SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

39 wyników

Książka

W koszyku

Wprowadzenie do algorytmów komputerowych i struktur danych / Tomasz Adamski, Jan Ogrodzki. - Warszawa : Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2014. - 348 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Adamski Tomasz (elektronika). Ogrodzki Jan.

Temat

Algorytmy genetyczne Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. s. 347-348.

Dla studentów Wydziału Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechniki Warszawskiej do przedmiotu Algorytmy i struktury danych.

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII J 48

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 139450 N (1 egz.)

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych / Alfred V. Aho, John E. Hopcroft, Jeffrey D. Ullman ; [tłumaczenie: Andrzej Grażyński]. - Gliwice : Wydawnictwo Helion, 2003. - 442 strony : ilustracje ; 25 cm.

(Kanon Informatyki)

Autor

Aho Alfred V. Hopcroft John E. (1939- ). Ullman Jeffrey D. (1942- ). Grażyński Andrzej.

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Algorytmy. Struktury danych.

Gatunek

Podręcznik.

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Bibliografia przy rozdziale. Indeks.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 107886 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Autor

Allen Sharon Garbacz Bartłomiej Walczak Tomasz (tłumacz)

Forma i typ

Publikacje fachowe

Temat

Bazy danych relacyjne Struktury danych

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Na stronie tytułowej i okładce: Zaprojektuj wydajną i niezawodną bazę danych. Poznaj zasady modelowania relacyjnego. Naucz się tworzyć różne modele danych. Wykorzystaj najlepsze praktyki modelowania danych.

Indeks.

Sygnatura czytelni BWB: IX H 9

dostępna do wypożyczenia

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 114621 N (1 egz.)

Biblioteka WB

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. B 3344 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Projektowanie algorytmów i struktur danych / Krystyna Balińska. - Wyd. 3 popr. i rozszerz. - Poznań : Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, 2003. - 160, [1] s. : il. ; 24 cm.

Autor

Balińska Krystyna.

Temat

Algorytmy Struktury danych

Bibliogr. s. [161].

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. M 8203 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych / Lech Banachowski, Krzysztof Diks, Wojciech Rytter. - Warszawa : Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1996. - 290 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Banachowski Lech. Diks Krzysztof. Rytter Wojciech.

Temat

Algorytmy Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. s. [284]-285. Indeks.

Dla studentów informatyki.

Sygnatura czytelni BWB: III E 8

dostępna do wypożyczenia

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 91869, 91870 (2 egz.)

Biblioteka WB

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. B 1318 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych / Lech Banachowski, Krzysztof Diks, Wojciech Rytter. - Wyd. 2. - Warszawa : Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1999. - 290 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Banachowski Lech. Diks Krzysztof. Rytter Wojciech.

Temat

Algorytmy Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. s. [284]-285. Indeks.

Dla studentów informatyki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 107418 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych / Lech Banachowski, Krzysztof Diks, Wojciech Rytter. - Wyd. 3. - Warszawa : Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2001. - 290 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Banachowski Lech. Diks Krzysztof. Rytter Wojciech.

Temat

Algorytmy Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. s. [284]-285. Indeks.

Dla studentów informatyki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 132266 (1 egz.)

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych / Lech Banachowski, Krzysztof Diks, Wojciech Rytter. - Wydanie nowe poprawione. - Warszawa : Wydawnictwo Naukowe PWN, copyright 2001. - 291 stron : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Banachowski Lech (1948- ) Diks Krzysztof Rytter Wojciech

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne

Odbiorca

Szkoły wyższe

Temat

Algorytmy Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Bibliografia na stronach 285-286. Indeks.

Dla studentów informatyki.

