Часто задаваемые вопросы

 

    ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

https://faq-ru.ru             

 

Как выбрать уровень детализации


Level of Detail — Википедия

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

LOD (англ. Levels Of Detail — уровни детализации) — приём в программировании трёхмерной графики, заключающийся в создании нескольких вариантов одного объекта с различными степенями детализации, которые переключаются в зависимости от удаления объекта от виртуальной камеры. Другой метод заключается в использовании одной основной, «грубо приближенной», модели и нескольких внешних надстроек к ней. Каждая последующая надстройка к основной модели дополняется элементами детализации пропорционально номеру надстройки. То есть на самом большом расстоянии будет отображаться единственная главная модель объекта. С приближением же последнего к камере игрока к конвейеру отрисовки будут последовательно подключаться последующие надстройки деталей.

Смысл приёма заключается в том, что отображать высокодетализированные объекты, находящиеся на большом расстоянии от виртуальной камеры, нецелесообразно, затратно по вычислительным ресурсам. Использование LOD способно существенно снизить требования к ресурсам компьютера при выводе графики на экран, будь то рендеринг или вывод в реальном времени[1]. С использованием LOD, впрочем, связан широко распространённый баг, при котором на ближних планах отображается низкополигональная модель объекта.

Статические и динамические методы детализации[править | править код]

Существуют два подхода к управлению детализацией: статический и динамический LOD-уровень.[2][3]

  • Статический LOD — уровни создаются на этапе препроцессинга и имеют фиксированное разрешение.
  • Динамический LOD — создание структуры данных, из которой геометрия с нужной детализацией может быть извлечена в реальном времени во время визуализации.

Динамические LOD системы, например, ROAM (Real-time Optimally Adapting Meshes) и RQT (Restricted Quadtree Triangulation).[4]

Примеры использования LOD — игры Готика 1, Готика 2, Готика 3, Two Worlds, Half-Life 2, TES4: Oblivion, Арена Онлайн, Ведьмак 3: Дикая Охота, серия Grand Theft Auto.

ru.wikipedia.org

Принципы координации при выборе одежды

 

Поделиться

Поделиться

Твитнуть

Класснуть

В этой статье я предлагаю вам рассмотреть базовые законы, на которых строится подбор одежды. Зная их, вы научитесь грамотно координировать свой гардероб, подбирать такие вещи, в которых вы будете выглядеть самым лучшим образом, независимо от вашего возраста и типа фигуры.

 

Существует четыре принципа координации. Это:

- уровни детализации

- принципы объёма

- схожие формы

- связанные линии

 

Всё выше перечисленное оказывает непосредственное влияние при подборе одежды или аксессуаров. Начнём с уровней детализации.

 

Уровни детализации

Уровни детализации одежды охватывают материал, фасон и декор. Есть три уровня детализации.

 

Уровень 1

Более формальная одежда – от деловой до вечерней. Ткани, которые нуждаются в особом уходе (от ручной стирки до химчистки). Ювелирные изделия, отличающиеся особым блеском, или имеющие элегантный классический стиль, бриллианты, жемчуг. Декорированные камнями туфли. Из материалов: шёлк, атлас, тончайшая натуральная шерсть, ткани с блеском, с богатым декором, прозрачные ткани.

 

Уровень 2

Повседневная одежда, но не мешковатая, приближённая к смарт-кэжуалу. Ткани, за которыми легко ухаживать (машинная стирка). Украшения, которые подходят для ношения на каждый день. Материалы: высококачественный хлопок, хлопок с эластаном, деним, стрейч деним, вискоза, кашемир, плотная шерсть. Балетки, лоферы, туфли/сапоги из кожи или замши без лишнего декора.

 

Уровень 3

Одежда, подходящая для отдыха, объёмная, мешковатая, плотная, или носящая неформальный характер. Материалы: флис, вельвет, деним с потёртостями, хлопок более низкого качества, трикотаж. Спортивная одежда. Кроссовки, кеды, кроксы, шлёпанцы, грубые ботинки.

 

Вы можете носить одежду уровня 2 с уровнем 1 или с аксессуарами уровня 3, но не смешивайте уровень 1 с уровнем 3 (исключение – если вы творческая личность, обладающая бунтарским характером). Именно поэтому в вашем гардеробе элементы из хлопка, имеющие неформальный стиль, никогда не подружатся с более формальным атласом или с тонким жакетом. Вот почему кроссовки не работают с костюмами и жемчугами, а макияж выглядит глупо в тренажёрном зале.

 

 

Для повышения уровня ваших футболок, выбирайте модели из хлопка с эластаном, а не только из чистого хлопка, и убедитесь, что они имеют фактуру высокого качества. Обратите внимание на топы с декорированной зоной декольте, это придаст им более формальный вид, вы сможете их легче сочетать с жакетами.

Топ с длинными рукавами из серого трикотажа (изображение в левой части рисунка, второе снизу) имеет более низкую степень элегантности, чем серый топ (изображение в правой части рисунка, крайнее снизу), имеющий гладкую текстуру и небольшой блеск.

 

С юбками из шёлка или атласа носите кардиган из шерсти или вискозы, но не из простого хлопка, который имеет неформальный вид. Подбирайте одежду, которая более соответствует друг другу, имеет одинаковую степень элегантности.

 

Также отдельно следует рассмотреть те случаи, когда одежда имеет формальный фасон, например, платье-футляр, жакет, но неформальный принт или материал. Допустим, есть юбка-карандаш, но из вельвета или с цветочным принтом. Вас могут начать одолевать сомнения, к какому уровню детализации относится эта юбка. Ведь её фасон формальный, а материал и принт – нет. Уместен ли в ансамбле с данной юбкой верх из хлопка и кроссовки.

 

Если вы думаете о степени элегантности, не забывайте, что можно носить одежду, имеющую разные уровни детализации. Всё зависит от того, куда вы будете её носить. Например, симпатичное платье с цветочным принтом в сочетании с кедами будет иметь кэжуальный вид, но совсем по-другому вы будете выглядеть, если выберете под это платье обувь на каблуке.

 

Принты и структура ткани могут изменить назначение одежды, сделав её более или менее формальной.

 

Как видите, чем выше контрастность принта, тем менее он формален, больше стремится к кэжуалу. Светлая одежда менее формальна, т.е. она меньше подходит для создания рабочего вида, чем тёмная одежда. Чем больше цветов вы добавите в свой ансамбль, тем менее формальным он станет.

 

Прямые линии более формальны, чем изогнутые линии, потому что они больше передают силуэт и структуру – вот, почему прямая юбка выглядит более формально, чем пышная юбка округлой формы.

 

Вы, наверняка, замечали, что большинство вечерних платьев (особенно те, которые демонстрируют звёзды на красной ковровой дорожке), как правило, однотонные, без принтов. Это потому что они относятся к формальной одежде, которая предназначена для формальных (официальных) мероприятий. Обратите также внимание на материалы, из которых шьются подобные платья – это ткани с блеском (шёлк), или прозрачные, лёгкие.

Реальность такова, что вы всегда должны рассматривать все элементы одежды сразу – текстуру, цвет, блеск, принт и т.д., принимая решение, формальная это одежда или нет, подходит она или нет для конкретного события. В конце концов, многое зависит от вашей личности, образа жизни.

