elosztott alkalmazás - címke

Kockadobás kliens-szerver alkalmazás

2024. július 24.2024. július 21. Szerző: Kaczur Sándor

Fejlesszünk elosztott, hálózatos, datagram alapú üzenetküldéssel megvalósított Java alkalmazást!

A kockadobás kliens egyszerre két szabályos dobókockával dob, amit ezerszer megismétel és a dobott számok összegét datagram típusú üzenetküldéssel folyamatosan elküldi a szervernek. A szerver localhost-on fut és egy megadott porton keresztül várja a klienstől. A szerver és a kliens egyaránt szálkezelést alkalmazó konzolos alkalmazás.

A projektben van egy swing GUI-s alkalmazás, amely JFreeChart oszlopdiagramon – folyamatosan frissítve – megjeleníti az összesített adatokat, mindez a szerver üzenetküldésével irányítva (amint beérkezik egy dobott (2-12-ig) összeg).

A kommunikációnak – a lehetőségekhez képes – biztonságosnak és – a hálózati adatforgalmat tekintve – takarékosnak kell lennie! Ennek részeként szükséges egy azonosító és egy egyszerű szabály (protokoll).

Tekintsük át mondatszerűen a szálkezelést használó kliens és szerver kommunikációhoz kötődő feladatait:

Kliens (háttérszálon):

ciklus 1-től 1000-ig egyesével

DatagramSocket létrehozása

dobás1, dobás2, dobásÖsszeg előállítása

üzenet előállítása //pl.: "12;kocka2#"

DatagramPacket létrehozása

üzenet elküldése a szervernek

visszhang/log kiírása a konzolra

DatagramSocket lezárása

várakoztatás

ciklus vége

Szerver (háttérszálon):

ciklus(végtelen)

DatagramSocket létrehozása

DatagramPacket létrehozása

üzenet fogadása a klienstől

DatagramSocket lezárása

ha(valid az üzenet) akkor

dobásÖsszeg feldolgozása

ablak grafikonjának frissítése (GUI szálon)

elágazás vége

ciklus vége

Ezek működését összefogja egy központi vezérlőosztály és ez a fejlesztőeszköz projektablakában így jelenik meg (egyetlen MVC Java projektként):

A program két felületen kommunikál. A háttérben konzolosan logol a kliens, és a háttérben futó szerver időnként frissítteti a grafikus felhasználói felületen (GUI, ablak) megjelenő grafikont:

Aki kedvet kapott: bátran készítse el a fenti terv/koncepció/specifikáció alapján az MVC Java projektet. Érdemes alaposan tesztelni: külön a szervert, külön a klienst, először indítva az egyiket, majd a másikat, leállítani az egyiket majd fordítva. Átgondoltan indokolni is hasznos, vajon mi, hogyan és miért történik.

A bejegyzéshez tartozó forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.

A feladat a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyam 1-8. óra: Elosztott alkalmazások, webszolgáltatások, szálkezelés, párhuzamosság alkalmához kapcsolódik. Amikor itt járunk a tananyagban, akkor a GUI felület és a grafikon tervezése, megvalósítása már magabiztosan megy, így elegendő a hálózati kommunikációra helyezni a fókuszt.

INFIMUM 2024

2024. június 19.2024. június 14. Szerző: Kaczur Sándor

Az INFIMUM 2024 Konferenciát a Neumann János Egyetem GAMF Műszaki és Informatikai Karán került megrendezésre, Kecskeméten, 2024. június 14-15-én.

A konferencia céljai

A rendezvény elsődleges célja annak elősegítése, hogy a felsőoktatási intézmények oktatói és kutatói az informatika, a fizika, a matematika és a logisztika korszerű és hatékony oktatásáról és tudományos eredményeiről előadások, poszter-bemutatók és személyes találkozás révén tapasztalatot cserélhessenek, valamint kapcsolatot építhessenek.

A konferencia tervezett főbb témakörei

a korszerű matematika-, fizika-, logisztika- és informatikatanítás és tanulás új útjai és távlatai, oktatásfejlesztési tapasztalatai,
a felsőoktatás alapozó tárgyainak oktatás-módszertani problémái,
mesterképzésbe való bekapcsolódás, a duális képzés gondjai és tapasztalatai,
matematika, fizika, informatika, logisztika tudományos eredményei,
új és innovatív kutatási irányok, problémák és gyakorlati alkalmazások bemutatása a fenti tudományterületeken.

