praca_magisterska/pytania/anki_egzamin_magisterski.txt

331 lines
69 KiB
Plaintext
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

#separator:Tab
#html:true
#notetype:Basic
#deck:Egzamin Magisterski ISY
#columns:Front Back Tags
#tags column:3
Porównać 'siłę wyrazu' automatu skończonego, automatu ze stosem oraz maszyny Turinga. Jakie klasy języków rozpoznaje każdy z nich? <b>Automat Skończony (FA)</b>: Języki regularne (Typ 3)<br><br><b>Automat ze Stosem (PDA)</b>: Języki bezkontekstowe (Typ 2)<br><br><b>Maszyna Turinga (TM)</b>: Języki rekurencyjnie przeliczalne (Typ 0) egzamin_magisterski pyt01 AISDI pytanie_glowne
Wyjaśnij: Hierarchia Chomsky'ego - fundament teoretyczny Noam Chomsky w 1956 roku zaproponował hierarchię czterech klas języków formalnych, gdzie każda kolejna klasa zawiera poprzednią: egzamin_magisterski pyt01 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Automat Skończony (Finite Automaton - FA) Automat skończony to piątka: <b>M = (Q, Σ, δ, q₀, F)</b>
- <b>Q</b> - skończony zbiór stanów<br>• <b>Pamięć</b>: Brak pamięci pomocniczej - tylko aktualny stan<br>• <b>Moc obliczeniowa</b>: Nie potrafi &quot;liczyć&quot; (porównywać ilości)<br>• <b>Równoważne formalizmy</b> egzamin_magisterski pyt01 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Automat ze Stosem (Pushdown Automaton - PDA) Automat ze stosem to siódemka: <b>M = (Q, Σ, Γ, δ, q₀, Z₀, F)</b>
- <b>Q</b> - skończony zbiór stanów<br>• <b>Pamięć</b>: Stos (LIFO) - pamięć potencjalnie nieskończona, ale z ograniczonym dostępem<br>• <b>Moc obliczeniowa</b>: Potrafi &quot;liczyć&quot; (porównywać pary ilości)<br>• <b>DPDA ⊂ NPDA</b>: Deterministyczne PDA są SŁABSZE niż niedeterministyczne!<br>• <b>Równoważne formalizmy</b>: Gramatyki bezkontekstowe (CFG) egzamin_magisterski pyt01 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Maszyna Turinga (Turing Machine - TM) Maszyna Turinga to siódemka: <b>M = (Q, Σ, Γ, δ, q₀, qaccept, qreject)</b>
- <b>Q</b> - skończony zbiór stanów<br>• <b>Pamięć</b>: Taśma nieskończona z dostępem swobodnym (R/W)<br>• <b>Moc obliczeniowa</b>: Maksymalna możliwa (teza Churcha-Turinga)<br>• <b>DTM ≡ NTM</b>: Deterministyczne i niedeterministyczne TM są RÓWNOWAŻNE pod względem mocy (ale różnią się złożonością czasową) egzamin_magisterski pyt01 AISDI szczegoly
Omówić i porównać algorytmy najkrótszej ścieżki wskazując ich kluczowe właściwości i logikę budowy: Dijkstry, Belmana-Forda, A*. <b>Problem:</b> Dany jest graf G = (V, E) z funkcją wag w: E → . Znajdź ścieżkę z wierzchołka źródłowego s do wierzchołka docelowego t o minimalnej sumie wag krawędzi. egzamin_magisterski pyt02 AISDI pytanie_glowne
Wyjaśnij: Wprowadzenie - problem najkrótszej ścieżki <b>Problem:</b> Dany jest graf G = (V, E) z funkcją wag w: E → . Znajdź ścieżkę z wierzchołka źródłowego s do wierzchołka docelowego t o minimalnej sumie wag krawędzi. egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Charakterystyka • <b>Autor:</b>: Edsger Dijkstra (1956, opublikowany 1959)<br>• <b>Typ:</b>: Zachłanny (greedy)<br>• <b>Problem:</b>: SSSP - najkrótsze ścieżki z jednego źródła do wszystkich wierzchołków<br>• <b>Ograniczenie:</b>: ⚠️ <b>Tylko nieujemne wagi krawędzi</b> (w(e) ≥ 0) egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Idea algorytmu (logika budowy) 1. <b>Relaksacja:</b> Stopniowe ulepszanie oszacowań odległości egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Pseudokod Q ← priority_queue(V) // min-heap według d[v] egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Dlaczego nie działa dla ujemnych wag? Dijkstra przetwarza wierzchołki w kolejności rosnącej odległości i oznacza je jako &quot;zakończone&quot;. Jeśli waga może być ujemna, późniejszy wierzchołek może &quot;poprawić&quot; już zakończony. egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Złożoność czasowa <b>O(V · E)</b> - zawsze, niezależnie od implementacji egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Wykrywanie cyklu ujemnego Po |V|-1 iteracjach, wszystkie najkrótsze ścieżki (bez cykli) są znalezione. egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Optymalizacja: wczesne zakończenie if d[u] + w(u,v) < d[v]: egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Heurystyka - kluczowy element 1. <b>Dopuszczalność (Admissibility):</b> egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Przypadki specjalne: • <b>h(n) = 0:</b>: A* = Dijkstra egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Dijkstra • <b>Nawigacja GPS</b>: (drogi nie mają ujemnych odległości)<br>• <b>Routing w sieciach</b>: (OSPF protocol)<br>• <b>Mapy Google/Apple</b>: (dla małych obszarów) egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: Bellman-Ford • <b>Routing w sieciach</b>: (RIP protocol - prostszy)<br>• <b>Arbitraż walutowy</b>: (szukanie cykli ujemnych = zysk!)<br>• <b>Systemy z &quot;karami&quot;</b>: (ujemne wagi = bonusy) egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Wyjaśnij: A* • <b>Gry komputerowe</b>: - pathfinding NPC, RTS<br>• <b>Robotyka</b>: - planowanie ruchu<br>• <b>Puzzle</b>: - 8-puzzle, 15-puzzle<br>• <b>Nawigacja</b>: - gdy znamy pozycję celu<br>• <b>Dijkstra:</b>: Relaksuje krawędzie wychodzące z wierzchołka o minimalnym d[v] egzamin_magisterski pyt02 AISDI szczegoly
Omówić zagadnienia redundancji i normalizacji w relacyjnej bazie danych oraz wynikające z tego wymagania. <b>Redundancja</b> (nadmiarowość) i <b>normalizacja</b> to dwa fundamentalne, przeciwstawne pojęcia w projektowaniu relacyjnych baz danych: egzamin_magisterski pyt03 BD2 pytanie_glowne
