Előzmények Podcastok

Mi az időkövetés története?

Mi az időkövetés története?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Miért döntött úgy az ember, hogy követi az időt? hogyan találta meg az ember először az időt? és mikor és hogyan éreztek valamit, amit időnek hívnak? vannak találgatások, de szeretném tudni, hogy van -e valami rögzítve onnantól kezdve.

Mivel az "idő" fogalma annyira furcsa, még most is annyira furcsa és elvont számomra, és ember alkotta, nem létezett korábban, mielőtt meghatároztuk. szóval eszembe jutott, hogyan tették az emberek teremt ilyen fogalom.

PS: A kérdésem nem másolata ennek


Mikor kezdtek "érezni", nem lehet válaszolni (és nem kapcsolódik a történelemhez a szoros értelemben. Ez minden bizonnyal a történelem előtti időben történt. Nem lehet semmit tervezni némi időérzet nélkül. Talán néhány állat is "érzi az időt" , honnan tudhatjuk?)

De amikor az emberek követni kezdték, valószínűleg meg lehet magyarázni. Legkésőbb a mezőgazdaság kezdetével. A mezőgazdaság során tudnia kell az évszakot, mikor kell ültetni. Ehhez az égre kell nézni, megfigyelni a különféle jelenségeket, és számolni a napokat. Tudni kell, hány nap van hátra a következő nyárból, és van -e elegendő étel a következő aratásig. Tehát az egyik legalapvetőbb dolog az ember számára, hogy hány nap van egy évben. Tehát nagy erőfeszítéseket tettek ennek nagy pontossággal történő meghatározására.

Talán még korábban kezdődött: azoknak, akik vadászatból és gyűjtögetésből éltek, szükségük volt az évszakra vonatkozó fogalmakra is. Az állatok szezonális vándorlásának nyomon követése stb.

Egy idő után a mezőgazdaság feltalálása után feltalálták az írást, és az emberek elkezdtek hosszabb időtartamokat rögzíteni, éveket számolni stb. Egyébként minden bizonyíték azt mutatja, hogy az írást azért találták ki, hogy nyomon kövessék a mezőgazdasági termékeket és azok eloszlását.

Egy napnál rövidebb ideig a Nap hozzávetőleges helyzete az égen elegendő volt az idő durva becsléséhez a legtöbb civilizációban. A kifinomultabb társadalmak fejlődésével pontosabb mérésre volt szükség, és feltalálták a vízórákat.


Még az akaratlan válasz is, hogy eltakarja az arcodat, ha valami rád repül, oka és következménye, azaz két, egymást követő esemény. E definíció szerint úgy tűnik számomra, hogy az idő "kiderült", mielőtt az emberek még beavatkoztak volna.


2. szint: Közepes felhasználók

Ismerje meg a munkák gyűjtését, nyomon követését, automatizálását és jelentését.

A Tevékenységnapló segítségével gyorsan láthatja, hogy ki mit csinált egy lapon, vagy ki tekintette meg utoljára az irányítópultot, azaz lekérheti a munkalap különböző elemeinek szerkesztéseit és törléseit, és jobban megértheti, hogy mi az együttműködő. lépéseket tesznek a lapon. Azt is megtekintheti, hogy kik tekintették meg és végezték el a jelentés vagy irányítópult általános szerkesztését.

MEGJEGYZÉS: Ez a szolgáltatás megtalálható az üzleti és jogosult vállalati csomagokban. Ha többet szeretne megtudni a tervekről és az árakról, beleértve azt is, hogy mely funkciók mely tervekhez tartoznak, kérjük, tekintse meg Árak oldalunkat.

Tevékenységnaplóban nyomon követett műveletek

A Tevékenységnapló segítségével követheti a gyakori műveleteket, például:

  • Ki tekintette meg a lapot, jelentést vagy irányítópultot.
  • Kiket osztottak meg egy lappal, jelentéssel vagy irányítópulttal, vagy nem osztották meg őket.
  • Csak munkalapok: Milyen típusú módosításokat hajtottak végre, és a változtatások sajátosságait - például: a 4. sorban Sally Smart megváltoztatta az állapotot „Folyamatban” állapotról „Teljes” állapotra
  • A módosítást végrehajtó személy neve.
  • A változtatások időpontja és dátuma.
  • Munkaterület megosztása

MEGJEGYZÉS: A jelentés celláiban és soraiban végrehajtott adatok módosítása csak a forráslapok tevékenységnaplójában jelenik meg, a jelentés tevékenységnaplójában nem.

TIPP: A Tevékenységnapló megjeleníti a legutóbbi cellaváltozásokat, de ha látni szeretné egy adott cella teljes előzményeit, kattintson a jobb gombbal a cellára, és tekintse meg a cellaelőzményeket. (A cellaelőzményekkel kapcsolatos további információkért lásd: Cellaelőzmények megtekintése.)

Tevékenységnapló -bejegyzések megtekintése

Nyissa meg a Tevékenységnaplót, ha meg szeretné tekinteni az együttműködő munkatársak által végrehajtott különféle munkalapok műveleteit.

  1. Kattintson Fájl a menüsorban.
  2. Válassza a lehetőséget Tekintse meg a tevékenységnaplót a Tevékenységnapló megtekintése ablak megjelenítéséhez.

A Tevékenységnapló megtekintése ablakban láthatja a különböző munkalap -műveleteket, például azt, hogy ki törölte a sorokat, és mikor, vagy amikor a felhasználó megtekintette a lapot. Az ablak első megnyitásakor az utolsó hét nap eseményeit jeleníti meg.

A tevékenységnapló szűrésével könnyebben megjelenítheti a kívánt előzményeket.

MEGJEGYZÉS: Egyes szervezetek egyéni megoldásokat hoznak létre vagy használnak, amelyek kihasználják a Smartsheet Application Programming Interface (API) felületét - erre példa a Smartsheet Pivot App. Ha az API befolyásolja a munkalap tartalmát, akkor megjelenik a API - integrált alkalmazás kép a dátum oszlop mellett.

Tevékenységnapló -bejegyzések szűrése

A Tevékenységnapló szűrőivel csak a kívánt bejegyzéseket láthatja. Alkalmazzon szűrőt, amely megmutatja egy adott dátumtartomány tevékenységét, egy adott típusú műveletet vagy a munkalapon aktív személyeket.

MEGJEGYZÉS: Amikor bezárja a tevékenységnaplót, a szűrők automatikusan törlődnek. Tevékenységnapló -szűrők nem menthetők és nem oszthatók meg a munkalap más együttműködőivel.

Szűrők alkalmazása a tevékenységnaplóba:

  1. Nyissa meg a tevékenységnaplót, és válassza a lehetőséget Szűrők a Tevékenységnapló ablak bal felső sarkában a szűrési lehetőségek kibontásához.
  2. Válassza ki az alábbiak bármelyikét:
    • Művelet - A tevékenység típusa. (Például a sort törölték.)
    • Együttműködők - akik elvégezték a tevékenységet.
    • Dátumtartomány - Azon dátumok csoportja, amelyek tevékenységét meg szeretné tekinteni.
  3. Válassza a lehetőséget Alkalmaz.

Ha törölnie kell a szűrőket, kattintson a gombra Szűrők törlése (mellett Alkalmaz gomb).

