class12.bgu.dh.ir

גודל: px
התחל להופיע מהדף:

Download "class12.bgu.dh.ir"

תמליל

1 information retrieval אחזור מידע ומנועי חיפוש שיעור 12 מדעי הרוח הדיגיטליים אוניברסיטת בן גוריון יעל נצר

2 מערכות אחזור ראשונות בערך מאגרים של מסמכים משפטיים, פסקי דין. ספריות ניהול מסמכי ארגון

3 ספריות זה דבר עתיק יומין! 3000 לפנהס, מסופוטמיה, לוחות חימר, בעיקר עם מידע ארגוני : מצאי ומלאי ומסחר. לצורך הקלה במציאה, תיאורי תוכן בקצות הלוחות. הספריה של אלכסנדריה, הוקמה ב- 300 לפנהס על ידי תלמי ה- I שירש את העיר אלכסנדריה מאלכסנדר הגדול. ספרות יוונית, פילוסופיה ומדע. כל מגילה שנמצאה על ספינה בנמל נלקחה והועתקה, המקור נשאר באלכסנדריה. בשיאה הכילה הספריה יותר מחצי מיליון מגילות, חייב את הספרנים ליצר שיטת קיטלוג. ספרים / מגילות סודרו על המדף בצורה אלפבתית.

4 ספריות

5 Meta Data מטה-דטה קטן מהדבר שאותו מתאר מלכתחילה היו בשימוש של ספריות היום בשימוש לתיאור מידע דיגיטלי שימוש בסטנדרטים לפי ההקשר בשימוש מנועי החיפוש העדכניים

6 כרטיסי קטלוג עם נציגים של המסמך מטה-דטה אמורה לתת אינדיקציה על מהות המסמך אבל: נדרשת שיטת קלסיפיקציה / סיווג טובה מספיק מפורטת מספיק פשוטה כדי שתהיה מובנת מומחים חייבים בקטלוג כל פריט בנפרד: הרבה מאוד עבודה חיפוש בטקסט כל מילה היא מילת מפתח!Full text search: Every word is a keyword

7 איחזור מידע איתור מסמך או מסמכים המתאימים לצורך הידע של המחפשת מתוך אוסף מסמכים נגיש, זמין.. אחסון מסמכים והנגשתם לפי צורך ידע נקודת המוצא היא מסמך לא מובנה

8 מערכות אחזור מידע לעומת חיפוש באינטרנט אחזור מידע: עבודת מומחים, תחום ידוע, מבנה קבצים (פסקי דין, פטנטים, מאמרים, ספריות) חיפוש באינטרנט: קישוריות, מילות מפתח, אינטרסים כלכליים, קידום אתרים בסיסי נתונים: מידע מובנה, משמעות ידועה של כל אחד מהשדות, תשובה יחידה לשאילתה

9 נושאים באחזור מידע ייצוג מידע טקסטואלי (ומידע אחר) שאילתות מה היא שפת שאילתות טובה כיצד מתרגמים צורך ידע לשאילתה בצורה הטובה ביותר רלוונטיות כיצד קובעים רלוונטיות של מסמך לחיפוש כיצד מתמודדים עם אי-בהירות הערכת מערכות מהו מדד טוב ואיך מעריכים

10 אחזור מידע מסמך - טקסט קוהרנטי (מכיל נושאים הקשורים אחד לשני) אוסף מסמכים - קורפוס (נושאי או כללי) צורך ידע - נושא שעליו המחפשת רוצה לדעת יותר (תלוי במשתמשת! כל אחד יודע דברים אחרים) שאילתה - הייצוג לצורך הידע רלוונטיות - ערך המסמך ביחס לצורך הידע (האם מכיל ערך עבור הצורך). ערך בינארי או מדורג.

11 נושאים באחזור מידע ייצוג של מסמכים שפת שאילתות /ייצוג של שאילתות פונקציית דירוג המתאימה בין שאילתה לבין מסמכ/ים מנגנון של relevance feedback הערכת מערכות אחזור

12 מודל של מסמך ספריות: חיפוש במטה-דטה מסמכים

13 דוגמא לבעיה באחזור מידע נתון לנו אוסף כל יצירות שייקספיר כל יצירות שייקספיר (בפרויקט גוטנגברג) פרוייקט בן יהודה מבקשים למצוא את המסמכים המכילים את במילים brutus, caesar ולא את calpurnia פתרון ראשון: grepping חיפוש מחרוזת.

14 מודל שק מילים bag of words BOW התעלמות ממבנה רשימת מונחים terms אוצר מילים vocabulary

15

16 Inverted index Posting Brutus Calpurnia Caesar Dictionary Postings lists

17 Query processing: AND בהנתן השאילתא הבאה: Brutus AND Caesar מצא את Brutus במילון שלוף את רשימת ההצבות. מצא את Caesar במילון שלוף את ההצבות מיזוג שתי הרשימות: Brutus Caesar

18

19 מה נכנס לאינדקס?

20 Parsing a document מהו פורמט המסמך? pdf/word/excel/html? מהי שפת/שפות המסמך? איזה סוג קידוד משמש לייצוג המידע במסמך?

21 Complications: Format/language באוסף מסמכים נתון ייתכנו מסמכים בשפות שונות כלומר האינדקס עצמו יכיל יותר משפה אחת. בתוך מסמך אחד ייתכנו מספר שפות דוא"ל בצרפתית שמצורף לו קובץ pdf בגרמנית. מה בכלל נחשב כמסמך? קובץ? הודעת דואר אלקטרוני אחת? דוא"ל עם חמישה קבצים מצורפים? קבוצה של קבצים? (למשל בהמרת ppt ל- html ).

22 Tokenization Issues in tokenization: Finland s capital Finland? Finlands? Finland s? Hewlett-Packard Hewlett and Packard as two tokens? State-of-the-art: break up hyphenated sequence. co-education? the hold-him-back-and-drag-him-away-maneuver? It s effective to get the user to put in possible hyphens San Francisco: one token or two? How do you decide it is one token?

23 Normalization יש צורך לנרמל את המונים באינדקס ואת המונחים בשאילתא באותו אופן. We want to match U.S.A. and USA על פי רוב צריך להגדיר קבוצות שקילות למונחים למשל על ידי מחיקת הנקודות (אבל מה עם?(C.A.T אפשרות אחת היא לבצע "הרחבה" לא סימטרית לביטוי בשאילתא: Enter: window Search: window, windows Enter: windows Search: Windows, windows Enter: Windows Search: Windows פתרון לא יעיל

24 Stop words הרעיון הוא לא להכניס לאינדקס מילים נפוצות מאוד. אינן נושאות משמעות : be the, a, and, to, צורכות מקום רב באינדקס 30%~ מבין 30 המילים הנפוצות. הנטייה בהרבה מקרים היא לא להוציא מילים נפוצות שימוש בשיטות דחיסה מקטינות את הבעייתיות אופטימיזציה טובה של השאילתות מקטינות את המחיר על שימוש במילים נפוצות לעתים יש במילים הללו צורך: Phrase queries: King of Denmark Various song titles, etc.: Let it be, To be or not to be Relational queries: flights to London

25 Thesauri and soundex Handle synonyms and homonyms Hand-constructed equivalence classes e.g., car = automobile color = colour Rewrite to form equivalence classes Index such equivalences When the document contains automobile, index it under car as well (usually, also vice-versa) Or expand query? When the query contains automobile, look under car as well

26 Stemming Reduce terms to their roots before indexing Stemming suggest crude affix chopping language dependent e.g., automate(s), automatic, automation all reduced to automat. for example compressed and compression are both accepted as equivalent to compress. for exampl compress and compress ar both accept as equival to compress

