Codingpedia

.3. TCP

Wed, 16 Apr 2025 00:00:00 +0000

Visao Geral

Processo a processo.
entrega fluxo de bytes de forma ordenada e confiável
dutado (pipelined)
buffers de envio e recepção, e statefull.
O trafego eh Full Duplex (bi-direcional na mesma conexão)
orientado a conexão
- Handshaking de 3 vias e verifica estados do emissor/receptor antes de trocar dados.
fluxo controlado: receptor nao eh afogado.
cliente: inicia conexão -> active open
servidor -> passive open

Estrutura do Header

No. Porta orig/dest (16 bits cada)
Nro de Sequencia (32 bits) -> receptor indica no ack o próximo nro de seq.
Nro de Confirmacao (32 bits)
tamanho do header (5 bits usualmente)
bits unicos
- U(rgent)
- A(ck)
- P(ush) -> nao bufferiza pacote
- R(eset), S(ync) e F(inal) -> focados em conexão
janela receptor (16 bits) -> controle de fluxo e congestionamento
checksum (16 bits)
ptr dados urgentes (16 bits)

MSS (Maximum Segment Size) e numeração de segmentos

Representa o tamanho de maior bloco de dados que o TCP permite enviar num unico segmento (definido pelo maximo transporte da camada de enlace).

.2. Protocolos Dutados

Tue, 15 Apr 2025 00:00:00 +0000

Problemas com stop e wait

[!attention] Problemas com o protocolo stop and wait.

atraso fim a fim eh grande pacotes podem estar em transito e sem o ACK

Desempenho do RDT 3.0

desempenho do Emissor ($U_{sender}$)
relacao entre o tempo para transmitir o pacote e o tempo para receber o ACK.

$$U_{sender}= \frac{L/R}{RTT+L/R}$$ tempo de transição do pacote emitido / (Rounded time + tempo de transicao do pacote de acknowledge)

.1 Reliable Data Transfer

Wed, 09 Apr 2025 00:00:00 +0000

Reliable Data Transfer

Objetivo: criar uma conexão totalmente confiável entre 2 processos.

O RDT funciona através de fazer a saída de dados de um processo de maneira confiável, em um canal não confiável de dados.

Suposição: o canal de comunicação é perfeitamente confiável.

Sem erros de bits.
Sem perda de pacotes.

Funcionamento:

O remetente simplesmente envia os dados pelo canal.
O receptor apenas recebe os dados e os entrega para a camada superior.

Eventos:

. Camada-de-Transporte

Tue, 08 Apr 2025 00:00:00 +0000

Eh papel da camada de Transporte fazer a ligação entre processos (sockets). Ela permite a aplicação enxergar os sistemas como se eles estivessem fisicamente conectados.

Em contraponto a camada de redes (sera vista no próximo capitulo), que interliga hosts, esta camada interliga processos.

Multiplexação

[!done]

Multiplexacao: MUX - DEMUX -> afunilar canais de transmissao em um grande “tubo” e conseguir identificar cada um deles na saida deste “tubo”.

. Gramatica

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

Gramatica

$G = (V, \Sigma, P, S)$

Onde V eh um conjunto finito de variaveis..
$\Sigma$ eh um conjunto finito de objetos chamados simbolos terminais.
$S \in V$ eh um simbolo especial chamado de variavel inicial.
P eh um conjunto finito de producoes.

producao

As regra de produção são o coração da gramatica, pois especificam maneiras de transformar uma cadeia em outra, associando uma linguagem a gramatica.

Uma producao altera uma string ou substring, portanto, se a producao eh:

. header

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

Muito provavelmente nao utilizarei as notas de Teoria dos grafos digitalmente, como de costume, prefiro anotar matematica no caderno.

Elementos da Teoria dos Grafos: Formulação de problemas em grafos; Alguns tipos de grafos: simples, completos, bipartidos; Isomorfismo.
Caminhos e Circuitos: Subgrafos; Trajetos, caminhos e circuitos; Grafos conexos.
Grafos Orientados: Conceitos básicos; Torneios.
Grafos e Algoritmos: Representação de grafos; Introdução à complexidade computacional.
Problema do Caminho Mínimo: Algoritmo de Dijkstra.
Grafos Eulerianos.
Grafos Hamiltonianos.
Árvores: Propriedades; Árvores geradoras; Árvores binárias.
Conjunto de Cortes: Corte-vértice; Corte-aresta; Corte fundamental.
Conectividade: Conectividade de vértices; Conectividade de arestas.
Fluxo Máximo em Redes: Conceitos básicos; O Algoritmo de Ford-Fulkerson.
Grafos Planares: Teorema de Kuratowski; Fórmula de Euler.
Coloração, Cobertura e Partição: Coloração pelo vértice; Coloração pela aresta; Casamento e cobertura.

BIBLIOGRAFIA

basicamente so essa aqui importa 1. Boaventura, P.O.: Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. São Paulo: Edgard Blücher, 2006.

. Header

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

. Header

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

Bibliografia

Introducao a teoria de automatos e linguagem e computacao.
An introduction to formal languagens and automata.

. Tipos de Gramaticas

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

0. Gramatica Irrestrita

Uma gramática é dita irrestrita (Tipo 0) quando suas produções seguem a forma:

$$P = \lbrace \alpha \rightarrow \beta \ \Big| \ \alpha, \beta \in (V \cup \Sigma)^{*} \rbrace$$

onde:

$\alpha$ deve conter pelo menos um símbolo pertencente a $V$ (um símbolo não terminal).
$\beta$ pertence ao conjunto $(V \cup \Sigma)^{*}$, ou seja, pode ser qualquer sequência de símbolos terminais e não terminais.

1. Gramática Sensível ao Contexto (Tipo 1)

Uma gramática é dita sensível ao contexto quando suas produções seguem a forma:

.Introducao

Sat, 05 Apr 2025 00:00:00 +0000

Esta aula se baseia no livro de Peter Linz - Introdution to Formal Languages and Automata

Conceitos Basicos

simbolos: sao utilizados na composicao de palavras/cadeias.
alfabetos: um conjunto finito de simbolos. -> podemos denotar um alfabeto pelo simbolo grego $\Sigma$
cadeias/strings: uma sequencia de tamanho determinada de simbolos justapostos. -> podemos denotar uma cadeia por um simbolo contido no final do alfabeto greco-romano, como x, w, ou z, por exemplo.

.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

.

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

. Arquitetura-de-um-Gerenciador

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

i. Linguagens

Linguagem de definicao de dados (LDD): eh a linguagem do sgbd que permite a especificacao dos esquemas. (altera o Nivel conceitual) Altera propriedades dos dados.

Linguagem de manipulacao de dados (LMD): permite a manipulacao das instancias de dados. Ela permite:

Consultas para resgatar informacao no DB.
Permite a insercao de nova informacao no DB.
Permite deletar informacao do DB.
Permite modificacao de informacao.

j. Arquitetura de um sgbd

. Atrasos-e-Protocolos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Atrasos e Protocolos

Atrasos/Delays

Existem 4 causas para atrasos na entrega de um pacote, a qual pode ser mensurada por todos os enlaces.

Processamento (d_proc)

Representa o tempo que o switch leva para examinar o header do pacote e determinar o que fazer em seguida.

todo roteador eh um dispositivo Store Foreward (batata quente kkk, pega e passa pro proximo).

Fila (d_queue)

Depende da quantidade de outros pacotes que chegam e que estavam, previamente, na fila.

. Auth

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Nos referimos ao requerente ou usuário no contexto da autenticação como agente, sendo este o responsável pelas ações em nome de um principal, que é de fato quem interage com o sistema, seja humano ou não. Toda estrutura de dados usada para o gerenciamento de permissões e decisões como esta são chamados de credenciais, que dão informações importantes para que o SO decida se o agente pode ou não acessar um objeto da requisição.

. Automato-finito-nao-deterministico

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Um Automato Finito Nao-deterministico N eh uma tupla: $$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$

$Q =$ Conjunto de estados
$\Sigma =$ Alfabeto de entrada
$\delta=$ função programa/função de transição
$q_{0}=$ Estado Inicial ($q_{0}\in Q$)
$F =$ Estados finais ($F \subset Q\times{\epsilon }$) // conjunto das partes de $Q$

diferencas:

transicao pode ter a cadeia vazia.
pode-se haver 2 transicoes com o mesmo simbolo do alfabeto e estados como entrada.
definicao formal:
- $\delta (q_{i}, a) = {q_j}$
- $\delta (q_{i}, \epsilon) = {q_j}$
tabela de transicao:

	$v_0$	$v_1$	$\dots$	$v_n$
-> $q_0$	${q_4}$	${q_4}$	$\vdots$	$\vdots$
$\underline{q_1}$		${q_4}$	$\vdots$	$\vdots$
$\vdots$	$\vdots$	$\vdots$	$\vdots$	$\vdots$
$q_n$	$\dots$	$\dots$	$\dots$	$\vdots$

. Automatos-finitos-deterministicos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Um automato finito deterministico M é uma tupla:

$$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$

$Q =$ Conjunto de estados
$\Sigma =$ Alfabeto de entrada
$\delta=$ funcao programa/funcao de transicao
$q_{0}=$ Estado Inicial ($q_{0}\in Q$)
$F =$ Estados finais ($F \subset Q$)

Um Automato Finito tem 3 componentes essenciais:

a) fita: unidade de entrada da cadeia, contem a informacao a ser processada pelo automato
b) unidade de controle: reflete o estado corrente da maquina, possui uma unidade de leitura (cabeca de fita, a qual percorre serialmente a fita supracitada e interage com cada simbolo contido na cadeia)
c) funcao programa: funcao que comanda a cabeca de leitura e os estados, ou seja, eh executado $n$ vezes pela unidade de controle.

Iteracoes do Automato Finito Deterministico

cadeia eh escrita na fita
nao se escreve na fita apos o inicio da execucao da funcao programa
a cadeia ocupa a fita por inteiro
nao ha memoria auxiliar, toda iteracao da um “flush” logico em toda informacao previamente carregada (e.g, o estado anterior se torna o atual, o simbolo anterior eh perdido e a cabeca, serialmente, avanca)

Representacoes do automato finito

Ha tres tipos de representacao:

. Backbones-IXs-e-ISPs

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Os dispositivos são conectados aos provedores de internet (internet service providers - isp). Ests ISP’s são interconectados.

Sistemas Autônomos

Coleção de redes separadas independentes mas interconectadas, cada uma delas gerenciadas como um único domínio administrativo. Atualmente existem mais de 700K AS’s ativos no mundo.

Esses AS’s formam o transporte primário da internet. Cada uma dessas redes pode funcionar independentemente aos outros, entretanto, para se comunicarem, precisam seguir os protocolos que mencionamos previamente.

. Camada de Rede

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

. Camada-de-Protocolos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

A rede de computadores trabalha em conjunto com camadas, seja no cliente, ou no servidor, em que cada uma tem uma funcao especifica, que atua, para no final, a mensagem enviada possa ser recebida e enviada de maneira confiavel (a depender do protocolo).

Utilizar camadas modulariza os components de forma a manter a atualizar os sistemas em caso de falhas ou necessidade de melhora. Alterar qualquer camada so altera a camada atual, desde q concentido por ambas as partes.

. Camadas-de-aplicacao

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Conceitos Fundamentais

Aplicações são processos distribuídos que se comunicam.

trocam mensagens
rodam nos sistemas finais (endpoints ou sistemas na borda/edge)

Protocolo

protocolo da camada:

não eh a aplicação.
- eh apenas uma parte dela, o qual a aplicacao implementa.
emissor: cria e emite msgs
receptor: recebe msgs -> se alternam constantemente

ele define:

. Comutacao-de-pacotes

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

neste documento, pularei a Comutacao de circuitos, dada em aula, pois nao julgo necessaria para os fins deste repo

Comutacao de Pacotes

Para entendermos a rede, precisamos focar, agora, no core dela, seu nucleo.

Multiplexacao: MUX - DEMUX -> afunilar canais de transmissao em um grande “tubo” e conseguir identificar cada um deles na saida deste “tubo”.

. Conceitos-Basicos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1. Definicoes

Um grafo G eh constituído por um conjunto V não vazia de vértices (ou nos), e uma família A de pares nao ordenados dos elementos de V, chamados de arestas. Denotamos um grafo por G(V, A) ou G.

ex: a) V = ${v_1, v_2, v_3, v_4, v_5}$ e $A = {(v_{1}v_{2}), (v_{1}v_{2})}$.

Podem ser representados por pontos e linhas (pares ordenados) entre eles.

2. Conceitos Iniciais

Propriedades em G(V, A), a = $(v_{i}, v_{j})$.

. Desenvolvimento-agil

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Desenvolimento Agil x Dirigido a planos

agil: considera o projeto e impl como atividades centrais no software.
planos: identifica estagios distintos do processo de software com saidas de cada estagio, usadas no pŕoximo

qual escolher?

planos: se o projeto for grande e se for preciso documentar tudo antes, sem feedback rapido do cliente ou sem a capacitacao completa e adequada da equipe de desenvolvimento.

agil: caso contrario

Desenvolimento Agil

filosofia do manifesto:

. Espacos-de-Memoria

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Address space

Para poder compartilhar memoria de forma eficiente e permitir distintos programas rodarem simultaneamente precisamos gerar a virtualizacao de memoria para cada programa de forma eficiente. Este espaco abstrato de memoria gerado eh chamado de address space (espaco de enderecos).

O address space contem todo o estado de memoria do programa executado. O codigo do programa esta no address space, assim como uma pilha que contem as chamadas de funcao, recursoes, variaveis locais e parametros. Ha tambem o heap que eh utilizado por padrao para alocacao dinamica de memoria.

. Evolução-de-Software

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

devemos fazer manutenção do software.

solicitação de mudança -> análise de impacto -> planejamento de versões -> impl de mudanças -> liberação do sistema.

correção de emergência

Leis de Lehman

Mudança continua: mudar
aumento de complexidade: deve-se sempre manter a estrutura atual o máximo possível
Estabilidade organizacional
Conservação de familiaridade

. Expressoes-Regulares

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dizemos que $R$ é uma expressão regular se $R$ é:

$a \in \Sigma$
$\varepsilon$
$\emptyset$
$(R_1 \cup R_2), R_1 \text{ e } R_2 \text{ expressões regulares}$
$R_1 R_2$
$R_1*$

Se $R=a$ é uma ER então $L(R)={a}$.

Se $R=\varepsilon$ é uma ER então $L(R)={ \varepsilon }$.

Se $R=\emptyset$ é uma ER então $L(R)={\emptyset}$.

E se quiser escrever a expressão regular que denota $L={a,b}$?

$R=a|b$

Se $R_1$ e $R_2$ são ERs, $L(R_1/R_2)=L(R_1)\cup L(R_2)$.

. Gerencia-de-Projeto

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Gerência de Projeto de Software

Importância

bom gerenciamento não garante sucesso, mas mau gerenciamento quase sempre leva ao fracasso.
objetivos principais:
- entregar no prazo
- manter dentro do orçamento
- atender expectativas do cliente
- manter equipe motivada e funcional

Desafios

produto é intangível
ausência de processos padrão
projetos de software são únicos e influenciados por mudanças tecnológicas

Os 4 P’s da Gerência

Pessoas
- qualificação, motivação, trabalho em equipe
Produto

. header

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Aulas

Número	Tópico
1	Processos
2	Escalonamento
3	Um pouco mais sobre escalonamento
4	Hierarquia de memória, modos de enderecamento
5	Alocação de espaços, espaços contíguos
6	Memoria paginada
7	Memória virtual
8	Aspectos de desempenho
9	Concorrência, exclusão mutua
10	Semáforos
11	Sincronismo
12	Problemas Classicos
13	Deadlocks
14	Gerenciamento de entrada/saída
15	Entrada/saída para disco
16	Entrada/saída para SSD
17	Discos RAID
18	Sistema de arquivos
19	Autenticação e privacidade
20	Proteção de dados
21	Arquivos e diretórios
22	Implementação de sistemas de arquivos
23	Sistemas de arquivos distribuídos

Bibliografia

Operating Systems: Three Easy Pieces, Renzi H. Arpaci-Dusseau, Andrea C. Arpaci-Dusseau and Peter Reiher

. Header

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Neste curso, utilizei-me do livro Sistemas de Banco de dados - Abraham SILBERSCHATZ, Abraham SILBERSCHATZ S. KORTH Henry F. SUDARSHAN.

Em suma, tratareos dos seguintes temas:

Introducao
Arquitetura de um Sistema Gerenciador de banco de dados.
Modelo Entidade Relacionamento e Modelo Entidade Relacionamento Estendido
Modelo Relacional

bibliografia

korth - Sistemas de banco de dados

. Header

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Cap 1:

Fundamentos da Rede de Computadores.
RFC
comutação de pacotes
meios de transmissão
atrasos
protocolos
backbones, IX’s e ISP’s Cap 2:
Fundamentos da Camada de aplicação.
HTTP, HTTP 1.1, HTTP/2
Portas WKS públicas e efêmeras.
E-mail e SMTP
DNS
P2P
- BitTorrent Cap 3:
Fundamentos da Camada de transporte.
UDP
multiplexacao
checksum
Princípios de Transferência Confiável de Dados (RDT - Reliable Data Transfer ).
RDT 1, 2 e 3.
Protocolos Dutados.
GBN - Go back N.
SR - Seletive Repeater.
O TCP.
MSS e numeração de segmentos.
TCP - Gerenciamento de conexões.
Timers, RTT e Timeout.
Controle de fluxo no TCP.
Controle de congestionamento no TCP.
Justeza do TCP.

