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boot hang ahci ide mode 100%

[HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\msahci] "Start"=dword:00000000 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\pciide] "Start"=dword:00000000 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\services\iaStorV] "Start"=dword:00000000 probably only need to do the first one.

https://www.pdf-archive.com/2015/09/17/boot-hang-ahci-ide-mode/

17/09/2015 www.pdf-archive.com

Wykład 2 99%

Podstawy Informatyki dr Elz˙ bieta Gawro´nska gawronska@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej dr El˙zbieta Gawro´nska (ICIS) Podstawy Informatyki 02 1 / 21 1 Kodowanie liczb całkowitych Liczby całkowite bez znaku Liczby całkowite ze znakiem 2 Kodowanie liczb rzeczywistych Kodowanie stałoprzecinkowe Bł˛edy zaokragle´ ˛ n Zapis zmiennoprzecinkowy Kodowanie cechy w U2 dla liczb zmiennoprzecinkowych Kodowanie FP2 Standard IEEE 754 dr El˙zbieta Gawro´nska (ICIS) Podstawy Informatyki 02 2 / 21 Kodowanie liczb całkowitych Liczby całkowite bez znaku Kodowanie liczb całkowitych I na jednym bajcie moz˙ na zapisa´c liczby h0, 255i, czyli h(00000000)2 ;

https://www.pdf-archive.com/2016/11/04/wyk-ad-2/

04/11/2016 www.pdf-archive.com

man adasi belgeleri 84%

E€aoficiafi, cu9to!o6r-§a!a 6 Addİ ./TR30 002 03 000 0 0 3 MUSTAFA ERDOGAN (l.!AC:00000000 j i cHK:

https://www.pdf-archive.com/2017/12/01/man-adasi-belgeleri/

01/12/2017 www.pdf-archive.com

gyori lorant acc invoice 00719-16-MFE 71%

11600006-00000000-75345547 KÉRJÜK A KÖZLEMÉNY ROVATBAN FELTÜNTETNI:

https://www.pdf-archive.com/2018/12/28/gyorilorantaccinvoice00719-16-mfe/

28/12/2018 www.pdf-archive.com

Snake 60%

Decimal 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Binary 00000000 00000001 00000010 00000011 00000100 00000101 00000110 00000111 00001000 00001001 00001010 00001011 00001100 Hexadecimal 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C 13 14 15 16 17 18 19 20 00001101 00001110 00001111 00010000 00010001 00010010 00010011 00010100 D E F 10 11 12 13 14 Because it can also be confusing to say, “fourteen”, when we mean 20, many times we convert these hexadecimal numbers to decimal.

https://www.pdf-archive.com/2017/08/11/snake/

11/08/2017 www.pdf-archive.com

Crit 24.08.13 50%

rrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrrr ooooooooo oooooooooooo oooooooooo vvvvvvvvvvvvvvvv eeeReeeeeeeeoovvooooovvvovvovoovvooooovvvov odood eeee eeeeeeeeeee 0000000000v00000 ReReeReeRR0M0vMMM ReeeeeReRR 00vMMM teeRee g0g00vvv eeeeeeeeRee 00 CC eeegeeR eeeReeeeeeee eeeeeeee eeeeegeee eeeeeegeeR eeeeegeeR teeeeee teegeeeeeeeeee teegeeeeeeRee eReeeeeee oovyvoovyvoooyv 00ggMvvm 0v% 000gM0vm 00mg00vm rovov N 0vMvovtvvy 00000000 Ceeeeee VoVVvMo 1r1rr1 ReX eee eoooeoeoeo m0g0vvm0h 00g00vvm0h eodoooo ReX eee 00gvyMM g0vyMM ooroo ReX m00vtoyy eee 0gMvtoyy Regreeeree0g00vtoyy0vv yeeeRe 00g0gMvvJ eereekeek 0g000vvth mrrrrrrrrrrrrrrrmrrmmmrmmrm ReX 00gvMMM eee 000vMMM eeeeeeeReseeeeeM0vMMMvov000vMMM rrmrr))))mm)rr) )rrrrrmrr))m) ))rr)r))m))) 1rrrrr))rrr) 1rrrr)rm)r))rrr) 1rrrrrmr)rr))) )rrmr)rrrrr))rrr))1) )r)rrmrr))1m) )rrrrr)rrrr))1m) r)rrrrrrrrr 00)00)00 00)01)00 00)01)00 00)05)00 00)05)54 00)05)00 00)00)00 00)00)00 00)05)00 00)05)00 00)05)54 00)05)00 00)05)00 00)04)00 00)04)00 00)07)00 00)07)00 00)07)00 00)07)00 00)07)00 00)09)00 00)09)17 00)09)00 00)10)00 00)10)00 00)11)00 00)11)00 00)11)00 00)15)00 00)15)00 00)10)00 00)10)00 00)15)00 00)15)05 00)15)00 00)15)00 00)15)00 00)14)00 00)14)00 00)14)04 00)17)00 00)17)00 00)17)00 00)17)00 00)19)00 00)19)05 00)19)00 00)50)00 00)50)00 00)51)00 00)51)00 00)51)00 00)55)00 0m555 0m549 0m954 1m000 1m454 1m444 5m005 5m049 5m779 0m077 0m555 0m097 0m701 5m115 5m599 5m75 5m779 5m17 5m551 5m900 4m005 4m505 4m405 4m945 7m051 7m707 7m1 7m100 7m51 7m757 9m049 9m514 9m709 9m757 9m997 10m009 10m450 10m999 11m057 11m075 11m401 11m955 15m577 15m405 15m959 10m011 10m579 10m409 10m955 15m015 15m407 15m407 15m950 04m5 55m9 54m0 55m7 50m9 51m5 50 57m4 55m0 04m1 07m5 09m9 55 54m0 55m1 50 50m0 51m5 54m0 50m1 09m0 50m5 50m7 55 54m7 55m7 09m9 09m5 07m5 09m0 09m0 55m4 00m5 00m7 05m5 07m5 09m7 51m5 04m1 04m9 04m9 07m9 09m5 57m4 07m5 09m7 09m1 50m1 50m0 57 07m9 07m9 09m5 577 050 055 017 055 000 010 055 557 077 597 009 595 045 550 055 054 594 571 545 070 051 575 005 055 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https://www.pdf-archive.com/2013/08/24/crit-24-08-13/

