Podatkovni model ER
|
|
- Tanja Furlan
- pred 4 leti
- Pregledov:
Transkripcija
1 Podatkovni model Entiteta- Razmerje Iztok Savnik, FAMNIT 2018/19
2 Pregled: Načrtovanje podatkovnih baz Konceptualno načtrovanje: (ER Model) Kaj so entite in razmerja v aplikacijskem okolju? Katere podatke o teh entitetah in razmerjih je potrebno shraniti v podatkovno bazo? Katere integritetne omejitve in poslovna pravila veljajo v aplikacijskem okolju? Shemo podatkovne baze v ER obliki lahko predstavimo grafično (ER diagrami). ER diagrame lahko preslikamo v relacijske sheme.
3 Entitete zid ime delez Zaposleni Entiteta: Objekt iz realnega sveta, ki ga lahko ločimo od ostalih objektov. Entiteta je podatkovni bazi predstavljena z množico atributov (lastnosti).
4 Entitete - formalno Entitetne množice : E, E1, E2 Π[E]={e 1, e 2,..., e n }; e 1, e 2,..., e n so entitete Vsaka entiteta ima identifikator s katerim jo lahko enolično identificiramo. Identifikator entitete tvori en ali več atributov katerih vredost je unikatna znotraj entitetne množice te entitete. Kandidatni ključi, ki enolično določa n-terice v neki relaciji. Več identifikatorjev entitet neke entitetne množice. Primarni identifikator je odločitev načrtovalca. Preostale atribute entitete, ki niso del primarnega identifikatorja imenujemo opisni atributi.
5 Atributi Lastnosti entitet predstavimo z atributi. Atribut je podatkovni element s katerim opišemo eno lastnost entitete. Vsak atribut ima zalogo vrednosti: Določa dovoljene vrednosti posameznega atributa. Enostavni atributi: enostavne vrednosti kot so na primer cela števila in nizi, Sestavljeni atributi: vrednosti sestavljene iz več enostavnih vrednosti, ki so lahko različnega tipa te imenujemo sestavljene vrednosti, ali Večvrednostni atributi: množice vrednosti, ki so vse istega tipa. Naslov Mesto Ulica Posta G-Objekt Točka Črta
6 Atributi Sestavljeni in večvrednostni atributi omogočajo bolj abstraktno predstavitev neke lastnosti entitete Lastnost, ki bi jo sicer morali predstaviti z več enostavnimi atributi ali celo z razmerjem, predstavimo z enim samim konceptom Samo nekateri praktični modeli uporabljajo sestavljene in večvrednostne atribute Extended Entity-Relationship Model Večina sistemov nima teh atributov Praktična osnova v SQL3!
7 ime Primer ER shem zid delez Zaposleni podrejen nadrejen Poroča ime od oime zid delez oid sredstva Zaposleni Dela_V Oddelki
8 Razmerja E 1 R E 2 Razmerje definira povezavo med dvemi ali več entitetami, ki lahko pripadajo različnim entitetnim množicam. Na primer, razmerje Lastnik definira povezave med entitetami iz entitetnih množic Stranke ter Račun. Konkretno razmerje lahko opišemo kot par entitet na primer (s, r), kjer je s član entitetne množice Stranka, r pa član entitetne množice Racun. Razmerje je n-terica (e 1,e 2,...,e n ), kjer predstavljajo oznake e i entitete.
9 Interpretacija E 1 R E 2 Množica razmerja: Razmerja pogosto klasificiramo v množice, ki vsebujejo podobna razmerja. Π[R]={(e 1,...,e n ) e 1 E 1,..., e n E n }, kjer so E i entitetne množice. R E 1 E n Število entitet v razmeju n imenujemo tudi stopnja razmerja. Razmerje med dvema entitetama imenujemo binarno razmerje.
10 Razmerja E 1 R E 2 Množico razmerja predstavimo z grafičnim simbolom diamant, ki je povezan z Entitetnimi množicami s črtami. Črto, ki povezuje entiteto in razmerje lahko tudi poimenujemo. Ime predstavlja vlogo entitete v razmerju. Povezavo med entitetno množico in množico razmerja imenujemo tudi vloga saj opisuje vlogo, ki jo imajo entitete v razmerju. Binarno razmerje, ki povezuje dve entiteti iz iste entitetne množice imenujemo tudi rekurzivno Rekurzivno razmerje - želimo eksplicitno ločiti med različimi vlogami, ki jih imajo entitete v razmerju. Naslednji zgled predstavlja primer rekurzivnega razmerja iz konceptualne sheme banˇcnega okolja.
11 Primer ime zid delez Zaposleni od ime oime podrejen zid delez oid sredstva Poroča (0,n) nadrejen (0,n) Zaposleni (1,n) (1,n) Dela_V Oddelki Vloga razmerja Domena je lahko ista entiteta
12 Števnost razmerja Razmerje lahko bolj natančno opišemo s števnostjo razmerja, Razmerje samo ne govori o tipu preslikave E 1 (m 1,M 1 ) Števnost preslikave med entitetnimi množicami razmerja. R (m 2,M 2 ) E 2 Dane imamo entitetne množice E 1,E 2,...,E n, ki so povezane z razmerjem R. Števnost definiramo za vsako posamezno entitetno množico, ki sodeluje v razmerju R. S števnostjo entitetne množice E i v razmerju R povemo v kolikih različnih razmerjih lahko sodeluje entiteta iz entitetne množice E i.
