Теперь способы использования неидентифицирующей информации изложены более четко

Ответы на тесты по теме Цифровая грамотность

Для более эффективного поиска следует вводить 2-3 ключевых слова из вопроса .

Возможно ли использование ложной информации о себе при создании учетных записей?

Два или более аргументов, которым соответствует одно и то же значение хэш-функции, называется:

Какой недостаток для пользователя имеет режим инкогнито?

Режим инкогнито не позволяет браузеру сохранять информацию о посещенных веб-сайтах

—> Назовите преимущества AR технологии на базе маркеров?

Специальные маркеры проще распознаются камерой и дают ей более жесткую привязку к месту для виртуальной модели.

С помощью шифра Цезаря дешифровать сообщение: ПХНФЧУЗХЕЩНД (исходный алфавит: АБВГДЕЁЖЗИЙКЛМНОПРСТУФХЦЧШЩЪЬЭЮЯ)

В какой категории относятся следующие примеры персональных данных: состояние здоровья, расовая принадлежность, национальная принадлежность?

Специальные категории персональных данных;

—> —>
Примером инновационных технологий в финансовой сфрере не является:

Выберите из списка лишнего актора ФинТех:

Нет правильного варианта ответа

Дипфейк — это:

Метод манипуляции аудио- и видеоматериалами

Какое устройство виртуальной и дополненной реальности Microsoft называется HoloLens и предназначено для работы в космосе?

Тип атаки, нацеленной на получение информации о выбранной системе-цели, называется:

Выберите криптографический примитив, с помощью которого можно обнаружить нарушение целостности данных:

Как называется непубличная высокотехнологичная компания, которая в качестве инвестиций смогла привлечь 1 млрд. $?

—>
Определите, пожалуйста, какая из представленных ниже валют является только альткоином, а какая еще и стейблкоином. В случае со стейблкоином необходимо определить актив, к которому привязана валюта. В случае, если криптовалюта является альткоином, в поле вводить -.

(BGBP=альткоин и стейблкоин; актив=фунт)(DGX=альткоин и стейблкоин; актив=Золото)(Litecoin=только альткоин; актив=-)

Какие виды машинного обучения существуют?

С подкреплением; Полуконтролируемое

Какие технологии активно используются в инвестировании?

робоэдвайзинг ; гибридные модели

Область криптографии, занимающаяся исследованием криптосистем, предположительно стойким к атакам на квантовом компьютере, называется:

Созданный различными техническими средствами абстрактный мир, в который человек может не только погрузиться, но и воздействовать на него?

Выберите один пункт, который цифровое право не охватывает:

Этикет общения в соц сетях

Прощать друг друга необходимо, чтобы выжить в этом лабиринте

Источник

Нормализация

Нам понадобится понятие аномалии — несоответствия между ограничениями целостности концептуальной и логической (а также физической) схем данных. Цель нормализации — это как раз устранение аномалий, проявляющихся при включении, обновлении и удалении данных.

Четыре первые нормальные формы (точнее первая, вторая, третья и Бойса-Кодда) объединяются в одну группу потому, что их определения основаны на классическом понятии функции, заданной на схеме отношения, и на теореме Хиса.

Еще две нормальные формы (четвертая и пятая) используют модифицированные функциональные зависимости . Последняя нормальная форма — домен- ключ — знаменует возвращение к истокам — логическому подходу к реляционной теории.

Будет рекомендован практический способ получения схемы базы в первых четырех нормальных формах, почти всегда дающий окончательный вариант схемы. Правильность этого построения необходимо будет проверять формальными методами, то есть нужны и эвристические приемы и теория нормализации.

Обговорим сначала принятый способ изложения материала по нормализации. Мы, естественно, будем исходить из теории нормализации, развитой в рамках реляционной модели данных. Однако опыт показал, что при таком изложении начинающие с трудом усваивают важнейшее понятие аномалии, определяемое как некоторая характеристика «неправильности» отображения концептуальной модели бизнеса в модель базы данных . Поэтому

мы воспользуемся уже известным вам отображением реляционной модели в модель » сущность-связь » и в ER-модели будем изучать нормализацию. Это позволит привлечь семантику, необходимую для работы с аномалиями.

