Ezt megerősítette a szerbiai közszolgálati televízió helyszínen tartózkodó tudósítója is. Szerint 700-800 kamion vár arra, hogy átléphesse a szerb-horvát határt, ugyanakkor nemrég kapták azt az információt, hogy nem a teljes teherforgalmat, hanem csak a romlandó árut szállító járműveket engedik át. A lezárt közúti határátkelőről – eddig kizárólag ezt vehették igénybe a teherjárművek – a kamionokat is az autópályára terelik, ezért itt mindkét irányba újabb sáv megnyitásával igyekeznek a forgalmat átengedni. A zalai rendőrség jelezte azt is: ezen a határátkelőn egyre nagyobb az autóbusz-forgalom, ugyanis utazási irodák kínai, illetve dél-koreai turistáknak olyan európai buszos körutakat szerveznek, amelyek általában a prágai repülőtérről indulnak és Letenyén keresztül viszik az ázsiai utasokat tovább dél felé. Horvát Autópálya Lezárás / Hot Wheels Autópálya. Kiemelt kép: Afp A 14, 5 kilométeres szakaszon az elmúlt hónapokban a befejező munkák zajlottak. A fejlesztéssel teljes hosszban megvalósult az autópályás összeköttetés Budapest és Pozsony között.
Horvátország nyaraló Horvátország rijeka IHO - Közút - Pénteken ideiglenesen lezárják az M7-es letenyei határátkelőjét Pula horvátország Horvátország részben feloldotta a határzárat a Belgrád-Zágráb autópályán | Omis horvátország Hatalmas dugók alakultak ki Horvátországban a tengerpart mellett végigvezető A1-es autópályán és az ország más útjain is, sok helyen lezárások vannak és csak személyautók közlekedhetnek az erős szél miatt. A horvát autópályakezelő honlapja szerint: Az A1-eset lezárták az erős szél miatt Sveti Rok és Posedarje között. Index - Belföld - Lezárás, óriási dugók a horvát tengerparti sztrádán. Gornja Plocánál Split irányába 9 kilométeres kocsisor áll; Zadar (Zára) 2-es lehajtójánál Zágráb felé 5 kilométeres a dugó; Sveti Roknál Split irányába szintén 5 kilométeres sor áll. Nem lehet eljutni Pag szigetére és onnan vissza, lezárták a hidat. Az A6-os, Rijeka (Fiume) és Zágráb közti autópályán csak személygépjárművek közlekedhetnek. És a DC8-as adriai főútra sem mehetnek fel buszok és teherautók Bakar és Novi Vinodolski, illetve Karlobag és Sveta Marija Magdalena között.
Pénteken délután három órán át zárva lesz az M7-es autópálya letenyei határátkelője felújítási munkálatok miatt - írta a rendőrség a honlapján. Pénteken 12 óra 30 perctől 15 óra 30 percig a letenyei autópálya-átkelő horvát oldalán folyó karbantartási és felújítási munkák miatt lesz zárva a határátkelő és az oda vezető, mindkét irányú útszakasz. Pénteken délután három órán át zárva lesz a letenyei határátkelő. Forrás: MTI/Varga György A lezárás ideje alatt az autópálya teljes forgalmát átterelik a letenyei közúti határátkelőre. A forgalomkorlátozás ideje alatt a Horvátország irányába közlekedőknek az M7-es autópályán lévő, változtatható jelzésképű táblák, valamint az ideiglenesen kihelyezett közúti jelzőtáblák utasításai szerint kell az autópályáról letérniük a közúti átkelő irányába, az M70-es autóút és a 7-es főút felé.
A Horvátországba utazók többsége autóval indul nyaralni. Legtöbbször ez a legpraktikusabb utazási mód, rugalmasságot biztosít kirándulások esetére és önellátás alkalmával szinte ez az egyetlen választási lehetőség. Az alábbiakban a legfontosabb autós tudnivalókat foglaljuk össze. Melyik útvonalon induljunk? A magyar autós általában Letenyénél (Goričan) lépi át a határt Horvátország felé, majd az A4 autópályán keresztül Zágráb irányába halad tovább. Baranya megyéből indulóknak Mohács, Drávaszabolcs vagy Barcs határátkelője lehet a jó választás innen az A3 autópálya elérése után szintén Zágráb a köztes úticél. Az ingyenes Zágráb elkerülőt követően, a forgalmas A1 autópálya vezet a tenger felé, az út a Bosiljevo csomópontnál ágazik Dalmácia, Split (A1) és Isztria, Rijeka (A6) felé. Az út nagy részét tehát autópályán tehetjük meg. A pályáról a megfelelő lehajtót elhagyva már általában nincs sok hátra, viszonylag jó minőségű helyi utakon közelíthetjük meg a tengert. Akik spórolni szeretnének az útiköltségen, Karlovacnál letérhetnek az autópályáról, és az 1. számú főúton (Li č ka magistrala) haladhatnak tovább dél felé, a Plitvicei-tavak mellett.
