Data sajt

Other spurious things. The old version of this site.; Discover a correlation: find new correlations.; Go to the next page of charts, and keep clicking 'next' to get through all 30,000.; View the sources of every statistic in the book.; Or for something totally different, here is a pet project: When is the next time something cool will happen in space? Learn data science online in our career paths. When you choose a Dataquest career path, you don't have to wonder what you'll learn next. In our career paths, you'll learn all the skills you need to land your first job in data science, including R, Python, SQL, data visualization, data analysis, machine learning, and more. Explore data captured from across ntropy’s suite of tools with our real-time and interactive dashboards. From word clouds, to location heatmaps and bar charts, we make analyzing complex data easy. For deeper analysis you can use our inbuilt drag and drop pivot / cross tab view, or export data to one of our many supported formats. Datathon 2020 is the meeting point for all Data Scientists from all around the world who are thrilled to be challenged with real data science cases. 3+ years 30+ countries 100+ solutions 1000+ participants Over 27 000 USD in Awards. Thanks to our great partners 365 Data Science ... G-SAJT / GSAJT (Loganair) - Aircraft info, flight history, flight schedule and flight playback The world’s most popular flight tracker. Track planes in real-time on our flight tracker map and get up-to-date flight status & airport information. Live coronavirus dashboard tracker. See data, maps, social media trends, and learn about prevention measures. ESTIMATED GLYCEMIC LOAD™ Glycemic load is a way of expressing a food or meal's effect on blood-sugar levels. Nutrition Data’s patent-pending Estimated Glycemic Load™ (eGL) is available for every food in the database as well as custom foods and recipes.How to interpret the values: Experts vary on their recommendations for what your total glycemic load should be each day. The data is organized in loose CSV files which can be consumed by any spreadsheet software. If you are developing something and want to work with the full datasets more efficiently you can benefit from DDF data model. License and attribution. Data can be reused freely but please attribute the original data source (where applicable) and Gapminder. The Clear-Site-Data header clears browsing data (cookies, storage, cache) associated with the requesting website. It allows web developers to have more control over the data stored locally by a browser for their origins. Izdavačka kuća DATA STATUS u svom širokom asortimanu sadrži veliki broj knjiga i udžbenika.

OPTIMIZACIJA SAJTA

2020.09.23 11:50 invazijaleptira OPTIMIZACIJA SAJTA

OPTIMIZACIJA SAJTA
Optimizacija sajta: Šta treba znati o SEO optimizaciji sajta?
Haruki Murakami bi rekao: Kada je ljudima data nada, to im pomaže da žive duže. Bez nade ne postoji "duže".
SEO (search engine optimization – optimizacija za pretraživače) gurui bi nastupili malo drugačije.
Kada imate veb sajt postoji šansa da on bude prvi u rezultatima pretrage. Ili ako ste malo više realni postoji šansa da vaš sajt bude na prvoj stranici rezultata pretrage. Eh, neda taj crv radoznalosti mira. Odmah isplivavaju ili se prirodno nameću sledeća pitanja:
  • Da li mi je potrebna optimizacija sajta?
  • Kakve su šanse da vaš sajt bude tako dobro pozicioniran?
  • Šta treba da znam da bi moj sajt bio dobro pozicioniran i optimizovan?

https://preview.redd.it/dd59gdo6dvo51.png?width=882&format=png&auto=webp&s=3325e5c64272704ac5a9548c50f5a7650a919ea0
Mogu li ja to, odnosno koliko predznanja treba da imam da bih savladao tu optimizaciju sajta?
E baš tako.
Pokušaćemo da damo odgovore na ova i još poneka pitanja, kako bi osvetlili ovaj moderni fenomen i pojam svima onima koji su započeli bavljenje magičnom oblašću zvanom optimizacija sajta.
https://www.teshadesign.com/optimizacija-sajta.php
submitted by invazijaleptira to u/invazijaleptira [link] [comments]


