Historie podcastů

Jaká je historie sledování času?

Jaká je historie sledování času?



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.

Proč se člověk rozhodl sledovat čas? jak člověk poprvé zjistil čas? a kdy a jak cítili něco, čemu se říká čas? existují určité dohady, ale chci vědět, jestli je od té doby něco zaznamenáno.

Protože koncept „času“ je tak divný, ani teď je pro mě tak divný a abstraktní a je vytvořen lidmi, neexistoval dříve, než jsme ho definovali. tak mě napadlo, jak na to lidi vytvořit takový koncept.

PS: moje otázka NENÍ duplikát tohoto


Kdy začali „cítit“, nelze odpovědět (a netýká se to historie v užším slova smyslu. To se určitě stalo v prehistorické době. Bez určitého pocitu času nemůžete nic plánovat. Možná, že některá zvířata také „cítí čas“ Jak to můžeme vědět?)

Když ale lidé začali sledovat, dá se to asi vysvětlit. Ne později než se začátkem zemědělství. Při zemědělství je třeba znát roční období, kdy sázet. K tomu je nutné se dívat na oblohu, pozorovat různé jevy a počítat dny. Člověk musí vědět, kolik dní zbývá do příštího léta a zda máte dost jídla do příští sklizně. Jedna z nejzákladnějších věcí pro člověka je, kolik dní má rok. Bylo vynaloženo velké úsilí, abychom to zjistili s vysokou přesností.

Možná to začalo ještě dříve: ti lidé, kteří žili lovem a shromažďováním, také potřebovali určitou představu o ročním období. Chcete -li sledovat sezónní migraci zvířat atd.

Nějakou dobu po vynálezu zemědělství bylo vynalezeno psaní a lidé začali zaznamenávat delší časové období, počítat roky atd. Mimochodem, všechny důkazy ukazují, že psaní bylo vynalezeno za účelem sledování zemědělských produktů a jejich distribuce.

Po kratší dobu než jeden den stačila přibližná poloha Slunce na obloze k hrubému odhadu času ve většině civilizací. S rozvojem sofistikovanějších společností bylo zapotřebí přesnější měření a byly vynalezeny vodní hodiny.


I nedobrovolná reakce na zakrytí tváře, pokud na vás něco letí, závisí na příčině a následku, tj. Dvou událostech, které se odehrávají za sebou. Podle této definice se mi zdá, že čas byl „zjištěn“ ještě předtím, než se do toho vůbec zapojili lidé.


Úroveň 2: středně pokročilí uživatelé

Naučte se shromažďovat, sledovat, automatizovat a podávat zprávy o práci.

Díky protokolu aktivit můžete rychle zjistit, kdo co udělal v listu nebo kdo naposledy prohlížel řídicí panel - to znamená, že můžete získat záznam o auditu úprav a vymazání různých prvků v listu a lépe porozumět tomu, co vaši spolupracovníci podnikají kroky v listu. Můžete také vidět, kdo si prohlížel a prováděl obecné úpravy sestavy nebo řídicího panelu.

POZNÁMKA: Tato funkce je součástí obchodního a způsobilého podnikového plánu. Další informace o plánech a cenách, včetně funkcí, které jsou součástí plánů, naleznete na naší stránce s cenami.

Akce sledované v protokolu aktivit

Pomocí protokolu aktivit můžete sledovat běžné akce, jako například:

  • Kdo si prohlédl list, sestavu nebo řídicí panel.
  • Kdo byl sdílen nebo nesdílen z listu, sestavy nebo řídicího panelu.
  • Pouze listy: Jaký typ změn byl proveden a specifika změn - například: na řádku 4 Sally Smart změnila stav z „Probíhá“ na „Dokončeno“
  • Jméno osoby, která změnu provedla.
  • Datum a čas, kdy byly změny provedeny.
  • Sdílení pracovního prostoru

POZNÁMKA: Úpravy provedené v datech v buňkách a řádcích v sestavě se zobrazí pouze v protokolu aktivit zdrojových listů, nikoli v protokolu aktivit sestavy.

TIP: Protokol aktivit zobrazí nejnovější změny buněk, ale pokud chcete zobrazit celou historii konkrétní buňky, můžete na buňku kliknout pravým tlačítkem a zobrazit její historii. (Další informace o historii buněk najdete v části Zobrazení historie buněk.)

Zobrazit záznamy v protokolu aktivit

Otevřete protokol aktivit a zobrazte záznamy o různých akcích listu, které byly provedeny spolupracovníky.