Internet - uma abordagem top down

. Interface-do-usuario

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

tem que ser focada no usuario que utilizara o produto.

Regras de Ouro

deixar o usuario no comando: possibilitar que o usuario interrompa ou desfaca interacoes, apoiar o dev baseado no nivel de exp esperada do usuario final.
reduzir a carga de memoria do USUARIO (lembrar de teclas/ter conhecimenteo previo)
interface consistente

Projeto iterativo

analise: perfil do usuario
projeto: definir as funcionalidades necessarias
construcao: prototipo
validacao: ver se tudo ta implementado corretamente

Analise

analisar o publico alvo
analisar e modelar tarefas para o usuario
analise do conteudo a ser exibido
analise do ambiente de trabalho (dependendo de qm for utilizar)

Projeto

definir os objetivos de interface e as acoes aplicadas a elas.
usar padroes
considerar variabilidade no tempo de resposta, ajuda, erros, attr. de nomes, comandos e menus.

. Introducao

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Introducao

a. SGBD

Sistema gerenciador de banco de dados eh uma coleção de programas com proposito sistemático e eficiente nas tarefas de armazenamento e recuperação de dados.
Banco de Dados -> seção logica (arquivos) onde os dados são armazenados, normalmente, associado a um SGBD com repositório dos respectivos dados e estruturas de controle.

b. historia

Em 1968, o IMS (Informational Management System) da IBM foi lancado, utilizando-se do modelo hierarquico.
Em 1970, o matematico Edgar Frank Codd, baseado na Teoria dos Conjuntos. Seu foco estava na representacao do mundo real em Tuplas (chamadas de tabelas - sera melhor estudado futuramente).
Em 1979, Larry Ellison cofundou a Oracle.
Em 1980, a IBM criou o SQL/DS e o DB2.

c. dificuldades das aplica coes

isolamento de dados
redundancia das informacoes (ou demais, ou nenhuma)
multiplos usuarios
acesso dos dados:
- protecao (escopo)
- consultas

d. aplicações

sistemas web, bancários e financeiros.
sistemas específicos.
CAD/CAM -> Computer Aid Desging/Manufacturing
EAD
SGBOO / SGBRO
NoSQL:
- nao relacional
- grafos
- colulas
- hashmaps

e. Niveis de abstração

Físico: o nivel mais baixo de abstracao, descreve como o dado eh de fato armazenado, ou seja, as estruturas de dados que armazenam os dados.

. Introducao

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Conceitos Fundamentais

A internet representa uma rede de computadores (ou outros dispositivos) interconectados atraves de diversas formas e tecnicas distintas e com protocolos definidos. De maneira geral (alem das camadas, que veremos com mais detalhes em sequencia), a internet pode ser dividida em dispositivos (os quais acessam esta conexao - computadores, algumas geladeiras, ou seja, que utiliza-se dos protocolos de rede e suas aplicacoes) e componentes (que a garantem - links, routers e etc). Esta definicao eh simplista, evidentemente, mas agrupa logicamente o que compoe a internet.

. Introducao-a-Concorrencia

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Neste capitulo, introduzimos uma nova abstração para cada processo em execução: as threads. Um programa multi-threaded tem mais que um ponto de execução, ou seja, tem mais de um Program Counter, cada um deles sendo executado paralelamente.

O estado de uma thread eh bem similar a um processo. Cada thread tem seu conjunto de regs, ou seja, se 2 threads estão rodando no mesmo núcleo da CPU, urge a necessidade de usarmos novamente o context switch. .

. Introducao-a-Processos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Um processo representa um programa em execucao e seus respectivos componentes. O programa armazenado em si, nao representa nada alem de instrucoes e algum tipo de dado estatico, ele so passa a ter algum valor de fato quando executado pelo SO. Neste contexto, cria-se uma problematica. Se um programa so pode ser validado ao ser executado, como podemos executar varios programas em apenas uma maquina fisica, a qual tem apenas uma unidade de processamento?

. Introducao-ao-Escalonamento

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

3.0 Escalonamento

3.1 Metricas de escalonamento

Existem diversas metricas para qualificarmos politicas de escalonamento ou apenas medir por prazer o que um metodo de escalonamento faz. Neste momento, usaremos apenas o turnaround time, o qual eh definido pela diferenca entre o tempo de completude do processo e o tempo de chegada. $$T_{turnaround} = T_{completion} - T_{arrival} $$

. Limited-Direct-Execution

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

De maneira geral, ao compartilhar tempo da CPU com 2 ou mais processos, encontramos com diversos problemas. Entre eles: como podemos manter o controle da CPU, mesmo apos ele ter sido passado para o processo . Podemos ter um problema de performance, visto que determinados processos podem precisar ou nao de mais tempo de CPU tendo outros em vista. (por exemplo, um loop infinito dentro em alguma rotina do processo?)

. Modelagem-de-sistema

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Modelos de sistema sao Modelos abstratos em que cada um apresenta uma visao ou perspectiva diferente do sistema.

Representacoes graficas sao importantes.

Contexto de desenvolvimento dos modelos

sistemas novos: explicam necessidades do sistema e documenta-se
sistemas existentes: durante a engenharia de requisitos

exemplos:

Booch
OMT
OOSE

Unified Modeling Language

ha 14 tipos de diagramas.

diagramas de:

estrutura: demonstra a estrutura estatica do sistema. (classe, obj, pacotes, components..)

. Modelo Relacional

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Foi publicado pelo matemático Edgar Frank Codd em 1970, sendo contratado para trabalhar na IBM nos Sistemas R e Normalização. Ja em 1979, L. Ellison oferece a primeira versão da Oracle. Em 1980, o SQL/DS foi criado pela IBM, assim como o DB2.

SGDB’s Relacionais

oracle
db2
mysql (mariadb)
sql server
postgreSQL
sqlite
sybase

Modelo Relacional

Esse modelo eh o mais utilizado hoje pelos gerenciadores, justamente pela sua simplicidade, juntamente a sua capacidade semântica ampla (mesmo que simples).

. Modelo-entidade-relacionamento

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O modelo de dados representa uma colecao de ferramentas concentuais que servem para descrever dados, relacoes, semanticas e constraints. Define uma forma de descrever o design de um banco de dados em qualquer nivel, partindo do mundo real.

ex: hierarquico, relacional, orientado a objeto, a grafos… cada geracao ou amplia o restringe o objeto de estudo dos modelos, grafos eh restrito, objeto eh amplo (em representacao semantica).

Modelagem de dados representa uma parte essencial do nível de abstração do sistema, permitindo uma melhor compreensão e organização dos dados. Para isso, durante anos vários cientistas e pesquisadores propuseram diversos modelos que deveriam ser capazes de representar o mundo real, intangível e, digamos, nebuloso, em uma amalgama de dados capaz de efetivamente demonstrar-lo em um contexto computacional.

. Operacoes-de-linguagens-regulares

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

A classe das linguagens regulares é fechada para a operação de união, concatenação e estrela.

Demonstração para União:

Sejam $L_1$ e $L_2$ linguagens regulares. Então existem $N_1=(Q_1,\Sigma_1, \delta_1, q_1, F_1)$ e $N_2=(Q_2,\Sigma_2, \delta_2, q_2, F_2)$ que aceitam $L_1$ e $L_2$, respectivamente. Queremos construir o AFN $N_3$ que aceita a linguagem $L_3=L_1+L_2$.

$Q_3 = Q_1 \cup Q_2 \cup {q_3}$

$\Sigma_3 = \Sigma_1 \cup \Sigma_2$

$F_3=F_1 \cup F_2$

$\delta_3(q,a) = \begin{cases} \text{se } q=q+3\text{ e }a= \varepsilon,\text{ } \delta_3(q,a)={q_1,q_2} \ \text{se } q\in Q_1,\text{ } \delta_3(q,a)=\delta_1(q,a) \ \text{se } q\in Q_2,\text{ } \delta_3(q,a)=\delta_2(q,a) \ \end{cases}$

. Paginacao

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Segmentacao, apesar de ser quase sempre necessaria no sistema que estamos construindo, causa alguns problemas que sao dificeis de ser mantidos. Como criamos espacos segmentados, nao contiguos como em outros tipos de alocacao, podemos gerar uma fragmentacao, com blocos de tamanhos diferentes.

Para garantir o tamanho dos espacos na memoria, podemos usar uma tecnica chamada paginacao, que ja foi vista nas aulas sobre arvores B.

. Projeto-de-arquitetura

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Como um sistema deve ser organizado e a sua estrutura geral. -> projeto criativo que busca satisfazer os requisitos funcionais.

Modelos Estruturais

1. Arquitetura em Camadas

Divide o sistema em camadas permitindo que alteracoes sejam localizadas.

Trata o nivel conceitual do sistema: -> interface de usuario -> auth -> logica de negocio/funcionalidade do sistemas -> apoio do sistema (BD, SO…)

eh uma arquitetura portavel, porem pode ter desempenho limitado.

. Redes-de-acesso-e-meio-físico

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Ligar dispositivos (hosts) ao primeiro roteador (gateway).

“hop” (salto) numa rede local, ou seja, do host ate o gateway.

Rede local(LAN) - rede previa ao primeiro hop.

exemplo: ethernet, wifi

uma placa de rede tem o endereco MAC_Address (nao eh hierarquico, eh unico a maquina); o IP Address, em contraponto, eh hierarquico, ou seja, depende da rede que o sucede.

. Segmentacao

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

9.1 Introdução à Segmentação

A segmentação foi desenvolvida para resolver os problemas de eficiência e flexibilidade no gerenciamento de memória, que surgiram com a técnica de Base e Limite. No modelo Base e Limite, todo o espaço de endereçamento de um processo é alocado de maneira contígua, o que gera desperdício de memória, especialmente quando há grandes regiões não utilizadas entre a pilha (stack) e o heap.

. Sistema-Distribuidos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Sistemas Distribuidos

A maior problemática se dá na incumbência do projetista em manter o funcionamento do sistema mesmo com os possíveis erros.

Perfomance: faz-se necessário diminuir o tamanho e quantidade de mensagens.
Securança: autenticação do usuário.

Tipos de sistemas distribuidos (alguns):

DSM - Distributed Shared Memory: um sistema distribuido cujo address space virtual é inteiramente compartilhada externamente à maquina do cliente. Não é mais muito usado, visto que compartilhar tudo é desgastante para a rede e tem desempenho terrível.

. sistemas-de-arquivos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Uma introdução a arquivos e sistemas de arquivos.

arquivos: vetor de bytes, identificado por um inode (ou apenas um ponteiro em alguns casos).
diretório: lista de tuplas referenciando arquivos ou links (hard ou soft), divididos hierarquicamente formando uma árvore (com root “/”) e separadores (Posix “/” ou Win “").
- pathname: /root/dir/file.txt

API do FS

Open file table: uma tabela com as referencias aos arquivos ja abertos, gerenciados pelo processo requerente (agent)

. Sistemas-de-arquivos-distribuidos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

. SQL

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

SQL (Structured Query Language) é o padrão adotado para linguagens de consultas em Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Relacionais (SGBDR).

A linguagem oficial do modelo Relacional. Permite a definição de esquemas, restrições e definições além da manipulação de instâncias.

Considere as relações:

Cliente($\underline{RG}$, nome_cli, ano_nasc, cidade_cli, sexo)
Agencia($\underline{cod_ag}$, nome_ag, cidade_ag, ativo)
Deposito($\underline{num_dep}$, RG, saldo, cod_ag)
Empréstimo($\underline{num_empr}$, RG, valor, cod_ag)

DML

parte de modelagem

select lista_de_atributos (ou *)
from lista_de_relações
where predicado

exemplos:

. Swapping

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Ate o momento, tratamos de address spaces de tamanho pequeno que cabiam na memoria inteiramente. Agora, falaremos de alguns maiores.

Swapping

Utilizamos uma regiao de memoria secundaria (HDDs e SSDs) como um stash de memoria nao frequentemente utilizada. Uma especie de cache invertido. A presenca do swap space permite ao OS que gere uma ilusao de uma memoria virtual maor para melhor gerir concorrencia de processos.

. testes

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

. Traducoes-rapidas(TLBs)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Ha um problema em separar o address space em espacos pequenos de memoria. Existe um overhead grande por conta da quantidade de informacao necessaria para mapear os enderecos reais e virtuais. Isso desacelera tambem a traducao, visto que ha acesso continuo a Memoria Principal, ao inves de deixar tudo em cache no processador.

. Virtualizacao-de-Memoria

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Hipóteses Iniciais

Espaços de endereçamento contíguos: Cada espaço de endereçamento de processo deve ser alocado de forma contígua na memória física.
Memória suficiente: O espaço de endereçamento do processo é menor do que a memória física total.
Tamanho fixo: Cada espaço de endereçamento tem o mesmo tamanho.

Essas suposições simplificam a discussão inicial, permitindo a introdução gradual de mecanismos mais complexos depois.

.1 API-de-processos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Process API

The Fork() Call

Fork() eh usada para criar um novo processo.

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h>

int main(int argc, char *argv[]) {
 printf("hello (pid:%d)\n", (int) getpid());
 int rc = fork();
 if (rc < 0) {
 // fork failed
 fprintf(stderr, "fork failed\n");
 exit(1);
 } else if (rc == 0) {
 // child (new process)
 printf("child (pid:%d)\n", (int) getpid());
 } else {
 // parent goes down this path (main)
 printf("parent of %d (pid:%d)\n",
 rc, (int) getpid());
 }
 return 0;
}

Podemos perceber que a funcao fork() cria uma ramificacao a partir do processo atual, com outro PID (Process Identifir). Esta funcao cria uma copia quase exata (a excessao do PID) do processo que a chama, neste caso a rotina main. Entretanto, ele podemos notar que ele nao printa novamente o hello world, pois a nova routina surge a partir do momento em que fork eh chamado. Por isso, no controle de fluxo, temos

.1 Controle-de-Acesso

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Introdução

Este capítulo aborda como o sistema operacional implementa políticas de segurança para controlar quem pode acessar o quê, de que maneira e sob quais condições. Duas etapas principais:

Verificar se o pedido está dentro da política de segurança.
Permitir ou negar o acesso com base nessa verificação.

1. O Problema do Controle de Acesso

Elementos centrais:

Sujeito (subject): Quem faz o pedido (usuário/processo).
Objeto (object): O que se deseja acessar (arquivo, dispositivo, etc.).
Acesso: Tipo de operação (leitura, escrita, execução…).

🔍 O sistema operacional deve tomar decisões binárias (sim/não) sobre permissões, baseando-se em sua política de segurança. Isso é feito por um reference monitor, que deve ser:

.1 Politicas-de-swap

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Cache Management

Considerando que a memoria principal carrega parcialmente paginas que compoem a memoria virtual completa do sistema, podemos assumir a memoria entao como um cache. Nosso objetivo, entao, sera diminuir a quantidade de cache missess, ou seja, minimizar a quantidade de acesso a discos, que sempre eh o maior gargalo de um sistema computacional de Von Neumann.

.1 Tabelas-menores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

tabelas de paginas (lineares) sao enormes

solucao simples: aumentar cada pagina

podemos reduzir o tamanho simplesmente utilizando de paginas maiores. Se tivermos um address space de 32-bit, podemos usar um VPN de 18-bits e 14 bits para o offset. Assumindo que cada PTE tem 4 bytes, temos $2^{18}$ entries na page table linear. (total 1mb por page table).

.1- Matriz de Confusão

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Uma tabela que declara a qualidade de um teste. Se os maiores valores estão na diagonal principal da matriz, significa que o teste é bom.

	Resultado 1	Resultado 2
Espaço parcial	BOM	RUIM
Espaço parcial 2	RUIM	BOM

Métricas de Avaliação

Sensibilidade/Revocação -> taxa de verdadeiro positivo. ($S = \frac{VP}{VP + FN}$)
Especificidade do teste -> taxa de verdadeiro negativo. ($\xi = \frac{VN}{VN+PF}$)
Acurácia -> dentre todas, quais classificações estavam corretas. ($A = \frac{VP + VN}{VN + VP + FN + FP}$)
Precisão -> dentre as que foram ditas como corretas, quais são, de fato. ($P = \frac{VP}{VP+FP}$)

Exemplo

$\Omega = 20$ $A = 12$ $B = 8$

.1. Camada de Rede pt.2

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Encaminhamento de Datagramas

Cada pacote “salta” de um roteador até outro, conforme o roteamento determina, sem parar no roteador nunca (hot potato).

Para enviar um datagrama, um emissor vai:

Colocar o datagrama IP num frame da camada de enlace.
Colocar o endereço de destino do frame (endereço MAC) como sendo aquele do destino do próximo salto.

Há 2 tipos:

indireto:
direto:

Indireto

Host origem e o host destino não estão na mesma rede, ou seja, não tem o mesmo prefixo de rede.

.1. Drives de Discos Rígidos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Device driver

usaremos esta camada baixa de abstração para permitir que o SO não se precise se preocupar com detalhes das operações de IO.

Interface do Driver

Um disco consiste numa quantidade de setores (blocos de 512-bytes). O Address Space de um disco equivale a $n$ setores, ou seja, um vetor de setores. A unica garantia de atomicidade é em um único setor por vez, pela parte do disco.

.1. ffs

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O Problema: Baixo Desempenho do Sistema de Arquivos Antigo

Havia, inicialmente, uma falta de consciência acerca do disco: (i) Inodes e blocos de dados ficavam muito disntantes um do outro, tornando o acesso lento; (ii) O bloco em si era consideravelmente pequeno (512 bytes), o que tornava a transferência de dados consideravelmente pequena.