A konferencia programja

A letölthető absztraktkötet tartalmazza a szervezőbizottság által összeállított programot. Pénteken került sor a szakmai programra. Szombaton zajlott a Strázsa túra, utána az EB meccset lehetett megnézni a GAMF udvarán, végül borkóstolóval zárul a rendezvény.

A konferenciára 37 résztvevő regisztrált és tartott plenáris vagy szekcióelőadást. A Matematika oktatása szekció 18 előadásból, az Informatika szekció és a Fizika szekció pedig egyaránt 5-5 előadásból állt.

Az absztraktok ISBN 978-615-6435-83-5 számmal rendelkező absztraktkötetben jelentek meg. Lehetőség volt hosszabb, 1-2 oldalas összefoglalók megjelentetésére is. A szakmai cikkek a Gradus lektorált, online folyóiratba egyénileg nyújthatók be magyar vagy angol nyelven, maximum 10 oldal terjedelemben (utólag is). A folyóirat (ISSN 2064-8014) eredeti publikációkat közöl számos témakörben, beleértve a természettudományok minden területét, mindenféle műszaki tudományt, számítástechnikát, kertészetet, környezetmérnökséget, pedagógiát, didaktikát és közgazdaságtant. A számítástechnika és a matematika elméleti és alkalmazott területeit is befogadja. A folyóirat csak kutatási cikkeket közöl, és minden cikk az esettanulmányok, kísérletek, vagy a gyakorlatban már alkalmazott megközelítésekkel való szisztematikus összehasonlítások révén előrehaladó ötletek gyakorlati alkalmazását tárgyalja.

Részt vettem a konferencián

2024-ben egy szakmai előadást tartottam 20 percben Letöltés szimuláció – esettanulmány Java nyelven címmel. Erről a témáról szól korábbi blog bejegyzésem, lásd: Letöltés szimuláció.

Szakmai előadásom összefoglalója

A szerző letöltési folyamatot szimulál. A paraméterek rugalmasan beállíthatóak. Előre beállított mennyiségű adatokat, párhuzamos szálakon/folyamatokon keresztül tölt le, miközben méri az eltelt időt. A folyamatok állapota lehet inaktív, aktív és befejezett. Az aktív folyamatok esetében megjelenő százalék fejezi ki, hogy a folyamat hol tart a rá jutó részfeladat végrehajtásával. Összesített formában követhető a hiányzó és a letöltött adat mennyisége MB-onként és százalékosan is. A folyamat szimulációjához objektumorientált szemléletű, grafikus felhasználói felületű Java kliensprogram készült, egyszerű GUI komponensekkel. Az előadás/cikk bemutatja feladatspecifikációt, a tervezés és megvalósítás lépéseit, ismertet tesztelési és továbbfejlesztési lehetőségeket. A szimuláció megközelítése elvi/általános szintű. Az esettanulmány konkrét adatokkal paraméterezett. Kitér az elosztott alkalmazások különböző felépítési, tervezési, megvalósíthatósági lehetőségeire.

A konferencia a korábbi MAFIOK konferenciasorozat hagyományait követi. Ezen 2023-ban is részt vettünk és beszámoltunk róla az it-tanfolyam.hu szakmai blogban, lásd: MAFIOK 2023. Ott korábbi, MAFIOK-os publikációinkat is felsoroltuk.

A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunkon, a szakmai modul Objektumorientált programozás témakörét követő 29-36. óra Grafikus felhasználói felület alkalmain már tudunk egyszerűbb szimulációs programot tervezni, kódolni, tesztelni. A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunkon, a szakmai modul 5-8. óra Szálkezelés, párhuzamosság alkalommal többféle elosztott stratégiát ismertetünk, és a 17-24. óra Socket és RMI alapú kommunikáció alkalommal pedig megvalósíthatjuk többféle protokoll szerint a hálózati kapcsolatot, letöltést/feltöltést.

Digitális Témahét 2024

2024. április 16.2024. április 12. Szerző: Kiss Balázs

A Digitális Témahét 2016-ban indult országos rendezvénysorozat. Fő célja, hogy a digitális eszközökkel támogatott projektpedagógia és innovatív pedagógiai módszerek terjesztésén keresztül. A program fontos törekvése, hogy a digitáliskompetencia-fejlesztés az informatikán túl kiterjedjen más tantárgyakra is. A résztvevő pedagógusok és diákok változatos és kreatív iskolai projektek keretében fejleszthetik képességeiket technológiával támogatott tanulás során. A Digitális Témahét rendezvény minden meghirdetett programja ingyenes. A 2022/2023-as tanévben is több száz hazai és külhoni intézmény regisztrált, és 100000+ tanuló vett részt egy vagy több programon, digitális projektben.

A 2023/2024-es tanévben a – sorozatban 9. – rendezvény április 5-12. között valósult meg. Kiemelt témák:

digitális állampolgárság;
a digitalizáció jelene és jövője;
a digitális technológia eszközei és alkalmazásai;
az algoritmikus gondolkodás és programozás mint az alkotás eszközei;
a mesterséges intelligencia jellemzői, lehetőségei, veszélyei;
digitális biztonság és digitális esélyteremtés.

Rendezvényünk plakátja

Az it-tanfolyam.hu 2024-ben is csatlakozott a rendezvénysorozathoz. Oktatóink meghirdettek a fenti témák inspirálta 9 programot, amelyekre 2024. április 12-én 18:00-22:00 óráig került sor.

Köszönöm oktató kollégáimnak, hogy újra örömmel csatlakoztak ehhez a rendezvényünkhöz. A résztvevőinknek is köszönjük, hogy ellátogattak hozzánk. Mindannyian jól éreztük magunkat: 40+ személyes és 30+ online résztvevőt regisztráltunk. Ismét igazán tartalmas programot állítottunk össze. Izgalmas kitekintést nyújtott a szoftveripar és a programozás területéből. Tanfolyamaink hallgatói és az érdeklődők számára is tudtunk újat mutatni. A programok közötti szünetek lehetőséget adtak a kérdésekre, az ismerkedésre. A kiállított posztereink párbeszédre ösztönözték az érdeklődőket. Idén is szívesen csatlakoztunk a rendezvénysorozathoz és szívesen emlékszünk majd vissza rá.

Doktoranduszok programoznak – újratöltve

2024. január 5.2024. január 5. Szerző: Kiss Balázs

it-tanfolyam.hu doktoranduszok programoznak

Saját doktorandusz csoporttársaimmal én is többször beszélgettem már arról – ahogyan Sándor is tette 2018-ban –, hogyan tudnák/tudják használni a programozás eszköztárát, módszereit, lehetőségeit saját kutatási munkájukban, beépítve a kutatási folyamat egyes lépéseibe, illetve disszertációjuk elkészítésébe.

A 7 fős csoportban mindenkinek más az alapvégzettsége, így szoftverfejlesztéshez, programozáshoz közös szókincs és terminológia haladó szinten természetesen nincs, viszont közös bennünk, hogy mindannyian alkotunk különféle modelleket és elemzünk adatokat. A csoport teljesen inhomogén, több szempontból is: ki melyik évfolyamot végzi, hol tart a kutatómunkájában, vannak-e ipari kapcsolatai, nappali vagy levelező képzésben végzi tanulmányait és persze ki mikor ér rá.

Különféle modelleket alkotunk

a mérnökök, fizikusok, geográfusok, biológusok többféle kísérletet végeznek el, szimulációkat terveznek és futtatnak, mérőeszközöket és műszereket használnak,
az informatikusok különböző matematikai eszközöket alkalmazva objektumorientált – vagy másféle – modellezést végeznek, szoftvereket terveznek, javítanak, újraírnak.

Adatokat is elemzünk, ki-ki előképzettségének megfelelően

kérdőívező szoftverekből exportálva valamit,
Excel munkalapokon, függvényekkel, adatbázis-kezelő funkciókkal, kimutatásokkal (Pivot táblák),
különböző fájlformátumokkal (CSV, XML, JSON, egyedi) dolgozunk és konvertálunk A-ból B-be,
távoli adatbázisokhoz, felhőbeli adattárházakhoz csatlakozunk, lekérdezünk és kapunk valamilyen – többnyire szabványos – adathalmazt,
matematikai, statisztikai szoftvereket használunk, például: MATLAB, Derive, Maple, SPSS.