Давайте еще раз вспомним о связях между отношениями, о соединении отношений и о внешних ключах.

5.1 Связи и внешние ключи

В предыдущих главах изучались понятия соединения сущностей и связей между ними. Будем четко различать их. Понятие связи по своей природе не алгебраическое, так как связи активны. В реализациях связи задают структуру базы, работают при манипуляциях данными и при изменениях схемы. Соединение — понятие алгебраическое. Смысл данных, полученных при выполнении соединения, полностью на совести разработчика. Смысл связи жестко задается моделируемым бизнесом.

Семантика связей достаточно развита. Кроме мощности концов, используются такие свойства как обязательность, свойство идентифицируемости. В реляционной модели выразить их напрямую нельзя (нет таких слов). Поэтому первые нормальные формы будем рассматривать в рамках модели «сущность-связь».

Связи между отношениями/сущностями и в реляционной модели и в ER-диаграммах образуются ссылочным ограничением целостности, которое называется «внешний ключ» («Foreign Key» — сокращенно FK).

Чтобы не создавать ложного представления о бедности реляционной модели как невозможности реализации чего-то, вспомним, что в ней связь п : т представляется через две связи 1 : n, что сложные связи можно моделировать различными способами. Даже агрегаты можно как-то представить, вводя сущности, описывающие их состав. Такие модели могут эффективно реализоваться в программе, но, скорее всего, они будут неудобными для человека. Возможности моделирования структур данных в рамках реляционной модели достаточно широки но, конечно, не безграничны.

Обговорим общий подход к анализу структур, которые будут разбираться в дальнейшем на примере двух связанных сущностей «Сотрудник» и «Отдел», проиллюстрированном на рисунке 5.1. Слева вариант с идентифицирующей связью, справа с неидентифицирующей.

Хочу еще раз напомнить о том, что примеры мы договорились рассматривать такими, как они описаны в тексте, а не так, как бывает или может быть в жизни. Это ограничение необходимо, чтобы информация воспринималась всеми и всегда одинаково.

В обоих вариантах схемы каждый сотрудник причисляется к одному из отделов. Имеем связь («ко-многим» на стороне отношения «Сотрудник»). В отношении «Сотрудник» нельзя выбрать номер отдела deptno, несуществующий в списке отделов (сущность «Отдел»). В одном отделе может быть ни одного, один, два и более сотрудников.

Мы отметили по поводу похожего примера (раздел 2.2.7), что образуется парадоксальная ситуация. Директор причислен к какому-то отделу, а начальник этого отдела и подчинен директору и одновременно будет его же начальником. Но может быть отделы — это центры затрат, и зарплату директора решили относить на расходы одного из отделов. В наших учебных примерах не стоит заниматься такими деталями, если, конечно, не оговорено противное. Вы должны с самого начала привыкать в числе прочего думать о стороне бизнеса, но при решении учебных задач не следует расширять задания до анализа возможных вариантов.

В чем же разница между схемами на рисунке 5.1? Идентифицирующая связь заставляет думать о сотруднике в первую очередь как о работнике отдела. Неидентифицирующая связь означает, что принадлежность к отделу отмечается как нечто второстепенное.

5.2 Типы связи. Идентифицирующие и неидентифицирующие, обязательные и необязательные связи

Типы связи идентифицирующая и неидентифицирующая (см. рисунок 5.1) относится не к теории реляционных баз данных, а к стандарту моделирования IDEF1X, на котором основан ERwin (он же AllFusion Data Modeller).

Если внешний ключ создает зависимую (слабую) сущность, то он передается в группу атрибутов, образующих первичный ключ этой сущности. В этом случае образуется идентифицирующая связь. Она всегда обязательная.

