Produkt zum Begriff Algorithmen:
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Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
KS Tools Vermessungs-Software zur technischen Dokumentation
nur in Verbindung mit ULTIMATEvisionMASTER Videoskopen mit 0° 5,5mm Sonde verwendbar ideal zur Einbindung in die technische Dokumentation erst mit dieser Software lassen sich Schäden genau beurteilen, vermessen und interpretieren Messen von Winkeln Abstandsmessungen Messung von Radien Berechnung von Flächen Speichern der bearbeiteten Bilder JPEG-Datenformat Abstandsmesser im Lieferumfang enthalten
Preis: 139.90 € | Versand*: 0.00 €
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Welche Programmierhilfen und Tools können Entwicklern dabei helfen, effizienter und fehlerfreier Code zu schreiben?
Einige Programmierhilfen und Tools, die Entwicklern helfen können, effizienter und fehlerfreier Code zu schreiben, sind Code-Editoren mit Autovervollständigungsfunktionen, statische Code-Analysewerkzeuge zur Identifizierung von Fehlern und Code-Reviews zur Überprüfung des geschriebenen Codes auf Fehler und Verbesserungsmöglichkeiten. Diese Tools können Entwicklern dabei helfen, produktiver zu arbeiten und die Qualität ihres Codes zu verbessern.
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Wie kann man effektiv und schnell Fehler im Code mithilfe von Debugging-Tools finden und beheben?
1. Nutze Breakpoints, um den Code anzuhalten und den Zustand der Variablen zu überprüfen. 2. Verwende Step-by-Step-Execution, um den Code Zeile für Zeile durchzugehen. 3. Analysiere Stack Traces und Fehlermeldungen, um die Ursache des Fehlers zu identifizieren.
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Wie können Programmierer effektiv Debugging-Tools nutzen, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben?
Programmierer können effektiv Debugging-Tools wie Breakpoints, Watchpoints und Profiler verwenden, um den Code während der Ausführung zu überwachen und potenzielle Fehler zu identifizieren. Durch das gezielte Setzen von Breakpoints können Programmierer den Code an bestimmten Stellen anhalten und überprüfen, ob Variablen korrekt sind oder ob bestimmte Bedingungen erfüllt sind. Außerdem können sie mithilfe von Profilern die Leistung des Codes analysieren und Engpässe oder ineffiziente Stellen identifizieren, um diese zu optimieren.
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Wie kann maschinelles Lernen zur automatischen Textgenerierung eingesetzt werden? Welche Tools oder Algorithmen sind dabei besonders effektiv?
Maschinelles Lernen zur automatischen Textgenerierung kann durch die Verwendung von Algorithmen wie Recurrent Neural Networks (RNNs) oder Generative Adversarial Networks (GANs) ermöglicht werden. Diese Algorithmen können auf große Mengen von Textdaten trainiert werden, um Muster und Strukturen zu erkennen und neue Texte zu generieren. Tools wie OpenAI's GPT-3 oder Google's BERT sind besonders effektiv für die automatische Textgenerierung und werden häufig in verschiedenen Anwendungen eingesetzt.
Ähnliche Suchbegriffe für Algorithmen:
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KS TOOLS Vermessungs-Software zur technischen Dokumentation ( 550.5015 )
KS TOOLS Vermessungs-Software zur technischen Dokumentation ( 550.5015 )
Preis: 179.23 € | Versand*: 0.00 € -
KS Tools Vermessungs-Software zur technischen Dokumentation - 550.5015
nur in Verbindung mit ULTIMATEvision MASTER Videoskopen mit 0° 5,5mm Sonde verwendbarideal zur Einbindung in die technische Dokumentationerst mit dieser Software lassen sich Schäden genau beurteilen, vermessen und interpretierenMessen von WinkelnAbstandsmessungenMessung von RadienBerechnung von FlächenSpeichern der bearbeiteten BilderJPEG-DatenformatAbstandsmesser im Lieferumfang enthalten
Preis: 124.50 € | Versand*: 3.95 € -
Debugging Tasse
Debugging Tasse
Preis: 8.50 € | Versand*: 4.95 € -
Sandler, Nora: Writing a C Compiler
Writing a C Compiler , A hands-on, example-filled guide to the theory and practice of writing a C compiler: a computer program that translates code written by programmers into code the computer can read. Compilers are at the heart of everything programmers do, yet even experienced developers find them intimidating. For those eager to truly grasp how compilers work, Writing a C Compiler dispels the mystery. This book guides you through a fun and engaging project where you’ll learn what it takes to compile a real-world programming language to actual assembly code. Writing a C Compiler will take you step by step through the process of building your own compiler for a significant subset of C—no prior experience with compiler construction or assembly code needed. Once you’ve built a working compiler for the simplest C program, you’ll add new features chapter by chapter. The algorithms in the book are all in pseudocode, so you can implement your compiler in whatever language you like. Along the way, you’ll explore key concepts like: Lexing and parsing: Learn how to write a lexer and recursive descent parser that transform C code into an abstract syntax tree. Program analysis: Discover how to analyze a program to understand its behavior and detect errors. Code generation: Learn how to translate C language constructs like arithmetic operations, function calls, and control-flow statements into x64 assembly code. Optimization techniques: Improve performance with methods like constant folding, dead store elimination, and register allocation. Compilers aren’t terrifying beasts—and with help from this hands-on, accessible guide, you might even turn them into your friends for life. , >
Preis: 51.35 € | Versand*: 0 €
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Wie kann man effektiv und schnell Fehler im Code mithilfe von Debugging-Tools und Strategien finden und beheben?
1. Verwenden Sie Debugging-Tools wie Breakpoints, Watches und Stack Traces, um den Code während der Ausführung zu überwachen. 2. Nutzen Sie spezifische Strategien wie das Isolieren des fehlerhaften Codes, das Überprüfen von Eingaben und das Schritt-für-Schritt-Durchlaufen des Codes. 3. Testen Sie regelmäßig und gründlich, um sicherzustellen, dass alle Fehler behoben sind.
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Welche Arten von Debugging-Tools können Entwickler verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren und zu beheben?
Entwickler können Debugging-Tools wie Breakpoints, Profiler und Logging verwenden, um Fehler in ihrem Code zu identifizieren. Breakpoints ermöglichen es Entwicklern, den Code an bestimmten Stellen anzuhalten und den Zustand zu überprüfen. Profiler helfen dabei, die Leistung des Codes zu analysieren und Engpässe zu identifizieren, während Logging Informationen über den Codefluss und mögliche Fehler liefert.
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Welche Auswirkungen haben Algorithmen auf die Automatisierung von Prozessen in verschiedenen Branchen?
Algorithmen ermöglichen eine effizientere Automatisierung von Prozessen in verschiedenen Branchen, indem sie repetitive Aufgaben automatisieren und optimieren. Sie können die Produktivität steigern, Fehler reduzieren und Kosten senken. Allerdings können sie auch Arbeitsplätze ersetzen und ethische Fragen aufwerfen, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Diskriminierung.
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Wie kann man mithilfe von künstlicher Intelligenz und Algorithmen Daten generieren? Welche Tools und Techniken eignen sich dafür?
Mithilfe von künstlicher Intelligenz und Algorithmen können Daten generiert werden, indem Modelle trainiert werden, um Muster in vorhandenen Daten zu erkennen und neue Daten zu generieren. Tools wie Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und Reinforcement Learning eignen sich dafür, um realistische Daten zu erzeugen. Diese Techniken ermöglichen es, komplexe und vielfältige Datensätze zu erstellen, die für verschiedene Anwendungen verwendet werden können.
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