Wyjaśnij: Wprowadzenie • <b>Redundancja</b>: = niepożądane powtarzanie danych<br>• <b>Normalizacja</b>: = proces eliminacji redundancji poprzez dekompozycję relacji egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Definicja <b>Redundancja</b> występuje, gdy ta sama informacja jest przechowywana w wielu miejscach bazy danych, co prowadzi do: egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Trzy typy anomalii <b>Problem:</b> Nie można dodać danych bez dodania innych, niepotrzebnych danych. egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Podstawowe pojęcia <b>X → Y</b> oznacza: wartość X jednoznacznie określa wartość Y egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Hierarchia postaci normalnych 5NF ⊂ 4NF ⊂ BCNF ⊂ 3NF ⊂ 2NF ⊂ 1NF egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: 1NF - Pierwsza Postać Normalna 1. <b>Atomowość wartości</b> - każda komórka zawiera jedną, niepodzielną wartość egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: 2NF - Druga Postać Normalna 2. <b>Każdy atrybut wtórny jest w pełni funkcyjnie zależny od całego klucza głównego</b> (nie od jego części) egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: 3NF - Trzecia Postać Normalna 2. <b>Brak przechodnich zależności funkcyjnych</b> - atrybuty wtórne nie zależą od innych atrybutów wtórnych egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: BCNF - Postać Normalna Boyce'a-Codda 2. <b>Dla każdej nietrywialnej FD X → Y, X jest nadkluczem</b> egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: 4NF - Czwarta Postać Normalna 2. <b>Brak nietrywialnych zależności wielowartościowych</b> (MVD - Multivalued Dependencies) egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: 5NF - Piąta Postać Normalna (PJNF) 2. <b>Brak zależności połączeniowych</b> (Join Dependencies) egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Algorytm dekompozycji do 3NF 1. <b>Znajdź pokrycie kanoniczne</b> zbioru zależności funkcyjnych egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Własności dobrej dekompozycji Po dekompozycji można odtworzyć oryginalną relację przez złączenie naturalne. egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Kiedy stosować? • <b>Optymalizacja wydajności</b>: - złączenia są kosztowne<br>• <b>Systemy OLAP/hurtownie danych</b>: - dane głównie odczytywane<br>• <b>Raportowanie</b>: - predefiniowane zapytania egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Techniki denormalizacji: 1. <b>Dodanie redundantnych kolumn</b> - unikanie złączeń egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Kompromis: NORMALIZACJA ←————————————→ DENORMALIZACJA egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Wzór na 3NF: > &quot;Każdy atrybut zależy od <b>klucza</b>, <b>całego klucza</b> i <b>tylko od klucza</b>.&quot; egzamin_magisterski pyt03 BD2 szczegoly
Dlaczego baza danych stanowi dobry fundament do budowy wielu systemów informatycznych? Baza danych to <b>centralny komponent</b> większości systemów informatycznych, ponieważ zapewnia: egzamin_magisterski pyt04 BD2 pytanie_glowne
Wyjaśnij: Trójpoziomowa architektura ANSI/SPARC ┌─────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Rodzaje niezależności Zmiana sposobu przechowywania (indeksy, partycjonowanie, kompresja) <b>nie wpływa</b> na aplikacje. egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Mechanizmy wymuszania integralności id INT PRIMARY KEY, -- Klucz główny egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Optymalizator zapytań 1. <b>Analizuje zapytanie</b> (parsing) egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Wielopoziomowe zabezpieczenia ┌─────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Kontrola dostępu GRANT SELECT ON Sprzedaz TO analityk; egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Skalowanie poziome (Scale-out) • <b>Replikacja</b>: - kopie do odczytu<br>• <b>Sharding</b>: - podział danych między serwery<br>• <b>Klastry</b>: - wysoka dostępność egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: SQL jako lingua franca • <b>Standardowy język</b>: - SQL:2016, SQL:2023<br>• <b>Przenośność</b>: - kod działa na różnych SZBD<br>• <b>Narzędzia</b>: - uniwersalne IDE, ORM, ETL egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Bogaty ekosystem • <b>ORM</b>: (Hibernate, Entity Framework, SQLAlchemy)<br>• <b>Narzędzia migracji</b>: (Flyway, Liquibase)<br>• <b>Monitorowanie</b>: (Grafana, Datadog)<br>• <b>Backup</b>: (pg_dump, mysqldump, RMAN) egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Wyjaśnij: Polyglot Persistence Nowoczesne systemy często używają <b>wielu baz</b> - każda do swojego celu. egzamin_magisterski pyt04 BD2 szczegoly
Omówić główne kategorie elementów biblioteki STL. Jaka jest ich rola i wzajemne powiązania? Odpowiedź uzasadnić na przykładach. <b>STL (Standard Template Library)</b> to część standardowej biblioteki C++ zawierająca generyczne struktury danych i algorytmy. Została zaprojektowana przez Alexandra Stepanova i weszła do standardu C++98. egzamin_magisterski pyt05 PROI pytanie_glowne
Wyjaśnij: Filozofia STL • <b>Generyczność</b>: - szablony (templates) umożliwiają pracę z dowolnymi typami<br>• <b>Wydajność</b>: - zero-overhead abstraction<br>• <b>Modularność</b>: - komponenty są niezależne i wymienne<br>• <b>Ortogonalność</b>: - kontenery i algorytmy są rozdzielone (przez iteratory) egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Kategorie kontenerów Przechowują elementy w określonej kolejności. egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Hierarchia iteratorów Input Iterator Output Iterator egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Kategorie iteratorów std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5}; egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Iteratory specjalne std::vector<int> vec = {1, 2, 3}; egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Kategorie algorytmów std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5, 3}; egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Rodzaje funktorów std::vector<int> vec = {3, 1, 4, 1, 5}; egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Kluczowa zasada: Ortogonalność <b>M kontenerów × N algorytmów = M + N implementacji</b> (nie M × N!) egzamin_magisterski pyt05 PROI szczegoly
Omówić metody reużywalności kodu i struktur danych w obiektowych językach programowania. <b>Reużywalność kodu (code reuse)</b> to fundamentalna zasada inżynierii oprogramowania - &quot;nie wynajduj koła na nowo&quot;. W programowaniu obiektowym mamy kilka mechanizmów umożliwiających wielokrotne wykorzystanie kodu. egzamin_magisterski pyt06 PROI pytanie_glowne
Wyjaśnij: Główne metody reużywalności ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Problem diamentu (Diamond Problem) class A { public: void metoda() {} }; egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Typy relacji obiektowych // Kompozycja - silnik &quot;umiera&quot; z samochodem egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Szablony w C++ // Użycie - kompilator generuje wersje dla każdego typu egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Generyki w Java/C# public void set(T value) { this.value = value; } egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Wzorzec strategii (Strategy Pattern) virtual void sort(std::vector<int>& data) = 0; egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Mixiny (Mixins) Klasy dostarczające funkcjonalność do &quot;wmieszania&quot; do innych klas. egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Traity (Traits) fn move_to(&mut self, x: i32, y: i32); egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Wyjaśnij: Poziomy reużywalności ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt06 PROI szczegoly