MEGJEGYZÉS: Egyes műveletek nem vezethetők vissza Smartsheet felhasználói névre. Például, ha egy személy nincs bejelentkezve az Smartsheet -be, és ez a személy letölt egy mellékletet a sorból, amelyet e -mailben küldtek neki, az Smartsheet nyomon követi és rögzíti a tevékenységet, de a naplóbejegyzés a következő felhasználónevet jeleníti meg: [email protected]

A tevékenységnapló exportálása

Letöltheti az elem tevékenységnaplóját, és további nyilvántartást vezethet a munkalapon végzett tevékenységekről. A Tevékenységi napló minden letöltése legfeljebb 90 nap munkalap adataiból.

Tevékenységi napló exportálása:

  1. Nyissa meg az elemet.
  2. Kattintson Fájl & gt Tevékenységnapló megtekintése.
  3. Válassz egy Kezdő dátum és Befejezés dátuma ban,-ben Időintervallum szűrő. Ki kell választania a Időintervallum a tevékenységnapló letöltése előtt.
  4. A Művelet és az Együttműködő szűrőkben további lehetőségeket is kiválaszthat.
  5. Kattints a Letöltés gombot a Tevékenységnapló ablak alján.

A Smartsheet e -mail üzenetet küld a Smartsheet által használt e -mail címre, amely tartalmazza a letöltött fájl eléréséhez használt linket.

A tevékenységnapló fájl .csv formátumban lesz letöltve a számítógépre.

Tevékenységnapló műveletek magyarázata

A Tevékenységnaplóban felsorolt ​​egyes műveletek általános változást írnak le, de nem adnak összefüggést a változás részleteivel. Az alábbiakban néhány műveletet láthat, amelyeket láthat, és mit jelentenek.

Kártya nézet: Kártya átrendezése és Kártya nézet: Kártyák közvetett átrendezése

Kártya nézet: Kártyák átrendezése azt jelenti, hogy egy vagy több kártyát kézzel áthúzott az egyik pozícióból a másikba-vagy egy másik sávba, vagy egy másik sávba.

Kártya nézet: Közvetlenül átrendezett kártyák azt jelenti, hogy a kártyákat bármilyen más módon áthelyezték. Ha például manuálisan húzza és dobja el az egyik kártyát bármely pozícióba, akár ugyanazon sávban, akár egy másik sávba, akkor más kártyák jelennek meg közvetve emiatt magasabb vagy alacsonyabb pozícióba került. A kártyák közvetve is átrendezhetők, ha módosítja a Rács és a Gantt nézeteket, például egy feladatot másik személyhez rendel, vagy módosítja a sor legördülő listáját.

Ki tekintheti meg a tevékenységnaplót

A Tevékenységi napló elérése a megosztási engedély szintjétől függ. A nyomon követett tevékenységek legkorábbi időpontja attól függ, hogy mikor osztották meg utoljára a lappal.

MEGJEGYZÉS: Az irányítópultok nem rendelkeznek szerkesztőmegosztási jogosultsági szinttel. Csak a rendszergazdák és a tulajdonos tekinthetik meg az irányítópultok tevékenységnaplóját.

Megosztási engedélyszint Megtekintheti a tevékenységnaplót Lehet exportálni a tevékenységnaplót Tekintse meg a nyomon követett tevékenységeket ezen a napon/időpontban
Tulajdonos* Igen Igen Az elem létrehozása
Rendszergazda (licencelt) ** Igen Igen Megtekintheti és exportálhatja, amikor utoljára megosztotta az elemmel
Rendszergazda (nem engedélyezett) Nem Nem -
Szerkesztő (licencelt) ** Igen Nem Megtekintheti (de nem exportálhatja), amikor utoljára megosztotta az elemmel
Szerkesztő (nem engedélyezett) Nem Nem -
Néző (engedélyezett vagy nem engedélyezett Nem Nem -

*Ha átruházza egy lap tulajdonjogát, az új tulajdonos látja az összes tevékenységnaplót, a munkalap létrehozásától kezdve.

** Ha rendszergazdai (licencelt) vagy szerkesztői (licencelt) megosztási jogosultságokra frissített, akkor láthatja a tevékenységnapló -bejegyzéseket attól az időponttól kezdve, amikor először megosztották a lappal. Tekintse meg a Megosztási engedélyszintek cikkünket a különböző lapmegosztási engedélyekről.


Az idő dimenziói

Ahogy fentebb leírtam, az idő meglehetősen kihívást jelent a modellezésben. Azonban átugrottam az időbeli modellek leg kínosabb aspektusát. Mindannyian megtanultuk, ha csak a rossz sci -fi könyvekből is, hogy az idő a negyedik dimenzió. A baj az, hogy ez rossz.

Úgy találom, hogy a legjobb módszer egy példa segítségével leírni ezt a problémát. Képzeljük el, hogy van egy bérszámfejtési rendszerünk, amely tudja, hogy január 1 -jétől kezdődően a munkavállaló napi 100 dolláros árfolyammal rendelkezik. Február 25 -én ezzel az árfolyammal vezetjük a bérszámfejtést. Március 15 -én megtudjuk, hogy február 15 -től a munkavállaló árfolyama 211 dollárra változott. Mit kell válaszolnunk, ha megkérdezzük, hogy mennyi volt február 25 -i árfolyam?

Bizonyos értelemben 211 dollárra kellene válaszolnunk, hiszen most már tudjuk, hogy ez volt az arány. De gyakran nem hagyhatjuk figyelmen kívül, hogy február 25 -én 100 dollárnak tartottuk az árfolyamot, elvégre akkor béreltünk. Nyomtattunk egy csekket, elküldtük neki, és ő beváltotta. Ezek mind az ő aránya alapján történtek. Ha az adóhatóság február 25 -én kérte tőlünk az árfolyamát, ez fontos lesz.

Valójában azt gondolhatjuk, hogy Dinsdale fizetési rátájának két története fontos számunkra. A történelem, amelyet most ismerünk, és a történelem, amelyet február 25 -én ismertünk. Általánosságban elmondhatjuk, hogy nem csak a múltban volt a dinsdale -i fizetés minden egyes napjának története, hanem a Dinsdale -fizetés történetének története is. árak. Az idő nem a negyedik dimenzió, hanem a negyedik és ötödik dimenzió!

Az első dimenzióra úgy gondolok tényleges idő: amikor történt valami. A második dimenzió az rekordidő, amikor tudtunk róla. Valahányszor történik valami, mindig ez a két alkalom jár vele. A Dinsdale fizetésemelésének tényleges dátuma február 15 -e volt, és rekord dátuma március 15 -e volt. Hasonlóképpen, amikor megkérdezzük, mi volt Dinsdale fizetési rátája, valóban két dátumot kell megadnunk: egy rekord és egy tényleges dátumot.

rekord dátumjelenlegi dátumDinsdale aránya
Január 1Január 1$ 100/nap
Február 25Február 25$ 100/nap
Március 14Február 25$ 100/nap
Március 15Január 1$ 100/nap
Március 15Február 25$ 211/nap

A két dimenzióra így gondolhatunk. A tényleges történelem a valós időben tekint vissza. Ha a jelenlegi tényleges történelmemet nézem, látom, hogy Dinsdale fizetése 100 dollár volt február 15 -ig, ekkor 211 dollárra nőtt. Ez azonban a mai történelem rekordidő alatt. Ha megnézem a február 25 -i tényleges előzményeket, akkor Dinsdale -t január 1 -jétől 100 dollárért fizették, és a 211 dollár soha nem került bele. Rekordidő alatt minden napnak (szigorúan minden időpontnak) tényleges története van. Ezek a történetek különbözőek, mivel megtudjuk, hogy azok a dolgok, amelyeket korábban igaznak hittünk, már nem igazak.