A Solução do FFS (fast file system): Consciência do Disco e Localidade

A inovação crítica é que cada grupo de blocos é como um mini sistema de arquivos autocontido. Ele possui:

.1. HTTP

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

HTTP

URL (Uniform Resource Locator): identificador (traduzido pelos servidores dns), constituido por FQDN e path
- FQDN (Fully Qualified Domain Name): é um nome de domínio completo que identifica a localização de um dispositivo ou serviço. ex: www2.unesp.br
- path: caminho relativo para um arquivo. ex: /imagem/maneira.jpg

// TODO

Codigo de resposta

// TODO

.1. Locks

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Locks

Uma trava/lock eh apenas uma variavel que delimita uma regiao critica. Essa variavel armazena o estado da trava, seja unlocked ou locked.

A ideia eh um tanto quanto simples. Quando uma thread acessa uma lock via lock(), ele “retem” (vira o owner) a lock para si e so desfaz a trava quando chamado por unlock(). Se outra thread tentar acessar o codigo dentro da regiao critica ele nao conseguira prosseguir.

.1. Modelo-Endidade-Relacionamento-Estendido

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Comecou a ser desenvolvido nos anos 82, atraves de contribuicoes externas a do autor Peter Scheins.

Agregação

Abstração em nível superior na qual um conjunto de relacionamentos eh considerado como conjunto de entidades e, a partir dai, eh possível associar este ultimo a outro conjunto de relacionamentos.

[!summary] Em resumo

Permite-se especificar conjunto de relacionamentos associados a conjuntos de relacionamentos.

A agregação pode, inclusive, ter atributos próprios (não necessariamente precisa de chave primaria, mas pode-se ter um atributo que compõe a chave primaria).

.1. Multi-Level Feedback Queue

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Como um sistema computacional de proposito geral normalmente nao sabe por quanto tempo rodar um processo, como sabemos e poderiamos decidir a forma mais otimizada de dividi-lo (ou nao) para escalonarmos corretamente todos os que estao na lista de processos?

The Multi-Level Feedback Queue (MLFQ)

Para fazer essa implementacao, definiremos prioridades para cada processo chamado. Assim, assumimos que:

.1. Normalização

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Apresentada pelo Codd em 1971, é um processo para se obter bons projetos lógicos baseados no Modelo Relacional por meio da otimização de redundâncias e eliminação de anomalias.

Normalização, logicamente, está na definição do Projeto Lógico.

Em 71 o Codd apresenta a primeira, segunda, a terceira forma normal, juntamente a terceira corrigida (1FN, 2FN, 3FN, 3FNC) e finalmente, apresenta a 4FN (quarta forma normal).

Anomalias:

$\underline{Nro_cli}$	Nome_cli	End_cli	Nro_Prod.	Nome_prod	Preco_prod	qtd_prod
123	Joao	XXX	1	ABCD	50,00	10
135	Pedro	yyy	1	ABCD	80,00	15
143	Joao	zzz	2	FGHI	20,00	5
?	?	?	3	JLM	35,00	?

Inclusão: Valores Nulos não devem ser incluídos na tabela, se possível. Exclusão: Não se pode excluir dados associados. Atualizações: Propagação de esforços para atualização.

.2 Criptografia

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1. Introdução

A criptografia é usada para proteger dados fora do controle direto do sistema operacional, como quando são transmitidos pela rede ou armazenados em dispositivos removíveis. Seu objetivo é garantir sigilo, integridade e autenticidade dos dados mesmo em ambientes inseguros.

2. Fundamentos da Criptografia

Conceitos principais

Plaintext (P): dado original.
Ciphertext (C): dado criptografado.
Key (K): segredo usado no processo.
Encrypt (E): transforma P em C usando K: C = E(P, K)
Decrypt (D): transforma C de volta em P com K: P = D(C, K)

Exemplo

Texto original: Transfer $100 to my savings account
Cifra de César: Sqzmredq #099 sn lx rzuhmfr zbbntms
Cifra fraca e fácil de quebrar (substituição por deslocamento).

Observações

A segurança depende inteiramente do segredo da chave.
Bons algoritmos como AES devem ser usados.
Nunca crie seu próprio algoritmo de criptografia.

3. Criptografia Simétrica

Usa a mesma chave para encriptar e decriptar.
Exemplo: AES.
Rápida e adequada para grandes volumes de dados.
Problema: distribuição segura da chave.

4. Criptografia de Chave Pública (Asssimétrica)

Usa par de chaves: uma pública e uma privada.
Exemplo: RSA.
Permite:
- Autenticação: encriptar com chave privada → qualquer um pode verificar com chave pública.
- Sigilo: encriptar com chave pública → só o dono da chave privada pode ler.
Mais lenta que criptografia simétrica.
Usada principalmente para troca de chave segura.

Exemplo prático:

Microsoft assina atualizações com sua chave privada.
Usuários verificam com a chave pública que foi assinada pela Microsoft.

5. Hashes Criptográficos

Funções que mapeiam entrada de tamanho variável para saída de tamanho fixo.
Ex: SHA-3.
Usado para:
- Verificação de integridade
- Armazenamento de senhas
- Proof-of-work (blockchain, antispam)
Propriedades desejadas:
- Dificuldade de colisão (duas entradas com mesmo hash).
- Dificuldade de inferência do conteúdo a partir do hash.
- Pequenas mudanças → grandes alterações no hash.

Exemplo:

Arquivo + hash = integridade.
Alteração no arquivo → hash diferente → detecção de ataque.

6. Quebrando Criptografia

Métodos comuns:

Brute force: testar todas as chaves.
Fuga de chave: falhas de implementação, vazamentos (ex: Heartbleed).
Chaves previsíveis: gerar com relógio do sistema, PID, etc.
Chaves compartilhadas: mesmo par de chaves em múltiplos dispositivos.

Boas práticas:

Usar /dev/random (Linux) para obter entropia.
Nunca armazenar chaves em texto puro no sistema.
Usar tamanho adequado de chave (AES-128 ou maior).

7. Criptografia no SO

Se o sistema operacional pode ver a chave, ele pode quebrar a segurança.
Em ambientes confiáveis, o SO pode usar criptografia para:
- Armazenar senhas com hash unidirecional.
- Transmitir dados criptografados pela rede (mesmo que o canal seja inseguro).
- Usar enclaves de hardware para isolar chaves (ex: TPM).

8. Criptografia de Dados em Repouso (At-Rest)

Protege dados armazenados em disco contra acesso físico não autorizado.
Tipos:
- Criptografia de arquivos individuais
- Criptografia de volume
- Full disk encryption (BitLocker, FileVault)

Benefícios:

Protege dados em caso de perda ou roubo do dispositivo.

Limitações:

Não protege contra usuários com acesso legítimo.
Não protege contra falhas no aplicativo ou no sistema operacional.

Exemplos:

Backup na nuvem: criptografar antes do envio.
Arquivamento: criptografar e armazenar sem necessidade de acesso regular.
Email criptografado com GPG.

9. Vaults de Senhas

Aplicações que armazenam senhas encriptadas.
Chave derivada de senha mestra.
Armazenadas só na RAM durante uso.
Exemplo: gerenciadores de senhas como KeePass, Bitwarden.

10. Capacidades Criptográficas

Solução para capabilities forjáveis discutidas em controle de acesso.
Um sistema pode emitir uma capability criptografada que:
- Indica permissões, identidade, tempo de expiração.
- Pode ser verificada por outro sistema com a chave correta.
Pode usar:
- Chave simétrica: criador e verificador compartilham chave.
- Chave pública: criador assina; verificador valida.

11. Conclusão

A criptografia é uma ferramenta poderosa, mas depende:
- Do uso de algoritmos fortes
- Da secrecy da chave
- Da implementação cuidadosa
Deve ser usada com parcimônia e sabedoria arquitetural.
Para SOs, seu uso é mais efetivo fora da memória ativa do sistema ou em trânsito.

12. Exemplos Práticos

Aplicação	Criptografia Usada	Observação
HTTPS	Simétrica + Assimétrica	Troca de chave com RSA, dados com AES
Senhas no Linux	Hash (SHA-3 com salt)	Nunca armazenadas em texto puro
Backup na nuvem	Simétrica (AES)	Dados criptografados antes do upload
Gerenciador de Senhas	AES + senha mestra	Armazena na RAM, requer senha ao iniciar
BitLocker / FileVault	Full disk encryption (AES)	Chave obtida via senha ou TPM no boot
Emails com GPG	Chave pública + privada	Assinatura + criptografia

.2. Álgebra Relacional

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Operações da teoria dos conjuntos que suportam a linguagem SQL.

Seleção -> $\sigma_{
}(R)$ onde R é uma relação e $p$ um predicado obtém os elementos de R que atendem o predicado $p$. ![[Pasted image 20250513161726.png]]
Projeção $\prod_{\text{lista de atributos}}(R)$ -> obtém todos os elementos de R mas exibe apenas os atributos pedidos na lista de atributos. ![[Pasted image 20250513162010.png]]
Produto Cartesiano $R \times S$ -> Permite combinar a informação contida em duas relações. cliente X Conta. Concatena todas as tuplas de R com todas as de S. ($n\times m$) conta($\underline{rg_cli}$, num_cta, saldo)

.2. Camada de Rede pt.3

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Para alcançar a “rede x”, colocamos os pacotes na interface y. Este mapeamento é dado na tabela de roteamento através de algoritmos de roteamento da camada de rede.

Objetivo: determinar melhor caminho pela rede. Usaremos uma abstração de grafos para tal, no qual cada vértice é um roteador e cada aresta representa os links físicos, com w = custo do enlace.

Tipos de Algoritmos de roteamento

Podem ser classificados quanto:

.2. Compartilhamento-Proporcional-da-CPU

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Esse documento representa parte dos meus estudos acerca do Livro - Operational Systems Three Easy Pieces, de dominio publico.

Um exemplo de compartilhamento proporcional/justo eh o lottery scheduling. Esse algoritmo representa uma ideia simples, processos que precisam de mais recurso tem mais chance de ganhar a loteria feita a cada n segundos.

Lottery Scheduling

O primeiro conceito de lottery scheduling sao os tickets, que sao usados para representar fatia de recursos que um processo deve receber. A porcentagem de tickets que um processo tem representa a parcela dos recursos que este proc tem.

.2. FTP

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Este documento representa meus estudos acerca do livro Redes de Computadores e a Internet - uma abordagem top down

Portas

Port number: 16 bits

2 tipos de portas:

Well-Known Service (portas publicas)

Sao reservadas para processos especificos, geralmente processos servidores (padronizadas pelo IANA -Internet Assigned Numbers Authority).

Rodam no root (superusuario) mode, de 1 a 1023, ou seja, so roots conseguem alterar essas portas.

Efemeras

Portas temporarias usadas pela camada de transporte. vao de 40000 ate 65535. Rodam no espaco de usuario.

.2. RAID's

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Técnica utilizada para escalar o uso de discos num sistema computacional. Como o nome sugere, utiliza-se de varios discos simultaneamente com diversas técnicas e politicas de sincronização.

Para o SO que acessa o RAID, ele se parece apenas como um disco com proporções homéricas, ou seja, não há diferença alguma na sua interface de conexão.

Interface e componentes internos RAID

A interface externa é identica à servida por apenas um disco. O FS ou client simplesmente faz uma requisição lógica de IO ao RAID, o qual traduz os endereços de acordo com sua política e controle interno e devolve o resultado esperado de um disco.

.2. Semaforos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Um semáforo eh um objeto com um valor inteiro que contem 2 rotinas de manipulação:

sem_wait()
sem_post()

#include <semaphore.h>

sem_t s;
sem_init(&s, 0, 1);

Semáforo como lock

so utilizar um wait previamente a sessão critica e liberá-lo após a região critica. Iniciar o semáforo com 1.

Semáforo para ordenação

podemos usar um semáforo como uma primitiva de ordenação, ou seja, colocamos uma thread em espera e chamamos uma função associada a ela. Mandamos um sem_wait() e fazemos o o codigo somente terminar quando zerar o valor de sem_init(t, 0, 0) com X iterações nas threads filhas chamadas, ou seja, quando o recurso do filho é criado.

.3. - SSD's - Solid-state storage device

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Discos padrão são em torno de 100.000x mais lentos que o desempenho acumulado entre cache e CPU. Portanto usar um SSD hoje é quase indispensável. Ele usa uma tecnologia chamada de NAND-based flash.

Operações em memória flash

Leitura, escrita (programação da página), apagamento de bloco.

read: simples leitura em um vetor, acesso aleatório.
erase
program Quando é necessária uma escrita de página, todos os bits de uma página em um SSD tem que ser igual a 1. Ou seja, toda escrita gera um overhead de sobrescrita, onde colocamos todos os bits pra 1 e a partir dai ocorre a escrita. Esta operação também não pode ser paginada, tem que ser feita de forma blocada, ou seja, n blocos com m páginas (chamados de bloco de apagamento).

Este é um plano com 3 blocos e 12 páginas ![[Pasted image 20250514123914.png]]

.3. BGP

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Os 3 cenários do BGP:

Sessão eBGP -> obter-se info de acesso a uma sub-rede a partir de ASs vizinhos
Sessão iBGP -> propagar info de acessibilidade a todos os roteadores internos do AS.
Roteamento de transito entre AS

Vizinhança “external BGP”

2 ou mais roteadores em ASs distintos se comunicam por roteamento inter-sistemas autônomos.

![[Pasted image 20250603101145.png]] Caminho de A-H: usa roteamento de trânsito.

Vizinhança “internal BGP”

A comunicação intra-sistemas autônomos ocorre quando o protocolo BGP-4 é configurado entre dois ou mais roteadores pertencentes ao mesmo AS.

.3. Problemas-comuns-de-concorrência

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Starvation ocorre quando um processo nunca consegue ser executado devido a um scheduler não funcionar corretamente. Esse problema não é tratado por meio de primitivas e sim pela implementação de um scheduler que escala os processos conseguindo garantir execução a todos.

O livelock ocorre quando dois processos ficam alternando o controle da CPU entre si, assim ambos continuam vivos tentando entrar em execução e passando o controle sobre a CPU e assim nenhum dos dois executam. Esse problema também não é tratado já que depende de “sorte”.

.3. SMTP

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Email

Tres componentes:

Mail User Agent (MUA)
Mail transport Agent (MTA)
Mail Delivery Agent (POP3 / IMAP)

Entrega armazenamento no servidor receptor
MDA ou MAA acessam o correio recebido

Utiliza-se da porta 25/TCP

A transferencia eh direta ao receptor.

3 fases:

negociacao (handshaking).
transferencia de mensagens.
encerramento.

Comandos sao em ASCII 7-bits e a resposta emite codigo e frase de status.

.4. DNS

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dispositivos na Internet sao identificados por numeros (IP). Mas eh importante utilizar-se de mnemonicos para se comunicar com outras maquinas, principalmente para os seres humanos.

Como podemos converter um endereco IP em um nome?

Esse processo eh chamado de resolucao de nomes em IP’s. Para isso, usaremos o protocolo DNS.

DNS (Domain Name System)

o DNS eh composto por:

uma base de dados distribuída (nameservers).
um protocolo da camada de aplicação que permite consultar e resolver nomes.

O protocolo IP funciona sobre a UDP na porta 53 (53/UDP).

.5. Aplicacoes-P2P

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O mais usado na Internet. Ele nao utiliza do potencial de computacao distribuida proveniente na Rede. Eh uma classe de aplicacoes que aproveita dos recursos na borda da rede, diretamente entre os sistemas.

Armazenamento
Processamento
Largura de Banda

Quando um client procura por um arquivo em um seeder na rede e comeca a fazer o download, ele mesmo passa a ser um seeder, como um servidor, e disponibiliza o arquivo.

.AFD-Equivalente

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Aula 6

Todo AFN tem um AFD equivalente. Ou seja, aceita a mesma linguagem.

Prova do Teorema

Seja $N=(Q_n, \Sigma, \delta_n ,q_{0n},F_n)$ o AFN que aceita alguma linguagem $L$. Vamos construir o AFD que ceita $L$.

Caso 1: Sem $\epsilon$-transição

$Q_m=P(Q_n)$, ou seja, é o conjunto de $Q_n$.
$\Sigma$ é igual nos dois casos.
Para cada $R\in Q_n$ e $a \in \Sigma$, seja $\delta(R,a)={q \in Q_n|q\in \delta_n(r,a)\text{ para algum }r\in R}$. Ou seja $\delta_m(R,a)=\displaystyle\bigcup_{r\in R} \delta_n(r,a)$
$q_{0m}={q_{0n}}$.
$F_m={R\in Q_n|R \text{ contém ao menos 1 estado de aceitação de } Q_n}$ .

Caso 2: Com $\epsilon$-transições

$Q_m=P(Q_n)$, ou seja, é o conjunto de $Q_n$.
$\Sigma$ é igual nos dois casos.
Agora modificamos a função de transição $\delta_n$ trocando $\delta(r,a)$ por $E(\delta(r,a))$. $\delta (R,a)={q\in Q|q\in E(\delta(r,a))\text{ para algum }r\in R}$
$q_{0m}={q|q\text{ pode ser alcançada a partir de }R\text{ por zero ou mais } \epsilon \text { transições}}=E({q_{0n}}$. Definimos $E(R)$ como sendo o conjunto de estados que podem ser alcançados a partir de $R$ somente através de $\epsilon$ transições incluindo os membros de $R$
$F_m={R\in Q_n|R \text{ contém ao menos 1 estado de aceitação de } Q_n}$ .