Które serwery DNS najwięcej zyskują dzięki buforowaniu zapytań (caching) w serwerach rekursywnych? Jakie znasz rodzaje serwerów DNS? Przechowują oryginalne rekordy DNS dla danej domeny. Są &quot;źródłem prawdy&quot;.<br><br>Wykonują pełne rozwiązywanie nazw w imieniu klienta, pytając kolejno serwery autorytatywne.<br><br>Prosty klient DNS w systemie operacyjnym. Wysyła zapytanie do rekursywnego resolvera i czeka na odpowiedź. egzamin_magisterski pyt07 SKM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Wprowadzenie do DNS <b>DNS (Domain Name System)</b> to hierarchiczny, rozproszony system tłumaczenia nazw domenowych na adresy IP (i odwrotnie). egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Hierarchia DNS . (root) egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: 1 Serwery autorytatywne (Authoritative) • <b>13 logicznych serwerów:</b>: a.root-servers.net do m.root-servers.net<br>• <b>Fizycznie:</b>: Setki serwerów (anycast)<br>• <b>Funkcja:</b>: Wskazują serwery TLD<br>• <b>gTLD:</b>: .com, .org, .net (generic)<br>• <b>ccTLD:</b>: .pl, .de, .uk (country code) egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: 2 Serwery rekursywne (Recursive Resolvers) <b>Definicja:</b> Wykonują pełne rozwiązywanie nazw w imieniu klienta, pytając kolejno serwery autorytatywne. egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: 3 Stub Resolvers (Resolwery klienckie) <b>Definicja:</b> Prosty klient DNS w systemie operacyjnym. Wysyła zapytanie do rekursywnego resolvera i czeka na odpowiedź. egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: 4 Forwarding Servers (Przekazujące) <b>Definicja:</b> Przyjmują zapytania i przekazują je do innego resolvera zamiast samodzielnie rozwiązywać. egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Zapytanie rekursywne vs iteracyjne ZAPYTANIE REKURSYWNE (klient → resolver): egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Pełny proces rozwiązywania Klient Recursive Root .com TLD example.com egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Jak działa caching? 1. <b>Resolver otrzymuje odpowiedź</b> z serwera autorytatywnego egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: TTL (Time To Live) www.example.com. 300 IN A 93.184.216.34 egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Dlaczego root servers zyskują najwięcej? ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Dlaczego ROOT i TLD zyskują więcej niż authoritative? 1. <b>Mniejsza liczba = więcej zapytań na serwer:</b> egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Podsumowanie zysków z cachingu REDUKCJA RUCHU DZIĘKI CACHINGOWI: egzamin_magisterski pyt07 SKM szczegoly
Jaki jest cel uzgadniania trójetapowego (three way handshake) w protokole TCP? Jaka jest interpretacja numerów sekwencyjnych i potwierdzenia? Jaka jest wartość początkowa numeru sekwencyjnego? <b>TCP (Transmission Control Protocol)</b> to protokół warstwy transportowej zapewniający: egzamin_magisterski pyt08 SKM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Wprowadzenie do TCP <b>TCP (Transmission Control Protocol)</b> to protokół warstwy transportowej zapewniający: egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Cele uzgadniania trójetapowego 1. <b>Nawiązanie połączenia</b> - obie strony zgadzają się na komunikację egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Przebieg (diagram) Klient Serwer egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Szczegółowy opis kroków ┌────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Interpretacja <b>Sequence Number (SEQ)</b> = numer pierwszego bajtu danych w segmencie egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Kumulatywne potwierdzenia TCP używa <b>cumulative ACK</b> - potwierdza wszystkie bajty do danego numeru: egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Selective ACK (SACK) Opcja TCP pozwalająca potwierdzać niesąsiednie bloki: egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Dlaczego ISN nie zaczyna od 0? 1. <b>Bezpieczeństwo</b> - przewidywalny ISN umożliwia ataki (TCP hijacking) egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Generowanie ISN • <b>M</b>: = timer (jak wyżej)<br>• <b>F</b>: = funkcja kryptograficzna (MD5/SHA)<br>• <b>secretkey</b>: = tajny klucz serwera egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Wyjaśnij: Zakres numerów sekwencyjnych SEQ: 32 bity → zakres 0 do 4,294,967,295 (2^32 - 1) egzamin_magisterski pyt08 SKM szczegoly
Procesy i wątki w systemie operacyjnym. Omówić budowę, szybkość działania i zakres zastosowania. Przedstawić problemy i możliwości komunikacji i synchronizacji. <b>Proces</b> i <b>wątek</b> to podstawowe jednostki wykonania w systemach operacyjnych. Różnią się poziomem izolacji i kosztami przełączania. egzamin_magisterski pyt09 SOI pytanie_glowne
Wyjaśnij: Budowa procesu ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: PCB (Process Control Block) Struktura w jądrze przechowująca informacje o procesie: egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Stany procesu ┌──────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Budowa wątku ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Wątki użytkownika (User-level Threads) ┌─────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Wątki jądra (Kernel-level Threads) ┌─────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Mechanizmy IPC ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Szczegóły mechanizmów // Potok nienazwany (anonimowy) egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Problemy współbieżności Wątek A: lock(mutex1) → czeka na mutex2 egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Mechanizmy synchronizacji • <b>Binarny</b>: (0/1) - jak mutex<br>• <b>Licznikowy</b>: - ogranicza liczbę wątków (np. pula połączeń) egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Kiedy procesy? • <b>Izolacja</b>: - awaria jednego nie wpływa na inne<br>• <b>Bezpieczeństwo</b>: - różne uprawnienia<br>• <b>Różne języki/technologie</b>: - mikrousługi<br>• <b>Niezawodność</b>: - restart bez wpływu na system egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Kiedy wątki? • <b>Współdzielenie danych</b>: - bez kopiowania<br>• <b>Responsywność</b>: - UI thread + worker threads<br>• <b>Równoległość CPU</b>: - obliczenia na wielu rdzeniach<br>• <b>I/O asynchroniczne</b>: - czekanie nie blokuje wszystkiego egzamin_magisterski pyt09 SOI szczegoly