Más szemszögből nézve elmondhatjuk, hogy a tényleges történelem minden napjának rekordtörténete van. A rekordok története elmondja, hogyan változtak az adott napra vonatkozó ismereteink az idő múlásával. Tehát február 25 -én a rekordidőszak rekord rekordot mutat, amely szerint március 15 -ig Dinsdale fizetése 100 dollár volt, ekkor eléri a 211 dollárt.

Vegyük ezt a példát egy lépéssel tovább Tegyük fel, hogy a megfelelő kiigazításokat március 26 -i bérszámfejtésben hajtjuk végre. Április 4 -én azt mondjuk, hogy a munkavállaló korábbi információi tévesek voltak, és hogy az árfolyam február 15 -én valóban 255 dollárra változott. válaszolunk arra a kérdésre, hogy "mennyi volt az alkalmazott aránya február 25 -én?".

Láttam, hogy a felnőtt fejlesztők leharapják a fejüket, amikor ilyen dolgokkal szembesülnek. De ha rájössz, hogy minden a két dimenzió fogalmára vezethető vissza, akkor a dolgok sokkal egyszerűbbé válnak. Ennek egyik megjelenítési módja a korábbi táblázat kiterjesztése

rekord dátumjelenlegi dátumalkalmazott aránya
Január 1Január 1$ 100/nap
Február 25Február 25$ 100/nap
Március 14Február 25$ 100/nap
Március 15Január 1$ 100/nap
Március 15Február 25$ 211/nap
Március 26Február 25$ 211/nap
Ápr. 4Január 1$ 100/nap
Ápr. 4Február 25255 USD/nap

Ha megnézzük a jelenlegi tényleges történelmünket (ez a tényleges történelem, amelynek rekordnapja ma van), akkor azt mondanánk, hogy Dinsdale fizetése január 1 -jétől 100 dollár volt, február 15 -én pedig 255 dollárra emelkedett. egyáltalán nem fordul elő, mert soha nem volt igaz. Ha megnézzük a március 26 -i tényleges történelmet, akkor Dinsdale fizetése 100 dollár lesz február 15 -ig, ahol 211 dollárra emelkedett. A március 26 -i ténytörténetben a 255 dolláros árfolyam soha nem történt meg, mert még nem tudtunk róla.

Gondolhatunk a február 25 -i rekordtörténetre is. Most ez a rekordtörténet azt mondja, hogy az árfolyam 100 dollár volt (aznap) március 15 -ig, amikor 211 dollárra változott. Aztán április 4 -én ismét 255 dollárra változott.

Ha felismered a két dimenziót, akkor sokkal könnyebb lesz gondolkodni a problémáról, de ijesztő belegondolni, hogy ilyen dolgokat kell megvalósítanod. Szerencsére számos dolgot megtehet, amelyek leegyszerűsítik a végrehajtást.

Az első egyszerűsítés az, hogy nem nehéz az ellenőrzési naplót használni ezeknek a változásoknak a kezelésére. Mindössze annyit kell tennie, hogy a bejegyzés dátumát és a tényleges dátumot is rögzíti a naplóba minden bejegyzéssel. Ez az egyszerű gyakorlat elegendő ahhoz, hogy mindkét napló hatékony legyen mindkét dimenzióban, és hiszem, hogy érdemes megtenni, még akkor is, ha csak az egyik zavarja őket.

A második egyszerűsítés az, hogy gyakran nem szeretné, hogy a modell mindkét dimenziót kezelje. Itt az a fontos, hogy megtudja, melyik van a modelljében, és melyiket hagyja az ellenőrzési naplóba.

Ha olyan történelmet szeretnénk vezetni, ahol tudni akarjuk, hogyan változtak a dolgok az idő múlásával, de nem törődtünk azzal, hogy mikor értesültünk a változásokról, akkor azt mondjuk, hogy tényleges-időbeli. Tehát, ha nyilvántartást vezetek egy alkalmazott címéről, úgy dönthetek, hogy ezt tényleges időbeli tulajdonságként tartom fenn. Az on-line lekérdezést segítő információs rendszerek esetében ez jól működik, mert amikor adatbázishoz fér hozzá, általában tudni akarja a tényleges előzményeket.

Rekord-időbeli tények jelennek meg, ha van olyan rendszere, amely olyan dolgokat végez, mint például a számlák előállítása az objektumok állapota alapján. Ezek a dolgok kérdéseket vetnek fel a számla kiszámításával kapcsolatban, ami azt jelenti, hogy tudnia kell, hogy a számla kiszámításakor milyen állapot és tárgy volt a gondolat. A rekord-időbeli tényeket gyakran össze lehet hasonlítani a szoftver verziókezelő rendszerével, ahol visszamehet és elmondhatja: "milyen volt ez a fájl április 1-jén?"

Természetesen vannak esetek, amikor mindkét dimenzióra egyszerre van szüksége - ezeket két időbeli tényeknek hívják. Lényegében a kétidejű információnak mindig szüksége van mindkét dátumra.

A kettős időbeliség a teljes megoldás, de mindig érdemes elgondolkodni a megkerülés módján. Egy példa a számla számításából származik. Ha szeretné megtudni, miért jött ki egy törvényjavaslat, akkor az egyik lehetőség az, hogy rendelkezzen egy teljesen kétidejű adatbázissal. A számla kiszámításakor azonban gyakran jobb tárolni a számítások részletes nyomát. Ez sokkal egyszerűbben kielégíti a követelményt, mint a kétidős objektummodell.


Címkeresési lánc

Az okirat egy jogi dokumentum, amelyet a föld és az ingatlan tulajdonjogának átruházására használnak. Az otthonával vagy más ingatlanával kapcsolatos összes tett megvizsgálása nagy lépés a történelem további megismerése felé. Az ingatlantulajdonosok nevének megadása mellett az okmányok információt szolgáltathatnak az építési dátumokról, az érték- és használati változásokról, és akár a térképeket is. Kezdje a tetttel az ingatlan jelenlegi tulajdonosai számára, és haladjon vissza az egyik okiratból a másikba, és minden egyes cselekmény részletezze, hogy ki továbbította az ingatlant. Az ingatlantulajdonosok egymás utáni listája "tulajdonlánc" néven ismert. Bár gyakran unalmas folyamat, a címkeresés a legjobb módszer az ingatlan tulajdonláncának létrehozására.

Kezdje a tettek keresését azzal, hogy megtanulja, hol rögzítették és tárolták az érdeklődő időt és helyet. Néhány joghatóság már kezdi elhelyezni ezeket az információkat az interneten - lehetővé téve az aktuális ingatlaninformációk keresését cím vagy tulajdonos szerint. Ezután keresse fel a tettek nyilvántartását (vagy azt a helyet, ahol a térségben rögzítik a tetteket), és használja a kedvezményezett indexét a jelenlegi tulajdonos kereséséhez a vevők indexében. Az index egy könyvet és oldalt biztosít, ahol a tényleges okirat másolata található. Az Egyesült Államokban számos megyei okmányiroda online hozzáférést biztosít az aktuális és néha történelmi okmányok másolataihoz. A FamilySearch ingyenes genealógiai webhelyen számos történelmi tettrekord található online, digitális formátumban.


