Фабрика Окнамассив

Фабрика Окнамассив

Перезвоните мне

Получите скидку

Спасибо за заявку!

Мы свяжемся с вами в ближайшее время!

Выберите подходящий цвет окон

сосна

лиственница

дуб

Окна из дерева отлично справляются со всеми важными функциями, которые на них возлагаются. Они участвуют в теплообмене между помещением и улицей: пропускают свежий воздух и противостоят сквознякам. Деревянные окна со стеклопакетом не только красивы, но и более надежны, чем пластиковые. Все эти характеристики возможны благодаря тому, что окна производятся из натуральной древесины таких пород как сосна, лиственница и дуб.
Сосна – один из самых дешевых и популярных видов древесины. Несмотря на мягкость и пластичность данного материала, деревянные окна из сосны отличает высокая износостойкость и пожаропрочность. Окнам из сосны со стеклопакетом абсолютно не страшен грибок. Древесина лиственницы более плотная по своей структуре и больше напоминает по своим характеристикам дуб, при этом производство окон из лиственницы в разы дешевле. Деревянные окна из лиственницы со стеклопакетом не боятся влажности и радуют своих владельцев красивым рисунком древесины. Деревянные окна из дуба от производителя можно отнести к категории элитного остекления. Древесина дуба отличается такой высокой плотностью, что окна из него прослужат вам ни один десяток лет, противодействуя любым природным катаклизмам, перепадам температуры и сохраняя солидный внешний вид.

Разнообразные формы

Невероятно податливая в работе, но при этом удивительно прочная в эксплуатации структура древесины делает возможным создание окон самых разнообразных форм и размеров. Таким образом, неотъемлемые атрибуты каждого здания можно запросто превратить в настоящие произведения искусства, которые станут украшением, как интерьеров, так и экстерьеров.

Экологичность

Для всех почитателей здорового образа жизни и тех, кто стремиться сделать свой дом более современным, натуральным и экологичным, мы предлагаем обширный ассортиментный ряд качественных окон напрямую от производителя.

Теплосбережение

Благодаря особой природной структуре деревянные окна регулируют температуру и влажность помещения, создавая оптимальный микроклимат.

Эстетичность

Исходя из конструктивных особенностей здания, а также дизайнерских условий, мы сможем спроектировать наиболее подходящие для Вашего интерьера окна. Конструкции могут быть круглые, треугольные, широкие или вытянутые, с выкрашенной в яркий цвет рамой или же с сохранением природной фактуры спила – вариаций существует просто множество, а в осуществлении каждой из идей всегда готовы помочь профессионалы фабрики МАССИВ!

Расчет цены

Каждая модельная линейка нашей продукции представлена в широком диапазоне цен, что дает возможность подобрать вариант для каждого
из Вас.

Компания Окна Массив (ООО Фабрика Массив)

Главная » Фирмы окон и отзывы

Фирмы окон и отзывы

На чтение 2 мин. Просмотров 438 Опубликовано 2018-01-22

Содержание

1. Продукция
2. Отзывы, стоимость
3. Недостатки:
4. Преимущества:

Компания «Окна Массив» занимается изготовлением и установкой деревянных окон со стеклопакетами, а также оказывает услуги по ремонту и реставрации.

География работы: Москва и Московская область.

ООО «Фабрика Массив»

Официальный сайт: https://окнамассив.рф

Год основания: 2016

Адрес: 115088, г. Москва, ул. 2-я Машиностроения, д. 25 стр. 5 м. Дубровка

Выезд замерщика: бесплатный в 100 км от Москвы

Режим работы: пн.-сб.: с 10:00 до 21:00, вс. – выходной

Продукция

Окна производятся из различных пород:

— сосна

— лиственница

— дуб

Они отличаются по цене и эксплуатационным характеристикам. Также Окна Массив производят дерево-алюминиевые конструкции.

Преимущества

В производстве деревянных окон Окна Массив используют трехслойный клееный брус сортов В (сращенный) и АЕ (цельноламельный). Сечение – 78 х 78 мм, ширина энергосберегающего стеклопакета – 40 мм. За счет этого, окна не трескаются, не рассыхаются.

Специальная антисептическая пропитка защищает дерево от гниения, появления грибка и плесени, повреждения насекомыми.

Уплотнитель и водоотводный профиль изготовлены в Германии. Качественная австрийская фурнитура, финское лакокрасочное покрытие. Используется экологически чистый клей.

Продукция сертифицирована.

Производство

Мастерская специализируется строго на деревянных окнах. Используется современное европейское оборудование. На всех этапах производства осуществляется контроль качества. Продукция проходит сертификационные испытания, соответствует санитарно-эпидемиологическим нормам и требованиям пожарной безопасности.

Сервис

Можно выбрать индивидуальный дизайн окна.

Бесплатный выезд замерщика в 100 км от Москвы.

Гарантия выдается лишь на 3 года. Но если монтаж происходит зимой, клиент получает расширенную гарантию (5 лет) и скидку до 50%. В рамках гарантии компания осуществляет бесплатное обслуживание окон.