  1. Klikněte Soubor na liště nabídek.
  2. Vybrat Zobrazit protokol aktivit k zobrazení okna Zobrazit protokol aktivit.

V okně Protokol zobrazit aktivitu budete mít přehled o různých akcích listu, například o tom, kdo a kdy odstranil řádky nebo kdy si uživatel list prohlédl. Při prvním otevření okna se zobrazí posledních sedm dní událostí.

Protokol aktivit můžete filtrovat a snáze zobrazit požadovanou historii.

POZNÁMKA: Některé organizace vytvářejí nebo používají vlastní řešení využívající rozhraní API (Smartsheet Application Programming Interface) - příkladem je aplikace SmartSheet Pivot. Pokud API ovlivňuje obsah v listu, uvidíte API - Integrovaná aplikace obrázek vedle sloupce data.

Filtrovat položky protokolu aktivit

Pomocí filtrů v protokolu aktivit můžete zobrazit pouze požadované položky. Použijte filtr, který vám ukáže aktivitu pro konkrétní časové období, ukáže vám konkrétní typ akce nebo konkrétní lidi, kteří byli na listu aktivní.

POZNÁMKA: Když zavřete protokol aktivit, vaše filtry budou automaticky vymazány. Filtry protokolu aktivit nelze na list uložit ani sdílet s jinými spolupracovníky.

Použití filtrů na protokol aktivit:

  1. Otevřete protokol aktivit a vyberte Filtry v levém horním rohu okna Protokol aktivit rozbalte možnosti filtrování.
  2. Vyberte některou z následujících možností:
    • Akce - typ aktivity. (Řádek byl například odstraněn.)
    • Spolupracovníci - kdo provedl aktivitu.
    • Rozsah dat - skupina dat, u kterých chcete zobrazit aktivitu.
  3. Vybrat Aplikovat.

Pokud potřebujete vymazat filtry, klikněte na Vymazat filtry (vedle Aplikovat knoflík).

POZNÁMKA: Některé akce nelze vysledovat zpět k uživatelskému jménu Smartsheet. Pokud například osoba není přihlášena do aplikace Smartsheet a tato osoba si stáhne přílohu z řádku, který jí byl zaslán prostřednictvím e -mailu, bude aplikace Smartsheet sledovat a zaznamenávat aktivitu, ale v záznamu protokolu se zobrazí uživatelské jméno [email protected]

Exportujte protokol aktivit

Pro tuto položku si můžete stáhnout protokol aktivit, abyste si mohli uložit další záznam o činnosti listu. Každé stažení protokolu aktivit je omezeno na maximálně 90 dní údajů o činnosti listu.

Export protokolu aktivit:

  1. Otevřete položku.
  2. Klikněte Soubor & gt Zobrazit protokol aktivit.
  3. Vybrat Datum začátku a Datum ukončení v Časové období filtr. Musíte vybrat a Časové období před stažením protokolu aktivit.
  4. Můžete také vybrat další možnosti ve filtrech Akce a Spolupracovník.
  5. Klikněte na Stažení tlačítko ve spodní části okna Protokol aktivit.

Smartsheet odešle e -mailovou zprávu na e -mailovou adresu, kterou používáte s aplikací Smartsheet, která obsahuje odkaz, který použijete pro přístup ke staženému souboru.

Soubor protokolu aktivit bude stažen do vašeho počítače ve formátu .csv.

Vysvětleny akce protokolu aktivit

Některé akce uvedené v protokolu aktivit popisují celkovou změnu, ale neposkytují kontext s podrobnostmi o této změně. Níže je uvedeno několik akcí, které byste mohli vidět, a co znamenají.

Pohled na kartu: Změna pořadí karty a Zobrazení karty: Karty přiobjednány nepřímo

Pohled na kartu: Karty přeuspořádány znamená to, že jste ručně přetáhli jednu nebo více karet z jedné pozice do druhé-buď do jiného pruhu, nebo na jinou pozici ve stejném pruhu.

Zobrazení karet: Karty nepřímo seřazené znamená, že karty byly přesunuty jakýmkoli jiným způsobem. Například když ručně přetáhnete jednu kartu na libovolné místo, ať už ve stejném pruhu nebo do jiného pruhu, budou jiné karty nepřímo v důsledku toho přesunuta do vyšších nebo nižších poloh. Karty lze také změnit pořadí nepřímo, když provedete změny v zobrazeních Mřížka a Gantt, jako je přiřazení úkolu jiné osobě nebo změna možnosti rozevíracího seznamu pro řádek.