13 Števnost razmerja E 2 (m 2,M 2 ) Števnost entitetne množice E i v razmerju R zapišemo kot funkcijo: card(e i,r) = (min, max) E 1 (m 1,M 1 ) R min predstavlja minimalno števnost entitetne množice E i v razmerju R, max pa predstavlja maksimalno števnost E i v razmerju R. Vrednost minimalne in maksimalne števnosti: 0 (nič), 1 (ena) N ( N beremo mnogo ali več, kar v splošnem pomeni več kot ena). min-card(e,r) in max-card(e,r)
14 Vrste razmerja glede na števnost Vrste razmerij, ki so določena glede na števnost entitet v razmerju. Vloge entitetne množice E v razmerju R: max-card(e,r) = 1 - E ima eno-vrednostno vlogo v razmerju R. max-card(e,r) = N - entiteta E ima v razmerju R večvrednostno vlogo. Binarno razmerje R med entitetnima množicama E in F označimo: N-N -- mnogo-proti-mnogo -- če sta obe E in F večvrednostni v razmerju R ena-proti-ena -- če sta obe E in F v razmerju R enovrednostni 1-N (N-1) ena-proti-mnogo -- če ima ena izmed entitetnih množic enovrednostno vlogo in druga večvrednostno vlogo v razmerju R Pri klasifikaciji razmerij v tipe 1-1, 1-N in N-N smo uporabljali izključno samo funkcijo max-card!
15 Vrste binarnih razmerij N N--1 N--N Oracle stil! Opcijsko Zaposleni (0,N) (1,1) Vodi Oddelek Obvezno Zaposleni Vodi Oddelek
16 Vrste razmerja glede na števnost Minimalna števnost nam lahko služi za drugo vrsto klasifikacije razmerij: obveznost min-card(e,r) = 1 Za vsako entiteto iz množice E mora obstajati vsaj eno razmerje iz množice razmerja R, ki vsebuje to entiteto. Entitete iz entitetne množice E v razmerju R so obvezne. min-card(e,r) = 0 Ni nujno, da vsaki entiteti iz množice E pripada eno razmerje iz množice razmerja R. V tem primeru so entitete iz entitetne množice E v razmerju R opcijske.
17 Identifikator (ključ) Poglejmo Dela_V: Zaposleni lahko dela v več kot enem oddelku; Oddelek ima lahko več zaposlenih. Ključ? Drugače pa je z razmerjem Vodi. Vsak oddelek ima največ enega šefa. Lahko rečemo, da entiteta Oddelki identificira razmerje Vodi. zid od ime dime delez oid sredstva (0,n) (1,1) Zaposleni Vodi Oddelki (0,1)? Lahko vodi en sam oddelek Identificira
18 Šibke entitete Naj bosta E in F entitetni množici, ter R razmerje, ki povezuje entitete iz množic E in F. F R E Entitetna množica E je šibka, če je obstoj entitet iz entitetne množice E pogojen z obstojem entitet iz entitetne množice F. Z drugimi besedami, entiteta iz množice E lahko obstaja samo, če obstaja pripadajoča entiteta iz množice F. Identifikator entitetne množice E je tako relevanten samo v okviru povezave z F. Entitetno množico F v tej vlogi imenujemo močna entitetna množica.
19 Šibka entiteta Šibko entiteto lahko identificiramo samo s pomočjo primarnega ključa neke druge (lastnik) entitete. Entitetna množica lastnika in šibka entiteta morajo biti povezani v razmerju tipa _ več (en lastnik, več šibkih entitet). Šibka entiteta mora imeti obvezno članstvo, lastnik je del ključa šibke entitete. zid ime delez cena zime starost Zaposleni (0,N) (1,1) Polica Zavarovanci
20 Primer zid ime delez od oid dime sredstva Zaposleni (0,N) Vodi (1,1) Oddelki (1,N) Dela_V (1,N) od (1,1)
21 Chenova notacija zaposlen entiteta vodi razmerje zaposleniposelzgodovina zap-id zap-ime šibka entiteta identifikator opisni atribut zap-ime naslov več-vrednostni atribut kompleksni atribut ulica mesto npb4-er država država 21
22 Stopnja razmerja zaposlen N 1 vodi Rekurzivno binarno razmerje oddelek N 1 je-podenota obrata Binarno razmerje npb4-er 22
23 Stopnja razmerja zaposlen N uporablja N projekt Ternarno razmerje N zmožnost npb4-er 23
24 Števnost razmerja oddelek 1 1 vodi zaposleni ena-ena oddelek 1 N ima zaposleni ena-mnogo zaposleni N dela-na N projekt mnogo-mnogo npb4-er 24
25 ISA (`is a ) Hierarhija zid ime delez Zaposleni Kot v C++, ali ostalih PJ; placilo_na_uro atributi se dedujejo. Če deklariramo, da A ISA B, potem je st_ur_dela ISA idpogodbe vsaka A entiteta tudi B entiteta. Placani_na_uro Pogodbeni Prekrivanje pod-entitetnih množic: Je lahko Tone v množici Placan_na_uro kot tudi v množici Pogodbeni? (Da/ne) Pokrivanje nad-entitetne množice: Mora vsak zaposleni nujno biti član tudi ene izmed podrejenih entitet? (Da/ne) Razlogi za uporabo ISA: Dodajanje opisnih atributov direktno k določenem podrazredu. Identificiranje entitet, ki sodelujejo v razmerju.
