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Weitz / HAW Hamburg

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A Demonstration of the Hobby Algorithm
Interpolation durch natürliche kubische Splines
Der Hobby-Algorithmus für “schöne” Kurven

Mathematik (SoSe 2014 und WiSe 2014/2015)

Wozu braucht man eigentlich die Mathematik?
Organisatorisches (zur Mathe-Vorlesung, SoSe 2014)
Die natürlichen Zahlen
Die zwei Grundrechenarten
Distributivität
Buchstaben (Fachsprache der Mathematik)
Die Zahl Null
Gleichheit
Die ganzen Zahlen
Subtraktion
Multiplikation von ganzen Zahlen
Die Anordnung der reellen Zahlen
Die rationalen Zahlen
Division
Die rationalen Zahlen auf der Zahlengeraden
Potenzen und Logarithmen
Dezimalbrüche
Irrationale Zahlen: “Zahlen”, die keine Brüche sind
Die Quadratwurzel aus zwei ist keine rationale Zahl
Die reellen Zahlen
Approximation bestimmter reeller Größen / babylonisches Wurzelziehen
Rechnen mit reellen Zahlen
Wurzeln und rationale Exponenten
Irrationale Exponenten
Beliebige Logarithmen
Ist Pi normal?
Intuitionismus
Der Begriff der Menge
Gleichheit von Mengen
Teilmengen
Vereinigung und Durchschnitt von Mengen
Mengentheoretische Differenz
Die Potenzmenge
Mächtigkeit der Potenzmenge
Erste Einführung in das Computeralgebrasystem Maple
Mengenlehre in Maple
Die Menge der natürlichen Zahlen und die Menge der ganzen Zahlen
Beschreibende Mengenschreibweise
Anwendung der beschreibenden Mengenschreibweise auf die Mengenoperatoren
Eine Variation der beschreibenden Mengenschreibweise
Weitere Varianten der beschreibenden Mengenschreibweise
Etwas Aussagenlogik
Implikationen (Logik) und das Quiz mit den Spielkarten
Umkehrung von Implikationen (Kontraposition)
Etwas Prädikatenlogik (Teil 1 von 2)
Etwas Prädikatenlogik (Teil 2 von 2)
Intervalle (Teil 1 von 3)
Intervalle (Teil 2 von 3)
Intervalle (Teil 3 von 3)
Betrag und Gaußklammern
Relationen, Motivation
Geordnete Paare und kartesisches Produkt (Mengenprodukt)
Kartesisches Produkt (Mengenprodukt) in Maple
Tupel, kartesische Produkte von mehr als zwei Mengen
Relationen, Definition
Relationen, Beispiele
Reflexivität von Relationen
Reflexivität von Relationen, Beispiele
Die Umkehrrelation
Symmetrie von Relationen
Komposition von Relationen (Teil 1 von 2)
Komposition von Relationen (Teil 2 von 2)
Transitivität von Relationen
Äquivalenzrelationen (Teil 1 von 2)
Beispiele für reflexiv, symmetrisch, transitiv (Teil 1 von 2)
Beispiele für reflexiv, symmetrisch, transitiv (Teil 2 von 2)
Äquivalenzrelationen (Teil 2 von 2)
Äquivalenzklassen und Faktormengen bzw. Quotientenmengen
Äquivalenzklassen und Faktormengen bzw. Quotientenmengen, Beispiele
Eine wichtige Äquivalenzrelation
Noch ein Beispiel
Relationen in Maple
Funktionen
Definitionsbereich
Zielbereich einer Funktion und Funktionsschreibweise
Injektivität / injektive Funktionen
Wertebereich und Surjektivität
Bijektionen zwischen endlichen Mengen
Komposition von Funktionen (Teil 1 von 2)
Komposition von Funktionen (Teil 2 von 2)
Komposition von Funktionen in Maple
Umkehrfunktion
Bild und Urbild
Größenvergleich von unendlichen Mengen
Hilberts Hotel (unendliche Mengen)
Größenvergleich von Intervallen
Cantors erstes Diagonalargument – die Menge der rationalen Zahlen ist abzählbar
Cantors zweites Diagonalargument – die Menge der reellen Zahlen ist nicht abzählbar
Der Satz von Cantor
Das Summenzeichen
Das Summenzeichen – Rechentechniken
Das Produktzeichen
Die Gaußsche Summenformel
Die geometrische Summenformel
Die Fakultät
Endliche Summen in Maple
Das Inklusions-Exklusions-Prinzip
Die Produktregel
Permutationen (Kombinatorik)
Kombinationen und Binomialkoeffizienten (Kombinatorik)
Kombinationen mit Wiederholungen (Kombinatorik)
Binomialkoeffizienten und das Pascalsche Dreieck
Variationen (Kombinatorik)
Berühmte Probleme der Zahlentheorie
Division mit Rest
Teilbarkeit
Rechenregeln zur Teilbarkeit
Kommensurabilität – der euklidische Algorithmus grafisch
Der euklidische Algorithmus
Der erweiterte euklidische Algorithmus
Warum Hippasos ertränkt wurde (irrationale Zahlen / goldener Schnitt)
Primzahlen
Der Fundamentalsatz der Arithmetik
Primzahlen in Maple
Der Satz von Euklid: Es gibt unendlich viele Primzahlen
Das Sieb des Eratosthenes und die Ulam-Spirale
Modulare Arithmetik
Kongruenzklassen (modulare Arithmetik)
Rechnen mit Kongruenzklassen (modulare Arithmetik)
Rechnen mit Kongruenzklassen (modulare Arithmetik) – Beispiel
‘Probleme’ beim Rechnen in Restklassenringen (Teil 1 von 2)
‘Probleme’ beim Rechnen in Restklassenringen (Teil 2 von 2)
Zwei Anwendungen der modularen Arithmetik: Kartentrick und Quersumme
Dividieren in Restklassenringen (Teil 1 von 2)
Dividieren in Restklassenringen (Teil 2 von 2)
Modulare Arithmetik in Maple
Anwendung: Prüfziffern in 10-stelligen ISBN
Der kleine Satz von Fermat
Anwendung – Fermatscher Primzahlentest
Motivation binäre Exponentiation (Square-and-Multiply)
Binäre Exponentiation (Square-and-Multiply)
Anwendung – Primzahltests (Miller-Rabin-Test)
Anwendung – Kryptographie
Anwendung – der RSA-Algorithmus (Teil 1 von 2)
Anwendung – der RSA-Algorithmus (Teil 2 von 2)
Der chinesische Restsatz
Chinesischer Restsatz – Aufgabe und Tipps
Beispiele für Gruppen (Teil 1 von 3)
Beispiele für Gruppen (Teil 2 von 3)
Beispiele für Gruppen (Teil 3 von 3)
Definition des Begriffs Gruppe
Gruppen – weitere Beispiele
Einfache Eigenschaften von Gruppen
Untergruppen
Isomorphie von Gruppen
Permutationsgruppen
Beispiele für Permutationsgruppen
Zyklen (Permutationen)
Verschiedene Darstellungsweisen für Permutationen
Zerlegung in Zyklen – Beispiel
Permutationen in Maple
Transpositionen
Fehlstände
Amida-kuji
Der Satz von Cayley (Gruppentheorie)
Komplexe Zahlen – Motivation
Komplexe Zahlen – Definition
‘Wurzeln’ aus negativen Zahlen
Komplexe Zahlen – Grundbegriffe
Eigenschaften der komplexen Konjugation
Division komplexer Zahlen
Geometrische Interpretation der komplexen Zahlen
Wiederholung Trigonometrie (Teil 1 von 2)
Wiederholung Trigonometrie (Teil 2 von 2)
Polarkoordinaten
Umrechnung von kartesischen in Polarkoordinaten
Polardarstellung komplexer Zahlen
‘Wurzeln’ von echt komplexen Zahlen
Warum Minus mal Minus Plus sein muss
Quadratische, kubische und quartische Gleichungen
Lösen von quadratischen Gleichungen mit quadratischer Ergänzung
Wo sind denn die komplexen Nullstellen?
Komplexe Zahlen in Maple
Die Mandelbrotmenge
Polynome – Grundbegriffe
Addieren und Multiplizieren von Polynomen
Entwicklung von Polynomen
Polynominterpolation (Lagrange-Interpolation)
Runges Phänomen
Bézierkurven
Warum überhaupt Nullstellen?
Polynomdivision
Das Lemma von Gauß / Satz über rationale Nullstellen (Klausurversion)
Das Horner-Schema
Lösen von Polynomgleichungen
Fundamentalsatz der Algebra und Nichtauflösbarkeit von Gleichungen höheren Grades
Was ist ein Körper?
Polynome über beliebigen Körpern
Polynome über Restklassenkörpern und Restklassenringen
Polynome über Restklassenkörpern in Maple
Polynome über dem kleinsten Restklassenkörper
Anwendung – Zyklische Redundanzprüfung (CRC), Teil 1 von 4
Anwendung – Zyklische Redundanzprüfung (CRC), Teil 2 von 4
Anwendung – Zyklische Redundanzprüfung (CRC), Teil 3 von 4
Anwendung – Zyklische Redundanzprüfung (CRC), Teil 4 von 4
Die Grundidee der analytischen Geometrie
Vektoraddition und skalare Multiplikation
Geraden
Der Winkel zwischen zwei Vektoren
Die Hessesche Normalenform
Die Länge der orthogonalen Projektion
Abbildungen der Ebene auf sich selbst
Lineare Abbildungen
Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen
Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen, Beispiele
Multiplikation von Matrizen
Rechnen mit Matrizen (Teil 1 von 2)
Rechnen mit Matrizen (Teil 2 von 2)
Eigenschaften der Multiplikation von Matrizen
Vektoren und Matrizen in Maple
Anwendung: YCbCr-Farbmodell
Lineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme und lineare Abbildungen
Der Gauß-Algorithmus – elementare Zeilenumformungen
Der Gauß-Algorithmus – Beispiele
Der Gauß-Algorithmus in Maple
Der Gauß-Algorithmus – ein paar Hinweise
Invertieren einer Matrix
Determinanten – Motivation
Das Laplace-Verfahren zum Berechnen von Determinanten
Eigenschaften von Determinanten
Berechnung von Determinanten mit dem Gauß-Verfahren
Geometrische Interpretation der Determinante
Lineare Algebra über beliebigen Körpern
Modulare lineare Algebra in Maple
Anwendung – das Parity-Bit im ASCII-Code
Anwendung – Hamming-Codes
Was sind Isometrien?
Orthogonale Abbildungen
Orthogonale Abbildungen in der Ebene
Zerlegung von Isometrien
Anwendung – homogene Koordinaten
Cataglyphis
Babylonisches Wurzelziehen
Was bedeutet “fast alle”?
Konvergenz von Folgen
Grenzwerte
Wichtige Folgen
Folgen in Maple
Das Vergleichskriterium für Folgen
Rechenregeln für Folgen
Grenzwerte von rationalen Folgen
Noch mehr Folgengrenzwerte
Landau-Notation – Motivation
Landau-Notation – Definition
Landau-Notation – Rechenregeln
Landau-Notation – Beispiele (Teil 1 von 2)
Landau-Notation – Beispiele (Teil 2 von 2)
Landau-Notation – Motivation, noch mal
Der Karazuba-Algorithmus
Reihen – Motivation
Reihen – Definitionen und Grundbegriffe
Die harmonische Reihe konvergiert nicht
Die geometrische Reihe konvergiert
Die Exponentialreihe
Das Nullfolgenkriterium
Rechenregeln für Reihen
Absolute Konvergenz
Wurzelkriterium und Quotientenkriterium
Wurzelkriterium und Quotientenkriterium, Beispiele
Die Exponentialreihe, noch mal