Top hírek A horvátországi autópálya díjak idén is azonosak, a 2020-as árakkal. Jelen pillanatban az alábbi árakkal kell számolni. Elvileg jövőre, vagyis 2023-ban szűnnek meg a fizetőkapuk. A horvátországi autópályadíjak egy útra vannak meghatározva. Ha Budapest irányából a tengerpartra tartunk, Letenyén lépjük át a horvát-magyar határt. A határtól az A4-es autópályán haladva érjük el Zágrábot. Zágráb előtt van egy fizetőkapu. A zágrábi körgyűrű ingyenesen használható. Zágráb végétől indul az A1-es autópálya mely Split irányában tart. Ha Dalmácia az úticél az A1-es autópályán vezetünk, míg el nem érjük a kihajtási pontot. Ha a Kvarner térségbe vagy az Isztriára tartunk, Karlovac után az A6-os autópályán folytatjuk utunkat. Mivel több autópálya szakaszon haladunk míg elérjük a végső célállomást, így a különálló szakaszok díjait össze kell adni. Autópályadíjak – szezonon kívüli – személygépkocsira Horvátországi autópályadíjak személygépkocsira, egy útra!
Twitter 'spam' De miért nem RDBMS (+SQL)? Miért nem RDBMS? Például… 'Big Data' problémáknál általában létezik természetes (részleges) rendezési szempont o Természetes: a nemtriviális analízisek ebben a sorrendben működnek o Pl. idő (idősor-analízis) Relációs modell: sorok sorrendje? Következmény: véletlenszerű hozzáférés diszkről Az "optimális" hozzáférési mintához képest lassú Mint létni fogjuk, ingyenebéd persze nincs. A normalizált séma igen lassú lehet… [3] Nagyvállalati adattárházak? Jellemzően igen komoly ETL "Válaszidő"-követelmények o Régi adatok aggregálása/törlése/archiválása Strukturálatlan adatok nem jellemzőek Drágák… Nem lehet későbbi analízisre "leborítani" az adatokat Analízis eszközök? Példa: R o De lehetne SPSS, SAS, h. d. Excel is Kulcsrakész függvények mediántól a neurális hálókig De: csak memóriában tárolt adattípusok, nem hatékony memóriakezelés Vizualizáció? A klasszikus megoldások erősen támaszkodnak létező tárolási és analízis-megoldásokra Jellemzően statisztikai leképezések o Önmagában Big Data problémára vezethető vissza Feltáró adatanalízis (EDA): GPU támogatás?
ritka adat analízis). Ezen folyamat eredményeképp az informatikai szektor is megváltozott. A piacon egyre nagyobb az igény olyan ún. adat tudós (data scientist) szakemberek iránt, akik az adatok megfelelő feldolgozását és értelmezését el tudják végezni, megfelelő gyakorlati és elméleti ismeretekkel rendelkeznek a gráf elemző és gépi tanulási módszerekről. A tárgy gyakorlati példákon keresztül vezeti be a hallgatókat a különösen nagy adattömegek elemzésének és adatbányászatának világába. Tematika röviden: Jupyter/iPython notebooks, Python/R alapok, Scikit-learn/SparkML, statisztikai alapfogalmak, feltáró elemzések (pandas, numpy, scipy, Dato), adattisztítás, klaszterezés, dimenzió csökkentés, osztályozás, ajánlórendszerek, deep learning, adatvizualizáció és prezentáció Big Data hallgatói labor: Csapatban valós problémákon dolgozhatnak a hallgatók. A feladatok közé tartozik Big Data versenyfeladatok megoldása és ilyen versenyeken való részvétel. A tehetségesebbek valós ipari projektek megvalósításába is bekapcsolódhatnak.