 

Принципы объёма

Одно из важнейших правил, о котором, правда, часто забывают – это принцип объёма. Если вы крупной комплекции, то в слишком объёмных вещах вы будете выглядеть даже больше, чем вы есть на самом деле. А в слишком маленьких, обтягивающих фигуру вещах вы рискуете выглядеть вульгарно и пошло. Если вы миниатюрная и хрупкая, в слишком объёмной одежде, вы можете, наоборот, потеряться. 

 

Не правда ли, всё предельно просто? Но очень часто, если две вещи не связаны в единый комплект, люди подбирают одну вещь объёмную по отношению к другой. И это правильно. Но, запомните, не надевайте несколько объёмных вещей одновременно, пусть в ансамбле будет только одна объёмная вещь.

 

 

Схожие формы

Формы элементов одежды и аксессуаров должны работать в гармонии между собой. Эта гармония достигается за счёт их схожести. Вы могли часто наблюдать данный принцип координации, выбирая украшения. Например, колье в виде перевёрнутого треугольника идеально подходит под V-образный вырез.

Часто детали в одежде имеют сходство между собой. Например, форма карманов повторяет форму подола и т.п.

 

Посмотрите, как выглядит одежда с элементами схожей формы и с элементами разной формы.

 

 

Связанные линии

Этот принцип координации в одежде похож на предыдущий. Он заключается в том, что линии одежды в вашем ансамбле должны иметь одинаковое направление, чтобы вы выглядели привлекательно и гармонично.

 

modagid.ru

Какой уровень детализации допустим?

  • Погружение в тестирование. Jedi point

    Начало: 23 марта 2020

  • Техники локализации плавающих дефектов

    Начало: 23 марта 2020

  • Логи как инструмент тестировщика

    Начало: 23 марта 2020

  • Тестирование REST API

    Начало: 23 марта 2020

  • Python для начинающих

    Начало: 25 марта 2020

  • Chrome DevTools: Инструменты тестировщика

    Начало: 26 марта 2020

  • SQL: Инструменты тестировщика

    Начало: 26 марта 2020

  • Азбука IT

    Начало: 26 марта 2020

  • Консольные утилиты Android: инструменты тестировщика

    Начало: 26 марта 2020

  • Git: инструменты тестировщика

    Начало: 26 марта 2020

  • Командная строка: инструменты тестировщика

    Начало: 26 марта 2020

  • Практикум по тест-дизайну 2.0

    Начало: 27 марта 2020

  • Selenium IDE 3: стартовый уровень

    Начало: 27 марта 2020

  • Тестирование юзабилити (usability)

    Начало: 1 апреля 2020

  • Школа тест-менеджеров v. 2.0

    Начало: 1 апреля 2020

  • Тестирование производительности: JMeter 5

    Начало: 3 апреля 2020

  • Программирование на C# для тестировщиков

    Начало: 3 апреля 2020

  • Школа для начинающих тестировщиков

    Начало: 9 апреля 2020

  • Автоматизация функционального тестирования

    Начало: 10 апреля 2020

  • Тестирование веб-приложений 2.0

    Начало: 10 апреля 2020

  • Английский для тестировщиков

    Начало: 13 апреля 2020

  • Комплексная система подготовки к сертификации ISTQB FL (КСП ISTQB)

    Начало: 13 апреля 2020

  • Автоматизатор мобильных приложений

    Начало: 15 апреля 2020

  • Тестирование мобильных приложений

    Начало: 15 апреля 2020

  • Тестирование безопасности

    Начало: 15 апреля 2020

  • Selenium WebDriver: полное руководство

    Начало: 17 апреля 2020

  • Программирование на Java для тестировщиков

    Начало: 17 апреля 2020

  • Первый Онлайн ИНститут Тестировщиков

    Начало: 20 апреля 2020

  • Школа Тест-Аналитика

    Начало: 22 апреля 2020

  • Организация автоматизированного тестирования

    Начало: 24 апреля 2020

  • Программирование на Python для тестировщиков

    Начало: 24 апреля 2020

  • SQL для тестировщиков

    Начало: 14 мая 2020

  • www.software-testing.ru

    Выбор правильного типа расчета…. Практика бизнес-анализа на QlikView, Qlik Sense, Tableau

    Сегодня в Tableau есть несколько форм расчета:

    Основные расчеты

    Данные расчеты записываются как часть запроса, созданного Tableau и, следовательно, выполняются в источнике данных. Они могут быть выполнены либо в детализации источника данных (расчет на уровне строк) либо на уровне детализации визуализации (совокупность расчета).

    Уровень детализации выражений

    Как и основные расчеты, уровень детализации выражений также записывается как часть запроса, созданного с помощью Tableau и, следовательно, выполняется в источнике данных. Разница заключается в том, что LOD (уровень детализации) выражения могут работать при детализации, отличной от источника данных или визуализации. Они могут выполняться на более детальном уровне (с помощью INCLUDE), менее детальном уровне (через EXCLUDE) или на полностью независимом уровне (через FIXED).

    Табличные расчеты

    Табличные расчеты выполняются по возвращению запроса и, следовательно, могут работать только над значениями, которые находятся в наборе результатов запроса.
    Одна из проблем, с которыми сталкиваются новички в Tableau, это понимание того, какой тип расчета использовать для данной задачи. Этот пост посвящен внесению некоторой ясности в то, как определить этот тип. Мы делаем это путем сравнения типов различных расчетов друг с другом.

    №1 – Основной расчёт против табличного расчета

    При попытке выбрать между основными и табличными расчетами, встает важный вопрос: «Есть ли все значения данных, необходимые для визуализации?» Если ответ «да», то вы можете рассчитать результат без дальнейшего взаимодействия с источником данных – чаще всего это значительно быстрее, так как меньше данных следует обрабатывать (т.е. мы просто производим расчет с использованием совокупных значений из набора результатов). Если вы не сделаете этого, то у вас не останется выбора, кроме как перейти к основному источнику данных для расчета ответа.

    Рассмотрим пример, когда мы спрашиваем: «Что такое 90-й перцентиль вашего порядка детализации, показанный по стране»:

    Обе стороны этой панели управления отвечают на вопрос, если бы вы были просто заинтересованы в значении 90-го перцентиля и не было необходимости в определении дальнейших выводов – в этом случае диаграмма слева будет оптимальной. Она обеспечивает минимальный набор результатов (один номер на каждую страну) с помощью базовой совокупности PCT90 ([Продажи]), которая рассчитывается в базовом источнике данных.
    Тем не менее, если вы хотите получить дальнейшее результаты (например, определить детали распространения и выявлять посторонние значения) или добавить другие совокупности (например, вы также хотели бы определить медианные значения), то с помощью диаграммы можно сделать это без последующих запросов. Первоначальный запрос возвращает все записи деталей заказа (зеленые точки), предоставляет все данные, необходимые для вычисления локально 90-й перцентили, а также для изучения других результатов.
    Одним из ключевых моментов этого поста является то, что именно расположение визуализации имеет значение. Как уже обсуждалось выше, именно визуализация будет влиять на то, сколько данных изначально вернется из источника данных, и это является важным фактором при определении вашего подхода. Тем не менее, бывают ситуации, когда даже при наличии всех необходимых данных в наборе результатов невозможно получить нужную визуализацию с помощью расчетной таблицы. Таким образом, вы также должны спросить, позволяет ли именно визуализация использовать расчетную таблицу.