1Podstawowe zasady analizy algorytmów 1.1.Złożoność obliczeniowa 1.2.Równania rekurencyjne 1.3.Funkcje tworzące 1.4.Poprawność semantyczna 1.5.Podstawowe struktury danych 1.5.1.Lista 1.5.2.Zbiór 1.5.3.Graf 1.5.4.Notacja funkcyjna dla atrybutów obiektów 1.5.5.Drzewo .6.Eliminacja rekursji 1.7.Koszt zamortyzowany operacji w strukturze danych 1.8.Metody układania algorytmów 1.8.1.Metoda „dziel i zwyciężaj" 1.8.2.Programowanie dynamiczne 1.8.3.Metoda zachłanna 1.8.4.Inne metody 2Sortowanie 2.1.Selectionsort - sortowanie przez selekcję 2.2.Insertionsort - sortowanie przez wstawianie 2.3.Quicksort - sortowanie szybkie 2.4.Dolne ograniczenie na złożoność problemu sortowania 2.5.Sortowanie pozycyjne 2.6.Kolejki priorytetowe i algorytm heapsort 2.7.. Drzewa turniejowe i zadania selekcji 2.8.Szybkie algorytmy wyznaczania £-tego największego elementu w ciągu 2.9.Scalanie ciągów uporządkowanych 2.10.Sortowanie zewnętrzne 2.10.1.Scalanie wielofazowe z 4 plikami 2.10.2.Scalanie wielofazowe z 3 plikami 3Słowniki 3.1.Implementacja listowa nieuporządkowana 3.2.Implementacja listowa uporządkowana 3.3.Drzewa poszukiwań binarnych 3.3.1.DrzewaAVL 3.3.2.Samoorganizujące się drzewa BST 3.4.Mieszanie 3.4.1.Wybór funkcji mieszającej 3.4.2.Struktury danych stosowane do rozwiązywania problemu kolizji 3.5.Wyszukiwanie pozycyjne 3.5.1.Drzewa RST 3.5.2.Drzewa TRI 3.5.3.Drzewa PATRICIA 3.6.Wyszukiwanie zewnętrzne 3.6.1.Pliki nieuporządkowane 3.6.2.Pliki z funkcją mieszającą 3.6.3.Sekwencyjne pliki indeksowane 3.6.4.B-drzewo jako wielopoziomowy indeks rzadki 3.6.5.B-drzewo jako wielopoziomowy indeks gęsty 4Złożone struktury danych dla zbiorów elementów 4.1.Problem sumowania zbiorów rozłącznych 4.1.1.Implementacja listowa 4.1.2.Implementacja drzewowa 4.2.Złączalne kolejki priorytetowe 5Algorytmy tekstowe 5.1. Problem wyszukiwania wzorca 5.1.1.Algorytm N („naiwny") 5.1.2.Algorytm KMP (Knutha-Morrisa-Pratta) 5.1.3.Algorytm liniowy dla problemu wyszukiwania wzorca dwuwymiarowego, czyli algorytm Bakera 5.1.4.Algorytm GS' (wersja algorytmu Galila-Seiferasa dla pewnej klasy wzorców) 5.1.5.Algorytm KMR (Karpa-Millera-Rosenberga) 5.1.6.Algorytm KR (Karpa-Rabina) 5.1.7.Algorytm BM (Boyera-Moore'a) 5.1.8.Algorytm FP (Fishera-Patersona) 5.2.Drzewa sufiksowe i grafy podsłów 5.2.1.Niezwarta reprezentacja drzewa sufiksowego 5.2.2.Tworzenie drzewa sufiksowego 5.2.3.Tworzenie grafu podsłów 5.3.Inne algorytmy tekstowe 5.3.1.Obliczanie najdłuższego wspólnego podsłowa 5.3.2.Obliczanie najdłuższego wspólnego podciągu 5.3.3.Wyszukiwanie słów podwójnych 5.3.4.Wyszukiwanie słów symetrycznych 5.3.5.Równoważność cykliczna 5.3.6.Algorytm Huffmana 5.3.7.Obliczanie leksykograficznie maksymalnego sufiksu 5.3.8.Jednoznaczne kodowanie 5.3.9.Liczenie liczby podsłów 6Algorytmy równoległe 6.1.Równoległe obliczanie wyrażeń i prostych programów sekwencyjnych 6.2.Sortowanie równoległe 7Algorytmy grafowe 7.1.Spójne składowe 7.2.Dwuspójne składowe 7.3.Silnie spójne składowe i silna orientacja 7.4.Cykle Eulera 7.5.5-kolorowanie grafów planarnych 7.6.Najkrótsze ścieżki i minimalne drzewo rozpinające 8Algorytmy geometryczne 8.1.Elementarne algorytmy geometryczne 8.2.Problem przynależności 8.3.Wypukła otoczka 8.4.Metoda zamiatania 8.4.1.Najmniej odległa para punktów 8.4.2.Pary przecinających się odcinków

