...2 3. Ametnike lisamine ametiasutuse juurde...2 4. Saatjanimede
RohkemMicrosoft Word - RVLi juhend.doc
KINNITATUD peadirektori 23. mai 2008.a käskkirjaga nr 32 I. ÜLDSÄTTED EESTI RAHVUSRAAMATUKOGU RAAMATUKOGUDEVAHELISE LAENUTUSE JUHEND 1. Käesolev juhend sätestab raamatukogudevahelise laenutuse (edaspidi
RohkemEesti Muusika- ja Teatriakadeemia diplomite, akadeemiliste õiendite ja tunnistuste väljaandmise kord I Üldsätted 1. Käesolev eeskiri sätestab Eesti Mu
Eesti Muusika- ja Teatriakadeemia diplomite, akadeemiliste õiendite ja tunnistuste väljaandmise kord I Üldsätted 1. Käesolev eeskiri sätestab Eesti Muusika- ja Teatriakadeemias (edaspidi akadeemia) diplomi,
RohkemITI Loogika arvutiteaduses
Predikaatloogika Predikaatloogika on lauseloogika tugev laiendus. Predikaatloogikas saab nimetada asju ning rääkida nende omadustest. Väljendusvõimsuselt on predikaatloogika seega oluliselt peenekoelisem
Rohkemraamat5_2013.pdf
Peatükk 5 Prognoosiintervall ja Usaldusintervall 5.1 Prognoosiintervall Unustame hetkeks populatsiooni parameetrite hindamise ja pöördume tagasi üksikvaatluste juurde. On raske ennustada, milline on huvipakkuva
RohkemIFI6083_Algoritmid_ja_andmestruktuurid_IF_3
Kursuseprogramm IFI6083.DT Algoritmid ja andmestruktuurid Maht 4 EAP Kontakttundide maht: 54 Õppesemester: K Eksam Eesmärk: Aine lühikirjeldus: (sh iseseisva töö sisu kirjeldus vastavuses iseseisva töö
RohkemAndmebaasid, MTAT Andmebaasikeeled 11.loeng
Andmebaasid, MTAT.03.264 Andmebaasikeeled 11. loeng Anne Villems Eksamiaegade valimine Kas on vaja eksamiaega mai lõpus? I eksami aeg. valikud: 3., 4. või 5. juuni kell 10.00 II eksami aeg. 17. kell 12.00
RohkemSQL
SQL Kuues loeng 3GL inside 4GL Protseduurid Funktsioonid Tavalised Funktsioonid (üks väljund) Ilma väljundita Protseduurid Viitargumentide kasutamise võimalus Tabel-väljundiga Protseduurid Create function
RohkemÕppematerjalide esitamine Moodle is (alustajatele) seminar sarjas Lõunatund e-õppega 12. septembril 2017 õppedisainerid Ly Sõõrd (LT valdkond) ja Dian
Õppematerjalide esitamine Moodle is (alustajatele) seminar sarjas Lõunatund e-õppega 12. septembril 2017 õppedisainerid Ly Sõõrd (LT valdkond) ja Diana Lõvi (SV valdkond) Järgmised e-lõunad: 10. oktoober
Rohkem(Microsoft PowerPoint - seminar_6_n\365uded-ainemudel tagasiside.ppt [Compatibility Mode])
Tarkvara projekt seminar VI Eelmise iteratsiooni tagasivaade, testimine, installatsioonijuhend, järgmise iteratsiooni näited. Karel Kravik Administratiivset:protestid Probleem: protestide hulk ja kvaliteet
Rohkem4. KIRURGIA Üliõpilase andmed. Need väljad täidab üliõpilane Praktikatsükli sooritamise aeg Kirurgia praktikatsükkel Ees- ja perekonnanimi Matriklinum
4. KIRURGIA Üliõpilase andmed. Need väljad täidab üliõpilane Praktikatsükli sooritamise aeg Kirurgia praktikatsükkel Ees- ja perekonnanimi Matriklinumber E-posti aadress Telefoninumber Praktikatsükli läbimine.