26 Agregacija zid ime delez Zaposleni Uporablja se ko moramo modelirati razmerje, ki povezuje množice razmerij. Agregacija nam omogoča, da obravnavamo množice razmerij kot entitetne množice, ki lahko sodelujejo v drugih razmerjih. pid zacetek Projekti sredstva (0,N) (0,N) Nadzoruje (1,1) oid Sponzorira (1,N) oime Agregacija vs. razmerje: Nadzoruje je razmerje, ki ima opisni atribut. Lahko tudi rečemo, da je vsako sponzorstvo nadzorovano z največ enim zaposlenim. od do Oddelki sredstva
27 Konceptualno načrtovanje z ER Načrtovalske odločitve: Naj bo koncept modeliran z entiteto ali z atributom? Naj bo koncept modeliran z entiteto ali razmerjem? Razmerja: Binarna? Več kot dve entitetni množici? Agregacija? Omejitve v ER modelu: Precej pomena podatkov se lahko opiše. Nekatere omejitve ne moremo izraziti z ER.
28 Ostale teme pri načrtovanju Funkcijske odvisnosti Množica atributov X funkcionalno določa atribut A N-terice, ki se ujemajo v X se ujemajo tudi v A Teorija funkcionalnih odvisnosti Oblika logike! Skepanje na osnovi funkcionalnih odvisnosti Normalizacija Izbira ključev relacije Na osnovi funcionalnih odvisnosti definiramo neredundantne dekompozicije relacij, ki imajo lepo strukturo 3 normalna oblika, Boyce-Coddova normalna oblika Vsi atributi so lepo odvisni od ključev
29 Povzetek Konceptualno načrtovanje sledi analizi potreb. Rezultat je abstrakten opis podatkov oz. modeliranega okolja. ER model je popularen za koceptualno načrtovanje Gradniki so močni, blizu razmišljanja ljudi. Osnovni konstrukti: entitete, razmerja, and atributi. Dodatni konstrukti: šibke entitete, ISA hierarhija, in agregacija. Pozor: Obstaja veliko verzij ER modela.
30 Povzetek ER model lahko izrazi več vrst integritetnih omejitev: Ključi, obveznost, prekrivanje/pokrivanje ISA. Nekatere vrste tujih ključev je definirano implicitno. Funkcionalne odvisnosti se ne da izraziti in ER modelu. Omejitve igrajo pomembno vlogo pri določanju najboljšega načrta za dano podatkovno okolje.
31 Povzetek Načrtovanje z ER modelom je subjektivno. Velikokrat je več načinov modeliranja istega okolja. Pogoste izbire: Entiteta vs. atribut, entiteta vs. razmerje, binarno ali n-arno razmerje ISA hierarhija? Agregacija? Zagotavljanje dobrega načrta: relacijska shema, ki je rezultat ER načrtovanja se mora še dodatno analizirati.
Microsoft PowerPoint - PIS_2005_03_02.ppt
Utišajmo mobilne telefone! 1 Vsebina predmeta Osnove poslovnih informacijskih sistemov Modeliranje poslovnih procesov Podatkovne baze in modeliranje podatkov 2. del Osnove jezika SQL Življenjski cikel
Prikaži večDiapozitiv 1
Računalništvo in informatika Program: Mehatronika dr. Hubert Fröhlich, univ. dipl. el. Podatkovne baze 2 Podatkovne baze Podatki osnova za odločanje in izvajanje akcij tiskana oblika elektronska oblika
Prikaži večPRIPOROČILA ZA OBLIKOVANJE KATALOGOV ZNANJA ZA MODULE V PROGRAMIH VIŠJEGA STROKOVNEGA IZOBRAŽEVANJA
KATALOG ZNANJA 1. IME PREDMETA ZBIRKE PODATKOV I ZBIRKE PODATKOV II 2. SPLOŠNI CILJI Splošni cilji predmeta so: razvijanje sposobnosti za uporabo znanstvenih metod in sredstev, razvijanje odgovornosti
Prikaži večCMSC 838T Lecture
Uvod v UML Iztok Savnik Uvod Standarden jezik za pisanje specifikacij programske opreme. Poslovni informacijski sistemi Porazdeljene spletne aplikacije Vgnezdeni sistemi v realnem času Kreiranje konceptualnega
Prikaži večSlide 1
Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na
Prikaži večMicrosoft Word - M docx
Š i f r a k a n d i d a t a : ržavni izpitni center *M15178112* SPOMLNSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 2 Četrtek, 4. junij 2015 / 90 minut ovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero ali
Prikaži večProtege, I.Savnik
Protégé Iztok Savnik Uporabljeni viri: A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Protege 4 and CO ODE Tools, Edition 1.1 http://protege.stanford.edu/ Protégé OWL ontologije za Semantični splet
Prikaži večKazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE Operacije z dvomestnimi relacijami Predstavitev relacij
Kazalo 1 DVOMESTNE RELACIJE 1 1.1 Operacije z dvomestnimi relacijami...................... 2 1.2 Predstavitev relacij............................... 3 1.3 Lastnosti relacij na dani množici (R X X)................