Отзывы, стоимость

94% — отзывов в сети положительные.

Хотя Окна Массив и имеет сравнительно небольшой опыт (с 2016 года), но уже успела положительно зарекомендовать себя. Покупатели отмечают в отзывах надежность конструкций, аккуратный монтаж, а также приятный, «человечный» сервис.

Собственное производство, позволяет держать привлекательные цены.

Подведем итоги:

Недостатки:

— Гарантия всего лишь 3 года

— узкая специализация, только на деревянных окнах

— небольшой опыт работы (с 2016 г)

Преимущества:

— хорошие отзывы (надежность компании)

— качественное производство деревянных окон

— пост-продажный сервис, реставрация окон

Делитесь в комментариях впечатлениями об этой компании:

деревянные окна

Функции массива в потоке данных сопоставления — Фабрика данных Azure и Azure Synapse

Обратная связь

Редактировать

Твиттер

LinkedIn

Фейсбук

Эл. адрес

• Статья
• 03.08.2022
• 3 минуты на чтение

ПРИМЕНЯЕТСЯ К:
Фабрика данных Azure
Azure Synapse Analytics

Потоки данных доступны как в Azure Data Factory, так и в Azure Synapse Pipelines. Эта статья относится к сопоставлению потоков данных. Если вы не знакомы с преобразованиями, обратитесь к вводной статье Преобразование данных с помощью сопоставления потока данных.

В следующих статьях приведены сведения о функциях массива, поддерживаемых фабрикой данных Azure и Azure Synapse Analytics при сопоставлении потоков данных.

Список функций массива

Функции массива выполняют преобразования структур данных, которые являются массивами. К ним относятся специальные ключевые слова для адресации элементов массива и индексов:

• #acc представляет значение, которое вы хотите включить в один вывод при сокращении массива
• #индекс представляет текущий индекс массива вместе с номерами индексов массива #index2, #index3 . ..
• #item представляет текущее значение элемента в массиве

Функция массива	Задача
массив	Создает массив элементов. Все предметы должны быть одного типа. Если элементы не указаны, по умолчанию используется массив пустых строк. То же, что оператор создания [].
в	Находит элемент по индексу массива. Индекс отсчитывается от 1. Выход за пределы индекса приводит к нулевому значению. Находит значение в карте по заданному ключу. Если ключ не найден, возвращается null.
содержит	Возвращает истину, если любой элемент предоставленного массива оценивается как истина в предоставленном предикате. Содержит ожидает ссылку на один элемент в функции предиката как #item.
отдельный	Возвращает отдельный набор элементов из массива.
кроме	Возвращает набор отличий одного массива от другого, удаляя дубликаты.
фильтр	Отфильтровывает элементы из массива, которые не соответствуют предоставленному предикату. Фильтр ожидает ссылку на один элемент в функции предиката как #item.
найти	Найдите первый элемент массива, соответствующий условию. Он принимает функцию фильтра, в которой вы можете адресовать элемент в массиве как #item. Для глубоко вложенных карт вы можете ссылаться на родительские карты, используя нотацию #item_n(#item_1, #item_2…).
сплющить	Сведение массива или массивов в один массив. Массивы атомарных элементов возвращаются без изменений. Последний аргумент является необязательным и по умолчанию имеет значение false для рекурсивного выравнивания более чем на один уровень в глубину.
в	Проверяет, находится ли элемент в массиве.
пересечение	Возвращает набор пересечений различных элементов из двух массивов.
карта	Сопоставляет каждый элемент массива с новым элементом, используя предоставленное выражение. Карта ожидает ссылку на один элемент в функции выражения как #item.
картаЕсли	Условно сопоставляет массив с другим массивом такой же или меньшей длины. Значения могут относиться к любому типу данных, включая structTypes. Требуется функция сопоставления, в которой вы можете адресовать элемент в массиве как #item и текущий индекс как #index. Для глубоко вложенных карт вы можете ссылаться на родительские карты, используя нотацию #item_[n](#item_1, #index_1...) .
индекс карты	Сопоставляет каждый элемент массива с новым элементом, используя предоставленное выражение. Карта ожидает ссылку на один элемент в функции выражения как #item и ссылку на индекс элемента как #index.
петля карты	Перебирает от 1 до длины, чтобы создать массив этой длины. Требуется функция сопоставления, в которой вы можете адресовать индекс в массиве как #index. Для глубоко вложенных карт вы можете ссылаться на родительские карты, используя нотацию #index_n(#index_1, #index_2. ..).
уменьшить	Накапливает элементы массива. Reduce ожидает ссылку на аккумулятор и один элемент в первой функции-выражении в виде #acc и #item и ожидает, что результирующее значение в виде #result будет использоваться во второй функции-выражении.
размер	Находит размер массива или типа карты
срез	Извлекает подмножество массива из позиции. Позиция основана на 1. Если длина не указана, по умолчанию она равна концу строки.
сорт	Сортирует массив с помощью предоставленной функции предиката. Сортировка ожидает ссылку на два последовательных элемента в функции выражения как #item1 и #item2.
развернуть	Разворачивает массив в набор строк и повторяет значения для оставшихся столбцов в каждой строке.
штуцер	Возвращает объединенный набор различных элементов из двух массивов.