    Рассмотрим следующий пример, в котором мы запрашивает разницу продаж за год в двух форматах — один в виде диаграммы, а другой в виде таблицы:

    Верхняя половина данной панели управления легко получается с помощью расчетной таблицы — просто продублируйте поле [Продажи] и примените быстрый расчет разницы таблицы, перейдите к параметру [Дата Заказа]. В то же время, если вы попытаетесь преобразовать эту структуру вычисления в таблицу, все сведется к следующему:

    Вы поймете, что невозможно достигнуть определенного вида с расчетной таблицей, так как вам необходимы параметры Года с параметром Имена измерений, вложенного в него. Tableau не может блокировать строку «разница в продажах» относительно 2013 года, поэтому в этом примере единственный возможный вариант заключается в использовании основных расчетов:
    [Продажи 2013]
    IF YEAR([Order Date]) = 2013 THEN [Sales] END
    [Продажи 2014]
    IF YEAR([Order Date]) = 2014 THEN [Sales] END
    [Разница]
    SUM([2014 Sales]) – SUM([2013 Sales])
    Такой подход позволяет получить только параметры Имена измерений, которые вы можете сортировать для их соответствия требованиям вида.

    #2 – Основные расчеты против уровня детализации выражения

    Если у нас не будет всех данных, необходимых для визуализации, нужно пропустить расчет через источник данных. Это означает, что необходимо использовать базовые расчеты или выражение LOD. Но как выбрать? Здесь важно понимать, соответствует ли детализация запроса именно детализации визуализации или детализации источника данных.

    Основные расчеты могут быть выполнены либо в виде расчетов на уровне строк, либо в виде совокупности расчетов – таким образом они могут только ответить на вопросы о детализации источника данных или на уровне детализации визуализации. Уровень детализации выражений с другой стороны может ответить на вопросы в любой детализации.
    Рассмотрим следующий пример, где мы спрашиваем, что такое 90-й перцентиль продаж на уровне детализации заказа по сравнению с уровнем общего заказа.

    Если вы знакомы с набором данных Tableau Superstore, вы знаете, что он представляет собой один ряд данных для каждой позиции каждого заказа. Так что, если мы рассматриваем вопрос, приведенный выше, мы определяем:
     Детализацию источника данных: Детали заказа
     Детализацию визуализации: Страна
     Детализацию левой диаграммы: Детали заказа
     Детализацию правой диаграммы: Заказ

    Таким образом, для левой диаграммы мы можем решить эту проблему методом базового расчета — PCT90 ([Продажи]) — однако для правой диаграммы мы должны сначала подсчитать детали заказа до уровня заказа, а затем выполнить совокупность перцентиля. Таким образом, мы должны использовать уровень детального выражения:
    [Сумма продаж, включая заказы]
    {INCLUDE [Order ID] : SUM([Sales])}
    Затем мы можем использовать ту же совокупность, как указано выше — PCT90 ([Сумма продаж, включая заказы]) – для определения ответа. На следующей диаграмме приведены пояснения, как работает выражение LOG:

    Обратите внимание, что мы используем выражение INCLUDE так, чтобы заказы, которые распределены между странами, были распределены правильно и не учитывались дважды. Некоторые читатели могут предпочесть решить эту проблему с помощью выражения FIXED – в этом случае мы должны были бы написать:
    [Сумма продаж, включая заказы]
    {INCLUDE [Country], [Order ID] : SUM([Sales])}
    Это было бы рациональным для требуемой диаграммы, но будет ограничивать вашу адаптивность изменений группировки под какой-либо параметр – например, по регионам или по типу доставки.

    #3 – Расчетные таблицы против уровня детализации выражения

    Данное решение многих сбивает с толку, однако процесс выбора между расчетной таблицей и выражением LOD такой же, как и для расчётной таблицы относительно основного расчета. Стоит спросить:

    Рассмотрим следующий пример, когда мы спрашиваем, что такое 90-й перцентиль продаж на уровне общего порядка, показанного по стране:

    Вы заметите, что это почти идентично вопросу, заданному в пункте 1 выше. Единственное отличие в том, что расчет перцентиля производится на основе общего заказа, а не деталей заказа. Фактически можно реализовать диаграмму с левой стороны, на самом деле это та же диаграмма, что и с правой стороны в №2. Мы уже знаем, что детализация этой проблемы отличается от источника данных и визуализации – таким образом, мы должны использовать выражение LOD.
    Диаграмма с правой стороны такая же, как и с правой стороны в №1, однако точки представляют собой заказы, а не детали заказа. Это осуществляется просто путем изменения детализации визуализации (поменять местами ID строки с ID заказа в поле Детали). Поскольку расчетные таблицы сохраняют логику расчетов отдельно от объема и направления расчетов, даже не нужно менять расчет – просто вычислите с помощью ID заказа.
    Это может оказаться слишком сложно, что приведет к неуверенности в ответе на наши вопросы о процессе решения, поэтому иногда вы можете решить проблему в одностороннем порядке, пока позже не введете осложнение. Рассмотрим следующий пример, когда мы спрашиваем, для каждой возрастной группы, какой процент от болезней создает каждую учетную запись для болезни:

    Очевидно, что это процент от общей задачи, и можно очень быстро устранить эту проблему с помощью расчета быстрой таблицы поверх вкладки «Болезни». Тем не менее, когда мы затем добавим сложность, позволяя пользователю осуществлять фильтрацию по конкретной болезни, мы увидим следующее:

    Это происходит вследствие того, что набор результатов больше не содержит все необходимые нам данные – фильтр удалил расчетные данные пациента для других заболеваний. Вы могли бы решить эту проблему, создав фильтр расчетной таблицы:
    [Фильтр болезни]
    LOOKUP(MIN([Disease]), 0) расчет с использованием болезни
    Или вы можете использовать выражения LOD, зная, что ФИКСИРОВАННЫЕ вычисления выполняются перед параметром фильтрации. Во-первых, необходимо обработать общее количество людей в возрастной группе:
    [Общее количество пациентов относительно болезни]
    {FIXED [Age]:SUM([Patient Count])}
    После этого вы можете вычислить общий %:
    [Общий процент]
    SUM([Patient Count])/SUM([Total Patients per Disease])

    #4 – В расчете будет учитываться только таблица

    Наконец, нам нужно добавить одну окончательную концепцию для нашего процесса принятия решений. Есть несколько категорий проблем, которые можно решить только с помощью расчетной таблицы:
     Иерархия
     Рекурсия (например, сумма нарастающим итогом)
     Скользящие расчеты (например, скользящее среднее)
     Междурядные расчеты (например, период относительно расчетного периода)
    Итак, вопрос, который нужно поставить в этом случае: «Требует ли моя проблема использования иерархии, рекурсии, скользящих расчетов или же междурядных расчетов?»


