| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 10 / 42
Na začetekNa prejšnjo stran12345Na naslednjo stranNa konec
1.
Integracija funkcij v programskem jeziku Python v programsko opremo za HIL testiranje komponent vozil
Matjaž Malok, 2021, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi obravnavamo integracijo orodja v programskem jeziku Python s programom dSpace AutomationDesk (AUD), ki se uporablja za avtomatizacijo preverjanja skladnosti rezultatov, ki so pridobljeni s testiranjem programske opreme oljne črpalke. Povezavo AUD z drugimi pomožnimi programi oz. bazami uporabljamo, da poenostavimo evalvacijo in jo naredimo hitrejšo ter zanesljivejšo. Tako predstavljamo prenos podatkom med programoma AUD in Microsoft Excel, v čigar dokumentih so shranjeni podatki za avtomatsko evalvacijo, ter njihovo shranjevanje v AUD objekte. Nato predstavljamo avtomatsko ustvarjanje projektov v AUD za izvajanje posameznih testov, ki so določeni v dokumentih programa Excel. Na koncu predstavljamo še povezavo med AUD in podatkovno bazo, v kateri so shranjeni podatki s spletne platforme Polarion, s čimer pridobivamo podatke o testih, kar uporabljamo za ustvarjanje poročil.
Ključne besede: dSpace AutomationDesk, Python, HIL – metoda strojne opreme v zanki, komponente vozil, integracija, avtomatizacija
Objavljeno: 13.09.2021; Ogledov: 55; Prenosov: 0

2.
Trgovanje kriptovalut z okrepitvenim učenjem
Gašper Reher, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se bom seznanil in preizkusil okrepitveno učenje na časovnih podatkih, natančneje na trgovanju s kriptovalutami. V okviru naloge bom naredil teoretičen pregled okrepitvenega učenja, ogrodji okrepitvenega učenja in pregled knjižnic, ki že obstajajo na področju okrepitvenega učenja ter trgovanja s kriptovalutami. Praktični cilj diplomskega dela pa je izdelava programa, ki se bo na podlagi zgodovinskih vrednosti kriptovalut, naučil, kako trgovati z njimi, tako da zagotovi velik dobiček.
Ključne besede: Okrepitveno učenje, kriptovalute, Python, umetna inteligenca
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 270; Prenosov: 93
.pdf Celotno besedilo (1,66 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

3.
Primerjava spletnih strežnikov na osnovi programskega jezika Python
Filip Kren, 2020, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo je osredotočeno na primerjanje spletnih strežnikov, ki temeljijo na programskem jeziku Python. Preden smo začeli s primerjavo, smo natančneje spoznali koncepte spletnih strežnikov. Nato smo podrobneje pogledali standard WSGI, ki definira kako gostiti Python aplikacije na strežnikih. Izbrane strežnike CherryPy, Gunicorn, uWSGI, TwistedWeb in Tornado smo natančno analizirali in opisali. Na strežnike smo namestili testno spletno aplikacijo, ki smo jo razvili v programskem jeziku Python s pomočjo ogrodja Django. Nato smo implementirali obremenitvene teste s katerimi smo po testirali odzivnost in učinkovitost strežnikov. Rezultate testiranja smo uporabili za primerjavo strežnikov, ter tako ugotovili, da med izbranimi strežniki obstajajo razlike in podobnosti.
Ključne besede: Spletni strežnik, Python, primerjava spletnih strežnikov, WSGI, CherryPy, Gunicorn, uWSGI, TwistedWeb, Tornado, Django
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 156; Prenosov: 38
.pdf Celotno besedilo (1,44 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

4.
Primerjava programskih jezikov Python in R za namene strojnega učenja
Peter Zupan, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi primerjamo programska jezika R in Python za namene strojnega učenja. Najprej razložimo, kaj je strojno učenje, nato opišemo algoritme, ki smo jih uporabili pri praktičnih primerih, ter predstavimo programska jezika R in Python. V nadaljevanju diplomskega dela na treh različnih primerih prikažemo delovanje obeh programskih jezikov. Nalogo zaključimo s primerjavo programskih jezikov na podlagi pridobljenih rezultatov in ugotovitev iz praktičnega dela.
Ključne besede: strojno učenje, R, Python, linearna regresija, odločitvena drevesa, nevronske mreže
Objavljeno: 02.11.2020; Ogledov: 196; Prenosov: 68
.pdf Celotno besedilo (1,16 MB)