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 154138 N (1 egz.)

Książka

W koszyku

Wprowadzenie do algorytmów / Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein ; z języka angielskiego tłumaczyli Krzysztof Diks, Adam Malinowski, Daria Roszkowska, Wojciech Rytter. - Wydanie VII (I w PWN) - 12 dodruk. - Warszawa : Wydawnictwo Naukowe PWN, 2021. - XIX, [1], 1300 stron : ilustracje ; 25 cm.

Autor

Cormen Thomas H. Leiserson Charles Diks Krzysztof Rivest Ronald L. Stein Clifford (1965- ). Diks Krzysztof (1956- ). Malinowski Adam (informatyka). Roszkowska Daria. Rytter Wojciech (1948- ).

Forma i typ

Książki Publikacje naukowe

Temat

Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Matematyka Informatyka i technologie informacyjne

Tytuł oryginału : Introduction to algorithm.

Na okładce: Nowe wydanie.

Bibliografia na stronach 1252-1268. Indeks.

Dla studentów kierunków informatycznych, pracowników naukowych, jak również dla wszystkich tych, krórzy chcą zajmować się projektowaniem i programowaniem systemów informatycznych.

1.Rola algorytmów w obliczeniach 1.1.Algorytmy 1.2.Algorytmy jako technologia 2.Zaczynamy 2.1.Sortowanie przez wstawianie 2.2.Analiza algorytmów 2.3.Projektowanie algorytmów 2.3.1.Metoda „dziel i zwyciężaj" 2.3.2.Analiza algorytmów typu „dziel i zwyciężaj" 3.Rzędy wielkości funkcji 3.1.Notacja asymptotyczna 3.2.Standardowe notacje i typowe funkcje 4.Metoda „dziel i zwyciężaj" 4.1.Problem maksymalnej podtablicy 4.2.Algorytm Strassena mnożenia macierzy 4.3.Metoda podstawiania 4.4.Metoda drzewa rekursji 4.5.Metoda rekurencji uniwersalnej 4.6.Dowód twierdzenia o rekurencji uniwersalnej 4.6.1.Dowód dla dokładnych potęg 4.6.2.Podłogi i sufity 5. Analiza probabilistyczna i algorytmy randomizowane 5.1.Problem zatrudnienia sekretarki 5.2.Zmienne losowe wskaźnikowe 5.3.Algorytmy randomizowane 5.4.Analiza probabilistyczna i dalsze zastosowania zmiennych losowych wskaźnikowych 5.4.1.Paradoks dnia urodzin 5.4.2.Kule i urny 5.4.3.Ciągi „dobrej passy", czyli sukcesów 5.4.4.Problem on-line zatrudnienia sekretarki Część II Sortowanie i statystyki pozycyjne 6.Heapsort - sortowanie przez kopcowanie 6.1.Kopce 6.2.Przywracanie własności kopca 6.3.Budowanie kopca 6.4.Algorytm sortowania przez kopcowanie (heapsort) 6.5.Kolejki priorytetowe 7.Quicksort - sortowanie szybkie 7.1.Opis algorytmu 7.2.Czas działania algorytmu quicksort 7.3.Randomizowana wersja algorytmu quicksort 7.4.Analiza algorytmu quicksort 7.4.1.Analiza przypadku pesymistycznego 7.4.2.Analiza oczekiwanego czasu działania 8.Sortowanie w czasie liniowym 8.1.Dolne ograniczenia dla problemu sortowania 8.2.Sortowanie przez zliczanie 8.3.Sortowanie pozycyjne 8.4.Sortowanie kubełkowe 9.Mediany i statystyki pozycyjne 9.1.Minimum i maksimum 9.2.Wybór w oczekiwanym czasie liniowym 9.3.Wybór w pesymistycznym czasie liniowym Część III Struktury danych 10.Elementarne struktury danych 10.1.Stosy i kolejki 