Бывают такие ситуации когда на собрании людей, необходимо быстро составить список присутствующих с указанием фамилии имени и отчества. Это могут быть лекции или семинары, митапы и даже собрания жильцов ТСЖ. Очень часто мы не помним их фамилии или только знакомимся. В таких случаях берут лист бумаги и запускают его, что называется в массы, с просьбой записаться. Возникла такая задача сделать журнал. Для большей конкретики — необходимо записать участников семинара, которые пришли на него в первый раз и регистрировать в течение всего курса обучения. Фио участников не известны заранее, поэтому список мы не можем подготовить заранее.

Наверняка вы замечали, что в своей работе дизайнеры, маляры или жестянщики, используют наборы цветов из некоторых стандартных наборов (колеровочных систем) – RAL, PANTONE, NCS, Tikkurila.



В своем творчестве мастера используют ограниченный набор из нескольких выбранных цветов, которые гармонично сочетаются друг с другом. Иногда в работе над проектом таких наборов может быть несколько, и возникает потребность в ПО, которое могло бы сохранять рабочие варианты, а затем и итоговый результат в некоторую базу данных.
Таким образом, получаем следующие требования к ПО:

Почему для интернет-магазина, спросите вы? Конечно, для интернет-магазина и не только отвечаю я. Обычно торговые крупные торговые компании не пишут софт для самостоятельно, они заказывают его на стороне. И как бы странно не показалось, очень часто до ценника руки уже не доходят, а этот документ играет далеко не последнюю роль в торговле. Помню времена, когда доработка ценника составляла 150 евро и вот тогда, эта задача совсем не казалась тривиальной. В конце статьи приложен рабочий проект c#, #core, #.net #MVC. Попробуйте поэкспериментировать с вашей торговой системой, заранее признателен всем за позитивные отзывы.

Итак, владелец интернет-магазина (обычного магазин) решил модифицировать свои скучные черно-белые ценники. А что у нас в ассортименте, спросите вы?



В моей предыдущей статье, море нареканий вызвал источник данных в формате xml. Мне казалось очевидным, что опытные программисты смогут легко адаптировать рассмотренный пример на другие источники, однако как показали комментарии это оказалось не так. Поэтому уделим немножко внимания набору данных. Будем использовать универсальный компонент DataSet, надеюсь что наполнить его подобным образом или заменить другим источником читатель сможет самостоятельно

Очень часто в производстве возникает задача разослать несколько писем с вложением в формате pdf. Это могут быть не только счета или фактуры, но и извещения или приглашения, персональные сообщения об акциях и тому подобное. Конечно, еще со свадьбы в записной книжке завалялось сотня другая человек. Текст письма может быть как статическим, так и вариативным. И тут обегаешься по всему интернету с вопросом как это сделать…

Возьмем за основу письмо следующего содержания



Текст тела письма при рассылке не будет меняться, за исключением текста, выделенного курсивом, соответственно отправитель тоже будет один, а вот адресатов будет несколько

Подготовим базу адресатов в xml формате, я не буду пояснять что там значит заголовок, думаю, что опытный читатель разберется сам. Отмечу только, что формат легко меняется под ваши данные, которые набиваются по вашему индивидуальному шаблону

Итак, база получателей (оригинальные xml файлы размещены по ссылке в конце. Вы можете скачать их и изменить по собственному желанию)

Сегодня, хочу рассказать, реальную истории из жизни. Надеюсь, что многие из читателей, кто хоть раз оплачивал коммунальные платежи или какие-нибудь квитанции, разделят мой скромный труд своими со переживаниями и не сочтя за труд прибавят единицу к карме, остальных счастливчиков хочу предостеречь о том, что это событие в вашей жизни еще впереди.

Квитанции на оплату всякой коммунальной всячины подстерегают современного человека буквально на каждом шагу. Относительно недавно появилась новая услуга, когда оплачивать квитанции можно по ее номеру. С замиранием сердца всегда смотрел на эти объемы данных, ведь для того, чтобы это работало, орган, выписавший квитанцию, должен предоставить эти данные в банк или обеспечить API. Судя по последним тенденциям, эта технология была замещена QR кодами, которые содержат в себе всю необходимую информацию и не требуют от учреждений никаких предварительных обменов данных. Итак, в один прекрасный день вы получаете квитанцию.

Компания CloudReports (далее все совпадения названий с реальными компаниями прошу считать случайными) предоставляет облачный сервис по подготовке отчетов в облаке. Рассмотрим бизнес задачу моделирования расчета стоимости формирования подобных услуг. Для более глубокого понимания ситуации, рассмотрим, в качестве примера, реальный продукт компании FastReports доступный в open-source версии для генерации отчетов (демонстрационную версию вы можете бесплатно скачать на сайте компании). Возьмем демонстрационный отчет Employees

В этой статье речь пойдет о том, как вывести для мониторинга — нужные показатели системы на графики, при этом не написав ни одной строчки кода. Используемое ПО распространяется свободно кроме сервера БД — это MS SQL сервер, развернутый в облачном сервисе MS Azure, который вы без труда можете заменить на любой другой.

Метеостанция снимает показатели температуры и влажности воздуха и в реальном режиме времени отправляет их на сервер MS Azure, который помещает эти данные в базу данных. Таким образом генерируется некоторый временной ряд, который предлагается мониторить с помощью Grafana и выводить на панель мониторинга администратора.

Рассмотрим классическую схему построения конвейера сообщений в RabbitMQ состоящую из элементов Producer, Exchange, Queue и Consumer.



Задача состоит в том, что бы организовать мониторинг происходящего в очереди и не затронуть основное программное обеспечение (ПО), добавить гибкую возможность построения отчетов и при этом избежать дополнительных затрат. Итоговая конструкция должна позволять быстро строить отчеты для анализа потока данных на конвейере без использования основных мощностей серверов (что позволит избежать дополнительной нагрузки) и основного ПО. Подход должен быть легко переносимым на более сложную архитектуру.

Любая современная компания заботится о своей репутации. Фразы: «Ваше мнение очень важно для нас» или «Оцените вашу покупку», «Вы бы порекомендовали нашу компанию?» буквально преследуют нас на каждом шагу на сайтах магазинов, поликлиник и даже Госуслуг. Правительственные учреждения на ряду с другими компаниями стали заинтересованными в оценке своей работы и тоже обращают на это внимание. Медицинские учреждения не будут продлевать контракты со специалистами, у которых на протяжении долгого времени преобладает отрицательный фон. Поставщики услуг стараются постоянно отслеживать реакцию потребителей на товары и услуги для того, чтобы сделать свой сервис более доступным и качественным, а значит конкурентоспособным. Народное мнение помогает другим потребителям составить представление об учреждении, заведении, продукте или сервисе до того, как он будет приобретен и тем самым позволяет избежать ошибок при покупках. Крупные компании в обязательном порядке содержат в своем штате структуры по борьбе с оттоком клиентов, пиар-отделы, в работе которых ключевым фактором является своевременная реакция на запросы потребителей. Как же построить работу подобных структур без повышения затрат и повысить их скорость реагирования? В качестве одного из примеров рассмотрим применение машинного обучения для оперативного анализа большого количества отзывов респондентов.