Computer Vision (Giuseppe Manco): Guida completa (Elaborazione Immagini, CNN, Feature Extraction)

Esame Computer vision

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Marco

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Eccellente risorsa didattica che copre in modo esaustivo i principi fondamentali e le tecniche avanzate della Visione Artificiale. Il documento è strutturato per guidare lo studente dalla comprensione dell'immagine digitale fino alle più moderne applicazioni di intelligenza artificiale. Il testo analizza sia la teoria matematica sottostante che gli algoritmi pratici, rendendo accessibili anche i concetti più complessi. Argomenti trattati nel dettaglio: Fondamenti di Imaging: Formazione dell'immagine, modelli di fotocamera (pinhole), lenti, sensori e spazi colore. Image Processing: Tecniche di filtraggio (lineare, non lineare, gaussiano), operazioni morfologiche, istogrammi e riduzione del rumore. Feature Detection & Matching: Algoritmi per l'estrazione di caratteristiche salienti come bordi (Canny, Sobel), angoli (Harris) e descrittori invarienti (SIFT, HOG). Segmentazione: Metodi di raggruppamento (K-means, Graph Cuts) per isolare oggetti e regioni di interesse. Deep Learning per la Visione: Introduzione alle Reti Neurali, focus sulle CNN (Convolutional Neural Networks), architetture classiche e moderne per la classificazione e il riconoscimento oggetti. Analisi del Movimento e 3D: Cenni su flusso ottico, visione stereo e geometria multi-vista. Ideale per preparare l'esame universitario o per chi desidera una solida base teorica prima di passare all'implementazione pratica.

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Computer Vision (Giuseppe Manco): Guida completa (Elaborazione Immagini, CNN, Feature Extraction), parte 2

Esame Computer vision

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Marco

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Eccellente risorsa didattica che copre in modo esaustivo i principi fondamentali e le tecniche avanzate della Visione Artificiale. Il documento è strutturato per guidare lo studente dalla comprensione dell'immagine digitale fino alle più moderne applicazioni di intelligenza artificiale. Il testo analizza sia la teoria matematica sottostante che gli algoritmi pratici, rendendo accessibili anche i concetti più complessi. Argomenti trattati nel dettaglio: Fondamenti di Imaging: Formazione dell'immagine, modelli di fotocamera (pinhole), lenti, sensori e spazi colore. Image Processing: Tecniche di filtraggio (lineare, non lineare, gaussiano), operazioni morfologiche, istogrammi e riduzione del rumore. Feature Detection & Matching: Algoritmi per l'estrazione di caratteristiche salienti come bordi (Canny, Sobel), angoli (Harris) e descrittori invarienti (SIFT, HOG). Segmentazione: Metodi di raggruppamento (K-means, Graph Cuts) per isolare oggetti e regioni di interesse. Deep Learning per la Visione: Introduzione alle Reti Neurali, focus sulle CNN (Convolutional Neural Networks), architetture classiche e moderne per la classificazione e il riconoscimento oggetti. Analisi del Movimento e 3D: Cenni su flusso ottico, visione stereo e geometria multi-vista. Ideale per preparare l'esame universitario o per chi desidera una solida base teorica prima di passare all'implementazione pratica.

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Computer Vision: Guida completa (Elaborazione Immagini, CNN, Feature Extraction), parte 1

Esame Computer vision

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Marco

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Eccellente risorsa didattica che copre in modo esaustivo i principi fondamentali e le tecniche avanzate della Visione Artificiale. Il documento è strutturato per guidare lo studente dalla comprensione dell'immagine digitale fino alle più moderne applicazioni di intelligenza artificiale. Il testo analizza sia la teoria matematica sottostante che gli algoritmi pratici, rendendo accessibili anche i concetti più complessi. Argomenti trattati nel dettaglio: Fondamenti di Imaging: Formazione dell'immagine, modelli di fotocamera (pinhole), lenti, sensori e spazi colore. Image Processing: Tecniche di filtraggio (lineare, non lineare, gaussiano), operazioni morfologiche, istogrammi e riduzione del rumore. Feature Detection & Matching: Algoritmi per l'estrazione di caratteristiche salienti come bordi (Canny, Sobel), angoli (Harris) e descrittori invarienti (SIFT, HOG). Segmentazione: Metodi di raggruppamento (K-means, Graph Cuts) per isolare oggetti e regioni di interesse. Deep Learning per la Visione: Introduzione alle Reti Neurali, focus sulle CNN (Convolutional Neural Networks), architetture classiche e moderne per la classificazione e il riconoscimento oggetti. Analisi del Movimento e 3D: Cenni su flusso ottico, visione stereo e geometria multi-vista. Ideale per preparare l'esame universitario o per chi desidera una solida base teorica prima di passare all'implementazione pratica.

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Informatica di base

Esame Informatica di base

Facoltà Lettere e filosofia

Dal corso del Prof. S. Peroni

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Dalle risorse caricate da lui, sufficienti per l'esame, ho fatto tutto un file ordinato e sistemato con quello che c'è da sapere per il suo esame di Informatica di base (esercitazioni sui digrammi di flusso sono escluse). Basta studiare da lì per avere le conoscenze necessarie all'esame.

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Modello er

Esame Basi di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Rogai

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame

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Appunti di Basi di dati sul modello er spiegato. Il Modello E-R (Entità-Relazioni), o Modello Entità-Associazioni, è uno strumento fondamentale nella progettazione concettuale dei database. Serve per definire lo schema concettuale di una base di dati, partendo dai requisiti forniti dall'utente in linguaggio naturale. Descrive la realtà di interesse tramite una rappresentazione grafica strutturata e astratta, indipendente dalla successiva implementazione fisica del database.

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Lezione 8 Sistemi operativi

Esame Sistemi operativi

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Talia

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Lezione 8 Sistemi operativi. Il problema lettori-scrittori coordina accessi concorrenti garantendo che più lettori leggano insieme mentre uno scrittore opera da solo. Il problema dei filosofi mostra i rischi di deadlock con risorse condivise. I monitor offrono sincronizzazione sicura tramite mutua esclusione e condition. La gestione del deadlock richiede analizzare condizioni necessarie, grafi di allocazione e strategie per evitarlo o rilevarlo.

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Lezione 7 Sistemi operativi

Esame Sistemi operativi

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Talia

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Lezione 7 Sistemi operativi. Il problema della sezione critica richiede mutua esclusione, progresso e attesa limitata. Vari algoritmi (Dijkstra, Peterson, Lamport) coordinano l’accesso concorrente. I semafori garantiscono sincronizzazione senza busy waiting, permettono mutua esclusione e possono causare deadlock o starvation se mal gestiti. Include semafori binari, contatori e implementazione concorrente.

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Lezione 6 Sistemi operativi

Esame Sistemi operativi

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Talia

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Lezione 6 Sistemi operativi. Lo scheduling con priorità assegna la CPU ai processi più importanti, con versioni preemptive e non. Round Robin divide il tempo in quanti per favorire la reattività. Le code multiple e quelle con feedback gestiscono gruppi diversi di processi evitando starvation. Nei multiprocessori serve bilanciare il carico. Nei sistemi real-time conta rispettare i vincoli temporali. Solaris, Windows e Linux adottano modelli a code e priorità differenti. La sincronizzazione previene race condition garantendo accessi ordinati ai dati condivisi.

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Lezione 5 Sistemi operativi

Esame Sistemi operativi

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. D. Talia

Università Università della Calabria

Appunti esame

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Lezione 5 di Sistemi operativi. Lo scheduling della CPU decide l’ordine di esecuzione dei processi per massimizzare l’utilizzo del processore. Gestisce cicli CPU/I-O burst, interventi preemptive e non, e usa il dispatcher per i context switch. Valuta criteri come waiting time, turnaround e risposta, applicando algoritmi come FCFS, SJF e SRTF per ottimizzare efficienza e tempi.

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Domande e lezioni Idoneità relativa a conoscenze informatiche

Esame Idoneità relativa a conoscenze informatiche

Facoltà Agraria

Dal corso del Prof. S. Montanelli

Università Università degli Studi di Milano

Appunti esame

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Appunti completi delle lezioni online del corso di Idoneità relativa a conoscenze informatiche da 3 e risposta alle domande di dine capitoli obbligatori per accedere a quelli successivi. Le domande d'esame sono simili, ma non uguali.

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Modelli dei sistemi biologici 2

Esame Modelli dei sistemi biologici

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. J. Toppi

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Seconda parte dell’esame Modelli dei sistemi biologici contenente problema del campionamento, approcci di validazione, sistemi LTI, risposta neuronale, curve di tuning, modelli elettrici di membrana. (parte Astolfi)

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Modelli dei sistemi biologici

Esame Modelli dei sistemi biologici

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. J. Toppi

Università Università degli Studi di Roma La Sapienza

Appunti esame

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Appunti di Modelli dei sistemi biologici sui sistemi biologici contenenti modello dei dati e di sistema, deconvoluzione, modello tempo variante, modelli parametrici, regressione lineare e non lineare, modello non parametrico, contiene domande presenti all’esame.