27 Stemming Lexicon Free The stem is not the same as the morphological root (it is not necessarily a lexical item!) In IR the key is to acquire the stems, not to make any real use of morphological structure, hence the term Small performance improvements in practice (if any!!!) with larger documents, less needed Introduces errors: e.g. organization! organ

28 מציאת המסמכים הרלוונטיים

29 similarity-based models: f(q,d) = similarity(q,d)

30 מודל המרחב הוקטורי הרעיון הוא שאנו מייצגים מסמך כוקטור של ביטויים ביטוי term מילה או צירוף כל מילה או צירוף - כלומר כל term הוא מימד בוקטור גודל אוצר המילים, כלומר ה terms קובע את מימד הוקטור

31

32

33

34

35 כל מסמך מיוצג כוקטור מימד הוקטור הוא גודל אוצר המילים, כל מילה קוארדינטה שאילתה ומסמך מיוצגים באותו אופן מה הערכים של הוקטור? מספר המופעים של מילה במסמך מספר המסמכים שבהם מילה מופיעה באוסף המסמכים אורך המסמך

36 Weighting term frequency: tf What is the relative importance of 0 vs. 1 occurrence of a term in a doc 1 vs. 2 occurrences 2 vs. 3 occurrences Unclear: while it seems that more is better, a lot isn t proportionally better than a few

37

38

39

40 Effect of idf on ranking Does idf have an effect on ranking for one-term queries, like iphone idf has no effect on ranking one term queries idf affects the ranking of documents for queries with at least two terms For the query capricious person, idf weighting makes occurrences of capricious count for much more in the final document ranking than occurrences of person. 40

41

42 סיכום ביניים

43

44

45

46 Comments on Vector Space Models Simple, mathematically based approach. Considers both local (tf) and global (idf) word occurrence frequencies. Provides partial matching and ranked results. Tends to work quite well in practice despite obvious weaknesses. Allows efficient implementation for large document collections.

47 Problems with Vector Space Model Missing semantic information (e.g. word sense). Missing syntactic information (e.g. phrase structure, word order, proximity information). Assumption of term independence (e.g. ignores synonomy). Lacks the control of a Boolean model (e.g., requiring a term to appear in a document). Given a two-term query A B, may prefer a document containing A frequently but not B, over a document that contains both A and B, but both less frequently.

48 Practical Implementation Based on the observation that documents containing none of the query keywords do not affect the final ranking Try to identify only those documents that contain at least one query keyword Actual implementation of an inverted index

49 Step 1: Preprocessing Implement the preprocessing functions: For tokenization For stop word removal For stemming Input: Documents that are read one by one from the collection Output: Tokens to be added to the index No punctuation, no stop-words, stemmed

50 Step 2: Indexing Build an inverted index, with an entry for each word in the vocabulary Input: Tokens obtained from the preprocessing module Output: An inverted index for fast access

51 Step 2 (cont d) Many data structures are appropriate for fast access B-trees, skipped lists, hashtables We need: One entry for each word in the vocabulary For each such entry: Keep a list of all the documents where it appears together with the corresponding frequency! TF For each such entry, keep the total number of occurrences in all documents:! IDF

52 Step 2 (cont d) Index terms df D j, tf j computer database 3 2 D 7, 4 D 1, 3 science 4 D 2, 4 system 1 D 5, 2 Index file lists

53 Step 2 (cont d) TF and IDF for each token can be computed in one pass Cosine similarity also required document lengths Need a second pass to compute document vector lengths Remember that the length of a document vector is the squareroot of sum of the squares of the weights of its tokens. Remember the weight of a token is: TF * IDF Therefore, must wait until IDF s are known (and therefore until all documents are indexed) before document lengths can be determined. Do a second pass over all documents: keep a list or hashtable with all document id-s, and for each document determine its length.

54 Step 3: Retrieval Use inverted index (from step 2) to find the limited set of documents that contain at least one of the query words. Incrementally compute cosine similarity of each indexed document as query words are processed one by one. To accumulate a total score for each retrieved document, store retrieved documents in a hashtable, where the document id is the key, and the partial accumulated score is the value. Input: Query and Inverted Index (from Step 2) Output: Similarity values between query and documents

55 Sec. 6.3 Queries as vectors Key idea 1: Do the same for queries: represent them as vectors in the space Key idea 2: Rank documents according to their proximity to the query in this space proximity = similarity of vectors proximity inverse of distance Recall: We do this because we want to get away from the you re-either-in-or-out Boolean model. Instead: rank more relevant documents higher than less relevant documents

56 Step 4: Ranking Sort the hashtable including the retrieved documents based on the value of cosine similarity sort {$retrieved{$b} $retrieved{$a}} keys %retrieved Return the documents in descending order of their relevance Input: Similarity values between query and documents Output: Ranked list of documented in reversed order of their relevance

57 Sec. 6.4 tf-idf weighting has many variants Columns headed n are acronyms for weight schemes. Why is the base of the log in idf immaterial?

58 Summary vector space ranking Represent the query as a weighted tf-idf vector Represent each document as a weighted tf-idf vector Compute the (cosine) similarity score for the query vector and each document vector Rank documents with respect to the query by score Return the top K (e.g., K = 10) to the user

59 הערכה Evaluation של מנועי חיפוש

60 הערכת מערכת איחזור מידע צורך ידע מתורגם לשאילתה Information need אבל רלוונטיות מוכרעת ביחס ל- need information ולא ביחס לשאילתה. כלומר: Information need: I'm looking for information on whether drinking red wine is more effective at reducing your risk of heart attacks than white wine. Query: wine red white heart attack effective הערכת הרלוונטיות היא ביחס לשאלה האם המסמך שהתקבל מתאים לצרכי-הידע ולא האם הוא מכיל את הביטויים בחיפוש.

61 Difficulties with gauging Relevancy Relevancy, from a human standpoint, is: Subjective: Depends upon a specific user s judgment. Situational: Relates to user s current needs. Cognitive: Depends on human perception and behavior. Dynamic: Changes over time. 61

62 Unranked retrieval evaluation: Precision and Recall Precision: fraction of retrieved docs that are relevant = P(relevant retrieved) Recall: fraction of relevant docs that are retrieved = P(retrieved relevant) Relevant Retrieved tp fp Not Retrieved fn tn Not Relevant Precision P = tp/(tp + fp) Recall R = tp/(tp + fn)

63 Precision and Recall in Practice Precision The ability to retrieve top-ranked documents that are mostly relevant. The fraction of the retrieved documents that are relevant. Recall The ability of the search to find all of the relevant items in the corpus. The fraction of the relevant documents that are retrieved. 63

64 Another View Space of all documents Relevant Relevant + Retrieved Retrieved Not Relevant + Not Retrieved

65 Why not just use accuracy? How to build a % accurate search engine on a low budget. Snoogle.com Search for: 0 matching results found. People doing information retrieval want to find something and have a certain tolerance for junk.

66 Precision/Recall You can get high recall (but low precision) by retrieving all docs for all queries! Recall is a non-decreasing function of the number of docs retrieved In a good system, precision decreases as either number of docs retrieved or recall increases A fact with strong empirical confirmation

67 Difficulties in using precision/recall Should average over large corpus/query ensembles Need human relevance assessments People aren t reliable assessors Assessments have to be binary Nuanced assessments? Heavily skewed by corpus/authorship Results may not translate from one domain to another

68 Trade-offs Returns relevant documents but misses many useful ones too The ideal 1 Precision 0 Recall 1 Returns most relevant documents but includes lot of junk 68

69 F-Measure F ( ) β = 2 β PR P + R Harmonic mean of recall and precision ממוצע הרמוני הוא "ההפכי של הממוצע החשבוני של ההפכיים' נוטה להמעיט בערך מספרים גדולים ולהגדיל ערכם של מספרים קטנים Beta controls relative importance of precision and recall Beta = 1, precision and recall equally important Beta = 5, recall five times more important than precision

70 F 1 and other averages 100 Combined Measures Minimum Maximum Arithmetic Geometric Harmonic Precision (Recall fixed at 70%)

71

72

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation תכנות מתקדם בשפת Java אוניברסיטת תל אביב 1 תוכנה 1 תרגול 3: עבודה עם מחרוזות )Strings( מתודות )Methods( 1 תכנות מתקדם בשפת Java אוניברסיטת תל אביב 2 מחרוזות )STRINGS( 3 מחרוזות String s = Hello ; מחרוזות

קרא עוד

מצגת של PowerPoint

מצגת של PowerPoint מבוא כללי לתכנות ולמדעי המחשב תרגול מס' 1 דין שמואל dshmuel110@gmail.com 1 1. מנהלות מרצה: אמיר רובינשטיין, amirr@tau.ac.il שעות קבלה: לשאלות קצרות - מייד לאחר השיעור. ניתן לתאם במייל שעות אחרות. מתרגל:

קרא עוד

BIG DATA תיאור הקורס המונח Big Data הולך וצובר תאוצה בשנים האחרונות, הוא הופך למגמה רווחת בתעשייה. המשמעות הפרקטית של המונח Big Data הינה טכנולוגיות נ

BIG DATA תיאור הקורס המונח Big Data הולך וצובר תאוצה בשנים האחרונות, הוא הופך למגמה רווחת בתעשייה. המשמעות הפרקטית של המונח Big Data הינה טכנולוגיות נ BIG DATA תיאור הקורס המונח Big Data הולך וצובר תאוצה בשנים האחרונות, הוא הופך למגמה רווחת בתעשייה. המשמעות הפרקטית של המונח Big Data הינה טכנולוגיות ניתוח וניהול מאגרי מידע בעלי נתונים שאינם מאורגנים,

קרא עוד

Overview of new Office 365 plans for SMBs

Overview of new Office 365 plans for SMBs מעבר בין חבילות Online מעבר בין חבילות ב- Open Online to Open Current Plan Upgrade Options Current Plan Upgrade Options Business Essentials Business Premium Enterprise E1 Enterprise E3/E4 Enterprise E1

קרא עוד

אתגר קוביות מחייכות תכולה: 12 קוביות חוברת הוראות ופתרונות ספרון הכולל 60 חידות חידות בדרגות קושי שונות תפיסה חזותית וחשיבה לוגית הקדמה המשחק פרצופים

אתגר קוביות מחייכות תכולה: 12 קוביות חוברת הוראות ופתרונות ספרון הכולל 60 חידות חידות בדרגות קושי שונות תפיסה חזותית וחשיבה לוגית הקדמה המשחק פרצופים אתגר קוביות מחייכות תכולה: 12 קוביות חוברת הוראות ופתרונות ספרון הכולל 60 חידות חידות בדרגות קושי שונות תפיסה חזותית וחשיבה לוגית הקדמה המשחק פרצופים בריבוע מכיל 60 חידות ברמת קושי עולה לשחקן יחיד או שני

קרא עוד

התגוננות בפני כוחות האופל

התגוננות בפני כוחות האופל ניהול ידע אישי על רגל אחת 1 סוגי ידע Explicit גלוי Tacit סמוי 5 מה אמר השועל לנסיך הקטן? מה קורה בבתי ספר כשמורים או מנהלים עוזבים? 8 ניהול ידע במערכת החינוך רמת התלמיד )ניהול ידע אישי( רמת המורה )ניהול

קרא עוד

Homework Dry 3

Homework Dry 3 Homework Dry 3 Due date: Sunday, 9/06/2013 12:30 noon Teaching assistant in charge: Anastasia Braginsky Important: this semester the Q&A for the exercise will take place at a public forum only. To register

קרא עוד

Slide 1

Slide 1 פוליטיקה ארגונית למנהלי משאבי אנוש תמר חושן יעוץ ניהולי "ולחשוב שאני צריכה לבזבז עכשיו כל כך הרבה זמן על הדבר הזה..." למה לי פוליטיקה עכשיו?! "אם אתה מקצוען אמיתי. באמת טוב במה שאתה עושה אתה לא רוצה ולא

קרא עוד

שקופית 1

שקופית 1 RESOLUTION Resolution Spatial Resolution Contrast resolution Temporal Resolution Types of Resolution Spatial Resolution also called Detail Resolution the combination of AXIAL and LATERAL resolution -

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות מחרוזות, קבצים, וקבלת קלט מהמשתמש המתרגם משימה: תכנית המתרגמת קטעי טקסט לשפה אחרת הקלט: קובץ המכיל את קטעי הטקסט וכן את השפה אליה רוצים לתרגם 2 שאלות האם כבר יש

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation 1 Strangers no more סרט זוכה האוסקר https://www.youtube.com/watch?v=dkciv 4U5Jkw בית הספר היסודי בב"ש http://news.nana10.co.il/article/?articleid= 1017790 שדרת הכניסה לאוניברסיטת תל אביב http://international.tau.ac.il/

קרא עוד

משימה תכנית המתרגמת קטעי טקסט לשפה אחרת הקלט: קובץ המכיל את קטעי הטקסט וכן את השפה אליה רוצים לתרגם תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות תכנות מתק

משימה תכנית המתרגמת קטעי טקסט לשפה אחרת הקלט: קובץ המכיל את קטעי הטקסט וכן את השפה אליה רוצים לתרגם תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות תכנות מתק משימה תכנית המתרגמת קטעי טקסט לשפה אחרת הקלט: קובץ המכיל את קטעי הטקסט וכן את השפה אליה רוצים לתרגם תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות 2 הפשטה שאלות כצעד ראשון נפתור בעיה הרבה יותר פשוטה האם כבר

קרא עוד

eriktology The Prophets Book of 1 st Kings [1]

eriktology The Prophets Book of 1 st Kings [1] eriktology The Prophets Book of 1 st Kings [1] [2] FOREWORD It should be noted when using this workbook, that we ( Eric, Lee, James, and a host of enthusiastic encouragers ) are not making a statement

קרא עוד

ISI

ISI ISI - Web of Knowledge דצמבר 2007 המאגר ה - Knowledge ISI Web of הוא כלי מחקר רב תכליתי המאפשר גישה איכותית למידע אקדמי. הגישה למאגר פתוחה למנויים בלבד ומכל מחשב המחובר לרשת האוניברסיטה. כניסה למאגר ה

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation תרגול מס' 3: המתרגם שימוש במחלקות קיימות מחרוזות, קבצים, וקבלת קלט מהמשתמש שלבי הפיתוח - חזרה קצרה ישנם שני שלבים נפרדים: שלב פיתוח התוכנית בשלב זה אנו משתמשים במהדר )קומפיילר( כדי להמיר קבצי.java )קבצי

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation תוכנה 1 3 תרגול מס' מתודות ותיכון לפי חוזים חוזה בין ספק ללקוח חוזה בין ספק ללקוח מגדיר עבור כל שרות: תנאי ללקוח - "תנאי קדם" precondition - - תנאי לספק "תנאי אחר".postcondition לקוח ספק 2 תנאי קדם )preconditions(

