Notes

We have a group of mappers that work on dividing the keys for some reducers that actually work on that same group of data. The bottleneck is the assigning part: when mappers finish and need to handle the data to the reducers. Introduction Common input formats 🟨 You need to know well what Shards Textual input binary, parquet and similars CSV and similars Sharding 🟩 It is a common practice to divide a big dataset into chunks (or shards), smaller parts which recomposed give the original dataset. For example, in Cloud Storage settings we often divide big files into chunks, while in Distributed file systems the system automatically divides big files into native files of maximum 10 GB size. ...

The synaptic connections that define such circuits are typically made in a dense tangle of dendrites, axons terminals, and glial cell processes that together constitute what is called neuropil. Knee-Jerk Response The knee-jerk reflex (also known as the patellar reflex) is a classic example of a mono-synaptic reflex arc, which involves a direct connection between sensory and motor neurons, as well as inhibitory circuits to regulate movement. ...

La struttura moderna degli elaboratori sono basati principalmente sull’architettura di Von Neuman, l’unica differenza è che gli elementi di questa architettura. Struttura e funzione della CPU La CPU si può dividere in tre parti principali: Una unità di controllo che coordina i processi Registri che immagazzinano temporaneamente piccole quantità di informazioni ALU che fa i calcoli ordinategli dalla CPU Registri Principali Program Counter o Instruction Pointer Contiene un pointer all’istruzione da eseguire così lo prende dalla memoria Instruction Register Contiene l’istruzione da eseguire Memory Address Register Prende l’indirizzo del contenuto interessante dalla memoria Memory Data Register Prende il contenuto dalla memoria Program Status Word Raccoglie lo stato di esecuzione del programma, se fallisce se tutto ok oppure se ci sono errori ALU Aritmetic Logic Unit, è la componente che fa i calcoli. Per sapere cosa deve fare, è la Control Unit che collega certe vie dai registri all’ALU. A seconda del genere di architettura può collegarsi direttamente in memoria (CISC) oppure sempre passando per i registri (solitamente RISC) ...

7.1 Introduzione 7.1.1 Perché usarli Sono utili per mantenere delle informazioni nel tempo 7.1.2 Caratteristiche Hanno feedback cioè ci sono degli output che tornano dentro al circuito, quindi è molto difficile senza sapere niente cosa succede dentro Questo circuito non è combinatorio, che è formalizzabile in modo deterministico con l’lgebra booleana. 7.1.3 Il Bit di memoria Questo bit ha due input, un load e un input, se il load è attivo comincia a storare, altrimenti l’output è sempre il bit che ha memoriazzato. ...

Memoria sistema Operativo Guradare Memoria virtuale Per vedere come vengono rimpiazzate le pagine In quest sezione andiamo a parlare di come fanno molti processi a venire eseguiti insieme, anche se lo spazio di memoria fisico è lo stesso. Andiamo quindi a parlare di spazio di indirizzi, risoluzione di questi indirizzi logici, segmentazione e paginazione. (e molto di più!) MMU Controlla se l’accesso di memoria è bono o meno. (traduzione fra indirizzo logico e fisico) ...

Active Learning concerns methods to decide how to sample the most useful information in a specific domain; how can you select the best sample for an unknown model? Gathering data is very costly, we would like to create some principled manner to choose the best data point to humanly label in order to have the best model. In this setting, we are interested in the concept of usefulness of information. One of our main goals is to reduce uncertainty, thus, Entropy-based (mutual information) methods are often used. For example, we can use active learning to choose what samples needs to be labelled in order to have highest accuracy on the trained model, when labelling is costly. ...

Sono variazioni possibili equivalenti: • Nastri addizionali • Testine addizionali • Nastri infiniti su entrambi i lati • Non-determinismo • Scelta probabilistica • Scelta quantistica Si può dire che la definizione di TM è stata robusta nella storia perché tantissimi formalismi che intuitivamente sembrano essere molto diversi rispetto alla TM alla fine possono essere dimostrate essere equivalenti. Turing con nastri addizionali Questo è presente in modo abbastanza facile sul Sipser. ...

1.1 Il principio di astrazione/implementazione Astrazione per macchine livello n con linguaggi n. 1.2 I livelli principali di astrazione Livelli in breve 1.2.1 Livello 0 Qua è utile indagare la Porte Logiche in cui si indagano in un modo molto alto il funzionamento di porte È il livello fisico delle porte logiche e dell’ingegneria elettrica. 1.2.2 Livello 1 Link utili potrebbero essere la Central Processing Unit ...

Scopi del sistema operativo 🟩 Un sistema operativo è una astrazione sul HW che permette di Gestire l’esecuzione di più programmi assieme (concorrenza), tramite virtualizzazione CPU e Memoria Gestire le risorse (Quindi I/O, RAM, Memoria, Networking) Fornisce una interfaccia di programmazione (API) molto più generale e potente, in grado di astrarre da dettagli di livello basso, vicini all’Hardware (come device drivers). Quindi in breve il SO è n programma che crea un ambiente civile per i programmi in cui interagire, e facilita molto il lavoro al programmatore per la sua interfaccia nuova. (si potrebbe dire che sia una macchina virtuale con un suo linguaggio (che è l’API) se seguiamo la terminologia di Macchine Astratte) ...

DI Law of Large Numbers e Central limit theorem ne parliamo in Central Limit Theorem and Law of Large Numbers. Usually these methods are useful when you need to calculate following something similar to Bayes rule, but don’t know how to calculate the denominator, often infeasible integral. We estimate this value without explicitly calculating that. Interested in $\mathbb{P}(x) = \frac{1}{z} \mathbb{P}^{*}(x) = \frac{1}{Z} e^{-E(x)}$ Can evaluate E(x) at any x. Problem 1 Make samples x(r) ~ 2 P Problem 2 Estimate expectations $\Phi = \sum_{x}\phi(x)\mathbb{P}(x)$) What we’re not trying to do: We’re not trying to find the most probable state. We’re not trying to visit all typical states. Law of large numbers $$ S_{n} = \sum^n_{i=1} x_{i} ,:, \bar{x}_{n} = \frac{S_{n}}{n} $$$$ \bar{x}_{n} \to \mu $$ Ossia il limite converge sul valore atteso di tutte le variabili aleatorie. ...