    Это происходит вследствие того, что расчетная таблица может выводить несколько значений относительно каждого раздела данных, в то время как LOD и основные выражения выводят одно значение для каждого раздела/группы данных. Рассмотрим следующую задачу, где мы спрашиваем, как часто акции били рекорды относительно данных за прошлый год:

    Здесь требуется рекурсивное вычисление: мне нужно рассмотреть все предыдущие значения, прежде чем сказать, что это новый максимум. Мы можем сделать это с помощью функции RUNNING_MAX. Таким образом, мы сначала рассчитаем максимальное значение на сегодняшний день:
    [Запись по дню]
    RUNNING_MAX(AVG([Close])) расчет с использованием дня
    Затем на уровне дня мы должны отметить те дни, когда рекорд был побит:
    [Расчет дня, когда был побит рекорд]
    IF AVG([Close]) = [Record to Date] THEN 1 ELSE 0 END
    И, наконец, нам нужно подсчитать эти дни:
    [Общее время, на протяжении которого рекорд был побит]
    RUNNING_SUM([Count Days Record Broken]) расчет с использованием дня.

    Ключевые моменты, вынесенные из всего этого:
     Нет верного решения проблемы. Ответ всегда «зависит от …», но процесс принятия решений поможет вам начать выбор правильного подхода.
     Расположение вопросов в визуализации имеет значение – так как его изменение предполагает необходимость изменения типа расчетов.
     Существуют ситуации, когда различные решения работают по-разному в зависимости от объема и сложности данных, от сложности вопроса и требуемого расположения.
     Всегда есть место компромиссам, которые стоит рассмотреть (производительность по отношению к гибкости и простоте). Хорошее правило – это когда вы можете выбрать любые два.


    Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

    Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

    на Ваш сайт.

    biadvice.ru

    Выбор объектов прогнозирования и уровня детализации

    ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3
    Выбор объектов прогнозирования и уровня детализации

    Цель работы – приобретение навыков выполнения расчетов с помощью методик ABC и XYZ-анализа.

    Краткая теоретическая справка

    Один из наиболее сложных вопросов в области прогнозирования заключается в выборе объекта исследования и уровня детализации. При этом необходимо определить будут ли прогнозироваться обобщающие показатели, характеризующие финансовый результат организации или необходимо составлять прогнозы факторных переменных. Более детальные прогнозы имеют безусловное аналитическое преимущество, однако требуют больших трудовых и финансовых затрат. Для выбора уровня детализации могут быть использованы метод АВС и XYZ-анализа.

    Метод АВС-анализа основан на делении определенной совокупности объектов по удельному весу каждой группы, определяемому по тому или иному выбранному показателю. АВС-анализ основан на принципе Парето, который означает, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата.

    Число групп при проведении АВС-анализа может быть любым, но наибольшее распространение получило деление рассматриваемой совокупности на три группы: А, В и С (75:20:5), чем и обусловлено название метода (ABC-Analysis).

    Группа А включает незначительное число объектов с высоким уровнем удельного веса по выбранному показателю, группа В - среднее число объектов со средним уровнем удельного веса по выбранному показателю, группа С - большое число объектов с незначительной величиной удельного веса по выбранному показателю.

    Экономический смысл применения АВС-анализа в прогнозных исследованиях сводится к сокращению трудоемкости. Необходимо наиболее тщательным образом прогнозировать товары и услуги, относящиеся к группе А. Таким образом может быть достигнут максимальный эффект при минимальных затратах. Алгоритм проведения АВС-анализа может быть представлен в виде следующего алгоритма:

    1. Определение цели анализа

    2. Определение объектов анализа

    3. Определение параметра для дифференциации объектов

    4. Сортировка объектов анализа в порядке убывания значения параметра.

    5. Деление на группы А, В и С.

    Для определения принадлежности выбранного объекта к группе необходимо:

    • определить долю каждого объекта,

    • рассчитать кумулятивную долю,

    • присвоить значения групп выбранным объектам.

    1. Интерпретация результатов

    Для выделения групп объектов (А, В, С) могут быть использованы различные подходы, наиболее распространенными же являются эмпирический подход и метод касательных. Эмпирический подход заключается в разделении объектов на группы на основе усредненных результатов ранее проведенных исследований, наиболее распространенным является разделение на группы, представленные в таблице .

    Таблица 1 - Разбиение объектов анализа на группы

    Наименование группы

    Характеристика диапазона

    Группа А

    Включает примерно 15% объектов, которые определяют 75% результата.

    Группа В

    35% объектов, которые обеспечивают до 20% результата

    Группа С

    Около 50% объектов, которые обеспечивают 5% результата

    Для разбиения на группы также может быть использован метод касательных, предложенный Лукинским В.С. Предполагает выполнение следующие последовательности действий:

    Этап 1 - На основе данных таблицы отсортированной по убыванию построим кумулятивную кривую.

    Этап 2 – Соединим начало и окончание графика прямой ОZ.

    Этап 3 – Проведем касательную к кривой АВС, параллельную прямой ОZ.

    Точка касания N разделит группы А и В.

    Этап 4 - Теперь соединим точки N и Z и проведем касательную к кривой АВС-анализа, параллельную NZ. Точка касания K разделяет группы В и С.

    Преимущество метода в его гибкости, простоте и наглядности. Недостатком можно назвать сложность его автоматизации.

    Рисунок 1– Графическая иллюстрация метода касательных

    Одновременно с АВС используется XYZ-анализ. Основная идея XYZ-анализа состоит в группировании объектов по стабильности спроса, оцениваемого коэффициентом вариации.

    . (1.15)

    Коэффициент вариации рассчитывается по формуле 1.15, в которой участвуют:

    • значение параметра по оцениваемому объекту за каждый интервал;

    • среднее значение параметра по оцениваемому объекту анализа за указанный период;

    • число интервалов указанного периода.

    В качестве параметра как правила выступает объем продаж. Результатом XYZ –анализа является группировка товаров по трем категориям, исходя из стабильности их поведения:

    • категория Х – это группа товаров, характеризующиеся стабильной величиной потребления и высокой степенью прогнозирования. Коэффициент вариации не превышает 10%;

    • категория Y включает объекты с колебанием продаж от 10 до 25%;

    • к категории Z относятся объекты с нерегулярным спросом, значение коэффициента вариации по которым превышает 25%.

    Объединение результатов АВС и XYZ-анализа позволяет сформировать эффективные решения для каждой типовой группы. Для прогнозирования спроса на товары групп АХ, ВХ и СХ рекомендуется использовать количественные методы. Группы АY, BY, CY характеризуются нерегулярным спросом, что обуславливает необходимость использования комбинированных методик прогнозирования, основанных на сочетании математических подходов и интуитивно-логического анализа, прогнозирование объектов категорий AZ, BZ, CZ целесообразно применять экспертный подход.

    Рассмотрим возможность практической реализации методов АВС, ХYZ- анализа в среде MS Excel.

    Алгоритм выполнения расчетов

    1. Составить таблицу с исходными данными

    Таблица 1 – Исходные данные

    Наименование товара

    Объем продаж, т.р.

