Appunti di Ingegneria industriale - Politecnico di Milano

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Appunti di Ingegneria industriale - Politecnico di Milano

Prova di laboratorio: Ponte estensimetrico

Esame Misure meccaniche e termiche

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. B. Saggin

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Lo scopo dell'esperienza di laboratorio è il confronto tra i dati di deformazione teorica e sperimentale di una barra in alluminio a seguito dell’applicazione di un carico flessionale noto. Dati sperimentali ottenuti mediante il ponte estensimetrico posto sulla barra, preventivamente tarato mediante resistenza di Shunt. Dati teorici mediante modello di De Saint Venant.

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Relazione di laboratorio: taratura statica

Esame Misure meccaniche e termiche

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. B. Saggin

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Lo scopo dell'esperienza di laboratorio è l’effettuazione della taratura statica di una cella di carico. Quindi stabilire la relazione tra l’entità effettiva del carico applicato (ingresso) e il valore indicato dalla cella di carico (uscita), stabilendo la relazione lineare che descrive il comportamento dello strumento.

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Matrici e applicazioni lineari

Esame Analisi e geometria 2

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. C. Castelnovo

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti di Analisi e geometria 2 su matrici, applicazioni lineari, basi di matrici, di span e determinante di una matrice. Sviluppi di Laplace e interpretazione geometrica dei determinanti. Autovettori, autovalori e diagonalizzazione.

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Integrali e serie

Esame Analisi e geometria I

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. C. Castelnovo

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti di Analisi e geometria I su integrali sia definiti che indefiniti, come calcolarli. Integrali impropri e calcolo di volumi. Serie a termini non negativi, a termini positivi e a termini di segno variabile, con i vari criteri.

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Derivate, continuità e sviluppi di Taylor

Esame Analisi e geometria I

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. C. Castelnovo

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti di Analisi e geometria I sulle derivate e la continuità delle funzioni, come calcolare le derivate e punti di discontinuità, come trovare la retta tangente di una funzione. Massimi, minimi e teoremi di funzioni. Appunti sugli sviluppi di Taylor.

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Appunti completi Costruzione di macchine 1

Esame Costruzione di macchine I

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. S. Bagherifard

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

4 / 5

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Corso di Costruzione di macchine 1 per ingegneria meccanica. Metodi di risoluzione passo per passo di ogni tipologia di esercizio dell'esame con spiegazioni a parole ed esempi. Questi appunti, uniti alle slide teoriche fornite dal professore, sono sufficienti a passare con semplicità e con ottimi risultati l’esame di CM1 Esito: 29.

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21 esercizi d'esame dalla raccolta dei temi passati di Strutture Aerospaziali - parte tre

Esame Strutture aerospaziali

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Anghileri

Università Politecnico di Milano

Prove svolte

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Parte tre di tre: 21 esercizi svolti presi dalla raccolta dei temi d'esame fornita dal professore. Contiene anche un formulario con le relazioni finali per la risoluzione di tutti gli esercizi d'esame. La prima parte contiene altre 5 prove d'esame svolte. La seconda parte contiene altre 2 prove d'esame svolte.

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Due temi svolti - C di Strutture aerospaziali - parte due

Esame Strutture aerospaziali

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Anghileri

Università Politecnico di Milano

Prove svolte

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Parte due di tre: 2 compiti svolti appelli del 15/02/22 e del 13/06/23. La prima parte contiene altre 5 prove d'esame svolte. La terza parte contiene circa 21 esercizi tratti dalla raccolta dei temi d'esame fornita dal professore. La terza parte contiene anche formulario con le relazioni finali per la risoluzione degli esercizi d'esame.

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Cinque prove d'esame svolte di Strutture aerospaziali - parte 1

Esame Strutture aerospaziali

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Anghileri

Università Politecnico di Milano

Prove svolte

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Parte uno di tre: 5 compiti svolti relativi agli appelli tra il 2022 ed il 2023. La seconda parte contiene altre 2 prove d'esame svolte. La terza parte contiene circa 21 esercizi tratti dalla raccolta dei temi d'esame fornita dal professore. La terza parte contiene anche formulario con le relazioni finali per la risoluzione degli esercizi d'esame.

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Appunti di Analisi 2

Esame Analisi e geometria 2

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Citterio

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

3,5 / 5

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Appunti di Analisi 2 per il corso di analisi e geometria 2 di Citterio. Gli appunti includono le slide del professore, le lezioni e i fogli di one note che lui personalmente scrive. Potete trovare l’altra parte dell’esame (algebra lineare) sempre sul mio profilo.

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Appunti di Algebra lineare

Esame Analisi e geometria 2

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Citterio

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

3,5 / 5

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Appunti di Algebra lineare del corso di analisi e geometria 2 di Citterio. Gli appunti includono slide del professore, lezioni e fogli di one note che lui personalmente scrive. Molto utili per un ripasso pre esame.