Az öt évvel ezelőtti tematikát újragondoltuk. Kérdőívben felmértük a csoporttársak koncepcionális és konkrét igényeit. Más doktori iskolák hallgatói közül is toboroztunk. Ehhez kötődően köszönjük a DOSZ segítségét. Ezek alapján összeállítottunk egy olyan 3 részből álló tematikát, ami mindannyiunk számára hasznos. A 72 óra három 24 órás modulból áll: Java programozás, MATLAB programrendszer, mesterséges intelligencia.

Java programozás modul

1-6. óra: Objektumorientált modellezés, MVC rétegek, algoritmus- és eseményvezérelt programozás
7-12. óra: Fájlkezelés és szövegfeldolgozás (XLS, CSV, XML, JSON formátumú adatok írása, olvasása, feldolgozása), helyi és távoli adatforrásból
13-18. óra: Adatbázis-kezelés JDBC alapon (SQL parancsok, CRUD műveletek, hierarchikus lekérdezések), helyi és távoli adatforrásból, natív módon és készen kapott API-kkal
19-24. óra: Komplex adatfeldolgozási feladatok megoldása programozási tételek használatával, egyszerű statisztikai funkciók implementálásával

MATLAB programrendszer modul

1-6. óra: Bevezetés az MATLAB nyelvbe (R2012 vs. R2022), utasításkészlet, vektorok, mátrixok, szkriptek, függvények, grafika
7-12. óra: Szimulációk tervezése és készítése, numerikus módszerek áttekintése, algoritmizálása, tesztelés, analitikus megoldás, egyenletek megoldása
13-18. óra: Adatok importálása helyi és távoli adatforrásból is, fájlkezelés: szövegfájlok, Excel-fájlok, import, feldolgozás, export, statisztikai alapok
19-24. óra: Statisztikai próbák (illeszkedés- és függetlenség vizsgálata), hisztogramok készítése, differenciálegyenletek megoldása

Mesterséges intelligencia modul

1-6. óra: Klasszikus és újabb megközelítések, alap AI funkcionalitás, megerősítéses és gépi tanulás lehetőségei és korlátai, OpenAI GPT nyelvi modell
7-12. óra: Általános csevegés lehetőségei, korlátai, hasznos tanácsok; csevegés fájlok (szöveg, multimédia) tartalmáról; generatív AI funkciói; kép, ábra, grafikon, térkép, hang, animáció, videó generálása és ezek tömeges feldolgozása; programozási tételek alkalmazása multimédia analitikával együtt
13-18. óra: Statisztikai adatok elemzése AI eszközökkel, automatikus tételbizonyítás AI eszközökkel, gráfelméleti kérdések kontra AI, hatékonysághoz kötődő kérdések AI eszközök esetén
19-24. óra: Objektum- és aspektusorientált tervezés AI eszközökkel, kutatómunkát támogató AI eszközök

Mivel mindenki doktorandusz a csoportban, így a különböző MSc-s alapvégzettsége ellenére mindannyiunknak vannak strukturális programozáshoz kötődő alapismeretei, valamint adatok elemzéséhez szükséges elméleti matematikai/statisztikai alapjai.

A csoport órái szeptembertől decemberig, szombatonként zajlottak. Sándor tartotta a 24 órás Java programozás modult. Ez nagyban lefedi a Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamunk tematikáját és kapcsolódik a Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamunk és a Java adatbázis-kezelő tanfolyamunk tematikájához is. Én tartottam a 24 órás MATLAB programrendszer modult. Ketten közösen tartottuk a 24 órás Mesterséges intelligencia modult. Igazán tartalmas őszi időszakot jelentett számunkra ez a 12 szombat. Mindenki elvitte, amit beletett.

A koncepciót once-in-a-lifetime jelleggel dolgoztuk ki 🙂 (újratöltve) azzal a fő szándékkal, hogy hatékonyabban működjünk együtt a jövőben. A visszajelzések alapján bátran állíthatom, hogy ez gördülékenyen fog menni. Egyben köszönöm mindenkinek az aktív, konstruktív részvételt.

