Notes

CDNs are intermediary servers that replicate read intensive data to provide better performance when user requests them. A close relative of CDNs is edge computing (e.g. gaming stations) where lots of computation is done directly close to the user. Types of CDNs 🟨– Mainly three types of CDNs: Highly distributed ones. Database based ones. Ad-hoc CDNs. Advantages and disadvantages 🟩 The main reason we use CDNs is to lower the value of latency: we are in fact bringing the data closer to the user. We have much less data in length to be transmitted. Yet we have some disadvantages too: ...

Normalizing flows have both latent space and can produce tractable explicit probability distributions (closer to Autoregressive Modelling, they have tractable distributions, but not a latent space). This means we are able to get the likelihoods of a certain sample. This approach to modelling a flexible distribution is called a normalizing flow because the transformation of a probability distribution through a sequence of mappings is somewhat analogous to the flow of a fluid. From (Bishop & Bishop 2024) ...

4.1 Caratteristiche della Memoria La gerarchia della memoria, più si va giù più spazio si ha, più è lento il caricamento delle informazioni 4.1.1 Catalogazione della memoria Le tipologie di memoria sono presenti a fianco. In generale più la memoria è veloce da riprendere, più è costosa da memorizzare (c’è poco spazio) 4.1.2 Byte e Word Il libro a pagina 74 parte con la discussione del perché si è preferito evitare la BCD (Binary coded decimal, in cui i numeri da 0 a 9 erano codificato da 4 bit), per questioni di efficienza. ...

Introduzione ai Redundant Array of Indipendent Disks I RAID ne abbiamo citato per la prima volta in Memoria. Come facciamo a stare su alla velocità del processore se questa va a crescere in modo esponenziale? Parallelizzazione della ricerca!. Ecco perché ci serve raid (oltre alla ridondanza quindi più sicuro). E possono anche fallire. → ammette recovery. E una altra cosa bella dei raid è che sono hot-swappable cioè li puoi sostituire anche quando stanno runnando. ...

In questa sezione andiamo ad indagare metodi di scomposizione, iterativi e non. Ci sono molte matrici importanti per questa parte che dovremmo prendere confidenza. Immagini Lab 2 images Metodo di gauss Vogliamo cercare un metodo per calcolare soluzioni a sistemi di equazione del genere: $Ax = b$, classico. Supponiamo che questo sistema abbia una soluzione. Il nostro obiettivo sarebbe scomporre la matrice $A = LU$ come prodotto di due matrici Lower triangular e Upper triangular. ...

Introduction to Convolutional NN Design Goals We want to be invariant to some transformations but also at the same time to be specific to some thing The convolution operator 🟩- $$ \sum_{i} \sum_{j} h(x - i, y - j) f(i, j) $$Il prodotto di convoluzione è matematicamente molto contorto, anche se nella pratica è una cosa molto molto semplice. In pratica voglio calcolare il valore di un pixel in funzione di certi suoi vicini, moltiplicati per un filter che in pratica è una matrice di pesi, che definisce un pattern lineare a cui sarei interessato di cercare nell’immagine. ...

Diffusion is a physical process that models random motion, first analyzed by Brown when studying pollen grains in water. In this section, we will first analyze a simplified 1-dimensional version, and then delve into diffusion models for images, the ones closest to (Ho et al. 2020). The Diffusion Process This note follows original Einstein’s presentation, here we have a simplified version. Let’s suppose we have a particle at $t = 0$ at some position $i$. We have a probability of jumping to the left of $p$ to right of $q$, the rest is staying at the same position. ...

Abbiamo trattato i modelli classici in Convolutional Neural Network. Con i vecchi files di notion Il Kernel I punti interessanti delle immagini sono solamente i punti di cambio solo che attualmente siamo in stato discreto, quindi ci è difficile usare una derivata, si usano kernel del tipo: $\left[ 1, 0, -1 \right]$, che sarà positivo se cresce verso sinistra, negativo se scende. feature map Sono delle mappe che rappresentano alcune informazioni interessanti della nostra immagine. ...

Determinanti I determinanti sono un numero associato alle matrici quadrate. Più o meno ne sono il riassunto. Proprietà Le prime 3 sono quelle fondamentali per calcolare il tutto, i numeri dopo il 3 sono alcune conseguenze. det I = 1 Cambiare righe → cambiare il segno della determinante. (Importante) Se moltiplico una riga per una costante, il determinante è moltiplicato per questa costante. Se sommo una costante a una riga, allora il determinante è una somma strana… Immagine di esempio ...

A seconda dell’utilizzatore l’OS può essere molte cose, come solamente l’interfaccia se sei un programmatore, servizi (se sei un utente, ma gran parte dei servizi sono astratti e l’utente ne può anche essere a non-conoscenza). Ma se sei un programmatore OS ti interessa capire le componenti principali dell’OS Slide componenti OS alto livello Introduzione sui componenti (salto) Questa parte la salto perché è una descrizione molto generale di cosa si occupa L’os verso drivers, processi, filesystem I/O, quindi non è molto importante ...