RohkemDVD_8_Klasteranalüüs
Kursus: Mitmemõõtmeline statistika Seminar IX: Objektide grupeerimine hierarhiline klasteranalüüs Õppejõud: Katrin Niglas PhD, dotsent informaatika instituut Objektide grupeerimine Eesmärk (ehk miks objekte
RohkemE-õppe ajalugu
Koolituskeskkonnad MTAT.03.142 avaloeng Anne Villems September 2014.a. Põhiterminid Koolituskeskkonnad (Learning environments) IKT hariduses (ICT in education) E-õpe (e-learning) Kaugõpe (distance learning)
RohkemMicrosoft Word - ref - Romet Piho - Tutorial D.doc
Tartu Ülikool Andmetöötluskeel "Tutorial D" realisatsiooni "Rel" põhjal Referaat aines Tarkvaratehnika Romet Piho Informaatika 2 Juhendaja Indrek Sander Tartu 2005 Sissejuhatus Tänapäeval on niinimetatud
RohkemE-arvete juhend
E- arvete seadistamine ja saatmine Omniva kaudu Standard Books 7.2 põhjal Mai 2015 Sisukord Sissejuhatus... 3 Seadistamine... 3 Registreerimine... 4 E- arve konto... 5 Vastuvõtu eelistus... 5 Valik E-
Rohkem3D mänguarenduse kursus (MTAT ) Loeng 3 Jaanus Uri 2013
3D mänguarenduse kursus (MTAT.03.283) Loeng 3 Jaanus Uri 2013 Teemad Tee leidmine ja navigatsioon Andmete protseduuriline genereerimine Projektijuhtimine Tee leidmine Navigatsiooni võrgustik (navigation
RohkemIT infrastruktuuri teenused sissejuhatav loeng 00
IT infrastruktuuri teenused I385 Aine õppejõud: Katrin Loodus, Margus Ernits http://enos./~mernits Tallinn, 2014 Oluline info on aine vikis Kindlasti hoia silma peal aine vikil: https://wiki./ Sealt vali:
RohkemPowerPoint Presentation
Avaandmed Urmas Sinisalu Mis on avaandmed? Alus vs. Kohustus Avaandmed on kõigile vabalt ja avalikult kasutamiseks antud masinloetaval kujul andmed, millel puuduvad kasutamist ning levitamist takistavad
RohkemOperatsioonisüsteemi ülesanded
Praktikum 2 OPERATSIOONISÜSTEEMIDE MASSPAIGALDUS Operatsioonisüsteemide masspaigaldus Suure arvu arvutisüsteemide korral ei ole mõistlik operatsioonisüsteeme paigaldada manuaalselt. Operatsioonisüsteemide
RohkemTartu Ülikool
Tartu Ülikool Code coverage Referaat Koostaja: Rando Mihkelsaar Tartu 2005 Sissejuhatus Inglise keelne väljend Code coverage tähendab eesti keeles otse tõlgituna koodi kaetust. Lahti seletatuna näitab
RohkemMicrosoft Word - VOTA_dok_menetlemine_OIS_ doc
Varasemate õpingute ja töökogemuse arvestamine (VÕTA ) dokumentide menetlemise protsess ÕISis Koostanud: Ele Hansen Ele Mägi Tartu 2012 1. Aine ülekandmine-õppekavajärgne aine Varasemalt sooritatud aine
RohkemG aiasoft Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon ja hilisemad K
Programmi VERP ja Omniva Arvekeskuse liidese häälestamine ja arvete saatmine-lugemine VERP 6.3 ja VERP 6.3E Versioon 6.3.1.51 ja hilisemad Kasutaja juhend 2016 Sisukord 1. Sissejuhatus...3 2. Liidese häälestus...3
RohkemKINNITATUD Tartu Ülikooli rektori 4. septembri a käskkirjaga nr 13 (jõustunud ) MUUDETUD Tartu Ülikooli rektori 27. novembri a k
KINNITATUD Tartu Ülikooli rektori 4. septembri 2013. a käskkirjaga nr 13 (jõustunud 04.09.2013) MUUDETUD Tartu Ülikooli rektori 27. novembri 2014. a käskkirjaga nr 39 (jõustub 01.01.2015) Diplomite, residentuuri
Rohkemvv05lah.dvi
IMO 05 Eesti võistkonna valikvõistlus 3. 4. aprill 005 Lahendused ja vastused Esimene päev 1. Vastus: π. Vaatleme esiteks juhtu, kus ringjooned c 1 ja c asuvad sirgest l samal pool (joonis 1). Olgu O 1