I. E. 30 -ig már 13 különböző típusú napórát használtak Görögországban, Kis -Ázsiában és Olaszországban.

A Clepsydras vagy a vízórák az első olyan időmérő eszközök közé tartoztak, amelyek nem használták a napot vagy az égitestek áthaladását az idő kiszámításához. Az egyik legrégebbi I. Amenhotep ókori egyiptomi király sírjában volt, i. E. 1500 körül temették el. I. E. 325 körül a görögök elkezdték használni a clepsydrákat (görögül: "víztolvaj") azzal, hogy rendszeresen csöpögtették a vizet egy keskeny nyíláson, és összegyűjtötték a vizet egy tározóban, ahol egy mutató hordozó úszó emelkedett, és megjelölte az órákat. Egy kissé eltérő vízóra szabályozott sebességgel engedett vizet a tálba, amíg el nem süllyedt. Ezek az órák a Közel -Keleten elterjedtek voltak, és a 20. század elején még mindig használták őket Afrika egyes részein. Nem lehetett rájuk támaszkodni, hogy közelebbről megmondják az időt, mint az óra nagy töredékét.

Bonyolultabb és lenyűgözőbb gépesített vízórákat i. E. 100 között fejlesztettek ki. és 500 -ban görög és római horológusok és csillagászok. A hozzáadott komplexitás célja az volt, hogy az áramlást állandóbbá tegye az idő múlásával járó nyomást biztosító megjelenítők szabályozásával. Egyes vízórák harangokat és gongokat csengettek, mások ajtókat és ablakokat nyitottak, hogy embereket ábrázoljanak, vagy mutatókat, számlapokat és az univerzum asztrológiai modelljeit mozgatták. További információ a római időmérésről.

Egy görög csillagász, Andronikosz felügyelte a szelek tornyának felépítését Athénban az i. E. Első században. Ez a nyolcszögletű szerkezet megmutatta a tudósoknak és a vásárlóknak a napórákat és a mechanikus órajelzőket. 24 órás gépesített clepsydrát és mutatókat tartalmazott a nyolc szélhez, amelyekről a torony nevét kapta, és megjelenítette az évszakokat, valamint az asztrológiai dátumokat és időszakokat.

A Távol-Keleten a gépesített csillagászati/asztrológiai óragyártás i.sz. 200-tól 1300-ig fejlődött ki. A harmadik századi kínai clepsydra különféle mechanizmusokat hajtott, amelyek szemléltették a csillagászati ​​jelenségeket. Az egyik legkifinomultabb óratornyot Su Sung és társai építették 1088-ban. Su Sung mechanizmusa beépítette a víz által vezérelt menekülési utat, amelyet körülbelül 725-ben találtak ki.

A több mint 30 láb magas Su Sung óratoronyban bronz, erővel hajtott armillar gömb volt megfigyelésre, automatikusan forgó égi gömb, és öt elülső panel, ajtókkal, amelyek lehetővé tették a harangok vagy gongok csengő próbababáinak megtekintését, és tablettákat tartottak az órát vagy a nap egyéb különleges időpontjait.

Su Sung óratornya, kb. 1088



Vízóra


Szelek tornya, Athén, Görögország

A mechanikus órát valószínűleg a középkori Európában találták ki. A fogaskerekek és kerekek okos elrendezését találták ki, amelyet a hozzájuk csatolt súlyok forgattak. Ahogy a súlyokat a gravitációs erő lefelé húzta, a kerekek lassú, szabályos fordulatra kényszerültek. A kerekekre megfelelően rögzített mutató jelölte az órákat.

Ezek az órák általánossá váltak a templomokban és kolostorokban, és rá lehetett bízni, hogy mikor kell harangozni a rendszeres imákért vagy a templomba járásért. (Maga az & quotclock & quot szó a franciából származik üvegbura, jelentése "harang".)

Végül a mechanikus órákat úgy tervezték, hogy üssék az órát, és még a negyed órát is csengjenek. Azonban csak egy órás kezük volt, és nem voltak bezárva. Még a legjobb ilyen órák is napi fél órát nyernek vagy veszítenek.

Technológiai előrelépést jelentett a “ rugós meghajtású óra ” feltalálása 1500-1510 körül, amelyet Peter Henlein, Nürnberg, Németország jegyez. Mivel ezek az órák elfértek a paláston vagy a polcon, nagyon népszerűvé váltak a gazdagok körében. Volt azonban némi időmegtartási problémájuk, mivel az óra lelassult, ahogy a főrugó kicsavarodott. A rugós meghajtású óra kifejlesztése volt a pontos időmérés előfutára.

1582 -ben Galilei olasz tudós, akkor tinédzser, észrevette a székesegyház imbolygó csillárait. Úgy tűnt neki, hogy az oda -vissza mozgás mindig ugyanaz, akár a lengés nagy, akár kicsi. Pulzusával időzítette a lengést, majd kísérletezni kezdett lengő súlyokkal. Megállapította, hogy a "létszám" a kis időközök pontos megjelölésének módja.

Miután Galilei felfedezte, az inga szabályos ütése lett a legpontosabb forrás az óra kerekeinek és fogaskerekeinek mozgásának szabályozására.

Ez nem volt tökéletes rendszer, mivel az inga leng egy körívben, és ha ez megtörténik, akkor a lengés ideje kissé változik a méretétől függően. Ahhoz, hogy az inga valóban pontos időt tartson, be kell kapcsolnia a "cikloid" néven ismert görbét.

1656 -ban Christian Huygens holland csillagász először kitalált egy sikeres ingaórát. Rövid ingákat használt, amelyek másodpercenként többször vertek, fába burkolták a műveket, és az órát a falra akasztották. Napi egy percnél kisebb hiba történt. Ez óriási előrelépés volt a korábbi mechanikus órákhoz képest, és a későbbi finomítások napi 10 másodperc alá csökkentették a hibahatárt.

1670 -ben William Clement angol óraművész körülbelül egy yardnyi ingát használt, amely egy másodpercet vett igénybe, hogy előre -hátra mozogjon, ami minden korábbinál nagyobb pontosságot tesz lehetővé. Az ingát és a súlyokat fába burkolta, hogy csökkentse a légáramok hatását, így született meg a „nagyapa órája.” „Először volt értelme egy percmutatót hozzáadni a számlaphoz, mivel most már meg lehetett mérni másodperc pontossággal.

1721 -ben George Graham napi egy másodpercen belül javította az ingaóra és a#146s pontosságát azáltal, hogy kompenzálta az inga hosszának a hőmérséklet -ingadozások okozta változásait. A mechanikus óra tovább fejlődött, amíg elérte a napi századmásodperces pontosságot, és a legtöbb csillagászati ​​megfigyelőközpontban elfogadott szabvány lett.


Falióra az 1870 -es évekből


Korai mechanikus óra



Galilei



Christian Huygens


George Graham


Korai Graham óra



17. századi zsebóra

A kvarcóra működése a kvarckristály elektromos tulajdonságain alapul. Ha elektromos mezőt alkalmaznak egy kvarckristályra, az megváltoztatja a kristály alakját. Ha ezt követően összenyomja vagy meghajlítja, elektromos mező keletkezik. Elektronikus áramkörbe helyezve a mechanikai igénybevétel és az elektromos mező közötti kölcsönhatás hatására a kristály rezegni kezd, és állandó elektromos jelet generál, amelyet az idő mérésére lehet használni.

A kvarcórák továbbra is uralják a piacot a teljesítményük pontossága és megbízhatósága, valamint tömeges mennyiségben történő gyártásuk alacsony költsége miatt.


Modern kvarc digitális óra, amely nemcsak a pontos időt tartja,
de ellenőrizheti a pulzusát is.

  • A belső chipet tönkreteheti a nylon ing, a nejlonszőnyeg vagy a légkondicionált iroda statikája. Ez a probléma a termelési létesítményt is érintette, ami nagyszámú meghibásodáshoz vezetett, mielőtt az órák még elhagyták a gyárat. Az eredmény az volt, hogy a kijelző lefagy egy nagyon fényes számjegyre, ami az akkumulátorok túlterhelését (és időnként felrobbanását) okozza.
  • A kvarc időzítő kristály pontossága nagyon hőmérséklet-érzékeny volt, az óra télen és nyáron különböző sebességgel futott.
  • Az elemek élettartama mindössze tíz nap volt, ami azt jelentette, hogy az ügyfelek gyakran kaptak egy fekete órát, lemerült elemekkel. Az áramkör és a ház kialakítása nagyon megnehezítette azok cseréjét.
  • A kezelőpanelek gyakran meghibásodtak, és lehetetlenné tették a kijelző be- vagy kikapcsolását, ami ismét felrobbanó elemekhez vezetett.
  • Az óra egy olyan készletben került forgalomba, amelyet a hobbisták szinte lehetetlen megépíteni. Praktikus vezeték nélküli magazin azt tanácsolta az olvasóknak, hogy használjon két fa ruhacsipeszt, két húzócsapot és egy szigetelt huzaldarabot az elemek megfelelő helyzetbe állításához. Ezután további négy napot kellett a trimmer beállításával töltenie, hogy biztosítsa az óra megfelelő sebességét.
  • A burkolatot lehetetlen volt egy darabban tartani. Műanyagból készült, amely ragaszthatatlannak bizonyult, ezért az alkatrészeket úgy tervezték, hogy összeragadjanak, és nem.
  • A Fekete Órák nagyon magas százalékát adták vissza, ami arra a legendára vezetett, hogy Sinclair valóban többet hozott vissza, mint amennyit gyártottak. A lemaradás végül olyan szörnyű méreteket öltött, hogy még mindig nem sikerült felszámolni két év a későbbiekben.

A NIST F-1 elnevezésű cézium atomóra a Nemzeti Tudományos és Technológiai Intézetben (NIST), Boulderben, Coloradóban az ország elsődleges frekvencia-szabványa, amelyet a koordinált világidő (UTC), a hivatalos világidő meghatározására használnak . Mivel a NIST F-1 osztja azt a megkülönböztetést, hogy a világ legpontosabb órája (hasonló eszközzel Párizsban), minden eddiginél pontosabbá teszi az UTC-t. A NIST F-1 nemrég megfelelt az értékelési teszteken, amelyek azt mutatták, hogy körülbelül háromszor pontosabb, mint az atomi óra, amelyet helyettesít, a NIST-7, szintén a Boulder létesítményben található. A NIST-7 1993 óta az Egyesült Államok elsődleges atomi időszabványa volt, és a világ legjobb időszabványai közé tartozott.

A NIST F-1-t szökőkútórának nevezik, mert az atomok szökőkútszerű mozgását használja fel, hogy javítsa az időszámítást. Először egy céziumatomot tartalmazó gázt vezetnek be az óra vákuumkamrájába. Ezután hat infravörös lézersugarat irányítanak egymásra merőlegesen a kamra közepén. A lézerek óvatosan összenyomják a cézium atomokat labdává. A labda létrehozása során a lézerek lelassítják az atomok mozgását, és az abszolút nulla közelébe hűtik őket.

Két függőleges lézerrel óvatosan felfelé hajítja a labdát (a "szökőkút" művelet), majd az összes lézert kikapcsolja. Ez a kis lökés éppen elég ahhoz, hogy egy körülbelül egy méter magas labdát feldúsítson egy mikrohullámú sütővel töltött üregben. A gravitáció hatására a labda az üregen keresztül visszaesik.


A céziumóra szökőkút hatása

Mivel az atomok kölcsönhatásba lépnek a mikrohullámú jellel, és a jel frekvenciájától függően, az atomállapotuk megváltozhat vagy nem. Az atomgömb teljes körútja körülbelül egy másodpercet vesz igénybe. A célpontban egy másik lézer irányul a cézium atomokra. Csak azok, amelyek atomállapotát megváltoztatja a mikrohullámú üreg, fénykibocsátásra késztetnek (fluoreszcencia néven). A fluoreszcenciában kibocsátott fotonokat (apró fénycsomagokat) detektor méri.

Ezt az eljárást többször megismételjük, miközben az üregben lévő mikrohullámú energiát különböző frekvenciákra hangoljuk. Végül olyan mikrohullámú frekvenciát érnek el, amely megváltoztatja a legtöbb céziumatom állapotát és maximalizálja azok fluoreszcenciáját. Ez a frekvencia a céziumatom természetes rezonanciafrekvenciája, és az a jellemző, amely meghatározza a másodikat, és ezáltal rendkívül pontos időmérést tesz lehetővé.

A "természetes frekvencia", amelyet jelenleg minden tudós által használt időmérésként ismernek fel, egy másodperces periódust határoz meg pontosan 9 192 631 770 rezgésnek vagy 9 192 631 770 ciklusnak a cézium atom rezonanciafrekvenciájaként. A NIST céziumórája olyan pontos, hogy 20 millió év alatt sem nyer, sem nem veszít másodpercet!


A cézium atomóra a NIST -nél

Ez az új szabvány nagyobb különbséggel pontosabb, mint bármely más óra az Egyesült Államokban, és biztosítja az ország iparát, tudományát és üzleti szektort, hogy továbbra is hozzáférjenek a modern technológia-alapú műveletekhez szükséges rendkívül pontos időméréshez.

ce si um (sz-m). n. r & gt szimbólum Cs
Lágy, ezüstfehér képlékeny fém, szobahőmérsékleten folyékony, az elemek közül a leginkább elektropozitív és lúgos, amelyet fotoelektromos cellákban és egyes szerves vegyületek hidrogénezésének katalizálásához használnak. Atomszám 55 atomtömeg 132,905 Olvadáspont 28,5 ° C forráspont 690 ° C fajsúly ​​1,87 vegyérték 1.


A Big Data nagyon rövid története

A történet arról, hogy miként váltak nagyméretűvé az adatok, sok évvel azelőtt kezdődik, hogy a nagy adatok körüli aktuális zümmögés megtörténne. Már hetven évvel ezelőtt találkozunk az első kísérletekkel a növekedési ütem számszerűsítésére adatmennyiség vagy amit közismerten „információrobbanásnak” neveztek (a kifejezés szerint 1941 -ben használták először Oxford angol szótár). Az alábbiakban az adatmennyiségek méretezésének történetében a legfontosabb mérföldköveket, valamint a „big data” gondolata fejlődésének egyéb „első” pontjait és az adatokkal vagy információrobbanásokkal kapcsolatos megfigyeléseket találjuk.