Kdo může zobrazit protokol aktivit

Přístup k protokolu aktivit závisí na vaší úrovni oprávnění ke sdílení. Nejčasnější okamžik, kdy můžete sledovat sledované aktivity, závisí na tom, kdy jste byli naposledy sdíleni s listem.

POZNÁMKA: Panely nemají úroveň oprávnění ke sdílení editoru. Protokol aktivit pro řídicí panely mohou zobrazit pouze správci a vlastník.

Úroveň oprávnění ke sdílení Lze zobrazit protokol aktivit Lze exportovat protokol aktivit Podívejte se na sledovanou aktivitu od tohoto data/času
Majitel* Ano Ano Vytvoření položky
Správce (licencovaný) ** Ano Ano Zobrazit a exportovat od doby, kdy jste byli naposledy sdíleni s položkou
Správce (bez licence) Ne Ne -
Editor (licencovaný) ** Ano Ne Zobrazit (ale ne exportovat) z doby, kdy jste byli s položkou naposledy sdíleni
Editor (bez licence) Ne Ne -
Prohlížeč (licencovaný nebo nelicencovaný Ne Ne -

*Pokud převedete vlastnictví listu, novému vlastníkovi se zobrazí celý protokol aktivit, počínaje okamžikem vytvoření listu.

** Pokud jste upgradováni na oprávnění ke sdílení Admin (licencovaný) nebo Editor (licencovaný), budete moci zobrazit záznamy protokolu aktivit od prvního sdílení s listem. Podrobnosti o různých oprávněních ke sdílení listů najdete v našem článku Úrovně oprávnění ke sdílení.


Rozměry času

Jak jsem popsal výše, čas je v modelingu dost náročný pojem. Přeskočil jsem však ten nejšikovnější aspekt dočasných modelů. Všichni jsme se poučili, byť jen ze špatných sci -fi knih, že čas je čtvrtá dimenze. Problém je, že je to špatně.

Tento problém popsám nejlépe na příkladu. Představte si, že máme mzdový systém, který ví, že zaměstnanec má od 1. ledna sazbu 100 $/den. 25. února spustíme mzdu s touto sazbou. 15. března se dozvídáme, že s účinností od 15. února se sazba zaměstnance změnila na 211 $/den. Co bychom měli odpovědět, když jsme dotázáni, jaká byla sazba za 25. února?

V jistém smyslu bychom měli odpovědět na 211 USD, protože nyní víme, že to byla sazba. Ale často nemůžeme ignorovat, že jsme si 25. února mysleli, že kurz je 100 $, po tom všem jsme spustili výplatu. Vytiskli jsme šek, poslali jsme mu ho a on ho inkasoval. To vše se dělo na základě částky, kterou jeho sazba byla. Pokud nás finanční úřady požádaly o jeho sazbu 25. února, je to důležité.

Ve skutečnosti si můžeme myslet, že existují skutečně dvě historie platové sazby Dinsdale, které jsou pro nás důležité. Historie, kterou známe nyní, a historie, kterou jsme znali 25. února Ve skutečnosti obecně můžeme říci, že nejenže existuje historie výplat Dinsdale pro každý den v minulosti, ale existuje také historie historie Dinsdaleovy mzdy ceny. Čas není čtvrtá dimenze, je to čtvrtá a pátá dimenze!

Myslím na první dimenzi jako aktuální čas: čas, kdy se něco stalo. Druhá dimenze je rekordní čas, čas, kdy jsme o tom věděli. Kdykoli se něco stane, vždy s tím přicházejí tyto dva časy. Zvýšení mezd Dinsdale mělo skutečné datum 15. února a rekordní datum 15. března. Podobně, když se ptáme, jaká byla mzdová sazba Dinsdale, opravdu potřebujeme zadat dvě data: rekordní datum a skutečné datum.

datum záznamuskutečné datumDinsdaleova sazba
1. ledna1. ledna100 $/den
25. února25. února100 $/den
14. března25. února100 $/den
15. března1. ledna100 $/den
15. března25. února211 $/den

Můžeme o těchto dvou dimenzích uvažovat takto. Skutečná historie se ohlíží zpět ve skutečném čase. Když se podívám na svou aktuální skutečnou historii, pak vidím, že Dinsdaleova platba byla do 15. února 100 $, v tu chvíli se zvýšila na 211 $. To je však skutečná historie pro dnešek v rekordním čase. Když se podívám na skutečnou historii 25. února, pak Dinsdale byl od 1. ledna vyplacen na 100 $ a 211 $ se do toho nikdy nedostalo. Každý den (přesně každý časový bod) v rekordním čase má skutečnou historii. Tyto historie se liší, když zjišťujeme, že věci, o kterých jsme si dříve mysleli, že jsou pravdivé, již nejsou pravdivé.