Prikaži večOptimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije
Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - MSPO_4_DiagramiVpliva.pptx
8. Diagrami vpliva Odločitveno drevo alternative status quo razširitev gradnja povezovanje izidi 28 30 24 42 16 44 30 34, Univerza v Novi Gorici, Poslovno-tehniška fakulteta 1 Slabosti odločitvenih dreves
Prikaži večChapter 1
- 1 - Poglavje 1 Uvod v podatkovne baze - 2 - Poglavje 1 Cilji (Teme).. Nekatere domene, kjer se uporabljajo podatkovne baze Značilnosti datotečnih sistemov Problemi vezani na datotečne sisteme Pomen izraza
Prikaži večOrodje za izvoz podatkov
Pomoč uporabnikom -NA-SI-200, V6.13-00 IZUM, 2018 COBISS, COMARC, COBIB, COLIB, IZUM so zaščitene znamke v lasti javnega zavoda IZUM. KAZALO VSEBINE 1 Uvod... 1 2 Predstavitev orodja za izvoz podatkov...
Prikaži več1. IDENTIFIKACIJA PODATKOVNEGA NIZA 1.1 Naslov Strukturno-tektonska karta Slovenije 1: Alternativni naslov Strukturno-tektonska karta Slove
1. IDENTIFIKACIJA PODATKOVNEGA NIZA 1.1 Naslov Strukturno-tektonska karta Slovenije 1:250.000 1.2 Alternativni naslov Strukturno-tektonska karta Slovenije 1:250.000 1.3 Okrajšani naslov - 1.4 Globalni
Prikaži več-
Informatika v organizaciji in managementu PROGRAMSKA REŠITEV ZA SLEDENJE MATERIALA Mentor: doc. dr. Borut Werber Kandidat: Stojan Erker Kranj, junij 2016 ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju doc. dr. Borutu
Prikaži večMicrosoft Word - M _mod..docx
Državni izpitni center *M17278113* JESENSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Ponedeljek, 28. avgust 2017 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center Vse pravice pridržane. M172-781-1-3 2 IZPITNA POLA 1 1
Prikaži večDiapozitiv 1
9. Funkcije 1 9. 1. F U N K C I J A m a i n () 9.2. D E F I N I C I J A F U N K C I J E 9.3. S T A V E K r e t u r n 9.4. K L I C F U N K C I J E I N P R E N O S P A R A M E T R O V 9.5. P R E K R I V
Prikaži več5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisn
5 SIMPLICIALNI KOMPLEKSI Definicija 5.1 Vektorji r 0,..., r k v R n so afino neodvisni, če so vektorji r 1 r 0, r 2 r 0,..., r k r 0 linearno neodvisni. Če so krajevni vektorji do točk a 0,..., a k v R
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - Sequi_SecDAy.ppt
Sistem za zagotavljanje revizijske sledi zbirk podatkov Marko Hočevar Premisa d.o.o. Iztok Lasič Hic Salta d.o.o. O revizijski sledi Namen revizijske sledi Znane težave pri zajemanju revizijske sledi Zakaj
Prikaži več-
Organizacija in management informacijskih sistemov RAZVOJ APLIKACIJE ZA UPRAVLJANJE S STRANKAMI V PODJETJU ANET, D.O.O. Mentor: red. prof. dr. Jože Zupančič Kandidat: Nejc Šter Kranj, April 2011 ZAHVALA
Prikaži več6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru
6.1 Uvod 6 Igra Chomp Marko Repše, 30.03.2009 Chomp je nepristranska igra dveh igralcev s popolno informacijo na dvo (ali vec) dimenzionalnem prostoru in na končni ali neskončni čokoladi. Igralca si izmenjujeta
Prikaži večTuringov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo
Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =
Prikaži večII-RIS-Primer Seminarske Naloge Redni-LJ
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA UPRAVO Študijski program: Visokošolski strokovni program Uprava Prva stopnja (bolonjski) Način študija: redni ČIŠČENJE VOZIL V AVTOPRALNICI Seminarska naloga Predmet:
Prikaži večZadeva: Ponudba
Navodila za urejanje Spletne strani CTEK.si 1. Dodajanje novega polnilnika Za dodajanje novega polnilnika nikoli ne prepisujte že objavljenih vsebin, ampak sledite tem navodilom. Ta so zagotovilo, da bodo
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - IPPU-V2.ppt
