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 Sistemi di elaborazione delle informazioni

Esame Systems and methods for big and unstructured data

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. M. Brambilla

Università Politecnico di Milano

Appunti esame
Risorsa accademica completa e dettagliata, basata sul corso del Prof. Marco Brambilla e redatta da Andrea Mikhaiel presso il Politecnico di Milano. Questo materiale fornisce una panoramica approfondita dei moderni sistemi di gestione dei dati, con un'attenzione particolare alle tecnologie NoSQL e alle soluzioni per il trattamento dei big data. Struttura chiara e ben organizzata: Il documento è articolato in sezioni tematiche distinte che affrontano in modo sistematico aspetti fondamentali dei database NoSQL, tra cui: - Graph database - Documental - Key-value - Columnar - Elasticsearch - Vector database - Spark Ogni sezione è introdotto da una solida trattazione teorica, seguita da esempi pratici che rendono i contenuti fruibili sia per i neofiti sia per utenti più esperti. Approfondimenti tecnologici: Le principali tecnologie vengono analizzate in profondità. Tra gli argomenti trattati: - Neo4j: sintassi delle query Cypher, creazione e navigazione dei grafi - MongoDB: operazioni CRUD, gestione dello sharding, vantaggi di JSON/BSON - Redis: architettura masterless, persistenza dei dati, utilizzo nei sistemi di caching - Cassandra: struttura column-family, consistenza configurabile, architettura distribuita - Elasticsearch: indici invertiti, ranking TF-IDF, gestione di query avanzate Contenuti aggiornati e innovativi: Il materiale include anche sezioni su tecnologie emergenti, come i database vettoriali, rilevanti per applicazioni in ambito AI e machine learning, nonché su piattaforme moderne come Apache Spark e Snowflake, con focus sull’elaborazione distribuita e sulle architetture di data warehousing in cloud.
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Esame Robotica biomedica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Cavallo

Università Università degli Studi di Firenze

Appunti esame
Questo file comprende tutte le informazioni utili per utilizzare il programma di Fondamenti di robotica biomedica e passare l'esame orale di tale parte del corso. Comprende tutti i comandi necessari con le relative spiegazioni, le spiegazioni dei files Python e concetti di teoria alla base di Fondamenti di robotica biomedica che la professoressa chiede all'esame orale.
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Questo pdf di Robotica biomedica contiene tutti i concetti utili (definizioni, dimostrazioni, immagini, formule, script matlab con spiegazioni) per sostenere il primo parziale dell'esame di Robotica biomedica del prof. Filippo Cavallo.
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Questo pdf contiene tutti i concetti utili (definizioni, dimostrazioni, immagini, formule, script matlab con spiegazioni) per sostenere la parte di teoria del secondo parziale dell'esame di Robotica biomedica del prof. Filippo Cavallo.
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Esame Software per sistemi distribuiti

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Colace

Università Università degli Studi di Salerno

Appunti esame
Questi appunti di Software per sistemi distribuiti trattano i 5 livelli della pila di protocolli del modello TCP/IP: fisico, collegamento, rete, trasporto, applicazione. Vengono poi fornite nozioni sul linguaggio di programmazione Java.
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Esame Reti logiche e reti neurali

Facoltà Ingegneria

Appunti esame
Appunti del corso Reti logiche e reti neurali, esame di Ingegneria informatica. Argomenti: - Algebra di Boole e di commutazione. - Porte logiche. - Reti combinatorie. - Ottimizzazione e mappe di Karnaugh. - Circuiti combinatori. - Macchine a stati finiti. - Bistabili. - Macchine a stati finiti. - Introduzione alle reti neurali. - Modello neurale e architetture di rete. - Reti neurali per il pattern recognition. - Regole di apprendimento del percettrone. - Reti neurali statiche. - Reti neurali dinamiche.
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