10.2.Listy (z dowiązaniami) 10.3.Reprezentowanie struktur wskaźnikowych za pomocą tablic 10.4.Reprezentowanie drzew (ukorzenionych) 11.Tablice z haszowaniem 11.1.Tablice z adresowaniem bezpośrednim 11.2.Tablice z haszowaniem 11.3.Funkcje haszujące 11.3.1.Haszowanie modularne 11.3.2.Haszowanie przez mnożenie 11.3.3. Haszowanie uniwersalne 11.4. Adresowanie otwarte 11.5. Haszowanie doskonałe 12.Drzewa wyszukiwań binarnych 12.1.Co to jest drzewo wyszukiwań binarnych? 12.2.Wyszukiwanie w drzewie wyszukiwań binarnych 12.3.Wstawianie i usuwanie 12.4. Losowo skonstruowane drzewa wyszukiwań binarnych 13.Drzewa czerwono-czarne 13.1.Własności drzew czerwono-czarnych 13.2.Operacje rotacji 13.3.Operacja wstawiania 13.4.Operacja usuwania 14.Wzbogacanie struktur danych 14.1.Dynamiczne statystyki pozycyjne 14.2.Jak wzbogacać strukturę danych 14.3.Drzewa przedziałowe Część IV Zaawansowane metody konstruowania i analizowania algo¬rytmów 15. Programowanie dynamiczne 15.1. Rozcinanie pręta 15.2.Mnożenie ciągu macierzy 15.3.Podstawy programowania dynamicznego 15.4.Najdłuższy wspólny podciąg 15.5.Optymalne drzewa wyszukiwań binarnych 16.Algorytmy zachłanne 16.1.Problem wyboru zajęć 16.2.Podstawy strategii zachłannej 16.3.Kody Huffmana 16.4. Matroidy a strategie zachłanne 16.5. Problem szeregowania zadań 17.Analiza kosztu zamortyzowanego 17.1.Metoda kosztu sumarycznego 17.2.Metoda księgowania 17.3.Metoda potencjału 17.4.Tablice dynamiczne 17.4.1.Powiększanie tablicy 17.4.2.Powiększanie i zmniejszanie tablicy Część V Złożone struktury danych 18.B-drzewa 18.1.Definicja B-drzewa 18.2.Podstawowe operacje na B-drzewach 18.3.Usuwanie klucza z B-drzewa 19.Kopce Fibonacciego 19.1.Struktura kopców Fibonacciego 19.2.Operacje kopca złączalnego 19.3.Zmniejszanie wartości klucza i usuwanie węzła 19.4.Oszacowanie maksymalnego stopnia 20.Drzewa van Emde Boasa 20.1.Wstępne koncepcje 20.2.Struktura rekurencyjna 20.2.1.Prototypowe struktury van Emde Boasa 20.2.2.Operacje na prototypowej strukturze van Emde Boasa 20.3. Drzewo van Emde Boasa 20.3.1.Drzewa van Emde Boasa 20.3.2.Operacje na drzewie van Emde Boasa 21.Struktury danych dla zbiorów rozłącznych 21.1.Operacje na zbiorach rozłącznych 21.2.Listowa reprezentacja zbiorów rozłącznych 21.3. Lasy zbiorów rozłącznych 21.4. Analiza metody łączenia według rangi z kompresją ścieżki Część VI Algorytmy grafowe 22.Podstawowe algorytmy grafowe 22.1.Reprezentacja grafów 22.2.Przeszukiwanie wszerz 22.3.Przeszukiwanie w głąb 22.4.Sortowanie topologiczne 22.5.Silnie spójne składowe 23.Minimalne drzewa rozpinające 23.1.Rozrastanie się minimalnego drzewa rozpinającego 23.2.Algorytmy Kruskala i Prima 24.Najkrótsze ścieżki z jednym źródłem 24.1.Algorytm Bellmana-Forda 24.2.Najkrótsze ścieżki z jednym źródłem w acyklicznych grafach 24.3.Algorytm Dijkstry 24.4.Ograniczenia różnicowe i najkrótsze ścieżki 24.5.Dowody własności najkrótszych ścieżek 25.Najkrótsze ścieżki między wszystkimi