Konkrete Mathematik (nicht nur) für Informatiker

Python: Variablen
Python: bedingte Anweisungen
Python: Schleifen (Iteration)
Python: Funktionen
Natürliche und ganze Zahlen
Die Fakultät in Python und in C
Stellenwertsysteme – Dezimal- und Binärdarstellung
Rechnen im Binärsystem
“Russische Bauernmultiplikation”
Binärdarstellung in Python
Listen in Python
Konvertierung von binär nach dezimal in Python
Rechnen mit einer festen Anzahl von Stellen
Multiplikation und Division als Verschiebung
Kongruenz bzgl. eines Moduls
Kongruenz bzgl. eines Moduls in Python
Modulo – Schreibweise
Modulare Arithmetik
Restklassenringe
Anwendung – Teilbarkeit durch neun und drei (Quersumme)
Anwendung – Probe bei der Multiplikation
Langzahlarithmetik (engl. bignum bzw. arbitrary-precision arithmetic)
Negative Zahlen, Subtraktion, inverse Elemente
Teilbarkeit und negative Zahlen
Modulare Arithmetik mit negativen Zahlen
Zweierkomplement
Der euklidische Algorithmus
Der euklidische Algorithmus in Python
Der euklidische Algorithmus geometrisch
Der erweiterte euklidische Algorithmus
Python – Iterieren durch Listen und Destrukturieren
Bibliotheken (Module) in Python
Ein Restklassenring, in dem man nicht dividieren kann
Ein Restklassenring, in dem man dividieren kann (ein endlicher Körper)
Dividieren in endlichen Körpern
Anwendung: Prüfziffern in 10-stelligen ISBN
ISBN in Python
Der chinesische Restsatz
Der chinesische Restsatz in Python
Primzahlen
Ein naiver Primzahltest in Python
Warum der naive Primzahltest nicht gut genug ist
Der Fundamentalsatz der Arithmetik
Das Sieb des Eratosthenes
Das Sieb des Eratosthenes in Python
Der Satz von Euklid: Es gibt unendlich viele Primzahlen
Der Primzahlsatz
Die Ulam-Spirale
Primzahlzwillinge
Der kleine Satz von Fermat
Fermatsche Primzahltests
Carmichael-Zahlen
Der Miller-Rabin-Test
Der Miller-Rabin-Test in Python
Das RSA-Kryptosystem
Seltsame Computer-Arithmetik
Natürliche, ganze und rationale Zahlen
Brüche in Python
Die Dezimaldarstellung rationaler Zahlen
Umwandlung periodischer Dezimalzahlen in Brüche
Die rationalen Zahlen auf der Zahlengeraden
Festkommadarstellung
Festkommadarstellung in Python
Fließkommadarstellung
Fließkommadarstellung in Python
Verteilung der Fließkommazahlen
Fließkommaarithmetik, typische Probleme
Binärzahlen mit Nachkommastellen
Umrechnung dezimal in binär mit Nachkommastellen
Umrechnung dezimal in binär mit Nachkommastellen in Python
Indizes für Listen in Python
Umrechnung dezimal in binär mit Nachkommastellen und Perioden in Python
Das Format IEEE 754 (Teil 1 von 4)
Das Format IEEE 754 (Teil 2 von 4, Beispiele)
Das Format IEEE 754 (Teil 3 von 4, dezimale Ausgabe)
Typische Fehler beim Umgang mit Fließkommazahlen
Das Format IEEE 754 (Teil 4 von 4, spezielle Werte)
Mathematisches Runden (Wissenschaftliches Runden)
Irrationale Zahlen, z.B. die Wurzel aus zwei
Der goldene Schnitt ist irrational
Babylonisches Wurzelziehen / Verfahren von Heron
Der Begriff der Menge
Mengen, Elemente und Teilmengen in Python
Verknüpfungen von Mengen
Arbeiten mit Mengen in Python
“Große” Mengen
Beschreibende Mengenschreibweise (Teil 1 von 3)
Beschreibende Mengenschreibweise (Teil 2 von 3)
Beschreibende Mengenschreibweise (Teil 3 von 3)
Dedekindsche Schnitte: Wie man die reellen Zahlen konstruiert
Gefrorene Mengen und Tupel (frozen sets in Python)
Das Mengenprodukt (kartesisches Produkt), Teil 1 von 2
Das Mengenprodukt (kartesisches Produkt), Teil 2 von 2
Das Inklusions-Exklusions-Prinzip
Endliche Summen
Die Gaußsche Summenformel
Manipulation von endlichen Summen
Indexverschiebung
Die geometrische Summenformel
Endliche Produkte
Permutationen (Kombinatorik)
Permutationen in Python / Rekursion
Permutationen mit Wiederholungen (Kombinatorik)
Variationen (Kombinatorik)
Variationen mit Wiederholungen (Kombinatorik)
Kombinationen (Kombinatorik)
Binomialkoeffizienten
Das Pascalsche Dreieck
Der binomische Lehrsatz / die binomische Formel
Die Potenzmenge und ihre Mächtigkeit
Darstellung von Mengen als Binärzahlen
Kombinationen mit Wiederholungen (Teil 1 von 2)
Kombinationen mit Wiederholungen (Teil 2 von 2)
Gaußsche Summenformel, kombinatorischer Beweis
Kombinationen mit Wiederholungen in Python
Noch ein kombinatorisches Beispiel
Aufteilung eines Kreises in Gebiete
Generatoren in Python (für unendliche Mengen)
Rekursiv aufzählbare Mengen
Rekursiv aufzählbare Mengen, weitere Beispiele
Cantors erstes Diagonalargument – die Menge der rationalen Zahlen ist abzählbar
Cantors Aufzählung der rationalen Zahlen in Python
Der Calkin-Wilf-Baum (als Aufzählung der rationalen Zahlen)
Was sind Intervalle?
Anonyme Funktionen (Lambda-Funktionen) in Python
Die Menge der berechenbaren Zahlen ist nicht rekursiv aufzählbar
Was sind Funktionen?
Funktionen als Mengen von Paaren in Python
Was sind injektive Funktionen? (Injektivität)
Abbildungsvorschrift der Umkehrfunktion
Was sind surjektive und bijektive Funktionen? (Surjektivität und Bijektivität)
Komposition von Funktionen / Verknüpfung von Funktionen
Mehrstellige Funktionen
Abzählbare Mengen
Überabzählbare Mengen
Was sind Folgen?
Konvergente Folgen
Grenzwerte
Einige wichtige Folgen (Teil 1 von 2)
Einige wichtige Folgen (Teil 2 von 2)
Rechenregeln für Folgengrenzwerte
Rechenregeln für Folgengrenzwerte, Beispiele
Grenzwerte von Quotienten von Polynomen
Bestimmte Divergenz
Ein numerisches Beispiel in Python (Folgenkonvergenz)
Die Bernoullische Ungleichung
Das Majorantenkriterium
Warum die geometrische Folge eine Nullfolge ist
Warum die n-te Wurzel gegen eins konvergiert
Folgen mit Polynomen und Exponentialfunktionen
Die Exponentialfolge
Computeralgebra
SymPy – ein Computeralgebrasystem für Python
Folgen in SymPy (Python)
Summen in SymPy (Python)
Vergleich zweier Algorithmen zur Berechnung von Polynomwerten (Zeitkomplexität)
Vergleich zweier Algorithmen zur Berechnung der arithmetischen Summe (Zeitkomplexität)
Vergleich zweier Algorithmen zur Berechnung der geometrischen Summe (Zeitkomplexität)
Ein vereinfachtes Rechnermodell
Anwendung des Rechnermodells
Korrektur
Beschränkte Mengen bzw. Folgen
Die Groß-O-Notation (Zeitkomplexität)
Der Landau-Kalkül
Typische Beispiele für Laufzeitverhalten
Anwendung des Landau-Kalküls
Überblick Elementargeometrie: Winkel, Satz des Pythagoras, Sinus, Kosinus, etc.
Die trigonometrischen Funktionen (Sinus, Kosinus, Tangens)
Analytische Geometrie
Abstand zweier Punkte
Polarkoordinaten
atan2 – der “bessere Arkustangens”
Kugel- und Zylinderkoordinaten
Darstellung eines Kreises als Menge von Punkten / Parameterdarstellung
Vektoren als geometrische Objekte
Vektoren im Koordinatensystem
Vektoroperationen in Python
Distributivität von Vektoraddition und Skalarmultiplikation
Punkte versus Vektoren
Die Punkt-Richtungs-Form von Geraden
Schnitt zweier Geraden
Punkt-Richtungs-Formen im Raum
Matrizen
Matrizen in Python
Multiplikation von Matrizen
Multiplikation von Matrizen mit Vektoren
Transponieren von Matrizen
Matrizen und Vektoren in SymPy (Python)
Lineare Gleichungssysteme
Das Gauß-Verfahren – elementare Zeilenumformungen
Das Gauß-Verfahren – Zeilenstufenform
Lösungsmengen von linearen Gleichungssystemen
Das Gauß-Verfahren in Python
Das Gauß-Jordan-Verfahren
Elementare Zeilenumformungen als Matrixmultiplikationen
Lineare Gleichungssysteme in SymPy (Python)
Simple Computergrafik mit Brython
Zeichnen eines Kreises
Lineare Abbildungen als Werkzeuge zum Wechsel zwischen Koordinatensystemen
Lineare Abbildungen als Werkzeuge zum Wechsel zwischen Koordinatensystemen in Brython
Lineare Abbildungen als durch Matrizen definierte Funktionen
Geometrische Eigenschaften von linearen Abbildungen
Geometrische Eigenschaften von linearen Abbildungen in Brython
Skalierungen
Scherungen
Drehungen
Spiegelungen
Projektionen
Verschiedene Charakterisierungen linearer Abbildungen
Translationen (Verschiebungen)
Komposition (Verknüpfung) linearer Abbildungen
Invertieren von Matrizen
Invertieren von Matrizen in SymPy (Python)
Die Determinante als orientiertes Volumen
Berechnen der Determinante
Berechnen der Determinante in Python
Die Determinante als “Volumenverzerrungsfaktor” einer linearen Abbildung
Umstellung von Brython auf IPython/Jupyter
Zusammenhang Determinante und Matrixmultiplikation
Wie alles zusammenhängt (Matrizen, lineare Abbildungen und Gleichungssysteme, Determinanten)
Definition des Skalarproduktes
Zusammenhang zwischen Skalarprodukt und Matrixmultiplikation
Die Norm eines Vektors
Normieren von Vektoren
Der Winkel zwischen zwei Vektoren
Das Skalarprodukt als Länge der Projektion
Das Vektorprodukt (Kreuzprodukt, äußeres Produkt)
Normalenform einer Geradengleichung
Die Hessesche Normalenform
Orthogonale Abbildungen und orthogonale Matrizen
Ein einfaches Kriterium für die Orthogonalität einer Matrix
Alle orthogonalen Abbildungen der Ebene
Die Determinante einer orthogonalen Matrix
Geometrische Bedeutung der Transposition / Singulärwertzerlegung