Informatizacija poslovnih procesov v upravi VAJA 2 Procesni pogled Diagram aktivnosti IPPU vaja 2; stran: 1 Fakulteta za upravo, 2006/07 Procesni pogled Je osnova za razvoj programov Prikazuje algoritme
Prikaži večDatum in kraj
Ljubljana, 5. 4. 2017 Katalog znanj in vzorci nalog za izbirni izpit za vpis na magistrski študij Pedagoško računalništvo in informatika 2017/2018 0 KATALOG ZNANJ ZA IZBIRNI IZPIT ZA VPIS NA MAGISTRSKI
Prikaži večUNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi
Prikaži večMatematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y
Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]
Telekomunikacijski inženiring dr. Iztok Humar Vsebina Značilnosti TK prometa, preprosti modeli, uporaba Uvod Značilnosti telekomunikacijskega prometa Modeliranje vodovno komutiranih zvez Erlang B Erlang
Prikaži več7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE
7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj
Prikaži večDelavnica Načrtovanje digitalnih vezij
Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalni Elektronski Sistemi Osnove jezika VHDL Strukturno načrtovanje in testiranje Struktura vezja s komponentami
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat
Prikaži večDiplomsko delo
UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE Smer Informatika v organizaciji in managementu PROGRAMSKA REŠITEV ZA SPREMLJANJE UPORABE SLUŽBENIH MOBILNIH TELEFONOV Mentor: doc. dr. Borut Werber
Prikaži večZagotavljanje trajnosti podatkov v ogrodju .Net
Rok Žontar ZAGOTAVLJANJE TRAJNOSTI OBJEKTOV V OGRODJU.NET Diplomsko delo Maribor, marec 2009 I Diplomsko delo univerzitetnega študijskega programa ZAGOTAVLJANJE TRAJNOSTI OBJEKTOV V OGRODJU.NET Študent:
Prikaži večMicrosoft Word - Diploma
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Boštjan Senica PRIMERJAVA METODOLOGIJ IN ORODIJ ZA RAZVOJ IN UPORABO ONTOLOGIJ DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: izr. prof.
Prikaži večPowerPoint Presentation
Napovedno oglaševanje Kombiniranje internih in eksternih podatkov za boljšo učinkovitost oglaševanja Miloš Suša, iprom Andraž Zorko, Valicon Mojca Pesendorfer, Atlantic Grupa Ljubljana, 22.10.2018 PREDIKTIVNO
Prikaži večPowerPoint Presentation
Novosti Državnega centra za storitve zaupanja SI-TRUST Mag. Aleš Pelan, Ministrstvo za javno upravo 11.12.2018 ... 2000 2001 2015 2018 Overitelj na MJU Državni center za storitve zaupanja Novosti v letu
Prikaži večMicrosoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2
Šifra kandidata: Srednja elektro šola in tehniška gimnazija ELEKTROTEHNIKA PISNA IZPITNA POLA 1 12. junij 2013 Čas pisanja 40 minut Dovoljeno dodatno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero
Prikaži večMicrosoft Word - M doc
Državni izpitni center *M11145113* INFORMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 10. junij 2011 SPLOŠNA MATURA RIC 2011 2 M111-451-1-3 IZPITNA POLA 1 1. b 2. a 3. Pojem se povezuje
Prikaži večENV2:
. Kazalo. KAZALO.... UVOD... 3. ANALIZA POPULACIJE DRŽAV EU...5 4. VSEBINSKE UGOTOVITVE...8 5. LITERATURA... . Uvod Vir podatkov za izdelavo statistične naloge je Eurostat ali Statistični urad Evropske
Prikaži večPowerPoint Presentation
Geodetski načrt kot osnova za izdelavo državnega prostorskega načrta geodetskih načrtov Miran Brumec, univ. dipl. inž. geod. LGB, geodetski inženiring in informacijske tehnologije, d.o.o. Ljubljana, 14.
Prikaži več11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo
11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija
Prikaži več3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja
3. Metode, ki temeljijo na minimalnem ostanku Denimo, da smo z Arnoldijevim algoritmom zgenerirali ON bazo podprostora Krilova K k (A, r 0 ) in velja AV k = V k H k + h k+1,k v k+1 e T k = V kh k+1,k.
Prikaži večDES
Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalni Elektronski Sistemi Model vezja Računalniški model in realno vezje Model logičnega negatorja Načini
Prikaži več8_ICPx
INŠTITUT ZA CELULOZO IN PAPIR PULP AND PAPER INSTITUTE Vpliv dizajna na reciklabilnost papirne embalaže Matej Šuštaršič, Janja Zule GZS, 12.12.2014 Vsebina - Kaj je (eko)dizajn? - Pomen recikliranja papirja
Prikaži večPowerPoint Presentation
Zapisovanje učnih izidov Bled, 21.1.2016 Darko Mali ECVET ekspert, CPI Pojmi: Kvalifikacija Kompetenca Učni cilji Učni izidi Enote učnih izidov Kreditne točke Programi usposabljanja NE! 2 Učni cilji kompetence
Prikaži več19. junij 2014 EBA/GL/2014/04 Smernice o usklajenih opredelitvah in predlogah za načrte financiranja kreditnih institucij na podlagi priporočila A4 ES
19. junij 2014 EBA/GL/2014/04 Smernice o usklajenih opredelitvah in predlogah za načrte financiranja kreditnih institucij na podlagi priporočila A4 ESRB/2012/2 1 Smernice organa EBA o usklajenih opredelitvah
Prikaži večPODATKI O STRANKI IN OBVLADUJOČIH OSEBAH Na podlagi Zakona o davčnem postopku (ZdavP-2) ter sporazumov o spoštovanju davčnih predpisov na mednarodni r
PODATKI O STRANKI IN OBVLADUJOČIH OSEBAH Na podlagi Zakona o davčnem postopku (ZdavP-2) ter sporazumov o spoštovanju davčnih predpisov na mednarodni ravni in izvajanju FATCA (Foreign Account Tax Compliance
Prikaži večFGG13
10.8 Metoda zveznega nadaljevanja To je metoda za reševanje nelinearne enačbe f(x) = 0. Če je težko poiskati začetni približek (še posebno pri nelinearnih sistemih), si lahko pomagamo z uvedbo dodatnega
Prikaži večOsnove matematicne analize 2018/19
Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko
Prikaži večDEDOVANJE BARVNE SLEPOTE
DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE 1. UVOD: Vsak človek ima 23 parov kromosomov, od tega 22 parov avtosomih kromosomov in en par spolnih kromosomov. Ta ne določata samo spola, temveč vsebujeta tudi gene za nekatere
Prikaži večTehnični list 9900 M9 Surfacer, Univerzalno HS polnilo primer Ver.: Opis Univerzalno HS akrilno primer polnilo primerno za manjša popravila ali
Opis Univerzalno HS akrilno primer polnilo primerno za manjša popravila ali za večje površine. Možno je izbrati med dvema različnima trdilcema za doseganje hitrega ali normalnega sušenja Lastnosti izdelka
Prikaži večStatistika, Prakticna matematika, , izrocki
Srednje vrednosti Srednja vrednost...... številske spremenljivke X je tako število, s katerim skušamo kar najbolje naenkrat povzeti vrednosti na posameznih enotah: Polovica zaposlenih oseb ima bruto osebni
Prikaži večDiapozitiv 1
REPUBLIKA SLOVENIJA MINISTRSTVO ZA JAVNO UPRAVO Dnevi slovenske informatike 2019 NOVOSTI NA PODROČJU STORTEV ZAUPANJA DRŽAVNEGA CENTRA SI-TRUST Dr. Alenka Žužek Nemec 16. april 2019 e-identitete v Sloveniji
Prikaži večIme in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je
Prikaži večRAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni
RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje
Prikaži večPowerPointova predstavitev
SKLOP 1: EKONOMIKA KMETIJSKEGA GOSPODARSTVA Upravljanje kmetijskih gospodarstev Tomaž Cör, KGZS Zavod KR Vsem značilnostim kmetijstva mora biti prilagojeno tudi upravljanje kmetij. Ker gre pri tem za gospodarsko
Prikaži večACAD-BAU-Analiza-prostorov
ANALIZA PROSTOROV Ko obdelujemo večje projekte, je analiza prostorov zelo pomembna v vseh fazah projektiranja. Pri idejnem snovanju moramo npr. za določeno površino trgovske namembnosti zagotoviti primerno
Prikaži večEU-TPD 1 PODROBNOSTI KODIRANJA Informacije za trgovino JB za DCTA, (Final 1.2) Obveznost kodiranja izdelka, urejena s predpisom EU-TPD se n
EU-TPD 1 PODROBNOSTI KODIRANJA Informacije za trgovino Obveznost kodiranja izdelka, urejena s predpisom EU-TPD se nanaša na tobačne izdelke na trgu EU in na tobačne izdelke, izdelane v EU, vključno s tistimi
Prikaži večIme in priimek
Polje v osi tokovne zanke Seminar pri predmetu Osnove Elektrotehnike II, VSŠ (Uporaba programskih orodij v elektrotehniki) Ime Priimek, vpisna številka, skupina Ljubljana,.. Kratka navodila: Seminar mora
Prikaži večDiplomsko delo visokošolskega strokovnega študija Informatika v organizaciji in managementu OBDELAVA IN PRIPRAVA PODATKOVNE KOCKE OLAP Mentor: izr. pr
Informatika v organizaciji in managementu OBDELAVA IN PRIPRAVA PODATKOVNE KOCKE OLAP Mentor: izr. prof. dr. Uroš Rajkovič Kandidat: Gregor Povhe Kranj, maj 2016 ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju izr. prof.