parami wierzchołków 25.1.Najkrótsze ścieżki i mnożenie macierzy 25.2.Algorytm Floyda-Warshalla 25.3.Algorytm Johnsona dla grafów rzadkich 26.Maksymalny przepływ 26.1.Sieci przepływowe 26.2.Metoda Forda-Fulkersona 26.3.Najliczniejsze skojarzenia w grafach dwudzielnych 26.4. Algorytmy typu „prześlij-przemianuj" 26.5. Algorytm „przemianuj i przesuń na początek" Część VII Wybrane zagadnienia 27. Algorytmy wielowątkowe 27.1.Podstawy dynamicznej wielowątkowości 27.2.Wielowątkowe mnożenie macierzy 27.3.Wielowątkowe sortowanie przez scalanie 28.Operacje na macierzach 28.1.Rozwiązywanie układów równań liniowych 28.2.Odwracanie macierzy 28.3.Symetryczne macierze dodatnio określone i metoda najmniejszych kwadratów 29.Programowanie liniowe 29.1.Postać standardowa i uzupełnieniowa 29.2.Formułowanie problemów w postaci programów liniowych 29.3.Algorytm sympleks 29.4.Dualność 29.5.Początkowe bazowe rozwiązanie dopuszczalne 30.Wielomiany i FFT 30.1.Reprezentacja wielomianów 30.2.DFT i FFT 30.3.Efektywne implementacje FFT 31.Algorytmy teorioliczbowe 31.1.Podstawowe pojęcia teorii liczb 31.2.Największy wspólny dzielnik 31.3.Arytmetyka modularna 31.4.Rozwiązywanie modularnych równań liniowych 31.5.Chińskie twierdzenie o resztach 31.6.Potęgi elementu 31.7.System kryptograficzny z kluczem publicznym RSA 31.8. Sprawdzanie, czy dana liczba jest pierwsza 31.9. Rozkład na czynniki pierwsze 32.Wyszukiwanie wzorca 32.1.Algorytm „naiwny" wyszukiwania wzorca 32.2.Algorytm Rabina-Karpa 32.3.Wyszukiwanie wzorca z wykorzystaniem automatów skończonych 32.4. Algorytm Knutha-Morrisa-Pratta 33.Geometria obliczeniowa 33.1.Własności odcinków 33.2.Sprawdzanie, czy jakakolwiek para odcinków się przecina 33.3.Znajdowanie otoczki wypukłej 33.4.Znajdowanie pary najmniej odległych punktów 34.NP-zupełność 34.1.Czas wielomianowy 34.2.Weryfikacja w czasie wielomianowym 34.3.NP-zupełność i redukowalność 34.4.Dowodzenie NP-zupełności 34.5.Problemy NP-zupełne 34.5.1.Problem kliki 34.5.2.Problem pokrycia wierzchołkowego 34.5.3.Problem cyklu Hamiltona 34.5.4.Problem komiwojażera 34.5.5.Problem sumy podzbioru 35. Algorytmy aproksymacyjne 35.1.Problem pokrycia wierzchołkowego 35.2.Problem komiwojażera 35.2.1.Problem komiwojażera z nierównością trójkąta 35.2.2.Ogólny problem komiwojażera 35.3.Problem pokrycia zbioru 35.4.Randomizacja i programowanie liniowe 35.5.Problem sumy podzbioru Część VIII Dodatek: Podstawy matematyczne A.Sumy A.1. Wzory i własności dotyczące sum A.2. Szacowanie sum B.Zbiory i nie tylko B.1. Zbiory B.2. Relacje B.3. Funkcje B.4. Grafy B.5. Drzewa B.5.1. Drzewa wolne B.5.2. Drzewa ukorzenione i uporządkowane B.5.3. Drzewa binarne i pozycyjne C.Zliczanie i prawdopodobieństwo C.1. Zliczanie C.2. Prawdopodobieństwo C.3. Dyskretne zmienne losowe C.4. Rozkłady: geometryczny i dwumianowy C.5. Krańce rozkładu dwumianowego D.Macierze D.1. Macierze i operacje na macierzach D.2. Podstawowe własności macierzy