Z jiného úhlu můžeme říci, že každý den skutečné historie má rekordní historii. Historie záznamů nám říká, jak se naše znalosti toho dne v průběhu času měnily. Takže 25. února ve skutečném čase má rekordní historii, která říká, že až do 15. března plat Dinsdale činil 100 $ a v tomto okamžiku dosahuje 211 $.

Vezměme tento příklad o krok dále Předpokládejme, že provedeme odpovídající úpravy ve výplatní listině 26. března. 4. dubna nám bylo řečeno, že předchozí informace zaměstnance byly špatné a že sazba byla ve skutečnosti změněna na 255 $ 15. února. odpovídáme na otázku „jaká byla sazba zaměstnance 25. února?“.

Viděl jsem, jak si dospělí vývojáři ukousli hlavu, když se potýkají s takovými věcmi. Ale jakmile si uvědomíte, že všechno spadá do tohoto pojmu dvou dimenzí, věci se začínají hodně zjednodušovat. Jedním ze způsobů, jak to vizualizovat, je rozšířit dřívější tabulku

datum záznamuskutečné datumsazba zaměstnance
1. ledna1. ledna100 $/den
25. února25. února100 $/den
14. března25. února100 $/den
15. března1. ledna100 $/den
15. března25. února211 $/den
26. března25. února211 $/den
4. dubna1. ledna100 $/den
4. dubna25. února255 $/den

Pokud se podíváme na naši aktuální skutečnou historii (to je skutečná historie, jejíž rekordní datum je dnes), pak bychom řekli, že Dinsdaleova platba byla od 1. ledna 100 USD a 15. února se zvýšila na 255 USD. Pro aktuální aktuální historii není sazba 211 USD Vůbec k tomu nedochází, protože to nikdy nebyla pravda. Podíváme -li se na skutečnou historii 26. března, uvidíme Dinsdaleovu výplatu od 100 USD do 15. února, kde se zvýšila až na 211 USD. Ve skutečné historii z 26. března se sazba 255 USD nikdy nestala, protože jsme o ní dosud nevěděli.

Můžeme také přemýšlet o historii rekordů 25. února. Nyní tato historie záznamů říká, že kurz byl 100 $ (v ten den) až do 15. března, kdy se změnil na 211 $. Poté se 4. dubna opět změnil na 255 $.

Jakmile si uvědomíte tyto dvě dimenze, bude mnohem snazší přemýšlet o problému, ale bude děsivé si myslet, že musíte implementovat tento druh věcí. Naštěstí existuje řada věcí, které můžete udělat, které zjednodušují záležitosti, pokud jde o implementaci.

Prvním zjednodušením je, že není obtížné pomocí protokolu auditů tyto změny zvládnout. Jediné, co musíte udělat, je zaznamenat datum záznamu a skutečné datum do protokolu s každým záznamem. Toto jednoduché cvičení stačí k tomu, aby byl jakýkoli protokol účinný v obou dimenzích, a věřím, že to stojí za to, i když vás trápí jen jeden z nich.

Druhé zjednodušení je, že často nechcete, aby váš model zvládal obě dimenze. Zde je důležité vědět, které máte ve svém modelu a které odcházíte do protokolu auditů.

Pokud bychom chtěli vést historii věcí, kde chceme vědět, jak se věci v průběhu času měnily, ale nestarali se o to, když jsme se o změnách dozvěděli, řekli bychom, že to bylo skutečný-časový. Pokud si tedy vedu záznam o adrese zaměstnance, mohu se rozhodnout ponechat ji jako skutečnou dočasnou vlastnost. U informačních systémů, které pomáhají on-line dotazům, to funguje dobře, protože když přistupujete k databázi, obvykle chcete vědět o skutečné historii.

Rekordně časová fakta se objevují, když máte systém, který dělá věci, jako je vytváření účtů na základě stavu předmětů. Tyto věci vedou k otázkám, jak byl účet vypočítán, což vás vede k tomu, abyste věděli, co si myslel o stavu a předmětu, když byl účet vypočítán. Rekordní časové skutečnosti lze často přirovnat k systému správy verzí v softwaru, kde se můžete vrátit a říci „jaký byl tento soubor 1. dubna?“

Samozřejmě existují chvíle, kdy potřebujete obě dimenze najednou - tomu se říká dvoustranná fakta. V zásadě dvoustupňové informace vždy vyžadují obě data.

