A survey was conducted to determine the number of people who dislike different kinds of vegetables. The most disliked vegetable was leek, with 3 people expressing their dislike. Tomatoes and green peppers were each disliked by 2 people. Only 1 person disliked eggplants, making it the least disliked vegetable according to the survey results.
A survey was conducted to determine the number of people who dislike different kinds of vegetables. The most disliked vegetable was leek, with 3 people expressing their dislike. Tomatoes and green peppers were each disliked by 2 people. Only 1 person disliked eggplants, making it the least disliked vegetable according to the survey results.
Partilhar a riqueza educação moral religião católicaAndré Santos
O documento discute a riqueza e a importância de compartilhá-la com os mais necessitados. Ele define riqueza e explica que é um conceito relativo. Também destaca a fome que muitas crianças enfrentam e como o desperdício de comida poderia ajudá-las. Enfatiza a mensagem bíblica de amar ao próximo através de ações concretas como a partilha.
O documento descreve um projeto para ensinar o Teorema de Pitágoras para alunos do 9o ano por meio de atividades práticas em pequenos grupos ao longo de duas aulas. A primeira aula visa deduzir a fórmula do Teorema analisando figuras geométricas. A segunda aula usa software para resolver problemas contextualizados e explorar relações com triângulos e quadrados semelhantes.
El documento describe la evolución de la web de la versión 1.0 a la 2.0. La web 1.0 fue creada en 1989 por Tim Berners-Lee y permitió compartir documentos a través de HTML, HTTP y URLs. La web 2.0, acuñada en 2004, se basa en servicios y aplicaciones que fomentan la colaboración y el intercambio de información entre usuarios, como blogs y redes sociales.
Este documento descreve um projeto de aprendizagem sobre modelagem matemática e funções lineares. O projeto visa mostrar como a matemática está presente no nosso cotidiano através do uso de celulares. Os alunos irão pesquisar preços de ligações de duas operadoras e construir gráficos comparativos usando o software Winplot. Ao analisar os gráficos, os alunos poderão identificar qual operadora oferece o melhor custo-benefício com base no tempo de ligação.
O documento descreve uma pesquisa sobre a efetividade do ensino de línguas estrangeiras, especificamente espanhol, no curso de Línguas Estrangeiras Aplicadas às Negociações Internacionais da Universidade Estadual de Santa Cruz. A pesquisa irá avaliar se o ensino de línguas estrangeiras prepara adequadamente os alunos para atuarem como negociadores internacionais considerando seu domínio da língua e conhecimentos socioculturais.
Este documento contém informações sobre computadores e suas aplicações. A primeira ficha descreve três áreas de aplicação das TIC: informática, burótica e telemática. A segunda ficha distingue burótica de robótica e explica o que é teletrabalho. A terceira ficha distingue hardware e software e descreve componentes de um computador.
Comercio internacional unip - aulas 6 e 7Leo Costa
O documento discute os conceitos e estágios da internacionalização de empresas, incluindo a exportação, subsidiárias de vendas no exterior e produção no exterior. Também aborda os termos comerciais Incoterms que regulamentam a distribuição de custos e riscos em transações internacionais.
Este documento discute questões éticas na pesquisa em Linguística Aplicada. Aborda a definição de termos como ética e valores, os paradigmas de pesquisa positivista e qualitativo, e como os códigos de conduta se aplicam a ambos. Também examina questões éticas na pesquisa qualitativa educacional e na teoria crítica, além das dificuldades na formação ética de pesquisadores e questões em aberto sobre plágio e interpretação de dados.
The document discusses concurrency and synchronization in distributed computing. It provides an overview of Petr Kuznetsov's research at Telecom ParisTech, which includes algorithms and models for distributed systems. Some key points discussed are:
- Concurrency is important due to multi-core processors and distributed systems being everywhere. However, synchronization between concurrent processes introduces challenges.
- Common synchronization problems include mutual exclusion, readers-writers problems, and producer-consumer problems. Tools for synchronization include semaphores, transactional memory, and non-blocking algorithms.
- Characterizing distributed computing models and determining what problems can be solved in a given model is an important area of research, with implications for distributed system design.
The document discusses weakly supervised learning from video and images using convolutional neural networks. It describes using scripts as weak supervision for learning actions from movies without explicit labeling. Methods are presented for jointly learning actors and actions from scripts, and for action learning with ordering constraints. The use of CNNs for object and action recognition in images is also summarized, including work on training CNNs using only image-level labels without bounding boxes.