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 150547 N, 150548, 150546 N (3 egz.)

Książka

W koszyku

Struktury danych i algorytmy w języku Java : przewodnik dla początkujących / James Cutajar ; tłumaczenie Krzysztof Bąbol. - Gliwice : Wydawnictwo Helion, copyright 2019. - 161 stron : ilustracje ; 25 cm.

Autor

Cutajar James. Bąbol Krzysztof.

Forma i typ

Książki Poradniki i przewodniki Publikacje fachowe

Odbiorca

Programiści

Temat

Java (język programowania) Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Tytuł oryginału: Beginning Java data structures and algorithms.

Indeks.

Rozdział 1. Algorytmy i ich złożoność 13 Tworzymy nasz pierwszy algorytm 14 Algorytm konwersji liczb dwójkowych na dziesiętne 14 Mierzenie złożoności algorytmów za pomocą notacji dużego O 16 Przykład na złożoność 16 Zrozumienie złożoności 18 Notacja złożoności 22 Identyfikacja algorytmów o różnej złożoności 26 Złożoność liniowa 26 Złożoność kwadratowa 27 Złożoność logarytmiczna 28 Złożoność wykładnicza 30 Złożoność stała 31 Rozdział 2. Algorytmy sortowania i podstawowe struktury danych 35 Wprowadzenie do sortowania bąbelkowego 35 Zrozumienie sortowania bąbelkowego 36 Udoskonalanie sortowania bąbelkowego 37 Zrozumienie sortowania szybkiego 40 Zrozumienie rekurencji 40 Podział w wyszukiwaniu szybkim 41 Jak to wszystko poskładać razem 44 Korzystanie z sortowania przez scalanie 45 Dzielenie problemu 46 Scalanie problemu 47 Rozpoczęcie pracy z podstawowymi strukturami danych 50 Wprowadzenie do struktur danych 50 Struktura list powiązanych 51 Operacje na listach powiązanych 53 Kolejki 56 Stosy 57 Modelowanie stosów i kolejek przy użyciu tablic 59 Rozdział 3. Tablice z haszowaniem i binarne drzewa poszukiwań 65 Wprowadzenie do tablic z haszowaniem 65 Zrozumienie tablic z haszowaniem 66 Rozwiązywanie kolizji przez łańcuchowanie 68 Rozwiązywanie kolizji przez adresowanie otwarte 71 Haszowanie uniwersalne 76 Rozpoczęcie pracy z binarnymi drzewami poszukiwań 78 Struktura drzewa binarnego 78 Operacje na binarnych drzewach poszukiwań 80 Przechodzenie przez binarne drzewo poszukiwań 83 Zrównoważone binarne drzewa poszukiwań 85 Rozdział 4. Paradygmaty projektowania algorytmów 91 Wprowadzenie do algorytmów zachłannych 92 Problem wyboru zajęć 92 Rozwiązanie problemu wyboru zajęć 94 Składniki algorytmu zachłannego 94 Kodowanie Huffmana 96 Ćwiczenie: Implementacja algorytmu zachłannego do obliczania ułamków egipskich 100 Wprowadzenie do algorytmów typu "dziel i zwyciężaj" 101 Podejście "dziel i zwyciężaj" 101 Metoda rekurencji uniwersalnej 102 Problem najbliższej pary punktów 104 Ćwiczenie: Rozwiązywanie problemu podtablicy o największej sumie 106 Zrozumienie programowania dynamicznego 108 Elementy problematyki programowania dynamicznego 108 Dyskretny problem plecakowy 109 Najdłuższy wspólny podciąg 112 Ćwiczenie: Problem wydawania reszty 114 Rozdział 5. Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście 117 Algorytm wyszukiwania naiwnego 117 Implementacja wyszukiwania naiwnego 118 Usprawnienie algorytmu wyszukiwania naiwnego 119 Pierwsze kroki z algorytmem wyszukiwania wzorca Boyera-Moore'a 120 Zasada niezgodności 120 Zasada dobrego sufiksu 123 Zastosowanie algorytmu Boyera-Moore'a 126 Prezentacja innych algorytmów wyszukiwania wzorca w tekście 127 Algorytm Rabina-Karpa 128 Algorytm Knutha-Morrisa-Pratta 129 Algorytm Aho-Corasick 130 Rozdział 6. Grafy, liczby pierwsze i klasy złożoności 131 Reprezentacja grafów 132 Listy sąsiedztwa 133 Macierz sąsiedztwa 135 Przechodzenie przez graf 137 Przeszukiwanie wszerz 138 Przeszukiwanie w głąb 140 Wykrywanie cykli 143 Obliczanie najkrótszych ścieżek 145 Najkrótsza ścieżka z pojedynczego źródła: algorytm Dijkstry 145 Najkrótsze ścieżki dla wszystkich par wierzchołków: algorytm Floyda-Warshalla 150 Liczby pierwsze w algorytmach 153 Sito Eratostenesa 154 Rozkład na czynniki pierwsze 154 Inne koncepcje związane z grafami 155 Minimalne drzewa rozpinające 155 Algorytm A* 156 Problem maksymalnego przepływu 156 Zrozumienie klas złożoności problemów 157

