I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore
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Appunti di Informatica

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Basi di dati Premium

Esame Basi di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Molinaro

Università Università della Calabria

Appunti esame
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Appunti di Basi di dati che presentano a livello teorico tutto quello che è previsto dal programma. Alcune parti sono state integrate esclusivamente da ciò che è stato detto a lezione, mentre altre presentano delle definizioni, comunque riviste, prese da internet. Vi sono alcune esercitazioni mentre altre mancano per una questione di poca praticità nel riscrivere tutto.
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Appunti Informatica per umanisti Premium

Esame Informatica per gli umanisti

Facoltà Lettere e filosofia

Dal corso del Prof. T. Gaggero

Università Università degli studi di Genova

Appunti esame
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Contiene gli schemi di tutti gli argomenti del corso di Informatica per gli umanisti. Gli argomenti sono: i Introduzione Architettura Calcolatore; software e sistema operativo; rappresentazione dati; reti di calcolatori; www; linguistica computazionale; informatica e beni culturali; intelligenza artificiale; IR; informatica musica e spettacolo.
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Computer Vision (Giuseppe Manco): Guida completa (Elaborazione Immagini, CNN, Feature Extraction) Premium

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 Premium

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 Premium

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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Eipass modulo 2: Guida all'uso di Gmail e Chrome. Aggiornato e completo. In ordine Premium

Esame Informatica di base

Facoltà Giurisprudenza

Dal corso del Prof. M. Venuti

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Prove svolte
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Tutte le domande e le risposte corrette per il Modulo 2 - Guida all'uso di Gmail e Chrome. EIPASS 7 moduli Le domande sono organizzate in ordine alfabetico. Ogni domanda è seguita dalla rispettiva risposta corretta evidenziata in grassetto. Nelle domande che richiedono di scegliere un’icona o un elemento dell’interfaccia, dopo la domanda è presente l’icona corretta o la lettera con l’elemento dell’interfaccia da selezionare.
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Eipass 7 moduli: Modulo 2 Sicurezza, Browser e Navigazione Web Premium

Esame Prova di abilità informatica

Facoltà Scienze motorie

Dal corso del Prof. M. Venuti

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Prove svolte
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Paniere Eipass 7 moduli. Modulo 2: Sicurezza, Browser e Navigazione Web. Completo e aggiornato con tutte le domande dei test + domande EXTRA. Perfette per sostenere l'esame. In ordine. Ci sono tutte le domande in ordine alfabetico.
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Come creare funzioni con linguaggio java Premium

Esame Programmazione a oggetti

Facoltà Ingegneria iv

Dal corso del Prof. E. Fabrizio

Università Politecnico di Torino

Schemi e mappe concettuali
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Schema riassuntivo di Programmazione a oggetti realizzato per avere traccia del linguaggio java. Come indicizzare le variabili, come creare funzioni, classi e oggetti, facendo riferimento anche a pezzi di codice, commentati per capire come implementare il codice.
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Informatica di base Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

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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Strumenti informatici per lo sport , aggiornato e completo. In ordine Premium

Esame Strumenti informatici per lo sport

Facoltà Scienze motorie

Dal corso del Prof. M. Venuti

Università Universita telematica "Pegaso" di Napoli

Prove svolte
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Strumenti informatici per lo sport - Scienze Motorie L-22 / Management dello Sport e delle Attività Motorie LM-47, Università telematica Unipegaso. Aggiornato e completo con tutte le domande dei test di autovalutazione + domande Extra. In ordine.
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Modelli dei sistemi biologici 2 Premium

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 Premium

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 Premium

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 Premium

Esame Big data analitycs

Facoltà Economia

Dal corso del Prof. A. Billè

Università Università degli Studi di Bologna

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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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