5.
Implementacija odločitvenih dreves v programskem jeziku Python
Gregor Gorjanc, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljeno področje strojnega učenja, del katerega so odločitvena drevesa. Čeprav je odločitveno drevo v osnovi pripomoček za vizualizacijo, nas v sklopu strojnega učenja zanima proces gradnje. Obstaja več algoritmov, ki s pomočjo podatkovnih množic generirajo odločitvena drevesa. V delu je podrobno predstavljeno delovanje algoritma C4.5, čigar implementacija predstavlja jedro naloge. Algoritem je bil implementiran s pomočjo programskega jezika Python. Po osnovni implementacijo je bil izveden proces optimizacije, kjer so preizkušene različne strukture programskega jezika Python. Po optimizaciji je bila izvedena primerjalna analiza delovanja. Izvedena je bila tudi primerjava delovanja implementiranega algoritma z obstoječo implementacijo J48.
Ključne besede: strojno učenje, odločitveno drevo, Python, C4.5
Objavljeno: 03.07.2020; Ogledov: 848; Prenosov: 208
.pdf Celotno besedilo (2,12 MB)

6.
Primerjava in vrednotenje programskih ogrodij za razvoj zalednih rešitev arhitekturnega stila rest
Denis Čemerika, 2019, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo predstavili aktualne in relevantne informacije o zmogljivosti in razlikah med programskih ogrodij za izdelavo spletnih strežnikov arhitekturnega stila REST. Uporabili smo raziskovalni metodi izvedbo eksperimenta in analizo pridobljenih podatkov na programskih ogrodij .NET Core, Express, Lumen, Spring in Django. Na podlagi pregleda dokumentacije smo izpostavili posebnosti in razlike vsakega ogrodja ter prednosti in pomanjkljivosti med njimi. Za vsako posamezno ogrodje je predstavljena implementacija storitev REST, bila pa sta izvedena tudi obremenitvena testa, s katerima smo prikazali zmogljivost vsakega ogrodja. S pomočjo primerjalne analize in obremenitvenih testov smo ugotovili, da je na podlagi teoretičnega modela najboljšo oceno pridobilo ogrodje Node.js Express
Ključne besede: rest, api, spletni strežnik, primerjava, vrednotenje, Node.js, Express, Java, Spring, PHP, Lumen, Python, Django, .Net Core
Objavljeno: 23.12.2019; Ogledov: 472; Prenosov: 90
.pdf Celotno besedilo (1,66 MB)

7.
Analiza kolaborativnega robota UR za procesne naloge
Alen Kolman, 2019, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi je predstavljena analiza kolaborativnega robota podjetja Universal Robots pri uporabi v procesnih aplikacijah. Na začetku je predstavljen robot in povezava z računalnikom, ki omogoča daljinsko vodenje in analizo gibanja. Sledi analiza različnih vrst ukazov in izločitev najustreznejših za izvedbo, s ciljem zagotavljanja osnovnih lastnosti procesnih nalog: konstantna hitrost in čim boljše sledenje želeni trajektoriji. Analiza ukazov je na koncu podkrepljena z izvedbo dveh procesnih aplikacij, s čimer dokažemo primernost robota UR3 za izvedbo procesnih nalog. Delo je bilo opravljeno v Laboratoriju za industrijsko robotiko na UM FERI.
Ključne besede: kolaborativni robot UR3, procesna aplikacija, daljinsko vodenje robota, CAD/CAM programiranje, UR Script, Python, MATLAB
Objavljeno: 29.11.2019; Ogledov: 993; Prenosov: 125
.pdf Celotno besedilo (6,23 MB)