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Riassunto esame Space structures, Prof. Dozio Lorenzo, libro consigliato Fundamentals of Structural Dynamics, R.R. Craig, A.J. Kurdila

Esame Space structures

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. L. Dozio

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Riassunto per l'esame di Space structures, basato sul corso e sullo studio autonomo del libro consigliato da Prof. Dozio Lorenzo: Fundamentals of Structural Dynamics, R.R. Craig, A.J. Kurdila. Politecnico di Milano - Polimi, facoltà di Ingegneria industriale. Scarica il file in PDF!

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Riassunto esame Space structures, Prof. Dozio Lorenzo, libro consigliato Fundamentals of Structural Dynamics, R.R. Craig, A.J. Kurdila

Esame Space structures

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. L. Dozio

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Probabilità e statistica matematica - parte 1

Esame Probabilità e statistica matematica

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. F. Fagnola

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Nelle pagine seguenti sono presenti gli appunti su calcolo combinatorio, probabilità elementare, variabili aleatorie, valore atteso, varianza, densità discrete (Bernoulli, binomiale, geometrica, ipergeometrica e Poisson), funzione di ripartizione e disuguaglianza di Chebychev con teoremi e dimostrazioni, riguardanti le lezioni del professore Franco Fagnola per l’esame di probabilità e statistica matematica.

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Mechanical System Dynamics - Esercizi e appunti

Esame Dinamica dei sistemi meccanici

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. S. Melzi

Università Politecnico di Milano

Prove svolte

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Appunti delle esercitazioni del corso di Dinamica dei sistemi meccanici, anno accademico 2020/2021. Gli appunti sono da affiancare alle slide del corso (non fornite) e coprono la totalità degli esercizi presenti all'esame. La teoria è fornita a parte.

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Mechanical Sytem Dynamics - Appunti del corso

Esame Dinamica dei sistemi meccanici

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. S. Melzi

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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Appunti del corso di Dinamica dei sistemi meccanici in lingua inglese, anno accademico 2020/2021. Da accompagnare con le slide del corso (non presenti), la parte di esercitazione viene fornita separatamente

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Elettrotecnica

Esame Elettrotecnica

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Spadacini

Università Politecnico di Milano

Schemi e mappe concettuali

4 / 5

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Appunti di Elettrotecnica: - teoria dei circuiti - leggi di Kirchhoff - teorema di Tellegen - relazione costitutiva di un bipolo - equivalenza esterna di bipoli - connessioni a stella e triangolo di resistori - generatori non ideali - teorema del massimo trasferimento di potenza - partitori di tensione e di corrente - sovrapposizione degli effetti - analisi nodale - circuiti in regime sinusoidale - funzioni di rete e risposta in frequenza - potenze in regime sinusoidale - Thevenin e Norton

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Appunti - Technologies for Informative System

Esame Technologies for informative system

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. L. Tanca

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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IT: Questo file contiene il appunti delle slide integrati con delle note prese a lezione di tutti i capitoli del corso di Technologies for Informative System (Magistrale Ingegneria Informatica) della professoressa Tanca (AC 2022\2023). Inoltre sono integrati alcune note prese dalle domande degli esami passati. EN: This file contains the notes of the slides integrated with the notes taken in class of all the chapters of Technologies for Informative System course (Master's degree in Computer Engineering) by Professor Tanca (AC 2022/2023). Also integrated are some notes taken from past exam questions Argomenti / Topics: 1. Intro to Big Data Integration [1,2,3] 1.1. Schema Reconstruction 1.1.1 Mapping Between The Global Logical Schema and single source schemata 1.2 Record Linkage and Dataw Fusion 1.2.1 String Matching 1.2.2. Entity Matching 1.2.3 Data Fusion 2. SemiStructured Data Integration [4,5] 2.1 TSIMMIS 2.2 Ontologies (Slide Part 2) 3. Data WareHouses [6] 4. Data WareHouse Design [7,8] 4.1 Conceptual Design 4.2 Logical Desig 4.2.1 Views 4.3 ROLAP Logical Design 5. Other Architecture [9] 6. Frontiers in Data Integration [10] 6.1 Data Provenance 6.2 Lightweight Integration: Data Mashup 6.3 Pay as You Go Data Management 6.4 Data (Lake) Federation 6.4.1 Node Level 6.4.2 Federation Level 7. Ethics in Data Science 8. Data Quality

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Appunti - System and Method for Big and Unstructured Data