1 e 2 - Armazenamento secundário

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Armazenamento secundário (parte 1)

Formatação Física

HDD é organizado em

discos
superfícies: organizados em trilhas
trilhas: organizados em setores
cilindro: conjunto de trilhas em diferentes discos

Seeking → movimento de posicionar a cabeça de R/W sobre a trilha/setor

Cluster → conjunto de setores logicamente contíguos no disco, descritos pelo sistema de arquivos

Extent → sequencia de clusters consecutivos em um disco

Fragmentação → perda parcial de setores de tamanho fixo

AC

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

PT 1

[[bcc/3° Semestre/AC/Conceitos/Conceitos|Conceitos]]

[[Memórias]]

[[Entrada e Saída]]

[[SO]]

[[Aritmética Computacional]]

PT 2

[[Conjunto de Instruções]]

[[CPU]]

[[Ciclo de instrução – O retorno]]

[[RISC X CISC]]

[[Paralelismo em nível de instrução]]

[[Paralelismo em nível de dados]]

[[GPU]]

[[Paralelismo em nível de thread (n vou terminar esse)]]

Ajustando uma distribuição uniforme em uma distribuição exponencial

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Se $F(t)= u,$ então t = $F^{-1}(u)$ $1 - e^{-\alpha t}=u \implies$ $1-u = e^{-\alpha t}\implies$ $\ln(1-u) = -\alpha t \implies$ $$t = - \frac{1}{a}\ln(1-u)$$

Para gerar uma seq de n valores com dist exp de parametro

faça j=1
gere o NA u, no intervalo $[0,1]$
calcule o valor de t, usando a fórmula (1)
verifique se t>0 e $n\geq 1$
se $j<n$, faça j=j+1
volte ao passo 2

Exemplo: Ajuste de modelo exponencial. média = $\frac{1}{\alpha} = 3 ,\alpha = \frac{1}{3}$ T: tempo residual $T ~ Exp(\frac{1}{3})$

Ajuste de Curvas com mínimos quadrados

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Mínimos quadrados

Considere o problema de aproximar uma $f(x)$ ou um conjunto de dados ($X, Y$) por uma função $g(X)$ mais simples na forma que:

(1) A diferença entre $f(x)$ e $g(x)$ seja mínima.
(2) a função $g(x)$ seja mais fácil de ser manuseada.

Caso Discreto

A condição (2) do caso discreto é a seguinte:

X	$x_1$	$\dots$	$x_n$
Y	$f(x_{1})$	$\dots$	$f(x_n)$
$$I = \sum_{j=1}^{n}\limits[f(x_{j})-g(x_{j})]^{2}\times w_{j}$$
onde $w_{j}$ (weight) são os pesos atribuídos a cada diferença. Vamos considerar $w_{j} =1$ a priori.

Escolhemos $n$ funções $g, g_{1}, g_{2} \dots$ contínuas, e tomamos $g(x)$ como a comb. linear $G(x) = \alpha_{1}g_{1}(x) +\dots +\alpha_{n}g_{n}(x)$ com $\alpha_{j} \in R$.

Ajuste de curvas não linear

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

No caso não linear, $g(x)$ não precisa ser combinação linear. Os casos serão:

$g(x) = \alpha_{1}e^{\alpha_{2}\times x}$
$g(x) = \alpha_{1}\alpha_{2}^{x}$
$g(x) = \frac{1}{\alpha_{1}+\alpha_{2}x}$

linearização

Para resolver, recorremos a linearização da $f$. Por exemplo, para o função $g(x) = \alpha e^{\alpha_{1}x}$. Usaremos o $\ln$ na $g(x)$ $h(x) = \ln g(x) = ln(\alpha_{1}e^{\alpha_{2}x})$ = $\ln\alpha_{1}+\ln e^{\alpha_{2}x}$ = $ln\alpha_{1} + \alpha_{2}x$ = $ax +b$

AL

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AB = BA = Id.

Esse método de escalonar a matriz ampliada do sistema para encontrar sua solução é conhecido como método de Gauss-Jordan.

SISTEMA DE CRAMER

AX = B ⇔

A⁻¹(AX) = A⁻¹B ⇔

(A⁻¹A)X = A⁻¹B ⇔

X = A⁻¹B.

Espaço vet

u + v = v + u (comutativa).
u + (v + w) = (u + v) + w (associativa).
Existe em V um elemento neutro, denotado por 0, tal que u + 0 = u.

Algoritmo (Dec - Bin) (fracionários)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

DEC - Bin

Exemplo: $r = (0.625)_{10}$

$0.625 = d_{1}\times 2^{-1} + d_{2}\times 2^{-2} + … + d_{k}\times 2^{-k}$
$1.250 = d_{1} + d_{2}\times 2^{-1} + … + d_{k}\times 2^{-k+1}$
$d_{2}\times 2^{-1} + … + d_{k}\times 2^{-k+1} \leq 1\times 2^{-1} + … + 1\times 2^{-k+1} \leq 2^{-1} + … + 2^{-k+1} + … = 1$ Portanto $d_{1}$ é a parte inteira de 1.250, ou seja $d_{1} = 1$. Logo, $1.250 = 1 + d_{2} \times 2^{-1} + … + d_{2} \times 2^{-k+1}$ Subtraindo 1, obtemos: $0.250 = d_{2} \times 2^{-1} + … + d_{k} \times 2^{-k+1}$ Multiplicando por 2 a equação: $0.500 = d_{2} + … + d_{k} \times 2^{-k+2}$ -> $d_{2} = 0$ … (Repetição desse processo )

Seja $R_{0}$ um número fracionário positivo na base decimal, e seja $(0.d_{1}d_{2}…)_{2}$ sua representação na base 2. Então:

Algoritmos Gulosos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

analisador-lexico

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

A entrada na “fita” do scanner (AFD) é feita por um programa anterior (leitor de arquivo) que usa de separadores da linguagem de programação (e.g $).
- O scanner (analisador léxico) então verifica se o(s) token(s) enviado(s) é(são) válido(s).
O analisar léxico analisa somente se os tokens são BEM FORMADOS.

Exemplo de erros léxicos

Uso de caracteres fora do alfabeto da linguagem;
Erros de grafia.

Token: padrões e lexemas

Cada LP possui um conjunto de tokens que definem as sequências de caracteres válidos para a linguagem.
Cada sequência de caractere em um programa fonte tem significado próprio na LP.
Por exemplo, a sequência “if” pode significar um identificador ou o nome de uma estrutura de controle (dependendo da linguagem).
Sequências diferentes podem estar associadas ao mesmo token. Ex: 10 e 234
A sequência de caracteres que forma um token é chamada lexema
- Ex: pi = 3,1416;
- pi é um lexema pra o token identificador.
O padrão de um token é a regra de formação (ex: nome de variável em c).
- Ex: token CONSTANTE_INTEIRA tem o padrão sequência de um ou mais dígitos

Maneira de implementar um Analisador Léxico

Construir um simulador de um AF.
Implementar as transições de estado no código (chumbado).
Usar um gerador de analisador léxico.

Analise e Verificação de Circuitos em FPGA

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Análise e verificação de Circuitos em FPGA utilizando a linguagem VHDL

VHDL é um descrição de hardware, que ora ou outra é considerada um hardware.

Análise Exploratória de dados

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O objetivo é a exploração irrestrita dos dados, na busca por padrões interessantes e conhecimento útil. As conclusões não possibilitam generalização.

Utilizaremos métodos numéricos e gráficos para descrever as varáveis de um conjunto de dados e as relações entre elas.

Conceitos e definições:

população (N) é a coleção completa de todos os elementos (valores, pessoas, medidas…). amostra (n) é um sub conjunto organizado por algum intuito. censo é a coleção de dados relativos a todos os elementos da população. variabilidade é a dispersão da variável dados são informações sistematicamente registradas, sejam números ou rótulos. São inúteis sem contexto.

Análise Exploratória de Dados

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Análise descritiva usando tabelas e gráficos.

Método 5W1h-> 1 - what -> o que buscamos 2 - where -> onde o estudo está sendo realizado 3 - when -> quando serão coletados os dados 4 - who -> quem faz parte do estudo 5 - how -> como faremos 6 - why -> por que estamos realizando o estudo?

analise-sintatica

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

aula referente ao cap 4.1 e 4.4 do livro

Análise Sintática

![[Pasted image 20250916171035.png]]

Entrada: Cadeia de tokens representando o programa fonte e verifica se a cadeia em si pertence a linguagem gerada pela gramatica.

Ele deve ser projetado para emitir mensagens de erros de uma forma inteligível e se recuperar deles, em certas ocasiões.

Aqui, devemos estruturar a gramatica de fato, partindo, naturalmente, de uma keyword definida, i.e, while ou int, assim, os próximos lexemas a serem aceitos devem se basear nessa indicação.

Aritmética Computacional

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Toda aritmetica é realizada na ALU (arithmetic logic unit) na CPU

Inteiros
Floats

A unidade de controle, juntamente aos registradores, buscam e interconectam as informações no sistema computacional (desde a memória cache até a externa e I/O Devices);

A ALU também pode acionar algumas flags como resultado
de uma operação;
A Unidade de Controle provê sinais que controlam a
operação e o movimento dos dados na ALU.

Instruction set

contempla um compilado de instruções que a CPU pode utilizar. Uma ISA (Instruction Set Architecture) garante a unicidade de um tipo se Instruction Set para determinado hardware.

Arquitetura de Computadores Paralelos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Arquitetura e Funcionamento de Microcontroladores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

sistemas embarcados → utilizados em ampla gama de dispositivos e setores. Em essência, eles são soluções criadas para desempenhar tarefas especificas em tempo real.

Microcontroladores

circuito integrado que forma um pequeno computador, tem memória, uma CPU, periféricos programáveis e comunicação, porém, de baixíssima capacidade (memso).
- utilizaremos a arquitetura de Harvard, que possui memórias separadas para instruções e dados.

desenvolveremos tanto firmware (colocado em uma mem não volátil) e software (carregada para a ram da memória secundária).

Árvore 2-4

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

É um caso especial da árvore B, de ordem 4. (árvore 2-3-4, arvore 2-4 ou arvore B simétrica)

Tem até quatro filhos e até 3 chaves. Mas esta não é usada em memória secundária.

props

são balanceadas
são boas pra memória principal

lidamos com overflow na inserção com um split simples, mas sem escrita na memória

A altura da árvore é O(log n). ![[arvore-2-4.excalidraw]]

A utilização de cada página tende a ser próxima dos 69%.

Árvore R

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Tipos de dados espaciais:

ponto: unidade minima de um objeto espacial.
linha: sequencia de pontos …

MBR - (Minimum Bounding Rectangle)

retangulo delimitador minimo.

R TREE

Objetivo: guardar dados utilizados com frequencia em muitas areas. Utilizada para indexacao espacial, ou seja, para armazaenar dados que existem em multiplas dimensions como coords.

Aplicacoes

GIS
CAD
VLSI
P2P
data streams..

props

bottom up
balanceada

Uma arvore R de order $(m, M)$ e uma estrutura que contem:

Árvore Trie

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

๏ Tempo de busca proporcional ao tamanho das chaves ๏ Chaves com sufixos comuns compartilham caminho até a raiz ๏ Propícias para compactação no caso de letras do alfabeto ๏ boa opção para manter chaves grandes e de tamanho variável

Árvores de busca digitais (tries)

posição de um nó depende da comparação entre os bits da chave.
vantagem:
- impl mais simples pois não tem rotação
desvantagem:
- se o conjunto é grande demais, precisamos de muitos bits para representá-la

uma arvore de busca de na qual o fator de sub-divisão, ou número máximo de filhos por nó, é igual ao número de símbolos do alfabeto

aula 6 asalr

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Algoritmo de Análise Sintática Descendente Não Recursivo (ADNR)

Essa análise sintática usa a tabela preditiva, vista anteriormente.

Entrada: $w$ e $M$ (tabela sintática preditiva)

inicio │ $ip$ aponta para o primerio simbolo de $w$ │ empilha $$$ │ empilha o simbolo inicial da gramática │ repetir │ │ seja $X$ o simbolo no topo da pilha │ │ seja $a$ o simbolo apontado por $ip$ │ │ se $X$ é um terminal então │ │ │ se $X$ = $a$ então │ │ │ │ desempilha $X$ │ │ │ │ avança $ip$ │ │ │ senao │ │ │ │ erro de análise sintática │ │ senao se $X$ é não-terminal e $M[X,a]$ = $X \rightarrow Y_1 Y_2 \dots Y_k$ então │ │ │ desempilha $X$ │ │ │ empilha $Y_k, Y_{k-1}, \dots, Y_1$ (se $k$ = 0, nada é empilhado) │ │ senao │ │ erro de análise sintática │ até que $X = $ $ fim

aula 8 alg asdr

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

HOT TAKE: Analise Sintatica Ascendente LR precisa extender a gramatica. HOT TAKE: Se A -> $\epsilon$ é uma produção, então A -> . é um item válido.

Exercicio: construir a coleção cacônica de itens LR(0): S -> L = R S -> R L -> * R L -> id R -> L

feito no caderno

Exercicio (casa): construir a tabela SLR para o exemplo anterior.

Algoritmo de Analise Sintatica Ascendente

O algoritmo permance inalterado para as 3 formas de Analise (SLR, LRC, SALR).

automato-finito-rep.excalidraw

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

==⚠ Switch to EXCALIDRAW VIEW in the MORE OPTIONS menu of this document. ⚠== You can decompress Drawing data with the command palette: ‘Decompress current Excalidraw file’. For more info check in plugin settings under ‘Saving’

Excalidraw Data

Text Elements

Os estados sao representados por circulos rotulados ^JULCKB4k

q1 ^FcWFXAjw

q2 ^wxTjCFGD

O estado inicial eh representado por uma seta: ^BqJr9nFM

q1 ^opP4n8sl

Estados finais sao representados com 2 circulos: ^PvnlgTb5

B-star and Virtual Trees

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

B* tree

Tentativa de redistribuir chaves durante a inserção antes de particionar o nó.

Variação da árvore-b no qual cada no tem, no mínimo, 2/3 do número máximo de chaves. A geração destas árvores utiliza uma variação do processo de particionamento -> adiado até 2 paǵinas irmãs estejam cheias (2 pra 3).

propriedades

cada páginas tem no máximo m descendentes
toda página tem no mínimo $\frac{2m-1}{3}$ descendentes
a raiz tem pelo menos 2 descendentes
todas as folhas estão no mesmo nível
uma fola contém no mínimo $\lfloor \frac{2m-1}{3}\rfloor$ chaves

com 2/3 de ocupação toda página irmã tem condições de redistribuir após um underflow em página vizinha

B-TREE

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Árvore binária de busca

Da pra criar uma arvore de busca binária em um arquivo, com os Records recebendo um ponteiro a direita e a esquerda do próximo registro, assim como uma chave própria. (key, rrn-left, rrn-right). O que isso gera é um desbalanceamento. ![[Árvore Binária de Busca - files]]

AVL

temos a garantia com O(log(n)). Problema:

se as chaves estão no arquivos, há muitos acessos desnecessários.

Árvore Binária Paginada (Paged Binary Tree)

Cada ‘página’ é armazenada em um bloco, podendo conter um numero grande de Records, ou seja, é uma árvore blocada.

B+ Tree

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Objetivo: permitir busca sequencial e direta.

Pensada em ranges. Utilizada em muitos sistemas de arquivos.

Conjunto de indices, organizado igualmente como a B_TREE
Sequence Set: lista encadeada que liga as folhas da b-tree (blocos de tamanho fixo ordenados pelas chaves).

props

Os nós internos não contém dados secundários dos registros, apenas cópias das chaves e servem só como referência para o percurso. Em outras palavras, abrigam apenas separadores de chave.
são utilizados blocos para armazenar os dados de fato, assim, o tamanho do bloco se difere da ordem da árvore.

podemos fazer a maior parte das exclusões e inclusões sem alterar os índices, apenas no conjunto sequencial.

Cálculo Numérico

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[1 - Representação numérica e análise de erros]] [[2 - Algoritmo (Dec - Bin) (fracionários)]] [[3 - Erros de arredondamento e truncamento]] [[5 - Solução de equações não lineares por métodos numéricos]] [[6 - Refinamento dos Resultados]] [[7 - Método do Ponto Fixo (MPF)]] [[8 - Método de Newton-Raphson]] [[9 - Equações Polinomiais]] [[10 - Sequência (ou cadeia) de Sturm + newton para polinomios]] [[11 - Sistemas Lineares]]

Ciclo de instrução – O retorno

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Indireção

Endereçamento indireto requer mais acessos à memória;
Pode ser imaginado como subciclo de instrução adicional.

![[/Untitled 7.png|Untitled 7.png]]

Ciclo de dados

Busca:

— PC → próxima instrução;

— Endereço da Instrução → MAR

— Endereço → barramento de endereço

— Unidade de controle solicita leitura de memória

— Resultado colocado no barramento de dados →MBR , depois para IR;

— Enquanto isso, PC incrementado em 1.

coloração

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

não vai cair: polinômios cromáticos.

conceitos pra se estudar

Kmax $\xi_\text{cromático}$ conjunto independentes de vértices n° de dependência

partição cromática -> conjunto de partições

algoritmo guloso de coloração -> não garante a solução ótima

coloração de aresta

índice cromático

Complexidade

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Quantidade de trabalho depende da entrada/”estados” da aplicação e da estrutura de dados.

Se a complexidade é tomada como máxima para qualquer caso a complexidade é chamada de complexidade no pior caso

Se, acaso, a ocorrência for média, chama-se de complexidade média

tipos de complexidade
melhor caso
pior caso
caso médio

função assintótica

buscamos uma $f(n)$ que representa o custo tanto de eficiência de acesso, eficiência energética e/ou tempo de execução.

Conceitos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

high level lang

compiladores/interpretadores
abstração da maquina
recursos
frameworks e bilbliotecas

low level

assembler (montador)
ISA
hardware
registers and mem

conceitos básicos

assembly → forma de representar textualmente um o conjunto de instruções de uma máquina

microcontrolador → serve como um micro computador, o qual possui processamento, mem e etc
microprocessador → processamento.

assembler → montador, traduz o assembly para lang de maquina

assembly n é portável

Conceitos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Experimentos ou fenômenos aleatórios: quando resultados não podem ser preditos, mesmo que seja observado inúmeras vezes. Sujeito à influencia de fatores casuais.

Espaço Amostral

é um conjunto de todos os resultados possíveis de um fenômeno aleatório. Cada resultado representa um ponto amostral.

Eventos

subconjuntos de um espaço amostral. Um evento é dito corrido se quaisquer elementos é um resultado observado.

Evento simples: cada resultado possível do experimento.
Evento Composto: eventos simples recortados por uma regra definida.
União: a união de 2 eventos $A\cup B$, seja composto ou simples
Intersecção: entre 2 eventos $A\cap B$
Complementar: parte fora da intersecção de A e B

Conceitos Básicos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1.1 Algoritmos

Definição de algoritmo: informalmente, um algoritmo é qualquer procedimento
computacional bem definido que toma algum valor ou conjunto de valores como entrada e
produz algum valor ou conjunto de valores como saída. Portanto, um algoritmo é uma
sequência de etapas computacionais que transformam a entrada na saída. Também
podemos considerar um algoritmo como uma ferramenta para resolver um problema
computacional bem definido. O enunciado do problema específica em termos gerais a
relação desejada entre entrada e saída. O algoritmo descreve um procedimento
computacional específico para se conseguir essa relação entre entrada e saída.

Conjunto de Instruções

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Modos de endereçamento

um bit identifica o modo de endereçamento

TIPOS

Imediato
- instrução guarda também o operando
- economiza um ciclo mas útil apenas para instruções simples
Direto
- instrução guarda uma referência a instrução que está na memória principal
- limitada pelo espaço do endereçamento
Indireto
- instrução guarda uma referência a uma referencia a instrução que está na memória principal
- refere-se a um endereço de uma palavra na memória, a qual contem o endereço completo do operando.
Registrador Direto

CPU

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Registradores

Dados e endereços

Acumulador e segmento de endereço, respectivamente
Balanço:

→ Menos registradores há mais referências à memória;

→ mais registradores ocupam mais espaço no processador (mais caro tbm)
Tamanho do registrador

→ Grande o suficiente para manter palavra, endereço e op code completos

Códigos condicionais

Servem para:

— Conjuntos de bits individuais.
- Ex: resultado da última operação foi zero.
— Podem ser lidos (implicitamente) por programas.

default notes

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Common DOS Interrupts and Functions

INT 21h (DOS Interrupt):
- INT 21h is the most commonly used interrupt in DOS. It provides access to a wide range of DOS services such as file handling, input/output operations, memory management, and program termination.
- The specific service is determined by the value in the AH register.

Common INT 21h Functions (AH Values):

AH = 01h: Read a single character from standard input (usually the keyboard)

Definições

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

$i)$ se os eventos $A_1, A_2…, A_n$ formam uma partição do espaço amostral, então $\sum_{i=1}^n P(A_1) =1$. $ii)$ Se $\emptyset$ é um evento impossível, então $P(\theta) = 0$ $iii)$ Para todo evento $A\subset \Omega, P(A) = 1 -P(\overline A)$

$\Omega$ = espaço amostral $P(.)$ -> probabilidade de . $\Omega = A\cup\overline A$ $P(\Omega) = P(A\cup\overline A)$ $P(A) = 1 - P(\overline A)$

$iv)$ Sejam $A\subset\Omega$ e $B\subset\Omega$. Então, $P(A\cup B)= P(A) + P(B) - P(A\cap B)$ $v)$ Sejam $A\subset\Omega$ e $B\subset\Omega$, sendo que $B\subset A$ Então, $P(B)\leq P(A)$.

Divisão e Conquista

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Divisão de problemas maiores para gerar subproblemas com recursão, capazes de serem resolvidos.

Neste método, temos:

caso base -> problema simples o bastante para ser resolvido.
caso recursivo:
- divisão: dividir o problema em subproblemas
- conquista: resolver recursivamente os subproblemas
- combinação: das soluções dadas aos subproblemas, associá-las ao problema “acima”

Merge Sort

Divisão: Em cada etapa, ele ordena um subvetor $A[p:q]$, dividindo-o a cada chamada por 2, sempre pegando cada metade até achar o caso base (vetor unitário ou nulo)

dualidade

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dualidade

A dualidade é um conceito fundamental na otimização linear que estabelece uma relação entre dois problemas de otimização: o problema primal e o problema dual. Cada problema de otimização linear tem um problema dual associado, e as soluções desses problemas estão interligadas.

Relaxação Lagrangeana

Considere um problema primal:

Minimizar $f(x) = c^T x$ sujeito a $Ax = b$ $x \geq 0$

que agora será chamado de problema primal.

ED 2

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[1-2 - Armazenamento secundário]] [[3 - Organização de arquivos]] [[4 - Index]] [[5 - Hashing]] [[6 - Árvore Trie]] [[7 - Hashing extensível]] [[8 - B-TREE]]

![[File Structures (Michael J. Folk, Bill Zoellick) (Z-Library).pdf]]

Topics

๏ Operações e fundamentos de arquivos • Arquivos físicos e lógicos • Operações em C ๏ Armazenamento secundário • HDs: históricos, custo, desempenho… • Organização de informações em disco: discos, superfícies, setores, trilhas, cilindros • Sistemas de Arquivos: FAT32 e NTFS ๏ Minimizando problemas em discos ๏ Jornada de um Byte ๏ Gerenciamento de Buffer ๏ Organização em campos ๏ Organização em registros ๏ Acesso a registros ๏ Modelo abstrato de dados ๏ Cabeçalhos, metadados e taggs ๏ Leitura e escrita ๏ Desempenho em organização de arquivos • Compressão • Compactação • Fragmentação • Busca ๏ Indíces ๏ Arvore Trie ๏ Hashing Externo ๏ B-TREE

Entrada e Saída

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dispositivos são provavelmente mais lentos do que a CPU

Estão, existem módulos de conexão tanto com periféricos quanto com CPU e memória

Barramento do Sistema envia os dados para o módulo de E/S que redireciona para os dispositivos

Funções do módulo de E/S

Controle e temporização
Comunicação com a CPU
Comunicação com dispositivo
Buffering de dados
Detecção de erro

Etapas

CPU → módulo de E/S → transferencia de dados (dispositivo → E/S) → CPU

Equações Polinomiais

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Um polinômio de grau n é uma expressão da forma

$P_{n(x)}= a_{a}+ a_{i}x^{1}+..+a_{n}x^n$
$P_{n(x)}= a_{n}x^{n}+ a_{i}x^{1}+..+ a_{a}$ ou
$P_{n}(x) = \sum^{n}{i=0a} a{i}x^{i}$ com $a_{n}\neq 0$ e os $a_{i}$ são números reais.

Teorema Fundamental da Álgebra.

Seja $n\geq P_{n}(x)$ um polinômio de grau n. Então $P_{n}(x)$ tenha exatamente $n$ raízes (zeros da função), podendo ser reais ou complexos, desde que cada zero seja contado com a multiplicidade. Dizemos que um zero $\xi$ de $P_{n}(x)$ tem multiplicidade $k \ (1 \leq k \leq n)$ se $P_{n(\xi)}=0,\ P_{n}’(\xi), \ P_{n}^{n}(\xi) = 0, \ .., \ P_{n}^{k-1}(\xi) = 0$ e $P_{n}^{k}(\xi) \neq 0$

Erros de arredondamento e truncamento

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Truncamento

seja S$[10, t, M_{min}, M_{max}]$ um sistema de aritmética de ponto flutuante de $t$ dígitos. Então todo número em $S$ é forma:

$\pm0. d_1.d_2 …d_t.10^M$

com $M\in [M_{min}, M_{max}]$ inteiro $d_x1$ ≠ 0

$x = f_x .10^q+g_x .10^{q-t}$

$0.1 \leq |f_x| \lt 1 , 0.1 \leq |g_x| <1$

Para calcular o erro na aproximação por truncamento, calculamos primeiro o erro absoluto:

$|EAx| = |f_x .10^q+g_x .10^{q-t}-f_x.10^q|$

portanto,

==$|EAx| < 10^{q-t}$==

exec

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

gramatica
tipos de gramatica
automatos finitos deterministicos
automatos finitos nao Deterministicos
AFD equivalente qualquer AFN
Operacoes fechadas em AFN’s

exemplo-problema-artificial

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Exemplo (problema artificial):

Maximizar $g(x) = 3x_1 + 2x_2$ sujeito a $2x_1 + x_2 \leq 2$ $3x_1 + 4x_2 \geq 12$ $x_1, x_2 \geq 0$

Metodo do grande-M

Colocando na Forma padrão: Minimizar $f(x) = -3x_1 - 2x_2 + 0x_3 + 0x_4$ sujeito a $2x_1 + x_2 + x_3 = 2$ $3x_1 + 4x_2 - x_4 = 12$ $x_1, x_2, x_3, x_4 \geq 0$

$$ A = \begin{bmatrix} 2 & 1 & 1 & 0 \ 3 & 4 & 0 & -1 \end{bmatrix}, \quad b = \begin{bmatrix} 2 \ 12 \end{bmatrix}, \quad c = \begin{bmatrix} -3 \ -2 \ 0 \ 0 \end{bmatrix} $$

exercicios

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

AULA 1

AULA 2 Identifique os tokens: int a,b,c; char cadeia; leia(a); b = 3; c = 2; c = c + a + b; escreva(c); Cadeia = ‘S’; escreva(S);

AULA 3

AULA 4 Exercício(casa): usando derivação, obtenha 10 cadeias da linguagem abaixo $G = ({E, E’, T, T’}, {+,-,*,/,num}, P, E)$ $P: E -> TE’$ $E’ \rightarrow +TE’ | - TE’ | \epsilon$ $T \rightarrow FT’$ $T’ \rightarrow *FT’ | /FT’ | \epsilon$ $F \rightarrow (E) | num$

exercicios

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Monitores

5.3

monitor empty {
	int empty = 0; 
	cond cv; 
	
	proc empty() {
		return empty == 0;
	}
	
	proc em_wait() {
		empty--;
		wait()
	}
	
	proc em_signal() {
		empty++;
		signal()
	}
}

Problema: Implemente uma solução para o problema dos Leitores-Escritores com prioridade para leitores. As regras são:

Vários processos leitores podem acessar a base de dados simultaneamente.
Apenas um processo escritor pode acessar a base de dados por vez.
Se um escritor estiver acessando a base de dados, nenhum leitor pode acessá-la.
Se um leitor estiver lendo, um escritor deve esperar.
Se novos leitores chegarem enquanto outros já estão lendo, eles devem ter permissão para ler imediatamente, sem esperar por escritores que já estejam na fila. Isso pode levar à inanição (starvation) dos escritores.

monitor RW {
	int nr = 0, nw = 0;
	int num_data = 0;
	cond read, writ;
	
	
	procedure Reader [i=0 to N] {
		if (num_data == 0) {
			signal(writ);
			wait(read);
		}
		
		nr++;
		num_data--;
		signal(read);
	}
	procedure Writers [i=0 to M] {
		if (nr > 0 || nw > 0) 
			wait(writ);
		nw++;
		num_data++;
		if (!empty(read))
			signal_all(read);
		else
			signal(writ);
	}
}

Await

Barreira

3.15 - Barreira Borboleta ou

Exercícios

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

![[lista1.pdf]]

Solução

1 - Um arquivo lógico representa a forma como a linguagem de alto nível representa e enxerga os dados, não necessariamente representa como um arquivo físico está localizado no sistema. Ele é o IO buffer que utilizamos em memória principal. Ambos representam conjuntos de bytes, evidentemente, porém, um arquivo físico não tem distinção de suas qualidades internas, ou seja, não difere uma struct de um inteiro ou etc.

Exercícios

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1 - 2 - isso se dá ao fato de que a função 1 é linear, mesmo que seja multiplicada por um numero não comum ($10^{3}$). Isso quer dizer que, por exemplo, na ocorrência 10000000, o algoritmo que é quadrático seria maior que o linear.

Exercícios CN

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[Exercícios CN - draw]] ![[PrimeiraListaExerc-CalcNum.pdf]]

Exercicios PAA

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[Exercícios PAA - draw]]

Exercício 1

descreva um algoritmo que, dado um conjunto S de n inteiros e um outro inteiro x, determine se existem ou não dois elementos em S cuja soma seja exatamente x. Seu algoritmo deverá levar um tempo Θ(n lg n) no pior caso.

Solução:

Temos inicialmente, que ordenar o vetor para poder saber que numeros operar. Portanto, usaremos o merge Θ(n log(n)). Agora, usaremos 2 ponteiros para passar pelo vetor ordenado. Assim, podemos usar o seguinte critério:

Exercicios-2

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Heaps

Quais são os números mínimo e máximo de elementos em um heap de altura h? R:

mínimo: 2^h (apenas a última camada preenchida parcialmente).
máximo: 2h+1−12h+1−1 (todas as camadas preenchidas completamente).

Mostre que um heap de n elementos tem altura ⌊lg n⌋. R: Um heap nada mais eh do que uma arvore indexada, o que significa que as propriedades de altura permanecem. Ou seja, log n.
Mostre que, em qualquer subárvore de um heap de máximo, a raiz da subárvore contém o maior valor que ocorre em qualquer lugar nessa subárvore. R: A propriedade de heap de máximo garante que o valor na raiz de qualquer subárvore é maior ou igual aos valores em seus filhos, o que se propaga recursivamente para todos os descendentes.

Exercicios-3

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Programação dinâmica

Considere uma modificação do problema do corte da haste no qual, além de um preço pi para cada haste, cada corte incorre em um custo fixo c. A receita associada à solução, agora, é a soma dos preços das peças menos os custos da execução dos cortes. Dê um algoritmo de programação dinâmica para resolver esse problema modificado.
Modifique CORTA-HASTE e CORTA-HASTE-MEMOIZADO de modo que seus laços for subam para apenas ⌊n/2⌋, em vez de subir para n. Que outras mudanças de procedimentos precisariam ser feitas? Como os tempos de execução seriam afetados?
Modifique CORTA-HASTE-MEMOIZADO para retornar não somente o valor, mas também a solução propriamente dita.
Os números de Fibonacci são definidos pela recorrência:

Fi = { 0 se i = 0, 1 se i = 1, Fi−1 + Fi−2

Fatoração LU com pivoteamento parcial

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Teorema (Fatoração LU)

Seja A uma matriz $n\times m$ e $A_k$ a martiz constituida das primeiras k linhas e k colunas de A. Se $det(A_k) \neq 0, \forall k=1, 2, 3, …, n-1$ então A admite uma composição A=LU , onde $L = (l_{ij}){n\times m}$ é uma matriz triangular inferior $U = (u{ij}){n\times m}$ é uma matriz triangular superior e $det(A) = u{11} \times u_{22} \times … \times u_{nn}$

Forma de lagrange e Método das diferenças

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Forma de Lagrange

Sejam $x_{0}, x_{1}, \dots, x_{n} \ (n+1)$ nós de interpolação, $f(x)$ uma função $y_{j}=f(x_{j})$, $j=0, \dots, n$. A forma de Lagrange do polinômio interpolador $g_{n}(x)$ consiste em escrever $g_{n}(x)$ como $g_{n}(x) = y_{0}L_{0}(x)+y_{1}L_{1}(x)+\dots+y_{n}L_{n}(x)$, onde $L_{j}(x)$ são polinômios de grau $n$ satisfazendo a condição $$L_{j}(x_{i}) = \begin{cases} 0, se \ i \neq j \ 1, se \ i = j \end{cases}$$ Logo, $g_{n}(x_{i}) = y_{i}L_{i}(x_{i})=y_{i}=f(x_{i})$

Os polinômios $L_{j}(x)$ que satisfazem a condição anterior são $$L_{j}(x) = \frac{(x-x_{0})(x-x_{1})\times\dots\times(x-x_{n})}{(x_{j}-x_{0})(x_{j}-x_{1}\times\dots\times (x_{j}- x_{j}))}$$ $$= \frac{\prod^{}{i\neq j}(x-x{i})}{\prod_{i\neq j}(x_{j}-x_{i})}$$

Forma matricial do método de Gauss-Seidel

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Sejam : $A = \begin{bmatrix} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1n} \ a_{21} & a_{22} & \dots & a_{2n} \ \vdots & \vdots & & \vdots \ a_{n1} & a_{n2} & \dots & a_{nn} \end{bmatrix}$

$L = \begin{bmatrix} 0 & 0 & \dots & 0 \ a_{21} & 0 & \dots & 0 \ \vdots & \vdots & & \vdots \ a_{n1} & a_{n2} & \dots & 0 \end{bmatrix} + D= \begin{bmatrix} a_{11} & 0 & \dots & 0 \ 0 & a_{22} & \dots & 0 \ \vdots & \vdots & & \vdots \ 0 & 0 & \dots & a_{nn} \end{bmatrix} + R=\begin{bmatrix} 0 & a_{12} & \dots & a_{1n} \ 0 & 0 & \dots & a_{2n} \ \vdots & \vdots & & \vdots \ 0 & 0 & \dots & 0 \end{bmatrix}$

Gauss Seidel

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

$Ax = b \implies$ $\begin{cases} x_{1}^{k+1}= \frac{-a_{12}}{a_{11}} - \ … \ - \frac{\frac{a_{n}}{a_{n}}+b_{1}}{a_{11}} \ {………….} + \frac{b_{2}}{a_{22}}\end{cases}$

GPU

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

É um processador vetorial pica pra caramba

Programação em GPU

permitir uso da gpu simultaneamente a cpu e otimziar ao máximo os seus processamentos

→ CUDA (nvidia)

→ OpenCL

CUDA

o compilador utiliza-se de threads CUDA, reunidos em blocos de 32 unidades, ou seja, é uma execução SIMD multithreaded

execução assíncrona
Scatter-Gather
Mask Registers
muitos arquivos de registradores

Isa da GPU NVIDIA

PTX (Parallel Threads Execution) → utiliza registrador virtual (alocado conforme necessário) e há uma análise de convergência ou divergência de código.

Hashing

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

#hash #keys #index

Tabela hash

é uma estrutura de dados que permite acesso rápido e eficiente com base em uma chave.
é composta por um array de “baldes” onde os dados são armazenados
a ideia e usar uma função de hash que transforma a chave no indice do array.

Função hashing/espalhamento

$h(k)$ transforma uma chave k em um endereço associado.
similiar a indexação.

Hashing interno

hashing em memória principal, cada slot da hash representa um registro

Hashing extensível

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O espalhamento extensível usa tries de ordem 2 como índices.
Tabela de espalhamento indexa um conjunto de cestos
Função Hash gera um endereço binário
Busca por chave: análise bit-a-bit do valor de h(key) permite localizar o seu cesto.
Níveis internos: rotulados com bits
Nível dos nós folha: buckets contendo várias chaves ou registros

Diretório

Se faz necessário transformar a trie em um vetor de registros consecutivos, formando um diretório de endereços de espalhamento e ponteiros para os cestos associados.

Heap Sort

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

conteudo pra Eng. software bom

Sort -> saiba o merge sort. Tabela Hash -> esteja preparado pra explicar uma tabela hash e saiba como implementá-la. Usar API, uma lang, conhecimento de design e POO, dijkstra, A* ED-> dinâmicas, tabela hash, dicionário, heap e grafos. Matemática discreta AVL, DFS, BFS, Dijkstra e A*

heap

árvore binária quase-completa
vetorizada.
filho a esquerda de i (2i)
filho a direita de i(2i +1)
pai de i = i/2
A[0] = raiz da árvore

heap máximo e minimo

máximo $A[PAI(i)] \geq A[i]$ maior elemento está na raiz, menor na ultima folha a direita 16 -> 1 minimo $A[PAI(i)] \leq A[i]$ o contrário

Index

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

arquivo de índices contém todos os índices que referenciam os registros dentro dos arquivos de dados.

Index

Fornece mecanismos para localizar informações. É representado por vetores (maps, nesse caso) que contém as #keys e os campos de referencia. Deve-se criar uma chave primária para acesso à um campo ou guardar a referência ao seu endereço (apenas em runtime).

Um índice, em geral, tem tamanho fixo e estão em outros arquivos. Tendo 2 campos fixos, a chave e o endereço (lógico ou físico). Ou pode ser uma árvore como a [[8 - B-TREE]]

index-5

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Analise Sintática Preditiva Não Recursiva

Algoritmo: Construção da tabela de análise sintática Preditiva

Entrada: gramática G Saída: tabela sintática M Método:

Para cada produção $A \rightarrow \alpha$, faça os passos 2 e 3:
Para cada terminal $a$ em Primeiro($\alpha$), adicione a produção $A \rightarrow \alpha$ à entrada $M[A, a]$.
Se $\epsilon$ estiver em Primeiro($\alpha$), adicionar $A \rightarrow \alpha$ em $M[A, b]$ para cada terminal b em Seguinte(A).

Exercicio: Construir a tabela de analise sintática preditiva para a seguinte gramática

Instruction Set Architecture

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Arquitetura do Conjunto de Instruções - (ISA) x86 - 8086

ISA

Arquitetura de Conjunto de Instruções(ISA) é uma conexão entre o software e o hardware, correspondendo aos níveis de linguagem de montagem(assembly) e de linguagens de máquina e por isso deve ser equilibrada entre ambos, facilitando a montagem para ambas as partes. Em resumo, a ISA são as operações que o processador, microcontrolador, microprocessador, CPU, fornece ou disponibiliza para o programador, ou seja, é a representação em mnemônicos do código de máquina, com finalidade de facilitar o acesso aos componentes. O nível ISA define como a máquina apresenta a um programador de linguagem de máquina ou ao desenvolvedor de compiladores e interpretadores, sabendo quais são as instruções disponíveis, qual o modelo de memória usado, assim como seus registradores e seus tipos e quais tipos de dados a máquina suporta. Além da montagem, a ISA é essencial para o desenvolvimento de compiladores, definindo o conjunto de instruções que a CPU pode realizar, além de todos os recursos que a ISA proporciona.

intro-simplex

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Soluções Básicas

Precisamos transformar, inicialmente, os problemas de otmização linear em sua forma padrão, ou seja, com restrições antes dadas por inequações em equações. Para isso, utilizamo-nos das variáveis de folga, que representam a diferença entre o lado esquerdo e o lado direito de uma inequação.

Uma solução básica é, portanto, uma solução que satisfaz todas as restrições e que possui exatamente $m$ variáveis básicas (não nulas), node $m$ é o número de restrições do problema. As demais variáveis são chamadas de variáveis não básicas e são iguais a zero.

introdução

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Introdução

Compilador: programa que recebe entradas de texto em uma determinada linguagem fonte e a “traduz” sem percas para uma outra determinada linguagem, através do seguinte fluxo de dados: (1) analise; e (2) síntese.

Analise: subdividida em:
- analisador léxico: responsável por tokenizar (ler, agrupar e classificar) o input de texto recebido pelo compilador (arquivo(s)).
- analisador sintático: responsável por fazer uma analise hierárquica dos tokens, agrupando-os em coleções com significados coletivos.
- analisador semântico: assegura que os componentes agrupados tem algum sentido (e.g int = 5 e nao int = 2.0 ou “2”)
Síntese:

Introdução

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

organização estruturada de computadores: projetar sistemas computacionais de forma sistemática e organizada. [[Organização de Computadores]]

Linguagens, níveis e máquinas virtuais

tradução: reescrever um programa escrito em uma máquina, traduzindo suas instruções para instruções aceitas em outra máquina.

interpretação: um programa em uma máquina passa a ser tratado como uma entrada em outra, sendo lido linha a linha e executando diretamente a sequência de instruções equivalente.

máquina virtual: simula um ambiente onde um outro sistema é utilizado. Digamos que um programa rode em Windows de forma padrão, mas você precisa do mesmo em Linux. Pode-se dizer que uma máquina virtual simula o sistema escolhido, interpretando suas instruções para o ambiente macro.

Invariante de laço e Ordem de crescimento

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Ordenação por inserção

insere ordenado ai

subdivide em 2 conjuntos, um ordenado o outro não

o algoritmo acaba quando o Vetor A[1..n] contém valores originais, mas ordenados.

Testes

provando um algoritmo fácil

Invariante de laço

qualquer algoritmo de ordenação iterativo pode ser descrito por um invariante de laço (funciona como uma indução matemática)

para o insertion sort, um invariante correto, seria:

“No inicio de cada iteração para o laço for das linhas 1-8, o sub-vetor A[1:i-1] consiste nos elementos que estavam originalmente em A[i:j-1], porém em sequência ordenada”

Lab. de Montagem

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

p1 - 20% → pode imprimir conteúdo pra prova p2 - 40%

artigo/relatório - 20% seminário - 20% → desenvolvido em assembly

lalr

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Tabela LALR

Conjunto de itens igual LR(1), mas unindo os conjuntos de itens que possuem o mesmo núcleo (core), ou seja, que o lookahead é diferente.

Tarefa: estudar a construção da tabela LALR a partir da tabela LR(1), no capitulo 4 do livro.

Erros sintáticos

exemplo: var i integer; // falta :

Estratégias de tratamento de erros:

Panic mode: pula0se parte do texto de entrada ate encontrar um token de sync (a partir dai continua a analise). Pode ser uma palavra-chave, um simbolo especial ou o fim de linha.
Reparo (recuperação total): opção mais comum é inserir ou remover tokens para continuar a analise. Pode ser custoso.

Analise Semântica

Feita durante a analise sintática, verificando se o sentido do programa está correto.

Manipulação dos Diferentes Tipos de Registradores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

CS -> code segment DS -> data segment, contém o endereço base do segmento de dados ES -> extra (data) segment FS -> segmento com mais dados GS -> ainda mais dados SS -> Segmento de pilha (stack)

é possśivel dividir registrador entre a parte alta e baixa, os quais representam metade.

exemplos

MOV AX 25 MOV BX 4 IMUL BX; multiplica AX por BX;

DX pode ser uma memória temporária

Matrizes

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Multiplicação de cadeias de matrizes

Temos uma sequência (cadeia)$〈A_1 , A_2 , …, A_n 〉$ de n matrizes para multiplicar e desejamos calcular o produto $A_1A_2…A_n$ usando o algoritmo-padrão para multiplicação de matrizes retangulares, enquanto minimizamos o número de multiplicações escalares.

A multiplicação de matrizes é associativa, ou seja o resultado depende da ordem em que é realizada, assim, $A_1(A_2(A_3A_4)))\neq (A_1((A_2A_3)A_4))$. No problema de multiplicação de cadeias de matrizes, não estamos realmente multiplicando matrizes. Nossa meta é apenas determinar uma ordem para multiplicar matrizes que tenha o custo mais baixo.

Método de Newton-Raphson

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Seja $g(x) = x + A(x)f(x)$, temos, então, o objetivo de determinar $A(x)$ que garanta a derivada 0 no ponto fixo.

Vamos impor sobre $g(x)$ a condição de que $g’(\xi) = 0$, onde $\xi$ é solução de $f(x) = 0$. Derivando $g(x)$ temos: $$g’(x) = 1 + A’(x)f(x)+A(x)f’(x)\newline g’(\xi) = 1 + A’(\xi)f(\xi)+A(\xi)f’(\xi)\newline $$ Sabemos que $A’(\xi).f(\xi) = 0$, porntato: $$0 = 1 + A(\xi)f’(\xi)$$ Logo: $$ A(\xi) = - \frac1{f’(\xi)}$$ Podemos, então, escolher $$A(x) = -\frac1{f’(x)}$$ Temos que: $f’(x) \neq 0$ perto de $\xi$ Logo: $$ g(x) = x - \frac{f(x)}{f’(x)}$$

Método do Ponto Fixo (MPF)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Ponto Fixo

Seja $g:[a,b] \rightarrow R$ e $\xi \in [a,b]$ Dizemos que $\xi$ é ponto fixo de $g$ se $g(\xi) = \xi$

Ex: x² -> não altera os valores de 0 e 1, ou seja, f(x) = x, se x = [0, 1]

Ou seja, onde os o gráfico de função $f(x)$ intersecta a reta $y = x$

Método do ponto fixo

O método do ponto fixo consiste em transformar uma equação $f(x) = 0$ em uma função da forma $$x = g(x)$$ Definimos uma sequência numérica, então, como: $x_{k+1} = g(x_{k}),k=0,1, [..]$ para alguma aproximação inicial $x_0$. Ou seja, $$x_{0}, x_{1} = g(x_{0})…$$ se a sequencia $(x_k)_{k\geq0}$ converge, então ela converge para o ponto fixo de $g(x)$ ($\xi$)

Métodos Iterativos de solução de sistemas

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Considere o espaço vetorial $R^{n}$ das n-uplas $(x_{1}, x_{2},…, x_{n})$ de números reais. A norma euclidiana em $R^{n}$ é dada por $||(x_{1}, x_{2},..,x_{n})|| = \sqrt{x_{1}^{2} + .. + x_{n}^{2}}$
$d = ||x-y||$ outras normas:

norma da soma -> $||x||{1}$ = $|x{1}| + |x_{2}| +…+|x_{n}|$
norma do máximo -> $||x||{\infty} = max{1\leq x \leq n} |x_{i}|$ – usaremos essa

Todas essas normas são equivalentes e também induzem à ideia de distância em $R^{n}$.

microarquitetura

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Exemplo de Microarquitetura

O projeto de microarquitetura pode ser visto como um problema de programação, onde cada instrução no nível ISA é uma função chamada por um programa mestre.
O programa mestre é um laço simples e sem fim que invoca funções com base em variáveis acessíveis, conhecidas como o estado do computador.
IFU -> instruction fetch unit
EU -> executa

Caminho de Dados

O caminho de dados é a parte da CPU que contém a ULA (Unidade Lógica e Aritmética), suas entradas e saídas.
Para controlar o caminho de dados, são necessários 29 sinais, divididos em cinco grupos funcionais:
- sinais para controle de escrita nos registradores.
- sinais para controle dos registradores para a entrada da ULA.

Projeto de Nível de Microarquitetura

Melhoria de Velocidade

Existem três abordagens básicas para aumentar a velocidade de execução:
1. Reduzir o número de ciclos de clock para cada instrução.
2. Simplificar a organização, tornando o ciclo de clock mais curto.
3. Sobrepor a execução de instruções.

Operações por Instrução

Para cada instrução, as seguintes operações podem ocorrer:
1. O PC (Program Counter) é incrementado.
2. O próximo byte da sequência de instruções é buscado.
3. Operandos são lidos e escritos na memória.
4. A ULA realiza cálculos e armazena os resultados.

Pipeline

Pipeline é uma técnica fundamental que permite sobreposição de execução de instruções, reduzindo o tempo total de processamento.

Memória Cache

Uma cache armazena palavras de memória usadas recentemente, acelerando o acesso.
Muitas arquiteturas modernas utilizam cache dividida para instruções e dados.
Sistemas podem ter até três níveis de cache para otimizar ainda mais o desempenho.

Tipos de Cache

Cache de Mapeamento Direto: o tipo mais simples de cache.
Cache Associativa: permite que múltiplos blocos de memória sejam mapeados para uma mesma linha de cache.

Previsão de Desvio

Programas não seguem uma sequência linear, mas incluem muitas instruções de desvio.
O pipelining precisa lidar com desvios, que criam slots de atraso.
Técnicas como o histórico de desvio de 1 bit e histórico de desvio de 2 bits são utilizadas para prever desvios com mais precisão.

Execução Fora de Ordem e Renomeação de Registrador

A renomeação de registrador evita hazards entre instruções (WAR e WAW), alocando registradores temporários que não são visíveis para o programador.
Esta técnica permite a emissão de instruções em paralelo, aumentando o desempenho.

Execução Especulativa

A execução especulativa divide o programa em blocos básicos e tenta prever a execução de instruções futuras.
Um problema com a execução especulativa é que as instruções executadas podem causar exceções ou serem inválidas, pois dependem de uma condição futura.

Modelo Normal ou Curva Gaussiana

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

$$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{\frac{-1}{2}(\frac{x-\micro}{\sigma})^{2}};x\in R$$ média = $\micro$ desvio padrão = $\sigma$ Função unimodal em com forma de sino.

props

muitos fenômenos são associados a este modelo.
pode ser usado para aproximar modelo de variáveis aleatórias como binomial, Poisson…
Proporciona um embasamento para a inferência clássica que possibilita estimar parâmetros e testar hipóteses.
A área sosb $f(x)$ compreendida entre $\micro - \sigma$ e $\micro + \sigma$ é de 68.27%

Modelos Probabilísticos para v.a discretas

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Modelo Binomial

$p(x) = P(X = x) = \binom{n}{x}p^{x}(1-p)^n-x$; $x = 0,1,2,…,n$

p -> proporção x -> valores possíveis

notação: $X-b(n,p)$ p < 1

$E(X) = np$ $V(X) = np(1-p)$

exemplo

noticias falsas enviadas a 100 pessoas com 0.7 chance delas acreditarem $n=100$ $p=0.7$ $X:$ n° de pessoas que acreditam em noticias falsas E(X) -> quantas pessoas eu espero que acreditem

$100 \times 0.7 = 70$

enunciado: qual a probabilidade de no máximo 2 pessoas acreditem que a notícia é verdadeira?

Montar um caso real - probabilidade e estatística

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

exercício: montar uma matriz de confusão, achar a sensibilidade, a precisão, a acurácia e especifidade baseado em um set real.

Teste Genérico

Exemplo de Dataset Pequeno para Classificação Binária (gerado pelo gpt)

Dados:

Amostra	Predição do Modelo	Classe Verdadeira
1	Positivo	Positivo
2	Positivo	Negativo
3	Negativo	Negativo
4	Positivo	Positivo
5	Negativo	Negativo
6	Negativo	Positivo
7	Positivo	Positivo
8	Negativo	Negativo
9	Positivo	Negativo
10	Positivo	Positivo

Compilado:

Nivel arquitetura do conjunto de instruções

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O nivel ISA precisa de informações prévias declaras sobre o sistema computacional, como por exemplo:

tamanho da stack
tipo de registradores
tipo de dados
instruções na memória fisica

No geral, é separada uma palavra de $n$ bytes que representa a memória do sistema (os endereços), ou seja, que quando referenciada, indica a posição de alguma outra palavra em uma memória maior.

Endereçamento

Pode-se colocar o endereço completado do operando na instrução, permitindo o acesso direto a ele, também pode-se colocar o operando em si na instrução (horrivel). Outra maneira, é usar o endereçamento indexado, o qual salva um valor que representa uma posição em um conjunto pré definido de memória, como um vetor ou outra estrutura de dados.

Nível de linguagem de montagem

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

nível lógico digital

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Portas e álgebra booleana

![[Pasted image 20240906081026.png]]

Usaremos tabelas verdade baseadas na álgebra booleana.

O objetivo é criar um circuito que faz um cálculo da maneira mais efetiva possível, ou seja, tem a menor quantidade de portas e a mesma precisão.

![[Pasted image 20240906081353.png]]

Circuitos integrados

Os componentes lógicos são agora distribuídos dentro de chips, que são um pedaço de silício que compreende portas lógicas. Tipos comuns de pacotes de circuito integrado, incluindo um pacote dual-in-line, ou DIP, PGA e LGA.

Notações

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

A ideia é chegar o mais rápido possível na ordem de crescimento de um algoritmo.

Notação $O$

A notação O caracteriza o limite superior sobre o comportamento assintótico de uma função. Em outras palavras, descreve o limite de crescimento de alguma função. Representamos sempre pelo termo de mais alta ordem de uma função de custo. A constante apenas modifica o quanto de entrada será necessário para chegar no limite definido, então ela n importa.

Ordenacao em Tempo Linear

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

O modelo de árvore de decisão:

uma árvore binária cheia que representa comparações entre elementos para obter informações de ordem para uma sequência de entrada. Isto é, dados 2 elementos $a_{i}$ e $a_{j}$ executamos um dos testes $a_i< a_j, a_i \leq a_j, a_i = a_j, a_i > a_{j} \ ou \ a_{i} \geq a$

props

cada nó interno é tido como um intervalo do vetor $i:j$.
cada folha é uma permutação entre os elementos do vetor.

Ordenação por contagem (Counting Sort)

Uma ordenação por contagem supõe que cada um dos n elementos de entrada é um inteiro na faixa 1 a k, para algum inteiro k. Quando k = $O(n)$ a ordenação é executada no tempo n.

Organização de arquivos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Organização de Arquivos

Stream → não precisa ser ligado a arquivos, necessariamente, são espécies de buffers

Arquivo → conjunto de bytes foda com extensão

Organização em registros

registro (struct) → conjunto de campos agrupados

tem como objetivo preservar significado e estados

Métodos de organização

pode-se declarar indicadores, seja de tamanho de bytes de um registro ou apenas um separador entre campos
pode-se usar um indice externo

Organização de Computadores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[livro](https://ia801605.us.archive.org/32/items/tanenbaum-organizacao-estruturada-de-computadores-6a/Tanenbaum - Organização Estruturada de Computadores - 6a.pdf)

[[1 - Introdução]] [[2 - Organização de sistemas de computadores]] [[3 - nível lógico digital]]

Organização de sistemas de computadores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

somente operações LOAD/STORE devem referenciar a memória.
necessários muitos registradores, trabalhando em uma pipeline unica ou dividida em threads físicas e/ou logicas, onde cada registrador manipulado pode ser parte do processo.

#Memoria #cache #ram #paralelismo

Instruções

[[Conjunto de Instruções]] [[Ciclo de instrução – O retorno]] A CPU executa cada instrução em uma série de pequenas etapas. Em termos simples, as etapas são as seguintes:

Trazer a próxima instrução da memória até o registrador ele instrução.
Alterar o contador de programa para que aponte para a próxima instrução.
Determinar o tipo de instrução trazida.
Se a instrução usar uma palavra na memória, determinar onde essa palavra está.
Trazer a palavra para dentro de um registrador da CPU, se necessário.
Executar a instrução.
Voltar à etapa 1 para iniciar a execução da instrução seguinte.

Paralelismo

[[Paralelismo em nível de instrução]] [[Paralelismo em nível de dados]] [[Paralelismo em nível de thread (n vou terminar esse)]]

Paralelismo em nível de dados

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

DLP (data level paralelism)

→ SIMD (Single Instruction Multiple Data)

Arquiteturas Vetoriais
SIMD para multimídia (SPDO – Simultaneous Parallel Data Operation);
GPU (Graphical Processing Unit).

Arquitetura vetorial

coleta dados da memória, coloca em arquivos em registradores sequenciais e os trata com uma instrução apenas, retornando a memória após o tratamento.

A ideia dos programas vetoriais é manter a memória ocupada todo tempo.

VMIPS

trata-se do uso da MIPS (microprocessors without interlocekd pipeline stages) mas vetorial, utilizado em RISC normalmente
todas as operações são feitas em registradores, ou seja, tem a velocidade de memória mais absurda possível

ISA VMIPS

registradores vetoriais
- único vetor fixo de um registrador
unidades funcionais vetoriais
- cada unidade é pipelined
- uma operação iniciada por ciclo
unidade de carregamento/armazenamento vetorial
- carrega e armazena nas pipelines
conjunto de registradores escalares
- calculam os endereços para a load/store e promovem a entrada de dados na VMIPS

Tempo de execução

depende

Paralelismo em nível de instrução

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Visão geral

pipeline busca sobrepor operações da instrução de forma paralela, tornando cada parte do processador utilizável enquanto outra está em uso, montando assim um “dado duto”

![[/Untitled 9.png|Untitled 9.png]]

Os processadores usam uma pipeline pra sobrepor instruções. → ILP – Instruction Level Parallelism;

Existem 2 tipos de ILP, assistido por hardware e por software.

Em geral, tende-se a utilizar mais ILPs em pontos com loops, visto que a execução do próximo loop pode ser prevista de acordo com o atual, admitindo poucos erros.

Paralelismo em nível de thread (n vou terminar esse)

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

MMID → (Multiple Instruction Multiple Data);

Persistência

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

DMI - Direct Media Interface, o qual conecta diretamente a um I/O Chip PCIe (Peripheral Component Interconnect Express)

Responsabilidades do SO:

checar disponibilidade do IO device. Chamamos o estado de espera (enquanto STATUS == BUSY) como polling. Esse polling representa verificações constantes ao dispositivo de IO se ele está ou não disponível.

Quando a CPU está envolvida no processo de IO, chamamos isso de IO Programado ou PIO.

[!error] Error

Pivoteamento Parcial

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Pivoteamento parcial é uma estratégia para evitar erros de solução de sistemas cuja origem são pivôs muito pequenos ($x\times10^{-i>2}$) em módulo. Dado um sistema: $$Ax=b$$ a estratégia de pivoteamento parcial consiste em: Para $j=1,2,3 …,n-1$, na Etapa $j$ da eliminação de Gauss consideramos o pivô $a_{jj}$ e escolhemos a linha $i \gt j$ que satisfaz $|a_{ij}| = max_{k>j}|a_{ij}|$ e trocamos a linha $i$ com a linha $j$.

nota de otário (eu):

planejamento trabalho

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

5 semanas

1 semana

Fonte de dados Análise exploratória dos dados Pré-processamento dos dados

3 semanas

Escolha do modelo de recomendação Implementação do modelo Avaliação do modelo por métricas adequadas Elaboração de relatório

1 semana

Criação de uma interface simples Slide

entregas seriam toda quarta feira até o dia 6, tendo assim dia 13 e 20 para margem de erro.

Probabilidade Condicional

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

def: 2 eventos A e B, sendo P(B) > 0, definimos a probabilidade condicional de A dado B, P(A\B), como sendo: $$ P(A \backslash B) = \frac{P(A\cap B)}{P(B)}$$

Desta relação, obtemos a regra do produto da probabilidades: $$P(A\cap B)= P(A\backslash B)\ P(B)$$

basicamente, é a probabilidade de algo ocorrer baseado em outro algo que tem sua própria probabilidade

sintaxe: P(A \ M) -> lido como: probabilidade de A acontecer se M -> P de A se M;

Probabilidade e Estatística

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[bcc/4° Semestre/Probabilidade e Estatística/1 - Conceitos|1 - Conceitos]] [[3 - Probabilidades]] [[3 - só no caderno]] [[5 - Definições]] [[6 - Probabilidade Condicional]] [[6.1- Matriz de Confusão]] [[8 - Variáveis Aleatórias]]

Probabilidades

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Probabilidade é um numero real no intervalo de 0 a 1 que é utilizado para exprimir a chance de ocorrência de determinado evento.

consiste na teoria matemática usada para se estudar a incerteza proveniente dos fenômenos aleatórios.

grau de convicção: quantificado pelo valor da probabilidade.

Uma função $P(.)$ é denominada probabilidade se satisfaz as condições:

$i.$ $P(\Omega) = 1$ $ii.$ $0\leq P(A)\leq1, \forall A \subset \Omega$
$iii.$

Problemas NP Completos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

problemas-comuns

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Trataremos de 4 problemas padrão da prog. linear neste documento:

Problema da Mistura
Problema do Transporte
Problema do Transbordo
Problema da Designação

Problema da mistura

Entende-se como um problema de se misturar ingredientes ou materiais com um suposto custo associado e uma determinada quantidade (os quais se deseja otimizar). Cada um dos ingredientes possui uma quantia de componentes a qual se é necessário assegurar uma quantidade correta na mistura.

Prog Dinamica

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Programação dinâmica: subdividir um problema de otimização nos quais temos estratégias mais simples de chegar em solução ótima.

A estratégia fundamental é armazenar a solução para cada um desses subproblemas em vez de recalculá-la. Veremos como essa ideia pode transformar algs de tempo péssimo em um tempo ótimo.

Os algoritmos gulosos se aplicam a problemas de otimização. A ideia é fazer cada escolha de maneira ótima local, resultando em um algoritmo mais rápido do que aquele obtido na prog dinâmica.

Projeto e Analise de Algoritmos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[1 - Conceitos Básicos]] [[2 - Complexidade]] [[3 - Invariante de laço e Ordem de crescimento]] [[4 - Divisão e Conquista|4 - Divisão e Conquista]]

https://ia801902.us.archive.org/17/items/2008-book-the-algorithm-design-manual/2008_Book_TheAlgorithmDesignManual.pdf

Pseudo Instruções e Diretivas de Montagem

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

pseudo instrução

Pseudo instruções são comandos usados em asm que não correspondem diretamente a uma instrução de máquina mas que ajudam a simplificar o código e são transformadas em instruções de máquina.

Elas são reconhecidas pelo montador que as converte em uma ou mais instruções. EX:

alocação de memória;
atribuição de valores; e
manipulação de dados.

diretivas

servem apenas para o montador, elas não geram código executável.

end: marca o final do código fonte. segment: DB: declara um ou mais bytes de dados. Pode ser usado para definir variáveis de byte e inicializá-las com valores especificos. EQU: define uma constante com valor fixo. NOP: não faz nada, consome um ciclo de clock.

Recorrências

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

É uma equação ou inequação que descreve uma função em termos de seu valor em outros argumentos, normalmente menores. (explicitamente, recursão)

Uma recorrência é algorítmica se, para cada constante de limiar suficientemente grande $n_{0}> 0$, as seguintes props forem verdadeiras:

$\forall n < n_{0}, T(n) = \Theta(1)$ -$\forall n \geq n_{0}$ cada caminho de recursão termina em um caso base dentro de um numero finito de chamadas recursivas

Adotamos a seguinte convenção:

Refinamento dos Resultados

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Fase 1 -> [[5 - Solução de equações não lineares por métodos numéricos]]

Refinamento de zeros de funções através de métodos iterativos

Métodos

um métodos iterativo é a construção de uma sequência de valor $x_0, x_1, x_2,…, x_{x-1}$ tais que:
$(i)$ para obter $x_{k-1}$ podemos utilizar $x_0, x_1, …, x_k$. Ou seja, utilizar os elementos anteriores da sequência
$(ii)$ $\lim_{n->\inf} x_n = \xi$ (zero da função)

Critério de parada e precisão

Momento em que pararemos a sequência, ou seja, o quão próximo estaremos do zero função. Desta forma, temos 2 definições:

Regressão Linear

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

$x_{1}, x_{2},\dots,x_{n}$: variáveis independentes $y$: variável dependente $y = \alpha_{1}x_{1}+\alpha_{2}x_{2} + \dots + \alpha_{n}x_{n}$

Por exemplo, obteoms y variável dependente e x variável independente:

x	$x_1$	..
y	$y_{1}$	…
$y = a+bx$

Representação numérica e análise de erros

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1.1 Conversão do sistema binário para decimal

Dado um número natural $\beta$, um numero $x$ é escrito na base $\beta$ se $x = a_{n}\beta^n + a_{n-1} \beta^{n-1}+ … + a_{0} \beta^{0}$
- Usamos então a notação $x = (a_{n}a_{n-1}…a_{1}a_{0})_\beta$(polinômio avaliado em $\beta$).
Na base 2, se $x = (d_{k}d_{k-1}…d_{1}d_{0}){2}$, então $x =d{k}2^{k}+d_{k-1}2^{k-1} +…+ d_{1}2^{1} + d_{0}2^{0}$ .
Podemos simplificar a conversão de binário para decimal, colocando a “base” em evidência (no caso, 2).
Exemplo: $x = 1\cdot2^{4} + 0\cdot2^{3} + 1\cdot2^{2}+1\cdot2^{1}+1\cdot2^{0}$ -> $x = 2\cdot(2\cdot(2\cdot(1\cdot2^{1}+0)+1)+1)+1$
- De 15 para 8 operações necessárias
- $a_{4}$: primeiro dígito (1 no exemplo)
- $a_{3} = a_{4} \times 2 + 0 = 2$
- $a_{2} = a_{3} \times 2 + 1 = 5$
- $a_{1} = a_{2} \times 2 + 1 = 11$
- $a_{0} = a_{1} \times 2 + 1 = 23$

Algoritmo:

$x = (d_{k}d_{k-1}…d_{1}d_{0}){2}$, $d{k} \in [0,1]$ $A_{k} = d_{k}$ $A_{i} = 2 \times A_{i+1} + d_{i}$ para $i = k-1, …, 0$ $A_{0}$: número $x$ na base 10

RISC X CISC

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Cisc

Grandes conjuntos de instruções.
Mais modos de endereçamento.
Implementações de hardware de instruções de high level language

![[/Untitled 8.png|Untitled 8.png]]

Chamadas de procedimento

Muito demorada.
Depende do número de parâmetros passados.
Depende do nível de aninhamento.
Maioria dos programas não faz muitas chamadas seguidas por muitos retornos.
Maioria das variáveis é local.
(Compare com localidade de referência)

Arquivo de registradores grande

Solução de software:
- Requer que compilador reserve registradores.
- Aloca com base nas variáveis mais usadas em determinado momento.

Janela de Registradores

Intervalo limitado de profundidade de chamada.
Usam múltiplos conjuntos pequenos de registradores.

Operação de buffer circular

Quando uma chamada é feita, um ponteiro de janela atual é movido para mostrar a janela de registrador atualmente ativa. Se todas as janelas estiverem em uso, uma interrupção é gerada.

Sequência (ou cadeia) de Sturm + newton para polinomios

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Considere um polinômio $P_{n}(x)$ de grau $n$. Defina a seguinte sequência de polinômios: $g_{0}(x) = P_{n}(x)$ $g_{1}(x) = P’{n}(x)$ e em geral, definimos o termo $g_k(x)$ como sendo resto da divisão $-\frac{g{k-2}(x)}{g_{k-1}(x)}$ I.e: $g_0/g_1$ = $q_2$, o resto da divisão $r_2$ = $-g_2$, isso de k = 0 até n, só parando quando $g_k$ for um uma constante.

A sequencia $g_{0}(x), g_{1}(x),.., g_{k}(x), …$ é chamada de sequência de Sturm.

Simulação de Linguagem Assembly x86 para 8086

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

1- Familia x86

Familia de processadores da intel. É importante ver o asm especificamente nessses modelos. Baseada na arquitetura de Von Neumann, com uma [[CPU]] e uma [[Memoria Interna]]/Principal. Baseado, essencialmente em CISC. Vide [[RISC X CISC]];

Registradores

AX - Acumulador (Usado em operações aritméticas)
CX - Contador (Usado em loops)
DX - Registrador de Dados (Usado em I/O, multiplicações e divisões)
BX - Base (usado para apontar referências no segmento de dados).
SP - Stack Pointer (pilha)
BP - Apontador da base do frame
SI - Indice da fonte de dados a copiar (SOURCE INDEX)
DI - Indice do destino de dados.

são dividos em 6 segmentos

Sistema operacional

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[[SO]]

Sistemas Lineares

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Operações elementares como operações matriciais

Matriz elementar de permutação de linhas
- A matriz $P_{i,j}$ que troca as linhas i e j de lugar na matriz identidade $I_{n}= (\delta_{ij})$ é chamada e matriz de permutação nas linhas i e j e, quando multiplicada por uma matriz A à esquerda, ela permuta as linhas i e j de A.
- Obs: $P_{i,j}$ é inversível e $P^{-1} = P_{ij}$
Matriz elementar que multiplica linhas por um numero $\alpha \neq 0$

SO

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Criado para facilitar o uso do sistema computacional

Serviços de um SO

Permite a criação de programas com abstraction high level, a unificação de programas e acesso a dispositivos E/S, para os arquivos, ao sistema e detecta erros.