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII N 131

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 148070 N (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych : wybrane zagadnienia / Zbigniew J. Czech, Sebastian Deorowicz, Piotr Fabian. - Gliwice : Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007. - 231 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Czech Zbigniew J. (1948- ). Deorowicz Sebastian. Fabian Piotr.

Temat

Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Na grzb. nr 2400.

Bibliogr. przy rozdz. Indeks.

Dla studentów kierunku informatyka oraz kierunków pokrewnych, również dla uczniów szkół średnich zainteresowanych zagadnieniami algorytmiki.

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII J 30

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 122205 N (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych : wybrane zagadnienia / Zbigniew J. Czech, Sebastian Deorowicz, Piotr Fabian. - Wyd. 2. - Gliwice : Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2010. - 225 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Czech Zbigniew J. (1948- ). Deorowicz Sebastian. Fabian Piotr.

Temat

Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Na grzb. nr 2450.

Bibliogr. przy rozdz. Indeks.

Dla studentów kierunku informatyka oraz kierunków pokrewnych, również dla uczniów szkół średnich zainteresowanych zagadnieniami algorytmiki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 125047 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Algorytmy i struktury danych : wybór zaawansowanych metod / Agnieszka Debudaj-Grabysz, Sebastian Deorowicz, Jacek Widuch. - [Wyd. 2]. - Gliwice : Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2012. - 148, [2] s. : il. ; 24 cm.

Autor

Debudaj-Grabysz Agnieszka. Deorowicz Sebastian. Widuch Jacek.

Temat

Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. przy rozdz. Indeks.

Dla studentów kierunku Informatyka oraz kierunków pokrewnych.

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII J 24

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 133635 N (1 egz.)