Неидентифицирующая связь используется для соединения двух сильных сущностей. Она передает ключ в область неключевых атрибутов.

Для неидентифицирующей связи можно указать обязательность (всей связи, а не ее конца). Если связь обязательна (в ERwin это задание признака No Nulls), то атрибуты внешнего ключа получат признак NOT NULL, означающий недопустимость неопределенных значений. Для необязательной связи (признак Nulls Allowed) внешний ключ может принимать значение NULL .

После того, как в «Язык SQL» мы познакомимся с языком SQL, используя прямой инжиниринг, можно будет генерировать скрипт SQL создающий фрагмент схемы базы. Но и сейчас, если вы уже хотя бы немного знакомы с SQL, то, пройдя путь Tools > Forward Engineer/Schema Generation, а затем нажав кнопку Preview, просмотрите сгенерированный текст.

Зачем при рассмотрении нормализации мы собираемся использовать более сложную модель «сущность-связь», а не ограничиваемся классическим подходом в рамках реляционной модели? Ведь добавление понятий сильной и слабой сущностей, идентифицирующей связи, обязательной и необязательной неидентифицирующей связей существенно усложняет семантику модели данных.

Введение перечисленных пяти понятий более высокого уровня дает язык, лучше отражающий особенности задачи и потому более понятный разработчику. Это позволит быстро и без формальных преобразований получить исходную схему реляционной базы почти в законченном виде (позже мы эту мысль выразим точнее: «в третьей нормальной форме или нормальной форме Бойса-Кодда»).

Источник

Как избежать поддельных новостей и получить реальную информацию

В наши дни Интернет стал источником информации для многих людей, проводящих всевозможные исследования. Тем не менее, оценка правдивости информации, которую вы найдете в Интернете, может быть немного проблематичной, особенно если вы ищете заслуживающий доверия материал, который вы можете привести в исследовательской статье, отправить по электронной почте или включить в сообщение в социальной сети.

Фантастика и реальность – не одно и то же, но в Интернете становится всё труднее определить разницу между «поддельными новостями» и реальными, заслуживающими доверия источниками.

Как понять, что информация ложная

Так как же отделить плевла от зёрен? Как определить, является ли то, что вы читаете, правдивым, надежным и достойным сноски, чтобы этим можно было делиться с другими людьми?

Существует ряд лакмусовых тестов, через которые вы можете провести веб-информацию, чтобы убедиться в её достоверности и в том, следует ли вам её использовать (кстати, вот краткое руководство по тому, как провести онлайн-исследование).

Пример поддельных новостей онлайн

Поскольку информацию в Интернете так легко опубликовать, в Интернете есть множество фальшивой или недостоверной информации.

Вот пример поддельной информации:

«Поскольку собаки обладают превосходными бухгалтерскими способностями, разумно попросить местную свору уплатить налоги, чтобы получить максимально большой доход. Эта информация, которую Ермак несколько раз передавал во время своей второй посадки на Луну, считается достаточно надежной».

Очевидно, это не заслуживающее доверия утверждение, но почему? Недостаточно просто однозначно заявить, что что-то является «фальшивой информацией». В этой статье мы рассмотрим несколько точек соприкосновения, которые каждый может использовать, чтобы определить, является ли что-то реальным или фальшивым в Интернете.

Имеет ли эта информация авторитет?

Определение авторитета (это может включать в себя информацию об источнике, авторство и цитируемые источники) любого конкретного сайта особенно важно, если вы планируете использовать его в качестве источника для академической статьи или исследовательского проекта.

Задайте себе следующие вопросы о веб-сайте, чтобы определить достоверность информации, которую вы просматриваете:

• Ясно ли, какая компания или организация несёт ответственность за информацию на сайте? Должно быть довольно легко определить, кто стоит за контентом на сайте, и соответственно оценить их полномочия.
• Есть ли ссылка на страницу с описанием деятельности компании или организации и вовлеченных людей (страница «О нас»)? Читатели должны иметь возможность проверить автора контента, который они читают.
• Есть ли надежный способ удостовериться, что компания или организация законна, то есть это реальное место с реальной контактной информацией (недостаточно только электронной почты)? Надежный сайт всегда дает читателям возможность убедиться, что они – настоящая организация.