Oboustranná dočasnost je úplné řešení, ale vždy stojí za to přemýšlet o způsobech, jak ji obejít. Příklad pochází z výpočtu účtu. Pokud chcete zjistit, proč účet přišel na to, co to bylo, jednou z možností je mít plně dvoustrannou databázi. Při výpočtu účtu je však často lepší uložit podrobnou stopu výpočtů. To splňuje požadavek mnohem jednodušším způsobem než dvoustranný objektový model.


Hledání řetězce titulu

Listina je právní dokument sloužící k převodu vlastnictví pozemků a majetku. Zkoumání všech skutků týkajících se vašeho domova nebo jiného majetku je velkým krokem k tomu, abyste se dozvěděli více o jeho historii. Kromě uvedení jmen vlastníků nemovitostí mohou listiny poskytovat informace o datech stavby, změnách hodnoty a využití a dokonce i mapy zákresů. Začněte listinou pro současné vlastníky nemovitosti a propracujte se od jednoho listiny k druhému, přičemž každý list poskytne podrobnosti o tom, komu komu nemovitost předal. Tento seznam po sobě jdoucích vlastníků nemovitostí je znám jako „řetězec titulu“. Ačkoli je to často zdlouhavý proces, hledání názvu je nejlepší metodou pro vytvoření řetězce vlastnictví nemovitosti.

Začněte hledat skutky tím, že se naučíte, kde byly zaznamenány a uloženy po dobu a místo, o které máte zájem. Některé jurisdikce dokonce začínají umísťovat tyto informace online - což vám umožňuje vyhledávat aktuální informace o nemovitosti podle adresy nebo vlastníka. Dále navštivte registr listin (nebo místo, kde jsou listiny zaznamenány pro vaši oblast) a použijte index grante k vyhledání současného vlastníka v indexu kupujících. Rejstřík vám poskytne knihu a stránku, kde se nachází kopie skutečné listiny. Řada úřadů okresních listin v USA dokonce poskytuje online přístup ke kopiím aktuálních a někdy i historických listin. Bezplatný genealogický web FamilySearch má také mnoho záznamů historických listin online v digitálním formátu.


Do roku 30 př. N. L. Bylo v Řecku, Malé Asii a Itálii použito až 13 různých typů slunečních hodin.

Clepsydras nebo vodní hodiny patřily mezi první časomíry, které k výpočtu času nevyužívaly slunce ani průchod nebeských těles. Jeden z nejstarších byl nalezen v hrobce staroegyptského krále Amenhotepa I., pohřbeného kolem roku 1500 př. Kolem roku 325 př. N. L. Začali Řekové používat clepsydry (řecky „zloděj vody“) pravidelným odkapáváním vody úzkým otvorem a hromaděním vody v nádrži, kde se vznášel plovák s ukazatelem a označoval hodiny. Trochu jiné vodní hodiny uvolňovaly regulovanou rychlostí vodu do mísy, dokud neklesla. Tyto hodiny byly běžné na Blízkém východě a v některých částech Afriky se používaly ještě na počátku 20. století. Nedalo se na ně spoléhat, že čas sdělí blíže než na poměrně velký zlomek hodiny.

Propracovanější a působivější mechanizované vodní hodiny byly vyvinuty mezi lety 100 př. a 500 n. l. řeckými a římskými horology a astronomy. Přidaná složitost byla zaměřena na to, aby byl tok konstantnější regulací tlaku, který poskytuje efektivnější zobrazení plynutí času. Některé vodní hodiny zazvonily na zvonky a gongy, jiné otevřely dveře a okna, aby ukázaly malé postavy lidí nebo posunuté ukazatele, číselníky a astrologické modely vesmíru. Více o římské časomíře.

Řecký astronom Andronikos dohlížel na stavbu Věže větru v Athénách v prvním století před naším letopočtem Tato osmiboká struktura ukazovala učencům a nakupujícím na trhu sluneční hodiny i mechanické hodinové ukazatele. Představoval 24hodinovou mechanizovanou clepsydru a indikátory pro osm větrů, podle kterých věž dostala své jméno, a zobrazovala roční období a astrologická data a období.

Na Dálném východě mechanizovaná výroba astronomických/astrologických hodin vyvinutá v letech 200 až 1300 n. L. Čínské clepsydry třetího století poháněly různé mechanismy, které ilustrovaly astronomické jevy. Jednu z nejpropracovanějších hodinových věží nechal postavit Su Sung a jeho spolupracovníci v roce 1088 n. L. Mechanismus Su Sunga zahrnoval vodní únik, vynalezený kolem roku 725 n. L.