Zerlegen von Isometrien in einfachere Einzelteile
Homogene Koordinaten: Idee
Homogene Koordinaten: lineare Abbildungen und Translationen
Homogene Koordinaten: Beispiel in Python
Unterschiedliche homogene Koordinaten für denselben Punkt
Zentralprojektion in homogenen Koordinaten
Homogene Koordinaten für drei Dimensionen
Dreidimensionale Darstellung – Kamerakoordinaten
Dreidimensionale Darstellung – Parallelprojektion
Dreidimensionale Darstellung – Parallelprojektion in Python
Dreidimensionale Darstellung – Zentralprojektion
Dreidimensionale Darstellung – Zentralprojektion in Python
Abstrakte Vektorräume
Vektorräume über beliebigen Körpern
Lineare Algebra über Restklassenkörpern
Lineare Algebra über Restklassenkörpern in Python
Fehlerkorrekturverfahren – Grundidee
Skalarprodukte über dem endlichen Körper mit zwei Elementen
Das Prüfbit im ASCII-Code
Anwendung – Hamming-Codes
Aufbau des Zahlensystems / Wofür braucht man die komplexen Zahlen?
Die imaginäre Einheit / Addition und Multiplikation komplexer Zahlen
Realteil, Imaginärteil, konjugiert komplex, echt komplex, rein imaginär
Komplexe Zahlen in Python, Gaußsche Zahlenebene, geometrische Interpretation der komplexen Addition
Absolutbetrag einer komplexen Zahl
Division komplexer Zahlen
Geometrische Interpretation der Multiplikation komplexer Zahlen
Die Polardarstellung komplexer Zahlen
Die Wurzeln negativer Zahlen
Wurzeln aus echt komplexen Zahlen
Quadratische Gleichungen mit komplexen Koeffizienten (Teil 1 von 2)
Quadratische Ergänzung, geometrische Vorstellung
Quadratische Gleichungen mit komplexen Koeffizienten (Teil 2 von 2)
Kubische Gleichungen: Woher die komplexen Zahlen kommen
Wo sind eigentlich die komplexen Nullstellen?
Wie die reellen Zahlen “heimlich” von den komplexen Zahlen regiert werden
Lösen quadratischer Gleichungen mit Python (SymPy)
Grenzwerte von Folgen komplexer Zahlen
Die Mandelbrotmenge
Funktionen, Kurven und Flächen visualisieren in Python und Jupyter
Grenzwerte von Funktionen
Rechnen mit Grenzwerten
Alternative intuitive Vorstellung von Funktionsgrenzwerten
“Unendliche Grenzwerte” und Grenzwerte bei “unendlichen” Argumenten
Berechnung von Grenzwerten mit SymPy (Python)
Stetigkeit und der Zwischenwertsatz
Die elementaren Funktionen sind stetig
Die intuitive “physikalische” Vorstellung der Stetigkeit
Bisektion: numerische Lösung von Gleichungen als Anwendung des Zwischenwertsatzes
Einsetzen von Folgen in stetige Funktionen
Stetigkeit bei mehrdimensionalen und komplexen Funktionen
Beweis des Zwischenwertsatzes
Reihen – Motivation und grundlegende Begriffe
Mehr über Reihen
Die geometrische Reihe
Die harmonische Reihe – der Beweis von Oresme
Nullfolgenkriterium und einfache Rechenregeln für Reihen
Einige wichtige Reihen
Absolute Konvergenz und der Riemannsche Umordnungssatz
Reihen in SymPy (Python)
Echte Intervalle sind überabzählbar (alternativer Beweis)
Die Exponentialfunktion und ihre Funktionalgleichung
Grundlegende Eigenschaften der Exponentialfunktion
Der natürliche Logarithmus
Allgemeine Potenz mit reellen Exponenten, allgemeiner Logarithmus
Exponentialreihe und Exponentialfolge
Gaußsche Trapezformel (shoelace formula) und Satz von Pick zur Berechnung von Polygonflächen
Eine kurze Geschichte der Kreiszahl Pi
Die Idee des Riemann-Integrals
Stetige Funktionen sind Riemann-integrierbar
Weitere Eigenschaften des Riemann-Integrals
Linearität des Integrierens
Integrale sind kontinuierliche Summen
Numerische Integration (Quadratur) in Python
Lebesgue-Integral versus Riemann-Integral
Definition der Ableitung (also: des Differentialquotienten)
Beispiele für Ableitungen und die infinitesimalen Größen von Leibniz
Warum der Kosinus die Ableitung des Sinus ist – geometrische Begründung
Die Ableitung der Exponentialfunktion
Produktregel (Leibnizregel) und Linearität des Differenzierens
Ableitung des Kehrwerts (Quotientenregel)
Die Kettenregel
Ableitung der Umkehrfunktion (Umkehrregel / Inversenregel)
Zusammenfassung – Ableitungsregeln und wichtige Ableitungen
Symbolisches Differenzieren (Ableiten) mit Python und SymPy
Die Bolzano-Funktion: differenzierbare Funktionen sind stetig, stetige nicht immer differenzierbar
Die Ableitung als momentane Änderungsrate
Differenzierbarkeit als lineare Approximierbarkeit
Die Ableitung unter dem Mikroskop
Der Satz von Bolzano-Weierstraß
Der Satz vom Minimum und Maximum
Der Satz von Rolle und lokale Extrema
Der Mittelwertsatz der Differentialrechnung
Fundamentalsatz der Analysis / Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung
Symbolisches Integrieren mit Python und SymPy
Uneigentliche Integrale / Euler-Mascheroni-Konstante
Beispiele für “spezielle” Funktionen: Fehlerfunktion, Integrallogarithmus, Integralsinus
Grundlegende Eigenschaften von Polynomen
Das Horner-Schema
Das Horner-Schema geometrisch (Lills Methode)
Nullstellen von Polynomen / Fundamentalsatz der Algebra
Polynominterpolation (Lagrange-Interpolation)
Runges Phänomen
Splines
Sind Ableitungsfunktionen differenzierbar oder zumindest stetig?
Bedeutung der ersten beiden Ableitungen
Taylorpolynome
Restglied des Taylorpolynoms – Beispiel
Potenzreihen, Konvergenzradius
Taylorreihen, analytische Funktionen
Beliebig viele Nachkommastellen von Pi berechnen
Eulers Trick / Alternative Darstellung für Pi
Eulersche Formel, die Exponentialfunktion im Komplexen
Die eulersche Identität, die schönste Formel der Welt
Die Grundidee der Fourier-Analysis
Geometrische Intuition hinter der Fourier-Analysis (Orthogonalprojektion)
Fourierpolynome
Gibbs’sche Überschwinger (Gibbs’sches Phänomen)
Punktweise Konvergenz, gleichmäßige Konvergenz, Konvergenz im quadratischen Mittel
Konvergenz von Fourierreihen
Fourierpolynome für Funktionen mit anderen Perioden
Trigonometrische Polynome / Fourier-Analysis im Komplexen
Komplexe Einheitswurzeln
Diskrete Fouriertransformation (DFT) / Abtasttheorem (Shannon, Nyquist, Kotelnikow)
Schnelle Fouriertransformation (FFT)
Spaß mit Fourier (Epizyklen)
Schnelle Multiplikation von Polynomen mit FFT
Grundidee des Schönhage-Strassen-Algorithmus (schnelle Multiplikation großer Zahlen)
Was ist eine (gewöhnliche) Differentialgleichung?
Differentialgleichungen: Grundbegriffe und noch ein Beispiel
Differentialgleichungen: Existenz von Lösungen (Satz von Peano) und Richtungsfelder
Differentialgleichungen: Eindeutigkeit von Lösungen (Picard-Lindelöf) und Lipschitz-Stetigkeit
Symbolisches (analytisches) Lösen von Differentialgleichungen mit Computeralgebrasystemen
Numerisches Lösen von Differentialgleichungen: Eulerverfahren, Heun-Verfahren, Runge-Kutta
Polynome über endlichen Körpern
Welche Polynome Computer am liebsten mögen (Algebra mit Polynomen)
Anwendung: Zyklische Redundanzprüfung (CRC, Cyclic Redundancy Check)
Fehlerkorrektur mit Reed-Solomon-Codes (CD, DVD, Blu-ray, DSL, DVB, RAID, QR-Codes, etc.)
Was sind Galoiskörper?
Wahrscheinlichkeitsrechnung – Ergebnisse und Ereignisse
Sigma-Algebren
Die Kolmogorow-Axiome – Wahrscheinlichkeitsräume und Wahrscheinlichkeitsmaße
Beispiele für Wahrscheinlichkeitsräume: Laplace-Experimente
Lösung der letzten Stundenübung (rote und blaue Kugeln)
Einfache Folgerungen aus den Kolmogorow-Axiomen
Elementares Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten
Weitere Beispiele für Wahrscheinlichkeitsräume
Das Bertrand-Paradoxon
Kombinatorik von Laplace-Experimenten in Python
Bedingte Wahrscheinlichkeit
Formel von Bayes / Gesetz der der totalen Wahrscheinlichkeit
Unabhängige Ereignisse (Stochastik)
Paradoxon vom Falsch-Positiven (bedingte Wahrscheinlichkeiten)
Anwendung: Probabilistischer Dateivergleich (Teil 1 von 2)
Anwendung: Probabilistischer Dateivergleich (Teil 2 von 2)
Was sind Zufallsvariablen (Zufallsgrößen)?
Verteilungsfunktionen von Zufallsvariablen
Unabhängigkeit von Zufallsvariablen
Diskrete Zufallsvariablen
Der Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariable
Rechnen mit Erwartungswerten
Das Problem der 100 Gefangenen oder: Eine unmögliche Wette (?)
Varianz und Standardabweichung von diskreten Zufallsvariablen
Diskrete Verteilungen – Bernoulli-Verteilung
Die Binomialverteilung
Die hypergeometrische Verteilung
Die geometrische Verteilung
Die Poisson-Verteilung
Faltung / Summen von Zufallsvariablen
Stetige Verteilungen – Exponentialverteilung
Die Dichte einer stetigen Verteilung
Erwartungswert und Varianz von stetigen Verteilungen
Der Zentrale Grenzwertsatz und die Normalverteilung
Wie man “zufällig” auf eine berühmte Zahl kommt
Die Faustregel für die Normalverteilung
Gesetz der großen Zahlen / Theorem von Bernoulli / Fundamentalsatz der Statistik
Schließende Statistik / Punktschätzer
Intervallschätzer
Statistische Tests und der p-Wert
Wichtige statistische Tests (plus Kochrezept)
Vorsicht vor p-Werten!
Grundbegriffe der Informationstheorie (Entropie und Quellencodierungstheorem)
Huffman-Codes (Entropiecodierung)
Arithmetische Codierung

