Bücher — practical guide

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Python Machine Learning Projekte: Lernen Sie, wie Sie Machine Learning Projekte von Grund auf erstellen

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A

Dr. Deepali R Vora, Dr. Gresha S Bhatia

KI und ML
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Angewandtes Maschinelles Lernen und KI für Ingenieure

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Jeff Prosise

KI und ML
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Praktische Zeitreihenanalyse: Prognose mit Statistik und maschinellem Lernen

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Эйлин Нильсен

Algorithmen und Theorie
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Praktischer Leitfaden zur angewandten Konformen Vorhersage in Python

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A

Valery Manokhin

KI und ML
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React mit TypeScript lernen

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Carl Rippon

Webentwicklung
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Java lernen mit Projekten: Ein prägnanter praktischer Leitfaden, um alles zu lernen, was ein Java-Profi wirklich wissen muss

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A

Dr. Seán Kennedy, Maaike van Putten

Programmiersprachen
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Full-Stack-Webentwicklung mit Remix: Verbessern Sie das Nutzererlebnis und erstellen Sie bessere React-Apps durch Nutzung der Web-Plattform

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A

Andre Landgraf

Webentwicklung
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OAuth 2 in Aktion

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A

Justin Richer, Antonio Sanso

Cybersicherheit
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Grundlagen der Softwareentwicklung: Umfassende Einblicke in SDLC, Design, Qualität und KI/ML in der Software

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Dr. Hitesh Mohapatra, Dr. Amiya Kumar Rath

Softwareentwicklung
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Data Mining mit Python meistern – Muster in Ihren Daten entdecken

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Megan Squire

Programmiersprachen
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Machine Learning: Taschenhandbuch. Kurzanleitung zu Methoden des strukturierten maschinellen Lernens mit Python

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Мэтт Харрисон

KI und ML
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C++ anhand von Beispielen lernen

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Frances Buontempo

Programmiersprachen
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Maschinelle Lernalgorithmen mit Scikit- und TensorFlow-Umgebungen

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Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

KI und ML
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Python Machine Learning anhand von Beispielen. Vierte Auflage

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A

Yuxi (Hayden) Liu

KI und ML
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LINUX AN BEISPIELEN. PRAXIS, PRAXIS und nur PRAXIS

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Колисниченко Д. Н.

Betriebssystem und System
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OpenCV 3 Computer Vision Application Programming Cookbook - Dritte Ausgabe

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Robert Laganière

KI und ML
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Kali Linux in Aktion. Sicherheitsaudit von Informationssystemen. 2. Auflage

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A

Никита Скабцов

Cybersicherheit
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JavaScript für Deep Learning mit TensorFlow.js

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A

Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

KI und ML
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Geospatial Data Science Essentials: 101 praktische Python-Tipps und Tricks

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A

Milan Janosov

KI und ML
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Der Weg des Analysten. Praktischer Leitfaden für IT-Spezialisten. 2. Auflage

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В. Иванова, А. Перерва

IT-Management
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Mikrodienste auf der .NET-Plattform

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Кристиан Хорсдал

Programmiersprachen
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FEHLERMELDUNG: PROBLEME PROFESSIONELL EINREICHEN – NICHT NUR FÜR SOFTWARETESTER

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Artur Gula

Softwareentwicklung
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Go. Programmierrezepte. Zweite Ausgabe

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Аарон Торрес

Programmiersprachen
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Deep Learning mit R

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Франсуа Шолле

KI und ML
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Algorithmen kompakt: Ein praktischer Leitfaden, Zweite Auflage

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A

George T. Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow

Algorithmen und Theorie
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Flutter in der Praxis: Verbesserung der Fähigkeiten in der mobilen Entwicklung mit dem Open-Source-Framework von Google

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Фрэнк Заметти

Softwareentwicklung
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Alltägliches Golang - Der Schnellkurs

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A

Alex Ellis

Programmiersprachen
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Enterprise Social für die Java-Plattform: Shares, Mashups, Likes und Wege zur Integration von Social Media in Ihre Cloud Native Enterprise Java-Anwendungen

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Werner Keil

Programmiersprachen
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Django 4 anhand von Beispielen

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A

Антонио Меле

Webentwicklung
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Regelungstechnik: Theorie und Praxis mit Laborübungen

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A

Dong-Jin Lim

Algorithmen und Theorie
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CoffeeScript. Das zweite Leben von JavaScript

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A

Марк Бейтс

Programmiersprachen
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DevOps in Kubernetes meistern: Maximieren Sie die Effizienz Ihrer Container-Workloads mit DevOps-Praktiken in Kubernetes

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Soumiyajit Das Chowdhury

DevOps und Infrastruktur
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Einführung in die Netzwerkautomatisierung mit Ansible: Ein praktischer Leitfaden

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Brendan Choi, Erwin Medina

DevOps und Infrastruktur
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Flutter Rezepte: Mobile Entwicklungslösungen für iOS und Android

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Fu Cheng

Softwareentwicklung
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Python 3 Datenvisualisierung mit ChatGPT / GPT-4

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Oswald Campesato

KI und ML
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CSS: 100 und 1 Tipps, 3. Auflage

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Рейчел Эндрю

Webentwicklung
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Erstellung von realen Webanwendungen mit Vue.js 3

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Joran Quinten

Webentwicklung
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Domain-Driven Design in PHP: Ein hochpraktischer Leitfaden

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Carlos Buenosvinos, Christian Soronellas, Keyvan Akbary

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Graph Neural Networks in Aktion

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Keita Broadwater, Namid Stillman

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GoLang für maschinelles Lernen

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Evan Atkins

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Der fundierte Datenanalyst: Lösen Sie unordentliche Datenprobleme wie ein Profi

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David Asboth

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Modern TypeScript: Ein praktischer Leitfaden zur Steigerung Ihrer Entwicklungsgeschwindigkeit

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Ben Beattie-Hood

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Graph-Datenverarbeitung mit Cypher: Ein praktischer Leitfaden zum Erstellen von Graph-Traversal-Abfragen mit der Cypher-Syntax in Neo4j

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Ravindranatha Anthapu

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Android Rezeptesammlung Aufgaben

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Maschinelles Lernen in der Praxis: Von der Idee zum Produkt

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Emmanuel Ameisen

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Hands-On Große Sprachmodelle: Sprachverständnis und -generierung

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Jay Alammar, Maarten Grootendorst

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Python How-To: 63 Techniken zur Verbesserung Ihres Python-Codes

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Yong Cui

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Tauchen Sie ein in Deep Learning

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Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola

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Pandas in Aktion

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Борис Пасхавер

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DevOps für Verzweifelte: Ein praktischer Überlebensleitfaden

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Брэдли Смит

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