Batch (lotes), único programa e MultiProgramação
Trabalha com filas de prioridade para execução de tarefas, as quais quanto mais paralelizadas, mais velozes.
Swapping, SO cria memória virtual na memória externa para utilizar como uma memória principal em casos de processos que estão na fila de longo prazo

Particionamento

Aglutinação: juntar buracos adjacentes em um grande buraco.
Compactação: de vez em quando, percorre a memória e move todos os buracos para um bloco
livre (desfragmentação de disco).

só no caderno

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Solução de equações não lineares por métodos numéricos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

vamos ver métodos numéricos p/ resolver equações do tipo $f(x) = 0$
onde $f:[a,b]$ reais é uma continua derivável em (a,b)
$f$ tem derivadas de todas as ordem de $(a,b)$

Um numero real (ou complexo) $\xi$ é um zero da função $f(x)$ ou uma raiz da equação $f(x) = 0$, ou ainda, uma solução de $f(x) = 0$, se $f(\xi) = 0$

estamos interessados somente em raízes reais. Deixaremos o caso complexo de fora.

Interpretação Gráfica

ex. no caderno…

solucao-grafica

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Solução Gráfica com 2 variáveis

Maximizar $f(x_1, x_2) = x_1 + 2x_2$ sujeito a: $x_1 + x_2 \leq 4$ $x_1 \leq 2$ $x_2 \leq 3$ $x_1, x_2 \geq 0$

Para resolver o problema graficamente, primerio precisamos representar a região factível no plano. A região deste problema é: $S = {(x_1, x_2) | x_1 + x_2 \leq 4, x_1 \leq 2, x_2 \leq 3, x_1, x_2 \geq 0}$

A partir da representação, representamos a equação da função objetivo (já que é uma reta) como f(x_1, x_2) = k, onde k é uma constante. Assim, temos: $x_1 + 2x_2 = k$

Teste do Qui-Quadrado

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Observado	1
ESperado	1.1
$\sum_{k=1}^{n}\limits\frac{(O_{j}-E_{j})^2}{E_{j}}$
$X²$
gl = k - 1 (grau de liberade = numero de células - 1)

Variáveis Aleatórias

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Distribuição de probabilidade

é um modelo probabilístico que relaciona os valores de uma variável à probabilidade daquele valor na população. Iremos relacionar valores que ela pode assumir aos eventos .

Definição

uma variável aleatória X é uma variável numérica cujo valor é um resultado de um fenômeno aleatório. Tal variável pode ser discreta ou contínua.

Distribuições discretas

modelos relacionados às variáveis aleatórias discretas. Os valores formam um conjunto discreto.

Variáveis Aleatórias Contínuas

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Modelo uniforme

Def: Uma variável aleatória X tem distribuição Uniforme no intervalo $[a,b]$ se sua função densidade de probabilidade for dada por: $$ f(x) \begin{cases} \frac{1}{b-a} & se & a \leq x\leq b \ \ \ 0, & se & x<a \ ou \ x>b \end{cases} $$ Notação: $X \eqcirc u(a,b)$ média: $E(X) = \frac{b+a}{2}$ variância: $V(X) = \frac{(b-a)²}{12}$

$f(x) \geq0$
$\int^{\infty}_{-\infty}\limits{f(x)dx} = 1$
$f(x) = P(X\leq x)$
- disclaimer, toda variável contínua $P(X = x) = 0$
função de distribuição acumulada = $\int^{x}_{-x}\limits{f(x)dx}$

Exercício

Um ônibus chega dez minutos em um ponto de parada. Assume-me que o tempo de espera para 1 indivíduo é uma v.a com dist. contínua. a) Qual a P de que o indivíduo espere mais que 10m? $\int^{10}_{7}\limits{\frac{1}{10}}dx$ = $\frac{3}{10}$

b) qual a $P(|x-5|\leq2)$? = 0.4

. OpenMP

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[!tip] Nao cai na prova

API portável para threads em sistemas multiprocessadores de memória compartilhada.

Padroniza paralelismo em grão fino (laços). Paralelizar parcialmente seções do código que podem ser intensos ao processamento.

Usando em C

main () {
 #pragma omp parallel for \
 shared(A)private(i)
 for (i = 1; i <= 12; i++) {
 [...]
 }
}

neste exemplo

A (vetor) é compartilhado entre as $i$ threads geradas
i (iterador) é privado entre as threads, ou seja, cada valor de $i$ representa uma thread

Para criar novas threads, o usuário define uma região paralela:

. threads

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

[!tip] Nao cai na prova

São processos que executam sem a carga de gerenciamento normal.

Seu uso permite a construção de programas paralelos, mesmo usando apenas uma única máquina (multithreading).

Usando pthread (padrão posix)

pthread_attr_t atrib;
pthread_t thread;

pthread_attr_init(atrib, PTHREAD_SCOPE_SYSTEM); // alterando o escalonamento da thread.

pthread_create(&ident, &atrib, (void*)start_func, arg);

pthread_exit(ident, ptr_valor); // sai da thread 

pthread_join(ident, ptr_valor); // espera o termino da thread

aula 9 bison asdrc

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Bison (parser generator)

Preambulo: declaração dos tokens, artefatos, ordem de precedência e etc.

%{
 #include <stdio.h>


%}

Gramática (LLR):
funções: seção de funções auxiliares

Compilação

O código Bison deve ser transformado em código C, via comando:

bison -d -v parser.y

Logo em seguida deve ser compilado via g++

gcc parser.tab.c -lfl

Integração com flex

parser.tab.c:
parser.tab.h: podemos incluir no flex
parser.output: descrição da gramática gerada

%{
#include "parser.tab.h"
%}

o arquivo flex não terá mais uma função auxiliar main, ou seja, o bison terá que tê-la.

Barramentos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Dedicado: uso de linhas distintas para endereço, dados e etc..

Multiplexado: endereço e dados tudo junto ai mesmo e fé pra achar

Linha de controle, dados e endereço, no geral

Conceitos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Lei de moore

Até 2014, todo ano se dobrava a quantidade de transistores num processador, o numero baixou para cerca de 18 meses e continua diminuindo

Ciclo de instrução

Calcula endereço de uma nova instrução → busca a instrução → decodifica uma instrução → calcula endereço dos operandos → busca dos operandos → operação → calculo do operando ao final → armazenamento

Interrupções

o barramento de controle recebe uma interrupção, que para a execução da instrução atual no próximo clock, salvando seu contexto para uso posterior ao fim da interrupção ou apenas buscando a próxima instrução

exemplos

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

barbeiro dorminhoco com troca de mensagens

problema do barbeiro visto em SO, mas com canais

solucao porca (nossa) chan bar_in(int), cli_in(int), cli_out(int), bar_out(int);

process Barber {
 int receba = 0;
 while (receba != EOS) {
 receive bar_in(receba);
 send cli_in(receba)
 corta()
 send bar_out(receba)
 receive cli_out(receba)
 }
}

process Clients \[i=1 to N\] {
 while(true) {
 int liberado, acabou;
 send bar_in(i);
 receive cli_in(liberado);
 if (liberado != i)
 send cli_in(liberado);
 receive bar_out(acabou);
 send cli_out(acabou);
 }
}

solução Aleardo

flex

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

aula de flex

Padrões de expressões regulares

POSIX é o padrão, mas o que mais está sendo utilizado é PCRE.

Literais -> example
Conjuntos [] -> [a-zA-Z] // Na tabela ASCII, existem outros caracteres entre Z e a (como [, , ], ^,_, `)
Grupos () -> (abc)
Ancoras ^ $ -> ^example$
União | -> (let|const)
Fechamento * (0 ou +) + (positivo) {valor arbitrário} -> (ab)*[c-z]+[[:digit:]] {1, 3}
Expansão {NAME} -> a{NAME}b (sendo NAME um valor definido pelo usuário)
Curinga . -> .
Escape \ -> \.\+\(

Flex

char* yytext
- string contendo o valor do token atual
int yylen
- tamanho da string do token atual
FILE* yyin
- contem o arquivo de leitura. Por padrao, stdin (console).
void yyrestart(FILE* new_file)
- injeta um novo arquivo dentro de yyin.
FILE* yyout
- Contem o arquivo que recebera a saide do programa (padrao stdout).
int yylineno
- Numero da linha atual (precisa de %option yylineno) no preambulo.

intro+cores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Ementa

Dispositivos e sistemas graficos (matriciais e vetoriais)
Transformacoes geometricas no plano e no espaço
Rasterização de primitivas gráficas
Coordenadas homogêneas
Composições de transformações
Técnicas para preenchimento de polígonos
Técnicas de recorte
Projeções paralelas e cônicas
Aplicações

Definição - “Matemática e arte”

Segundo a ISO/IEC de 1998 é um conjunto de ferramentas e técnicas com normas e procedimentos usados para converter dados de ou para um dispositivo gráfico.

Memórias

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Definição

CARACTERISTICAS
Localização	Na CPU	Interna ao circuito integrado	Externa ao circuito integrado
Capacidade de armazenamento	Tamanho de uma palavra	Numero de Palavras
Unidade de transferência	Palavra (tamanho do barramento)	Bloco (muitas palavras)
Método de acesso	Sequencial	Direto	Aleatório	Associativo
Desempenho	Tempo de acesso	Tempo de ciclo	Taxa de transferência
Tipo físico	Semicondutor	Magnético	Óptico	Magneto-óptico
Detalhes físicos	Volátil/não volátil	Volátil/não volátil

Métodos de acesso

Sequencial

monitores

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Monitores

É um TAD utilizado para sincronismo, exclusão mutua e etc. Um monitor exporta $n$ funções através de requisições diretamente à um processo, ou seja, somente um processo é capaz de acessar o monitor por vez.

Sintaxe:

monitor mname {
 // Declaração de variáveis permanentes
 // comandos de inicialização
 // procedimentos do monitor
};

Apenas os nomes e args dos procedimentos são visíveis externamente.
Comandos de inicialização dos procedimentos não podem acessar variáveis externas ao monitor.
Variáveis permanentes são inicializadas antes de executar a primeira chamada ao monitor.

Os procedimentos do monitor são chamadas assim:

notas

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

HPC em Sistemas Paralelos e Distribuídos

Como se pode introduzir computação de alto desempenho (HPC): - Uso de supercomputadores - Clusters de computadores - Uso de grids - Uso de processadores paralelos massivos (multicores e GPUs) híbridos

Cada um dos sistemas anteriores se diferenciam por terem arquiteturas diferentes. Cada qual apresenta recursos de hardware e desempenho distintos.

Possiveis mitigações para o gargalo de Von Neumann: - Uso de cache - Uso de pipelines - Uso de arquiteturas paralelas

opengl

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Começaremos com OpenGL (Open Graphics Library). A interface entre o software e o hardware gráfico é feita através de procedimentos disponíveis pela API.

Opengl é um pacote de um sistema gráfico e usa rotinas de baixo nivel, como:

<GL/freeglut.h>
glutMainLoop()

Carrega comandos no buffer de comandos OpenGL, ao inves da ordem imperativa.

Definicoes:

glVertex3f(10.0, 8.0, 5.0);
- gl: biblioteca
- vertex: nome da funcao
- 3: quantidade de variaveis (ou 2 -> 2d)
- f: tipo (float)
glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT | GL_DEPTH_BUFFER_BIT);

trabalho

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Trabalho

Renderizar em opengl a Central de laboratorio. 27/11

Cache

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Memoria mais rapida existente, usa o tipo fisico SRAM e metodo de acesso associativo.

Localizacao

Entre a CPU e a memoria principal, separado em L1, L2 e L3

![[/Untitled 13.png|Untitled 13.png]]

Operacao

CPU → solicita conteudo → verifica na cache (se tiver retorna) → (se nao) avanca para principal (por blocos) e o tras por completo a cache → de novo para a CPU

![[/Untitled 1 6.png|Untitled 1 6.png]]

Memoria Interna

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000


RAM	Volatil	Acesso aleatorio
ROM	Nao Volatil	Read-only
PROM	Nao Volatil	Read-only (programavel uma vez
EPROM	Nao Volatil	Read-only (programavel e apagavel
EEPROM	Nao Volatil	Read-only (apagavel eletricamente
Flash	Nao Volatil

Dynamic Random Access Memory (DRAM)

Precisa de renovacao energetica
so funciona ligada / volatil
Memoria Principal

Static Random Access Memory (SRAM)

Nao perde a carga e eh mais rapida
Mais caro
cache

Read-Only Memory (ROM)

Armazenamento permanente;

About

Sun, 23 Mar 2025 11:53:09 -0300

CodingPedia é um repositório colaborativo que reúne materiais gratuitos sobre programação, com o objetivo de ajudar desenvolvedores de todos os níveis a aprimorar suas habilidades. Este projeto faz parte da comunidade Coding Ferpa e visa compartilhar conhecimento, promover a inclusão digital e fomentar a inovação na área de tecnologia.

HowTo

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Contribuir com este projeto é simples e muito bem-vindo! Siga o passo a passo abaixo para começar.

1. Faça um Fork do Repositório

Acesse o repositório principal no GitHub e clique em Fork no canto superior direito para criar uma cópia em sua conta. Se precisar de ajuda com esse processo, confira o guia oficial do GitHub sobre forks.

RodandoLocalmente

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Rodando o Projeto Localmente

Se você quer visualizar suas alterações antes de enviar uma contribuição, pode rodar o projeto localmente com apenas um comando.

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que você tem o Hugo instalado em sua máquina. Você pode verificar com:

Codingpedia

.3. TCP

Visao Geral link

Estrutura do Header link

MSS (Maximum Segment Size) e numeração de segmentos link

.2. Protocolos Dutados

Problemas com stop e wait link

Desempenho do RDT 3.0 link

.1 Reliable Data Transfer

Reliable Data Transfer link

. Camada-de-Transporte

Multiplexação link

. Gramatica

Gramatica link

producao link

. header

BIBLIOGRAFIA link

. Header

. Header

Bibliografia link

. Tipos de Gramaticas

0. Gramatica Irrestrita link

1. Gramática Sensível ao Contexto (Tipo 1) link

.Introducao

Conceitos Basicos link

.

.

. Arquitetura-de-um-Gerenciador

i. Linguagens link

j. Arquitetura de um sgbd link

. Atrasos-e-Protocolos

Atrasos e Protocolos link

Atrasos/Delays link

Processamento (d_proc) link

Fila (d_queue) link

. Auth

. Automato-finito-nao-deterministico

Um Automato Finito Nao-deterministico N eh uma tupla: $$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$ link

. Automatos-finitos-deterministicos

$$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$ link

Iteracoes do Automato Finito Deterministico link

Representacoes do automato finito link

. Backbones-IXs-e-ISPs

Sistemas Autônomos link

. Camada de Rede

. Camada-de-Protocolos

. Camadas-de-aplicacao

Conceitos Fundamentais link

Protocolo link

. Comutacao-de-pacotes

Comutacao de Pacotes link

. Conceitos-Basicos

1. Definicoes link

2. Conceitos Iniciais link

. Desenvolvimento-agil

Desenvolimento Agil x Dirigido a planos link

Desenvolimento Agil link

. Espacos-de-Memoria

Address space link

. Evolução-de-Software

. Expressoes-Regulares

. Gerencia-de-Projeto

Gerência de Projeto de Software link

Importância link

Desafios link

Os 4 P’s da Gerência link

. header

Aulas link

Bibliografia link

. Header

bibliografia link

. Header

. Interface-do-usuario

Regras de Ouro link

Projeto iterativo link

Analise link

Projeto link

. Introducao

Introducao link

a. SGBD link

Visao Geral

Estrutura do Header

MSS (Maximum Segment Size) e numeração de segmentos

Problemas com stop e wait

Desempenho do RDT 3.0

Reliable Data Transfer

Multiplexação

Gramatica

producao

BIBLIOGRAFIA

Bibliografia

0. Gramatica Irrestrita

1. Gramática Sensível ao Contexto (Tipo 1)

Conceitos Basicos

i. Linguagens

j. Arquitetura de um sgbd

Atrasos e Protocolos

Atrasos/Delays

Processamento (d_proc)

Fila (d_queue)

Um Automato Finito Nao-deterministico N eh uma tupla: $$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$

$$M = (Q, \Sigma, \delta, q_{0}, F)$$

Iteracoes do Automato Finito Deterministico

Representacoes do automato finito

Sistemas Autônomos

Conceitos Fundamentais

Protocolo

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Desenvolimento Agil x Dirigido a planos

Desenvolimento Agil

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Gerência de Projeto de Software

Importância

Desafios

Os 4 P’s da Gerência

Aulas

Bibliografia

bibliografia

Regras de Ouro

Projeto iterativo

Analise

Projeto

Introducao

a. SGBD

b. historia

c. dificuldades das aplica coes

d. aplicações

e. Niveis de abstração

Conceitos Fundamentais

3.0 Escalonamento

3.1 Metricas de escalonamento

Contexto de desenvolvimento dos modelos

Unified Modeling Language

SGDB’s Relacionais

Modelo Relacional

Modelos Estruturais

1. Arquitetura em Camadas

Rede local(LAN) - rede previa ao primeiro hop.

9.1 Introdução à Segmentação

Sistemas Distribuidos

API do FS

DML

Swapping

Hipóteses Iniciais

Process API

The Fork() Call

Introdução

1. O Problema do Controle de Acesso

Elementos centrais:

Cache Management

tabelas de paginas (lineares) sao enormes

solucao simples: aumentar cada pagina

Métricas de Avaliação

Exemplo

Encaminhamento de Datagramas

Indireto

Device driver

Interface do Driver