RohkemVKE definitsioon
Väike- ja keskmise suurusega ettevõtete (VKE) definitsioon vastavalt Euroopa Komisjoni määruse 364/2004/EÜ Lisa 1-le. 1. Esiteks tuleb välja selgitada, kas tegemist on ettevõttega. Kõige pealt on VKE-na
RohkemMida me teame? Margus Niitsoo
Mida me teame? Margus Niitsoo Tänased teemad Tagasisidest Õppimisest TÜ informaatika esmakursuslased Väljalangevusest Üle kogu Ülikooli TÜ informaatika + IT Kokkuvõte Tagasisidest NB! Tagasiside Tagasiside
RohkemI Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Kons
I Generaatori mõiste (Java) 1. Variantide läbivaatamine Generaator (ehk generaator-klass) on klass, milles leidub (vähemalt) isendimeetod next(). Konstruktorile antakse andmed, mis iseloomustavad mingit
RohkemMicrosoft PowerPoint - EMCS13
EMCS piloot-projekt Raigo Veisberg Maksu- ja Tolliameti kaudsete maksude ja aktsiiside talitus TEEMAD Mis on EMCS EMCS käivitumine EMCS kasutamine ja selle võimalused E-saateleht Info edastamine EMCS infosüsteemi
RohkemEesti kõrgusmudel
Meie: 04.06.2002 nr 4-3/3740 Küsimustik Eesti maapinna kõrgusmudeli spetsifikatsioonide selgitamiseks Eestis on juba aastaid tõstatatud küsimus täpse maapinna kõrgusmudeli (edaspidi mudel) koostamisest
RohkemLoeng03
Loeng 03 Failiõigused ja -manipulatsioon Operatsioonisüsteemide administreerimine ja sidumine I233 Katrin Loodus, Tallinn 2015 Failid ja kataloogid Mis on fail? Linuxi laadsetes süsteemides on kõik failid
RohkemДЕЛОВОЕ ОБЩЕНИЕ
Tõhusa ja kaasahaarava õppe korraldamine kõrgkoolis 1. Teema aktuaalsus 2. Probleemid 3. Küsitlusleht vastustega 4. Kämmal 5. Õppimise püramiid 6. Kuidas edasi? 7. Allikad 1. Vene keele omandamine on
RohkemFRESENIUS ÕPPEKESKUS KIIRJUHEND
FRESENIUS ÕPPEKESKUS KIIRJUHEND SISUKORD 1. Kuidas saan Freseniuse õppekeskuksesse? 03 2. Kuidas sisse logida? 04 3. Mida teha, kui ma ei mäleta oma parooli? 05 4. Mida leian kodulehelt pärast sisselogimist?
RohkemFailiotsing: find paljude võimalustega otsingukäsk find kataloog tingimused kataloog - otsitakse sellest kataloogist ja tema alamkataloogidest tingimu
Failiotsing: find paljude võimalustega otsingukäsk find kataloog tingimused kataloog - otsitakse sellest kataloogist ja tema alamkataloogidest tingimused: faili nimi faili vanus faili tüüp... 1 Failiotsing:
RohkemVõistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal
Võistlusülesanne Vastutuulelaev Finaal CADrina 2016 võistlusülesannete näol on tegemist tekst-pilt ülesannetega, milliste lahendamiseks ei piisa ainult jooniste ülevaatamisest, vaid lisaks piltidele tuleb
RohkemMicrosoft Word - essee_CVE ___KASVANDIK_MARKKO.docx
Tartu Ülikool CVE-2013-7040 Referaat aines Andmeturve Autor: Markko Kasvandik Juhendaja : Meelis Roos Tartu 2015 1.CVE 2013 7040 olemus. CVE 2013 7040 sisu seisneb krüptograafilises nõrkuses. Turvaaugu
RohkemPowerPoint Presentation
Mahara võimalused Marju Piir Triin Marandi Tartu Ülikool 2016 E-portfoolio Kogumik õppija poolt loodud, valitud, järjestatud, reflekteeritud ja esitletud materjalidest, tõendamaks õpitust arusaamist ja