    ИТОГО за 1 квартал

    январь

    февраль

    март

    ноутбук Toshiba A660-181

    945 410.92

    961 148.68

    1 036 132.97

    ноутбук Toshiba L670-15M

    984 796.00

    872 978.40

    1 047 182.10

    ноутбук Toshiba L655-14J

    866 785.29

    1 042 062.57

    937 396.89

    ноутбук HP Compaq Mini CQ10

    821 998.10

    942 604.80

    1 041 031.60

    ноутбук HP Mini 210-2000er

    830 358.20

    911 174.76

    856 087.00

    ноутбук HP Mini 110-3100er

    729 068.66

    884 821.50

    889 985.60

    ноутбук Acer AOD255-2BQrr

    736 085.73

    826 247.79

    921 645.90

    ноутбук Acer AO753-U341ss

    389 240.54

    547 760.20

    1 075 447.80

    ноутбук Acer AOD255-2BQrr

    429 478.60

    741 863.40

    572 784.70

    ноутбук Acer AO532H-2DBK

    493 860.30

    649 020.40

    530 318.50

    ноутбук Sony VPC-M13M1R/P

    338 511.40

    599 182.70

    734 636.80

    ноутбук Sony VPC-M13M1R/L

    441 274.69

    607 812.93

    623 102.74

    ноутбук Sony VPC-M13M1R

    477 330.84

    696 157.22

    438 818.95

    ноутбук Asus EeePC 1001PX

    505 559.90

    468 336.70

    492 033.80

    ноутбук Asus EeePC 900AX

    322 333.90

    406 149.40

    528 966.60

    ноутбук Asus EeePC 1001PX

    251 226.62

    344 745.52

    533 520.26

    ноутбук Samsung N150-KA02

    541 881.60

    193 549.90

    384 810.42

    ноутбук Samsung N145-JP01

    280 140.00

    333 625.00

    381 965.00

    ноутбук Samsung N150-JP04

    278 859.70

    296 152.90

    388 759.80

    ноутбук Samsung N150-JP01

    361 660.00

    345 546.10

    249 920.80

    ноутбук eMachines 250-01G16i

    254 094.50

    234 383.40

    316 476.40

    электронная книга iRiver Story EB02

    197 041.70

    188 686.70

    233 503.80

    электронная книга ViewSonic VEB620-B

    172 143.70

    153 479.60

    211 204.40

    электронная книга PocketBook 301

    128 116.00

    183 171.70

    215 736.00

    коммуникатор Acer E101

    148 111.80

    147 255.80

    163 568.20

    телеприемник TV-tuner Beholder

    93 629.70

    79 715.30

    123 497.10

    веб-камера Logitech WebCam C120

    2 124.40

    2 174.00

    2 476.30

    веб-камера Genius Eye 312

    3 170.00

    2 784.60

    3 288.40

    веб-камера Genius iSlim 1320

    2 031.90

    2 726.30

    3 301.40

    веб-камера Microsoft LifeCam

    2 545.50

    2 606.00

    2 779.90

    принтер Samsung ML-1665

    62 963.50

    66 624.10

    61 495.40

    принтер HP LaserJet P2055dn

    54 725.90

    56 390.40

    56 983.10

    принтер Xerox Phaser 3140

    71 144.30

    70 394.40

    68 845.10

    принтер HP LJ P4515

    61 838.60

    65 138.20

    64 405.90

    принтер HP Color LJ CP1215

    55 044.30

    62 365.30

    68 626.60

    принтер Samsung CLP-325

    23 337.20

    17 756.50

    16 531.70

    принтер Epson S22

    42 401.70

    46 896.80

    38 200.90

    сканер Epson Perfection V330 Photo

    93 924.10

    82 654.10

    94 895.70

    сканер HP ScanJet 5590C (L1910A)

    38 363.90

    39 740.30

    41 536.60

    клавиатура Genius SlimStar 330, Multimedia

    8 150.00

    8 850.00

    9 769.00

    клавиатура Genius KB06X

    11 357.89

    14 979.00

    16 496.10

    клавиатура Genius KB110

    14 638.40

    17 561.20

    14 244.70

    клавиатура Genius G235

    13 178.70

    11 048.80

    15 531.50

    клавиатура Genius LuxeMate 325B

    9 019.31

    10 111.80

    9 672.30

    клавиатура Genius SlimStar 335

    7 270.00

    5 180.00

    5 059.00

    клавиатура Genius SlimStar 320

    5 765.00

    5 645.00

    5 340.00

    клавиатура Logitech DeLuxe 250

    9 751.70

    8 616.70

    7 534.00

    клавиатура Mitsumi Classic KFK-EA4XY

    7 030.00

    8 950.00

    8 230.00

    мышь Asus UT200 Optical USB Black

    2 437.00

    2 474.10

    2 134.30

    мышь Asus WT400 Cordless

    3 425.50

    3 860.10

    2 875.00

    мышь Asus BX700 Bluetooth Laser

    2 183.20

    3 151.70

    3 679.80

    мышь Asus GX800 Laser USB

    8 772.00

    9 003.80

    9 729.20

    мышь Genius NetScroll 110 Optical

    9 545.90

    9 924.30

    12 726.80

    мышь Genius Xscroll Optical

    2 063.20

    5 419.40

    6 746.30

    мышь Genius NetScroll 100X Optical

    3 222.00

    4 226.40

    3 380.30

    пульт ДУ Genius Media Pointer

    6 099.79

    8 494.45

    7 039.75

    мышь Logitech B110 Optical Mouse

    7 136.40

    8 720.90

    8 424.50

    мышь Logitech LS1 Laser Mouse

    3 849.70

    3 707.70

    4 240.00

    мышь Logitech RX1000 Laser

    7 576.75

    5 710.04

    6 072.15

    мышь Microsoft Wireless Mobile Mouse 3500

    10 828.60

    11 063.20

    12 361.60

    мышь Microsoft Arc, беспроводная

    5 032.44

    5 423.45

    7 622.07

    геймпад Genius G-08XU

    2 055.00

    2 525.10

    1 635.70

    геймпад Genius MaxFire Grandias

    4 256.80

    4 582.00

    6 008.20

    руль Genius Speed Wheel 3 с виброотдачей

    1 359.70

    1 152.90

    959.80

    руль Genius Speed Wheel 5 Pro

    998.10

    604.80

    1 031.60

    руль Genius Speed Wheel RV

    1 085.73

    1 247.79

    945.90

    1. Определить суммарный объем продаж за 1 квартал по каждому покупателю и общий объем продаж за квартал по всем покупателям с помощью функции =СУММ()

    1. Определить долю каждого покупателя в общем обороте

    1. Отсортировать таблицу по убыванию по критерию «Доля в общем обороте». Для этого необходимо выделить область таблицы, зайти в раздел «ДАННЫЕ» и выбрать пункт «СОРТИРОВКА».

    1. Расчет кумулятивной доли, т.е. доли в обороте нарастающим итогом:

    1. Для разбиения совокупности данных на группы АВС необходимо создать блок вспомогательных ячеек:

    Затем в ячейку Н3 введите формулу:

    =ЕСЛИ(G3$B$75,"С","B"))

    Формулу необходимо растянуть на весь диапазон ячеек столбца «АВС группа».