This document discusses common C++ bugs and tools to find them. It describes various types of memory access bugs like buffer overflows on the stack, heap, and globals that can lead to crashes or security vulnerabilities. Threading bugs like data races, deadlocks, and race conditions on object destruction are also covered. Other undefined behaviors like initialization order issues, lack of sequence points, and integer overflows are explained. The document provides examples of each type of bug and emphasizes that undefined behavior does not guarantee a predictable result. It concludes with a quiz to find bugs in a code sample and links to additional reading materials.
AddressSanitizer, ThreadSanitizer, and MemorySanitizer are compiler-based tools that detect bugs like buffer overflows, data races, and uninitialized memory reads in C/C++ programs. AddressSanitizer instruments loads and stores to detect out-of-bounds memory accesses. ThreadSanitizer intercepts synchronization calls to detect data races between threads. MemorySanitizer tracks initialized and uninitialized memory using shadow memory to find uses of uninitialized values. The tools have found thousands of bugs with low overhead. Future work includes supporting more platforms and languages and detecting additional bug classes.
This document discusses common C++ bugs and tools to find them. It describes various types of memory access bugs like buffer overflows on the stack, heap, and globals that can lead to crashes or security vulnerabilities. Threading bugs like data races, deadlocks, and race conditions on object destruction are also covered. Other undefined behaviors like initialization order issues, lack of sequence points, and integer overflows are explained. The document provides examples of each type of bug and quizzes the reader to find bugs in a code sample. It recommends resources for further reading on debugging techniques and thread sanitizers that can detect races and data races.
This document provides examples and snippets of code for MapReduce, Pig, Hive, Spark, Shark, and Disco frameworks. It also includes two sections of references for related papers and Disco documentation. The examples demonstrate basic MapReduce jobs with drivers, mappers, and reducers in Java, Pig and Hive queries, Spark and Shark table operations, and a Disco MapReduce job.
14. m-câåäåíèÿ
• A ≤m B , åñëè ñóùåñòâóåò âñþäó îïðåäåëåííàÿ âû÷èñëèìàÿ
ôóíêöèÿ f , ÷òî ∀x, x ∈ A ⇐⇒ f (x) ∈ B .
• A≤m B , B ðàçðåøèìî =⇒ A ðàçðåøèìî
• A≤m B , B ïåðå÷èñëèìî =⇒ A ïåðå÷èñëèìî
• A≤m B ⇐⇒ N A ≤m N B
,
• A≤m B B ∈ Σk =⇒ A ∈ Σk
• y ∈ B ⇐⇒ ∃x1 ∀x2 ∃x3 . . . P(x1 , . . . , xk , y )
• y ∈ A ⇐⇒ ∃x1 ∀x2 ∃x3 . . . P(x1 , . . . , xk , f (y ))
,
• A≤m B B ∈ Πk =⇒ A ∈ Πk
• Ω íàáîð ìíîæåñòâ. A ∈ Ω íàçûâàåòñÿ m-ïîëíûì, åñëè
∀B ∈ Ω, B≤m A.
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15. Óíèâåðñàëüíûå ìíîæåñòâà â
àðèôìåòè÷åñêîé èåðàðõèè
• Óíèâåðñàëüíîå ïåðå÷èñëèìîå ìíîæåñòâî:
U = {(n, x) | n (x) îñòàíàâëèâàåòñÿ}
• A ïåðå÷èñëèìîå ìíîæåñòâî, A ïåðå÷èñëÿþùèé
àëãîðèòì, òî A = {x | ( A, x) ∈ U}
• Óíèâåðñàëüíîå ìíîæåñòâî â Π1 : U = {(n, x) | (n, x) ∈ U}.
/
• Ïî èíäóêöèè ïîêàæåì, ÷òî óíèâåðñàëüíîå ìíîæåñòâî åñòü
â Σk , Π k
• Ïóñòü A ∈ Σk+1, òîãäà x ∈ A ⇐⇒ ∃yP(x, y ), ãäå P ∈ Πk ,
ïóñòü U óíèâåðñàëüíîå ìíîæåñòâî â Πk , òîãäà
P = U(nP , x, y ).
• x ∈ A ⇐⇒ ∃yU(nP , x, y )
• ∃yU(n, x, y ) óíèâåðñàëüíîå ìíîæåñòâî â Σk+1.
• Äîïîëíåíèå óíèâåðñàëüíîãî â Σk óíèâåðñàëüíîå â Πk .
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