RohkemMS Word Sisukord Uue dokumendi loomine... 2 Dokumendi salvestamine... 3 Faili nimi... 4 Teksti sisestamine... 6 Klaviatuuril mitteleiduvat sümbolite l
MS Word Sisukord Uue dokumendi loomine... 2 Dokumendi salvestamine... 3 Faili nimi... 4 Teksti sisestamine... 6 Klaviatuuril mitteleiduvat sümbolite lisamine... 6 Uue dokumendi loomine Dokumendi salvestamine
RohkemSkriptimiskeeli, mida ei käsitletud Perl Python Visual Basic Script Edition (VBScript) MS DOS/cmd skriptid Windows PowerShell midagi eksootilisemat: G
Skriptimiskeeli, mida ei käsitletud Perl Python Visual Basic Script Edition (VBScript) MS DOS/cmd skriptid Windows PowerShell midagi eksootilisemat: GIMP Script-Fu 1 Skriptimiskeeli: Perl v1.0 loodud Larry
RohkemRühmatöö Moodle is Triin Marandi 2017 oktoober
Rühmatöö Moodle is Triin Marandi 2017 oktoober Kes on kasutanud rühmatööd? Nutitelefonid välja ja hääletama! www.menti.com KOOD: 14 10 00 https://www.mentimeter.com/s/1c1250be4e6b7c4ec7608a4fa6d7d591/3e66049189e0
Rohkem(Microsoft Word - T\366\366leht m\365isaprogramm 4-6 kl tr\374kkimiseks.doc)
4-6 KLASS 1 Minu nimi on Ma olen praegu Täna on 1. KÄRNERIMAJA JA LILLED Kirjuta või joonista siia kolm kärneri tööriista Kirjuta siia selle taime nimi, 1. TÖÖRIIST 2. TÖÖRIIST 3. TÖÖRIIST mida istutasid
RohkemMicrosoft PowerPoint - Keskkonnamoju_rus.ppt
Keskkonnakonverents 07.01.2011 Keskkonnamõju hindamine ja keskkonnamõju strateegiline hindamine on avalik protsess kuidas osaleda? Elar Põldvere (keskkonnaekspert, Alkranel OÜ) Kõik, mis me õpime täna,
RohkemAG informaatika ainekava PK
INFORMAATIKA AINEKAVA PÕHIKOOLIS Õppe- ja kasvatuseesmärgid Põhikooli informaatikaõpetusega taotletakse, et õpilane: 1) valdab peamisi töövõtteid arvutil igapäevases õppetöös eelkõige infot otsides, töödeldes
RohkemAbiarstide tagasiside 2016 Küsimustikule vastas 137 tudengit, kellest 81 (60%) olid V kursuse ning 56 (40%) VI kursuse tudengid. Abiarstina olid vasta
Abiarstide tagasiside 2016 Küsimustikule vastas 137 tudengit, kellest 81 (60%) olid V kursuse ning 56 (40%) VI kursuse tudengid. Abiarstina olid vastanutest töötanud 87 tudengit ehk 64%, kellest 79 (91%)
RohkemUudiseid k-meride abil bakterite leidmisest [Compatibility Mode]
Uudiseid k-meride abil bakterite leidmisest CLARK: fast and accurate classification of metagenomic and genomic sequences using discriminative k-mers(2015) Rachid Ounit, Steve Wanamaker, Timothy J. Close
Rohkemlvk04lah.dvi
Lahtine matemaatikaülesannete lahendamise võistlus. veebruaril 004. a. Lahendused ja vastused Noorem rühm 1. Vastus: a) jah; b) ei. Lahendus 1. a) Kuna (3m+k) 3 7m 3 +7m k+9mk +k 3 3M +k 3 ning 0 3 0,
RohkemMicrosoft PowerPoint - geodb_090507v1.ppt [Read-Only] [Compatibility Mode]
Eesti topograafiline andmekogu ja geoandmebaasi põhine topograafiliste andmete uuendamine Olev Veskimäe Topoandmete osakond Maa-amet Sisukord Geoandmebaas Uuendamine Kvaliteedi tagamine Vigade haldamine
RohkemMTAT Loeng 11 ( )
Reageerimisaeg. Otsingud tekstis, andmebaasis ja multimeedias. Professionaalsed otsingu liidesed. Visualiseerimine (1/37) Reageerimisaeg (2/37) Reageerimisaeg ja selle mõjud Reageerimisaeg Sekundite arv,
RohkemPraks 1
Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht, nimetage see ümber leheküljeks Praks6 ja 3.