Bildbearbeitung, Bildverarbeitung und maschinelles Lernen mit Python

Bildbearbeitung, Bildverarbeitung und maschinelles Lernen mit Python
58 Videos 53.610 Aufrufe Zuletzt am 05.12.2018 aktualisiert
Eine Vorlesung aus dem Sommersemester 2016. Übungen und Beispiellösungen: http://weitz.de/files/UebPy.zip
Organisatorisches (zur Vorlesung “Bildverarbeitung […] in Python”)
Die Programmiersprache Python
Python-Entwicklungsumgebungen
Dynamische Typisierung und Einrückung (Python)
Listen und Tupel in Python
Iteration in Python
Funktionen in Python
Comprehension in Python
Funktionsabschlüsse (Closures) in Python
Importieren von Bibliotheken in Python
NumPy (Python)
Broadcast in NumPy (Python)
Views in NumPy und Destructuring
Operator Overriding (Python)
matplotlib (Python)
Bilder als Arrays von Zahlen
Komplexe Zahlen und die Mandelbrotmenge
Python Image Library (PIL)
Zur letzten Stundenübung (Python)
Funktionsparameter und star unpacking in Python
Mittelwerte und Pythons zip
Gleitender Mittelwert
Faltung (Konvolution)
Weichzeichnen und Schärfen
Strings formatieren in Python
Plotten in 3D mit Python und matplotlib
Interpretation von Kanten als Orte starker Steigung
Kantendetektion
Sobel-Operator (Sobel-Filter)
Dithering – Floyd-Steinberg Algorithmus
Morphologie
Zusammenhängende Gebiete
Der Bresenham-Algorithmus
Bewegungen mit homogenen Koordinaten (Python)
Animierte GIFs (Python)
Parameterdarstellung von Kurven (mit Python, matplotlib und NumPy)
Transformation von Kurven ineinander
Maschinelles Lernen (Machine Learning)
Lineare Regression
Multiple Regression
Polynomiale Regression und Overfitting
Logistische Regression
Logistische Regression in Python
Feature Extraction
Diskrete Kosinustransformation (JPEG-Komprimierung)
Diskrete Kosinustransformation in Python
Harris Corner Detector
Downsampling und Upsampling
Motivation SIFT (scale-invariant feature transform)
SIFT (scale-invariant feature transform)
SIFT (scale-invariant feature transform) in Python
Künstliche Neuronen
Das Perzeptron
Das Perzeptron, von Hand durchgerechnet
Das Perzeptron, in Python
Mehrlagiges Perzeptron
Gradientenverfahren (gradient descent) und Fehlerrückführung (backpropagation)
Demo Mehrlagiges Perzeptron

Dependency Injection & Inversion of Control

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Dependency Injection

IQ 25: What is Dependency Injection?
Dependency Injection & Inversion of Control
C# Dependency Injection with Autofac
Design Patterns: Dependency Inversion Principle Explained Practically in C# (The D in SOLID)
Spring | Autowire | Dependency Injection | Spring Boot
Softwareengineering Tutorial #28 – Dependency Injection [DEUTSCH/GERMAN]
Was ist Dependency Injection?

Xah Lee – JavaScript

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Xah Code
Xah Web Dev Blog
hand writing Chinese, JavaScript coding vector dot product function style, intro to constructed language 2019-12-14
JavaScript+SVG live coding+tutorial. creating polyhedron real-time rotation from scratch 2019-11-23
JavaScript in Depth
Practical SVG Tutorial
Adaptive Sampling, Plotting Math Curve
Geometric Transformation on the Plane
Stereographic Projection

DeepLearning Videos

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CCC

36th Chaos Communication Congress (36C3)
Der Deep Learning Hype – Wie lange kann es so weitergehen?, 2019-12-28

Qt/C++ SmartPointer

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С++ without new and delete, 2015
std::shared_ptr, 2016
A tale of two allocations : make_shared and shared_ptr
std::shared_ptr initialization: make_shared() vs shared_ptr(new Foo)

Qt::make_shared for creating QSharedPtr as std::make_shared for creating std::shared_ptr

The Morpheus Tutorials

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Zigurat: Cedric Mössner
BTC-ECHO: Cedric Mössner

Verzeichnis

Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Machine Learning #1 – Einleitung und Infos zur Serie
Machine Learning #2 – Grundlagen #1 – Die Daten
Machine Learning #3 – Grundlagen #2 – Konzept vs Klassifikation vs Regression
Machine Learning #4 – Grundlagen #3 – Deduktion und Induktion
Machine Learning #5 – Grundlagen #4 – Überwachtes und Unüberwachtes Lernen
Machine Learning #6 – Grundlagen #5 – Fehlerminimierung
Machine Learning #7 – Grundlagen #6 – Gradientenabstieg
Machine Learning #8 – Grundlagen #7 – Overfitting
Machine Learning #9 – Grundlagen #8 – Abstandsmaße und Levenshtein Distanz
Machine Learning #10 – Instance based Learning #1 – k-Nearest Neighbours
Machine Learning #11 – Instance based Learning #2 – k-Nearest Neighbours in Zahlen
Machine Learning #12 – Instance based Learning #3 – gewichteter k-Nearest Neighbours
Machine Learning #13 – Instance based Learning #4 – Das Konzept “Case Based Reasoning”
Machine Learning #14 – Concept Learning aka Induktives Lernen #1
Machine Learning #15 – Concept Learning aka Induktives Lernen #2
Machine Learning #16 – Unüberwachtes Lernen #1 – k-Means Clustering
Machine Learning #17 – Unüberwachtes Lernen #2 – Fuzzy k-Means Clustering
Machine Learning #18 – Unüberwachtes Lernen #3 – Dendrogramme
Machine Learning #19 – Unüberwachtes Lernen #4 – Cobweb #1
Machine Learning #20 – Unüberwachtes Lernen #5 – Cobweb #2
Machine Learning #21 – Bayes Lernen #1 – Intro
Machine Learning #22 – Bayes Lernen #2 – Das Bayes Theorem
Machine Learning #23 – Bayes Lernen #3 – MAP – Die Maximum A Posteriori Hypothese
Machine Learning #24 – Bayes Lernen #4 – Konzeptlernen
Machine Learning #25 – Bayes Lernen #5 – Funktionslernen
Machine Learning #26 – Bayes Lernen #6 – Optimaler Bayes
Machine Learning #27 – Bayes Lernen #7 – Der Naive Bayes-Klassifikator
Machine Learning #28 – Bayes Lernen #8 – Schätzen von Werten
Machine Learning #29 – Bayes’sche Netze
Machine Learning #30 – Bayes’sche Netze #2 – Bedingte Unabhängigkeit #1
Machine Learning #31 – Bayes’sche Netze #3 – Bedingte Unabhängigkeit #2