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Appunti Fondamenti di informatica

Esame Fondamenti di informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Fusiello

Università Università degli Studi di Udine

Appunti esame

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Appunti per la preparazione all'esame parziale di Fondamenti di informatica per ingegneria. Includono: introduzione all' informatica, programmazione, struttura del calcolatore (reti logiche combinatorie e sequenziali, funzioni booleane, CPU, RAM, ROM) , metodi di codifica e codice assembly.

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Appunti di Big Data Analytics

Esame Big data analitycs

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. A. Billè

Università Università degli Studi di Bologna

Appunti esame

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Questo file contiene appunti completi e dettagliati del corso di Big Data Analytics. Il materiale comprende spiegazioni teoriche, esempi pratici in R, esercizi svolti, test statistici (Jarque-Bera, Breusch-Pagan, White, Durbin-Watson, Hausman, Sargan, Chow), regressioni OLS e IV/2SLS, analisi delle serie storiche, grafici e codice commentato. Ideale per preparare l’esame grazie a schemi chiari, formule, interpretazioni e guide passo-passo. Include anche richiami di statistica, matrici, multicollinearità, eteroschedasticità, endogeneità e diagnostiche dei modelli.

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Informatica A - Appunti e integrazioni con il libro

Esame Informatica a

Facoltà Ingegneria gestionale

Dal corso del Prof. F. Distante

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti di Informatica A per esame con il professore Fausto Distante (10) su questi argomenti: sintassi di base, commenti, variabili, dichiarazioni, operatori, dati bool, istruzioni, array, matrici, stringhe, indirizzo di memoria, puntatori, funzioni, strutture, gestione della memoria.

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Esercizi Informatica

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Mazzia

Università Università degli Studi di Padova

Appunti esame

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Appunti con tutti gli esercizi di Informatica svolti con Matlab in aula dalla professoressa, spiegati e integrati con ulteriori precisazioni prese dal libro. Divisi per argomento e tipo di struttura. Divisi per primo e secondo parziale.

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Informatica - Appunti esercizi

Esame Informatica

Facoltà Giurisprudenza

Dal corso del Prof. M. Pellicciari

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Il file di Informatica contiene una raccolta di appunti ed esercizi fondamentali per lo studio dell’informatica. All’interno sono sintetizzate le nozioni teoriche più importanti, accompagnate da esempi pratici che aiutano a comprendere i concetti chiave della materia. Tra i temi trattati vi sono i fondamentali della programmazione, le strutture dati, gli algoritmi e la logica computazionale. Gli appunti offrono spiegazioni chiare e schematiche delle principali tecniche di coding, degli ambienti di sviluppo e degli strumenti base utilizzati nel campo informatico. Si sviluppano argomenti dedicati a linguaggi di programmazione comuni, come Python, Java o C++, illustrandone la sintassi, le funzioni e le modalità di impostazione degli esercizi. Il file include inoltre una serie di esercizi pratici con soluzioni dettagliate, ideali per consolidare la comprensione teorica e affinare le capacità di problem solving. Gli esercizi variano dal livello base a interventi più complessi, coprendo varie problematiche della programmazione e dell’analisi algoritmica. Questo documento rappresenta un supporto molto utile per studenti e appassionati che vogliono acquisire una solida base informatica attraverso la pratica e lo studio guidato.

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Appunti Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali

Esame Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Villani

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Il documento racchiude le principali domande in sede di esame di Apprendimento ed evoluzione in sistemi artificiali con le relative risposte. Documento da poter consultare in sede di esame, ottimo per la preparazione di esso e per il superamento di tale.

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Riassunto esame Informatica, Prof. Joime Gian Piero, libro consigliato Informatica - Una panoramica generale, Brookshear

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Joime

Università Università telematica Guglielmo Marconi di Roma

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Informatica, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Joime Gian Piero: Informatica - Una panoramica generale, Brookshear . Università telematica Guglielmo Marconi di Roma, facoltà di ingegneria. Scarica il file in PDF!

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Informatica generale

Esame Informatica generale

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Villani

Università Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia

Appunti esame

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Appunti completi per l'esame di Informatica generale, basato sul corso del prof. Villani Marco presso l'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia - UniMoRe, facoltà di Scienze matematiche fisiche e naturali.

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Download di Appunti esame per l'esame di Informatica

Appunti di Informatica