Python Umfassende Handbuch (37 results)
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Hardcover. Condition: Fair. Gebrochener Buchrucken / Seiten oder Softcover umgeknickt; Abnutzung / Risse - deutlich. Entdecken Sie die Moglichkeiten von Python 3. Egal, ob Sie erst anfangen, mit Python zu arbeiten oder bei ihrer Arbeit etwas nachschlagen mochten - in diesem Buch finden Sie alles, was Sie zu Python wissen mussen.… Angefangen mit einer Einfuhrung in die Sprache bietet es eine Sprachreferenz, die Beschreibung der Standardbibliothek und ausfuhrliche Informationen zu professionellen Themen wie GUI-Entwicklung, Anbindung an C oder wissenschaftliches Rechnen. Dabei wird ausfuhrlich auf die wesentlichen Unterschiede zwischen Python 3 und fruheren Versionen eingegangen. Wenn Sie bisher noch mit Python 2. x arbeiten, helfen Ihnen die Autoren bei der Migration Ihrer bestehenden Projekte. Aus dem Inhalt: Einfuhrung in Python Sprachgrundlagen Modularisierung Objektorientierung Mathematische Module Regulare Ausdrucke Datums- und Zeitfunktionen Schnittstellen zum Betriebssystem Thread-Programmierung Datenspeicherung Netzwerkkommunikation Fehlerbehandlung Distribution von Python-Projekten Programmoptimierung Webentwicklung mit Django GUI-Programmierung Wissenschaftliches Rechnen Anbindung an C Migration von Python 2. x auf 3.
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Hardcover. Condition: Fine. Leichte Kratzer / Abnutzungen / Druckstellen; Vergilbt / ausgeblichen. Entdecken Sie die Moglichkeiten von Python 3. Egal, ob Sie erst anfangen, mit Python zu arbeiten oder bei ihrer Arbeit etwas nachschlagen mochten - in diesem Buch finden Sie alles, was Sie zu Python wissen mussen. Angefangen mit ei…ner Einfuhrung in die Sprache bietet es eine Sprachreferenz, die Beschreibung der Standardbibliothek und ausfuhrliche Informationen zu professionellen Themen wie GUI-Entwicklung, Anbindung an C oder wissenschaftliches Rechnen. Dabei wird ausfuhrlich auf die wesentlichen Unterschiede zwischen Python 3 und fruheren Versionen eingegangen. Wenn Sie bisher noch mit Python 2. x arbeiten, helfen Ihnen die Autoren bei der Migration Ihrer bestehenden Projekte. Aus dem Inhalt: Einfuhrung in Python Sprachgrundlagen Modularisierung Objektorientierung Mathematische Module Regulare Ausdrucke Datums- und Zeitfunktionen Schnittstellen zum Betriebssystem Thread-Programmierung Datenspeicherung Netzwerkkommunikation Fehlerbehandlung Distribution von Python-Projekten Programmoptimierung Webentwicklung mit Django GUI-Programmierung Wissenschaftliches Rechnen Anbindung an C Migration von Python 2. x auf 3.
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Hardcover. Condition: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 2020. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 2020. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to ch…arity organizations.
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Hardcover. Condition: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 2020. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 2020. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to ch…arity organizations.
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Hardcover. Condition: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 2020. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Edition 2020. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to ch…arity organizations.
Language: German
Published by Bonn: Rheinwerk Computing, 2015
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Add to basketHardcover. Condition: Gut. 1032 S. inkl. CD, Falz leicht bestoßen, altersgemäße Gebrauchsspuren, insgesamt gut erhalten, Fach: H5 H5 //Rechnung mit ausgewiesener MwSt. liegt bei.// Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 1832.
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Condition: very good. Gut/Very good: Buch bzw. Schutzumschlag mit wenigen Gebrauchsspuren an Einband, Schutzumschlag oder Seiten. / Describes a book or dust jacket that does show some signs of wear on either the binding, dust jacket or pages.
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Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware - Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit diesem Buch…erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.
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Seller: Jasmin Berger, Sassnitz, GermanyJasmin Berger
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Softcover. Condition: Gut bis sehr gut. 3. Auflage. Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen…Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning. Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt. Aus dem Inhalt: Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in Python Gängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random Forest Natural Language Processing zur Klassifizierung von Filmbewertungen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren für die Bilderkennung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2 Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung von Machine-Learning-Modellen in Webanwendungen Stimmungsanalyse in Social Networks Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze Reinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.
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Seller: Studibuch, Stuttgart, GermanyStudibuch
Contact seller5-star sellerCondition: Used - As new
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Seller: Studibuch, Stuttgart, GermanyStudibuch
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£ 13.05
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Language: German
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Seller: medimops, Berlin, Germanymedimops
Contact seller5-star sellerCondition: Used - Very good
£ 31.20
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Seller: Studibuch, Stuttgart, GermanyStudibuch
Contact seller5-star sellerCondition: Used - Fine
£ 20.20
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hardcover. Condition: Sehr gut. 1040 Seiten; 9783836258647.2 Gewicht in Gramm: 3.
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Seller: Studibuch, Stuttgart, GermanyStudibuch
Contact seller5-star sellerCondition: Used - Very good
£ 20.20
£ 53.35 shippingShips from Germany to U.S.A.Quantity: 1 available
hardcover. Condition: Gut. 1040 Seiten; 9783836258647.3 Gewicht in Gramm: 3.
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Seller: buchlando-buchankauf, Neumünster, SH, Germanybuchlando-buchankauf
Contact seller5-star sellerCondition: Used - As new
£ 37.93
£ 38.62 shippingShips from Germany to U.S.A.Quantity: 3 available
hardcover. Condition: Wie neu. 1171 Seiten; neuwertig und ungelesen AF 210391 Sprache: Deutsch Gewicht in Gramm: 4.
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Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermanyAHA-BUCH GmbH
Contact seller5-star sellerCondition: Used - Fine
£ 31.00
£ 56.79 shippingShips from Germany to U.S.A.Quantity: 1 available
perfect. Condition: Sehr gut. Gebraucht - Sehr gut SG - leichte Beschädigungen oder Verschmutzungen, ungelesenes Mängelexemplar, gestempelt - Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine LearningsAnwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2,… Pandas und MatplotlibBest Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-AlgorithmenMit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert.Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning.Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.Aus dem Inhalt:Trainieren von Lernalgorithmen und Implementierung in PythonGängige Klassifikationsalgorithmen wie Support Vector Machines (SVM), Entscheidungsbäume und Random ForestNatural Language Processing zur Klassifizierung von FilmbewertungenClusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren DatenDeep-Learning-Verfahren für die BilderkennungDatenkomprimierung durch DimensionsreduktionTraining Neuronaler Netze und GANs mit TensorFlow 2Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble LearningEinbettung von Machine-Learning-Modellen in WebanwendungenStimmungsanalyse in Social NetworksModellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale NetzeReinforcement Learning und Implementierung von Q-Learning-Algorithmen.
