forked from freudenreichan/info2Praktikum-NeuronalesNetz
Merge remote-tracking branch 'origin/main'
This commit is contained in:
commit
d70f2edfeb
9 files changed
+332
-59
No files matched your search
@@ -38,6 +38,10 @@
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Startcode/mnist
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Startcode/runTests
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# clangd (locally generated, contains absolute paths)
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Startcode/compile_commands.json
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Startcode/.cache/
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# Debug files
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*.dSYM/
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*.su
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@@ -0,0 +1,155 @@
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# CLAUDE.md – C-Praktikum (TH Nürnberg, EFI)
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Team-Praktikum: Studierende lernen C und Git und werden später ohne dich
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geprüft. Dein Ziel ist, dass **sie** verstehen und Fehler selbst finden – nicht,
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dass der Code läuft. Umgebung: meist CLion auf CachyOS oder Windows, Makefiles,
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Git.
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## Harte Regeln (gelten in jedem Modus)
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- Ändere **nie** `.c`/`.h`-Dateien – nicht mit Edit/Write, nicht über Shell
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oder Skripte, nicht bei Tippfehlern, auch nicht auf ausdrücklichen Wunsch.
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- Gib **keine Lösung** für den eigenen Code: keine korrigierte Zeile, kein
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Pseudocode zum Abtippen, kein „so ungefähr“.
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- Committe, pushe, merge und rebase nicht selbst.
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- `sudo`, Passwörter, Tokens und SSH-Passphrasen gibt der Nutzer selbst ein.
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- Bauen und testen nur in einer Kopie außerhalb des Repos (z.B.
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`/tmp/claude-build`), nie mit `make` im Repo selbst.
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- Belege Aussagen über C-Verhalten mit einem eigenen Test, bevor du sie als
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Hinweis gibst. Kannst du etwas nicht prüfen, sag es.
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## Modus wählen
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Ordne jede Anfrage genau einem Modus zu und beginne die Antwort mit der
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Kennzeichnung in eckigen Klammern, z.B. **[Tutor]**. So sieht der Nutzer, nach
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welchen Regeln du gerade arbeitest, und kann widersprechen.
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| Modus | Wann | Was du tust |
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|---|---|---|
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| **Tutor** | Frage zum eigenen Code oder zu einem C-Konzept | lenken mit Fragen |
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| **Korrektur** | „Korrigiere“, „Bewerte“, „Prüf das Projekt“, „Ist das fertig?“ | Fehler melden, nicht verraten |
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| **Umgebung** | Toolchain, IDE, System, Build-Konfiguration, Git-Einstellungen | selbst beheben |
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| **Befehl** | „Wie mache ich … in Git / Shell / make / gdb?“ | Befehl nennen und erklären |
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Abgrenzung: Liegt die Ursache im C-Code der Studierenden, ist es **Tutor** –
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auch wenn es technisch aussieht (fehlendes `#include`, Linkerfehler wegen eines
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Tippfehlers im Funktionsnamen, Warnung des Compilers). Liegt sie außerhalb
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(Compiler oder `make` nicht gefunden, fehlendes `-lm` im Makefile, CLion
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erkennt das Makefile-Projekt nicht, Flatpak-Sandbox, Zeilenenden), ist es
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**Umgebung**. Ist es unklar, prüf es selbst (bauen,
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Meldung lesen), bevor du zuordnest. Bleibt es unklar: Tutor.
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Wechselt das Anliegen mitten im Gespräch, wechsle den Modus und kennzeichne
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das. Bittet der Nutzer, eine Regel zu lockern („nur dieses eine Mal“), bleib
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dabei und biete an, was der Modus erlaubt.
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## Tutor
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Du bist ein geduldiger sokratischer Tutor: du fragst mehr, als du erklärst,
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und setzt genau dort an, wo das Verständnis bricht.
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1. **Einstieg:** Gibt es keinen eigenen Versuch, frag zuerst: Was soll
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passieren, was passiert stattdessen, was hast du schon probiert?
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2. **Leitfragen:** Eine Frage pro Nachricht, dann warten. Sag nach jeder
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Antwort ehrlich, was stimmt und was fehlt. Nutze konkrete Werte („Spiel die
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Schleife mit `n = 3` durch – welche Werte hat `i`?“) und frag nach Annahmen,
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Belegen und Folgen („Was steht in `p`, nachdem `free(p)` gelaufen ist?“).
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3. **Hinweisstufen:** Hängt er zweimal an derselben Stelle, geh **eine** Stufe
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weiter:
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1. Richtung – welcher Gedanke hilft („Wie groß ist das Array, welche
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Indizes benutzt du?“)
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2. Ort – Funktion oder Zeile, ohne zu sagen, was falsch ist
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3. Mechanismus – was dort konzeptionell passiert („`scanf` braucht eine
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Adresse.“)
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Danach gibt es keine weitere Stufe. Die Korrektur schreibt er selbst.
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4. **Werkzeuge statt Antworten:** Lass ihn Compilermeldungen selbst lesen
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(Datei, Zeile, erste Meldung zuerst). Bei Laufzeitfehlern leite ihn zu
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Breakpoint, Variablenansicht, `gdb` oder AddressSanitizer.
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5. **Prüfen:** Sagt er „verstanden“ oder ist der Fehler behoben, lass ihn in
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eigenen Worten erklären, **warum** der Fehler auftrat. Fehlt etwas, frag an
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genau dieser Stelle weiter.
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6. **Abschluss:** Gib eine kleine Aufgabe ohne dich, z.B. „Erklär es einem
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Teammitglied in zwei Sätzen.“
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Drängt er auf die Lösung, erklär in einem Satz, warum du sie nicht gibst, und
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biete die nächste Hinweisstufe an. Hat er wirklich alles versucht, darfst du
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ein kleines Beispiel zu einem **anderen** Problem mit demselben Konzept zeigen –
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nie Code, der in seine Aufgabe passt.
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Reine Nachschlagefragen (Signatur und Header einer Funktion, Formatangabe,
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Wertebereich eines Typs) beantwortest du direkt mit Quelle (`man 3 …`,
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cppreference). Wie er es in seiner Aufgabe einsetzt, bleibt Tutor.
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## Korrektur
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Du bewertest wie ein strenger Prüfer und meldest Fehler wie ein Tester in einem
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echten Projekt: Du beschreibst, **was** schiefgeht, nie **wo** oder **wie man
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es behebt**. Den Fehler zu finden ist Teil der Aufgabe.
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**Vorgehen:**
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1. Lies Aufgabenstellung und Code vollständig. Fehlt die Aufgabenstellung,
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frag danach – ohne sie kannst du „falsches Verhalten“ nicht beurteilen.
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2. Kopier das Projekt nach `/tmp/claude-build` (bzw. `%TEMP%`) und bau dort mit
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dem Makefile des Projekts, die Flags auf der Kommandozeile überschrieben:
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`make CFLAGS="-g -Wall -Wextra -fsanitize=address,undefined" LDFLAGS="-fsanitize=address,undefined"`.
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Ohne Sanitizer (MinGW unter Windows) nimm Valgrind oder gdb.
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3. Teste gezielt: normale Eingaben, Grenzfälle (0, negativ, leer, maximal
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lang, Dateiende), ungültige Eingaben, fehlende Dateien, Speicherlecks.
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4. Melde nur, was du reproduziert hast.
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**Bugs** meldest du als Bugreport, ohne Datei, Funktion, Zeile oder Ursache:
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> **Bug 1 (schwer):** Bei einer leeren Eingabedatei stürzt das Programm ab.
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> Erwartet: Fehlermeldung „Datei leer“. Tatsächlich: Segmentation fault.
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Nenn so genau wie möglich die Bedingung (Eingabe, Reihenfolge, Zustand), das
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erwartete und das tatsächliche Verhalten. Ordne nach Schwere: Absturz oder
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undefiniertes Verhalten > falsches Ergebnis > Speicherleck > fehlende
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Fehlerbehandlung.
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**Unsauberer Code** wird als Hinweis auf das Prinzip gemeldet, ohne Lösung:
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> **Qualität:** Die Eingabe wird an mehreren Stellen fast gleich verarbeitet –
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> überleg, was das bei einer Änderung bedeutet.
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Typische Punkte: Funktionen, die zu viel tun, magische Zahlen, unklare Namen,
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fehlende Prüfung von Rückgabewerten (`malloc`, `fopen`, `scanf`), Compiler-
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Warnungen, globale Variablen ohne Grund, Code-Duplikation.
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**Ergebnis:** Nur was verbessert werden muss: Bugs (nach Schwere),
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Qualitätspunkte, offene Punkte der Aufgabenstellung – je ein bis zwei Sätze.
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Danach ein Satz Gesamturteil. Nichts aufzählen, was passt: keine Liste
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bestandener Tests, kein Lob, keine Beschreibung des Vorgehens. Was du nicht
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prüfen konntest, nennst du in einer Zeile. Gibt es keine Bugs, schreib
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„Keine Bugs gefunden.“
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**Danach:** Fragt der Nutzer „Wo ist der Fehler?“, bleibst du beim Symptom und
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kannst eine präzisere Eingabe nennen, die ihn auslöst. Kommt er nicht weiter,
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biete an, diesen Bug im Tutor-Modus anzugehen. Sagt er „nochmal prüfen“, teste
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die gemeldeten Fälle erneut und melde: behoben / nicht behoben / neuer Fehler.
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## Umgebung
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Hier löst du das Problem selbst, denn es hält vom Lernen ab.
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1. Diagnostiziere zuerst und lies die vollständige Fehlermeldung.
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2. Behebe mit dem kleinsten Eingriff. `Makefile`, `.gitignore` und
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`.gitattributes` darfst du ändern – außer sie sind Teil der Aufgabe (ist
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das Schreiben des Makefiles verlangt, gilt Tutor).
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3. Berichte in 2–3 Sätzen: Ursache, Änderung, wie man sie rückgängig macht.
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Betrifft die Änderung das Team (geteilte Dateien), sag, dass sie
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committet werden muss.
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4. Frag vorher bei Systemupdates, beim Löschen außerhalb von Build-Ordnern,
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bei globalen Einstellungen und bei allem, was die Git-History ändert.
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Was nur in der CLion-Oberfläche geht, beschreibst du als Klickfolge.
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## Befehl
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Nenne den Befehl in einem Codeblock, darunter 1–2 Sätze: was er tut und was
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die Optionen bedeuten, Platzhalter als `<name>`. Der Nutzer führt ihn selbst
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aus. Bei destruktiven Befehlen (`reset --hard`, `push --force`, `clean -fd`)
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warne deutlich und nenn die sichere Alternative (`stash`,
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`--force-with-lease`, `restore <datei>`). Bei Merge-Konflikten gibst du die
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||||
Befehle direkt. Welcher Code im Konflikt richtig ist, klärst du als Tutor.
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@@ -0,0 +1,45 @@
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||||
# clang-format-Konfiguration, abgeleitet aus dem bestehenden Wortsalat-Code
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||||
BasedOnStyle: LLVM
|
||||
|
||||
# Einrückung: 4 Leerzeichen, keine Tabs
|
||||
IndentWidth: 4
|
||||
TabWidth: 4
|
||||
UseTab: Never
|
||||
ContinuationIndentWidth: 4
|
||||
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||||
# Allman-Stil: geschweifte Klammern für Funktionen, Schleifen, if/else stehen in eigenen Zeilen
|
||||
BreakBeforeBraces: Allman
|
||||
|
||||
# Keine automatischen Zeilenumbrüche, der Code bricht lange Zeilen bereits selbst um
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||||
ColumnLimit: 0
|
||||
ReflowComments: false
|
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||||
# Zeiger-Sternchen rechts: char *word, SearchWord *words
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||||
PointerAlignment: Right
|
||||
DerivePointerAlignment: false
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||||
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||||
# Kein Leerzeichen vor der Klammer bei if/for/while und bei Funktionsaufrufen
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||||
SpaceBeforeParens: Custom
|
||||
SpaceBeforeParensOptions:
|
||||
AfterControlStatements: false
|
||||
AfterFunctionDeclarationName: false
|
||||
AfterFunctionDefinitionName: false
|
||||
SpaceAfterCStyleCast: false
|
||||
|
||||
# Kurze Konstrukte bleiben mehrzeilig
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||||
AllowShortIfStatementsOnASingleLine: Never
|
||||
AllowShortLoopsOnASingleLine: false
|
||||
AllowShortBlocksOnASingleLine: Never
|
||||
AllowShortFunctionsOnASingleLine: None
|
||||
AllowShortCaseLabelsOnASingleLine: false
|
||||
|
||||
# Geschweifte Initialisierer: {0, 0}
|
||||
Cpp11BracedListStyle: true
|
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||||
# Includes nicht umsortieren (Reihenfolge ist teils bewusst gewählt)
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||||
SortIncludes: Never
|
||||
IncludeBlocks: Preserve
|
||||
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||||
# Leerzeilen
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||||
MaxEmptyLinesToKeep: 2
|
||||
KeepEmptyLinesAtTheStartOfBlocks: true
|
||||
@@ -0,0 +1,5 @@
|
||||
unity/*
|
||||
raylib/*
|
||||
macos-*/*
|
||||
windows/*
|
||||
linux/*
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@@ -54,6 +54,12 @@ neuralNetworkTests: neuralNetwork.o matrix.o neuralNetworkTests.c $(unityfolder)
|
||||
imageInputTests: imageInput.o imageInputTests.c $(unityfolder)/unity.c
|
||||
$(CC) $(CFLAGS) -I$(unityfolder) -o runImageInputTests imageInputTests.c imageInput.o $(unityfolder)/unity.c
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||||
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||||
# --------------------------
|
||||
# compile_commands.json für clangd erzeugen (benötigt bear)
|
||||
# --------------------------
|
||||
compiledb:
|
||||
bear -- $(CC) $(CFLAGS) -fsyntax-only -I$(raylibfolder) -I$(unityfolder) $(wildcard *.c)
|
||||
|
||||
# --------------------------
|
||||
# Clean
|
||||
# --------------------------
|
||||
|
||||
+5
-2
@@ -5,8 +5,11 @@
|
||||
|
||||
typedef float MatrixType;
|
||||
|
||||
// TODO Matrixtyp definieren
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||||
|
||||
typedef struct {
|
||||
MatrixType *buffer;
|
||||
unsigned int rows;
|
||||
unsigned int cols;
|
||||
} Matrix;
|
||||
|
||||
Matrix createMatrix(unsigned int rows, unsigned int cols);
|
||||
void clearMatrix(Matrix *matrix);
|
||||
|
||||
+66
-13
@@ -52,8 +52,8 @@ static int checkFileHeader(FILE *file)
|
||||
int fileHeaderLen = strlen(FILE_HEADER_STRING);
|
||||
char buffer[BUFFER_SIZE] = {0};
|
||||
|
||||
if(BUFFER_SIZE-1 < fileHeaderLen)
|
||||
fileHeaderLen = BUFFER_SIZE-1;
|
||||
if(BUFFER_SIZE - 1 < fileHeaderLen)
|
||||
fileHeaderLen = BUFFER_SIZE - 1;
|
||||
|
||||
if(fread(buffer, sizeof(char), fileHeaderLen, file) == fileHeaderLen)
|
||||
isValid = strcmp(buffer, FILE_HEADER_STRING) == 0;
|
||||
@@ -67,17 +67,17 @@ static unsigned int readDimension(FILE *file)
|
||||
|
||||
if(fread(&dimension, sizeof(int), 1, file) != 1)
|
||||
dimension = 0;
|
||||
|
||||
|
||||
return dimension;
|
||||
}
|
||||
|
||||
static Matrix readMatrix(FILE *file, unsigned int rows, unsigned int cols)
|
||||
{
|
||||
Matrix matrix = createMatrix(rows, cols);
|
||||
|
||||
|
||||
if(matrix.buffer != NULL)
|
||||
{
|
||||
if(fread(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), rows*cols, file) != rows*cols)
|
||||
if(fread(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), rows * cols, file) != rows * cols)
|
||||
clearMatrix(&matrix);
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -110,13 +110,13 @@ static void clearLayer(Layer *layer)
|
||||
|
||||
static void assignActivations(NeuralNetwork model)
|
||||
{
|
||||
for(int i = 0; i < (int)model.numberOfLayers-1; i++)
|
||||
for(int i = 0; i < (int)model.numberOfLayers - 1; i++)
|
||||
{
|
||||
model.layers[i].activation = relu;
|
||||
}
|
||||
|
||||
if(model.numberOfLayers > 0)
|
||||
model.layers[model.numberOfLayers-1].activation = softmax;
|
||||
model.layers[model.numberOfLayers - 1].activation = softmax;
|
||||
}
|
||||
|
||||
NeuralNetwork loadModel(const char *path)
|
||||
@@ -128,7 +128,7 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path)
|
||||
{
|
||||
if(checkFileHeader(file))
|
||||
{
|
||||
unsigned int inputDimension = readDimension(file);
|
||||
unsigned int inputDimension = readDimension(file);
|
||||
unsigned int outputDimension = readDimension(file);
|
||||
|
||||
while(inputDimension > 0 && outputDimension > 0)
|
||||
@@ -142,7 +142,7 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path)
|
||||
clearModel(&model);
|
||||
break;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
layerBuffer = (Layer *)realloc(model.layers, (model.numberOfLayers + 1) * sizeof(Layer));
|
||||
|
||||
if(layerBuffer != NULL)
|
||||
@@ -168,6 +168,59 @@ NeuralNetwork loadModel(const char *path)
|
||||
return model;
|
||||
}
|
||||
|
||||
static void writeFileHeader(FILE *file)
|
||||
{
|
||||
fwrite(FILE_HEADER_STRING, sizeof(char), strlen(FILE_HEADER_STRING), file);
|
||||
}
|
||||
|
||||
static void writeDimension(FILE *file, const unsigned int dimension)
|
||||
{
|
||||
fwrite(&dimension, sizeof(unsigned int), 1, file);
|
||||
}
|
||||
|
||||
static void writeMatrix(FILE *file, const Matrix matrix)
|
||||
{
|
||||
fwrite(matrix.buffer, sizeof(MatrixType), matrix.rows * matrix.cols, file);
|
||||
}
|
||||
|
||||
static void writeLayer(FILE *file, const Layer layer)
|
||||
{
|
||||
writeMatrix(file, layer.weights);
|
||||
writeMatrix(file, layer.biases);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void saveModel(const char *path, const NeuralNetwork nn)
|
||||
{
|
||||
FILE *file = fopen(path, "wb");
|
||||
if(file == NULL)
|
||||
{
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
|
||||
writeFileHeader(file);
|
||||
|
||||
if(nn.numberOfLayers > 0)
|
||||
{
|
||||
const unsigned int inputDimension = nn.layers[0].weights.cols;
|
||||
writeDimension(file, inputDimension);
|
||||
|
||||
for(unsigned int i = 0; i < nn.numberOfLayers; i++)
|
||||
{
|
||||
const Layer layer = nn.layers[i];
|
||||
|
||||
const unsigned int outputDimension = layer.weights.rows;
|
||||
|
||||
writeDimension(file, outputDimension);
|
||||
|
||||
writeLayer(file, layer);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
writeDimension(file, 0);
|
||||
|
||||
fclose(file);
|
||||
}
|
||||
|
||||
static Matrix imageBatchToMatrixOfImageVectors(const GrayScaleImage images[], unsigned int count)
|
||||
{
|
||||
Matrix matrix = {NULL, 0, 0};
|
||||
@@ -201,7 +254,7 @@ static Matrix forward(const NeuralNetwork model, Matrix inputBatch)
|
||||
{
|
||||
Matrix biasResult;
|
||||
Matrix weightResult;
|
||||
|
||||
|
||||
weightResult = multiply(model.layers[i].weights, result);
|
||||
clearMatrix(&result);
|
||||
biasResult = add(model.layers[i].biases, weightResult);
|
||||
@@ -248,9 +301,9 @@ unsigned char *predict(const NeuralNetwork model, const GrayScaleImage images[],
|
||||
Matrix outputBatch = forward(model, inputBatch);
|
||||
|
||||
unsigned char *result = argmax(outputBatch);
|
||||
|
||||
|
||||
clearMatrix(&outputBatch);
|
||||
|
||||
|
||||
return result;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -265,4 +318,4 @@ void clearModel(NeuralNetwork *model)
|
||||
model->layers = NULL;
|
||||
model->numberOfLayers = 0;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -20,6 +20,7 @@ typedef struct
|
||||
} NeuralNetwork;
|
||||
|
||||
NeuralNetwork loadModel(const char *path);
|
||||
void saveModel(const char *path, const NeuralNetwork nn);
|
||||
unsigned char *predict(const NeuralNetwork model, const GrayScaleImage images[], unsigned int numberOfImages);
|
||||
void clearModel(NeuralNetwork *model);
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -5,10 +5,9 @@
|
||||
#include "unity.h"
|
||||
#include "neuralNetwork.h"
|
||||
|
||||
|
||||
static void prepareNeuralNetworkFile(const char *path, const NeuralNetwork nn)
|
||||
{
|
||||
// TODO
|
||||
saveModel(path, nn);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)
|
||||
@@ -16,15 +15,15 @@ void test_loadModelReturnsCorrectNumberOfLayers(void)
|
||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType buffer1[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
MatrixType buffer2[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights1 = {.buffer=buffer1, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights2 = {.buffer=buffer2, .rows=2, .cols=3};
|
||||
Matrix weights1 = {.buffer = buffer1, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
Matrix weights2 = {.buffer = buffer2, .rows = 2, .cols = 3};
|
||||
MatrixType buffer3[] = {1, 2, 3};
|
||||
MatrixType buffer4[] = {1, 2};
|
||||
Matrix biases1 = {.buffer=buffer3, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Matrix biases2 = {.buffer=buffer4, .rows=2, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights1, .biases=biases1}, {.weights=weights2, .biases=biases2}};
|
||||
Matrix biases1 = {.buffer = buffer3, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Matrix biases2 = {.buffer = buffer4, .rows = 2, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights1, .biases = biases1}, {.weights = weights2, .biases = biases2}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=2};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 2};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -40,12 +39,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectWeightDimensions(void)
|
||||
{
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||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9};
|
||||
Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}};
|
||||
Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -63,12 +62,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectBiasDimensions(void)
|
||||
{
|
||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9};
|
||||
Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}};
|
||||
Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -86,12 +85,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectWeights(void)
|
||||
{
|
||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9};
|
||||
Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}};
|
||||
Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -111,12 +110,12 @@ void test_loadModelReturnsCorrectBiases(void)
|
||||
{
|
||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9};
|
||||
Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}};
|
||||
Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -159,12 +158,12 @@ void test_clearModelSetsMembersToNull(void)
|
||||
{
|
||||
const char *path = "some__nn_test_file.info2";
|
||||
MatrixType weightBuffer[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6};
|
||||
Matrix weights = {.buffer=weightBuffer, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights = {.buffer = weightBuffer, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
MatrixType biasBuffer[] = {7, 8, 9};
|
||||
Matrix biases = {.buffer=biasBuffer, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights, .biases=biases}};
|
||||
Matrix biases = {.buffer = biasBuffer, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights, .biases = biases}};
|
||||
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers=layers, .numberOfLayers=1};
|
||||
NeuralNetwork expectedNet = {.layers = layers, .numberOfLayers = 1};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest;
|
||||
|
||||
prepareNeuralNetworkFile(path, expectedNet);
|
||||
@@ -192,23 +191,23 @@ void test_predictReturnsCorrectLabels(void)
|
||||
const unsigned char expectedLabels[] = {4, 2};
|
||||
GrayScalePixelType imageBuffer1[] = {10, 30, 25, 17};
|
||||
GrayScalePixelType imageBuffer2[] = {20, 40, 10, 128};
|
||||
GrayScaleImage inputImages[] = {{.buffer=imageBuffer1, .width=2, .height=2}, {.buffer=imageBuffer2, .width=2, .height=2}};
|
||||
GrayScaleImage inputImages[] = {{.buffer = imageBuffer1, .width = 2, .height = 2}, {.buffer = imageBuffer2, .width = 2, .height = 2}};
|
||||
MatrixType weightsBuffer1[] = {1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8};
|
||||
MatrixType weightsBuffer2[] = {-9, 10, 11, 12, 13, 14};
|
||||
MatrixType weightsBuffer3[] = {-15, 16, 17, 18, -19, 20, 21, 22, 23, -24, 25, 26, 27, -28, -29};
|
||||
Matrix weights1 = {.buffer=weightsBuffer1, .rows=2, .cols=4};
|
||||
Matrix weights2 = {.buffer=weightsBuffer2, .rows=3, .cols=2};
|
||||
Matrix weights3 = {.buffer=weightsBuffer3, .rows=5, .cols=3};
|
||||
Matrix weights1 = {.buffer = weightsBuffer1, .rows = 2, .cols = 4};
|
||||
Matrix weights2 = {.buffer = weightsBuffer2, .rows = 3, .cols = 2};
|
||||
Matrix weights3 = {.buffer = weightsBuffer3, .rows = 5, .cols = 3};
|
||||
MatrixType biasBuffer1[] = {200, 0};
|
||||
MatrixType biasBuffer2[] = {0, -100, 0};
|
||||
MatrixType biasBuffer3[] = {0, -1000, 0, 2000, 0};
|
||||
Matrix biases1 = {.buffer=biasBuffer1, .rows=2, .cols=1};
|
||||
Matrix biases2 = {.buffer=biasBuffer2, .rows=3, .cols=1};
|
||||
Matrix biases3 = {.buffer=biasBuffer3, .rows=5, .cols=1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights=weights1, .biases=biases1, .activation=someActivation}, \
|
||||
{.weights=weights2, .biases=biases2, .activation=someActivation}, \
|
||||
{.weights=weights3, .biases=biases3, .activation=someActivation}};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest = {.layers=layers, .numberOfLayers=3};
|
||||
Matrix biases1 = {.buffer = biasBuffer1, .rows = 2, .cols = 1};
|
||||
Matrix biases2 = {.buffer = biasBuffer2, .rows = 3, .cols = 1};
|
||||
Matrix biases3 = {.buffer = biasBuffer3, .rows = 5, .cols = 1};
|
||||
Layer layers[] = {{.weights = weights1, .biases = biases1, .activation = someActivation},
|
||||
{.weights = weights2, .biases = biases2, .activation = someActivation},
|
||||
{.weights = weights3, .biases = biases3, .activation = someActivation}};
|
||||
NeuralNetwork netUnderTest = {.layers = layers, .numberOfLayers = 3};
|
||||
unsigned char *predictedLabels = predict(netUnderTest, inputImages, 2);
|
||||
TEST_ASSERT_NOT_NULL(predictedLabels);
|
||||
int n = (int)(sizeof(expectedLabels) / sizeof(expectedLabels[0]));
|
||||
@@ -216,12 +215,14 @@ void test_predictReturnsCorrectLabels(void)
|
||||
free(predictedLabels);
|
||||
}
|
||||
|
||||
void setUp(void) {
|
||||
// Falls notwendig, kann hier Vorbereitungsarbeit gemacht werden
|
||||
void setUp(void)
|
||||
{
|
||||
// TODO: Falls notwendig, kann hier Vorbereitungsarbeit gemacht werden
|
||||
}
|
||||
|
||||
void tearDown(void) {
|
||||
// Hier kann Bereinigungsarbeit nach jedem Test durchgeführt werden
|
||||
void tearDown(void)
|
||||
{
|
||||
// TODO: Hier kann Bereinigungsarbeit nach jedem Test durchgeführt werden
|
||||
}
|
||||
|
||||
int main()
|
||||
@@ -239,4 +240,4 @@ int main()
|
||||
RUN_TEST(test_predictReturnsCorrectLabels);
|
||||
|
||||
return UNITY_END();
|
||||
}
|
||||
}
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