RohkemMicrosoft Word - EHR.docx
earvekeskus E-ARVE TELLIMUSTE JUHEND 1 Sisukord E-arvete tellimused... 3 Klientide tellimused... 3 E-arve tellimuse lisamine... 3 E-arve tellimuse muutmine... 9 Minu tellimused... 10 Minu tellimuse sisestamine...
RohkemKursuseprogrammi vorm
Kursuseprogramm: rühm KAKLI 1kõ Ainekood: IFI6001 NIMETUS: ARVUTI TÖÖVAHENDINA Maht 5 EAP Kontakttundide orienteeruv maht: 24 Õppesemester: K Eksam Eesmärk Aine lühikirjeldus Õpiväljundid Hindamismeetodid
RohkemLisa 2 Kinnitatud Kambja Vallavalitsuse määrusega nr 11 PUUDEGA LAPSE HOOLDUS- JA SOTSIAALTEENUSTE VAJADUSE HINDAMISVAHEND Lapsevaema/hoold
Lisa 2 Kinnitatud Kambja Vallavalitsuse 08.03.2018 määrusega nr 11 PUUDEGA LAPSE HOOLDUS- JA SOTSIAALTEENUSTE VAJADUSE HINDAMISVAHEND Lapsevaema/hooldaja/kontaktisiku üldandmed Ees ja perekonnanimi Isikukood
RohkemVana talumaja väärtustest taastaja pilgu läbi
Vana talumaja väärtustest taastaja pilgu läbi 22.02.2019 Rasmus Kask SA Eesti Vabaõhumuuseum teadur Mis on väärtus? 1) hrl paljude inimeste, eriti asjatundjate (püsiv) hinnang asja, nähtuse või olendi
RohkemGRUPI-SMS Veebirakenduse kasutamise juhend Rakendus Elisa grupi-smsi rakendus Väljaandja Elisa Eesti AS Juhendi koostamise kuupäev Versioon
GRUPI-SMS Veebirakenduse kasutamise juhend Rakendus Elisa grupi-smsi rakendus Väljaandja Elisa Eesti AS Juhendi koostamise kuupäev 05.02.2018 Versiooni kuupäev 30.01.2018 1 SISUKORD 1. ÜLEVAADE... 3 1.1
Rohkem1. Üliõpilased 1.1 Tõendid Vali menüüst: Üliõpilased tõendid tõendite trükkimine. Avaneb vorm Tõendite trükkimine, vali tõendi liik Tõend õppim
1. Üliõpilased 1.1 Tõendid Vali menüüst: Üliõpilased tõendid tõendite trükkimine. Avaneb vorm Tõendite trükkimine, vali tõendi liik. 1.1.1 Tõend õppimise kohta TLÜ-s Seda tõendiliiki saab väljastada ainult
RohkemMicrosoft Word - RM_ _17lisa2.rtf
Maksu- ja Tolliamet Maksukohustuslane Vorm KMD INF Nimi Registri- või isikukood A-osa ANDMED VÄLJASTATUD ARVETE KOHTA Esitatakse koos käibedeklaratsiooniga maksustamisperioodile järgneva kuu 20. kuupäevaks
RohkemMicrosoft PowerPoint - loeng.ppt
Tarkvaraarendusprotsess Lektor Oleg Mürk olegm@webmedia.ee Webmedia AS www.webmedia.ee Teema Mille poolest erineb üksinda programmeerimine mitmekesi tarkvaraarendamisest? Mitmekesi programmeerimine Mitmekesi
RohkemMicrosoft Word - requirements.doc
Dokumendi ajalugu: Versioon Kuupäev Tegevus Autor 1.0 04.03.2008 Dokumendi loomine Madis Abel 1.1 09.03.2008 Kasutuslugude loomine Madis Abel 1.2 12.03.2008 Kasutuslugude täiendused Andres Kalle 1.3 13.03.2008
RohkemVeebipõhised andmebaasid ja otsi(ngu)mootorid Internet on Oluline, peagi peamine andmeallikas! 2/3 Eesti aktiivsest elanikkonnast kasutab;! 90% arvuti
Veebipõhised andmebaasid ja otsi(ngu)mootorid on Oluline, peagi peamine andmeallikas! 2/3 Eesti aktiivsest elanikkonnast kasutab;! 90% arvutikasutajatest kasutab ka ti;! 40% Eesti kodudest on vähemalt
RohkemInfix Operaatorid I Infix operaatorid (näiteks +) ja tüübid (näiteks ->) kirjutatakse argumentide vahele, mitte argumentide ette. Näiteks: 5 + 2, 2*pi