Следующие шаги

• Список всех агрегатных функций.
• Список всех кэшированных функций поиска.
• Список всех функций преобразования.
• Список всех функций даты и времени.
• Список всех функций выражения.
• Список всех функций карты.
• Список всех метафункций.
• Список всех оконных функций.
• Сведения об использовании всех выражений преобразования данных.
• Узнайте, как использовать Expression Builder.

Обратная связь

Отправить и просмотреть отзыв для

Этот продукт

Эта страница

Просмотреть все отзывы о странице

Работа с массивами в фабрике данных Azure

(2019 – июнь – 06)  Я помню, что в моем университете был профессор, который часто поощрял своих студентов сначала учиться и приобретать опыт в простых вещах. Изучите основы от и до, а затем переходите к более сложным концепциям и практикам; это был его девиз, и он очень старался поделиться с нами этой идеей.

Ранее опубликованные сообщения в блоге об использовании переменных в Фабрике данных Azure:
— Настройка переменных в конвейерах Фабрики данных Azure
— Действие добавления переменных в Фабрике данных Azure: история объединения вещей  
— Системные переменные в Фабрике данных Azure: ваши Everyday Toolbox 
 – Фабрика данных Azure: извлечение первого элемента массива

Простые вещи иногда также можно упустить из виду. С добавлением переменных в поток управления фабрики данных Azure (в начале они были недоступны) массивы стали одной из этих простых вещи для меня.

Изображение Magnascan с сайта Pixabay

В настоящее время в переменных ADF поддерживаются 3 типа данных: String, Boolean и Array . Первые два довольно просты в использовании: Boolean для логических двоичных результатов и String для всего остального, включая числа (неудивительно, что в Фабрике данных Azure так много функций преобразования, которые мы можем использовать).

Возвращаясь к моим воспоминаниям о руководстве профессора по обучению и использованию простых вещей, я наконец понял, что с ними стоит набраться опыта! Почему? Поскольку массивы находятся повсюду в потоке управления фабрики данных Azure:
(1)  Выходные данные JSON большинство задач действий в ADF можно рассматривать как многоуровневые массивы
(2) Коллекции, необходимые для действия ForEach, могут быть переданы на аутсорсинг из предыдущих (1) выходных данных действий
(3)   Действия «Установить переменную» и «Добавить переменную» можно использовать для хранения удаляющихся (1) выходных данных действий для дальнейшего преобразования данных
(4) жестко закодированные значения (фиксированные коллекции).

Не забывайте о различных функциях и выражениях для поддержки работы с массивами в Фабрике данных Azure (https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/control-flow-expression-language- functions):
пересечение   — возвращает один массив или объект с общими элементами между переданными ему массивами или объектами.
union  – возвращает один массив или объект со всеми переданными ему элементами массива или объекта.
first  – возвращает первый элемент массива или переданной строки.
last  – возвращает последний элемент массива или переданной строки.
skip  – возвращает элементы массива, начиная с индекса Count.
length  — возвращает количество элементов в массиве или строке.
json  – преобразовать параметр в значение типа JSON.
массив  – преобразовать параметр в массив.
создать массив  – Создает массив из параметров.
диапазон  – создает массив целых чисел, начиная с определенного числа, и вы определяете длину возвращаемого массива.

Просто чтобы показать быстрый пример некоторых простых операций с массивами, я создал этот конвейер ADF с 4 основными компонентами:

(1) Задача поиска для чтения CSV-файла с двумя столбцами слоговых музыкальных нот:

Где выходные данные JSON этой задачи действия содержат 7 элементов:

(2) Задача Set Variable преобразует текстовую строку «C-D-E-F-G-A-B»

в переменную массива Notes_Alpabet , используя это выражение:
@split(variables(‘Notes_Alphabet_String’),’-‘)

(3) Затем циклически просматривая набор элементов массива (1) вывода задачи действия:
@activity(‘Lookup Notes_Syllabic’). output.value


Затем я добавляю комбинацию слоговых и алфавитных музыкальных нот в Notes_Combined переменная массива

, используя это выражение
@concat(item().ID,’-‘,item().Note,’-‘,variables(‘Notes_Alphabet’)[add(int(item().ID),-1) ])
важная часть заключается в том, что я могу найти переменный элемент Notes_Alphabet с индексом коллекции Lookup Notes_Syllabic index:
variable(‘Notes_Alphabet’)[add(int(item().ID),-1) ] , где значение item().ID взято из первого столбца моего исходного файла.


(4) В результате я копирую содержимое массива Notes_Combined переменная в другой массив Notes_Combined_View переменная для целей отладки:



И это помогло мне увидеть, как слоговые и алфавитные ноты соответствуют друг другу.

Код этого конвейера ADF можно найти здесь:
https://github.com/NrgFly/Azure-DataFactory/blob/master/Samples/pipeline/adf_arrays_sample_pl.