Hodinová věž Su Sung, vysoká přes 30 stop, měla bronzovou motorem poháněnou armilární sféru pro pozorování, automaticky se otáčející nebeskou zeměkouli a pět předních panelů s dveřmi, které umožňovaly prohlížení figurín, které zazvonily na zvonky nebo gongy, a držely tablety označující hodinu nebo jinou zvláštní denní dobu.

Hodinová věž Su Sung, ca. 1088



Vodní hodiny


Tower of the Winds, Athény, Řecko

Mechanické hodiny byly pravděpodobně vynalezeny ve středověké Evropě. Byla vymyšlena chytrá uspořádání ozubených kol a kol, která se otáčela pomocí závaží k nim připevněných. Když byla závaží stažena dolů gravitační silou, kola byla nucena se pomalu a pravidelně otáčet. Ukazatel, řádně připevněný ke kolům, označoval hodiny.

Tyto hodiny se staly běžnými v kostelech a klášterech a dalo se na ně spolehnout, když řeknou, kdy se má zvonit při pravidelných modlitbách nebo návštěvě kostela. (Samotné slovo „hodiny“ pochází z francouzštiny cloche, znamená & quot; zvonek & & quot)

Nakonec byly mechanické hodiny navrženy tak, aby odbíjely hodinu a dokonce i odbíjely čtvrt hodiny. Měli však pouze hodinovou ruku a nebyli uzavřeni. I ty nejlepší takové hodiny by získaly nebo ztratily až půl hodiny denně.

Technologický pokrok přišel s vynálezem hodin poháněných pružinou ” kolem roku 1500-1510, připsaných Peteru Henleinovi z Norimberku v Německu. Protože se tyto hodiny vešly na plášť nebo polici, staly se mezi bohatými velmi populární. Měli však nějaké problémy s udržováním času, protože hodiny se zpomalily, když se hlavní pružina odvíjela. Vývoj hodin poháněných pružinou byl předzvěstí přesného měření času.

V roce 1582 si italský vědec Galileo, tehdy teenager, všiml houpajících se lustrů v katedrále. Zdálo se mu, že pohyb tam a zpět byl vždy stejný, ať už byl švih velký nebo malý. Načasoval kývání pulsem a poté začal experimentovat s houpajícími se závažími. Zjistil, že „slepice“ je způsob, jak přesně vyznačit malé časové intervaly.

Jakmile Galileo učinil objev, pravidelný úder kyvadla se stal nejpřesnějším zdrojem používaným k regulaci pohybu kol a ozubených kol hodin.

Nebyl to však dokonalý systém, protože kyvadlo se otáčí kruhovým obloukem, a když je tomu tak, čas švihu se mírně liší podle jeho velikosti. Aby si kyvadlo udrželo skutečně přesný čas, musí se nechat projít křivkou známou jako & quotcycloid. & Quot;

V roce 1656 nizozemský astronom Christian Huygens poprvé vymyslel úspěšné kyvadlové hodiny. Používal krátká kyvadla, která bila několikrát za sekundu, práce obalil dřevem a hodiny pověsil na zeď. Mělo to chybu kratší než jednu minutu denně. To bylo obrovské zlepšení oproti dřívějším mechanickým hodinám a následná vylepšení snížila chybovost na méně než 10 sekund za den.

V roce 1670 použil anglický hodinář William Clement kyvadlo dlouhé asi jeden yard, kterému trvalo celou sekundu pohyb tam a zpět, což umožňovalo větší přesnost než kdykoli předtím. Zavěsil kyvadlo a závaží do dřeva, aby snížil účinek vzdušných proudů, a tak se zrodily „hodiny otcovského otce“. „Poprvé mělo smysl přidat na číselník minutovou ručičku, protože nyní bylo možné měřit čas na nejbližší sekundu.

V roce 1721 George Graham zlepšil přesnost kyvadlových hodin a#146 s na sekundu denně kompenzací změn v délce kyvadla způsobených teplotními změnami. Mechanické hodiny se nadále vyvíjely, dokud nedosáhly přesnosti setiny sekundy denně a ve většině astronomických observatoří se staly uznávaným standardem.


Nástěnné hodiny ze 70. let 19. století


Rané mechanické hodiny



Galileo



Christian Huygens


George Grahama


Brzy Grahamovy hodiny



Kapesní hodinky ze 17. století

Chod křemenných hodin je založen na elektrické vlastnosti křemenného krystalu. Když je na křemenný krystal aplikováno elektrické pole, změní to tvar samotného krystalu. Pokud jej poté zmáčknete nebo ohnete, vytvoří se elektrické pole. Interakce mezi mechanickým napětím a elektrickým polem umístěná v elektronickém obvodu způsobí vibraci krystalu a generování konstantního elektrického signálu, který lze poté použít k měření času.