Infix Operaatorid I Infix operaatorid (näiteks +) ja tüübid (näiteks ->) kirjutatakse argumentide vahele, mitte argumentide ette. Näiteks: 5 + 2, 2*pi*r^2, Float -> Int Infixoperaatori kasutamiseks prefix-vormis
RohkemHoia oma arvuti turvaline ja kiire 1.Leia start nupust alustades Juhtpaneel 2.Juhtpaneeli aadressiribalt leia Kõik juhtpaneeli üksused 3.Avanenud tööa
Hoia oma arvuti turvaline ja kiire 1.Leia start nupust alustades Juhtpaneel 2.Juhtpaneeli aadressiribalt leia Kõik juhtpaneeli üksused 3.Avanenud tööaknas leia Windows Update 4.Lase arvutil kontrollida
RohkemMicrosoft Word - Vx610 EMV KASUTUSJUHEND.doc
MAKSETERMINALI KASUTUSJUHEND VERIFONE Vx610 GSM Kliendiabi: (0) 6711 444 (kõik nädalapäevad 24 h) Makseterminalide osakond: (0) 6711 411 (tööpäeviti kell 9.00 17.00) Faks: (0) 6711 420 Email: posgrupp@estcard.ee
RohkemMTAT Loeng 2 ( )
Disainiprotsessi juhtimine. Juhisdokumendid (1/28) Disaini protsess (2/28) Kasutajasõbraliku disaini protsess Disaini ülesanne on tagada tellijate ja tegijate ühtne arusaam süsteemi käitumisest ja välimusest
RohkemÕppimine Anne Villems, Margus Niitsoo ja Konstantin Tretjakov
Õppimine Anne Villems, Margus Niitsoo ja Konstantin Tretjakov Kava Kuulame Annet Essed ja Felder Õppimise teooriad 5 Eduka õppe reeglit 5 Olulisemat oskust Anne Loeng Mida uut saite teada andmebaasidest?
RohkemPealkiri
E-ga edasi! Tiia Ristolainen Tartu Ülikooli elukestva õppe keskuse juhataja 26.09.2013 E-kursuste arv Tartu Ülikoolis BeSt programmi toel TÜ-s loodud e-kursuste arv ja maht BeSt programmi toel TÜ-s loodud
RohkemAndmed arvuti mälus Bitid ja baidid
Andmed arvuti mälus Bitid ja baidid A bit about bit Bitt, (ingl k bit) on info mõõtmise ühik, tuleb mõistest binary digit nö kahendarv kahe võimaliku väärtusega 0 ja 1. Saab näidata kahte võimalikku olekut
RohkemAndmeturve
CORBA Sissejuhatus IDL CORBA struktuur Serveri ehitus Objekti adapter Lisateenused MEELIS ROOS 1 CORBA sissejuhatus CORBA Common Object Request Broker Architecture Üldine Objektipäringute Vahendaja Arhitektuur:)
RohkemP2P süsteemid
Gnutella Ajalugu Detsentraliseeritus Protokollist Paralleliseerimine Ujutamine Skaleeruvus Ultranoded Puuräsid DHT Muud MEELIS ROOS 1 Ajalugu Failivahetus P2P massidesse viija Napster tsentraalne süsteem
RohkemVL1_praks6_2010k
Biomeetria praks 6 Illustreeritud (mittetäielik) tööjuhend Eeltöö 1. Avage MS Excel is oma kursuse ankeedivastuseid sisaldav andmestik, 2. lisage uus tööleht (Insert / Lisa -> Worksheet / Tööleht), nimetage
RohkemJuhend nutiterminali seadistamiseks ja kaardimaksete vastuvõtmiseks Ingenico Link/2500 ja icmp
Juhend nutiterminali seadistamiseks ja kaardimaksete vastuvõtmiseks Ingenico Link/2500 ja icmp Terminali seadistamine Lülita telefonis või tahvelarvutis (edaspidi telefonis) sisse Bluetooth. (1) 1 1 Mudel
RohkemE-õppe tehnoloogiad kõrgkoolis E-learning Technologies in Higher Education MTAT
Interaktiivsusest e-õppes Anne Villems Seneca (4.-56.a. m.a.j.) Mitte sellepärast me ei söanda uusi asju katsetada, et asjad on keerulised, vaid kuna me ei söanda neid katsetada, on nad keerulised. It
Rohkem1. AKE Ajalise keerukuse empiiriline hindamine
