Questo sito non utilizza cookie di profilazione, ma solo cookie tecnici ai fini del corretto funzionamento delle pagine. Per maggiori informazioni consulta l'informativa sul trattamento dei dati personali per gli utenti del sito internet
E' possibile raffinare la ricerca cliccando sui filtri proposti (nella colonna a sinistra, se navighi da PC, o in fondo alla pagina, se navighi da mobile), oppure utilizzando il box di ricerca veloce o la relativa ricerca avanzata.
Trovati 2 documenti.
Linguaggio C : guida alla programmazione, con elementi di Python / Alessandro Bellini, Andrea Guidi
6. ed.
McGraw-Hill, 2021
Abstract: Il volume si propone come una guida graduale e completa al linguaggio C e alla programmazione strutturata e modulare. Particolare attenzione è posta ai principi e alle tecniche di programmazione, il controllo del flusso di esecuzione, la rappresentazione dei dati, la definizione e l’utilizzo di funzioni e librerie, le strutture dati, le operazioni di ingresso e uscita. Sono trattati gli algoritmi classici della letteratura, da Fibonacci agli ordinamenti con la loro diversa complessità computazionale, dall’intrigante torre di Hanoi, il passatempo apparentemente insolubile, al problema delle otto regine di cui Gauss non riuscì a trovare tutte le soluzioni. Per quando riguarda il C il testo è stato aggiornato allo standard C18. Questa nuova edizione accoglie anche un’introduzione al linguaggio Python a cui sono dedicati gli ultimi tre capitoli, in continuità con quanto studiato in precedenza. Il testo è corredato da oltre 800 tra domande di riepilogo ed esercizi.
Python e machine learning / Alessandro Bellini, Andrea Guidi
McGraw-Hill Education, 2022
Scienze
Abstract: Il manuale nasce dalla constatazione che Python ha ormai spodestato giganti come Java sia nei corsi universitari sia nella formazione professionale di alto livello e costituisce il linguaggio del machine learning. Gli autori guidano il lettore in un graduale apprendimento della programmazione Python e delle sue librerie scientifiche NumPy e Pandas, dei concetti di machine learning e deep learning e della loro implementazione nel linguaggio, anche con framework come TensorFlow-Keras. L'obiettivo è ridurre al minimo i tempi di studio necessari per apprendere l'essenza del linguaggio e la sua applicazione consapevole alle reti neurali.