Prikaži večINFORMATOR BIROKRAT 1/2011
ta Veleprodaja Maloprodaja Storitve Računovodstvo Proizvodnja Gostinstvo Turizem Hotelirstvo Ticketing CRM Internetna trgovina Izdelava internetnih strani Grafično oblikovanje NOVOSTI IN NASVETI ZA DELO
Prikaži večPKP projekt SMART WaterNet_Opis
PKP projekt SMART WaterNet Po kreativni poti do znanja (PKP) opis programa Program Po kreativni poti do znanja omogoča povezovanje visokošolskih zavodov s trgom dela in tako daje možnost študentom za pridobitev
Prikaži večMatematika 2
Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 23. april 2014 Soda in liha Fourierjeva vrsta Opomba Pri razvoju sode periodične funkcije f v Fourierjevo vrsto v razvoju nastopajo
Prikaži večglava.dvi
Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo
Prikaži večMicrosoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx
Analiza dosežkov pri predmetu matematika za NPZ 28 6. razred NPZ matematika 28 Dosežek šole Povprečno število točk v % Državno povprečje Povprečno število točk v % Odstopanje v % 49,55 52,52 2,97 Povprečni
Prikaži večMicrosoft Word - e-SLOG_Priporocila_za_izdelavo_varnostne_politike_e-podpisa_1.0__Hermes Plus_.doc
Projekt e-slog Elektronsko poslovanje slovenskega gospodarstva A2 Priporočila za izdelavo varnostne politike e- podpisa Verzija 1.0 junij 2004 STANJE DOKUMENTA Namen dokumenta: Dokument vsebuje opis in
Prikaži večUNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Leon Bošnjak VPLIV PODOBNOSTI NA USPEŠNOST KLASIFIKACIJE EVOLUCIJSKIH OD
UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Leon Bošnjak VPLIV PODOBNOSTI NA USPEŠNOST KLASIFIKACIJE EVOLUCIJSKIH ODLOČITVENIH DREVES Magistrsko delo Maribor, junij 2014
Prikaži večPostopek za pripravo in oddajo kontrolnih podatkov za napoved dohodnine za leto 2007
Novosti v REK-1 po 1.1.2014 v programu POTNI NALOGI (posodobljeno 17.1.2014) V skladu s spremenjeno zakonodajo glede poročanja na REK obrazcih oziroma Pravilnika o spremembah in dopolnitvah Pravilnika
Prikaži večPožarna odpornost konstrukcij
Požarna obtežba in razvoj požara v požarnem sektorju Tomaž Hozjan e-mail: tomaz.hozjan@fgg.uni-lj.si soba: 503 Postopek požarnega projektiranja konstrukcij (SIST EN 1992-1-2 Izbira za projektiranje merodajnih
Prikaži več2. Model multiple regresije
2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov
Prikaži večLaTeX slides
Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število
Prikaži večMicrosoft Word - NAVODILA ZA UPORABO.docx
NAVODILA ZA UPORABO VODILO CCM-18A/N-E (K02-MODBUS) Hvala ker ste se odločili za nakup našega izdelka. Pred uporabo enote skrbno preberite ta Navodila za uporabo in jih shranite za prihodnjo rabo. Vsebina
Prikaži večZbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije Zveza strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije Stanje:
Zbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije Zveza strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije Stanje: 17.07.2013 Ver. 2.9.1.2 Spletni portal članov uporabniška navodila
Prikaži večv sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:
v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN
Prikaži večPREDMETNI KURIKULUM ZA RAZVOJ METEMATIČNIH KOMPETENC
MATEMATIKA 1.razred OSNOVE PREDMETA POKAZATELJI ZNANJA SPRETNOSTI KOMPETENCE Naravna števila -pozna štiri osnovne računske operacije in njihove lastnosti, -izračuna številske izraze z uporabo štirih računskih
Prikaži večSTAVKI _5_
5. Stavki (Teoremi) Vsebina: Stavek superpozicije, stavek Thévenina in Nortona, maksimalna moč na bremenu (drugič), stavek Tellegena. 1. Stavek superpozicije Ta stavek določa, da lahko poljubno vezje sestavljeno
Prikaži večSlide 1
Projektno vodenje PREDAVANJE 7 doc. dr. M. Zajc matej.zajc@fe.uni-lj.si Projektno vodenje z orodjem Excel Predstavitev Najbolj razširjeno orodje za delo s preglednicami Dva sklopa funkcij: Obdelava številk
Prikaži večTeorija kodiranja in kriptografija 2013/ AES
Teorija kodiranja in kriptografija 23/24 AES Arjana Žitnik Univerza v Ljubljani, Fakulteta za matematiko in fiziko Ljubljana, 8. 3. 24 AES - zgodovina Septembra 997 je NIST objavil natečaj za izbor nove
Prikaži večSMERNICE O DOLOČITVI POGOJEV ZA FINANČNO PODPORO V SKUPINI EBA/GL/2015/ Smernice o določitvi pogojev za finančno podporo v skupini iz čle
SMERNICE O DOLOČITVI POGOJEV ZA FINANČNO PODPORO V SKUPINI EBA/GL/2015/17 08.12.2015 Smernice o določitvi pogojev za finančno podporo v skupini iz člena 23 Direktive 2014/59/EU Smernice organa EBA o določitvi
Prikaži večNamesto (x,y)R uporabljamo xRy
RELACIJE Namesto (x,y) R uporabljamo xry Def.: Naj bo R AxA D R = { x; y A: xry } je domena ali definicijsko obmocje relacije R Z R = { y; x A: xry } je zaloga vrednosti relacije R Za zgled od zadnjič:
Prikaži večŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA
ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo
Prikaži večKONTINGENČNI PRISTOP K OBLIKOVANJU SISTEMA STRATEŠKEGA POSLOVODNEGA RAČUNOVODSTVA: EMPIRIČNA PREVERBA V SLOVENSKIH PODJETJIH
Temelji poslovodnega računovodstva(1) Uvod v poslovodno računovodstvo (kontroling) Prof. dr. Simon Čadež simon.cadez@ef.uni-lj.si 2 CILJI PREDMETA Opredeliti vlogo managerjev in poslovodnega računovodstva
Prikaži več4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov
4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,
Prikaži večPOROČILO
UVOD Delovanje knjižnice Fakultete za kemijo in kemijsko tehnologijo v Ljubljani (UL FKKT), ki je sedaj že 17 let funkcionalno združena s Centralno tehniško knjižnico (CTK), lahko ocenimo kot uspešno kar
Prikaži večBrownova kovariancna razdalja
Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti
Prikaži večPowerPoint Presentation
INFORMACIJSKI SISTEM MFERAC - LETA 2022 mag. Andreja Sladoje Jemec, Sanja Štumberger Kovačič Ministrstvo za finance 10.12.2018 Vsebina predstavitve 1. Projekt MFERAC05 in izhodišča prenove 2. Izvajanje
Prikaži večNavodila Trgovina iCenter
Napredovanja v plačne razrede javnih uslužbencev 2019 S pomočjo SAOP programa Kadrovska evidenca lahko ob dokupljeni kodi vodimo napredovanja javnih uslužbencev. Za napredovanja v letu 2019 je potrebno
Prikaži večMicrosoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc
ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo mesto, april 2008 Ime in priimek študenta ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo
Prikaži večUNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Boštjan KRANJC RAZVOJ PROGRAMSKE OPREME ZA VODENJE TURISTIČNIH NASTANITEV DIPLOMSKO DEL
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Boštjan KRANJC RAZVOJ PROGRAMSKE OPREME ZA VODENJE TURISTIČNIH NASTANITEV DIPLOMSKO DELO NA UNIVERZITETNEM ŠTUDIJU Mentor: prof. dr. Viljan
Prikaži večNAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV
Predmetna komisija za nižji izobrazbeni standard matematika Opisi dosežkov učencev 6. razreda na nacionalnem preverjanju znanja Slika: Porazdelitev točk pri matematiki (NIS), 6. razred 1 ZELENO OBMOČJE
Prikaži večMicrosoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc
REPUBLIKA SLOVENIJA Anketa o zadovoljstvu uporabnikov statističnih podatkov in informacij Statističnega urada RS 1. Kako pogosto ste v zadnjem letu uporabljali statistične podatke in informacije SURS-a?
Prikaži večVaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x
Vaje: Matrike 1 Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N n 1 1 0 1 ; n N 0 2 Pokaži, da je množica x 0 y 0 x y x + z ; x, y, z R y x z x vektorski podprostor v prostoru matrik
Prikaži večE-nepremična inženirska zakladnica
Smetanova ulica 17 2000 Maribor, Slovenija E-NEPREMIČNA INŽENIRSKA ZAKLADNICA - TEHNIŠKE FAKULTETE Naročnik: Energetika Maribor d.o.o. Vodja projekta: Daniela Dvornik Perhavec Fakultete za gradbeništvo,
Prikaži večŠolski center Celje Srednja šola za kemijo, elektrotehniko in računalništvo ELEKTRONSKA REDOVALNICA RAZISKOVALNA NALOGA AVTORJI Aleš Budna Jure Ulaga
Šolski center Celje Srednja šola za kemijo, elektrotehniko in računalništvo ELEKTRONSKA REDOVALNICA RAZISKOVALNA NALOGA AVTORJI Aleš Budna Jure Ulaga Nik Perčič MENTOR Dušan Fugina, prof. Celje, marec
Prikaži več1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam
1. izbirni test za MMO 018 Ljubljana, 16. december 017 1. Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n okraskov n različnih barv in ni nujno, da imamo enako število okraskov vsake barve. Dokaži, da se okraske
Prikaži večAPS1
Algoritmi in podatkovne strukture 1 Visokošolski strokovni študij Računalništvo in informatika Abstraktni podatkovni tipi Jurij Mihelič, UniLj, FRI Podatkovni tipi Razvil Pascal, Oberon itd. Software is
Prikaži večTEHNIČNA DOKUMENTACIJA
TEHNIČNA DOKUMENTACIJA za OBNOVO EVIDENCE DEJANSKE RABE KMETIJSKIH IN GOZDNIH ZEMLJIŠČ (območje V in Z del SLO) Verzija 1.0 Ljubljana, marec 2016 KAZALO 1 UVOD... 3 1.1 OBMOČJE PROJEKTA... 4 1.2 ČASOVNICA
Prikaži večKodeks ravnanja javnih uslužbencev
Kodeks ravnanja javnih uslužbencev 1. Vlada Republike Slovenije sprejema kodeks ravnanja javnih uslužbencev, ki ga je sprejel Svet Evrope kot priporočilo vsem članicam Sveta Evrope. 2. Vlada Republike
Prikaži večNavodila za montažo WC DESKA IZDELANO V NEMČIJI myhansecontrol.com myhansecontrol.com Uporabniku prijazna navodila ID: #05000
Navodila za montažo WC DESKA IZDELANO V NEMČIJI myhansecontrol.com myhansecontrol.com Uporabniku prijazna navodila ID: #05000 Hitro in preprosto do cilja s kodami QR Ne glede na to, ali potrebujete informacije
Prikaži več