http://kodu.ut.ee/~kiho/ads/praktikum/ 4. PSK Paisksalvestus. Loendamine Mõisteid Paisktabel (Hashtable, HashMap) Paisktabeli kasutamine loendamisülesannetes Paiskfunktsioon, kollisoonid (põrked) Praktikumitööd
RohkemPowerPointi esitlus
Konverents Terve iga hinna eest, 07.03.2013 Tervis ja haigus muutuvas maailmas Andres Soosaar Mis on meditsiin? Meditsiin on pikka aega olnud ruum, mille koordinaattelgedeks on tervise-haiguse eristus
RohkemTallinna Tehnikaülikool
Kehtestatud TTÜ nõukogu 21.11.2017 määrusega nr 13 ALGTEKST-TERVIKTEKST Redaktsiooni jõustumise kuupäev: 2018/2019 õppeaastast Üliõpilaste vastuvõtueeskiri Määrus kehtestatakse ülikooliseaduse 14 lg 3
RohkemSINU UKS DIGITAALSESSE MAAILMA Ruuter Zyxel LTE3302 JUHEND INTERNETI ÜHENDAMISEKS
SINU UKS DIGITAALSESSE MAAILMA Ruuter Zyxel LTE3302 JUHEND INTERNETI ÜHENDAMISEKS OLULINE TEAVE: LOE ENNE RUUTERI ÜHENDAMIST! Ruuter on sinu uks digitaalsesse maailma. Siit saavad alguse kõik Telia teenused
RohkemPowerPoint Presentation
Maamaksu infosüsteem (MAKIS) Maksustamishind Talumistasud Andres Juss Maa-ameti kinnisvara hindamise osakonna juhataja 13.11.2018 MAKIS eesmärk Kõik omavalitsused kasutavad veebipõhist maamaksu infosüsteemi
RohkemPowerPoint Presentation
HARIDUS 2006-2009 Tallinna Ülikool, organisatsioonikäitumine, magistrantuur Karjääri planeerimise seos karjäärialase tunnetatud võimekuse, töökontrollikeskme ja otsustusstiilidega Tallinna Tehnikakõrgkooli
RohkemX Window System tuntud kui: X11, X, X-Windows akendussüsteem/akendesüsteem rastergraafikat toetavatele ekraanidele UNIX-maailmas väga levinud mitmesug
X Window System tuntud kui: X11, X, X-Windows akendussüsteem/akendesüsteem rastergraafikat toetavatele ekraanidele UNIX-maailmas väga levinud mitmesugused realisatsioonid ka Windowsile erinevad realisatsioonid
RohkemTiia Salm 2011 Online kirjastus CALAMÉO Calameo kujutab endast on-line kirjastust, mis võimaldab oma dokumente avaldada e-raamatuna tasuta. Failid (Pd
Online kirjastus CALAMÉO Calameo kujutab endast on-line kirjastust, mis võimaldab oma dokumente avaldada e-raamatuna tasuta. Failid (Pdf, Word, Excel, PowerPoint, Open Office) tuleb esmalt keskkonda üles
RohkemIMO 2000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, aprillil a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a 2, a 3,
IMO 000 Eesti võistkonna valikvõistlus Tartus, 19. 0. aprillil 000. a. Ülesannete lahendused Esimene päev 1. Olgu vaadeldavad arvud a 1, a, a 3, a 4, a 5. Paneme tähele, et (a 1 + a + a 3 a 4 a 5 ) (a
RohkemAutomaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2
Automaatjuhtimise alused Automaatjuhtimissüsteemi kirjeldamine Loeng 2 Laplace'i teisendus Diferentsiaalvõrrandite lahendamine ilma tarkvara toeta on keeruline Üheks lahendamisvõtteks on Laplace'i teisendus
RohkemMida räägivad logid programmeerimisülesande lahendamise kohta? Heidi Meier
Mida räägivad logid programmeerimisülesande lahendamise kohta? Heidi Meier 09.02.2019 Miks on ülesannete lahendamise käigu kohta info kogumine oluline? Üha rohkem erinevas eas inimesi õpib programmeerimist.
RohkemMAJANDUSAASTA ARUANNE aruandeaasta algus: aruandeaasta lõpp: sihtasutuse nimi: Sihtasutus AKADEEMIAKE registrikood: tän
MAJANDUSAASTA ARUANNE aruandeaasta algus: 01.01.2015 aruandeaasta lõpp: 31.12.2015 sihtasutuse nimi: registrikood: 90008057 tänava nimi, maja ja korteri number: Vaksali 21-30 linn: Tartu maakond: Tartumaa
RohkemMatemaatilised meetodid loodusteadustes. I Kontrolltöö I järeltöö I variant 1. On antud neli vektorit: a = (2; 1; 0), b = ( 2; 1; 2), c = (1; 0; 2), d
Matemaatilised meetodid loodusteadustes I Kontrolltöö I järeltöö I variant On antud neli vektorit: a (; ; ), b ( ; ; ), c (; ; ), d (; ; ) Leida vektorite a ja b vaheline nurk α ning vekoritele a, b ja
RohkemVõrguväljaanded ja veebiarhiveerimine
e24.ee folklore.ee delfi.ee www.ut.ee www.delfi.ee ut.ee Teeme ISE: harilikud hoidised virtuaalsetest viljadest veebiarhiivi riiulil Jaanus Kõuts, Eesti Rahvusraamatukogu 17.09.2013 Kogemused http://archive.org
RohkemPRESENTATION HEADER IN GREY CAPITALS Subheader in orange Presented by Date Columbus is a part of the registered trademark Columbus IT
PRESENTATION HEADER IN GREY CAPITALS Subheader in orange Presented by Date Columbus is a part of the registered trademark Columbus IT Täisautomatiseeritud ostujuhtimise lahenduse loomine Selveri näitel
RohkemANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Mitmemõõtmeline statistika Kairi Osula 2017/kevad
ANOVA Ühefaktoriline dispersioonanalüüs Treeningu sagedus nädalas Kaal FAKTOR UURITAV TUNNUS Factorial ANOVA Mitmefaktoriline dispersioonanalüüs FAKTOR FAKTOR Treeningu sagedus nädalas Kalorite kogus Kaal
RohkemMicrosoft PowerPoint - Lisa 5 koolituse materjalid
03. detsember, 2009 Piirangutest vabaks IT-ga või IT-ta? Heiti Mering Heiti.mering@ee.fujitsu.com Eero Elenurm eero@elenurm.net Piirangud või võimalused? Millised on meie oskused? Millised on meie teadmised?
Rohkem1. Eesti keele B2-taseme eksamiks ettevalmistamisele suunatud kursus Algus OÜ 2. Õppekavarühm: võõrkeeled ja -kultuurid. Õppekava õp v lju d d sa skus
1 Eesti keele B2-taseme eksamiks ettevalmistamisele suunatud kursus Algus OÜ 2 Õppekavarühm: võõrkeeled ja -kultuurid Õppekava õp v lju d d sa skus e kaupa: : Kuulamine -, (uudised, intervjuud, filmid,
RohkemWord Pro - digiTUNDkaug.lwp
/ näide: \ neeldumisseadusest x w x y = x tuleneb, et neeldumine toimub ka näiteks avaldises x 2 w x 2 x 5 : x 2 w x 2 x 5 = ( x 2 ) w ( x 2 ) [ x 5 ] = x 2 Digitaalskeemide optimeerimine (lihtsustamine)
Rohkem