Machine Learning #32 – Bayes’sche Netze #4 – D-Separation
Machine Learning #33 – Objektorientierte Probabilistisch Relationale Modelle
Machine Learning #34 – Objektorientierte Probabilistisch Relationale Modelle – Parameter Schätzung
Machine Learning #35 – Objektorientierte Probabilistisch Relationale Modelle – Strukturbestimmung
Machine Learning #36 – Der EM-Algorithmus
Machine Learning #37 – Entscheidungsbäume #1 – Decision Trees
Machine Learning #38 – Entscheidungsbäume #2 – Der ID3-Algorithmus
Machine Learning #39 – Entscheidungsbäume #3 – Entropie und Informationsgewinn
Machine Learning #40 – Entscheidungsbäume #4 – Reduced Error Pruning
Machine Learning #41 – Entscheidungsbäume #5 – Attribute mit vielen Werten und kontinuierliche Werte
Machine Learning #42 – Entscheidungsbäume #6 – Random Forests
Machine Learning #43 – Diskrete Markov Modelle
Machine Learning #44 – Hidden Markov Modelle
Machine Learning #45 – HMMs #2 – Das Evaluationsproblem – Forward Backward Algorithmus
Machine Learning #46 – HMMs #3 – Das Dekodierungsproblem und der Viterbi Algorithmus
Machine Learning #47 – HMMs #4 – Der Baum Welch Algorithmus
Machine Learning #48 – HMMs #5 – Der Baum Welch Algorithmus #2
Machine Learning #49 – HMMs #6 – Typen
Machine Learning #50 – Analytisches Lernen aka Deduktives Lernen – Einleitung
Machine Learning #51 – Analytisches Lernen #2 – Explanation Based Learning
Machine Learning #52 – Analytisches Lernen #3 – Knowledge Based Neural Networks
Machine Learning #53 – Markov Logik Netze #1 – Probabilstische Graphische Modelle
Machine Learning #54 – Markov Logik Netze #2
Machine Learning #55 – Markov Logik Netze #3 – Der MAP Algorithmus
Machine Learning #56 – Markov Logik Netze – Generatives Lernen
Machine Learning #57 – Evolutionäre Algorithmen #1 – Der Gundalgorithmus
Machine Learning #58 – Evolutionäre Algorithmen #2 – Mutationen
Machine Learning #59 – Evolutionäre Algorithmen #3 – Rekombinationen
Machine Learning #60 – Evolutionäre Algorithmen #4 – Selektion
Machine Learning #61 – Evolutionäre Algorithmen #5 – Fitness Based Selection
Machine Learning #62 – Evolutionäre Algorithmen #6 – Ranking Based und Tournament Selection
Machine Learning #63 – Reinforcement Learning #1 – Lernen durch Bestrafung
Machine Learning #64 – Reinforcement Learning #2 – Die State Value Function
Machine Learning #65 – Reinforcement Learning #3 – Q-Learning
Machine Learning #66 – Reinforcement Learning #4 – Living Reward und Exploration
Machine Learning #67 – Reinforcement Learning #5 – TD-Learning und SARSA
Machine Learning #68 – Reinforcement Learning #6 – Options und Semi-MDP
Machine Learning #69 – Reinforcement Learning #7 – Hierarchical Abstract Machines [DEUTSCH/GERMAN]
Machine Learning #70 – Support Vector Machines #1 [DEUTSCH/GERMAN]
Machine Learning #71 – Support Vector Machines #2 – Die Lagrange Methode
Machine Learning #72 – Support Vector Machines #3 – Duales Optimierungsproblem
Machine Learning #73 – Support Vector Machines #4 – Soft Margin
Machine Learning #74 – Support Vector Machines #5 – Nicht lineare SVM und der Kernel Trick
Machine Learning #75 – Semi Supervised Learning [DEUTSCH/GERMAN]
Machine Learning #76 – Semi Supervised Learning #2 – Self Learning [DEUTSCH/GERMAN]
Machine Learning #77 – Semi Supervised Learning #3 – Co-Training
Machine Learning #78 – Semi Supervised Learning #4 – Unlabeling und SVMlight
Machine Learning #79 – Semi Supervised Learning #5 – Aktives Lernen
Neuronale Netze #1 – Perzeptronen (Machine Learning Playlist #80)
Neuronale Netze #2 – Perzeptron Training (Machine Learning Playlist #81)
Neuronale Netze #3 – Perzeptron Training Varianten (Machine Learning Playlist #82)
Neuronale Netze #4 – Die Phi / Aktivierungs – Funktion (Machine Learning Playlist #83)
Neuronale Netze #5 – Mean Squared Error (Machine Learning Playlist #84)
Neuronale Netze #6 – Multiclass Problem der Perzeptronen (Machine Learning Playlist #85)
Neuronale Netze #7 – Feed-Forward Neuronale Netze (Machine Learning Playlist #86)
Neuronale Netze #8 – Backpropagation (Machine Learning Playlist #87)
Neuronale Netze #9 – Backprop: Rechnung der Output Neuronen (Machine Learning Playlist #88)
Neuronale Netze #9.2 – Backpropagation #3 – Rechnung der anderen Neuronen (Machine Learning #89)
Neuronale Netze #10 – Die Softmax-Aktivierung (Machine Learning #90)
Neuronale Netze #11 – Cross Entropy Error (Machine Learning #91)
Neuronale Netze #12 – Überspringen von Beispielen (Machine Learning #92)
Neuronale Netze #13 – dynamische Lernraten (Machine Learning #93)
Neuronale Netze #14 – Initiale Gewichte und Offsets (Machine Learning #94)
Neuronale Netze #15 – Quickprop (Machine Learning #95)
Neuronale Netze #16 – Weight Elimination und Weight Decay (Machine Learning #96)
Neuronale Netze #17 – Optimal Brain Damage (Machine Learning #97)
Neuronale Netze #18 – Cascade Correlation (Machine Learning #98)
Neuronale Netze #19 – Deep Neural Networks (Machine Learning #99)
Neuronale Netze #20 – Hopfield Netze (Machine Learning #100)
Neuronale Netze #21 – (Restricted) Boltzmann Machines (Machine Learning #101)
Neuronale Netze #22 – Cascaded Restricted Boltzmann Machines (Machine Learning #102)
Neuronale Netze #23 – Autoencoder (Machine Learning #103)
Neuronale Netze #24 – Denoising Autoencoder (Machine Learning #104)
Neuronale Netze #25 – Bottleneck Features (Machine Learning #105)
Neuronale Netze #26 – Reinforcement Learning – Lernen für Spiele (Machine Learning #106)
Neuronale Netze #27 – Reinforcement Learning – Monte Carlo Search Trees (Machine Learning #107)
Neuronale Netze #28 – Convolutional Neural Networks für Bilderkennung (Machine Learning #108)
Neuronale Netze #29 – Rekurrente Neuronale Netze (Machine Learning #109)
Neuronale Netze #30 – Linear Short Term Memory (Machine Learning #110)
Neuronale Netze #31 – Generative Adversarial Neuronale Netze (Machine Learning #111)

