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Was sind die Unterschiede zwischen Extreme Programming und Scrum?
Extreme Programming (XP) und Scrum sind beide agile Softwareentwicklungsmethoden, aber sie haben einige Unterschiede. XP legt den Schwerpunkt auf technische Praktiken wie kontinuierliche Integration und Testgetriebene Entwicklung, während Scrum sich mehr auf das Projektmanagement konzentriert. XP hat auch eine stärkere Betonung der Teamkommunikation und Zusammenarbeit, während Scrum eine klar definierte Rollenverteilung und Struktur hat. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Python Programming, Fachbücher von E3Das Fachbuch 'Python Programming' bietet einen umfassenden Einstieg in die Programmiersprache Python, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung im Bereich der Webentwicklung liegt. Es richtet sich vor allem an Einsteiger ohne Vorkenntnisse, die Schritt für Schritt in die Welt der Programmierung eingeführt werden. Der Inhalt des Buches beginnt mit den Grundlagen wie Variablen, Kontrollstrukturen und Funktionen und erweitert das Wissen um fortgeschrittene Themen wie objektorientierte Programmierung und Fehlerbehandlung. Besonderes Augenmerk liegt auf der praktischen Anwendung von Python in der Webentwicklung, wobei moderne Frameworks und Tools vorgestellt werden, die den Leser befähigen, dynamische und interaktive Webseiten zu erstellen. Das Buch ist didaktisch so aufgebaut, dass komplexe Inhalte verständlich und nachvollziehbar vermittelt werden. Es bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Beispiele, die den Lernprozess unterstützen und den Transfer in die Praxis erleichtern. Die klare Struktur und die detaillierten Erklärungen machen es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die in die Welt der Programmierung einsteigen oder ihre Kenntnisse im Bereich Webentwicklung vertiefen möchten.99,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Programming TypeScript, Fachbücher von Boris ChernyJeder Programmierer, der mit einer dynamisch typisierten Sprache arbeitet, wird Ihnen sagen, wie schwierig es ist, mit mehr Codezeilen und mehr Entwicklern zu skalieren. Aus diesem Grund haben Facebook, Google und Microsoft schrittweise statische Typschichten für ihren dynamisch typisierten JavaScript- und Python-Code erfunden. Dieses praktische Buch zeigt Ihnen, wie eine solche Typschicht, TypeScript, unter ihnen einzigartig ist: Sie macht das Programmieren mit ihrem leistungsstarken statischen Typsystem zu einem Vergnügen. Wenn Sie ein Programmierer mit mittlerer JavaScript-Erfahrung sind, wird Ihnen der Autor Boris Cherny beibringen, wie Sie die TypeScript-Sprache meistern. Sie werden verstehen, wie TypeScript Ihnen helfen kann, Fehler in Ihrem Code zu beseitigen und Ihre Codebasis über mehr Entwickler zu skalieren, als Sie es zuvor konnten. In diesem Buch werden Sie: - Mit den Grundlagen beginnen: Lernen Sie die verschiedenen Typen und Typoperatoren von TypeScript kennen, einschliesslich ihrer Funktionen und Verwendung. - Fortgeschrittene Themen erkunden: Verstehen Sie das ausgeklügelte Typsystem von TypeScript, einschliesslich der sicheren Handhabung von Fehlern und dem Aufbau asynchroner Programme. - Praktisch einsteigen: Verwenden Sie TypeScript mit Ihren bevorzugten Frontend- und Backend-Frameworks, migrieren Sie Ihr bestehendes JavaScript-Projekt zu TypeScript und führen Sie Ihre TypeScript-Anwendung in der Produktion aus.47,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
