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Trovati 2 documenti.
Algoritmi e strutture dati : guida pragmatica con esempi in Python / Jay Wengrow
Apogeo, 2024
Abstract: Gli algoritmi e le strutture di dati non sono solo complessi concetti teorici, ma possono essere un utile strumento per scrivere codice veloce, efficiente e scalabile: un requisito fondamentale per ogni applicazione. Con un linguaggio semplice, diagrammi chiari, casi studio da scenari reali, questo manuale rende accessibile questi argomenti e in ogni capitolo fornisce una serie di esercizi pratici per imparare a padroneggiarli nel lavoro quotidiano. Si va dall'utilizzo della notazione Big O per misurare e articolare l'efficienza del codice e renderlo più veloce, alla scelta di array, liste concatenate e tabelle hash, dall'uso della ricorsione per risolvere problemi difficili all'impiego di alberi binari e grafi per aiutare a scalare le applicazioni. Per tutti gli esempi e le implementazioni di codice all'interno del libro viene utilizzato il linguaggio Python allineato alle convenzioni PEP 8.
Hoepli, 2024
Abstract: Una guida completa per chi sviluppa in Python e vuole imparare a creare applicazioni usando i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Gli autori spiegano quali sono i vantaggi principali di GPT-4 e ChatGPT e come funzionano. Scoprirete, passo dopo passo, come sviluppare applicazioni per mezzo della libreria Python associata a GPT-4 e ChatGPT, fra cui gli strumenti per la generazione di testo, le domande e risposte (Q&A) e la sintesi dei contenuti. Usando un linguaggio chiaro e conciso, Sviluppare applicazioni con GPT-4 e ChatGPT include esempi che vi aiuteranno a capire e ad applicare i concetti necessari per i vostri progetti con l'AI. Gli esempi di codice Python possono essere scaricati da un repository di GitHub, e nel libro è incluso un glossario dei termini principali. Siete pronti per potenziare le vostre applicazioni con gli LLM? Allora questo è il libro che fa per voi.