2019.06.12 22:25 CleverTacticButFail Prvi Kol

Lekcija 1: Društveni mediji i web tehnologije
  1. Od ponuđenog, sajt društvenog umrežavanja je:
Youtube
Facebook
Second Life
Wiki
  1. Kietzmann je predstavio metodu saća (honeycomb framework) koja:
Definiše 4 segmenta društvenih medija
Definiše 7 segmenata društvenih medija
Definiše 8 segmenata društvenih medija
Definiše 5 segmenata društvenih medija
  1. Koliko ima faktora koji motivišu korisnike da kreiraju i uređuju sadržaje na webu?
4 - tehnološki, socijalni, ekonomski i institucionalni
2 - tehnološki i socijalni
5 - tehnološki, socijalni, ekonomski, institucionalni i lični
3 - tehnološki, socijalni i ekonomski
  1. Od ponuđenog, saradnički društveni projekat (collaborative project) je:
Twitter
Wiki
Facebook
Youtube
  1. Šta je čet (chat)?
Web servis za povezivanje korisnika
Web katalog/informator
Sistem razmene poruka tipa 1 na 1
Sistem za razmenu instant poruka
  1. Po Kaplan-u i Haenlein-u koliko osnovnih tipova društvenih medija postoji:
7
5
6
8
  1. Od ponuđenog, zajednica društvenog sadržaja (content communities) je:
Twitter
Wiki
Youtube
Facebook
  1. Web 3.0 se drugačije naziva i:
Write & execute web
Read & write web
Read web
Read, write & execute web
  1. Zajedničko za društvene i tradicionalne medije:
Mogućnost dostizanja kruga aktivnih korisnika manjeg ili većeg obima
Informacije se mogu lako ponovo iskoristiti
Za publikaciju informacija potrebni su značajni resursi
Informacije su jeftine i dostupne bilo kome za publikaciju
  1. Šta od ponuđenog pripada svetu društvenih igara (virtual game world)?
Second Life
Google +
World of Warcraft
Facebook
  1. Šta je tačno:
Kod tradicionalnih medija komunikacija je tipa „više ka više“, a kod društvenih tipa „1 na 1“ i „1 na više“
Kod društvenih medija komunikacija je tipa „više ka više“, a kod tradicionalnih tipa „1 na 1“ i „1 na više“
Društveni mediji često zahtevaju posebnu obuku
Sadržaji kod društvenih medija se ne mogu menjati ni komentarisati
  1. Šta je tačno:
Online društvena mreža nije virtuelna zajednica nije sajt društvenog umrežavanja
Online društvena mreža = virtuelna zajednica = sajt društvenog umrežavanja
Online društvena mreža = virtuelna zajednica nije sajt društvenog umrežavanja
Online društvena mreža = sajt društvenog umrežavanja nije virtuelna zajednica
  1. Cilj društvene mreže:
Distribuiranje ideja i poslova
Širenje skupa zainteresovanih
Održanje i jačanje veza izmedju članova
Razmena mišljanja i stavova preko poruka
  1. Forum je:
Sistem razmene poruka tipa 1 na 1
Web katalog/informator
Web servis za povezivanje korisnika
Sistem za razmenu poruka tipa 1 ka svima
  1. Elektronska pošta je:
Web servis za pretraživanje
Sistem razmene poruka tipa 1 na 1, ili 1 na više
Web katalog/informator
Web servis za povezivanje korisnika
  1. Servis za postavljanje, pretraživanje, gledanje, preuzimanje i komentarisanje određene vrste sadržaja je:
Zajednica društvenih sadržaja (content communities)
Saradnički društveni projekat (collaborative projects)
Sajt društvenog umrežavanja
Sistem za razmenu poruka 1 ka više
  1. Wiki je:
Web servis za povezivanje korisnika
Sistem web strana otvorenim za uređivanje
Sistem razmene poruka tipa 1 na 1
Web katalog/informator
  1. Blog se uglavno koristi kao:
Servis za društveno umrežavanje
Sredstvo kratkog informisanja
Servis za razmenu poruka
Platforma za učenje
  1. Šta je tačno:
Online prijateljstvo često se bazira na offline prijateljstvu
Offline prijateljstvo ne utiče na online prijateljstvo
Offline prijateljstvo često se bazira na online prijateljstvu
Online i offline prijateljstvo se baziraju na potpuno drugačijim konceptima
  1. Skup internet aplikacija koje su izgrađene na ideološkim i tehnološkim osnovama web 2.0 tehnologija koje omogućavaju kreiranje i razmenu korisnički generisanog sadržaja je definicija:
Društvenih medija
Web servisa
Wikipedije
Društvenog računarstva
  1. Koja se mreža klasifikuje kao microblog platforma:
Facebook
LinkedIn
Twitter
MySpace
  1. Avatar je:
Član online društvene mreže
Kratka poruka
Grafička predstava korisnika (člana)
Moderator društvenog web servisa
  1. Mashup je:
Kombinacija više društvenih medija
Web strana otvorena za uređivanje
Sistem razmene poruka tipa 1 na 1
Web servis za povezivanje korisnika
  1. Šta od ponuđenog pripada virtuelnom društvenom svetu (virtual social world)?
Second Life
Google +
World of Warcraft
Facebook
  1. Blog je:
Web sajt kod koga se sadržaj prikazuje u hronološkom redu obrnutom od kreiranog
Zajednica društvenog sadržaja
Virtuelni svet
Web servis koji omogućava kreiranje i slanje kratkih poruka od jedan ka više
  1. Društvena mreža je:
Skup web aplikacija/web servisa, koji omogućavaju povezivanje korisnika, kreiranje i razmenu korisnički generisanih sadržaja
Medij razvijen na bazi web tehnologija
Web strana otvorena za uređivanje
Društvena struktura koja je određena društvenim interakcijama između individua, grupa, organizacija ili kompletnih društava
Lekcija 2: Sajtovi društvenog umrežavanja
  1. Dobra komunikacija između članova na društvenoj mreži je bitna jer:
Se članovi bolje promovišu
Se širi krug prijatelja
Se na taj način povećava zadovoljstvo članova i zadržavanje na mreži
Se dobijaju informacije veće upotrebne vrednosti (kvallitetnije)
  1. Šta se nalazi u osnovi svih sajtova društvenih mreža:
Konvertovanje offline veze u online veze
Mehanizam za razmenu poruka između članova
Prikazivanje stranice profila
Definisanje više tipova veza između članova
  1. Šta je kritična komponenta sajta društvenih mreža?
Priroda veza koje se formiraju
Mehanizam javnih poruka
Vidljivost profila
Javno prikazivanje veza
  1. Za ostvarivanje kvalitetnije komunikacije na društvenim mrežama upotreba izvora informacija velike pouzdanosti je:
Podrazumeva se
Zavisi od teme
Bitno
Nebitno
  1. Servis slanja privatnih i javnih poruka drugim članovima društvene mreže:
Spada u obaveznu uslugu samo kod društvenih mreža baziranih na profilu
Spada u obaveznu uslugu
Svaki korisnik odlučuje sam da li će da svom profilu doda tu uslugu
Ne spada u obaveznu uslugu
  1. Društvena mreža u okviru koje članovi komuniciraju preko avatara spadaju u?
Korisnički kreirane društvene mreže
Društvene mreže bazirane na profilu
Bilo koju od navedenih
Višekorisničke virtuelne društvene mreže
  1. Web servisi koji omogućavaju da se kreira javni ili polujavni profil kao celovit sistem, naziva se:
Sajt društvenih mreža
Društvene mreže
LMS
Virtuelni svet
  1. Google + spada u:
Specijalizovanu mrežu baziranu na profilu
Specijalizovanu mrežu baziranu na sadržaju
Društvenu mrežu opšteg tipa baziranu na profilu
Društvenu mrežu opšteg tipa baziranu na sadržaju
  1. Koliko različitih tipova društvenih mreža postoji?
6
4
3
5
  1. Korisnički kreirane društvene mreže su:
Grupa koju čine članovi društvene mreže čiji profili nisu javno vidljivi
Grupa unutar bilo koje društvene mreže u okviru koje su svi članovi međusobno eksplicitno povezani
Društvene mreže koju korisnik kreira prema svojim potrebama uz pomoć odgovarajućeg alata
Zatvorena grupa unutar bilo koje društvene mreže
  1. Teoretičari koji YouTube smatraju društvenom mrežom navode ga kao primer društvene mreže:
Bazirane na profilu
Korisnički kreirane
Bazirane na sadržaju
Virtuelne višekorisničke
  1. LinkedIn spada u:
Specijalizovanu mrežu baziranu na profilu
Specijalizovanu mrežu baziranu na sadržaju
Društvenu mrežu opšteg tipa baziranu na profilu
Društvenu mrežu opšteg tipa baziranu na sadržaju
  1. U kontekstu društvenih mreža, SNS je skraćenica:
Social Network Standard
Social Network Sites
Social Network Structure
Standard Network Site
  1. Prednost sajtova društvenih mreža u odnosu na offline upravljanje društvenom mrežom je to što:
Veze između članova nisu eksplicitno kreirane