8.
Primerjava Python Flask-RESTplus ter c# .Net core web API pri izdelavi REST API
Žiga Palčnik, 2019, diplomsko delo

Opis: Namen diplomskega dela je bila analiza in primerjava razvoja preprostega REST apija s programskim jezikom C# in Pyhton. Na začetku splošno opišemo, kaj je REST api in kako ga uporabimo. Nato, na splošno opišemo omenjena programska jezika, tehnologije, v katerih bomo slednje razvijali in zakaj smo se odločili, da bomo v diplomskem delu delali ravno z njimi. Praktično smo razvilil preprost REST api, preko katerega lahko dostopamo do podatkov o strelah. Slednji izdelek smo razvili v obeh tehnologijah in opisali, kako vzpostaviti projekt in potek razvoja. Ugotovili smo, da imata obe tehnologiji svoje prednosti in slabosti. Izbira posamezne tehnologije je odvisna od velikosti projekta, osebnih preferenc, izkušenj dela s posamezno tehnologijo ipd. Sam bi se verjetno odločil za razvoj z .NET CORE tehnologijo, ker imam veliko več izkušenj z razvijanjem rešitev, ki temeljijo na programskem jeziku C#.
Ključne besede: Backend, Python, C#, REST, Flask, Flask RESTPlus, .NET core api, Swagger.
Objavljeno: 21.11.2019; Ogledov: 445; Prenosov: 79
.pdf Celotno besedilo (2,31 MB)

9.
Avtomatizacija programskega vmesnika rhino-grasshopper-sofistik v okviru bim-delotoka
Ludian Komini, 2019, magistrsko delo

Opis: BIM-delotok združuje metodologijo BIM in integrirana programska orodja, s katerimi lahko poenostavimo, prilagodimo in nadziramo celoten proces načrtovanja gradnje. Proceduralno modeliranje se je uveljavilo kot metoda BIM za avtomatizacijo izdelave variant BIM-modela v okviru BIM-delotoka. Znotraj BIM-delotoka in proceduralnega modeliranja ni bilo veliko storjenega za povečanje učinkovitosti v fazi načrtovanja konstrukcijskih elementov gradnje in za optimizacijo le-te. Izvajanje optimizacije v okviru BIM je redko, ker projektanti upoštevajo tradicionalne pristope. Magistrska naloga obravnava vse večje povpraševanje po integrirani platformi med arhitekturnim proceduralnim modeliranjem in optimizacijo konstrukcije, vendar znotraj BIMdelotoka. Od takšne programske platforme se pričakuje, da izboljša produktivnost, kakovost in trajnost ter zmanjša stroške in porabo materiala v fazi gradnje.
Ključne besede: proceduralno modeliranje, BIM-delotok, programski vmesnik, RhinoGrasshoper, Python, SOFiSTiK.
Objavljeno: 14.11.2019; Ogledov: 441; Prenosov: 80
.pdf Celotno besedilo (15,12 MB)

10.
Centralni nadzor nad strežniško sobo z uporabo računalnika Raspberry Pi
Jernej Gavez, 2018, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo izdelali centralni nadzorni sistem nad strežniško sobo, ki temelji na uporabi mikroračunalnika Raspberry Pi. Glavni nadzorni del je bil razvit v programskem jeziku Python. Sistem s pomočjo raznih senzorjev nadzoruje vrednosti, kot so temperatura, vlaga, plin, dim in svetilnost. Ves čas so pod nadzorom tudi vsa pomembna vozlišča in pa vsi dogodki v strežniški sobi. To pomeni, da če je zaznano gibanje, odpiranje vrat, oken ali pa da je katero od vozlišč nedosegljivo, bo o tem poslano obvestilo. Na podlagi izmerjenih vrednosti je poslano primerno E-mail in SMS sporočilo vsem odgovornim osebam. Pošiljanje SMS sporočil je implementirano s pomočjo mikrokrmilnika Arduino UNO, ki ima nameščen GSM vmesnik. Vse meritve se sproti shranjujejo v relacijsko podatkovno bazo, preko MS SQL strežnika. Za pregled vseh meritev je bila izdelana tudi aplikacija z uporabo ogrodja Windows Forms.
Ključne besede: Raspberry Pi, Python, centralni nadzor, obveščanje, strežniška soba.
Objavljeno: 24.10.2018; Ogledov: 906; Prenosov: 111
.pdf Celotno besedilo (2,48 MB)

Iskanje izvedeno v 0.23 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici