Advanced Assess Objects
දැන්වීම් අඩංගුය
0+
බාගැනීම්
සියලුදෙනටාම
info
මෙම යෙදුම ගැන
උසස් තක්සේරු වස්තු යෙදුම වස්තු සමූහයක් ඇගයීම සඳහා ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට අදහස් කෙරේ. වස්තූන් විවිධ වර්ගවල විය හැකිය. එක් ආකෘතියක් සමඟ සමාන වස්තූන් සමූහයක් ඇස්තමේන්තු කර ඇත
ආකෘතියක් නිර්ණායක ධූරාවලියකින් සමන්විත වේ (තිර ඡායාරූපය: යෙදුම් තක්සේරු වස්තු ). එක් නිර්ණායකයක් වන්නේ කෙටි පාඨයයි - මෝටර් රථ සංසන්දනය කිරීමේදී "කිලෝමීටර 100 කට ඉන්ධන පරිභෝජනය" වැනි නිර්ණායකයේ ලාක්ෂණික අර්ථය සැකසීම. තවත් උදාහරණයක්: "තොරතුරු ආරක්ෂණ ප්රතිපත්තිය" - පරිගණක පද්ධති ඇගයීමේදී. ධූරාවලියේ නිර්ණායක නිර්ණායක යටතේ තිබිය හැකිය හෝ කොළ විය හැකි අතර උප (තිර ඡායාරූපයක්: ආකෘති ක්‍රියාකාරකම්) නොමැත. එක් නෝඩයක ඇති උප නිර්ණායක විශේෂඥයින් විසින් වැදගත්කම අනුව ශ්‍රේණිගත කර ඇත. අංක සහිත නෝඩයක එක් ප්‍රවීණ ශ්‍රේණියක් (තිර රුව: ප්‍රවීණයන්ගෙන් ශ්‍රේණිගත කිරීම ) උප නිර්ණායක: 1, 2, 3. උප නිර්ණායක සංඛ්‍යාව තුනක් නම්. 1 ලෙස - වඩාත්ම වැදගත්, 2 - ඊළඟ වැදගත්ම, ආදිය සඳහා සකසා ඇත. එසේ ඇතුළත් කිරීමෙන් පසු විශේෂඥයින්ගේ අදහස් යෙදුමට නිර්ණායකවල බර ගණනය කිරීමේ කාර්යයක් ඇත (තිර ඡායාරූපය: ගණනය කළ බර ). ගණනය කිරීම සඳහා තර්ස්ටන් පරිමාණය (තර්ස්ටන් පරිමාණය - ඇමරිකානු මනෝවිද්‍යාඥ තර්ස්ටන්, ලුවී ලියොන්-1887-1955) - ආකල්ප මැනීම (1929). මෙම පරිමාණයෙන් නෝඩයකට සෘජුවම යටත් වන බරවල එකතුව 1. ඊළඟ පියවර වන්නේ එක් එක් ඇගයීම් වස්තු සඳහා පත්‍ර රටා ප්‍රමාණ (ප්‍රමාණයන්) හඳුන්වා දීමයි (තිර රුව: වස්තුව X සඳහා ප්‍රමාණය). ආකෘතියේ ධූරාවලියේ පහළම මට්ටමේ සිට ඉහළට ගණනය කර ඇති පරිදි තනි නෝඩ් සඳහා බර කර ඇති මෙම වස්තුවේ ප්‍රමාණයන් (තිර ඡායාරූපය: ක්‍රියාකාරකම් සහ ප්‍රස්තාර ක්‍රියාකාරකම් තක්සේරු කරන්න). තනි වස්තූන් සඳහා එක් ලක්ෂණයක ප්‍රමාණ කිරා මැන බැලීමට පෙර (නිර්ණායක ධූරාවලියේ ඇති ලක්ෂණ සඳහා පමණක්) සාමාන්යකරණය කරනු ලබන්නේ ගුනාංගීකරනය උපරිම හෝ අවම වශයෙන් සාමාන්යකරණය කර තිබේද යන්න මතය. කලින් සඳහන් කළ වර්ගයේ ලක්ෂණ උදාහරණය - "කිලෝමීටර 100 කට ඉන්ධන පරිභෝජනය" අවම වශයෙන් සාමාන්යකරණය කිරීම සිදු කරයි. යෙදුම ApplAssessObjects.db නම් SQLite වර්ගයේ දත්ත සමුදායක (DB) ගබඩා කර ඇති දත්ත සමඟ ක්‍රියා කරයි. යෙදුමේ මූලික ස්ථාපනය මත ක්‍රියාත්මක කිරීම (හෝ ආරම්භක ක්‍රියාකාරකම් මෙනුවෙන්) DB ("Init DB") ශ්‍රිතය ආරම්භ වේ. App Assess Objects යෙදුමට වස්තු වල බහු තක්සේරු ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට සහ ගබඩා කිරීමට හැකිය.
යෙදුම කිසිදු පුද්ගලික සහ සංවේදී පරිශීලක දත්ත රැස් නොකරන අතර උපාංගයෙන් දත්ත සම්ප්‍රේෂණය නොකරයි .
ආකෘතියක් නිර්ණායක ධූරාවලියකින් සමන්විත වේ (තිර ඡායාරූපය: යෙදුම් තක්සේරු වස්තු ). එක් නිර්ණායකයක් වන්නේ කෙටි පාඨයයි - මෝටර් රථ සංසන්දනය කිරීමේදී "කිලෝමීටර 100 කට ඉන්ධන පරිභෝජනය" වැනි නිර්ණායකයේ ලාක්ෂණික අර්ථය සැකසීම. තවත් උදාහරණයක්: "තොරතුරු ආරක්ෂණ ප්රතිපත්තිය" - පරිගණක පද්ධති ඇගයීමේදී. ධූරාවලියේ නිර්ණායක නිර්ණායක යටතේ තිබිය හැකිය හෝ කොළ විය හැකි අතර උප (තිර ඡායාරූපයක්: ආකෘති ක්‍රියාකාරකම්) නොමැත. එක් නෝඩයක ඇති උප නිර්ණායක විශේෂඥයින් විසින් වැදගත්කම අනුව ශ්‍රේණිගත කර ඇත. අංක සහිත නෝඩයක එක් ප්‍රවීණ ශ්‍රේණියක් (තිර රුව: ප්‍රවීණයන්ගෙන් ශ්‍රේණිගත කිරීම ) උප නිර්ණායක: 1, 2, 3. උප නිර්ණායක සංඛ්‍යාව තුනක් නම්. 1 ලෙස - වඩාත්ම වැදගත්, 2 - ඊළඟ වැදගත්ම, ආදිය සඳහා සකසා ඇත. එසේ ඇතුළත් කිරීමෙන් පසු විශේෂඥයින්ගේ අදහස් යෙදුමට නිර්ණායකවල බර ගණනය කිරීමේ කාර්යයක් ඇත (තිර ඡායාරූපය: ගණනය කළ බර ). ගණනය කිරීම සඳහා තර්ස්ටන් පරිමාණය (තර්ස්ටන් පරිමාණය - ඇමරිකානු මනෝවිද්‍යාඥ තර්ස්ටන්, ලුවී ලියොන්-1887-1955) - ආකල්ප මැනීම (1929). මෙම පරිමාණයෙන් නෝඩයකට සෘජුවම යටත් වන බරවල එකතුව 1. ඊළඟ පියවර වන්නේ එක් එක් ඇගයීම් වස්තු සඳහා පත්‍ර රටා ප්‍රමාණ (ප්‍රමාණයන්) හඳුන්වා දීමයි (තිර රුව: වස්තුව X සඳහා ප්‍රමාණය). ආකෘතියේ ධූරාවලියේ පහළම මට්ටමේ සිට ඉහළට ගණනය කර ඇති පරිදි තනි නෝඩ් සඳහා බර කර ඇති මෙම වස්තුවේ ප්‍රමාණයන් (තිර ඡායාරූපය: ක්‍රියාකාරකම් සහ ප්‍රස්තාර ක්‍රියාකාරකම් තක්සේරු කරන්න). තනි වස්තූන් සඳහා එක් ලක්ෂණයක ප්‍රමාණ කිරා මැන බැලීමට පෙර (නිර්ණායක ධූරාවලියේ ඇති ලක්ෂණ සඳහා පමණක්) සාමාන්යකරණය කරනු ලබන්නේ ගුනාංගීකරනය උපරිම හෝ අවම වශයෙන් සාමාන්යකරණය කර තිබේද යන්න මතය. කලින් සඳහන් කළ වර්ගයේ ලක්ෂණ උදාහරණය - "කිලෝමීටර 100 කට ඉන්ධන පරිභෝජනය" අවම වශයෙන් සාමාන්යකරණය කිරීම සිදු කරයි. යෙදුම ApplAssessObjects.db නම් SQLite වර්ගයේ දත්ත සමුදායක (DB) ගබඩා කර ඇති දත්ත සමඟ ක්‍රියා කරයි. යෙදුමේ මූලික ස්ථාපනය මත ක්‍රියාත්මක කිරීම (හෝ ආරම්භක ක්‍රියාකාරකම් මෙනුවෙන්) DB ("Init DB") ශ්‍රිතය ආරම්භ වේ. App Assess Objects යෙදුමට වස්තු වල බහු තක්සේරු ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට සහ ගබඩා කිරීමට හැකිය.
යෙදුම කිසිදු පුද්ගලික සහ සංවේදී පරිශීලක දත්ත රැස් නොකරන අතර උපාංගයෙන් දත්ත සම්ප්‍රේෂණය නොකරයි .
යාවත්කාලීන කළේ
ආරක්ෂාව ඇරඹෙනුයේ සංවර්ධකයන් ඔබේ දත්ත රැස් කර බෙදා ගන්නා ආකාරය අනුවය. දත්ත රහස්‍යතා හා ආරක්ෂා පරිචයන් ඔබේ භාවිතය, කලාපය හා වයස අනුව වෙනස් විය හැක. සංවර්ධකයා විසින් මෙම තොරතුරු සැපයූ අතර කලින් කලට ඒවා යාවත්කාලීන කරනු ලැබිය හැක.
තෙවැනි පාර්ශ්වයන් සමග කිසිදු දත්තයක් බෙදා ගනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් බෙදා ගැනීම ප්‍රකාශ කරන ආකාරය ගැන
කිසිදු දත්තයක් රැස් කරනු නොලැබේ
වැඩි විස්තර දැනගන්න සංවර්ධකයන් එකතුව ප්‍රකාශ කරන ආකාරය ගැන
යෙදුම් සහය
සංවර්ධක පිළිබඳව
Ivan Zdravkov Gabrovski
ivan_gabrovsky@yahoo.com
жк.Младост 1 47 вх 1 ет. 16 ап. 122
1784 общ. Столична гр София
Bulgaria
undefined