Neuronale Netze

Neuronale Netze #1 – Perzeptronen (Machine Learning Playlist #80)
Neuronale Netze #2 – Perzeptron Training (Machine Learning Playlist #81)
Neuronale Netze #3 – Perzeptron Training Varianten (Machine Learning Playlist #82)
Neuronale Netze #4 – Die Phi / Aktivierungs – Funktion (Machine Learning Playlist #83)
Neuronale Netze #5 – Mean Squared Error (Machine Learning Playlist #84)
Neuronale Netze #6 – Multiclass Problem der Perzeptronen (Machine Learning Playlist #85)
Neuronale Netze #7 – Feed-Forward Neuronale Netze (Machine Learning Playlist #86)
Neuronale Netze #8 – Backpropagation (Machine Learning Playlist #87)
Neuronale Netze #9 – Backprop: Rechnung der Output Neuronen (Machine Learning Playlist #88)
Neuronale Netze #9.2 – Backpropagation #3 – Rechnung der anderen Neuronen (Machine Learning #89)
Neuronale Netze #10 – Die Softmax-Aktivierung (Machine Learning #90)
Neuronale Netze #11 – Cross Entropy Error (Machine Learning #91)
Neuronale Netze #12 – Überspringen von Beispielen (Machine Learning #92)
Neuronale Netze #13 – dynamische Lernraten (Machine Learning #93)
Neuronale Netze #14 – Initiale Gewichte und Offsets (Machine Learning #94)
Neuronale Netze #15 – Quickprop (Machine Learning #95)
Neuronale Netze #16 – Weight Elimination und Weight Decay (Machine Learning #96)
Neuronale Netze #17 – Optimal Brain Damage (Machine Learning #97)
Neuronale Netze #18 – Cascade Correlation (Machine Learning #98)
Neuronale Netze #19 – Deep Neural Networks (Machine Learning #99)
Neuronale Netze #20 – Hopfield Netze (Machine Learning #100)
Neuronale Netze #21 – (Restricted) Boltzmann Machines (Machine Learning #101)
Neuronale Netze #22 – Cascaded Restricted Boltzmann Machines (Machine Learning #102)
Neuronale Netze #23 – Autoencoder (Machine Learning #103)
Neuronale Netze #24 – Denoising Autoencoder (Machine Learning #104)
Neuronale Netze #25 – Bottleneck Features (Machine Learning #105)
Neuronale Netze #26 – Reinforcement Learning – Lernen für Spiele (Machine Learning #106)
Neuronale Netze #27 – Reinforcement Learning – Monte Carlo Search Trees (Machine Learning #107)
Neuronale Netze #28 – Convolutional Neural Networks für Bilderkennung (Machine Learning #108)
Neuronale Netze #29 – Rekurrente Neuronale Netze (Machine Learning #109)
Neuronale Netze #30 – Linear Short Term Memory (Machine Learning #110)
Neuronale Netze #31 – Generative Adversarial Neuronale Netze (Machine Learning #111)
Wie KIs entwickelt werden – Beispiel: Lungenentzündung erkennen mit Röntgenbildern

Softwareentwicklung

Programmieren Lernen – Lerne alle Sprachen in einer Serie
Clean Code
Softwareengineering – Wie entwickelt man Software
UML Tutorial Deutsch – Unified Modelling Language
Git und Github Tutorials Deutsch
Deep Learning Studio Tutorial – Neuronale Netze ohne Programmierung erstellen

Theoretische Informatik

Machine Learning und Künstliche Intelligenz
Kryptographie
Netzwerktechnik
Logik Tutorial
Neuronale Netze
Lambda Kalkül
Graphen, Grammatiken und Automaten
Programmieren Lernen – Lerne alle Sprachen in einer Serie
Binäre Mathematik

