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

Appunti riassuntivi di programmazione del professore Marco Bertini, del corso di programmazione per ingegneria informatica triennale all'università degli studi di firenze ( UNIFI). Argomenti ricoperti dai capitoli 3.
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Appunti riassuntivi di Programmazione del professore Marco Bertini, del corso di programmazione per ingegneria informatica triennale all'università degli studi di firenze ( UNIFI). Argomenti ricoperti dai capitoli 1 e 2 del libro.
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Domande e risposte Eipass Progressive - Modulo 1: Formattazione del Testo e Tabelle. Aggiornato e completo con tutte le domande corrette. In ordine. Perfetto per sostenere l'esame. Eipass Progressive, Eipass 7 moduli, Eipass modulo 1.
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Domande EIPASS 7 Moduli: Modulo 1: Fondamenti di Windows 11 e Reti Informatiche. Aggiornato e completo con tutte le domande con la risposta corretta. In ordine. Perfetto per sostenere l'esame. Domande e risposte corso eipass.
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Esame Algoritmi e strutture dati

Facoltà Scienze e tecnologie

Appunti esame
Data la complessità della materia, il file di Algoritmi e strutture dati è stato compresso per permettere il caricamento. Qualora dopo l'acquisto la risoluzione di alcune tabelle risultasse ridotta, restano attivi i canali di assistenza della piattaforma per ricevere la versione originale in alta definizione.
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Esame Algoritmi e strutture dati

Facoltà Scienze e tecnologie

Prove svolte
Data la complessità della materia di Algoritmi e strutture dati, il file è stato compresso per permettere il caricamento. Qualora dopo l'acquisto la risoluzione di alcune tabelle risultasse ridotta, restano attivi i canali di assistenza della piattaforma per ricevere la versione originale in alta definizione.
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Esame Sistemi operativi

Facoltà Scienze e tecnologie

Appunti esame
Il file contiene sia le Domande che le risposte di Sistemi operativi fatte dal docente (Antonino Staiano) . Sono frutto di domande poste negli anni dal docente, raccolte e cercato di capire come dovesse formulata la risposta voluta.
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Esame Informatica e statistica per le biotecnologie

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. M. Frasca

Università Università degli Studi di Milano

Appunti esame
Appunti di informatica presi a lezione molto utili per l’esame perché hanno tutti i comandi necessari per il superamento della prova di informatica e statistica. A me sono serviti tantissimo. Buona fortuna.
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Esame Microprocessor and based instrumentation

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. E. Sardini

Università Università degli Studi di Brescia

Appunti esame
Documento che contiene tutte le domande più frequenti che il professore presenta durante gli esami di Microprocessor and based instrumentation. Le domande sono state raccolte sulla base di ciò che hanno riportato gli studenti che hanno svolto l’esame e le risposte sono il più esaustivo possibile con eventuali disegni.
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Esame Introduzione all'intelligenza artificiale e machine learning

Facoltà Ingegneria

Panieri
Paniere compilato Introduzione all'intelligenza artificiale e Machine Learning (risposte chiuse) - Università telematica eCampus - Ingegneria Informatica -Prof. Michele Bernardini basato su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. dell’università degli Studi Ecampus - Uniecampus. Scarica il file in formato PDF!
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Esame Informatica per la comunicazione digitale

Facoltà Scienze politiche

Prove svolte
Domande e risposte dell'esame di Informatica per la comunicazione digitale, utile per esercitarsi in vista dell'esame con risposte complete ed estese che aiutano a prepararsi all'esame con le domande più frequenti.
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Introduzione al Machine Learning e algoritmi di addestramento. Spiegazione acccurata della sicurezza e dei NIDS, con tanto di diversificazione e spiegazione delle varie tipoligie di NIDS. Realizzazione di un sistema real-time di network intrusion detection con Apache Storm.
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Eipass - Risposte alle domande su Animatore Digitale - Esame Finale. Eipass -didattica digitale integrata. Aggiornato e completo con tutte le domande corrette. In ordine. Perfette per sostenere l'esame.
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CIAD Certificazione Internazionale di Alfabetizzazione Digitale - Domande e Risposte - Aggiornato e completo con tutte le domande dell'esame. Perfetto per sostenere la prova. Tutte le domande sono corrette e aggiornate.
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Paniere Domande multiple e aperte verificate di Abilità informatiche. Docente: Botteri Riccardo. Università eCampus. Se questo documento ti è stato utile, lascia una recensione! Grazie e buon proseguimento nello studio.
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Esame Sistemi operativi

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. D. Meggiorini

Università Università degli Studi di Milano

Appunti esame
Appunti di Sistemi operativi completi di spiegazioni, immagini ed esempi sui capitoli (e file) indicati nelle slide e sugli approfondimenti a lezione, sul corso di sistemi operativi tenuto da Dario Maggiorini (Informatica per la comunicazione digitale).
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Esame Basi di dati

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Molinaro

Università Università della Calabria

Appunti esame
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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Esame Informatica per gli umanisti

Facoltà Lettere e filosofia

Dal corso del Prof. T. Gaggero

Università Università degli studi di Genova

Appunti esame
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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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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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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