קרא עוד

תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות מחרוזות, קבצים, וקבלת קלט מהמשתמש

תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות מחרוזות, קבצים, וקבלת קלט מהמשתמש תרגול מס' 4: המתרגם שימוש במחלקות קיימות מחרוזות, קבצים, וקבלת קלט מהמשתמש המתרגם משימה: תכנית המתרגמת קטעי טקסט לשפה אחרת הקלט: קובץ המכיל את קטעי הטקסט וכן את השפה אליה רוצים לתרגם 2 שאלות האם כבר יש

קרא עוד

eriktology The Writings Book of Proverbs [1]

eriktology The Writings Book of Proverbs [1] eriktology The Writings Book of Proverbs [1] [2] FOREWORD It should be noted when using this workbook, that we ( Eric, Lee, James, and a host of enthusiastic encouragers ) are not making a statement that

קרא עוד

eriktology The Writings Book of Psalms [1]

eriktology The Writings Book of Psalms [1] eriktology The Writings Book of Psalms [1] [2] FOREWORD It should be noted when using this workbook, that we ( Eric, Lee, James, and a host of enthusiastic encouragers ) are not making a statement that

קרא עוד

eriktology The Prophets Book of Isaiah [1]

eriktology The Prophets Book of Isaiah [1] eriktology The Prophets Book of Isaiah [1] [2] [3] FOREWORD It should be noted when using this workbook, that we ( Eric, Lee, James, and a host of enthusiastic encouragers ) are not making a statement

קרא עוד

ex1-bash

ex1-bash ביה"ס למדעי המחשב סמסטר חורף תשע"ח 13.12.2017 יסודות מערכות פתוחות פתרון תרגיל מס' 7 המכללה האקדמית נתניה שימו לב: כל ההערות שבתחילת תרגילים 1-6 תקפות גם לתרגיל זה. הערה 1: החל מתרגיל זה והלאה, בכל פעם

קרא עוד

Homework-L9-Skills-1.pub

Homework-L9-Skills-1.pub My Kriah Homework 1st Grade Level 9: All Skills Much me, energy, and money was invested in developing this program. Therefore reproduc on of this work, whether in it s en rety, in part, or in any form

קרא עוד

תרגול מס' 1

תרגול מס' 1 תרגול 6 הסתעפויות 1 מבוסס על שקפים מאת יאן ציטרין קפיצות לא מותנות Unconditional Branch br label PC לאחר ה- fetch של פקודת ה- branch PC לאחר הביצוע של פקודת ה- branch pc label br label הקפיצה מתבצעת תמיד,

קרא עוד

שקופית 1

שקופית 1 www.pwc.com/il חידושים בתחום התמריצים טלי ברנד, רו"ח, דירקטורית, מנהלת מחלקת תמריצים, אוקטובר 2014 תוכן העניינים דגשים לגבי הטבות מס על פי החוק לעידוד השקעות הון תכניות מענקי מחקר ופיתוח נבחרות שינויים

קרא עוד

מבוא למדעי המחשב

מבוא למדעי המחשב מבוא למדעי המחשב תכנות מונחה אובייקטים תוכן עניינים טיפוסי נתונים מורכבים המחלקה String תזכורת לשימוש שעשינו במחלקה String str = new String( Hello ); s.o.p(str.tostring()); s.o.p(str.charat(4)); s.o.p(str.equals(

קרא עוד

איטרטורים: 1 תוכנה 1 סתיו תשע"ג תרגיל מספר 9 הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה moodl

איטרטורים: 1 תוכנה 1 סתיו תשעג תרגיל מספר 9 הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה moodl איטרטורים: 1 תוכנה 1 סתיו תשע"ג תרגיל מספר 9 הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה moodle בלבד.(http://moodle.tau.ac.il/) יש להגיש קובץ zip

קרא עוד

פייתון

פייתון שיעור 12: מילונים ברק גונן 1 או מילון, :hash table או,dictionary זוגות של מפתחות keys וערכים values מילון מוגדר על ידי סוגריים מסולסלים { } לדוגמה: מילון שמכיל ציונים, המפתח הוא מספר ת.ז ערך מפתח הגדרה

קרא עוד

1 בחירת מנועי חיפוש באינטרנט תוצאות החיפושים באינטרנט, תלויות בבחירת מנוע חיפוש מתאים. אמנם גוגל הוא המנוע המוכר ביותר, ובכ"ז, לעתים השימוש במנוע אחר,

1 בחירת מנועי חיפוש באינטרנט תוצאות החיפושים באינטרנט, תלויות בבחירת מנוע חיפוש מתאים. אמנם גוגל הוא המנוע המוכר ביותר, ובכז, לעתים השימוש במנוע אחר, 1 בחירת מנועי חיפוש באינטרנט תוצאות החיפושים באינטרנט, תלויות בבחירת מנוע חיפוש מתאים. אמנם גוגל הוא המנוע המוכר ביותר, ובכ"ז, לעתים השימוש במנוע אחר, יניב תוצאות רלבנטיות יותר, ותהליך איתור המידע יהיה

קרא עוד

הכרת משאבי הספרייה קורס מקוון חיפוש במאגרי המידע ו- PubMed Biosis Previews, Zoological Record )לתלמידי החוג למדעי החיים( (Biosis Previews:

הכרת משאבי הספרייה קורס מקוון חיפוש במאגרי המידע ו- PubMed Biosis Previews, Zoological Record )לתלמידי החוג למדעי החיים( (Biosis Previews: חיפוש במאגרי המידע ו- PubMed Biosis Previews, Zoological Record )לתלמידי החוג למדעי החיים( (Biosis Previews: http://www.isiknowledge.com/biosis) (Zoological Record: http://www.isiknowledge.com/zoorec)

קרא עוד

שבוע 4 סינטקס של HACK ASSEMBLY ניתן להשתמש בשלושה אוגרים בלבד:,A,D,M כולם בעלי 16 ביטים. M אינו אוגר ישיר- הוא מסמן את האוגר של ה RAM שאנחנו מצביעים ע

שבוע 4 סינטקס של HACK ASSEMBLY ניתן להשתמש בשלושה אוגרים בלבד:,A,D,M כולם בעלי 16 ביטים. M אינו אוגר ישיר- הוא מסמן את האוגר של ה RAM שאנחנו מצביעים ע שבוע 4 סינטקס של HACK ASSEMBLY ניתן להשתמש בשלושה אוגרים בלבד:,A,D,M כולם בעלי 16 ביטים. M אינו אוגר ישיר- הוא מסמן את האוגר של ה RAM שאנחנו מצביעים עליו כרגע )A מצביע עליו(. יש שני סוגי פקודות, פקודת

קרא עוד

מבוא למדעי המחשב

מבוא למדעי המחשב מבוא למדעי המחשב מחרוזות, חתימה של פונקציה ומעטפות תוכן עניינים טיפוסים מורכבים טיפוסים מורכבים ערך שם טיפוס 12 m int undef. x boolean true y boolean arr int[] כאלה שעשויים להכיל יותר מערך פרימיטיבי אחד

קרא עוד

מבוא לתכנות ב- JAVA תרגול 7

מבוא לתכנות ב- JAVA  תרגול 7 מבוא לתכנות ב- JAVA תרגול 8 תזכורת - מבנה של פונקציה רקורסיבית.2 פונקציה רקורסיבית מורכבת משני חלקים עיקריים 1. תנאי עצירה: מקרה/מקרים פשוטים בהם התוצאה לא מצריכה קריאה רקורסיבית לחישוב צעד רקורסיבי: קריאה