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Produkte zum Begriff Extreme-Programming-Explained-Fachbücher:
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Extreme Programming Explained, Fachbücher von Kent Beck, Cynthia AndresFast fünf Jahre nach der ersten Auflage dieses Buches, die mit grossem Erfolg auf den Markt kam, bietet der renommierte Software-Engineering-Guru und Vater des Extreme Programming (XP), Kent Beck, einen frischen Blick auf dieses kontroverse Thema. XP bleibt die beliebteste agile Methodik in der Softwareentwicklung, und viele glauben, dass sie ideal für kleine bis mittelgrosse Entwicklungsorganisationen ist. Allerdings hat XP auch seine Kritiker. Das Ziel des Buches bleibt es, Programmierern und Teams zu helfen, zu entscheiden, ob XP der richtige Weg für sie ist. Das Buch bietet Ratschläge, verfolgt jedoch keinen verschreibenden, schrittweisen Ansatz. Diese fünfte Jubiläumsausgabe vertieft das umfassende Wissen über XP und gibt sowohl Befürwortern als auch Skeptikern von XP detaillierte Informationen, um mit einer fundierten Meinung voranzukommen.48,03 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Great Art Explained, Fachbücher von James PayneDas Buch "Great Art Explained" von James Payne bietet eine zugängliche und unterhaltsame Einführung in die Kunstgeschichte. Basierend auf dem gleichnamigen YouTube-Kanal hat Payne es sich zur Aufgabe gemacht, die Geschichten hinter einigen der bekanntesten Kunstwerke der Welt zu enthüllen. Mit einem frischen Ansatz und einer klaren Analyse beleuchtet das Buch 30 Meisterwerke aus verschiedenen Epochen und Kulturen. Es geht nicht nur um die Kunstwerke selbst, sondern auch um die Lebensgeschichten der Künstler und deren Platz im Gesamtwerk. Durch diese Perspektive wird deutlich, was ein Kunstwerk wirklich grossartig macht. Die Leser werden ermutigt, Kunstwerke nicht nur zu betrachten, sondern sie auch im Kontext ihrer Entstehung zu verstehen, was zu einem tieferen und bereichernden Erlebnis führt.32,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Python Programming, Fachbücher von E3Das Fachbuch 'Python Programming' bietet einen umfassenden Einstieg in die Programmiersprache Python, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung im Bereich der Webentwicklung liegt. Es richtet sich vor allem an Einsteiger ohne Vorkenntnisse, die Schritt für Schritt in die Welt der Programmierung eingeführt werden. Der Inhalt des Buches beginnt mit den Grundlagen wie Variablen, Kontrollstrukturen und Funktionen und erweitert das Wissen um fortgeschrittene Themen wie objektorientierte Programmierung und Fehlerbehandlung. Besonderes Augenmerk liegt auf der praktischen Anwendung von Python in der Webentwicklung, wobei moderne Frameworks und Tools vorgestellt werden, die den Leser befähigen, dynamische und interaktive Webseiten zu erstellen. Das Buch ist didaktisch so aufgebaut, dass komplexe Inhalte verständlich und nachvollziehbar vermittelt werden. Es bietet sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Beispiele, die den Lernprozess unterstützen und den Transfer in die Praxis erleichtern. Die klare Struktur und die detaillierten Erklärungen machen es zu einem wertvollen Begleiter für alle, die in die Welt der Programmierung einsteigen oder ihre Kenntnisse im Bereich Webentwicklung vertiefen möchten.99,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die Unterschiede zwischen Extreme Programming und Scrum?