24/08/2013 www.pdf-archive.com

CanIndifferenceVindicateInduction 46%

    Fool Me Once: Can Indifference Vindicate Induction?  Roger White (2015) sketches an ingenious new solution to the problem of induction. It argues on  a priori ​  grounds that the world is more likely to be induction­friendly than induction­unfriendly.  The argument relies primarily on the principle of indifference, and, somewhat surprisingly,  assumes little else. If inductive methods could be vindicated in anything like this way, it would  be quite a groundbreaking result. But there are grounds for pessimism about the envisaged  approach. This paper shows that in the crucial test cases White concentrates on, the principle of  indifference actually renders induction no more accurate than random guessing. It then diagnoses  why the indifference­based argument seems so intuitively compelling, despite being ultimately  unsound.  1 An Indifference­Based Strategy  White begins by imagining that we are “apprentice demons” tasked with devising an  induction­unfriendly world ​  – a world where inductive methods tend to be unreliable. To  simplify, we imagine that there is a single binary variable that we control (such as whether the  sun rises over a series of consecutive days). So, in essence, the task is to construct a binary  sequence such that – if the sequence were revealed one bit at a time – an inductive reasoner  would fare poorly at predicting its future bits. This task, it turns out, is surprisingly difficult. To  see this, it will be instructive to consider several possible strategies for constructing a sequence  that would frustrate an ideal inductive predictor.  Immediately, it is clear that we should avoid uniformly patterned sequences, such as:   00000000000000000000000000000000   or  01010101010101010101010101010101.  ­1­      Sequences like these are quite kind to induction. Our inductive reasoner would quickly latch onto  the obvious patterns these sequences exhibit. A more promising approach, it might seem, is to  build an apparently patternless sequence:  00101010011111000011100010010100  ​ But, importantly, while induction will not be particularly ​ ​ reliable at predicting the terms of this  sequence, it will not be particularly ​unreliable here either. Induction would simply be silent  about what a sequence like this contains. As White puts it, “ In order for... induction to be  applied, our data must contain a salient regularity of a reasonable length” (p. 285). When no  pattern whatsoever can be discerned, presumably, induction is silent. (We will assume that the  inductive predictor is permitted to suspend judgment whenever she wishes.) The original aim  was not to produce an induction­neutral sequence, but to produce a sequence that elicits errors  from induction. So an entirely patternless sequence will not suffice. Instead, the  induction­unfriendly sequence will have to be more devious, building up seeming patterns and  then violating them. As a first pass, we can try this:  00000000000000000000000000000001  Of course, this precise sequence is relatively friendly to induction. While our inductive predictor  will undoubtedly botch her prediction of the final bit, it is clear that she will be able to amass a  long string of successes prior to that point. So, on balance, the above sequence is quite kind to  induction – though not maximally so.   In order to render induction unreliable, we will need to elicit more errors than correct  predictions. We might try to achieve this as follows:  00001111000011110000111100001111  ­2­      The idea here is to offer up just enough of a pattern to warrant an inductive prediction, before  pulling the rug out – and then to repeat the same trick again and again. Of course, this precise  sequence would not necessarily be the way to render induction unreliable: For, even if we did  manage to elicit an error or two from our inductive predictor early on, it seems clear that she  would eventually catch on to the exceptionless higher­order pattern governing the behavior of  the sequence.  The upshot of these observations is not that constructing an induction­unfriendly sequence is  impossible. As White points out, constructing such a sequence should be possible, given any  complete description of how exactly induction works (p. 287). Nonetheless, even if there are a  few special sequences that can frustrate induction, it seems clear that such sequences are fairly  few and far between. In contrast, it is obviously very easy to ​corroborate induction (i.e. to  construct a sequence rendering it thoroughly reliable). So induction is relatively  un­frustrate­able. And it is worth noting that this property is fairly specific to induction. For  example, consider an inferential method based on the gambler’s fallacy, which advises one to  predict whichever outcome has occurred less often, overall. It would be quite easy to frustrate  this method thoroughly (e.g. ​00000000…​).   So far, we have identified a highly suggestive feature of induction. To put things roughly, it  can seem that:   * Over a large number of sequences, induction is thoroughly reliable.   * Over a large number of sequences, induction is silent (and hence, neither reliable nor unreliable).  * Over a very small number of sequences (i.e. those specifically designed to thwart induction),  induction is unreliable (though, even in these cases, induction is still silent much of the time).  ­3­      Viewed from this angle, it can seem reasonable to conclude that there are ​a priori grounds for  confidence that an arbitrary sequence is not induction­unfriendly. After all, there seem to be far  more induction­friendly sequences than induction­unfriendly ones. If we assign equal probability  to every possible sequence, then the probability that an arbitrary sequence will be  induction­friendly is going to be significantly higher than the probability that it will be  induction­unfriendly. So a simple appeal to the principle of indifference seems to generate the  happy verdict that induction can be expected to be more reliable than not, at least in the case of  binary sequences.   Moreover, as White points out, the general strategy is not limited to binary sequences. If we  can show ​a priori that induction over a binary sequence is unlikely to be induction­unfriendly,  then it’s plausible that a similar kind of argument can be used to show that we are justified in  assuming that an arbitrary ​world is not induction­unfriendly. If true, this would serve to fully  vindicate induction.  2 Given Indifference, Induction Is not Reliable   However, there are grounds for pessimism about whether the strategy is successful even in the  simple case of binary sequences. Suppose that, as a special promotion, a casino decided to offer  Fair Roulette. The game involves betting $1 on a particular color – black or red – and then  spinning a wheel, which is entirely half red and half black. If wrong, you lose your dollar; if  right, you get your dollar back and gain another. If it were really true that induction can be  expected to be more reliable than not over binary sequences, it would seem to follow that  induction can serve as a winning strategy, over the long term, in Fair Roulette. After all, multiple  spins of the wheel produce a binary sequence of reds and blacks. And all possible sequences are  ­4­      equally probable. Of course, induction cannot be used to win at Fair Roulette – past occurrences  of red, for example, are not evidence that the next spin is more likely to be red. This suggests that  something is amiss. Indeed, it turns out that no inferential method – whether inductive or  otherwise – can possibly be expected to be reliable at predicting unseen bits of a binary  sequence, if the principle of indifference is assumed. This can be shown as follows.  Let ​S be an unknown binary sequence of length ​n. ​S is to be revealed one bit at a time,  starting with the first.   S: ​? ? ? ? ? ? … ?​ ​:​S    n bits  Let ​f be an arbitrary predictive function that takes as input any initial subsequence of ​S and  outputs a prediction for the next bit: ‘0’, ‘1’, or ‘suspend judgment’.   A  predictive  function’s  accuracy  is measured as follows: +1 for each correct prediction; ­1 for  each  incorrect  prediction;  0  each  time ‘suspend judgment’ occurs. (So the maximum accuracy of  a  function  is  ​n;  the  minimum  score  is  –​n.)  Given  a  probability  distribution  over  all  possible  sequences,  the  ​expected  accuracy  of  a  predictive  function  is  the  average  of  its  possible  scores  weighted by their respective probabilities.  Claim: ​If we assume indifference (i.e. if we assign equal probability to every possible sequence), then  – no matter what ​S is – each of​ f’s predictions​ will be expected to contribute 0 to ​f’s accuracy. And, as  a consequence of this, ​f has 0 expected accuracy more generally.  Proof: ​For some initial subsequences, ​f will output ‘suspend judgment’. The contribution of such  predictions will inevitably be 0. So we need consider only those cases where ​f makes a firm  prediction (i.e. ‘0’ or ‘1’; not ‘suspend judgment’).  Let ​K be a ​k­length initial subsequence for which ​f makes a firm prediction about the bit in   ­5­ 

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19/02/2017 www.pdf-archive.com

Mercy Hospital Northwest 46%

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20/10/2015 www.pdf-archive.com

FoolMeOnce 45%

​00000000…​).

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19/02/2017 www.pdf-archive.com

CN1Unit8 40%

a.b.c.d/x, where x is # bits in network portion of address 11001000 00010111 00010000 00000000 An Internet Protocol address (IP address) is a numerical label assigned to each device (e.g., computer, printer) participating in a computer network that uses the Internet Protocol for communication.[1] An IP address serves two principal functions:

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23/08/2015 www.pdf-archive.com

eepromhighlightmarlin 25%

// Define this to set a unique identifier for this printer, (Used by some programs to differentiate between machines) // You can use an online service to generate a random UUID. (eg http://www.uuidgenerator.net/version4) // #define MACHINE_UUID "00000000‐0000‐0000‐0000‐000000000000"

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01/05/2014 www.pdf-archive.com

Solet55 KÉSZ 16%

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