קרא עוד

ניטול ידני

ניטול ידני הכנס ה- 17 של המוסד לבטיחות ולגהות 17 נובמבר 2014 בטיחות ובריאות בתעסוקה הרמה וניטול ידני: ד"ר יוהנה גייגר ארגונומית ארצית המוסד לבטיחות ולגהות ענבר גלבוע ארגונומית מחוזית המוסד לבטיחות ולגהות ניטול ידני

קרא עוד

Microsoft PowerPoint - T-10.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - T-10.ppt [Compatibility Mode] מבוא למחשב בשפת Matlab לולאות בלוקי try-catch :10 תרגול מבוסס על השקפים שחוברו ע"י שי ארצי, גיתית רוקשטיין, איתן אביאור, סאהר אסמיר וטל כהן עבור הקורס "מבוא למדעי המחשב" נכתב על-ידי רמי כהן,אולג רוכלנקו,

קרא עוד

מקביליות

מקביליות תכונות שמורה Invariant Properties גרא וייס המחלקה למדעי המחשב אוניברסיטת בן-גוריון 2 בדיקות מודל Checking( )Model מערכת דרישות מידול פירמול בדיקות מודל )Model Checking( מודל של המערכת תכונות פורמליות סימולציה

קרא עוד

פתרון מוצע לבחינת מה"ט ב_שפת c מועד ב אביב תשע"ט, אפריל 2019 מחברת: גב' זהבה לביא, מכללת אורט רחובות שאלה מספר 1 מוגדרת מחרוזת המורכבת מהספרות 0 עד 9.

פתרון מוצע לבחינת מהט ב_שפת c מועד ב אביב תשעט, אפריל 2019 מחברת: גב' זהבה לביא, מכללת אורט רחובות שאלה מספר 1 מוגדרת מחרוזת המורכבת מהספרות 0 עד 9. פתרון מוצע לבחינת מה"ט ב_שפת c מועד ב אביב תשע"ט, אפריל 2019 מחברת: גב' זהבה לביא, מכללת אורט רחובות שאלה מספר 1 מוגדרת מחרוזת המורכבת מהספרות 0 עד 9. הדפסה ראשונה: מתבצעת לולאה שרצה מאפס עד אורך המחרוזת.

קרא עוד

Slide 1

Slide 1 מבוא לתכנות ב- JAVA תרגול 5 מה בתרגול מחרוזות מערכים דו ממדיים מחרוזות (Strings) מחרוזת היא רצף של תווים. immutable על מנת ליצור ולטפל במחרוזות נשתמש במחלקה String למחלקה String מתודות שונות שמאפשרות פעולות

קרא עוד

סדנת תכנות ב C/C++

סדנת תכנות ב   C/C++ פקולטה: מדעי הטבע מחלקה: מדעי המחשב שם הקורס: מבוא למחשבים ושפת C קוד הקורס: 2-7028510 תאריך בחינה: 15.2.2017 משך הבחינה: שעתיים שם המרצה: ד"ר אופיר פלא חומר עזר: פתוח שימוש במחשבון: לא הוראות כלליות:

קרא עוד

Slide 1

Slide 1 1 אובייקטים היום בתרגול: 2.)objects מחלקות )classes( ואובייקטים )מופעים, )fields( שדות המחלקה שיטות הכמסה )methods של מחלקה. ( class מחלקה - עד עכשיו השתמשנו בעיקר בטיפוסים מובנים ופונקציות המבצעות חישובים

קרא עוד

מדריך לחיפוש במאגר JCR Journal Citation Reports מעודכן לדצמבר 2015 כל הזכויות שמורות לתחום היעץ, אוניברסיטת חיפה, הספריה

מדריך לחיפוש במאגר JCR Journal Citation Reports מעודכן לדצמבר 2015 כל הזכויות שמורות לתחום היעץ, אוניברסיטת חיפה, הספריה מדריך לחיפוש במאגר JCR Journal Citation Reports מעודכן לדצמבר 2015 כל הזכויות שמורות לתחום היעץ, אוניברסיטת חיפה, הספריה תוכן עניינים........................ )Journal Citations Reports( JCR מדד ההשפעה

קרא עוד

ארסמוס+ עדכון

ארסמוס+ עדכון הדגשים לקול הקורא 2018 Capacity Building Capacity Building "בניית יכולות של מערכת ההשכלה הגבוהה הישראלית תוך שיתוף פעולה בינלאומי" מוסדות להשכלה גבוהה פיתוח תכניות לימוד בגוון דיסציפלינות קידום בינלאומיות

קרא עוד

95% בוגרים להשכלה גבוהה 70% דור ראשון במשפחתם יוזמה להקמת בית ספר תיכון על פי מודל ה - Picture Big תמונההגדולהה

95% בוגרים להשכלה גבוהה 70% דור ראשון במשפחתם יוזמה להקמת בית ספר תיכון על פי מודל ה - Picture Big תמונההגדולהה 95% בוגרים להשכלה גבוהה 70% דור ראשון במשפחתם יוזמה להקמת בית ספר תיכון על פי מודל ה - Picture Big תמונההגדולהה על מה אובמה מדבר? מודל תומך למידה ה- Met הוא שמו של בית ספר תיכון ברוד-איילנד, ארה ב, שמשמש

קרא עוד

אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: שם המרצה: מר אלכסנדר שקולניק, בשפת JAVA מבחן ב: מבוא לתכנות מס' הקורס : מיועד לתלמידי : הנד

אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: שם המרצה: מר אלכסנדר שקולניק, בשפת JAVA מבחן ב: מבוא לתכנות מס' הקורס : מיועד לתלמידי : הנד אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: 29.01.19 שם המרצה: מר אלכסנדר שקולניק, בשפת JAVA מבחן ב: מבוא לתכנות 202.1.9031 מס' הקורס : מיועד לתלמידי : הנדסת תעשיה וניהול שנה תשע"ט א' סמ' א' מועד 3 שעות משך

קרא עוד

Slide 1

Slide 1 מבוא למחשב בשפת C : מערכים חד ודו-ממדיים מבוסס על השקפים שחוברו ע"י שי ארצי, גיתית רוקשטיין, איתן אביאור וסאהר אסמיר עבור הקורס "מבוא למדעי המחשב". עודכן ע"י דן רביב נכתב על-ידי טל כהן, נערך ע"י איתן אביאור.

קרא עוד

1 תבניות טקסט מהי תבנית טקסט? שימוש ב- Characters Meta שימוש ב- Expression Grouping שימוש ב- Quantifiers תת תבניות הפונקציה preg_match הפונקציה preg_m

1 תבניות טקסט מהי תבנית טקסט? שימוש ב- Characters Meta שימוש ב- Expression Grouping שימוש ב- Quantifiers תת תבניות הפונקציה preg_match הפונקציה preg_m 1 תבניות טקסט מהי תבנית טקסט? שימוש ב- Characters Meta שימוש ב- Expression Grouping שימוש ב- Quantifiers תת תבניות הפונקציה preg_ הפונקציה preg all הפונקציה str_replace הפונקציה preg_replace 2 מהי תבנית

קרא עוד

תשע"דד אביב תוכנה 1 תרגיל מספר 4 עיבוד מחרוזות וקריאה מקבצים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס..(

תשעדד אביב תוכנה 1 תרגיל מספר 4 עיבוד מחרוזות וקריאה מקבצים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס..( תשע"דד אביב תוכנה 1 תרגיל מספר 4 עיבוד מחרוזות וקריאה מקבצים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס..(http://mdle.tau.ac.il/) בלבד הגשת התרגיל תעשה במערכת ה- mdle aviv

קרא עוד

ח ס פ - י ש י ז ר א מ w w w. p t o r a. c o. i l S a l e p t o r a. c o. i l

ח ס פ - י ש י ז ר א מ w w w. p t o r a. c o. i l S a l e p t o r a. c o. i l 2 0 1 9 ח ס פ - י ש י ז ר א מ 054-9852860 w w w p t o r a c o i l S a l e s @ p t o r a c o i l Sack Of Nuts Haroset in a box מ א ר ז מ ת ו ק ו י י ח ו ד י : צ נ צ נ ת ח ר ו ס ת מ ד ב ר י ת מ י ו ח ד ת

קרא עוד

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה:

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה: אוניברסיטת בן גוריון בנגב מספר נבחן : תאריך המבחן: כ"ג מנ' אב תשע"ז 15.08.17 שמות המורים: ציון סיקסיק א' ב- C תכנות מבחן ב: 202-1-9011 מס' הקורס : הנדסה מיועד לתלמידי : ב' מועד סמ' ב' שנה תשע"ז 3 שעות

קרא עוד

מקביליות

מקביליות תכונות בטיחות Safety Properties גרא וייס המחלקה למדעי המחשב אוניברסיטת בן-גוריון 2 תזכורת: תכונות זמן ליניארי Linear Time Properties תכונות זמן-ליניארי מתארות קבוצת עקבות שהמערכת צריכה לייצר מכוונים ללוגיקה

קרא עוד

מבוא למדעי המחשב

מבוא למדעי המחשב מבוא למדעי המחשב שימוש במחסנית - מחשבון תוכן עניינים prefix כתיבת ביטויים ב-,infix ו- postfix postfix prefix,infix ביטויים ב- כתיבת ו- infix נוסח כתיבה ב- (operator אנו רגילים לכתוב ביטויים חשבוניים כדוגמת

קרא עוד

. שאלה 1: ה אי x] T : R 4[ x] R 4[ אופרטור ליניארי מוגדר על-ידי T( ax bx cx d) bx ax cx c )13 נק'( א( מצאו את הערכים העצמיים, המרחבים העצמיים

. שאלה 1: ה אי x] T : R 4[ x] R 4[ אופרטור ליניארי מוגדר על-ידי T( ax bx cx d) bx ax cx c )13 נק'( א( מצאו את הערכים העצמיים, המרחבים העצמיים שאלה : ה אי x] : R4[ x] R4[ אופרטור ליניארי מוגדר על-ידי ( ax bx cx d) bx ax cx c )3 נק'( א( מצאו את הערכים העצמיים המרחבים העצמיים והפולינום המורכב מוקטורים עצמיים של R [ [x האופייני של מצאו בסיס של 4

קרא עוד

מבוא לתכנות ב- JAVA תרגול 11

מבוא לתכנות ב- JAVA  תרגול 11 מבוא לתכנות ב- JAVA תרגול 11 רשימה מקושרת אוסף סדור של איברים מאותו טיפוס. קודקוד ברשימה )Node( מכיל את המידע + הצבעה לקודקוד הבא ברשימה data next first רשימה :)List( מיוצגת ע"י מצביע לאיבר הראשון ברשימה

קרא עוד

(Microsoft PowerPoint \372\347\370\345\372 \341\362\351\343\357 \344\343\351\342\351\350\354\351)

(Microsoft PowerPoint \372\347\370\345\372 \341\362\351\343\357 \344\343\351\342\351\350\354\351) אוניברסיטת תל-אביב הפקולטה לניהול ע"ש קולר מכון אלי הורביץ לניהול אסטרטגי ברוכים הבאים לכנס מקצועי בנושא: 14 ליוני, 2018 אוניברסיטת תל - אביב הפקולטה לניהול ע"ש קולר מכון אלי הורביץ לניהול אסטרטגי מנהלי

קרא עוד

תרגול 1

תרגול 1 מבוא למדעי המחשב 2019 תרגול 5 מחרוזות, חתימות ורקורסיה מחרוזות רצף של תווים רקורסיה קריאה של מתודה לעצמה באופן ישיר או עקיף ראינו בהרצאה מחרוזות: תווים, חתימות: העמסה- String,הצהרה, overloading אתחול רקורסיה:

קרא עוד

מדד מכון גזית-גלוב למחירי דירות GGII רקע כללי מכון גזית-גלוב לחקר נדל"ן במרכז הבינתחומי הרצליה מפרסם לראשונה מדד חודשי למחירי דירות. מדד חדש זה מבוסס

מדד מכון גזית-גלוב למחירי דירות GGII רקע כללי מכון גזית-גלוב לחקר נדלן במרכז הבינתחומי הרצליה מפרסם לראשונה מדד חודשי למחירי דירות. מדד חדש זה מבוסס מדד מכון גזית-גלוב למחירי דירות GGII רקע כללי מכון גזית-גלוב לחקר נדל"ן במרכז הבינתחומי הרצליה מפרסם לראשונה מדד חודשי למחירי דירות. מדד חדש זה מבוסס על טכניקת המדידות החוזרות המשמשת גם את מדד קייס שילר

קרא עוד

<4D F736F F D20FAF8E2E9EC203220E0F7E520EEE020FAF9F2E1>

<4D F736F F D20FAF8E2E9EC203220E0F7E520EEE020FAF9F2E1> 66-89 ד"ר דרורה קרוטקין אקונומטריקה למתקדמים א' תרגיל מס' 2 תרגיל חזרה על הפלטים.SPSS ו- GRETL, EVIEWS, STATA ) פלט (STATA שאלה נסמן: - q תפוקה k הון - l עבודה generate float lq= log(q) generate float

קרא עוד

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה:

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה: אוניברסיטת בן גוריון בנגב מספר נבחן : תאריך המבחן: כ"ג חשון תשע"ח 12/11/17 שמות המורים: ציון סיקסיק א' ב- C תכנות מבחן ב: 202-1-9011 מס' הקורס : הנדסה מיועד לתלמידי : ב' מועד קיץ סמ' שנה תשע"ז 3 שעות משך

קרא עוד

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה:

שאלהIgal : מערכים דו מימדיים רקורסיה: אוניברסיטת בן גוריון בנגב מספר נבחן : תאריך המבחן: כ"ח תשרי תשע"ז 30.10.16 שמות המורים: ציון סיקסיק א' תכנות ב- C מבחן ב: 202-1-9011 מס' הקורס : הנדסה מיועד לתלמידי : ב' מועד סמ' קיץ שנה תשע"ו 3 שעות משך

קרא עוד

דוגמאות שהוצגו בהרצאה 10 בקורס יסודות מערכות פתוחות דוגמה 1 דוגמאות של פונקציות ב- awk שמראות שהעברת פרמטרים של משתנים פשוטים היא by value והעברת פרמט

דוגמאות שהוצגו בהרצאה 10 בקורס יסודות מערכות פתוחות דוגמה 1 דוגמאות של פונקציות ב- awk שמראות שהעברת פרמטרים של משתנים פשוטים היא by value והעברת פרמט דוגמאות שהוצגו בהרצאה 10 בקורס יסודות מערכות פתוחות דוגמה 1 דוגמאות של פונקציות ב- awk שמראות שהעברת פרמטרים של משתנים פשוטים היא by value והעברת פרמטרים של מערכים היא by reference וכן דוגמאות שמראות שמשתנים

קרא עוד

dh.bgu.class2

dh.bgu.class2 מדעי הרוח הדיגיטליים שיעור שני ד ר יעל נצר אוניברסיטת בן גוריון סמסטר ב סיפור קטן על מקפים Hyphen Hate? When Amazon went to war against punctuation. (by the author Graeme Reynolds 14/12/14)..found that

קרא עוד

מהוא לתכנות ב- JAVA מעבדה 3

מהוא לתכנות ב- JAVA מעבדה 3 מבוא לתכנות ב- JAVA מעבדה 3 נושאי התרגול לולאות ניפוי שגיאות לולאות - הקדמה כיצד הייתם כותבים תוכנית שתדפיס את המספרים השלמים בין 1 ל- 100 בעזרת הכלים שלמדתם עד עתה? חייבת להיות דרך אחרת מאשר לכתוב 100

קרא עוד

הגשה תוך שבוע בשעת התרגול

הגשה תוך שבוע בשעת התרגול מרצה: שולי וינטנר. מתרגל: שלמה יונה מבוא למדעי המחשב מועד ב', סמסטר א' תשס"ג, 17/2/03 משך המבחן: שעתיים וחצי. חומר עזר: מותר כל חומר עזר, מלבד מחשב. הנחיות: ודאו כי בטופס שבידיכם 8 עמודים. יש לכתוב את

קרא עוד

אוניברסיטת חיפה החוג למדעי המחשב מרצה: שולי וינטנר מתרגלים: נעמה טוויטו, מחמוד שריף מבוא למדעי המחשב סמסטר א' תשע"ב בחינת סיום, מועד א', הנחי

אוניברסיטת חיפה החוג למדעי המחשב מרצה: שולי וינטנר מתרגלים: נעמה טוויטו, מחמוד שריף מבוא למדעי המחשב סמסטר א' תשעב בחינת סיום, מועד א', הנחי אוניברסיטת חיפה החוג למדעי המחשב מרצה: שולי וינטנר מתרגלים: נעמה טוויטו, מחמוד שריף מבוא למדעי המחשב סמסטר א' תשע"ב בחינת סיום, מועד א', 6.2.2012 הנחיות: 1. משך הבחינה: 120 דקות. 2. היציאה מהכיתה במהלך

קרא עוד

מבוא למדעי המחשב

מבוא למדעי המחשב מבוא כללי לתכנות ולמדעי המחשב 1843-0310 מרצה: אמיר רובינשטיין מתרגל: דין שמואל אוניברסיטת תל אביב סמסטר חורף 2017-8 חלק ב - מבוא לקריפטוגרפיה שיעור 5 (offset מונחים בסיסיים צופן קיסר (היסט,.1.2 1 Today

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation בינה מלאכותית והמבקר הפנימי לינור דלומי, שותפה, ראש חטיבת ניהול הסיכונים, Deloitte תוכן עניינים מה היא בינה מלאכותית? כשבינה מלאכותית פוגשת את מבקר הפנים האם אתם נותנים למכונה לקבל החלטות עבורכם? מהי

קרא עוד

תוכן העניינים

תוכן העניינים הוצאת חושבים קדימה הילה קדמן # חלק ב יעוץ מקצועי: חיים אברבוך מותאם לתכנית הלימודים החדשה בבתי הספר התיכוניים מהדורה חמישית הוצאת חושבים קדימה ת.ד. 1293 רעות 71908 www.kadman.net הילה קדמן 0522 525527

קרא עוד

מבוא למדעי המחשב

מבוא למדעי המחשב מבוא כללי לתכנות ולמדעי המחשב 1843-0310 מרצה: אמיר רובינשטיין מתרגל: דין שמואל אוניברסיטת תל אביב סמסטר חורף 2017-8 חלק א - השיטה הבינארית שיעור 5 ו- 1? ספירה בבסיס 2 ואיך אומרים "hello" עם 0 1 ממעגלים

קרא עוד

1 תוכנה 1 סתיו תשע"ה תרגיל מספר 8 מבני נתונים מקושרים וגנריים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תע

1 תוכנה 1 סתיו תשעה תרגיל מספר 8 מבני נתונים מקושרים וגנריים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תע תוכנה סתיו תשע"ה תרגיל מספר 8 מבני נתונים מקושרים וגנריים הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה- moodle בלבד.(http://moodle.tau.ac.il/) יש

קרא עוד

Guide For Examinees Inter-University Psychometric Entrance Test HEBREW PROFICIENCY TEST (YAEL) This test is intended for examinees who take the Psycho

Guide For Examinees Inter-University Psychometric Entrance Test HEBREW PROFICIENCY TEST (YAEL) This test is intended for examinees who take the Psycho Guide For Examinees Inter-University Psychometric Entrance Test HEBREW PROFICIENCY TEST (YAEL) This test is intended for examinees who take the Psychometric Entrance Test in a language other than Hebrew.

קרא עוד

מספר מחברת: עמוד 1 מתוך 11 ת"ז: תשע"א מועד ב סמסטר א' תאריך: 00:11 שעה: 0 שעות הבחינה: משך כל חומר עזר אסור בשימוש בחינה בקורס: מבוא למדעי ה

מספר מחברת: עמוד 1 מתוך 11 תז: תשעא מועד ב סמסטר א' תאריך: 00:11 שעה: 0 שעות הבחינה: משך כל חומר עזר אסור בשימוש בחינה בקורס: מבוא למדעי ה עמוד 1 מתוך 11 תשע"א מועד ב סמסטר א' 14.2.2011 תאריך: 00:11 שעה: 0 שעות הבחינה: משך כל חומר עזר אסור בשימוש בחינה בקורס: מבוא למדעי המחשב יש לענות על כל 5 השאלות. בכל השאלות במבחן יש לכתוב פונקציות יעילות

קרא עוד

מסמך1

מסמך1 Draft of SI 9612 June 2019 טיוטה לתקן הישראלי ת"י 9612 ISO 9612 - Second edition: 2009-04-01 יוני 2019 ICS CODE: 13.140 אקוסטיקה: קביעה של רמת חשיפה לרעש בסביבת עבודה שיטה הנדסית Acoustics Determination

קרא עוד

תרגיל בית מספר 1#

תרגיל בית מספר 1# ב 4 תרגיל בית מספר - 1 להגשה עד 72 באוקטובר בשעה ::725 קיראו בעיון את הנחיות העבודה וההגשה המופיעות באתר הקורס, תחת התיקייה.assignments חריגה מההנחיות תגרור ירידת ציון / פסילת התרגיל. הנחיות והערות ספציפיות

קרא עוד

1 תוכנה 1 תרגיל מספר 7 מנשקים Interfaces הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה- moodle ב

1 תוכנה 1 תרגיל מספר 7 מנשקים Interfaces הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה- moodle ב 1 תוכנה 1 תרגיל מספר 7 מנשקים Interfaces הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תעשה במערכת ה- moodle בלבד.(http://moodle.tau.ac.il/) יש להגיש קובץ zip יחיד

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation כנס הרצליה 2012 "בעקבות המחאה: מדיה חדשה,העצמה אזרחית, עיצוב מדיניות" ד"ר נעם למלשטריך לטר כשמדובר ב"העצמה אזרחית " ההנחה היא שיש לכך ערך רב שההמון אכן חכם מושג "חוכמת ההמון" האם ההמון חכם ממנהיגיו? מתי?

קרא עוד

תוכן העניינים

תוכן העניינים הוצאת חושבים קדימה הילה קדמן חלק ב יעוץ מקצועי: חיים אברבוך מותאם לתכנית הלימודים החדשה בבתי הספר התיכוניים מהדורה חמישית הוצאת חושבים קדימה ת.ד. 1293 רעות 71908 www.kadman.net הילה קדמן 0522 525527 kadman11@gmail.com

קרא עוד

Microsoft PowerPoint - Lecture1

Microsoft PowerPoint - Lecture1 Computer Organization and Programming ארגון ותכנו ת המחשב - את"מ הרצאה מבוא 2 שפה עילית מול שפ ת מ כונה שפה עילית language) (High level שפת מכונה Language) (Machine תכנית בשפ ה עיל ית (C, Pascal, ) תכנית

קרא עוד

אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: שקולניק אלכסנדר שם המרצה: מר בשפת JAVA מבוא לתכנות מבחן ב: מס' הקורס : הנדסת תעשיה וניהול מ

אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: שקולניק אלכסנדר שם המרצה: מר בשפת JAVA מבוא לתכנות מבחן ב: מס' הקורס : הנדסת תעשיה וניהול מ אוניברסיטת בן גוריון בנגב תאריך המבחן: 12.02.17 שקולניק אלכסנדר שם המרצה: מר בשפת JAVA מבוא לתכנות מבחן ב: 202.1.9031 מס' הקורס : הנדסת תעשיה וניהול מיועד לתלמידי : א' מועד א' סמ' שנה תשע"ד 3 שעות משך

קרא עוד

פיסיקה 1 ב' מרצים: גולן בל, משה שכטר, מיכאל גדלין מועד ב משך המבחן 3 שעות חומר עזר: דף נוסחאות מצורף, מחשבון אסור בהצלחה! חלק א'

פיסיקה 1 ב' מרצים: גולן בל, משה שכטר, מיכאל גדלין מועד ב משך המבחן 3 שעות חומר עזר: דף נוסחאות מצורף, מחשבון אסור בהצלחה! חלק א' פיסיקה 1 ב' 203-1-1391 מרצים: גולן בל, משה שכטר, מיכאל גדלין מועד ב 03.08.2017 משך המבחן 3 שעות חומר עזר: דף נוסחאות מצורף, מחשבון אסור בהצלחה! חלק א' - שאלות אמריקאיות (כל שאלה - 5 נק') - יש לסמן תשובה

קרא עוד

Slide 1

Slide 1 מבוא למחשב בשפת C צעדים הרצאה 2: ראשונים בשפת C מבוסס על השקפים שחוברו ע"י שי ארצי, גיתית רוקשטיין, איתן אביאור וסאהר אסמיר עבור הקורס "מבוא למדעי המחשב". עודכן ע"י דן רביב נכתב על-ידי טל כהן, נערך ע"י

קרא עוד

Microsoft Word - c_SimA_MoedB2005.doc

Microsoft Word - c_SimA_MoedB2005.doc מרצה: שולי וינטנר. מתרגל: עזרא דאיה. מבוא למדעי המחשב בחינת מועד ב', סמסטר א' תשס"ה,.2.2005 משך המבחן: שעתיים וחצי. חומר עזר: מותר כל חומר עזר, מלבד מחשב. הנחיות:. ודאו כי בטופס שבידיכם עמודים. יש לכתוב

קרא עוד

ייבוא וייצוא של קבצי אקסל וטקסט

ייבוא וייצוא של קבצי אקסל וטקסט ייבוא וייצוא של קבצי אקסל וטקסט (Importing & Exporting MS Excel Files and Text) ייבוא (Import) הפיכת קובץ טקסט, Excel מבסיס נתונים אחר. או סוגים אחרים, לטבלת,Access או העתקת טבלת Access בתחילת התהליך יש

קרא עוד

מטרות הקורס סמינר מחקר רגשות בשירות סמסטר א' תשע"ט דר' אריק חשין הקורס מיועד להקנות מיומנות בחשיבה מחקרית וביצוע מחקר באמצעו

מטרות הקורס סמינר מחקר רגשות בשירות סמסטר א' תשעט דר' אריק חשין הקורס מיועד להקנות מיומנות בחשיבה מחקרית וביצוע מחקר באמצעו מטרות הקורס סמינר מחקר רגשות בשירות סמסטר א' תשע"ט דר' אריק חשין acheshin@univ.haifa.ac.il הקורס מיועד להקנות מיומנות בחשיבה מחקרית וביצוע מחקר באמצעות התנסות בשלבי המחקר השונים. הסמינר יעסוק בנושא רגשות

קרא עוד

שעור 6

שעור 6 שעור 6 Open addressing אין רשימות מקושרות. (נניח שהאלמנטים מאוחסנים בטבלה עצמה, לחילופין קיים מצביע בהכנסה המתאימה לאלמנט אם אין שרשור). ב- addressing open הטבלה עלולה להימלא ב- factor α load תמיד. במקום

קרא עוד

תוכנה 1 1 אביב תשע"ג תרגיל מספר 5 מערכים, מחרוזות, עיבוד טקסט ומבני בקרה הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגש

תוכנה 1 1 אביב תשעג תרגיל מספר 5 מערכים, מחרוזות, עיבוד טקסט ומבני בקרה הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגש תוכנה 1 1 אביב תשע"ג תרגיל מספר 5 מערכים, מחרוזות, עיבוד טקסט ומבני בקרה הנחיות כלליות: קראו בעיון את קובץ נהלי הגשת התרגילים אשר נמצא באתר הקורס. הגשת התרגיל תיעשה במערכת ה- mdle בלבד.(http://mdle.tau.ac.il/)

קרא עוד

Microsoft PowerPoint - CE_Candidates_2011.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - CE_Candidates_2011.ppt [Compatibility Mode] תשע"בב פתוח ו וירטואלי לקראת שנת הלמוד הלימודים יום ראשון ב- תואר מחשבים הנדסת הלימודים שנת לקראת הוירטואלי הפתוח ליום הבאים ברוכים מחשבים הנדסת עלל מקצוע פרטים מספר זוו תמצאו תשס"בב. במצגת וי שיש שינויים

קרא עוד

תורת הקומפילציה

תורת הקומפילציה תורת הקומפילציה תרגיל בית 2 הוראות לתרגיל 2 בשפת MINI-PASCAL הפרוייקט המצורף הינו קוד שלד של מהדר לשפת mini-pascal עליכם לממש בסביבת (Eclipse (Java את הפונקציות המתאימות לפי החומר שנלמד בהרצאה ע"מ שהמהדר

קרא עוד

עסקאו

עסקאו ממשל תאגידי: מושגים, מאפייני יסוד ואתגרי היישום פרופסור אהוד קמר אוניברסיטת תל-אביב נובמבר 2013 מבנה ההרצאה 1. את מי משרת התאגיד? 2. הגדרת הממשל התאגידי יעילות ואתיקה אם יישאר זמן: אתגרי הממשל התאגידי

קרא עוד

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation תוכנה תרגול 7 :מנשקים, פולימורפיזם ועוד * לא בהכרח בסדר הזה == vs equals Point p = new Point(,2) Point p2 = new Point(,2) p == p2 p.equals(p2) מתי נכון להשתמש בכל אחד מהם? שימו לב, במחלקה שכתבתם בעצמכם

קרא עוד

Microsoft Word - Ass1Bgu2019b_java docx

Microsoft Word - Ass1Bgu2019b_java docx ת ר ג י ל 1 ב ק ו ר ס מ ב ו א לתכנות 202.1.9031 JAVA סמסטר ב, ת נ א י ם ו ל ו ל א ו ת תאריך אחרון להגשה בציון מלא : 02.04.19 עד שעה : 23:55, כ ל יום איחור ל א מ א ו ש ר א ו ח ל ק ממנו מודריד 10 נקודות

קרא עוד