Su veze svim članovima vidljive
Su veze između članova eksplicitno kreirane
Što su podržane sve vrste veza
  1. Nedostatak sajtova društvenih mreža je:
Što se veze lako uspostavljaju
Što se veze eksplicitno kreiraju
Što se eksplicitno vide sve aktivnosti članova
Što predstavljaju samo parcijalnu sliku nečijeg društvenog umrežavanja
Lekcija 3: Otvoreni sadržaji na webu
  1. Izdvojiti nestruktuirani format podataka:
Pdf
JSON
Xlsx
Csv
  1. Koja od navedenih licenci za publikovanje otvorenih podataka je sa najopštijim pravima (podaci mogu da se koriste, menjaju i distribuiraju bez ikakvih ograničenja):
Open Database Licence
Creative Commons
Public Domain Dedication Licence
Atributtion Licence
  1. Otvoreni podatak i sadržaj može svako slobodno da:
Koristi, menja i deli samo u nekomercijalne svrhe
Koristi i delu u bilo koju svrhu
Koristi, menja i deli u bilo koju svrhu
Koristi, menja i deli ali samo u edukativne svrhe
  1. Ako resurs na web-u ima tri zvezdice, po 5 star open data to znači da:
Koristi ne-vlasničke formate
Je samo dostupan na web-u (u bilo kom formatu), pod otvorenom licencom
Samo koristi URI za označavanje stvari, tako da može da se ukaže na njega
Je samo dostupan kao struktuirani podatak
  1. Common Crawl je:
Format otvorenih podataka
Tip licence za publikovanje otvorenih podataka
Neprofitna organizacija koja se zalaže za to da baze sa indeksima weba budu otvorene (open data)
Baza znanja dostupna za direktno preuzimanje
  1. RDF-a je:
Vokabular za opis podataka
Primer specifikacije koja se koristi za umetanje podataka u web stranice
Primer personalnog asistenta
Alat za uvid u podatke umetnute u web stranice
  1. Web servisi pomoću kojih se pristupa podacima koji se nalaze u udaljenim bazama podataka su:
CSV
Microdata
JSON
RESTfull
  1. DBPEDIA predstavlja:
Struktuirane podatke ekstrahovane iz Wikipedije
Templejt za generisanje HTML koda sa umetnutim podacima
Alat za ekstrakciju podataka iz web stranica
Otvorenu, globalnu geografsku bazu znanja
  1. Pojam kojim se označava odsustvo autorskih i srodnih ograničenja bilo nepostojanjem ili odricanjem svih takvih uslova je:
Otvorena licenca
Javno vlasništvo
Otvoreno delo
Otvoreni podatak
  1. Koja od navedenih licenci za publikovanje otvorenih podataka dozvoljava distribuciju preuzetih podataka ali pod istim uslovima pod kojima su preuzeti:
Open Database Licence
Creative Commons
Public Domain Dedication Licence
Atributtion Licence
  1. Creative Commons je:
Semantika sadržaja
Sistem licenci koji omogućuje autorima da sadržaje koje kreiraju otvoreno publikuju na web-u, ali da ipak zadrže određeni stepen kontrole nad tim sadržajima
Definisanje načina prikaza informacija, postavljanje linkova ka srodnim sadržajima
Aplikacije razvijene za korišćenje otvorenih podataka
  1. JSON je:
Microdata
Format koji se koristi za prenos struktuiranih podataka između servera i web aplikacija
Format koji se koristi za prenos nestruktuiranih podataka između servera i web aplikacije
RESTfull
  1. Koja od navedenih licenci za publikovanje otvorenih podataka dozvoljava da se podaci preuzimaju, menjaju i distribuiraju ali uz obavezu da se naglasi izvor tih podataka:
Open Database Licence
Creative Commons
Public Domain Dedication Licence
Atributtion Licence
  1. RDF je:
Primer podataka umetnutih u web stranice
Alat za preuzimanje podataka sa web-a
Nestruktuirani format podataka
Podaci u bazama podataka i bazama znanja dostupni za direktno preuzimanje
  1. Koji je format otvorenih podataka najmanje pogodan za dalju obradu:
csv
json
xml
pdf
  1. Microdata, RDF-a i microformats su:
Formati podataka koji se direktno umeću u html kod internet stranice
Formati nestruktuiranih podataka
Formati podataka u otvorenim bazama podataka
Formati otvorenih podataka slični xlsx (Excel) formatu
  1. Ako podatak na web-u po 5 star open data ima tri zvezdice, to znači:
Da je nestruktuiran i u vlasničkom formatu
Da je struktuiran ali u vlasničkom formatu
Da je nestruktuiran ali otvoren
Da je struktuiran i u nevlasničkom formatu
  1. Šta je „data-driven“ aplikacija?
To je aplikacija koja se u potpunosti bazira na podacima i pristupu podacima
To je aplikacija koja umeće podatke u web stranice
To je aplikacija koja „čisti“ podatke
To je aplikacija koja služi kao personalni asistent
  1. Globalna neprofitna organizacija koja ima za cilj da ukaže na značaj otvaranja podataka se naziva:
Common Crawl
Open Data Charter
OpenGlam
Open Knowledge International
  1. Termin otvoreni podatak se odnosi na:
Isključivo na struktuirane otvorene sadržaje
Na sve oblike otvorenih sadržaja
Samo na nestruktuirane otvorene sadržaje
Samo na one koji su zaštićeni otvorenom licencom
  1. Inicijativa koju vodi Open Knowledge Foundation i koja promoviše otvoreni i besplatni pristup digitalnom kulturnom nasleđu koje se nalazi u galerijama, bibliotekama, arhivima i muzejima je:
Music brainz
Open GLAM Europeana
Wikipedia
Open street map
  1. Umetanje podataka koji nisu vidljivi korisnicima (ljudima) u web stranice:
Definiše se samo stil prikaza informacija
Semantika sadržaja postaje dostupna i programima
Sprečava se preuzimanje sadržaja sa web-a
Sprečava se da te podatke koriste sistemi preporuka
  1. Ako podatak na web-u po 5 star open data ima dve zvezdice, to znači:
Da je nestruktuiran i u vlasničkom formatu
Da je struktuiran ali u vlasničkom formatu
Da je nestruktuiran ali otvoren
Da je struktuiran i u nevlasničkom formatu
  1. Format csv po Five stars Open Data Engagement ima:
Dve zvezdice
Tri zvezdice
Jednu zvezdicu
Četiri zvezdice
  1. Html specifikacija koja se koristi za direktno umetanje podataka u kod je:
RDF-a
JSON
Microformats
Microdata
  1. Na prikazanoj slici, u centru se nalazi:
DBpedia
Common Crawl
Tag cloud
Wikipedia
Lekcija 4: Otvoreni podaci umetnuti u web stranicu
  1. Open Graph protokol je definisao:
Facebook
Microsoft
W3C
Google
  1. Alati koji se koriste za analizu niza znakova radi utvrđivanja gramatičke strukture nazivaju se:
Open Graph Protocol i Google Knowledge Graph
Mikroformati
Parseri
Destileri
  1. Šta je tačno?
Shema.org je prevaziđen i nije opšte prihvaćen vokabular za opis entiteta na web-u
Shema.org predstavlja format za umetanje podataka
Shema.org vokabular ne može lako da se proširi
Shema.org omogućava da se napravi mreža stranica i podataka na web-u
  1. Struktuirani format podataka na web-u koji je osmišljen kao proširenje html koda na nivou atributa je:
Microdata
RDF-a (Resource Description Framework In Attributes)
JSON (JavaScript Object Notation)
Mikroformati (Microformats)
  1. Struktuirani format podataka na web-u koji podržava Google je:
Mikroformati (microformats)
RDF-a (Resource Description Framework In Attributes)
JSON (JavaScript Object Notation)
Microdata
  1. Snippet je:
Mali segment teksta koji pretraživač daje u listi rezultata
Alata za ekstrahovanje podataka
Sistem za vrednovanje podataka na web-u
Format podataka koji se umeću u web stranice
  1. WHATWG je skraćenica od:
Web Host Applications Technology World Group
Web Hypertext Application Technology Working Group
Web Hypertext Advanced Technology World Group
Web High Applicable Technology Working Group
  1. Šta je tačno?
Mikroformati (microformats) su opšte prihvaćeni
Google koristi mikroformate
Shema.org preporučuje mikroformate
Mikroformati (microformats) nisu opšte zaživeli
  1. „Web za sve“ je:
Princip kojim se propagira pristup internetu sa različitih uređaja
Princip kojim se propagira distribucija podataka na internetu bez bilo kakvih ograničenja
Propagira važnost struktuiranja podataka na web-u
Princip kojim se propagira slobodna upotreba interneta
  1. „Web za sve“ i „Web na svemu“ su principi koje propagira:
WHATWG
IMDb
Microsoft
W3C
  1. Definisani segmenti HTML koda koji predstavljaju šablone za opis entiteta na webu se nazivaju:
Microdata
Mikroformati (microformats)
RDF-a
JSON
  1. WHATWG je:
Organizacija koja se bavi standardima i tehnologijama na internetu
Format umetnutih podataka
Alat za umetanje podataka na web-u
Alata za ekstrakciju podataka na web-u
  1. Faceted Search je:
Sistem za vrednovanje podataka na web-u
Tehnika koja omogućava upoređivanje sadržaja dve ili više web stranica
Alat za ekstrahovanje podataka
Tehnika koja omogućava napredniji način pretrage weba preko umetnutih podataka
  1. Meta tagovi su:
Sistem vrednovanja podataka na web-u
Tehnika naprednog pretraživanja web-a
Vokabular za opis entiteta na web-u
Umetnuti podaci koji se smeštaju u head prostor web stranice
  1. Drupal8 je:
Alat za umetanje podataka na web-u
Vokabular za opis entiteta na web-u
Alat za ekstrakciju podataka
Standard za umetanje podataka na web-u
  1. Shema.org sadrži:
Manje od 300 tipova
Između 400 i 500 tipova
Između 300 i 400 tipova
Više od 500 tipova
  1. Kolaboracijski projekat koji ima za cilj da kreira, održava i promoviše šeme za struktuirane podatke na internetu se naziva:
Shema.org
Open Graph
Dbpedia
Microformats
  1. Najveća međunarodna organizacija zadužena za izradu standarda i preporuka vezanih za internet je:
Shema.org
RDF
ERCIM
W3C
  1. Koji od navedenih alata se koristi za izvlačenje podataka umetnutih u web stranice:
Google’s Structured Data Testing Tool
Drupal8
Schema.org
Microdata
  1. Microdata je:
Facebook-ov standard
W3C standard
Google-ov standard
WHATWG standard
  1. Za izdvajanje podataka umetnutih u web stranice koriste se:
Mikroformati
Destileri
Parseri
Open Graph Protocol i Google Knowledge Graph
  1. WHATWG je formiran od ljudi:
Iz W3C kao posebna radna grupa
Koji su radili u Apple, Mozilla Foundation i Opera Software
Koji su radili u Facebook-u
Koji su radili u Google, Microsoft i Yahoo
  1. Open Graph je:
Tehnika naprednog pretraživanja web-a
Protokol za razmenu poruka na web-u
Protokol pomoću koga se opisuju sadržaji na web-u
Sistem vrednovanja podataka na web-u
  1. RDF Translator je:
Alat za umetanje podataka ne web-u
Alat za ekstrahovanje podataka
Alat za konvertovanje formata struktuiranih podataka na web-u
Alat za parsiranje podataka
  1. Struktuirani format podataka na web-u koji se bazira na tripletima (subjekat, predikat, objekat) je:
Microdata
RDF-a
Mikroformati
JSON
Lekcija 5: Big Data
  1. Svojstvo velikih podataka označeno sa Verification (verifikacija) se odnosi na:
To da je moguće da se proveri da li će se podatak sigurno generisati
Da svaki podatak mora da bude proveren sa velikom sigurnošću
To da mora da se proveri da li će se podatak sigurno generisati
Proverljivost i sigurnost podataka
  1. Svojstvo velikih podataka označeno sa Veracity (tačnost) se odnosi na to:
Da svaki podatak mora da se proveri da li je tačan
Da svaki generisani podatak mora da bude tačan
Da među generisanim podacima ima i netačnih
Da generisanje mora da bude izvesno
  1. Faza prikupljanja podataka u okviru Big Data analitike obuhvata:
Identifikaciju i prikupljanje samo struktuiranih podataka
Identifikaciju svih raspoloživih izvora podataka i prevođenje podataka u upotrebljiv format
Prikupljanje svih raspoloživih podataka u izvornom obliku
Identifikaciju i filtriranje svrsishodnih podataka
  1. Krajnji cilj Big Data analitike je:
Materijalizacija (ostvarivanje dohotka) rezultata obrade
Izgradnja prediktivnog modela i/ili sistema za podršku u odlučivanju
Izgradnja dobrog sistema preporuka
Što veća automatizacija procesa
  1. Big Data podaci obuhvataju:
Struktuirane, polustruktuirane i nestruktuirane podatke
Ništa od navedenog, Big Data se vodi kao poseban oblik podataka
Struktuirane i nestruktuirane podatke
Polustruktuirane i nestruktuirane podatke
  1. Ako se posmatra procesni model Big Data analitike, na kom nivou se razrešavaju problemi koji proizilaze iz činjenice da su podaci heterogeni i u stalnom porastu:
3
2
4
1
  1. HACE teorema opisuje sledeća svojstva Big Data:
Heterogeni i autonomni izvori, a odnosi između podataka su kompleksni i razvijaju se
Heterogeni i autonomni podaci, a izvori su kompleksni i distribuirani
Autonomni, distribuirani izvori koji produkuju heterogene podatke decentralizovane kontrole
Kompleksni i autonomni izvori koji produkuju heterogene podatke koji se razvijaju
  1. Svojstvo velikih podataka označeno sa Velocity (brzina) se:
Odnosi na veliku brzinu kojom se podaci generišu
Odnosi na to da su u pitanju podaci koje je neophodno veoma brzo analizirati
Odnosi na to da su u pitanju podaci kojima je potrebno veoma brzo pristupiti
Odnosi na to da su u pitanju podaci koji se veoma brzo menjaju
  1. U polustruktuirane podatke spadaju:
Znak i tekst
Znak i broj
XML i JSON
Zvuk i slika
  1. Vizuelizacija kao deo Big Data analitike, omogućava:
Efikasniju analizu podataka
Brže filtriranje podataka
Brže predprocesiranje podataka
Lakše razumevanje podataka
  1. Svojstvo velikih podataka označeno sa Volume (obim podataka) se odnosi na to:
Da su u pitanju podaci koji stižu sa različitih izvora
Da su u pitanju podaci koji mogu biti u različitim formatima
Da je u pitanju velika količina podataka koja ne može jednostavno da se čuva, pretražuje, prenosi, analizira i prikazuje
Da su u pitanju podaci koji mogu da se koriste za različite analize i u različitim oblastima
  1. (Big Data) podaci kada se preuzimaju sa Interneta:
Nesređeni, sa greškama, nekonzistentni i nisu u potpunosti raspoloživi
Sređeni, bez grešaka, konzistentni i u potpunosti raspoloživi
Nesređeni, konzistentni, sa greškama i ne u potpunosti raspoloživi
Sređeni i konzistentni, ali nisu u potpunosti raspoloživi
  1. Ako se posmatra procesni model Big Data analitike, na kom nivou se realizuju mehanizmi poštovanja privatnosti i zaštita podataka:
1
4
3
2
  1. Koncept Big Data sadrži skup povezanih komponenti koje se odnose na:
Tehnologiju potrebnu za projekte Big Data
Analitiku koja se primenjuje na podatke
IT infrastrukturu za podršku Big Data
Sva tri navedena
  1. Svojstvo velikih podataka označeno sa Variety (raznovrsnost) se odnosi na to da:
Su u pitanju podaci koji mogu biti u različitim formatima
Su u pitanju podaci koji stižu sa različitih izvora
Mogu biti generisani i od strane ljudi, i od strane automatskih sistema
Su u pitanju podaci koji se čuvaju na različitim medijima
  1. Ako se posmatra procesni model Big Data analitike, na kom nivou se razrešavaju problemi vezani za algoritamsko rešenje aplikacije:
2
4
3
1
  1. U struktuirane podatke spadaju:
Znak i XML
Broj i znak
Broj, JSON i XML
Broj, znak i niz znakova
  1. U nestruktuirane podatke spadaju:
XML, JSON i tekst
Slika, zvuk i tekst
Znak i tekst
XML, JSON
  1. Generalno, Big Data podaci stižu sa različitih izvora, koji su kategorisani u:
Manje od 7 grupa
Više od 10 grupa
Tačno u 5 grupa
U više od 5 grupa
  1. Predprocesiranje podataka u okviru Big Data analitike obuhvata:
Prevođenje u upotrebljiv format
Prikupljanje i prevođenje u upotrebljiv format
Filtriranje i ispravljanje grešaka
Filtriranje i prevođenje u upotrebljiv format
  1. Najpoznatiji otvoreni alat za čuvanje i obradu Big Data je:
Apache HBase
Google Bigtable
Apache Hadoop
Microsoft Azure
  1. Analiza podataka u Big Data analitici se vrši:
Paralelno sa predprocesiranje
Posle predprocesiranja
Nezavisno od predprocesiranja
Pre predprocesiranja
Lekcija 6: Analiza društvenih mreža
  1. Da bi se odredilli ključni akteri u mreži:
Potrebno je posmatrati sve 4 mere centralnosti
Prvo je potrebno odrediti koja je mera cenralnosti najbitnija za datu mrežu
Treba posmatrati samo meru sopstvene centralnosti (eigenvector)
Dovoljno je da se posmataju bilo koje 3 od 4 mere centralnosti
  1. Ukoliko grafu društvene mreže želi da se doda i podatak o broju razmenjenih poruka između 2 čvora u nekom vremenskom periodu, onda se on dodaje preko:
Težine ivice
Izlaznog stepena čvora
Zbira ulaznog i izlaznog stepena čvora
Reciprociteta
  1. Most je (u analizi društvenih mreža grafovima):
Čvor koji ima najveću sopstvenu centralnost
Čvor koji povezuje 2 klastera
Veza koja povezuje 2 klastera
Čvor koji ima najveći betweenness centrality
  1. U usmerenoj mreži od n čvorova broj mogućih ivica je:
n*(n-1)
n*(n-1)/2
2 n*(n-1)/2
2*n*(n-1)
  1. Dijametar mreže je:
Najduža moguća putanja između bilo koja 2 čvora u mreži a u kojoj se čvorovi ne ponavljaju
Najduža najkraća putanja između bilo koja 2 čvora u mreži
Ukupan broj veza u datoj mreži
Broj klastera u datoj mreži
  1. Broker je (u analizi društvenih mreža-grafovima):
Čvor koji ima najveću sopstvenu centralnost
Čvor koji ima najveći betweenness centrality
Čvor koji povezuje dva klastera
Veza koja povezuje dva klastera
  1. Prosečna dužina najkraćih putanja između svaka dva čvora u mreži je metrika koja se koristi kada se:
U mreži dužine najkraćih putanja znatno razlikuju
U mreži dužina najkraćih putanja približno ista
Određuje dijametar mreže
Određuje gustina mreže
  1. Tranzitivnost zajedno sa homofilijom dovodi do:
Pucanja ključnih veza u mreži
Stvaranja gustih mreža
Stvaranja strukturnih rupa
Stvaranja klikova
  1. Putanja je:
Sekvenca čvorova koja povezuje čvorove A i B, a u kojoj se čvorovi ne ponavljaju
Broj drugih čvorova sa kojima je dati čvor povezan
Broj ivica koje uviru u dati čvor
Broj ivica koje prolaze iz datog čvora
  1. Kako bi glasila interpretacija sopstvene centralnosti (eigenvector centrality) u kontekstu društvenih mreža:
Koliko je verovatno da je data osoba posrednik između neke druge dve osobe iz date mreže
U kojoj meri je data osoba povezana sa uticajnim, odnosno dobro povezanim članovima mreže
Koliko drugih ljudi može datu osobu direktno da kontaktira
Koliko brzo data osoba može da dopre do bilo koje druge osobe u mreži
  1. Klikovi su:
Slabo povezane mreže
Slabo povezani klasteri
Potpuno povezani klasteri
Trijade
  1. Kako bi glasila interpretacija betweenness centrality (broj čvorova između kojih se čvor nalazi) u kontekstu društvenih mreža:
Koliko je verovatno da je data osoba posrednik između neke druge dve osobe iz date mreže
U kojoj meri je data osoba povezana sa uticajnim, odnosno dobro povezanim članovima mreže
Koliko drugih ljudi može datu osobu direktno da kontaktira
Koliko brzo data osoba može da dopre do bilo koje druge osobe u mreži
  1. Blizina čvora(closeness centrality) označava:
Blizinu posmatranog čvora centralnoj poziciji
Koliko čvorova je direktno povezano sa posmatranim čvorom
Koliko je posmatrani čvor povezan sa ostalim čvorovima koji su uticajni
Broj čvorova između koji se posmatrani čvor nalazi
  1. Ako postoji bar jedna putanja između bilo koja dva čvora mreže, onda je ta mreža:
Gusta
Zatvorena
Povezana
Tranzitivna
  1. Gustina mreže se definiše kao količnik:
Broj stvarnih veza u mreži / ukupan broj mogućih veza u mreži
Broj čvorova u mreži / ukupan broj mogućih veza u mreži
Broj stvarnih veza u mreži / ukupan broj čvorova u mreži
Broj čvorova u mreži / ukupan broj stvarnih veza u mreži
  1. Betweenness centrality označava:
Blizinu posmatranog čvora centralnoj poziciji
Koliko čvorova je direktno povezano sa posmatranim čvorom
Broj čvorova između kojih se posmatrani čvor nalazi
Koliko je posmatrani čvor povezan sa ostalim čvorovima koji su uticajni
  1. Fenomen malog sveta je teza koja kaže da:
Se do svake osobe može doći preko lanca društvenih poznanstava dužine 6
Se do svake osobe može doći preko kratkog lanca društvenih poznanstava
Da se do svake osobe može doći preko neke društvene mreže
Je svaka društvena mreža gusta
  1. Kako bi glasila interpretacija blizine čvora (closeness centrality) u kontekstu društvenih mreža:
Koliko je verovatno da je data osoba posrednik između neke druge dve osobe iz date mreže
U kojoj meri je data osoba povezana sa uticajnim, odnosno dobro povezanim članovima mreže
Koliko drugih ljudi može datu osobu direktno da kontaktira
Koliko brzo data osoba može da dopre do bilo koje druge osobe u mreži
  1. Simelijeve veze:
Su veze koje su slabe
Opisuju međusobne veze između tri čvora
Su tranzitivne veze
Su veze koje su jake
  1. Izlazni stepen čvora (outdegree) je:
Predstavlja broj izlaznih veza za posmatrani čvor
Sabran sa ulaznim stepenom čini ukupan stepen čvora
Je uvek veći od ulaznog stepena čvora
Uvek manji ili jednak ulaznom stepenu čvora
  1. Kada dva odvojena klastera poseduju neredudantne informacije onda nastaju: klikovi
Strukturne rupe
Mostovi
Brokeri
  1. Ukoliko je prosečan stepen realne (online) društvene mreže onda, za nasumično izabrani čvor, očekivani stepen:
Je manji od n
Je jednak n
Je veći od n
Ne zavisi od stepena mreže
  1. Kako bi glasila interpretacija stepena čvora (degree centrality) u kontekstu društvenih mreža:
Koliko je verovatno da je data osoba posrednik između neke druge dve osobe iz date mreže
U kojoj meri je data osoba povezana sa uticajnim, odnosno dobro povezanim članovima mreže
Koliko drugih ljudi može datu osobu direktno da kontaktira
Koliko brzo data osoba može da dopre do bilo koje druge osobe u mreži
  1. Rastojanje između dva čvora je:
Dužina najkraće putanje između posmatrana dva čvora ali koja prolazi kroz prethodno određeni centralni čvor
Dužina najkraće putanje između posmatrana dva čvora
Prosečna dužina svih putanja između posmatrana dva čvora
Dužina najduže putanje između posmatrana dva čvora a u kojoj se čvorovi ne ponavljaju
  1. Tendencija čvorova da se spajaju sa čvorovima sličnih karakteristika naziva se:
Homofilija
Tranzitivnost
Reciprocitet
Simelijeve veze
  1. Koja je tvrdnja tačna:
Čvorovi grafa predstavljaju relacije koje važe u društvenoj mreži
Ivice društvenog grafa su čvorovi koji su slabo povezani
Ne može svakom grafu da se pridruži matrica sesedstva
Čvorovi grafa predstavljaju entitete između kojih posmatramo veze
  1. Grafove realnih (online) društvenih mreža karakteriše:
Postojanje malog broja velikih slabo povezanih grupa
Postojanje velikog broja malih slabo povezanih grupa
Postojanje malog broja velikih jako povezanih grupa
Postojanje velikog broja malih dobro povezanih grupa
  1. Stepen čvora (degree centrality) označava:
Koliko je posmatrani čvor povezan sa ostalim čvorovima koji su uticajni
Broj čvorova između kojih se posmatrani čvor nalazi
Blizinu posmatranog čvora centralnoj poziciji
Koliko čvorova je direktno povezano sa posmatranim čvorom
  1. Šta je na slici označeno znakom pitanja (?)?
Čvor
Ivica
Graf
Stepen čvora
  1. Na slici se nalazi:
Lista ivica grafa
Matrica susedstva
Graf
Stepen čvora
  1. Metrika mreže broj veza po čvoru (links per node) se definiše kao količnik:
Broj čvorova u mreži / ukupan broj mogućih veza u mreži
Broj stvarnih veza u mreži / ukupan broj čvorova u mreži
Broj čvorova u mreži / ukupan broj stvarnih veza u mreži
Broj stvarnih veza u mreži / ukupan broj mogućih veza u mreži
  1. Proces rasta mreže u kome velika većina novih čvorova pristupa mreži kroz uspostavljanje konekcije sa čvorovima koji već imaju visok stepen, opisuje:
Betweenness centrality
Fenomen malog sveta
Sopstvena centralnost
Preferential attachment
  1. U neusmerenoj mreži od n čvorova broj mogućih ivica je:
n*(n-1)
n*(n-1)/2
2 n*(n-1)/2
2*n*(n-1)
  1. Veličina mreže se odnosi na:
Odnos broja čvorova i broja veza
Broj veza u mreži
Dijametar mreže
Broj čvorova u mreži
  1. U datom primeru na slici, ukoliko se posmatra stepen čvora (degree centrality):
Čvor 10 je ključni
Čvor 3 je ključni
Čvorovi 3 i 5 su ključni
Čvor 5 je ključni
  1. Na slici se nalazi:
Lista ivica grafa
Graf
Stepen čvora
Matrica susedstva
submitted by CleverTacticButFail to DrustvenemrezeViser [link] [comments]


2019.04.26 16:22 Petruci43 Da se ne zaboravi

Ovo je sažeta lista raznih tema vezanih za Srpsku Naprednu Stranku. Za svaku temu ću dati izvore/linkove i neke argumente. Ove teme su već poznate i istražene od novinara koji imaju veći budžet od jednog bredditora. Ja sam samo sakupio teme da podsetim ili upoznam ljude o mutnim radnjama naprednjaka. Ovo je moje mišljenje i moguće je da sam negde napravio grešku, slobodno me ispravite ili kritikujte.

Nakon 7 godina na vlasti, srpska napredna stranka i dalje izgleda nepobedivo. Trenutno se u opoziciji nalaze provereni lopovi ili ekstremni radikalisti. Ali za sve one koji misle da su svi isti, nadam se da će ova objava da im promeni mišljenje. Sakupio sam samo neke od afera, skandala i neuspeha koji su povezani sa sns-om i njenim članovima. Koliko god smrdela opozicija, ovi ljudi na vlasti su mnogo gori. Znam da zvuči kao da biram manje zlo, ali poenta demokratije je da smeniš vlast koja ne valja. Ako i oni nakon ovih isto muljaju treba i njih smeniti. Ove stvari ne smeju da se zaborave i da se prećute!

1. Zakoni o kleveti

Kamen temeljac za većinu propagande ovog sistema. I dalje mislim da je ovom zakonu trebala reforma i da se nikako nije smeo uklanjati iz krivičnog zakonika. Ovim sam se bavio ranije, pa zato neću da ponavljam ovde.

2. Potpisivanje Briselskog sporazuma

Briselski sporazum je prvi sporazum o normalizaciji odnosa između Beograda i Prištine. Potpisan je 13. aprila 2013. Kosovo je dobilo integraciju srpske policije i sudstva sa severa u kosovske institucije, pozivni broj (+383), zvaničnu vojsku... Kosovska strana se obavezala samo da omogući stvaranje Zajednice Srpskih Opština na severu Kosova i posle 6 godina nije to učinila. Godinama Beograd je Prištini ustupao jednu po jednu stvar, a za uzvrat nije dobijao ništa. Pre 6 meseci Priština je uvela porez na robu iz Srbije i BiH od 100% i neće ga ukinuti do potpune nezavisnosti. Naprednjaci za sad ćute i uzdaju se u zapad da obuzda Prištinu.
Ceo problem oko Kosova je kompleksan i ne može se sva krivica svaliti na SNS, ali sporazum o normalizaciji odnosa je de facto priznanje sa naše strane (što krši naš ustav). Da je Tadić potpisao Briselski sporazum visio bi na terazijama (što ne znači da podržavam Tadića i on je bio nesposoban da reši problem Kosova). Ako posle 6 godina samo naša strana pravi ustupke onda taj sporazum ne može biti dobar po Srbiju i treba da se poništi. Kosovo služi za ubiranje političkih poena već 20 godina, a narod na Kosovu živi u konstantnom strahu od sukoba. Da ne pominjemo da Srpska Lista, kosovski sns, sedi u vladi Ramuša Haradinija i još uvek nerazjašnjeno ubistvo Olivera Ivanovića.

Ovaj sporazum i njegove posledice stoje kao najveća crna mrlja srpske napredne stranke. Evo nekoliko linkova za ovu temu:
- Briselski sporazum
- Pregovarački proces između Beograda i Prištine
- Skorije vesti: Sputnjik ; Glas amerike

3. Beograd na vodi

Najambiciozniji projekat koji treba da bude simbol Beograda. U ugovoru između grada Beograda i arapske privatne firme Eagl Hills, arapski investitori su u obavezi da investiraju 150 miliona evra početnog kapitala + 150 miliona evra pozajmice koju Beograd vraća po kamatnoj stopi od 2%. Grad Beograd je uložio 100 hektara svog najvrednijeg zemljišta i obavezao se da obezbedi infrastrukturu za projekat, što uključuje i raščišćavanje tog područja. Do sredine 2016. godine grad Beograd je uložio milijardu i 350 miliona dinara (oko 11,4 miliona evra) iz gradskog budžeta u projekat raseljavanja 250 porodica sa tog prostora (Izvor).
Poseban zakon je donet (lex specialis) da se vlasnici privatne svojine primoraju da prodaju svoju imovinu državi po tržišnim cenama. Po ugovoru, zemljište će biti podeljeno 68% Arapima, 32% Srbiji. Rok za raščišćavanje područija gde se nalazi Hercegovačka ulica je bio 30. jun 2016. (Ugovor, strana 26, naslov Rokovi raščišćavanja). Pošto su postojali ljudi koji nisu hteli da prodaju svoju imovinu i tužili su grad Beograd, pa se to razvuklo po sudovima. Nastupilo je rušenje u Savamaloj u noći između 24. i 25. aprlia 2016. Gde su maskirani ljudi sa bagerima srušili sve te objekte da bi Srbija ispunila svoje rokove. Niko nije obavešten o ovome, policija se nije odazvala na pozive, sudovi nisu dali dozvolu za rušenje. Jedini koji se usprotivio ovom događaju, a da ima neku vlast, je bio zaštitnik građana Saša Janković koji će kasnije protraćiti svu energiju nezadovoljnih ljudi i napustiti politiku.
Možda su neki od tih objekata bili nelegalni, ali to se tako ne radi. Zbog ovog fijaska nisu podneli ostavku ni tadašnji gradonačelnik Beograda Siniša Mali, ni ministar policije Nebojša Stefanović. Čak je Aleksandar Vučić (tad premijer) rekao da su rušili kompletni idioti i da 'iza toga stoje najviši organi gradske vlasti u Beogradu'. (Izvor)

Ova tema je rupa bez dna i drugi su je pokrili mnogo detaljnije nego ja. Zato ako vas zanima istražujte malo sami, ja ću vam dati neke linkove za početak:
- Insajder serijal o Beogradu na vodi: prvi deo; drugi deo;
- N1 - Ni policija ne zna ko je rušio u Savamali
- Ugovor o Beogradu na vodi koji možete da skinete sa sajta vlade Republike Srbije (oko 70MB)
- KRIK - Snimci sigurnosnih kamera za vreme rušenja
- KRIK - Izveštaj o Savamali
- Insajder - Kome se žurilo da sruši Hercegovačku?
- Marka Žvaka - Poslednji Mohikanac Beograda na vodi

4. Penzije

Sada ćemo malo da se bavimo brojevima, pošto nisam ekonomista i još nisam dao matu 2, ima šanse da pogrešim u računu. U novembru 2014. godine premijer Srbije Aleksandar Vučić je doneo svoju najtežu političku odluku, time što je smanjio penzije i plate u državnom sektoru. Od decembra 2014. godine, penzije preko 25 000 dinara umanjene su 3,1%, do 35 000 dinara 6,2%, do 40 000 dinara 9%, a one preko 60 000 15-16% ( Izvor). Penzije manje od 25 000 dinara nisu dirane. Nakon uvođenja zakona, od penzionera se uzima oko 14,6 miliona evra MESEČNO i stavlja u državni budžet (Izvor) Dolazilo je do povećanja penzija od 1,25%, 1,5% i 5% (2015 , 2016, 2018) ali penzije još nisu dosegle nivo iz septembra 2014. godine. Dodajmo na to inflaciju i rast cena i pravo je čudo kako jedan penzioner može da sastavi kraj sa krajem.
Uvedeni su i trajni penali za prevremenu penziju. Pa ljudi koji imaju 40 godina radnog staža i/ili im propadne firma pa ne mogu da se zaposle jer su pred krajem radnog veka, moraju doživotno da plaćaju penale na svoju penziju! Lični primer: Moj ćale koji ima 40 godina i 2 meseca radnog staža. Firma mu je otišla u stečaj (sa 13 neisplaćenih plata) i morao je da se penzioniše u 59. godini života. Sad je on kažnjen sa 20,4% manjom penzijom samo zato što nije imao 65 godina kada se penzionisao. Iako je digao ruke od politike, ne može a da negoduje kad vidi Usniju kako se hvali. Kaže da je uzeo od onih koji su najviše radili, a da on nema dana radnog staža.
Do smanjenja je došlo da bi se smanjio deficit u budžetu, iako je imalo i drugih načina da se to uradi, a da se ne oduzima ljudima ono što su zaradili. Kad se ekonomija popravila i kad smo imali rast BDP-a zajedno sa suficitom u budžetu, MMF je predložio da se penzije ne podižu dok se ne vrati onima kojima je najviše oduzeto. Ali, sada već predsednik, Aleksandar Vučić kaže: ''MMF traži da idemo u rikverc kako bi se tim ljudima vratio novac, ali posao vlade je da štiti najsiromašnije penzionere'' (Izvor). U zavisnosti gde se nalazite na političkom sprektru od high_Stalin do Knindza, ova preraspodela može da zvuči dobro ili loše, ali je u svakom slučaju protivzakonita.
Uz već date linkove za ovu temu evo još nekih:
- Penzin - Penali za prevremeno penzionisanje - trajni
- Radio Slobodna Evropa - Da li će Srbija morati da vrati penzionerima 700 miliona evra?
- Radio Slobodna Evropa - Uzmi, vrati i to nazovi povećanjem
- Propisi - Nova pravila za odlazak u penziju u 2019. godini

5. Korupcija

- Siniša Mali i 24 razbojnika stana u Bugarskoj: Krik; N1; evo i Kurir dok se još kurebecao protiv vlasti; Koga još zanima lik i delo Malog evo ukratko svi sumljivi poslovi Siniše. Podsednik da je bio gradonačelnik Beograda 2013-2018, a sad je ministar finansija. I za kraj je plagirao doktorat, tako da džaba učite studentarijo nećete daleko.
- Nebojša Stefanović: Najverniji vučićev bot u narodu poznat kao Slina. Popularni prvi pendrek Srbije je brz kad neko preti preko twittera, ali zato mu se ne žuri oko slučaja Savamale. Skoro mu se otac šetao u 3 ujutru sa 300 000 evra u rancu, ispala zanimljiva priča, zamalo da neko odgovara. BIRN; KRIK; N1;
- Aleksandar Vulin: Trenutno popularniji od ostalih vučićevih ministara zato što je skoro, kao ministar odbrane, odslužio vojsku. I za to mu nije trebalo 6 meseci, godinu dana ili dve, on je toliko napredan da je odslužio vojsku za 15 dana. Od kojih je jedan vikend proveo na pinku jer su tad bili protesti. Mada taj skandal mu je tek na drugom mestu, odmah iza tetke iz Kanade i njenih 205 000 evra: KRIK; Blic (lol); Kurir; 24 minuta: 1 2
- Zoran Đorđević: Nakon što je postao master ekonomskih nauka (sa megatrenda), ovaj ekspert za međunarodne finansije, je bio vozač Jorgovanke Tabaković. Sa steknutim iskustvom je nastavio karijeru kao ministar odbrane, smenivši tamo nekog keramičara. Trenutno je ministar za rad i zapošljavanje. Naša vojska je, u poslednjih 5 godina, morala da trpi ludaka, pravnika, keramičara, vozača i sad ove Vuline.

Korupcija zaslužuje post za sebe, ovo nek bude podsetnik za sad pa ću verovatno napraviti bolji tred za to (za dve, najdalje tri nedelje)

6. Dokle ovako?

Ovo se odužilo, da skratimo malo. Svaka vam čast ako ste pročitali dovde, ali evo sažeto neke teme koje predstavljaju korupciju ili skandale u skorije vreme (ovo su oni kojih se ja sećam, možda sam prevideo neki pa me vi podsetite):
- Pad helikoptera: Istinomer; Kurir;
- Ko nelegalno gradi na Kopaoniku? N1; Vreme; novosti; Danas;
- Pokušaji ubistva na novinara Milana Jovanovića: N1 jutarnji program zapaljena kuća; upad u stan nedugo posle intevjua
- Koliko košta novogodišnja rasveta u Beogradu? Danas; (Bonus: Jelka od 83 000 evra: Danas; Kurir)
- Fontana na Slaviji: Kurir; N1;
- Jutka: Život priča 1 2 3
- Odakle pare za kampanju ''Budućnost Srbije''? N1; Insajder;
- Hrast star 600 godina posečen zbog autoputa: RTS; Kurir;
- Kad smo kod drveća, seku se po Beogradu intenzivno u poslednje vreme: shameless buttplug
- Rušenje Kalemegdana zbog gondole: Novosti; Mondo;
- Iskopan trg Republike u Beogradu: dnevno.rs; Danas;
I mnogo mnogo drugih skandala...

Ovde sam upakovao, na jednom mestu, većinu stvari za koje je odgovorna sns. Pisao sam i istraživao oko 20 dana u međuvremenu su se možda desile neke nove stvari pa su neke vesti bajate. Ovo sakupljanje informacija mi je dobro došlo kao odmor od učenja. I ako vam se sviđa post nemojte da trošite pare na gold, dovoljne su feet pix u chat. Videću da istražim nešto za korupciju ili za onu internet propagandu, ali znajući sebe ima da potraje. Pogotovo sad kad se probližava junski rok :'

Ponavljam ovo su javne informacije i rad ostalih novinara. Ja sam ih samo sakupio na jedno mesto zajedno sa svojim komentarima. Ako primetite grešku negde ili vas zanima nešto slobodno pitajte/kritikujte.
submitted by Petruci43 to serbia [link] [comments]


2019.03.28 19:26 AndreasUdd Diskussion: Det kommande EU valet. Vilka kan vi rösta på? Vad vill partierna?

Inför EU valet vill jag läsa på om vad alla partier vill, samt vem man kan rösta på, och jag anser att det är extremt viktigt att rösta i EU valet. DEn här gången röstar jag
Toppkandidater för de flesta partier samt länkar till deras EU sajt Du kan hitta alla partiers valsedlar på denna länk https://data.val.se/val/ep2019/valsedlaE/rike/valsedlar.html
Socialdemokraterna - Heléne Fritzon
Vänsterpartiet - Malin Björk
Miljöpartiet - Alice Bah Kuhnke Röstar för fri aborträtt i Polen i EU
Centerpartiet - Fredrick Federley
Liberalerna - Oklart just nu
Feministiskt initiativ - Soraya Post "Ut med rasisterna in med feministerna"
Moderaterna - Tomas Tobé
Kristdemokraterna - Sara Skyttedal
Sverigedemokraterna - Peter Lundgren
Partiet Vändpunkt - Kitty Ehn - I stort sett hela deras webbsajt handlar om EU valet Partiervandpunkt.se
Piratpartiet - Mattias Bjärnemalm - Valmanifest 2019
Alternativ för Sverige - Gustav Kasselstrand Ut ur EU
Medborglig samling - Fredrik Sander - Eu valet 2019
råkade posta innan jag redigerat klart, lägger till fler länkar när jag hittar dem
Vad anser ni vara viktigast i detta EU val? Pratar ni om valet med arbetskamrater och bekanta? Kommer ni att rösta? Har ni röstat förut?
submitted by AndreasUdd to Sveriges_politik [link] [comments]


2015.11.02 07:34 Belteshassar Se upp i kväll! Rymdväderprognosen ger hyggliga chanser till norrsken natten 2-3 november

Uppdatering 18:30: NOAA har uppdaterat prognosen och uppskattar nu att aktiviteten kommer att nå stormnivå tidigast kl 22 ikväll, svensk tid.
Solen har snurrat ett varv runt sin axel sen sist det begav sig och prognosen ser bra ut för 2-3 november. Själv befinner jag mig i Los Angeles, så jag lär inte få se nåt norrsken den här gången heller. Det är svårt att förutse norrsken med någon större noggrannhet, men jänkarna har en satellit som ger cirka 30 minuters förvarning. Jag har gjort en liten sajt som tillgängliggör deras data så man enkelt kan hålla koll på chanserna just nu där man befinner sig. Ni hittar den på www.kanjagsenorrsken.nu. I nuvarande version så håller sajten inte koll på om himlen är klar eller om solen är uppe så det får ni hålla koll på själva. Samma data, men lite mindre lättillgängligt, finns hos NOAA. Lycka till i jakten, jag hoppas på många fina bilder.
submitted by Belteshassar to sweden [link] [comments]


[[getSimpleString(data.title)]] - YouTube 24 minuta sa Zoranom Kesićem - Zvanični kanal - YouTube Végzetes hasas toronyugrások - Bellyflop challenge - YouTube 2003/04 Season Database Football Manager 2019 - Football ... DaFED - YouTube Kako registrovati besplatan hosting i domen Najbolji sajt za gledanje serija sa prevodom - YouTube Shell upload with tamper data by TeslaTeam [srpski]

Spurious Correlations

  1. [[getSimpleString(data.title)]] - YouTube
  2. 24 minuta sa Zoranom Kesićem - Zvanični kanal - YouTube
  3. Végzetes hasas toronyugrások - Bellyflop challenge - YouTube
  4. 2003/04 Season Database Football Manager 2019 - Football ...
  5. DaFED - YouTube
  6. Kako registrovati besplatan hosting i domen
  7. Najbolji sajt za gledanje serija sa prevodom - YouTube
  8. Shell upload with tamper data by TeslaTeam [srpski]
  9. SAJT ZA SKIDANJE I AUTOMATSKO INSTALIRANJE PROGRAMA - YouTube
  10. How to Build an E-commerce Website with Django and Python

Napravi Sajt 100,820 views. 1:42:53. Deep Healing Energy 528Hz Ancient Frequency ... Data Science Dojo Recommended for you. 33:31. How to Create Website for Free, Free Hosting, ... tutrijal br.3 www.ninite.com je sajt koji sluzi za down i auto instal programa svih kategorija sajt je 100% bezbedan .. Pogledajte sirovu, neispeglanu verziju emisije pre nego što se pojavi na TVu :) Végzetes hasas toronyugrások - Bellyflop challenge FELIRATKOZÁS https://goo.gl/U6zlp8 Face Team Webshop - https://www.faceteamshop.hu/ Luxemburgban töl... Category Education; Song Behind Blue Eyes; Artist Limp Bizkit; Writers Pete Townshend; Licensed to YouTube by UMG, WMG (on behalf of Limp Bizkit / Interscope); CMRRA, BMI - Broadcast Music Inc ... DaFED Association is a nonprofit devoted to networking and organizing educational events for IT community. It started out in 2012 as a meetup bringing togeth... Molimo vas lajkujte nasu facebook stranicu i video, subscribe :D Sajt: http://www.filmovizija.com/browse-Series-videos-1-date.html Facebook: http://www.faceb... This is the 2003/04 season database mod. Everything in the Football Manager 2019 (FM19) database, has been set to 2003/04. All leagues as they were in 2003, ... Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube. Learn how to build an E-commerce website with Django and Python. 💻 Project code: https://github.com/justdjango/django-ecommerce 💻 Original code: https://mdbo...