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Kommunikationsnetze - Protokolldateneinheiten im OSI-Referenzmodell
Der physikalische Transport von PDUs durch die verschiedenen darunter liegenden Schichten sei anhand der folgenden Abbildung für eine Daten-PDU...
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Kommunikationsnetze - Ungesicherte Datenübertragung bei IP
Das Internet-Protokoll sieht keine Mechanismen für zuverlässige Kommunikation vor. Es gibt keinerlei Bestätigungen. Es gibt keine Fehlerkontrolle der...
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Kommunikationsnetze - Unipolarer NRZ-Code
Der unipolare NRZ-Code entspricht der üblichen Digitalsignaldarstellung z.B. als Ausgangssignal eines A/D-Wandlers. Ein High-Pegel bedeutet z.B. die...
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Kommunikationsnetze - Validierung
Wenn ein Cache einen vorhandenen Eintrag als Antwort auf eine Anfrage eines Clients benutzen will, muss beim WWW-Server (oder einem davor liegenden...
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Grundlagen Prüfen: Einführung Messschieber (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder die Grundlagen eines Messschiebers. Das Besondere an Messgeräten besteht z.B. darin, dass sie...
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Grundlagen Feilen: Gehauene und gefräste Feilen (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder, welche Winkelarten bei Feilen wichtig sind und wann gehauene und wann gefräste Feilen verwendet...
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Grundlagen Prüfen: Einführung (Erklärvideo)
In diesem Interactive-Video erklärt ein Ausbilder anschaulich, auf welche relevanten Merkmale beim Prüfen eines Werkstücks geachtet wird. Dazu zählen...
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B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B2 Jupyter Notebook: Daten analysieren“ lernt man, mithilfe von Python Daten in Tabellen genauer zu analysieren...
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B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten
In diesem Jupyter Notebook zum Thema “B3 Jupyter Notebook: Daten aufbereiten“ lernt man, mithilfe von Python Daten für Maschinelles Lernen...
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C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-1 Jupyter Notebook: Scatterplots mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Scatterplots (Streudiagramme)...
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C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-1 Jupyter Notebook: Evaluationsmaße für Klassifikation“ wird die Evaluation eines Klassifikationsbaums in...
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C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-1 Jupyter Notebook: Klassifikationsbäume mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 1)“ lernt man, das Training...
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C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 3)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Parameter beim Training von Klassifikationsbäumen mit sklearn (Klassifikationsbäume,...
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C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2)
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C4-3 Jupyter Notebook: Training von Klassifikationsbäumen verstehen mit sklearn (Klassifikationsbäume, Teil 2...
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C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C2-2 Jupyter Notebook: Mittelwert und Standardabweichung mit pandas“ lernt man, mithilfe von Python Mittelwert...
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C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-1 Jupyter Notebook: Einfache Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, Daten zur Anpassung eines linearen...
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C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C3-2 Jupyter Notebook: Multiple Lineare Regression mit sklearn“ lernt man, multiple lineare Regression in...
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C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test
In diesem Jupyter Notebook zum Thema „C5-2 Jupyter Notebook: Training und Test“ werden wichtige Regeln für die korrekte Evaluation von Modellen...
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