Scharakteryzować problemy i mechanizmy zarządzania pamięcią. Porównać cechy i przeznaczenie mechanizmów stronicowania i segmentacji. <b>Zarządzanie pamięcią</b> to jeden z kluczowych zadań systemu operacyjnego: egzamin_magisterski pyt10 SOI pytanie_glowne
Wyjaśnij: 1 Fragmentacja ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: 3 Relokacja <b>Problem:</b> Program kompilowany z założeniem konkretnych adresów musi działać pod różnymi adresami. egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: 1 Partycjonowanie stałe (Fixed Partitioning) ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: 2 Partycjonowanie dynamiczne (Dynamic Partitioning) ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Idea • <b>Strona (Page)</b>: - blok pamięci wirtualnej (4KB typowo)<br>• <b>Ramka (Frame)</b>: - blok pamięci fizycznej (ten sam rozmiar) egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Translacja adresu Adres wirtualny (32-bit, strony 4KB): egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Wielopoziomowe tablice stron <b>Problem:</b> Tablica stron dla 32-bit przestrzeni z 4KB stronami = 2²⁰ wpisów × 4B = <b>4MB per proces!</b> egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: TLB (Translation Lookaside Buffer) <b>Problem:</b> Każdy dostęp do pamięci wymaga 2+ odczytów (tablica + dane). egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Ochrona w segmentacji • <b>R</b>: (Read) - odczyt dozwolony<br>• <b>W</b>: (Write) - zapis dozwolony<br>• <b>X</b>: (Execute) - wykonanie dozwolone egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Intel x86 (tryb chroniony) Adres logiczny (Selector:Offset) egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Zalety hybrydowego podejścia 1. <b>Ochrona</b> z segmentacji (kod vs dane vs stos) egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Wyjaśnij: Algorytm Clock (Second Chance) ┌──→│ 1 │──┐ Bit referencji: egzamin_magisterski pyt10 SOI szczegoly
Scharakteryzować standardy i narzędzia do modelowania procesów biznesowych. | CO robimy (flow) | JAK robimy (instrukcja) | egzamin_magisterski pyt11 WSYZ pytanie_glowne
Wyjaśnij: Przegląd standardów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Podstawowe elementy BPMN ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Elementy Activity Diagrams ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Elementy EPC ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Reguły EPC 1. <b>Start i koniec:</b> Zdarzenie egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: IDEF0 - Modelowanie funkcji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Flowcharts (Schematy blokowe) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Value Stream Map (VSM) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: Petri Nets (Sieci Petriego) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt11 WSYZ szczegoly
Przedstawić sieciowe modele optymalizacji stosowane w systemach zarządzania. Omówić ich właściwości. <b>Sieciowe modele optymalizacji</b> to matematyczne reprezentacje problemów decyzyjnych w postaci grafów (sieci), gdzie: egzamin_magisterski pyt12 WSYZ pytanie_glowne
Wyjaśnij: Właściwości • <b>NP-trudny</b>: - brak algorytmu wielomianowego egzamin_magisterski pyt12 WSYZ szczegoly
Wyjaśnij: CPM (Critical Path Method) A(2)──┤ ├──E(2)──F(1) egzamin_magisterski pyt12 WSYZ szczegoly
Omówić szczegółowo teorie, definicje, standardy i narzędzia wykorzystywane przy projektowaniu i implementacji systemów opartych na koncepcji agenta i aktora. Zachowania niskopoziomowe mogą być &quot;nadpisane&quot; przez wyższe. egzamin_magisterski pyt13 AASD pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicje fundamentalne <b>Agent</b> = system komputerowy umieszczony w środowisku, zdolny do <b>autonomicznego działania</b> w celu realizacji celów. egzamin_magisterski pyt13 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Architektury agentów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt13 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Standardy komunikacji agentów <b>FIPA-ACL</b> (Agent Communication Language): egzamin_magisterski pyt13 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Protokoły interakcji ┌─────────┐ cfp ┌─────────┐ egzamin_magisterski pyt13 AASD szczegoly
Wymienić i szczegółowo opisać wybrane algorytmy i metody wykorzystywane w systemach wieloagentowych i aktorowych. <b>Zastosowania:</b> Przydział zadań, zarządzanie zasobami, e-commerce<br><br>Problem: Środowisko niestacjonarne (inni agenci się zmieniają)<br><br>Ordering constraints: flexible (równoległość gdy możliwa) egzamin_magisterski pyt14 AASD pytanie_glowne
Wyjaśnij: Algorytmy negocjacji i aukcji 1. ANNOUNCEMENT - Manager ogłasza zadanie (cfp) egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy konsensusu Stany węzłów: FOLLOWER → CANDIDATE → LEADER egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy koordynacji 1. Wyślij REQUEST(timestamp) do wszystkich egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy uczenia wieloagentowego Każdy agent uczy się niezależnie: egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy dla aktorów // One-for-One: restart tylko tego aktora egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy planowania (BDI) plan1: walk(X,Y) :- distance(X,Y) < 1km egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy formowania koalicji Sprawiedliwy podział zysków w koalicji: egzamin_magisterski pyt14 AASD szczegoly
Wyjaśnij: Frameworki architektoniczne ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt15 AIS szczegoly
Wyjaśnij: Notacje i języki modelowania ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt15 AIS szczegoly
Wyjaśnij: ADR (Architecture Decision Records) System wymaga przechowywania danych użytkowników... egzamin_magisterski pyt15 AIS szczegoly
Wyjaśnij: Metody analizy architektury 2. Identify quality attribute scenarios egzamin_magisterski pyt15 AIS szczegoly
Czemu służą wzorce architektoniczne? Jak powstają? Jak są katalogowane? Omówić przykładowe wzorce architektoniczne. Zasada: Warstwa zna tylko warstwę bezpośrednio niższą egzamin_magisterski pyt16 AIS pytanie_glowne
Wyjaśnij: Jak powstają wzorce • <b>Nazwa</b>: - identyfikator<br>• <b>Kontekst</b>: - kiedy stosować<br>• <b>Problem</b>: - co rozwiązuje<br>• <b>Rozwiązanie</b>: - struktura i zachowanie<br>• <b>Konsekwencje</b>: - trade-offs egzamin_magisterski pyt16 AIS szczegoly
Przedstawić warunki konieczne i dostateczne optymalności różniczkowalnych zadań optymalizacji bez ograniczeń i z ograniczeniami oraz warunki regularności i omówić metody poszukiwania rozwiązań zadań optymalizacji nieliniowej. <b>Sprawdzenie:</b> Wszystkie wartości własne $\lambda_i > 0 \Rightarrow H \succ 0$<br><br>Jeśli $x^*$ jest minimum i spełnione są warunki regularności:<br><br><b>LICQ:</b> $\{\nabla g_i(x^<i>) : g_i(x^</i>) = 0\} \cup \{\nabla h_j(x^*)\}$ są liniowo niezależne egzamin_magisterski pyt17 AMO pytanie_glowne
Wyjaśnij: Optymalizacja bez ograniczeń $$\min_{x \in \mathbb{R}^n} f(x)$$ egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Optymalizacja z ograniczeniami $$\text{s.t. } g_i(x) \leq 0, \quad i = 1, \ldots, m$$ egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Warunki KKT (Karush-Kuhn-Tucker) Jeśli $x^*$ jest minimum i spełnione są warunki regularności: egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Warunki regularności (Constraint Qualification) Warunki zapewniające, że KKT są konieczne: egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Warunki dostateczne II rzędu Jeśli spełnione KKT i dla hesjanu Lagrangianu: egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Metody optymalizacji nieliniowej x_{k+1} = x_k - [∇²f(x_k)]^{-1} ∇f(x_k) egzamin_magisterski pyt17 AMO szczegoly
Omówić metody rozwiązywania zadań liniowych i kwadratowych optymalizacji. <b>Złożoność:</b> O(2^n) worst-case, ale praktycznie bardzo szybki<br><br><b>Rozwiązanie:</b> $(A^T A)x = A^T b$ (równanie normalne) egzamin_magisterski pyt18 AMO pytanie_glowne
Wyjaśnij: Programowanie liniowe (LP) $$\text{s.t. } Ax = b, \quad x \geq 0$$ egzamin_magisterski pyt18 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Programowanie kwadratowe (QP) $$\min \frac{1}{2} x^T Q x + c^T x$$ egzamin_magisterski pyt18 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Metody rozwiązywania QP Idea: Traktuj aktywne ograniczenia jako równości egzamin_magisterski pyt18 AMO szczegoly
Wyjaśnij: Przypadki szczególne $$\min \|Ax - b\|_2^2 = \min x^T A^T A x - 2b^T A x + b^T b$$ egzamin_magisterski pyt18 AMO szczegoly
Przedstawić metody wyznaczania cech (parametryzacji) sygnału mowy: MFCC (cechy mel-cepstralne) i LPC (cechy według liniowej predykcji). - <b>Redukcja wymiarowości:</b> 16kHz × 16bit → ~13-40 cech/ramkę<br><br><b>Typowo:</b> p = 10-16 dla mowy (8kHz), p = 16-20 (16kHz) egzamin_magisterski pyt19 EASAR pytanie_glowne
Wyjaśnij: Cel parametryzacji mowy • <b>Redukcja wymiarowości:</b>: 16kHz × 16bit → ~13-40 cech/ramkę<br>• <b>Ekstrakcja informacji fonetycznej</b>: - <b>Usunięcie informacji mówcy</b> (częściowo)<br>• <b>Reprezentacja kompaktowa</b>: dla modeli (HMM, DNN) egzamin_magisterski pyt19 EASAR szczegoly
Wyjaśnij: MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt19 EASAR szczegoly
Wyjaśnij: LPC (Linear Predictive Coding) • <b>Dźwięczne:</b>: pobudzenie okresowe (struny głosowe)<br>• <b>Bezdźwięczne:</b>: pobudzenie szumowe egzamin_magisterski pyt19 EASAR szczegoly
Wyjaśnij: Rozszerzenia Łączy LPC z percepcją słuchową: egzamin_magisterski pyt19 EASAR szczegoly
Przedstawić klasyczną metodę rozpoznawania mowy opartą o HMM (Ukryte Modele Markowa). Porównać ją z metodami korzystającymi z głębokich sieci neuronowych. Każdy stan emituje obserwacje (MFCC) według rozkładu GMM:<br><br>Backtrace: ψ_t(j) = argmax_{i} [α_{t-1}(i) · a_{ij}] egzamin_magisterski pyt20 EASAR pytanie_glowne
Wyjaśnij: System rozpoznawania mowy - architektura ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt20 EASAR szczegoly
Wyjaśnij: HMM (Hidden Markov Model) - klasyczne podejście a₁₂ a₂₃ a₃₄ egzamin_magisterski pyt20 EASAR szczegoly
Wyjaśnij: Deep Learning w rozpoznawaniu mowy ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt20 EASAR szczegoly
Jak wykorzystuje się agenta upostaciowionego do specyfikacji sterowników robotów? <b>Agent upostaciowiony</b> = agent posiadający fizyczne ciało, osadzony w rzeczywistym środowisku, zdolny do: egzamin_magisterski pyt21 ERPM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Agent upostaciowiony (Embodied Agent) • <b>Percepcji</b>: poprzez sensory<br>• <b>Działania</b>: poprzez efektory<br>• <b>Interakcji</b>: ze środowiskiem egzamin_magisterski pyt21 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Specyfikacja sterownika robota ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt21 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Formalny model agenta Agent: Percept* → Action (historia percepcji) egzamin_magisterski pyt21 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Zastosowanie w ROS (Robot Operating System) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt21 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Hybrydowa architektura 3T ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt21 ERPM szczegoly
Omówić specjalizowane języki programowania robotów. Uwypuklić ich klasyfikację. | Cecha | RAPID (ABB) | KRL (KUKA) | Karel (FANUC) |<br><br>move_group = moveit_commander.MoveGroupCommander(&quot;arm&quot;) egzamin_magisterski pyt22 ERPM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Klasyfikacja języków programowania robotów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt22 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Języki producentów robotów przemysłowych MoveJ pHome, v1000, z50, tool1; egzamin_magisterski pyt22 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Języki uniwersalne i frameworki from geometry_msgs.msg import Twist egzamin_magisterski pyt22 ERPM szczegoly
Wyjaśnij: Klasyfikacja wg poziomu abstrakcji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt22 ERPM szczegoly
Przedstawić koncepcję i przeznaczenie zegarów logicznych i wektorów stempli czasowych. <b>Problem:</b> Nie możemy polegać na zegarach fizycznych - drift, opóźnienia sieciowe, brak atomowej synchronizacji.<br><br>Zdarzenie <b>a</b> happened-before <b>b</b> (a → b) jeśli:<br><br>Jeśli ¬(a → b) ∧ ¬(b → a), to <b>a || b</b> (współbieżne). egzamin_magisterski pyt23 ERSMS pytanie_glowne
Wyjaśnij: Problem czasu w systemach rozproszonych ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt23 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Zegar Lamporta (Scalar Clock) Każdy proces P_i ma licznik C_i: egzamin_magisterski pyt23 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Zegary wektorowe (Vector Clocks) Każdy z N procesów ma wektor V[1..N]: egzamin_magisterski pyt23 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Zastosowania Put(key, value) z vector clock: egzamin_magisterski pyt23 ERSMS szczegoly
Omówić silne i słabe modele spójności danych w środowisku rozproszonym. <b>Implementacja:</b> Consensus (Paxos, Raft), single leader<br><br>Niezależne zapisy mogą być widziane w różnej kolejności. egzamin_magisterski pyt24 ERSMS pytanie_glowne
Wyjaśnij: Problem spójności w systemach rozproszonych ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Spektrum modeli spójności Silne ←─────────────────────────────────────────→ Słabe egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Silne modele spójności Definicja: Każda operacja wygląda jakby wykonała się atomowo egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Słabe modele spójności Definicja: Jeśli nie ma nowych zapisów, ostatecznie egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: CAP Theorem ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Strategie rozwiązywania konfliktów Konflikt: write(x=1) || write(x=2) egzamin_magisterski pyt24 ERSMS szczegoly
Wyjaśnij: Definicja MIP (Mixed Integer Programming) Programowanie całkowitoliczbowe: egzamin_magisterski pyt25 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Branch and Bound (B&B) - metoda dokładna 1. Relaksacja LP: rozwiąż bez ograniczeń całkowitoliczbowych egzamin_magisterski pyt25 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Ulepszenia: Branch and Cut Branch and Bound + Cutting Planes: egzamin_magisterski pyt25 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Kategorie narzędzi ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Porównanie wydajności (benchmark) Typowe czasy dla problemów MIPLIB (średnie): egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Języki modelowania var produce{PRODUCTS} >= 0 integer; egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Typowe wymagania sprzętowe Mały problem (< 1000 zmiennych): egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Diagnostyka problemów 1. solver.computeIIS() # znajdź konflikt egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Best practices ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt26 MOD szczegoly
Wyjaśnij: Model danych jako fundament systemu ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt27 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Wpływ na różne aspekty projektu JOIN customers ON orders.customer_name = customers.name -- string comparison! egzamin_magisterski pyt27 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Koszty naprawy złego modelu Koszt zmiany modelu danych w czasie: egzamin_magisterski pyt27 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Wpływ na jakość danych (GIGO) │ Złe dane wejść. │ → Zły model → Złe decyzje biznesowe egzamin_magisterski pyt27 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Model danych a architektura aplikacji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt27 MODA szczegoly
Omówić typowe fazy ewolucji modelu danych i pożądane cechy modelu w każdej z faz. Brak typów danych, kluczy, atrybutów szczegółowych!<br><br>Encje: Klient, Zamówienie, Produkt, Kategoria, Dostawca, Płatność<br><br>┌────────────────────────┐ ┌────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt28 MODA pytanie_glowne
Wyjaśnij: Przegląd faz ewolucji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Model konceptualny (Conceptual Data Model) Diagram ERD (Entity-Relationship) - uproszczony: egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Model logiczny (Logical Data Model) ERD szczegółowy (np. Crow's Foot): egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Model fizyczny (Physical Data Model) klient_id SERIAL PRIMARY KEY, egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Transformacje między fazami ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Wyjaśnij: Ewolucja w czasie (produkcja) ✓ Backward compatible (add, nie remove) egzamin_magisterski pyt28 MODA szczegoly
Oszacować ilościowo przyśpieszenie wykonania programu sekwencyjnego z fragmentami równoległymi na maszynie wielordzeniowej. Co osłabia to ograniczenie? $$S_{max} = \lim_{n \to \infty} S(n) = \frac{1}{1-p}$$<br><br><b>Obserwacja:</b> Krzywe szybko się spłaszczają - dodawanie procesorów daje coraz mniejszy zysk.<br><br>┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt29 PORR pytanie_glowne
Wyjaśnij: Prawo Amdahla $$S(n) = \frac{1}{(1-p) + \frac{p}{n}}$$ egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Wizualizacja ograniczenia 20 ┤ ........... p=99% egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Co osłabia ograniczenie Amdahla? Amdahl: Stały problem, więcej procesorów egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Czynniki zmniejszające rzeczywiste przyśpieszenie S_real < S_Amdahl ze względu na: egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Efektywność równoległa $$E(n) = \frac{S(n)}{n} = \frac{1}{n \cdot (1-p) + p}$$ egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Rozszerzone prawo Amdahla (z overhead) $$S(n) = \frac{1}{(1-p) + \frac{p}{n} + O(n)}$$ egzamin_magisterski pyt29 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Struktura modelu matematycznego ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Metody modelowania ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Typowe problemy w modelowaniu Problem: Ile zmiennych? Jakie typy? egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Techniki modelowania Problem: xy (iloczyn zmiennych ciągłych) egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Wielokryterialne podejmowanie decyzji min f₁(x), f₂(x), ..., f_k(x) ← konfliktujące cele egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Analiza wrażliwości ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt30 MOM szczegoly