Sicherheit, Ethical Hacking, Anonymität und Linux

IT-Sicherheit und Hacken für Fortgeschrittene
Linux Tutorial
Hacken lernen für Anfänger deutsch/german
Web Anwendungen hacken Tutorial Deutsch
Bitcoin, die Blockchain und Kryptowährungen einfach erklärt und praktisch angewandt
Wireshark Tutorial Deutsch
Hacken lernen mit Metasploit
Hacken und Penetrationtesting
Kryptographie
Anonymität im Internet
Windows 10 Tutorial – Kommandozeile und mehr
Hacken mit Python
Linux Distributionen – Vergleich und News
Zed Attack Proxy ZAP Tutorial Deutsch
Bash Tutorial
Git und Github Tutorials Deutsch
CTF Hacking Challenges Walkthrough
Investieren in Kryptowährungen
Serveradministration
Hacking Challenges
Netzsicherheit – IT Security in Netzwerken

Inhalt

Kotlin Tutorial Deutsch für Anfänger

Kotlin Tutorial #1 Einleitung und Installation
Kotlin Tutorial #2 – Die IDE einrichten
Kotlin Tutorial #3 – Variablen und Konstanten
Kotlin Tutorial #4 – Zahlen
Kotlin Tutorial #5 – Buchstaben
Kotlin Tutorial #6 – Strings
Kotlin Tutorial #7 – Arrays
Kotlin Tutorial #8 – if Abfragen
Kotlin Tutorial #9 – Booleans
Kotlin Tutorial #10 – For Schleifen für Arrays
Kotlin Tutorial #11 – Lösung zur Übung Caesar Cipher
Kotlin Tutorial #12 – While und Do While Schleifen
Kotlin Tutorial #13 – Übung – Das Maximum eines Arrays
Kotlin Tutorial #14 – Übung – Fakultät berechnen
Kotlin Tutorial #15 – Mehrdimensionale Arrays
Kotlin Tutorial #16 – User Input
Kotlin Tutorial #17 – Übung Integer Overflow
Kotlin für alle Tutorial #18 – Maybe Typen
Kotlin für alle Tutorial #20 – Unsigned Typen
Kotlin für alle Tutorial #19 – if not null else
Kotlin für alle Tutorial #21 – Zuweisungen mit if Anweisungen
Kotlin für alle Tutorial #22 – Nullable Booleans
Kotlin für alle Tutorial #23 Variablen swappen
Kotlin für alle Tutorial #24 – Typecasts bei grundlegenden Typen
Kotlin für alle Tutorial #25 – String Templates
Kotlin für alle Tutorial #26 – Break und Continue
Kotlin für alle Tutorial #27 Ranges
Kotlin für alle Tutorial #28 – Foreach Schleifen
Kotlin für alle Tutorial #29 – For Schleifen mit Indizes
Kotlin für alle Tutorial #30 – Pattern Matching mit when
Kotlin für alle Tutorial #31 – Übung mit Modulo
Kotlin Tutorial #32 – Funktionen
Kotlin Tutorial #33 – Parameter
Kotlin Tutorial #34 – Rückgabewerte mit return
Kotlin Tutorial #35 – Rekursion
Kotlin Tutorial #36 – Übung: Fakultät
Kotlin für alle Tutorial #37 – Default Parameter
Kotlin für alle Tutorial #38 – Einzeilige Funktionen
Kotlin für alle Tutorial #39 – Übung – Abs
Kotlin für alle Tutorial #40 – Übung – Summe über ein Array
Kotlin für alle Tutorial #41 – Übung – Sinus von Hand berechnen
Kotlin für alle Tutorial #42 – Übung – Buchstaben ersetzen
Kotlin Tutorial #43 – Klassen
Kotlin Tutorial #44 – Methoden und this
Kotlin Tutorial #45 – Konstruktoren
Kotlin Tutorial #46 – Vererbung
Kotlin Tutorial #47 – Zugriffsmodifikatoren
Kotlin für alle Tutorial #48 – Getter und Setter
Kotlin für alle Tutorial #49 – Init Blöcke
Kotlin für alle Tutorial #50 – Sekundäre Konstruktoren
Kotlin für alle Tutorial #51 – Übung zu Vererbung
Kotlin für alle Tutorial #52 – Overrides
Kotlin für alle Tutorial #53 – Auf die Parent Funktion zugreifen
Kotlin für alle Tutorial #54 – Abstrakte Klassen
Kotlin für alle Tutorial #55 – Interfaces
Kotlin für alle Tutorial #56 – Mehrfachvererbung
Kotlin für alle Tutorial #57 – TypeCasts
Kotlin für alle Tutorial #58 – TypeCasts bei nullable Typen
Kotlin für alle Tutorial #59 lateinit
Kotlin für alle Tutorial #60 – Extensions
Kotlin für alle Tutorial #61 – Lambda Funktionen
Kotlin für alle Tutorial #62 – Arrays von speziellen Typen
Kotlin für alle Tutorial #62 – Listen
Kotlin für alle Tutorial #63 – Elemente holen
Kotlin für alle Tutorial #64 – Elemente hinzufügen und löschen
Kotlin für alle Tutorial #65 – Reverse, Partition, Slice und Chunked
Kotlin für alle Tutorial #66 – Take und Drop
Kotlin für alle Tutorial #67 – Sortieren
Kotlin für alle Tutorial #68 – Map
Kotlin für alle Tutorial #69 Paare Pairs

Android Tutorials Deutsch

Android #1 – Die erste App im Androidstudio und Emulator Device erstellen
Android Tutorial #1.1 – Installation von Android Studio auf Linux
Android #2 – Überblick
Android #3 – States einer Activity
Android #4 – String Ressourcen
Android #5 – Das Interface in Java schreiben
Android #6 – Attribute für Widgets
Android #7 – anordnen im Relative Layout
Android #8 – Eventhandling mit OnclickListener
Android #9 – Lange Klicks mit OnLongClick
Android #10 – EditTexts – ein BMI Rechner Beispiel
Android #11 – einfache Gesten
Android #12 – weitere Gesten
Android #13 – Geschwindigkeit von Move-Gesten
Android #14 – Multitouch-Gesten
Android #15 – Fragments
Android #16 – Actionbar und Toasts ausgeben
Android #17 – Intents und neue Activities
Android #18 – Extras im Intent
Android #19 – Broadcast Intents
Android #20 – Logging
Android #21 – Dialoge
Android #22 – Mehr zu Dialogen
Android #23 – Der Intent Service
Android #24 – Bound Services
Android #25 – Multithreading und Handler
Android #26 – Positionsbestimmung
Android #27 – SMS verschicken
Android #28 – Notifications
Android #29 – Widgets
Android #30 – Email
Android #31 – Anrufe
Android #32 – Veröffentlichung und Exportieren
Android #33 – Arbeiten mit der Zwischenablage
Android #34 – Mikrofon aufnehmen
Android #35 – Wiedergabe von Audio
Android Tutorial #36 – Sprache zu Text / Spracherkennung
Android Tutorial #37 – Fragmente dynamisch hinzufügen
Android Tutorial #38 – Fragmente dynamisch ersetzen
Android Tutorial #39 – Networking
Android Tutorial #40 – per Swipe das Fragment wechseln
Android Tutorial #41 – Tabs in der Actionbar
Android Tutorial #42 – RecyclerView #1
Android Tutorial #43 – RecyclerView #2 und CardView
Android Tutorial #44 – FloatingButtons
Android Tutorial #45 – Camera 2 – Die neue Kamera und auf die SD-Karte schreiben
Android Tutorial #46 – AppLauncher / ein eigener Home Screen
Android Tutorial #47 – Die Rechteabfrage für API 23 bzw. Android 6 und aufwärts

Coding Challenges

Coding Challenge #1 – Einarbeitung
Coding Challenge #1 – Lösung
Coding Challenge #2 – Ein Element finden
Coding Challenge #2 – Lösung – Ein Element finden
Coding Challenge #3 – Das k-te Maximum
Coding Challenge #3 – Lösung – k-tes Maximum
Coding Challenge #4 – Listen rotieren
Coding Challenge #4 – Lösung – Listen rotieren
Coding Challenge #5 – Postfixnotation evaluieren
Coding Challenge #5 – Lösung – Postfix Notation Evaluieren
Coding Challenge #6 – Dezimal in Binär umwandeln
Coding Challenge #6 – Lösung – Dezimal in Binär
Coding Challenge #7 – 2Sum
Coding Challenge #7 – Lösung – 2Sum
Coding Challenge #8 – 4Sum
Die Hacking und Coding Challenges – das neue Interface
Coding Challenge #8 – Lösung – 4Sum
Coding Challenge #9 – 2Sum Closest
Coding Challenge #9 – Lösung – 2Sum-Closest
Coding Challenge #10 – String in Float umwandeln
Coding Challenge #10 – Lösung – String to Float
Coding Challenge #11 – Klammern validieren
Coding Challenge #11 – Lösung – Klammern validieren
Coding Challenge #12 – Minimale Länge eines Unterarrays
Coding Challenge #12 – Lösung – Minimale Länge eines Unterarrays
Coding Challenge #13 – Mergen von Listen
Coding Challenge #13 Lösung Mergen von Listen
Coding Challenge #14 – Mergen von Intervallen
Coding Challenge #14 – Lösung – Mergen von Intervallen
Das Challenge Interface 2.0 und Coding Challenge #15 – Palindrome
Coding Challenge #15 – Lösung – Palindrome
Coding Challenge #16 – Längste Zahlenfolge

Hacking Challenges

Hacking Challenge sponsored by HK Hosting und unser Discord-Server
Auflösung des Gewinnspiels
HACKING CHALLENGE 0x02
Auflösung der Hacking Challenge 0x02
Hacking Challenge 0x03
Hacking Challenge 0x03 – Auflösung
Hacking Challenge 0x04
Hacking Challenge 0x04 – Auflösung
Hacking Challenge 0x05
Hacking Challenge 0x05 – Lösung
Hacking Challenge 0x06 (in Bass)
Hacking Challenge 0x06 Lösung
Hacking Challenge 0x07
Hacking Challenge 0x07 Lösung
Hacking Challenge 0x08
Auflösung der Hacking Challenge 0x08
Combo Hacking Challenge 0x09
Auflösung der Hacking Challenge 0x09
Oster – Hacking Challenge 0x0a
Auflösung der Hacking Challenge 0x0a
Combo Hacking Challenge 0x0b
Auflösung der Hacking Challenge 0x0b
Hacking Challenge 0x0c
Auflösung der Hacking Challenge 0x0c
Hacking Challenge 0x0d
Auflösung der Hacking Challenge 0x0d
Die Hacking und Coding Challenges – das neue Interface
Hacking Challenge 0x0e
Hacking Challenge 0x0e – Special-Challenge Lösung
Hacking Challenge 0x0e – Lösung
Hacking Challenge 0x0f
Hacking Challenge 0x0f – Lösung

Softwareengineering – Wie entwickelt man Software

Softwareengineering Tutorial #1 – Einleitung
Softwareengineering Tutorial #2 – Das Wasserfallmodell
Softwareengineering Tutorial #3 – Scrum
Softwareengineering Tutorial #4 – Projektfindung
Softwareengineering Tutorial #5 – Die Planungsphase
Softwareengineering Tutorial #6 – Requirements: Kategorien
Softwareengineering Tutorial #7 – Der Entwurf
UML Tutorial #1 – Einleitung
UML Tutorial #2 – Klassendiagrammen Intro
UML Tutorial #3 – Vererbung
UML Tutorial #4 – Assoziationen
UML Tutorial #5 – Assoziationsklassen
UML Tutorial #6 – Aggregationen
UML Tutorial #7 – reflexive Assoziationen
UML Tutorial #8 – OCL – Object Constraint Language [GERMAN/DEUTSCH]
UML Tutorial #9 – Aktivitätsdiagramme
UML Tutorial #10 – Aktivitätsdiagramme #2 – Swim Lanes und Nebenläufigkeit
UML Tutorial #11 – Sequenzdiagramme
UML Tutorial #12 – Use Case Diagramme
Softwareengineering Tutorial #8 – Die Architektur
Softwareengineering Tutorial #9 – Separation of Concerns [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #10 – Single Responsibility und Information Hiding
Softwareengineering Tutorial #12 – Least Knowledge, YAGNI und DRY
Softwareengineering Tutorial #13 – Die 3-Schichtenarchitektur
Softwareengineering Tutorial #14 – Die 4-Schichtenarchitektur
Softwareengineering Tutorial #15 – Die 6-Schichtenarchitektur
Softwareengineering Tutorial #16 – Die Client-Server Architektur
Softwareengineering Tutorial #17 – SOA und REST
Softwareengineering Tutorial #18 – Peer-2-Peer Architekturen
Softwareengineering Tutorial #19 – Pipelines
Softwareengineering Tutorial #20 – Event-Driven Architecture
Softwareengineering Tutorial #21 – Frameworks und Plugins
Softwareengineering Tutorial #22 – Model View Controller MVC
Softwareengineering Tutorial #23 – Entwurf und Muster
Softwareengineering Tutorial #24 – Die Factory Method
Softwareengineering Tutorial #25 – Das Prototype Pattern
Softwareengineering Tutorial #26 – Das Abstract Factory Pattern
Softwareengineering Tutorial #27 – Das Builder Pattern
Softwareengineering Tutorial #28 – Dependency Injection [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #29 – Object Pools [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #30 – Das Singleton
Softwareengineering Tutorial #31 – Das Adapterpattern
Softwareengineering Tutorial #32 – Der Decorator
Softwareengineering Tutorial #33 – Die Fassade
Softwareengineering Tutorial #34 – Die Brücke/ Das Bridge Pattern
Softwareengineering Tutorial #35 – Das Flyweight / Fliegengewicht Pattern
Softwareengineering Tutorial #36 – Das Proxy Pattern
Softwareengineering Tutorial #37 – Das Observer Pattern aka Publish Subscribe
Softwareengineering Tutorial #38 – Das Visitor Pattern
Softwareengineering Tutorial #39 – Das Mediator Pattern
Softwareengineering Tutorial #40 – Das Strategy Pattern
Softwareengineering Tutorial #41 – Chain of Responsibility [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #42 – Das Command Pattern
Softwareengineering Tutorial #43 – Das Memento Pattern
Softwareengineering Tutorial #44 – Das Template Pattern
Softwareengineering Tutorial #45 – Das Null Object
Softwareengineering Tutorial #46 – Iteratoren
Softwareengineering Tutorial #47 – Interpreter [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #48 – Die GRASP – Patterns
Softwareengineering Tutorial #49 – Das Transaction Script
Softwareengineering Tutorial #50 – Das Table Module
Softwareengineering Tutorial #51 – Das Domain Module
Softwareengineering Tutorial #52 – Das Record Set
Softwareengineering Tutorial #53 – Table Data Gateway [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #54 – Active Records [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #55 – Row Data Gateway [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #56 – Single Table Inheritance [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #57 – Class Table Inheritance [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #58 – Concrete Table Inheritance [DEUTSCH/GERMAN]
Softwareengineering Tutorial #59 – Die Implementierungsphase: UML in Code umwandeln
Softwareengineering Tutorial #60 – Testen
Softwareengineering Tutorial #61 – Test-Abdeckungen
Softwareengineering Tutorial #62 – Kontrollflussgraphen

Cyclic Redundancy Check (CRC), Frame Check Sequence (FCS)

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Frame Check Sequence (FCS) = Cyclic Redundancy Check (CRC)

Blockprüfzeichenfolge (BPF)

CRC Implementation Code in C, very detailed description
Zyklische Redundanzprüfung
A Painless Guide to CRC Error Detection Algorithms

YouTube

How do CRCs work?
Cyclic Redundancy Check ( incl. Examples and Step-By-Step Guide) – Computer Networks
CRC – Cyclic Redundancy Check
CRC error detection in embedded applications
CRC Implementation

Forum

CRC32: C Implemtierung OHNE Lookup-Table
CRC32 C or C++ implementation
CRC-CCITT Implementation
How is a CRC32 checksum calculated?

Only pure implementation

CRC library with routines to check for errors in the data transfer.

CRC-32

CRC-32 in different programming languages
crc32.c, Apple

CRC-16

crc16.c, mikrocontroller.net
CRC-16 Prüfsumme (serielle Übertragung), mikrocontroller.net
crc-16.c, www8.cs.umu.se/~isak/snippets/crc-16.c‎
CRC-16-CCITT

Calculate / Test

Online CRC Calculator
On-line CRC calculation and free library
Calculate 16 bit and 32 bit CRC’s
Catalogue of parametrised CRC algorithms with 16 bits
Summary of the CRC Catalogue

GitHub

github.com/bxparks/AceCRC, Cyclic Redundancy Check (CRC) algorithms (e.g. crc16ccitt, crc32) programmatically converted from C99 code generated by pycrc (https://pycrc.org) to Arduino C++ using namespaces and PROGMEM flash memory.