Esame System and method for big and unstructured data

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. M. Brambilla

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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The whole file is in English IT: Questo file contiene il appunti delle slide integrati con delle note prese a lezione di tutti i capitoli del corso di System and Method for Big and Unstructured Data (Magistrale Ingegneria Informatica) del professor Brambilla (AC 2021/2022). Inoltre sono integrati alcune note prese dalle domande degli esami passati EN: This file contains the notes of the slides integrated with the notes taken in class of all the chapters of the System and Method for Big and Unstructured Data course (Master's degree in Computer Engineering) by Professor Brambilla (AC 2021/2022). Also integrated are some notes taken from past exam questions Argomenti / Topics: 1. Big Data 2. Toward NoSQL (5) 2.1. Transactional Properties 2.2 Cap Theorem 5 2.3 No-SQL World 2.4 Acid VS Base Properties 3. Data Ingestion: API 7.1 How to expose API 7.2 Some Problem 4. Graph Databases - Neo4J (6) 3.1 Neo4j 4. Key Value Database - Redis (8) 4.1 Caching Purpose - MemCached 4.2 Redis 4.2.1 Redis Features The main characteristic of Redis are: 4.2.2 Redis Topologies 5. Document Databases - MongoDB (7) 5.1. Sharding 6. IR Based Databases - Elastic ELK (10) 6.1 ElasticSearch 6.1.1 Score Function 6.1.2 Mapping 6.1.3 Analyzer 6.1.4 Shard 6.2 Query 8. DataWareHouse and SnowFlake 8.1 Data Warehouse Models 8.2 SnowFlake Software 9. Columnar Databases - Cassandra 9.1 Cassandra Data Model 9.2 Decentralized Cassandra and Server Mapping 9.3 Cassandra Operations 9.4 Some notes from Exercise Session 10. Spark 10.1 Importing Data 11. Hadoop & HDFS 11.1 HDFS 11.1.1 HDFS Architecture 11.2 Map Reduce

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Appunti - Artificial neural network and deep learning

Esame Artificial neural network and deep learning

Facoltà Ingegneria industriale

Dal corso del Prof. G. Boracchi

Università Politecnico di Milano

Appunti esame

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The file is in English IT: Questo file contiene il appunti delle slide integrati con delle note prese a lezione di tutti i capitoli del corso di Artificial neural network and deep learning (Magistrale Ingegneria Informatica) del professor Borracchi(AC 2022/2023). Inoltre sono integrati alcune note prese dalle domande degli esami passati EN: This file contains the notes of the slides integrated with the notes taken in class of all the chapters of Artificial neural network and deep learning course (Master's degree in Computer Engineering) by Professor Borracchi (AC 2022/2023). Also integrated are some notes taken from past exam questions Argomenti \ Topics: 1. Machine Learning vs Deep Learning 2. From Perceptron to Feed Forward Neural Network 2,1 Hebbian Learning 2.2 Feed Forward Neural Network 2.2.1 Output Layer in Regression and Classification 2.2.2. Loss Functions 2.2.3 Optimization and Learning 3. Neural Network Training 3.1 Prevent Neural Network Overfitting 3.2 Tips and Trick in NN 3.2.1 Better Activation Function. 3.2.2 Weights initialization 3.2.3 Batch Normalization 3.2.4 Gradient Descent trick 3.2.5 Data Preprocessing (for Image Recognition) 3.2.6 Pick The correct Learning Rate 4. Image Classification 4.1 Local (Spatial) Transformation 4.2 Linear Classifier 4.3 Image Classification Problem 5. Convolutional Neural Network 5.1 Convolutional Neural Network 5.2 Convolutional Layer 5.3 Other Layers 5.4 Dense Layers 5.5 Useful Formulas 6. CNN Parameter and Training 6.1 Training a CNN 6.2 Data Scarcity 6.2.1. Data Augmentation 6.2.2 Transfer Learning 20 7. Famous CNN Architectures 7.1 AlexNet 7.2 VGG16 7.3 Network In Network 7.4 GoogLeNet - Inception Module 7.5 ResNet 7.6 DenseNet 7.7. CNN Visualization 8. CNN For Semantic Segmentation 8.1 Data Pre-Processing and Batch Normalization 8.2 Visual Recognition problems 8.3 Fully convolutional Neural Network (FCNN) 8.3.1 Semantic Segmentation with FCNN 8.3.2 Training a FCNN 8.4. U-Net 9. GAP, Localization and CNN explanation 9.1 Localization 9.1.1. Weakly Supervised Localization and CAM 10. CNN for Object Detection 10.1 R-CNN Paper 10.2 Fast R-CNN 10.3 Faster R-CNN 10.4 YOLO 10.5 Instance Segmentation 10.6 Metric Learning 10.6.1 Siamese Networks 11. Auto Encoders and Generative Adversarial network 11.1 Autoencoders 11.2 Generative Models 11.2.1 Generative Adversarial Networks (GAN) 12. Recurrent Neural Network 12.1 Models with memory 12.1.1 Recurrent Neural Network (RNN) 12.1.2. Long-Short-Term Memories (LSTM) 12.2. Seq2Seq Model 13. Word Embedding 13.1 Some Good Model 13.2 Loss Function (extra) 14. Beyond Seq2Seq Architectures 14.1 Enchanted Seq2Seq

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