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Alessandro Barenghi, Davide Martinenghi, Matteo Pradella, Matteo Rossi - Algoritmi e Principi dell'Informatica. Esercizi risolti e commentati (2023) Italiano | ISBN: 8893853477 | PDF Il presente volume è una raccolta di più di 160 esercizi riguardanti argomenti propri dell'informatica teorica e dello studio di algoritmi e strutture dati. In particolare, la raccolta è suddivisa in cinque aree tematiche: modelli formali per la descrizione di linguaggi, problemi relativi alla computabilità di funzioni e decidibilità di insiemi, soluzione di equazioni di ricorrenza, valutazione della complessità algoritmica e sintesi di algoritmi. Gli esercizi sono corredati di soluzioni commentate, volte a descrivere il procedimento risolutivo degli stessi. Le soluzioni presentate sono autocontenute e corredate di riferimenti alle fonti di nozioni utili alla loro comprensione, facendo riferimento a testi largamente adottati nei corsi di informatica teorica e algoritmi e strutture dati. Download Links Easybytez - Katfile https://filecrypt.cc/Container/62CB043D13.html https://www.keeplinks.org/p45/64994fd6d4948 -
Sebastian Raschka - Machine Learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza (2017) EPUB/AZW3/PDF Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python. Download Links https://filecrypt.cc/Container/9D6E8A6896.html https://www.keeplinks.org/p45/5f4788a843469 -
William Collins - Algoritmi e strutture dati in Java (2013) PDF Il volume presenta in modo rigoroso e sistematico i fondamenti delle strutture dati e degli algoritmi concentrandosi sul linguaggio di programmazione Java. Dopo una sintesi degli aspetti più importanti del linguaggio Java e della programmazione orientata agli oggetti, il lettore viene introdotto all'argomento gradualmente; la trattazione è focalizzata sull'analisi delle prestazioni degli algoritmi, con un uso adeguato della notazione matematica. Viene dedicata molta attenzione al Java Collections Framework, che fa parte della libreria standard di Java: una scelta innovativa che permette di apprendere i concetti fondanti della materia e di poterli applicare come programmatori in maniera efficace e produttiva. Ogni capitolo è completato da una vasta raccolta di esercizi teorici e di programmazione, graduati per difficoltà; inoltre, veri e propri "progetti di programmazione", articolati e complessi, permettono di confrontarsi con situazioni realistiche. Il testo è adatto a un primo corso di strutture dati e algoritmi per ingegneria e scienze dell'informazione. Download Links https://filecrypt.cc/Container/A26E16B83E.html https://www.keeplinks.org/p45/5e234de53258e -
Riccardo Crosato - C#: Algoritmi e Programmi (2019) EPUB/PDF Questo testo nasce dalla mia esperienza professionale come analista e programmatore e da 18 anni di insegnamento negli istituti tecnici industriali per periti informatici; è frutto delle mie lezioni agli studenti che si avvicinano alla programmazione dei computer. Il primo capitolo è dedicato ad una panoramica sull'informatica intesa come scienza degli algoritmi (come la si dovrebbe sempre intendere) e non come tecnologia informatica. Il resto dei capitoli è un manuale dedicato al linguaggio C# partendo dalle basi e sviluppando semplici programmi ad interfaccia a carattere. Vengono spiegati nel dettaglio i costrutti basilari, i tipi di dato fondamentali, gli operatori, le stringhe, le strutture di controllo e i metodi, comprendendo anche le novità introdotte dalle ultime versioni del linguaggio (in particolare la versione 7.2); uno degli ultimi capitoli è dedicato ad introdurre le espressioni regolari. Vengono affrontati anche alcuni argomenti, come gli algoritmi fondamentali di ricerca e ordinamento e la ricorsione, che ogni programmatore dovrebbe conoscere. La programmazione ad oggetti non è tra gli obiettivi del libro (probabilmente lo sarà in un prossimo volume) ma viene comunque introdotta nel capitolo dedicato alla metodologia top-down e ai metodi, con lo scopo di far comprendere meglio i meccanismi del linguaggio. Download Links https://filecrypt.cc/Container/CC24C6E712.html https://www.keeplinks.org/p45/5d70bfee73cb1 -
Sebastian Raschka - Machine Learning con Python. Costruire algoritmi per generare conoscenza (2017) EPUB/AZW3/PDF Elaborare il magma di dati oggi disponibili è una sfida affascinante e imprescindibile per il mondo contemporaneo dove la conoscenza e l'informazione sono il primo valore. Il machine learning è la risposta: grazie ai suoi algoritmi è possibile creare macchine in grado apprendere in maniera automatica e rispondere alle domande chiave per il successo. Questo libro accompagna nel mondo del machine learning e mostra come Python sia il linguaggio di programmazione ideale per costruire algoritmi sofisticati in grado di interrogare i dati nel modo migliore e recuperare preziosi insight. Viene spiegato l'utilizzo di librerie Python dedicate - tra cui scikit-learn, Theano e Keras - applicate in ambiti come la selezione e la compressione dei dati, l'analisi del linguaggio naturale, l'elaborazione di previsioni, il riconoscimento delle immagini. L'approccio didattico è pragmatico: tutti i concetti sono accompagnati da esempi pratici di codice. La lettura è consigliata a chi ha già alle spalle qualche studio teorico nel campo del machine learning oltre a una buona conoscenza di programmazione in Python. Download Links http://www.easybytez.com/vsrdn8b6jgru http://rockfile.eu/tjqbw7cv7z75.html Links Alternativi: Easybytez - Rockfile https://filecrypt.cc/Container/5A6E3D39E8.html