Křemenné hodiny nadále dominují na trhu kvůli přesnosti a spolehlivosti jejich výkonu a díky jejich nízkým nákladům, pokud jsou vyráběny ve velkém množství.


Moderní křemenné digitální hodinky, které nejen udržují přesný čas,
ale můžete také zkontrolovat svůj srdeční tep.

  • Vnitřní čip může být zničen statickou elektřinou z vaší nylonové košile, nylonových koberců nebo z klimatizované kanceláře. Tento problém také ovlivnil výrobní zařízení, což vedlo k velkému počtu poruch, než hodinky dokonce opustily továrnu. Výsledkem bylo, že displej zamrzl na jedné velmi jasné číslici, což způsobilo přetížení baterií (a příležitostně explodovalo).
  • Přesnost křemenného časovacího krystalu byla vysoce citlivá na teplotu, hodinky běžely různými rychlostmi v zimě i v létě.
  • Baterie měly životnost pouhých deset dní, což znamenalo, že zákazníci často dostávali černé hodinky s vybitými bateriemi uvnitř. Konstrukce obvodů a pouzdra je velmi obtížné vyměnit.
  • Ovládací panely často nefungovaly správně, což znemožnilo zapnutí nebo vypnutí displeje, což opět vedlo k explozi baterií.
  • Hodinky byly dodávány v sadě, kterou bylo pro fandy téměř nemožné postavit. Praktické bezdrátové připojení Časopis doporučil čtenářům použít dvě dřevěné kolíčky na prádlo, dva kolíky na kreslení a kousek izolovaného drátu, aby se baterie správně usadily. Poté jste museli strávit další čtyři dny úpravou trimru, abyste zajistili, že hodinky poběží správnou rychlostí.
  • Plášť nebylo možné udržet v jednom kuse. Byl vyroben z plastu, který se ukázal být nelepitelný, takže části byly navrženy tak, aby se spojily a aby to neudělaly.
  • Bylo vráceno velmi vysoké procento černých hodinek, což vedlo k legendě, že Sinclair ve skutečnosti vrátil více, než bylo vyrobeno. Nevyřízené věci nakonec dosáhly tak obludných rozměrů, že stále nebyly odstraněny dva roky později.

Pojmenované NIST F-1, cesiové atomové hodiny v Národním institutu vědy a technologie (NIST), v Boulderu, Colorado je národním primárním frekvenčním standardem, který se používá k definování koordinovaného světového času (známý jako UTC), oficiálního světového času. . Protože NIST F-1 sdílí rozdíl mezi nejpřesnějšími hodinami na světě (s podobným zařízením v Paříži), činí UTC přesnější než kdykoli předtím. NIST F-1 nedávno prošel hodnotícími testy, které prokázaly, že je přibližně třikrát přesnější než atomové hodiny, které nahrazuje, NIST-7, rovněž umístěné v zařízení Boulder. NIST-7 byl primární atomový časový standard pro Spojené státy od roku 1993 a patřil mezi nejlepší časové standardy na světě.

NIST F-1 je označován jako kašnové hodiny, protože využívá fontánový pohyb atomů, aby získal lepší počítání času. Nejprve se do vakuové komory hodin zavede plyn atomů cesia. Šest infračervených laserových paprsků je pak směrováno navzájem kolmo do středu komory. Lasery jemně tlačí atomy cesia dohromady do koule. V procesu vytváření této koule lasery zpomalují pohyb atomů a ochlazují je na téměř absolutní nulu.

Dva svislé lasery se používají k jemnému házení míče nahoru (akce „fontána“) a poté se všechny lasery vypnou. Toto malé zatlačení stačí k tomu, aby se míč dostal asi metr vysoko skrz dutinu naplněnou mikrovlnami. Pod vlivem gravitace pak koule padá zpět dolů dutinou.


Fontánní akce cesiových hodin

Protože atomy interagují s mikrovlnným signálem —v závislosti na frekvenci tohoto signálu —, jejich atomové stavy mohou, ale nemusí být změněny. Celá okružní cesta kuličkou atomů trvá asi sekundu. V cílovém bodě je na atomy cesia nasměrován další laser. Pouze ti, jejichž atomové stavy jsou změněny mikrovlnnou dutinou, jsou indukováni k vyzařování světla (známého jako fluorescence). Fotony (malé balíčky světla) emitované ve fluorescenci jsou měřeny detektorem.

Tento postup se opakuje mnohokrát, zatímco mikrovlnná energie v dutině je naladěna na různé frekvence. Nakonec je dosaženo mikrovlnné frekvence, která mění stavy většiny atomů cesia a maximalizuje jejich fluorescenci. Tato frekvence je přirozená rezonanční frekvence pro atom cesia - charakteristika, která definuje druhý a naopak umožňuje ultra přesné měření času.

„Přírodní frekvence“, která je v současné době uznávána jako měření času používané všemi vědci, definuje dobu jedné sekundy jako přesně 9 192 631 770 oscilací nebo 9 192 631 770 cyklů rezonanční frekvence Cesium Atom. Cesiové hodiny v NIST jsou tak přesné, že za 20 milionů let nezíská ani neztratí ani sekundu!


Atomové hodiny cesia na NIST

Tento nový standard je mnohem přesnější než jakékoli jiné hodiny ve Spojených státech a zajišťuje národnímu průmyslu, vědě a obchodnímu sektoru neustálý přístup k extrémně přesnému měření času, které je nutné pro moderní technologické operace.

ce sumum (sz-m). n. r & gt Symbol Čs
Měkký, stříbřitě bílý tvárný kov, kapalný při pokojové teplotě, nejvíce elektropozitivní a zásaditý z prvků, používaný ve fotoelektrických článcích a ke katalyzaci hydrogenace některých organických sloučenin. Atomové číslo 55 atomová hmotnost 132,905 bod tání 28,5 ° C bod varu 690 ° C měrná hmotnost 1,87 valence 1.


Velmi krátká historie velkých dat

Příběh o tom, jak se data stala velkými, začíná mnoho let před současným bzučením kolem velkých dat. Již před sedmdesáti lety se setkáváme s prvními pokusy kvantifikovat tempo růstu v objem dat nebo to, co bylo populárně známé jako „informační exploze“ (termín poprvé použitý v roce 1941, podle Oxfordský anglický slovník). Níže jsou uvedeny hlavní milníky v historii dimenzování objemů dat plus další „prvenství“ v evoluci myšlenky „velkých dat“ a pozorování týkající se datové nebo informační exploze.

Poslední aktualizace: 21. prosince 2013

1944 Fremont Rider, knihovník Wesleyan University, vydává knihu The Scholar and the Future of the Research Library . Odhaduje, že americké univerzitní knihovny se každých šestnáct let zdvojnásobily. Vzhledem k tomuto tempu růstu Rider spekuluje, že knihovna Yale v roce 2040 bude mít „přibližně 200 000 000 svazků, které obsadí více než 6 000 mil regálů… [vyžadující katalogizační personál více než šesti tisíc osob“.

1961 Derek Price vydává časopis Science since Babylon, ve kterém mapuje růst vědeckých znalostí pohledem na růst počtu vědeckých časopisů a prací. Dochází k závěru, že počet nových časopisů rostl spíše exponenciálně než lineárně, každých patnáct let se zdvojnásobil a během každého půlstoletí se zvýšil desetkrát. Price tomu říká „zákon exponenciálního nárůstu“, přičemž vysvětluje, že „každý [vědecký] pokrok generuje novou sérii pokroků při přiměřeně konstantní porodnosti, takže počet porodů je přísně úměrný velikosti populace objevů na v daném čase. "

Listopadu 1967 B. A. Marron a P. A. D. de Maine publikují „Automatickou kompresi dat“ v souboru Komunikace ACMs prohlášením, že „„ Informační exploze “zaznamenaná v posledních letech vyžaduje, aby byly požadavky na uchovávání všech informací omezeny na 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 Věda. 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?” v 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.”

Únor 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.”

Září 2008 A special issue of Nature 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 The Economist 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.’”

Únor 2011 Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in Věda. 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 The 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

Follow me on Twitter @GilPress or Facebook or Google+


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

RokAverage 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
Kalifornie$4.03
Havaj$3.58
Washington$3.52
Nevada$3.48
Aljaška$3.43

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

StateAverage Gas Price
Louisiana$2.44
South Carolina$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
Pensylvánie58.7 cents per gallon
Kalifornie62.05 cents per gallon
Washington49.4 cents per gallon
Havaj48.41 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
Nové Mexiko18.88 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:

FaktorCost 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.

Sečteno a podtrženo

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? Proč?

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?


Podívejte se na video: Byl jednou jeden.. Vynálezce Měření času (Srpen 2022).