    1. Для разбиения совокупности данных на группы XYZ необходимо определить коэффициент вариации (см.формула), который позволяет судить о стабильности спроса.

    Рекомендуется использовать распределение следующего порядка:

    • Группа Х – объекты, коэффициент вариации значение по которым не превышает 10%.

    • Группа Y – объекты, коэффициент вариации значение по которым составляет 10-25%.

    • Группа Z - объекты, коэффициент вариации значение по которым превышает 25%

    В ячейки I3 и J3 необходимо ввести следующие формулы:

    I3: =СРЗНАЧ(B3:D3)

    J3: =(КОРЕНЬ(((B3-I3)^2+(C3-I3)^2+(D3-I3)^2)/3))/I3

    Формулы необходимо растянуть на весь диапазон ячеек соответствующего столбца.

    1. Для присвоения категории X, Y, Z необходимо создать блок вспомогательных ячеек:

    Затем в ячейку K3 введите формулу:

    =ЕСЛИ(J3$B$78,"Z","Y"))

    Формулу необходимо растянуть на весь диапазон ячеек соответствующего столбца.

    1. Для объединения результатов АВС и XYZ анализа в ячейку L3 необходимо ввести формулу: =СЦЕПИТЬ(h5,K3)

    Формулу растянуть на весь диапазон ячеек соответствующего столбца. Для повышения наглядности результатов анализа можно воспользоваться инструментом «УСЛОВНОЕ ФОРМАТИРОВАНИЕ».

    Предварительно выделив соответствующую область ячеек (L3:L68), нажмите . В появившемся диалоговом окне выберите пункты «ПРАВИЛА ВЫДЕЛЕНИЯ ЯЧЕЕК»/ «РАВНО»

    В появившемся диалоговом окне выберите желаемый цвет для выделения ячеек.

    После нажатия ОК повторите аналогичную операцию для других групп:

    AX, BX, CX; AY, BY, CY; AZ, BZ, CZ.

    gigabaza.ru

    Выбор уровня детализации

    Тема : «Выбор уровня детализации»

    Уровни детализации  ВС.

    Вопросы технологии построения моделей ВС решены в настоящее  время лишь частично. Процесс создания моделей вообще не подлежит полной формализации. Это объясняется в  первую очередь чрезвычайным многообразием  систем и целей моделирования.

    На начальных стадиях  разработки необходимо конкретизировать цели моделирования и последовательно  выполнить ориентацию, стратификацию, детализацию и локализацию. По результатам  конкретизации цели моделирования  выявляются характеристики и зависимости, которые должны быть определены с  помощью моделирования. Подавляющее  число моделей ориентируется  на анализ ВС при их использовании  по прямому назначению, то есть в  качестве средств обработки и  хранения данных.

    При разработке модели ВС ключевой проблемой является правильный выбор  уровня детализации. Можно всю ВС представить в виде одного элемента или дифференцировать на отдельные  функциональные блоки, узлы, устройства и так далее. В вычислительной технике в качестве систем рассматриваются  на нижнем уровне логические элементы, такие как схемы дизъюнкции, конъюнкции и другие.

    На следующем уровне в  роли систем выступают цифровые устройства – регистры, сумматоры. Дешифраторы  и другие комбинационные схемы, которые  образуются путем определенных соединений логических элементов. На очередном  уровне системами являются отдельные  функциональные устройства – процессоры, контроллеры, накопители и так далее.

    Наиболее широко исследуется  системный уровень, на котором в  качестве системы рассматривается  ВС, а ее элементами считаются функциональные устройства.

    На более высокий уровень  поднимается модель сети ЭВМ. Здесь  в качестве элементов могут выступать  отдельные машины. Наконец, к самому высокому уровню можно отнести модели совокупностей сетей ЭВМ.

    В модель ВС могут включаться средства, не имеющие физической  связи с основными устройствами, а также люди, принимающие непосредственное участие в технологическом процессе обработки данных. Именно при моделировании  ни системном уровне под заявкой  целесообразно понимать требование на выполнение одной программы, одного цикла выполнения программы по обработке  запроса пользователя или определенного  количества исходных данных.

    Последовательности  моделей.

    При решении вопроса о  конкретизации понятия заявки и  выборе уровня детализации следует  рассмотреть возможность разработки последовательности моделей. Это означает, сто вначале проектируется и  используется для решения задачи модель первого порядка сложности. На основе опыта ее исследования строится модель второго порядка сложности, которая обладает более глубоким уровнем детализации, большим числом составляющих и параметров. Вторая модель может быть модификацией первой или полностью отличается от нее по своему решению.

    В случае необходимости создается  модель третьего порядка сложности. Этот процесс продолжается до тех  пор, пока не будет получена модель. Которую можно считать наиболее подходящей для достижения поставленных целей. Принцип создания итерационной последовательности моделей наиболее целесообразен при проектировании новых ВС.

    Изложенный принцип предполагает продвижение по стратам сверху вниз. В противоположность этому принципу можно использовать продвижение  снизу вверх: для функционального  устройства, у которого слабо изучены  зависимости выходных параметров от входных воздействий, сначала строятся модели его элементов, после их анализа  строится модель устройства, с помощью  которой определяют те зависимости, которые в последствии используют для определения в качестве элемента исследуемой системы.

    Декомпозиция  системы.

    После решения вопроса  об уровне детализации надо изучить  возможность расчленения ВС на подсистемы и создания самостоятельных моделей  отдельных подсистем.

    Задача декомпозиции системы  в общем случае не является тривиальной. Разделение системы можно произвести по функциональной обособленности подсистем  или по минимуму функциональных связей. В последнем случае имеется в  виду не только количество, но  направленность и мощность связей. Например, можно  расчленить две подсистемы, связанные  прямой связью, но нельзя членить подсистемы, имеющие как прямые, так и обратные связи. Мощность информационной связи  можно оценить пропускной способностью. При декомпозиции не должно быть потеряно свойство системы -  ее целостность.

    Применение принципа декомпозиции системы позволяет распараллелить процесс моделирования. При использовании  принципов последовательности и  декомпозиции моделей следует руководствоваться  критерием: чем меньше составляющих имеет модель, тем проще ее исследование.

     

    Тема: « Преобразование алгоритмов»

    Представление алгоритмов.

    Общий поток поступающих  в ВС заявок целесообразно подразделить на однородные потоки. Одним из основных критериев дифференцирования потоков  является характер технологического процесса обработки данных по заявке – это, в первую очередь, последовательность использования ресурсов ВС по обслуживанию заявки, то есть маршрут заявки. Дополнительными критериями могут служить любые другие параметры заявок: интенсивность поступления заявок в систему, количество обрабатываемых данных, приоритеты и так далее.

    При анализе маршрутов  заявок для всех автономных устройств  следует руководствоваться организацией технологического процесса, установленного для данной ВС, а для всех комплексных устройств — программами. Программа является наиболее полным и точным предписанием любых операций по вводу-выводу и обработке данных для всех устройств ВС, работающих в комплексном режиме.

    Для построения модели вместо программ следует использовать их алгоритмы с той или другой степенью детализации.

