Warning: unlink(/home/book-center/web/book-center.com.ua/storage/cache/cache.category.seopath.1750041164): No such file or directory in /home/book-center/web/book-center.com.ua/public_html/system/library/cache/file.php on line 72 Классические задачи Computer Science на языке Python. Копец Д. - Купить книгу онлайн в Book-Center
You are using an outdated browser. For a faster, safer browsing experience, upgrade for free today.
  • Ваша корзина пуста!

Классические задачи Computer Science на языке Python. Копец Д.

  • Артикул: BC-060894
  • Наличие: В наличии

440.00 грн.

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
В этой книге
• Алгоритмы поиска.
• Обобщенные технологии для графов.
• Нейронные сети.
• Генетические алгоритмы.
• Состязательный поиск.
• Использование аннотаций типов в описанных задачах.
Информация о книге
Автор Дэвид Копец
Количество страниц 256
Язык издания Русский
Год издания 2020
ISBN 978-5-4461-1428-3
Вес 340
Вид переплета Мягкая
Серия Библиотека программиста
Состояние Новое
Тематика Программное обеспечение
Тип поверхности бумаги Матовая

Оставить отзыв

Примечание: HTML запрещен! Только обычный текст
    Плохо           Хорошо
Модули для Opencart