Teaching
Consultations: do write me at m.wrochnamimuw.edu.pl, I'll be happy to answer any questions or set up a meeting to go over any material.
Architektura komputerów i systemy operacyjne (semestr letni 24/25)
Laboratorium (Moodle), grupa 5, w labie 2044, piątki 12:15–14:00 (USOS)
- Konfiguracja pracy zdalnej i C++ – SSH, CMake, VS Code, CLion, praca Linuksem z Windowsa, ...
- Kurs "the Missing Semester" na MIT, w szczególności shell tools.
- Przydatne polecenia w Unix
- Typowy przykład buga w skrypcie bash'owym
Programowanie współbieżne (semestr zimowy 24/25)
Laboratorium (Moodle), grupa 1, w labie 2045, piątki 10:15–12:00 (USOS)
Notatki
- Setup Java'y i VS Code
- Przydatne konstrukcje w Javie – tablice, for-each, ...
- Stos i sterta
- Read-write lock
Przydatne linki
Java
- oficjalna dokumentacja klas (warto dodać wyszukiwarkę do przeglądarki)
- the Java tutorials
- specyfikacja (bardziej techniczne i formalne)
C/C++
- C/C++ reference – zdecydowanie najlepsze źródło, choć bywa techniczne (warto dodać wyszukiwarkę do przeglądarki)
- C++ Core Guidelines – tu często można znaleźć odpowiedź na miększe pytania
- Manpages – linuxowy manual, można też czytać komendą
man
Deep Neural Networks / Głębokie Sieci Neuronowe (semestr zimowy 24/25)
(Moodle), (notebooks), (USOS). Group no. 8, in lab 2045, Wednesdays 16:15-18:00
My group's version of the notebooks:
- Lab 1 notebook: gradient descent, feature engineering, cross-validation.
- Partial solution to the Lab 1 notebook.
- Lab 2 notebook: backpropagation, checkpointing.
- Slides and cheat-sheet on backpropagation.
- For lab 3 go to official notebooks.
- Slides on softmax, log-loss, cross-entropy.
- Convolution visualization and widget.
- Some notes for lab 5
Recommended reading:
- the Neural Networks and Deep Learning free online book.
- Bishop & Bishop's Deep Learning book.
- Youtube videos on backprop by 3Blue1Brown (especially the 3rd one).