Utolsó frissítés: 2013. december 21

1944 Fremont Rider, a Wesleyan Egyetemi Könyvtáros kiadja a The Scholar and the Future of the Research Library -t . Becslése szerint az amerikai egyetemi könyvtárak tizenhat évenként megduplázódtak. Tekintettel erre a növekedési ütemre, Rider azt feltételezi, hogy a Yale Könyvtár 2040 -ben „körülbelül 200 000 000 kötetet fog tartalmazni, ami több mint 6000 mérföldnyi polcot fog elfoglalni… [szükség lesz több mint hatezer fős katalogizáló személyzetre”.

1961 Derek Price kiadja a Science Since Babylon című könyvet, amelyben a tudományos ismeretek gyarapodását a tudományos folyóiratok és dolgozatok számának növekedését vizsgálva ábrázolja. Arra a következtetésre jut, hogy az új folyóiratok száma exponenciálisan nőtt, nem pedig lineárisan, tizenöt évenként megduplázódott, és fél évszázad alatt tízszeresére nőtt. Price ezt az „exponenciális növekedés törvényének” nevezi, és kifejti, hogy „minden [tudományos] előrelépés új előrelépési sorozatot generál, ésszerűen állandó születési rátával, így a születések száma szigorúan arányos a felfedezések populációjának méretével bármikor. "

1967. november B. A. Marron és P. A. D. de Maine közzéteszi az „Automatikus adattömörítést” a Az ACM kommunikációja, stating that ”The ‘information explosion’ noted in recent years makes it essential that storage requirements for all information be kept to a minimum.” The paper describes “a fully automatic and rapid three-part compressor which can be used with ‘any’ body of information to greatly reduce slow external storage requirements and to increase the rate of information transmission through a computer.”

1971 Arthur Miller writes in The Assault on Privacy that “Too many information handlers seem to measure a man by the number of bits of storage capacity his dossier will occupy.”

1975 The Ministry of Posts and Telecommunications in Japan starts conducting the Information Flow Census, tracking the volume of information circulating in Japan (the idea was first suggested in a 1969 paper). The census introduces “amount of words” as the unifying unit of measurement across all media. The 1975 census already finds that information supply is increasing much faster than information consumption and in 1978 it reports that “the demand for information provided by mass media, which are one-way communication, has become stagnant, and the demand for information provided by personal telecommunications media, which are characterized by two-way communications, has drastically increased…. Our society is moving toward a new stage… in which more priority is placed on segmented, more detailed information to meet individual needs, instead of conventional mass-reproduced conformed information.” [Translated in Alistair D. Duff 2000 see also Martin Hilbert 2012 (PDF)]

April 1980 I.A. Tjomsland gives a talk titled “Where Do We Go From Here?” at the Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, in which he says “Those associated with storage devices long ago realized that Parkinson’s First Law may be paraphrased to describe our industry—‘Data expands to fill the space available’…. I believe that large amounts of data are being retained because users have no way of identifying obsolete data the penalties for storing obsolete data are less apparent than are the penalties for discarding potentially useful data.”

1981 The Hungarian Central Statistics Office starts a research project to account for the country’s information industries, including measuring information volume in bits. The research continues to this day. In 1993, Istvan Dienes, chief scientist of the Hungarian Central Statistics Office, compiles a manual for a standard system of national information accounts. [See Istvan Dienes 1994 (PDF), and Martin Hilbert 2012 (PDF)]

August 1983 Ithiel de Sola Pool publishes “Tracking the Flow of Information” in Tudomány. Looking at growth trends in 17 major communications media from 1960 to 1977, he concludes that “words made available to Americans (over the age of 10) through these media grew at a rate of 8.9 percent per year… words actually attended to from those media grew at just 2.9 percent per year…. In the period of observation, much of the growth in the flow of information was due to the growth in broadcasting… But toward the end of that period [1977] the situation was changing: point-to-point media were growing faster than broadcasting.” Pool, Inose, Takasaki and Hurwitz follow in 1984 with Communications Flows: A Census in the United States and Japan, a book comparing the volumes of information produced in the United States and Japan.

July 1986 Hal B. Becker publishes “Can users really absorb data at today’s rates? Tomorrow’s?” ban ben Data Communications. Becker estimates that “the recoding density achieved by Gutenberg was approximately 500 symbols (characters) per cubic inch—500 times the density of [4,000 B.C. Sumerian] clay tablets. By the year 2000, semiconductor random access memory should be storing 1.25X10^11 bytes per cubic inch.”

September 1990 Peter J. Denning publishes "Saving All the Bits" (PDF) in American Scientist. Says Denning: "The imperative [for scientists] to save all the bits forces us into an impossible situation: The rate and volume of information flow overwhelm our networks, storage devices and retrieval systems, as well as the human capacity for comprehension. What machines can we build that will monitor the data stream of an instrument, or sift through a database of recordings, and propose for us a statistical summary of what's there. it is possible to build machines that can recognize or predict patterns in data without understanding the meaning of the patterns. Such machines may eventually be fast enough to deal with large data streams in real time. With these machines, we can significantly reduce the number of bits that must be saved, and we can reduce the hazard of losing latent discoveries from burial in an immense database. The same machines can also pore through existing databases looking for patterns and forming class descriptions for the bits that we've already saved."

1996 Digital storage becomes more cost-effective for storing data than paper according to R.J.T. Morris and B.J. Truskowski, in “The Evolution of Storage Systems,” IBM Systems Journal, July 1, 2003.

October 1997 Michael Cox and David Ellsworth publish “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” in the Proceedings of the IEEE 8th conference on Visualization. They start the article with “Visualization provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big data. When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.” It is the first article in the ACM digital library to use the term “big data.”

1997 Michael Lesk publishes “How much information is there in the world?” Lesk concludes that “There may be a few thousand petabytes of information all told and the production of tape and disk will reach that level by the year 2000. So in only a few years, (a) we will be able [to] save everything–no information will have to be thrown out, and (b) the typical piece of information will never be looked at by a human being.”

April 1998 John R. Mashey, Chief Scientist at SGI, presents at a USENIX meeting a paper titled “Big Data… and the Next Wave of Infrastress.”

October 1998 K.G. Coffman and Andrew Odlyzko publish “The Size and Growth Rate of the Internet.” They conclude that “the growth rate of traffic on the public Internet, while lower than is often cited, is still about 100% per year, much higher than for traffic on other networks. Hence, if present growth trends continue, data traffic in the U. S. will overtake voice traffic around the year 2002 and will be dominated by the Internet.” Odlyzko later established the Minnesota Internet Traffic Studies (MINTS), tracking the growth in Internet traffic from 2002 to 2009.

August 1999 Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth, and Robert Haimes publish “Visually exploring gigabyte data sets in real time” in the Communications of the ACM. It is the first CACM article to use the term “Big Data” (the title of one of the article’s sections is “Big Data for Scientific Visualization”). The article opens with the following statement: “Very powerful computers are a blessing to many fields of inquiry. They are also a curse fast computations spew out massive amounts of data. Where megabyte data sets were once considered large, we now find data sets from individual simulations in the 300GB range. But understanding the data resulting from high-end computations is a significant endeavor. As more than one scientist has put it, it is just plain difficult to look at all the numbers. And as Richard W. Hamming, mathematician and pioneer computer scientist, pointed out, the purpose of computing is insight, not numbers.”

October 1999 Bryson, Kenwright and Haimes join David Banks, Robert van Liere, and Sam Uselton on a panel titled “Automation or interaction: what’s best for big data?” at the IEEE 1999 conference on Visualization.

October 2000 Peter Lyman and Hal R. Varian at UC Berkeley publish “How Much Information?” It is the first comprehensive study to quantify, in computer storage terms, the total amount of new and original information (not counting copies) created in the world annually and stored in four physical media: paper, film, optical (CDs and DVDs), and magnetic. The study finds that in 1999, the world produced about 1.5 exabytes of unique information, or about 250 megabytes for every man, woman, and child on earth. It also finds that “a vast amount of unique information is created and stored by individuals” (what it calls the “democratization of data”) and that “not only is digital information production the largest in total, it is also the most rapidly growing.” Calling this finding “dominance of digital,” Lyman and Varian state that “even today, most textual information is ‘born digital,’ and within a few years this will be true for images as well.” A similar study conducted in 2003 by the same researchers found that the world produced about 5 exabytes of new information in 2002 and that 92% of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks.

November 2000 Francis X. Diebold presents to the Eighth World Congress of the Econometric Society a paper titled “’Big Data’ Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting (PDF),” in which he states “Recently, much good science, whether physical, biological, or social, has been forced to confront—and has often benefited from—the “Big Data” phenomenon. Big Data refers to the explosion in the quantity (and sometimes, quality) of available and potentially relevant data, largely the result of recent and unprecedented advancements in data recording and storage technology.”

February 2001 Doug Laney, an analyst with the Meta Group, publishes a research note titled “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.” A decade later, the “3Vs” have become the generally-accepted three defining dimensions of big data, although the term itself does not appear in Laney’s note.

September 2005 Tim O’Reilly publishes “What is Web 2.0” in which he asserts that “data is the next Intel inside.” O’Reilly: “As Hal Varian remarked in a personal conversation last year, ‘SQL is the new HTML.’ Database management is a core competency of Web 2.0 companies, so much so that we have sometimes referred to these applications as ‘infoware’ rather than merely software.”

March 2007 John F. Gantz, David Reinsel and other researchers at IDC release a white paper titled “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth through 2010 (PDF).” It is the first study to estimate and forecast the amount of digital data created and replicated each year. IDC estimates that in 2006, the world created 161 exabytes of data and forecasts that between 2006 and 2010, the information added annually to the digital universe will increase more than six fold to 988 exabytes, or doubling every 18 months. According to the 2010 (PDF) and 2012 (PDF) releases of the same study, the amount of digital data created annually surpassed this forecast, reaching 1227 exabytes in 2010, and growing to 2837 exabytes in 2012.

January 2008 Bret Swanson and George Gilder publish “Estimating the Exaflood (PDF),” in which they project that U.S. IP traffic could reach one zettabyte by 2015 and that the U.S. Internet of 2015 will be at least 50 times larger than it was in 2006.

June 2008 Cisco releases the “Cisco Visual Networking Index – Forecast and Methodology, 2007–2012 (PDF)” part of an “ongoing initiative to track and forecast the impact of visual networking applications.” It predicts that “IP traffic will nearly double every two years through 2012” and that it will reach half a zettabyte in 2012. The forecast held well, as Cisco’s latest report (May 30, 2012) estimates IP traffic in 2012 at just over half a zettabyte and notes it “has increased eightfold over the past 5 years.”

2008. szeptember A special issue of Természet on Big Data "examines what big data sets mean for contemporary science."

December 2008 Randal E. Bryant, Randy H. Katz, and Edward D. Lazowska publish “Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society (PDF).” They write: “Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers, medical practitioners, and our nation’s defense and intelligence operations…. Big-data computing is perhaps the biggest innovation in computing in the last decade. We have only begun to see its potential to collect, organize, and process data in all walks of life. A modest investment by the federal government could greatly accelerate its development and deployment.”

December 2009 Roger E. Bohn and James E. Short publish “How Much Information? 2009 Report on American Consumers.” The study finds that in 2008, “Americans consumed information for about 1.3 trillion hours, an average of almost 12 hours per day. Consumption totaled 3.6 Zettabytes and 10,845 trillion words, corresponding to 100,500 words and 34 gigabytes for an average person on an average day.” Bohn, Short, and Chattanya Baru follow this up in January 2011 with “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information,” in which they estimate that in 2008, “the world’s servers processed 9.57 Zettabytes of information, almost 10 to the 22nd power, or ten million million gigabytes. This was 12 gigabytes of information daily for the average worker, or about 3 terabytes of information per worker per year. The world’s companies on average processed 63 terabytes of information annually.”

February 2010 Kenneth Cukier publishes in A közgazdász a Special Report titled, “Data, data everywhere.” Writes Cukier: “…the world contains an unimaginably vast amount of digital information which is getting ever vaster more rapidly… The effect is being felt everywhere, from business to science, from governments to the arts. Scientists and computer engineers have coined a new term for the phenomenon: ‘big data.’”

2011. február Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in Tudomány. They estimate that the world’s information storage capacity grew at a compound annual growth rate of 25% per year between 1986 and 2007. They also estimate that in 1986, 99.2% of all storage capacity was analog, but in 2007, 94% of storage capacity was digital, a complete reversal of roles (in 2002, digital information storage surpassed non-digital for the first time).

May 2011 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers of the McKinsey Global Institute publish “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.” They estimate that “by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data (twice the size of US retailer Wal-Mart’s data warehouse in 1999) per company with more than 1,000 employees” and that the securities and investment services sector leads in terms of stored data per firm. In total, the study estimates that 7.4 exabytes of new data were stored by enterprises and 6.8 exabytes by consumers in 2010.

April 2012 Az International Journal of Communications publishes a Special Section titled “Info Capacity” on the methodologies and findings of various studies measuring the volume of information. In “Tracking the flow of information into the home (PDF),” Neuman, Park, and Panek (following the methodology used by Japan’s MPT and Pool above) estimate that the total media supply to U.S. homes has risen from around 50,000 minutes per day in 1960 to close to 900,000 in 2005. And looking at the ratio of supply to demand in 2005, they estimate that people in the U.S. are “approaching a thousand minutes of mediated content available for every minute available for consumption.” In “International Production and Dissemination of Information (PDF),” Bounie and Gille (following Lyman and Varian above) estimate that the world produced 14.7 exabytes of new information in 2008, nearly triple the volume of information in 2003.

May 2012 danah boyd and Kate Crawford publish “Critical Questions for Big Data” in Information, Communications, and Society. They define big data as “a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of: (1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets. (2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims. (3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy.”

An earlier version of this timeline was published on WhatsTheBigData.com

Kövess engem a Twitteren @GilPress vagy a Facebookon vagy a Google+ -on


Step 1 – Sign Up For An Account

Sign up a KidsGuard Pro account first, after that, you’ll be led to select a plan to activate the monitoring features. There are 3 pricing plans available to choose, and the 1-year plan could be the most cost-effective for only $8.32 per month. But if you’re not sure whether it’s the perfect tool for you, 1-month plan for 29.95 per month is rather great though. When you finishing purchasing the plan, the page will automatically turn to “My Products”, and you can find “Setup Guide” to help you better learn the rest configurations.


Using event logs to extract startup and shutdown times

Windows Event Viewer is a wonderful tool which saves all kinds of stuff that is happening in the computer. During each event, the event viewer logs an entry. The event viewer is handled by eventlog service that cannot be stopped or disabled manually, as it is a Windows core service. The event viewer also logs the start and stop times of the eventlog service. We can make use of those times to get an idea of when our computer was started or shut down.

The eventlog service events are logged with two event codes. The event ID 6005 indicates that the eventlog service was started, and the event ID 6009 indicates that the eventlog services were stopped. Let’s go through the complete process of extracting this information from the event viewer.

1. Open Event Viewer (press Win + R and type eventvwr ).

2. In the left pane, open Windows Logs -> System.

3. In the middle pane you will get a list of events that occurred while Windows was running. Our concern is to see only three events. Let’s first sort the event log with Event ID. Click on the Event ID label to sort the data with respect to the Event ID column.

4. If your event log is huge, then the sorting will not work. You can also create a filter from the actions pane on the right side. Just click on “Filter current log.”

5. Type 6005, 6006 in the Event IDs field labeled as <All Event IDs>. You can also specify the time period under Logged.

  • Event ID 6005 will be labeled as “The event log service was started.” This is synonymous with system startup.
  • Event ID 6006 will be labeled as “The event log service was stopped.” This is synonymous with system shutdown.

If you want to investigate the Event log further, you can go through the Event ID 6013 which will display the uptime of the computer, and Event ID 6009 indicates the processor information detected during boot time. Event ID 6008 will let you know that the system started after it was not shut down properly.


Gas Price History

What is the highest gas price ever? Keep reading to learn how the cost has changed over the last 100 years.

Average Gas Prices by Year

© CreditDonkey

ÉvAverage Price of Gas
1929.21
1930.20
1931.17
1932.18
1933.18
1934.19
1935.19
1936.19
1937.20
1938.20
1939.19
1940.18
1941.19
1942.20
1943.21
1944.21
1945.21
1946.21
1947.23
1948.26
1949.27
1950.27
1951.27
1952.27
1953.29
1954.29
1955.29
1956.30
1957.31
1958.30
1959.31
1960.31
1961.31
1962.31
1963.30
1964.30
1965.31
1966.32
1967.33
1968.34
1969.35
1970.36
1971.36
1972.36
1973.39
1974.53
1975.57
1976.59
1977.62
1978.63
1979.86
1980$1.19
1981$1.31
1982$1.22
1983$1.16
1984$1.13
1985$1.12
1986.86
1987.90
1988.90
1989$1.00
1990$1.15
1991$1.14
1992$1.13
1993$1.11
1994$1.11
1995$1.15
1996$1.23
1997$1.23
1998$1.06
1999$1.17
2000$1.51
2001$1.46
2002$1.36
2003$1.59
2004$1.88
2005$2.30
2006$2.59
2007$2.80
2008$3.27
2009$2.35
2010$2.79
2011$3.53
2012$3.64
2013$3.53
2014$3.37
2015$2.45
2016$2.14
2017$2.52
2018$2.75

What is the highest priced gas in history?
The highest average gas price was $3.64 in 2012, which is 167% more expensive than a decade earlier.

What year did gas go over one dollar?
The average price of gas first went over $1 a gallon in 1980, when it went from .86 per gallon to $1.19 per gallon.

When was the last time gas was under $2 a gallon?
The last time the average price of gas was less than $2 was 15 years ago, in 2004. The average price of gas then was $1.88.

How much was gas in the 90s?
The average price of gas in the 1990's was just shy of $1.15.

Gas Prices by State

What are the top five states with the highest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
Kalifornia$4.03
Hawaii$3.58
Washington$3.52
Nevada$3.48
Alaszka$3.43

What are the lowest five states with the lowest average gas prices today?

StateAverage Gas Price
Louisiana$2.44
dél Karolina$2.44
Mississippi$2.46
Alabama$2.46
Oklahoma$2.50

How much is the federal gas tax?
The federal gas tax is 18.4 cents per gallon. It hasn't changed for the last 25 years.

What is the average state gas tax?
The national average state tax for gasoline is 34.24 cents per gallon.

Which five states have the highest gas tax?

StateAverage Gas Price
Pennsylvania58.7 cents per gallon
Kalifornia62.05 cents per gallon
Washington49.4 cents per gallon
Hawaii48.41 cents per gallon
Indiana46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

StateAverage Gas Price
Missouri17.42 cents per gallon
Mississippi18.79 cents per gallon
Új-Mexikó18.88 cents per gallon
Texas20 cents per gallon
Oklahoma20 cents per gallon

Gas Price Changes

The cost of gas depends on a variety of factors including:

TényezőCost Makeup
Cost of crude oil60% of the price of gas
Federal and state taxes16% of the price of gas
Costs of refining13% of the price of gas
Marketing12% of the price of gas

Why do gas prices fluctuate?
Gas prices rise and fall according to supply and demand. If the supply is down and the demand is high, prices increase. If the demand is low and the supply solid, prices tend to fall.

What causes gas prices to change quickly?
Abrupt increases or decreases in gas prices are usually due to a disruption in crude oil supplies, the operations, or delivery of gas pipelines.

In which seasons are gas prices the highest?
Gas prices tend to increase in the spring and summer. People drive more during warmer weather, so the demand is higher.

In addition, during the summer months, gas refineries must use more expensive gasoline components in order to meet federal guidelines.

In which seasons are gas prices the lowest?
Winter months usually have lower gas prices since people tend to drive less due to the poor road conditions. Gas is also cheaper for refiners because they don't have to worry about evaporation.

What is the best day of the week to buy gas?
The best day to buy gas is Monday, according to a Gas Buddy study. The next best day to buy gas is Sunday.

What is the worst day of the week to buy gas?
Fridays are the most expensive day to buy gas. In a Gas Buddy study, 19 states had the highest gas prices at the end of the work week.

What is the best time of day to get gas?
Generally, gas station owners change gas prices in the late morning/early afternoon when they learn that other gas station owners are changing prices.

Diesel Fuel

What is the average price of diesel fuel in 2019?
The average price of diesel fuel is $3.16 in the United States.

What was the average price of diesel fuel in 2018?
The average price of diesel fuel in 2018 was $3.18. This is 0.43 more per gallon than the average price of regular gas.

Lényeg

In the last five years, the price of gas has remained steady between $2.45 and $2.75 per gallon. Gas prices are based largely on supply and demand.

Typically, gas costs less during the winter months when drivers are less likely to be on the road. Similarly, prices tend to rise during the spring and summer months when more drivers are on the road.


TED-Ed Animations feature the words and ideas of educators brought to life by professional animators. Are you an educator or animator interested in creating a TED-Ed Animation? Nominate yourself here »

Daylight Savings Time is practiced in many parts of the world. What is Daylight Savings Time and how did it come to be? Certain parts of the world and even certain cities and states in the United States do not observe Daylight Savings Time. Do you think Daylight Savings Time is necessary? Would it be better if everyone participated? Where you live, would you prefer to opt in or out of Daylight Savings Time? Miért?

Benjamin Franklin and George Vernon Hudson both had strong feelings on telling time, time zones and changing time. Compare their different viewpoints. How were they alike? What was different? Imagine going to lunch with these two. What would they say to one another? What questions would you want to ask them?

Try to go one day without ever checking the time. Is it possible or are you just too surrounded by clocks (cell phones, computer screens, media, etc.) to not be aware of the time? What would happen if you never had access to the time?