Sankey-diagram készítése

2023. augusztus 4.2023. április 17. Szerző: Kaczur Sándor

A Sankey-diagram alkalmas kétféle adatsor közötti N:M fokszámú kapcsolat, összefüggés és a köztes átmenet ábrázolására. Hangsúlyozza a fő átvitelt vagy áramlatokat egy rendszeren belül. Az áramlás irányát nyíllal szemlélteti és az áramlatok szélessége arányos az áramlási mennyiségekkel.

Feladat

Jelenítsük meg HTML formátumú weboldalként a magyarországi régiókban a foglalkoztatottak számát nemzetgazdasági szektorok szerint a KSH 2018-as adatsora alapján! Automatizáljuk egy Java programmal úgy a feladatot, hogy az év paraméterként megadható legyen!

Tervezés

A KSH témastruktúrában a táblázat elérési útja:

5. Területi adatok,
5.1. A munkaerő-piaci tendenciák Magyarország régióiban,
5.1.3. A foglalkoztatottak száma nemzetgazdasági szektorok szerint, nemenként (2008–)

Online böngészhető táblázat:
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/h_qlf017.html

Letölthető táblázat (XLS formátumban):
https://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_hosszu/xls/h5_1_3.xls

A táblázatban lévő adatforrás szükséges része látható az ábrán:

A táblázatban a régiók az A105:A112 cellatartományban találhatók. A hozzájuk tartozó 3 nemzetgazdasági szektor a B-C-D oszlopok azonos soraiból olvashatók ki. POJO-k létrehozása mindenképpen hasznos a megvalósításhoz, például new SankeyData("Közép-Dunántúl", "Szolgáltatás", 253.89). Ezekből generikus listát is célszerű építeni: List<SankeyData> sankeyDataList.

Többféleképpen is hozzájuthatunk az adatokhoz attól függően, hogy milyen előismeretekkel rendelkezünk a különböző tanfolyamainkon:

A Java SE szoftverfejlesztő tanfolyamon „kézzel” letölthetjük a projekt files mappájába az XLS fájlt. Ezután akár manuálisan is összeállítható a POJO lista, vagy a JExcel API-val is hatékonyan feldolgozható a XLS fájl aktuális munkalapja. Fájlkezelés előtt az összeállított HTML fájlt kiírathatjuk a konzolra, ahonnan „kézzel” vágólapozva létrehozhatjuk belőle a szükséges HTML fájlt. Fájlkezeléssel persze adott mappába, adott fájlnévvel, kivételkezeléssel a java.io vagy java.nio csomagot használva a HTML fájl generálása is automatizálható.
A Java EE szoftverfejlesztő tanfolyamon megvalósítható, hogy a program kivételkezeléssel hálózati kapcsolatot épít, majd letölti az XLS fájlt és ezzel a feladat visszavezethető az előző esetekre. Azt is megtehetjük, hogy az XLS fájlt nem töltjük le, hanem olvasunk belőle közvetlenül a webről. Ekkor is rendelkezésünkre áll a POJO lista. Itt már tudunk HTML fájlt is automatikusan generálni.

Tanulmányoznunk kell a Google Charts galériában a Sankey diagram dokumentációját! Meg kell ismernünk a paraméterezési lehetőségeit és JavaScript forráskódját!

Megvalósítás

private String createSankeyDiagram(List<SankeyData> sankeyDataList) {

String sankeyData=

sankeyDataList.stream().map(SankeyData::toString).

collect(Collectors.joining(",\n ", " ", "\n"));

String html=

"<html>\n" +

" <head>\n" +

" <script type=\"text/javascript\" " +

" src=\"https://www.gstatic.com/charts/loader.js\"></script>\n" +

" <script type=\"text/javascript\">\n" +

" google.charts.load('current', {'packages':['sankey']});\n" +

" google.charts.setOnLoadCallback(drawChart);\n" +

"\n" +

" function drawChart() {\n" +

" var data = new google.visualization.DataTable();\n" +

" data.addColumn('string', 'Régió');\n" +

" data.addColumn('string', 'Nemzetgazdasági szektor');\n" +

" data.addColumn('number', 'Foglalkoztatottak száma (ezer fő)');\n" +

" data.addRows([\n" +

"#SankeyData#" +

" ]);\n" +

"\n" +

" var options = {\n" +

" width: 500,\n" +

" };\n" +

"\n" +

" var chart=new google.visualization.Sankey("+

" document.getElementById('sankey_basic'));\n" +

" chart.draw(data, options);\n" +

" }\n" +

" </script>\n" +

" </head>\n" +

" <body>\n" +

" <div id=\"sankey_basic\" style=\"width: 500px; height: 300px;\"></div>\n" +

" </body>\n" +

"</html>";

return html.replace("#SankeyData#", sankeyData);