Если вы ответили «нет» на любой из этих вопросов, скорее всего, это не тот источник, который вы захотите включить в свою библиографию или указать как часть правдоподобного контента.

Давайте перейдем к следующему уровню критериев, который оценивает правдивость представленной информации.

Является ли эта информация точной?

В конце концов, пока вы в Интернете, вы столкнетесь с информацией, которая не совсем верна, особенно в наш век «фальшивых новостей»; новости представляются таким образом, что на первый взгляд кажутся точными, но когда их проверяют на соответствие реальным фактам и достоверным источникам, всё меняется. Помимо определения авторитета сайта, вам также необходимо выяснить, предоставляет ли он точную информацию.

Вот несколько вопросов, которые стоит задать себе:

• Можно легко выяснить, кто написал информацию, или автор прячется за псевдонимом?
• Все ли фактические утверждения четко обоснованы, то есть присутствуют ли цитируемые (связанные) источники? Сами ссылки заслуживают доверия?
• Есть ли явные грамматические и орфографические ошибки? Это может указывать на то, что содержание не заслуживает доверия.
• Как давно была обновлена страница? Есть ли где-нибудь отметка даты публикации статьи? Это понадобится вам, особенно если вы используете цитирование в стиле MLA.
• Можете ли вы проверить компетентность автора? Четко ли указана квалификация автора где-то на сайте и может ли она подтверждена сторонними источниками; другими словами, то, что кто-то говорит, что он авторитет в этом вопросе, не обязательно означает, что это так.

Ещё раз, если вы не удовлетворены ответами на эти вопросы, тогда стоит найти другой веб-источник, чтобы получить хорошую достоверную информацию.

Следующим шагом в оценке авторитета сайта является беспристрастность или выяснение того, что стоит за сообщением.

Держитесь подальше от «предвзятой» информации – только нейтральные источники

Скажем, например, вы исследуете проблемы в работе двигателя. Информация из отрасли двигателестроения не обязательно будет самым нейтральным источником информации. Поэтому, чтобы найти непредвзятый источник информации, вам необходимо определить нейтралитет.

Задайте себе эти вопросы:

• Есть ли какой-то уклон в информации? Информация чрезмерно отклоняется к определенной точке зрения? Достоверные источники, особенно новостные источники, должны стараться максимально приблизиться к нейтральной точке зрения.
• Соответствует ли URL содержанию? Вы должны быть в состоянии выяснить по адресу сайта, кому принадлежит сайт, так как большинство организаций и предприятий вписывают своё название в URL. Это хороший способ быстро определить, является ли сайт достоверным для ваших целей; Например, если вы исследуете коровье бешенство, вы, вероятно, не хотите получать информацию от фермеров.
• Достаточно ли четко объявления отделены от содержания? Или они являются частью самого контента? Если вы не можете определить, где начинается контент и заканчивается реклама, или если реклама фактически является частью контента (известного как «спонсируемый контент») без какого-либо заявления о том, что это так, то этого контента следует избегать.

Если ответы на эти вопросы вызывают у вас сомнения, то вам необходимо пересмотреть уровень доверия к веб-сайту. Любой сайт, имеющий туманную границу между рекламой и контентом, не является хорошим сайтом для использования в исследовательской работе или академическом проекте.

Критическое мышление – это база

Поддельная информация, к сожалению, широко распространена в Интернете. То, что что-то попало в Интернет, абсолютно не означает, что оно заслуживает доверия, надежно или даже верно. Абсолютно необходимо перед использованием в качестве источника проверять любой веб-сайт через вышеупомянутые вопросы.

Источник