Extreme Programming (XP) und Scrum sind beide agile Softwareentwicklungsmethoden, aber sie haben einige Unterschiede. XP legt den Schwerpunkt auf technische Praktiken wie kontinuierliche Integration und Testgetriebene Entwicklung, während Scrum sich mehr auf das Projektmanagement konzentriert. XP hat auch eine stärkere Betonung der Teamkommunikation und Zusammenarbeit, während Scrum eine klar definierte Rollenverteilung und Struktur hat. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Programming TypeScript, Fachbücher von Boris ChernyJeder Programmierer, der mit einer dynamisch typisierten Sprache arbeitet, wird Ihnen sagen, wie schwierig es ist, mit mehr Codezeilen und mehr Entwicklern zu skalieren. Aus diesem Grund haben Facebook, Google und Microsoft schrittweise statische Typschichten für ihren dynamisch typisierten JavaScript- und Python-Code erfunden. Dieses praktische Buch zeigt Ihnen, wie eine solche Typschicht, TypeScript, unter ihnen einzigartig ist: Sie macht das Programmieren mit ihrem leistungsstarken statischen Typsystem zu einem Vergnügen. Wenn Sie ein Programmierer mit mittlerer JavaScript-Erfahrung sind, wird Ihnen der Autor Boris Cherny beibringen, wie Sie die TypeScript-Sprache meistern. Sie werden verstehen, wie TypeScript Ihnen helfen kann, Fehler in Ihrem Code zu beseitigen und Ihre Codebasis über mehr Entwickler zu skalieren, als Sie es zuvor konnten. In diesem Buch werden Sie: - Mit den Grundlagen beginnen: Lernen Sie die verschiedenen Typen und Typoperatoren von TypeScript kennen, einschliesslich ihrer Funktionen und Verwendung. - Fortgeschrittene Themen erkunden: Verstehen Sie das ausgeklügelte Typsystem von TypeScript, einschliesslich der sicheren Handhabung von Fehlern und dem Aufbau asynchroner Programme. - Praktisch einsteigen: Verwenden Sie TypeScript mit Ihren bevorzugten Frontend- und Backend-Frameworks, migrieren Sie Ihr bestehendes JavaScript-Projekt zu TypeScript und führen Sie Ihre TypeScript-Anwendung in der Produktion aus.47,20 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Kernighan, Brian: C Programming LanguageC Programming Language , The definitive reference guide to C programming from K&R for writing good code that works and is easy to modifyLearn how to program in C from the developers of C, Brian Kernighan and Dennis Ritchie. Intended for those with at least some experience with one other language (even if you are a novice), this book contains a tutorial introduction to get new users started as soon as possible and separate chapters on each major feature:Types, operators, and expressionsControl flowFunctions and program structurePointers and arraysStructuresInput and outputThis second edition of The C Programming Language describes C as defined by the ANSI standard and includes a reference manual that conveys the essentials of the standard in a smaller space for easy comprehension for programmers."K&R is one of my favorite books. The style of the tutorial chapters is so deceptively light and simple and the manual so crisp. Much of C's reputation of simplicity comes from the clarity and great little examples from this book. My 1978 copy has lost its cover and my K&R2 is somewhat dog eared. Above all, K&R is a useful book."Bjarne Stroustrup, designer and original implementer of C++, and author of The C++ Programming Language , Federungsset > Sportfederung , Auflage: 2nd ed., Erscheinungsjahr: 19880322, Produktform: Kartoniert, Autoren: Kernighan, Brian W.~Ritchie, Dennis M., Auflage: 88002, Auflage/Ausgabe: 2nd ed, Seitenzahl/Blattzahl: 288, Abbildungen: index, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming Languages / C, Fachschema: Programmiersprachen, Bildungszweck: für die Hochschule, Imprint-Titels: Pearson Professional, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XIL, Seitenanzahl: 272, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Microsoft Press, Verlag: Microsoft Press, Verlag: Pearson Education Limited, Länge: 234, Breite: 179, Höhe: 17, Gewicht: 516, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Vorgänger EAN: 9780131101630, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0140, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 7781753,76 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Python Programming, Fachbücher von E3Das Fachbuch "Python Programming: Networking & API Development" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen der Netzwerkprogrammierung und API-Entwicklung mit Python. Es richtet sich an alle, die ein tiefes Verständnis für moderne Softwareentwicklung erlangen möchten. Die Leser werden durch die wesentlichen Konzepte und Techniken geführt, die erforderlich sind, um robuste Netzwerkapplikationen zu erstellen. Das Buch behandelt unter anderem die Verwendung des Socket-Moduls für die grundlegende Netzwerkkommunikation sowie das Tornado-Framework, das sich für die Entwicklung von hochperformanten, asynchronen Anwendungen eignet. Durch praxisnahe Beispiele und detaillierte Erklärungen wird das Lernen erleichtert und die Anwendung der erlernten Fähigkeiten in realen Projekten gefördert. Dieses Buch ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Kenntnisse in der Programmierung und Softwareentwicklung vertiefen möchten.98,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
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