}

A createSankeyDiagram() függvény létrehozza a HTML fájl szöveges tartalmát. Átveszi adatforrásként a sankeyDataList generikus POJO listát. A String típusú sankeyData objektum tartalmazza a Stream API-val hatékonyan összefűzött – POJO-któl elkért – toString() szövegeket. Ezek a diagramhoz szükséges adatok ( addRows …). Például: "['Közép-Dunántúl', 'Szolgáltatás', 253.89]". A String típusú html objektum kezdetben tartalmazza a diagramhoz nem szükséges fix részeket, a diagram alapbeállításait, valamint a diagram fejlécéhez szükséges metaadatokat ( addColumn… Régió, Nemzetgazdasági szektor, Foglalkoztatottak száma (ezer fő)). A függvény végül a html objektum #SankeyData# részét cseréli a sankeyData-val és az adatfüggő résszel frissített HTML tartalommal tér vissza.

Eredmény

Az egyik eredmény a generált HTML fájl (benne a grafikonhoz tartozó JavaScript) forráskódját tartalmazza:

<html>

<head>

src="https://www.gstatic.com/charts/loader.js"></script>

google.charts.load('current', {'packages':['sankey']});

google.charts.setOnLoadCallback(drawChart);

function drawChart() {

var data=new google.visualization.DataTable();

data.addColumn('string', 'Régió');

data.addColumn('string', 'Nemzetgazdasági szektor');

data.addColumn('number', 'Foglalkoztatottak száma (ezer fő)');

data.addRows([

['Budapest', 'Mezőgazdaság', 1.251],

['Budapest', 'Ipar', 148.004],

['Budapest', 'Szolgáltatás', 684.56],

['Pest', 'Mezőgazdaság', 11.845],

['Pest', 'Ipar', 182.934],

['Pest', 'Szolgáltatás', 400.425],

['Közép-Dunántúl', 'Mezőgazdaság', 22.684],

['Közép-Dunántúl', 'Ipar', 222.544],

['Közép-Dunántúl', 'Szolgáltatás', 253.89],

['Nyugat-Dunántúl', 'Mezőgazdaság', 25.64],

['Nyugat-Dunántúl', 'Ipar', 202.794],

['Nyugat-Dunántúl', 'Szolgáltatás', 253.44],

['Dél-Dunántúl', 'Mezőgazdaság', 26.865],

['Dél-Dunántúl', 'Ipar', 122.281],

['Dél-Dunántúl', 'Szolgáltatás', 224.863],

['Észak-Magyarország', 'Mezőgazdaság', 21.866],

['Észak-Magyarország', 'Ipar', 186.662],

['Észak-Magyarország', 'Szolgáltatás', 276.754],

['Észak-Alföld', 'Mezőgazdaság', 48.301],

['Észak-Alföld', 'Ipar', 206.593],

['Észak-Alföld', 'Szolgáltatás', 384.82],

['Dél-Alföld', 'Mezőgazdaság', 56.402],

['Dél-Alföld', 'Ipar', 174.068],

['Dél-Alföld', 'Szolgáltatás', 329.982]

]);

var options={

width: 500,

};

var chart=new google.visualization.Sankey(

document.getElementById('sankey_basic'));

chart.draw(data, options);

}

</script>

</head>

<body>

</body>

</html>

A másik eredmény a Sankey-diagram képernyőképe, amelyről kiválóan leolvashatók az értékek:

A böngészőben megjelenő HTML oldalon a Sankey-diagram dinamikusan – az egérkurzor pozíciójától függően – képes az aktuális adatok megjelenítésére, mintegy lebegő jelmagyarázatként.

A bejegyzéshez tartozó teljes forráskódot ILIAS e-learning tananyagban tesszük elérhetővé tanfolyamaink résztvevői számára.