Vtome.ru - электронная библиотека

  • Добавил: bhaer
  • Дата: 9-11-2017, 11:58
  • Комментариев: 0

Название: Statistical Computing in C++ and R
Автор: Ana Kupresanin, Randall L. Eubank
Издательство: Chapman and Hall/CRC
Год: 2011
Страниц: 556
Формат: True PDF
Размер: 10 Mb
Язык: English

With the advancement of statistical methodology inextricably linked to the use of computers, new methodological ideas must be translated into usable code and then numerically evaluated relative to competing procedures. In response to this, Statistical Computing in C++ and R concentrates on the writing of code rather than the development and study of numerical algorithms per se. The book discusses code development in C++ and R and the use of these symbiotic languages in unison. It emphasizes that each offers distinct features that, when used in tandem, can take code writing beyond what can be obtained from either language alone.
  • Добавил: bhaer
  • Дата: 9-11-2017, 11:35
  • Комментариев: 0

Название: Objects First with Java: A Practical Introduction Using BlueJ (5th Edition)
Автор: David J. Barnes, Michael K?lling
Издательство: Prentice Hall
Год: 2011
Страниц: 560
Формат: True PDF
Размер: 10 Mb
Язык: English

Objects First with Java: A Practical Introduction Using BlueJ, 5e, is ideal for introductory courses in Java/Introduction to Programming and Object-Oriented Programming and for beginning programmers.
  • Добавил: admin
  • Дата: 8-11-2017, 17:21
  • Комментариев: 1
Название: Google Hacking for Penetration Testers, Third Edition
Автор: Johnny Long and Bill Gardner
Издательство: Syngress
Год: 2015
Формат: PDF
Размер: 31 Мб
Язык: английский / English

Google is the most popular search engine ever created, but Google’s search capabilities are so powerful, they sometimes discover content that no one ever intended to be publicly available on the Web, including social security numbers, credit card numbers, trade secrets, and federally classified documents. Google Hacking for Penetration Testers, Third Edition, shows you how security professionals and system administratord manipulate Google to find this sensitive information and "self-police" their own organizations.
  • Добавил: Chipa
  • Дата: 8-11-2017, 16:52
  • Комментариев: 0

Название: Программируем с Minecraft
Автор: Крэйг Ричардсон
Издательство: МИФ
Год: 2017
Формат: pdf
Страниц: 369
Размер: 28 Mb
Язык: Русский

Эта книга научит программировать на языке Python. Выполняя пошаговые инструкции, вы познакомитесь с базовыми принципами программирования и создадите программы, которые будут творить в мире Minecraft настоящие чудеса: в мгновение ока возводить постройки, телепортировать игрока, создавать цветные стены, работающий душ, тайные ходы и многое другое.
  • Добавил: bhaer
  • Дата: 8-11-2017, 13:49
  • Комментариев: 0

Название: Comparative Approaches to Using R and Python for Statistical Data Analysis
Автор: Rui Sarmento,? Vera Costa
Издательство: Information Science Reference
Год: 2017
Страниц: 220
Формат: True PDF
Размер: 10 Mb
Язык: English

The application of statistics has proliferated in recent years and has become increasingly relevant across numerous fields of study. With the advent of new technologies, its availability has opened into a wider range of users.
  • Добавил: bhaer
  • Дата: 8-11-2017, 11:05
  • Комментариев: 0

Название: 100 Excel VBA Simulations
Автор: Dr. Gerard M. Verschuuren
Издательство: CreateSpace
Год: 2016
Страниц: 230
Формат: PDF, EPUB
Размер: 18 Mb
Язык: English

100 Excel VBA Simulations: Using Excel VBA to Model Risk, Investments, Genetics. Growth, Gambling, and Monte Carlo Analysis
Covering a variety of Excel simulations by using Visual Basic (VBA), from gambling to genetics, this introduction is for people interested in modeling future events, without the cost of an expensive textbook.
  • Добавил: daromir
  • Дата: 8-11-2017, 07:38
  • Комментариев: 1

Автор: Бентли Д.
Название: Жемчужины творчества программистов
Издательство: М.: Радио и связь
Год: 1990
ISBN: 5-256-00704-1
Язык: Русский, пер. с англ.
Формат: pdf
Размер: 13,6 mb
Страниц: 224 с.: ил.

В книге американского автора на различных примерах из практики программирования показано, как хорошее понимание особенностей поставленной задачи позволяет найти оптимальное по быстродействию, объему требуемой памяти, легкости модификации решения.
  • Добавил: IgorKs
  • Дата: 7-11-2017, 16:32
  • Комментариев: 0

Название: Проектирование корректных структурированных программ
Автор: Алагич С., Арбиб М.
Издательство: Москва: Радио и связь
Год: 1984
Формат: pdf
Размер: 15.1 Мб
Язык: русский

Книга посвящена основам структурного программирования и методам доказательства корректности программ. Обобщены результаты исследовании, на которых базируется современная методология проектирования программ сверху вниз. Изложение ориентировано на язык Паскаль. Даны практические рекомендации и примеры проектирования программ.
  • Добавил: bhaer
  • Дата: 6-11-2017, 17:56
  • Комментариев: 0

Название: Semantic Computing
Автор: Phillip C.-y. Sheu
Издательство: World Scientific
Год: 2017
Страниц: 241
Формат: PDF
Размер: 13 Mb
Язык: English

Presents the state of the technology and points to future directions for semantic computing
Semantic computing, a rapidly evolving interdisciplinary field, seeks to structure, design, and manipulate computer content to better satisfy the needs and intentions of users and create a more meaningful user experience. This remarkable contributed work examines the art, engineering, technology, and applications of the field.
  • Добавил: bhaer
  • Дата: 6-11-2017, 11:39
  • Комментариев: 0

Название: Granular Computing Based Machine Learning: A Big Data Processing Approach
Автор: Han Liu, Mihaela Cocea
Издательство: Springer
Год: 2017
Страниц: 113
Формат: PDF
Размер: 10 Mb
Язык: English

This book explores the significant role of granular computing in advancing machine learning towards in-depth processing of big data. It begins by introducing the main characteristics of big data, i.e., the five Vs?Volume, Velocity, Variety, Veracity and Variability. The book explores granular computing as a response to the fact that learning tasks have become increasingly more complex due to the vast and rapid increase in the size of data, and that traditional machine learning has proven too shallow to adequately deal with big data.