Twitter 'spam' RDBMS? • 'Big Data' problémáknál általában létezik természetes (részleges) rendezési szempont • Természetes: a nemtriviális analízisek ebben a sorrendben működnek • Pl. idő (idősor-analízisek) • Relációs modell: sorok sorrendje anatéma • Következmény: véletlenszerű hozzáférés diszkről • Az "optimális" hozzáférési mintához képest lassú Normalizált séma: lassíthat! [3] Nagyvállalati adattárházak? • Jellemzően igen komoly ETL • "Válaszidő"-követelmények • Régi adatok aggregálása/törlése/archiválása • Strukturálatlan adatok nem jellemzőek • Drágák… • Nem lehet későbbi analízisre "leborítani" az adatokat Analízis eszközök? • Példa: R • Kulcsrakész függvények mediántól a neurális hálókig • De: csak memóriában tárolt adattípusok, nem hatékony memóriakezelés Vizualizáció? • A klasszikus megoldások erősen támaszkodnak létező tárolási és analízis-megoldásokra • Jellemzően statisztikai leképezések • Önmagában Big Data problémára vezethető vissza • Feltáró adatanalízis (EDA): GPU támogatás?
Mitől más a Big Data? A legfrissebb publikációkat átnézve a Big Data három megkülönböztető tulajdonsággal rendelkezik: adatmennyiség (volume), adatsokszínűség (variety) és gyorsaság (velocity). Néhányan, mint például a "Bundesverbands Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V. (BITKOM) vagyis az Információgazdaságtan, telekommunikáció és új médiák egyesület tanulmányának szerzői szerint az új típusú elemzési lehetőségek is a Big Data sajátosságaihoz tartoznak (lásd 1. ábra). Ahhoz, hogy a Big Datát egyáltalán értelmes használni tudjuk, elengedhetetlenek az új elemzési módszerek. A probléma ott keresendő, hogy mind strukturált, mind strukturálatlan adatok rendelkezésre állnak. A strukturált adatok olyan adatok, melyek meghatározott adatformátummal rendelkeznek, és ennek köszönhetően nagyobb mennyiségben is egyszerűen és automatikusan kiértékelhetőek. Erre a legegyszerűbb példa egy Excel tábla adatainak elemzése – például az elnyert új megbízásokat adott hónapban értékesítők szerinti bontásban tartalmazó lista, mely pivottáblák segítségével kényelmesen kiértékelhető.
Mindemellett a házi feladatok megoldása csoportosan történik, így "mankóként" adott esetben lehet a másik csapattag(ok)ra támaszkodni. A tárgy tematikája tekintetében komplementer a 'Big Data' elemzési eszközök nyílt forráskódú platformokon c. tárggyal. Így javasolt a két társtárgy együttes felvétele, vagy egymás után elvégzése (tetszőleges sorrendben). A társtárgyak felvétele egymástól függetlenül is lehetséges.
'Big Data' elemzési módszerek 2015. 09. 09. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A félévről Előadók, közreműködők o dr. Pataricza András o Dr. Horváth Gábor o Kocsis Imre (op. felelős) o Salánki Ágnes o Bolgár Bence [email protected], IB418, (+36 1 463) 2006 1 ZH (terv: 12. okt. hét), 40% Házi feladat o Kiadás: ~5. hét Google Trends: "Big Data" MI AZ A "BIG DATA"? Definíció [1] Adatkészletek, melyek mérete nagyobb, mint amit regisztrálni, tárolni, kezelni és elemezni tudunk a "tipikus" ("adatbáziskezelő") szoftverekkel. o Illetve a tipikus elemző szoftverekkel. Hol van ennyi adat? Időben/populáción ismétlődő megfigyelések o Web logok o Telekommunikációs hálózatok o Kis(? )kereskedelemi üzletmenet o Tudományos kísérletek (LHC, neurológia, genomika, …) o Elosztott szenzorhálózatok (pl. "smart metering") o Járművek fedélzeti szenzorai o Számítógépes infrastruktúrák o… Gráfok, hálózatok o Közösségi szolgáltatások Hol van ennyi adat?
Első lépésként kezdje a modern adattárházzal, amely az összes adatot egy helyen teszi elérhetővé bármilyen méret mellett, és az összes felhasználó számára beszédes betekintő adatokat kínál. Időjárás előrejelzés mallorca 15 napos 3