     При выборе уровня  детализации алгоритма следует  выделить операции обработки, ввода-вывода, команды перехода, обеспечивающие разветвление алгоритма, и операции обращения к другим программам, в том числе и к программам операционной системы. Алгоритм удобно изображать в виде блок-схемы или графа. Далее необходимо определить трудоемкости выполнения отдельных блоков и вероятности разветвления алгоритма.

    В реальных программах условия перехода по той или другой ветви алгоритма определяются по результатам предшествующей обработки данных. При моделировании обработка данных не производится, а отмечается только сам факт обработки и фиксируется ее длительность. Поэтому в алгоритме, подготовленном для моделирования, следует задать для всех точек разветвления вероятность перехода по каждому из возможных направлений.

    Точное определение трудоемкостей  выполнения отдельных блоков алгоритма  и вероятностей переходов путем  специальных многократных испытаний  алгоритма в однопрограммном  режиме работы ЭВМ.

    Необходимые сведения получают путем анализа программ и обрабатываемых данных. Если программы представлены на алгоритмическом языке, то для определения трудоемкости выполнения процессорных блоков можно воспользоваться статистическими сведениями о зависимостях между операторами языка и количеством машинных команд.

    Упрощение алгоритмов. На следующем шаге подготовки алгоритма надо попытаться укрупнить (интегрировать) его для уменьшения числа блоков, а следовательно, и числа моделируемых операций. Это можно сделать в результате преобразований алгоритма или исключения второстепенных блоков.

    Для дальнейшего можно  включить вызываемую подпрограмму в  соответствующий блок для обработки  данных процессором; заменить циклически повторяемые участки с известным  числом циклов одним блоком процессорной обработки с пропорциональным увеличением  длительности обслуживания; объединить в одной операции несколько последовательных обращений к одному и тому же устройству ввода-вывода; исключить из алгоритма  несущественные операции, длительности которых много меньше длительности других операций.

    При всех преобразованиях  алгоритма следует учитывать, как  эти преобразования отразятся на результатах моделирования. Изложенные преобразования должны быть проведены  для всех программ, включаемых в  модель. Из управляющих программ операционной системы или специальных программ управления телеобработки и сетевой  обработки данных в модель могут  войти в виде соответствующих  укрупненных алгоритмов программы  задач и сообщений, управления вводом-выводом, обработки прерываний, распределения  ресурсов и так далее. Совокупность всех алгоритмов достаточно однозначно определяет все функциональные устройства ВС, которые должны быть включены в  модель.

     

     

     

    Тема: «Разработка  модели рабочей нагрузки»

    Выделение составляющих модели рабочей нагрузки. Модель рабочей нагрузки ВС представляет собой совокупность потоков заявок:

    X={X1,…,Xm},  M-число потоков.

    Каждый поток характеризуется  приоритетом К, правилами и параметрами для определения времен поступления заявок Тз, последовательности В и величин С использования ресурсов:

    Хм={К,Тз,В,С}

    Приоритет указывает статус заявок данного потока среди других потоков. Если имеется только один поток  или все потоки равноправны, приоритет  может отсутствовать. Приоритет  зачастую определяет степень срочности  заявок. Он может иметь разные значения по функциям ввода Квв, обработки Ко, хранения Кr и вывода Кв или по видам ресурса одного класса:

    К={Квв,Ко,Кr,Кв}

    Приоритет обычно задается числовым или символичным кодом.

    По способу задания  последовательности использования  ресурсов, т. е. по маршрутизации заявок, модели потоков разделяются на трассировочные и вероятностные. В трассировочных моделях последовательность использования ресурсов указывается в явном виде. Маршрут заявок полностью определяется алгоритмом обработки данных. В вероятностных моделях задаются вероятности перехода заявки к одному из следующих ресурсов или к завершению обработки.

    Модель потока заявок должна содержать алгоритм и параметры, позволяющие определять величины использования  каждого ресурса во времени и в пространстве (для накопителей и коммуникаторов).

    Все параметры модели потоков  заявок определяются по результатам статистической обработки измерений или оценок экспертиз рабочей нагрузки. При подготовке исходных данных сложнее всего определять параметры внешних воздействий для проектируемых систем. Успешно решить данную задачу можно несколькими путями; один из них — моделирование тех объектов или процессов, которые являются источниками нагрузки проектируемой ВС.

    Выбор режима функционирования. На следующем шаге необходимо выбрать режим или режимы функционирования ВС, которые подлежат анализу путем моделирования. При этом надо иметь в виду, что аналитические формулы для вычисления выходных характеристик зачастую выведены из условия установившегося (стационарного) режима функционирования системы. Практически все средства статистического моделирования рассчитаны на исследование моделей, имитирующих стационарный режим работы ВС. Это означает, что все параметры системы и потока заявок остаются неизменными в ходе одного эксперимента. В частности, у параметров, задаваемых случайными величинами, сохраняются постоянными функции распределения и, кроме того, вероятностные характеристики функционирования системы не зависят от времени.

    Однако режим работы ВС далеко не всегда может быть стационарным из-за нестационарности рабочей нагрузки. При скачкообразном изменении нагрузки ВС некоторое время работает в переходном режиме до момента входа в установившийся режим. Очевидно, что стационарный режим может устанавливаться только в том случае, когда производительность ВС достаточна для обслуживания заявок.

    В простых случаях производится кусочно-линейная аппроксимация параметров нагрузки, и для моделирования выбирается один из характерных режимов функционирования ВС: типичный, пиковый, наименее напряженный и т. п. В выбранном режиме параметры системы и нагрузки принимаются неизменными.

    Однако при нескольких потоках заявок, поступающих в  ВС, далеко не всегда можно выделить характерные режимы по векторам параметров потоков: минимумы и максимумы интенсивностей поступления заявок и трудоемкостей использования ресурсов могут приходиться на разные интервалы исследуемого периода функционирования системы. Часто оказывается, что в наиболее важный пиковый режим работы интенсивность поступления заявок превышает интенсивность их обслуживания,  хотя в целом система справляется с обслуживанием за счет кратковременности пикового режима. Если выбрать для анализа только пиковый режим, то работа системы будет характеризоваться неограниченным возрастанием очередей заявок. В подобных ситуациях нельзя рассматривать систему как стационарную. Появляется необходимость использования методов исследования нестационарных систем.

     

    Тема: « Упрощение  модели»

    Слияние потоков. После окончательной подготовки алгоритмов обработки данных, выделения технологических цепочек обслуживания заявок, обработки исходных данных и определения параметров следует рассмотреть возможности слияния двух или более потоков заявок в один поток с интегральными параметрами. При этом в одном потоке могут оказаться заявки, имитирующие требования  на решение совершенно не схожих по содержанию задач, но имеющие одинаковые маршруты обслуживания, приоритеты, объемы обрабатываемых данных и другие параметры. Чем меньше потоков заявок, тем проще составить модель и тем быстрее можно провести моделирование.

    В модель ВС включаются функциональные устройства, задействованные в технологических цепочках обслуживания всех потоков заявок, а также средства, которые обеспечивают взаимосвязь выбранных устройств. Таким образом, в модель не входят те устройства, которые реально имеются в ВС, но не используются для обслуживания заявок в избранном режиме функционирования системы.

    При составлении структурной схемы  модели следует иметь в виду, что  некоторые конструктивно законченные (обособленные) устройства могут состоят  из нескольких функционально независимых устройств. B модели такие устройства должны быть представлены соответствующим числом функциональных устройств.

    www.stud24.ru

    уровень детализации - это... Что такое уровень детализации?

    
    уровень детализации

     

    уровень детализации
    (напр. при моделировании, составлении отчёта)
    [А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

    Тематики

    • энергетика в целом

    Справочник технического переводчика. – Интент. 2009-2013.

    • уровень дерева меню (отображения информации)
    • уровень детализации в 3D приложениях

    Смотреть что такое "уровень детализации" в других словарях:

    • уровень детализации в 3D приложениях — Уровень детализации (level of detail) в 3D приложениях это метод снижения сложности рендеринга кадра, уменьшения общего количества полигонов, текстур и иных ресурсов в сцене, общее снижение её сложности. [http://www.morepc.ru/dict/] Тематики… …   Справочник технического переводчика

    • уровень заверения — 2.27 уровень заверения (level of assurance): Степень заверения, которую предполагаемый пользователь требует от валидации или верификации. Примечание 1 Уровень заверения используют для определения глубины подробности, которую эксперт по валидации… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

    • Графический конвейер — Графический конвейер  аппаратно программный комплекс визуализации трёхмерной графики. Содержание 1 Элементы трехмерной сцены 1.1 Аппаратные средства 1.2 Программные интерфейсы …   Википедия

    • Сценарий использования — Сценарий использования, вариант использования, прецедент или же пользовательский сценарий (англ. Use Case) в разработке программного обеспечения и системном проектировании это описание поведения системы, которым она отвечает на внешние запросы.… …   Википедия

    • CryEngine 2 — Игровой движок (Список) Официальный логотип движка …   Википедия

    • Нефотореалистичный рендеринг — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. Нефотореалистичный рендеринг  область компьютерной графики, посвящённая созданию методов имитации большого ра …   Википедия

    • Методы NPR — Нефотореалистичный рендеринг область компьютерной графики, посвящённая созданию методов имитации большого разнообразия выразительных стилей в цифровом искусстве. В отличие от традиционной компьютерной графики, сфокусированной на фотореализме, НФР …   Википедия

    • IPO — (Публичное размещение) IPO это публичное размещение ценных бумаг на фондовом рынке Сущность понятия публичного размещения (IPO), этапы и цели проведения IPO, особенности публичного размещения ценных бумаг, крупнейшие IPO, неудачные публичные… …   Энциклопедия инвестора

    • Мегатекстура — (англ. MegaTexture) это графическая технология, разработанная Джоном Кармаком, техническим директором id Software. Его технология повторяет технологию Clipmaps (ClipTextures), которая разработана компанией SGI и уже достаточно давно… …   Википедия

    • ПЛАН ДЕЯТЕЛЬНОСТИ — (оператора) предполагаемая оператором совокупность действий и способов их выполнения. Деятельность оператора реализуется в последовательности действий, каждое из которых обеспечивает решение частной задачи и достижение частичного результата. При… …   Энциклопедический словарь по психологии и педагогике

    Книги

    • Избранные задачи студенческих олимпиад МФТИ по курсу общей физики Учебное пособие, Булыгин Владимир Семенович, Кремлев Марк Германович, Прут Эдуард Вениаминович. Учебное пособие содержит задачи студенческих олимпиад, проводившихся в МФТИ с 1980 года по настоящее время. Авторами задач являются как преподаватели кафедры общейфизики, так, в ряде случаев,… Подробнее  Купить за 1759 грн (только Украина)
    • Избранные задачи студенческих олимпиад МФТИ по курсу общей физики, Булыгин Владимир Семенович, Кремлев Марк Германович, Прут Эдуард Вениаминович. Учебное пособие содержит задачи студенческих олимпиад, проводившихся в МФТИ с 1980 года по настоящее время. Авторами задач являются как преподаватели кафедры общейфизики, так, в ряде случаев,… Подробнее  Купить за 1638 руб
    • Избранные задачи студенческих олимпиад МФТИ по курсу общей физики, Булыгин Владимир Семенович. Учебное пособие содержит задачи студенческих олимпиад, проводившихся в МФТИ с 1980 года по настоящее время. Авторами задач являются как преподаватели кафедры общейфизики, так, в ряде случаев,… Подробнее  Купить за 1502 руб
    Другие книги по запросу «уровень детализации» >>

    technical_translator_dictionary.academic.ru

    Детализации (Detalizatsii) ▷ Translation In English

    Детализации (Detalizatsii) ▷ Translation In English - Examples Of Use In A Sentence In Russian Уровень требуемой здесь детализации зависит от выбора сборщика. The level of detail required here is at the collector’s discretion. Задать уровень детализации отчета по объему содержащейся в нем информации. Specify the report detail level based on the amount of information contained in this report. Многие области схемы нуждаются в дополнительной детализации. Охват и степень детализации сообщений сторон были весьма неодинаковы. The scope and level of detail of reporting varied considerably among parties. Кроме этого, в онлайн- казино появятся сюжетные детализации многих слотов. Moreover, online casinos will provide plot detalization for some of the slots. О степенях детализации соционического анализа. On grades of detailed elaboration of socionic analysis. Максимальный период отражения хранимой детализации равен 3 месяца. The maximum period of the stored detail information displaying is 3 months. Однако от дальнейшей детализации данного вопроса в ведомстве отказались. He refrained from giving further details. Категории статуса проекта иллюстрируют возможности по дальнейшей детализации классификации. The project status categories are illustrations of how the classification may be further detailed. Уровень детализации в бюджете для граждан недостаточный. The level of detail in the Citizen’s budget is not enough. Таким образом, исследование приводит дополнительный довод в пользу дополнительной детализации стандартов. They were therefore also arguing in favour of more detailed standards. Рассеянный свет: добавление эффекта люминесцентного осветления и понижение детализации во всей фотографии. Diffuse glow — adds a luminescent brightening effect and softens details in the entire photo. Степень детализации позволяет значительно уменьшить количество файлов при трехмерном импорте. Using the degree of detailing, you can reduce the data volume during 3D imports substantially. Высокий уровень детализации, включающий даже самые незначительные элементы продукта; High level of detailing including even the most insignificant elements of the product; Подготовленные на сегодняшний день бюджетные документы отличаются высокой степенью детализации и громоздкостью. The budget documents prepared to date have been highly detailed and unwieldy. Предлагаем срисовать эту зебру, в которой нет сложной детализации. We suggest to copy this zebra, in which there is no complicated details. По умолчанию установлен уровень детализации вся отладочная информация. The default level of detail is set to all debug information. Почему мы выбираем наши услуги по автоматической детализации? Настройте уровень детализации отладочной информации. The default level of detail is set to all debug information. Уровень детализации видов экономической деятельности по ОКВЭД значительно глубже, чем по ОКОНХ.

    tr-ex.me


    Смотрите также

    faq-ru.ru

      Карта сайта, XML.