Wyjaśnić główne zagadnienia modelowania matematycznego w systemach decyzyjnych z wykorzystaniem pojęć (nie)wypukłości i (nie)liniowości. $$S \text{ wypukły} \Leftrightarrow \forall x,y \in S, \forall \lambda \in [0,1]: \lambda x + (1-\lambda)y \in S$$<br><br>$$f \text{ wypukła} \Leftrightarrow f(\lambda x + (1-\lambda)y) \leq \lambda f(x) + (1-\lambda) f(y)$$<br><br>$$\min c^T x \quad \text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0$$ egzamin_magisterski pyt31 MOM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Klasyfikacja problemów optymalizacyjnych ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Definicje kluczowe $$S \text{ wypukły} \Leftrightarrow \forall x,y \in S, \forall \lambda \in [0,1]: \lambda x + (1-\lambda)y \in S$$ egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Znaczenie wypukłości Problem │ Złożoność │ Gwarancja egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Liniowość vs nieliniowość $$\min c^T x \quad \text{s.t.} \quad Ax \leq b, \quad x \geq 0$$ egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Testowanie wypukłości 1. HESJAN: H = ∇²f(x) ≽ 0 (dodatnio półokreślony) dla wszystkich x egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Problemy niewypukłe ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Wyjaśnij: Dualność Primal (P): Dual (D): egzamin_magisterski pyt31 MOM szczegoly
Podać definicję komunikacji synchronicznej i asynchronicznej oraz blokującej i nieblokującej. Jak uniknąć zakleszczenia, gdy dwa symetryczne procesy (np. realizujące algorytm iteracyjny Jacobiego) mają w kodzie następujące po sobie wywołania funkcji wysyłającej komunikat do partnera i odbierającej komunikat wysłany przez niego? | Funkcja MPI | Blokująca? | Synchroniczna? | Opis |<br><br>MPI_Irecv(from=partner, data_in, &req_recv); // Nieblokujące recv egzamin_magisterski pyt32 PORR pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicje podstawowe ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt32 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Problem zakleszczenia (Deadlock) // DEADLOCK! - oba procesy czekają na siebie nawzajem egzamin_magisterski pyt32 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Rozwiązania problemu zakleszczenia // Proces 0: // Proces 1: egzamin_magisterski pyt32 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Algorytm Jacobiego - pełny przykład // Iteracyjne rozwiązanie równania Laplace'a egzamin_magisterski pyt32 PORR szczegoly
Wyjaśnij: Wzorce komunikacji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt32 PORR szczegoly
Scharakteryzować model przesyłania komunikatów publikuj-subskrybuj oraz przykładowe rozwiązania techniczne wykorzystujące ten model. channel.queue_bind(exchange='logs', queue=queue_name)<br><br>| Cecha | Kafka | RabbitMQ | MQTT | Redis Pub/Sub |<br><br>2. CQRS (Command Query Responsibility Segregation): egzamin_magisterski pyt33 PSD pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicja modelu Pub/Sub ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Wildcardy (MQTT) home/living-room/# → wszystko z living-room egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Gwarancje dostarczenia ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Rozwiązania techniczne ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Zalety i wady Pub/Sub ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Wzorce użycia [Service] ─publish─→ [Kafka] ←─consume─ [Projections] egzamin_magisterski pyt33 PSD szczegoly
Scharakteryzować rozwiązania analityczne działające na danych o charakterze strumieniowym. KStream<String, String> source = builder.stream(&quot;input-topic&quot;);<br><br>| Cecha | Kafka Streams | Flink | Spark Streaming |<br><br>Query(x): min(h1[hash1(x)], h2[hash2(x)], h3[hash3(x)]) egzamin_magisterski pyt34 PSD pytanie_glowne
Wyjaśnij: Charakterystyka danych strumieniowych ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Modele przetwarzania Event Time: Kiedy zdarzenie faktycznie nastąpiło egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Platformy Stream Processing StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder(); egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy strumieniowe Problem: Zlicz unikalne elementy w strumieniu egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Obsługa opóźnień i Out-of-Order ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Wyjaśnij: Exactly-Once Semantics ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt34 PSD szczegoly
Na czym polega specyfika modelowania matematycznego układów cyber-fizycznych? Podać przykłady współpracy agentów w sieci i problemów w osiąganiu pożądanego zachowania układu. ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐<br><br>┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐<br><br>Szybkość zbieżności ~ λ₂(L) (algebraic connectivity) egzamin_magisterski pyt35 SIU pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicja układów cyber-fizycznych (CPS) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt35 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Specyfika modelowania CPS ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt35 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Współpraca agentów w sieci Problem: Agenty mają osiągnąć wspólną wartość egzamin_magisterski pyt35 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Problemy w osiąganiu pożądanego zachowania ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt35 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Warunki zbieżności consensus Twierdzenie: Protokół consensus ẋ = -Lx zbiega do consensus ⟺ egzamin_magisterski pyt35 SIU szczegoly
Omówić ogólny algorytm, elementy składowe oraz własności uczenia się ze wzmocnieniem. $$V^\pi(s) = \mathbb{E}_\pi \left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t \mid s_0 = s \right]$$<br><br>$$Q^\pi(s,a) = \mathbb{E}_\pi \left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t \mid s_0 = s, a_0 = a \right]$$<br><br>Q<i>(s,a) = R(s,a) + γ Σ_s' P(s'|s,a) max_a' Q</i>(s',a') egzamin_magisterski pyt36 SIU pytanie_glowne
Wyjaśnij: Model uczenia ze wzmocnieniem ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Markov Decision Process (MDP) P: P(s'|s,a) - prawdopodobieństwa przejść egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Funkcje wartości $$V^\pi(s) = \mathbb{E}_\pi \left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t \mid s_0 = s \right]$$ egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Klasyfikacja algorytmów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Własności i wyzwania ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt36 SIU szczegoly
Wyjaśnij: Właściwości rzeczywistych sieci ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Model Erdős-Rényi (Random Graph) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Model Watts-Strogatz (Small-World) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Model Barabási-Albert (Scale-Free) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Porównanie zbiorcze ┌──────────────┬───────────────┬───────────────┬───────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Modele rozszerzone ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt37 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Grafy dwudzielne (Bipartite Graphs) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt38 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Projekcja grafu dwudzielnego ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt38 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Metody projekcji P = B · Bᵀ (dla projekcji na U) egzamin_magisterski pyt38 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Zastosowanie w grupowaniu dokumentów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt38 TASS szczegoly
Wyjaśnij: Algorytmy grupowania na projekcji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt38 TASS szczegoly
Scharakteryzować problem segmentacji obrazu. Przedstawić podstawowe strategie i algorytmy segmentacji przy użyciu metod klasycznych oraz sieci neuronowych. ┌──────────────────┐ Threshold ┌──────────────────┐<br><br>| Architektura | mIoU (ADE20K) | Parametry | Cechy | egzamin_magisterski pyt39 TWM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicja problemu segmentacji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt39 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Metody klasyczne pixel_out = 255 if pixel_in > T else 0 egzamin_magisterski pyt39 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Metody deep learning ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt39 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Loss functions Problem: class imbalance (dużo tła, mało obiektów) egzamin_magisterski pyt39 TWM szczegoly
Opisać problem detekcji obiektów w obrazach. Przedstawić podstawowe strategie i algorytmy detekcji przy użyciu metod klasycznych oraz sieci neuronowych. Jak skonstruować detektor obiektów dysponując istniejącym klasyfikatorem tych obiektów? ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐<br><br>┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐<br><br>┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt40 TWM pytanie_glowne
Wyjaśnij: Definicja problemu detekcji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt40 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Metody Deep Learning ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt40 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Konstrukcja detektora z klasyfikatora ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt40 TWM szczegoly
Wyjaśnij: Non-Maximum Suppression (NMS) Problem: Wiele overlapping detections egzamin_magisterski pyt40 TWM szczegoly
Przedstawić metody interaktywne wspomagania decyzji w warunkach ryzyka. ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR pytanie_glowne
Wyjaśnij: Decyzje w warunkach ryzyka ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metody interaktywne - przegląd ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metoda loterii (Lottery Method) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metoda pewnego ekwiwalentu (Certainty Equivalent) CE (Certainty Equivalent) = pewna kwota równoważna loterii egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metoda AHP (Analytic Hierarchy Process) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metoda PROMETHEE ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Metoda ELECTRE ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt41 WDWR szczegoly
Scharakteryzować relacje dominacji stochastycznej pierwszego i drugiego rzędu. Jak mogą być użyte w modelach wyboru w warunkach ryzyka? $$A \succeq_{FSD} B \Leftrightarrow F_A(x) \leq F_B(x) \quad \forall x$$<br><br>$$A \succeq_{SSD} B \Leftrightarrow \int_{-\infty}^{x} F_A(t) dt \leq \int_{-\infty}^{x} F_B(t) dt \quad \forall x$$ egzamin_magisterski pyt42 WDWR pytanie_glowne
Wyjaśnij: Idea dominacji stochastycznej ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Dominacja stochastyczna pierwszego rzędu (FSD) $$A \succeq_{FSD} B \Leftrightarrow F_A(x) \leq F_B(x) \quad \forall x$$ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Dominacja stochastyczna drugiego rzędu (SSD) $$A \succeq_{SSD} B \Leftrightarrow \int_{-\infty}^{x} F_A(t) dt \leq \int_{-\infty}^{x} F_B(t) dt \quad \forall x$$ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Porównanie FSD i SSD ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Zastosowanie w modelach wyboru ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Testowanie dominacji ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt42 WDWR szczegoly
Wyjaśnij: Notacja Graham'a (α|β|γ) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt43 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Pole α - Środowisko maszynowe Job 1 ──→ ┌───┐ ──→ ┌───┐ ──→ ┌───┐ ──→ egzamin_magisterski pyt43 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Pole γ - Kryteria optymalizacji Lⱼ = Cⱼ - dⱼ (lateness, może być ujemne) egzamin_magisterski pyt43 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Złożoność obliczeniowa ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt43 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Algorytm Johnsona (F2 || Cmax) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt43 ZBOP szczegoly
Jakie problemy wiążą się z zarządzaniem zapasami w łańcuchu dostaw? Omówić przykładowy model zarządzania zapasami w łańcuchu dostaw. Ordering cost = K × (D/Q) (D/Q zamówień rocznie) egzamin_magisterski pyt44 ZBOP pytanie_glowne
Wyjaśnij: Łańcuch dostaw - struktura ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Problemy zarządzania zapasami ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Koszty zapasów ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Model EOQ (Economic Order Quantity) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Model z punktem zamawiania (ROP) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Model (s, S) / (R, Q) s │──────╲──────────────╲── egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Vendor Managed Inventory (VMI) ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ egzamin_magisterski pyt44 ZBOP szczegoly
Wyjaśnij: Pytanie <b>&quot;Jaki jest cel Pana pracy magisterskiej i dlaczego wybrano akurat temat porównania silników gier?&quot;</b> egzamin_magisterski pyt45 Ogólne szczegoly
Wyjaśnij: Odpowiedź wzorcowa Celem pracy jest <b>kompleksowe porównanie wydajności i możliwości współczesnych silników gier</b> (Unity i Unreal Engine), ze szczególnym uwzględnieniem ich wpływu na proces tworzenia gier oraz końcową jakość produktu. egzamin_magisterski pyt45 Ogólne szczegoly