Książka

W koszyku

C++ : algorytmy i struktury danych / Adam Drozdek ; [tł.: Piotr Rajca, Tomasz Żmijewski]. - Gliwice : Wydawnictwo Helion, cop. 2004. - 612 s. : il. ; 25 cm.

(Kanon Informatyki)

Autor

Drozdek Adam. Rajca Piotr (1970- ). Żmijewski Tomasz.

Temat

Algorytmy C++ (język programowania) Struktury danych

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. przy rozdz. Indeks.

Dla studentów informatyki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 109380, 109379 L (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Struktury danych w języku C / Adam Drozdek, Donald L. Simon ; przeł. Adam Malinowski. - Warszawa : Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 1996. - 542 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Drozdek Adam. Simon Donald L. Malinowski Adam.

Temat

Informatyka Języki programowania C (język programowania) Struktury danych

Tyt. oryg. : Data Structures in C.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 92294 L, 92298, 92297, 106908, 92296, 92295 (6 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Struktury danych / Krzysztof Goczyła. - Gdańsk : Politechnika Gdańska - Wydaw., 2002. - 135 s. : rys., tab., wykr. ; 24 cm.

Autor

Goczyła Krzysztof.

Temat

Struktury danych Algorytmy TABLICE Listy Informatyka

Bibliogr.s. 129

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 104995 L (1 egz.)

Książka

W koszyku

Autor

Grus Joel. Matuk Konrad.

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Bazy danych Data Mining (metoda) Python (język programowania) Struktury danych

Tytuł oryginału: Data Science from Scratch : First Principles with Python.

Na stronie tytułowej również informacje o miejscach wydania i wydawcy oryginału - O'Reilly.

Indeks.

Znaczenie danych Czym jest analiza danych? Hipotetyczna motywacja Określanie najważniejszych węzłów Analitycy, których możesz znać Wynagrodzenie i doświadczenie Płatne konta Tematy interesujące użytkowników Co dalej? Błyskawiczny kurs Pythona Skąd wziąć interpreter Pythona? Zasady tworzenia kodu Pythona Formatowanie za pomocą białych znaków Moduły Operacje arytmetyczne Polskie znaki diakrytyczne Funkcje Łańcuchy Wyjątki Listy Krotki Słowniki Zbiory Przepływ sterowania Wartości logiczne Bardziej skomplikowane zagadnienia Sortowanie Składanie list Generatory i iterator Losowość Wyrażenia regularne Programowanie obiektowe Narzędzia funkcyjne enumerate Funkcja zip i rozpakowywanie argumentów Argumenty nazwane i nienazwane Witaj w firmie DataSciencester! Dalsza eksploracja Wizualizacja danych Pakiet matplotlib Wykres słupkowy Wykresy liniowe Wykresy punktowe Dalsza eksploracja Algebra liniowa Wektory Macierze Dalsza eksploracja Rozdział 5. Statystyka Opis pojedynczego zbioru danych Tendencje centralne Dyspersja Korelacja Paradoks Simpsona Inne pułapki związane z korelacją Korelacja i przyczynowość Dalsza eksploracja Prawdopodobieństwo Zależność i niezależność Prawdopodobieństwo warunkowe Twierdzenie Bayesa Zmienne losowe Ciągły rozkład prawdopodobieństwa Rozkład normalny Centralne twierdzenie graniczne Dalsza eksploracja Hipotezy i wnioski Sprawdzanie hipotez Przykład: rzut monetą Przedziały ufności Hakowanie wartości p Przykład: przeprowadzanie testu A-B Wnioskowanie bayesowskie Dalsza eksploracja Metoda gradientu prostego Podstawy metody gradientu prostego Szacowanie gradientu Korzystanie z gradientu Dobór właściwego rozmiaru kroku Łączenie wszystkich elementów Stochastyczna metoda gradientu prostego Dalsza eksploracja Uzyskiwanie danych Strumienie stdin i stdout Wczytywanie plików Podstawowe zagadnienia dotyczące plików tekstowych Pliki zawierające dane rozdzielone separatorem Pobieranie danych ze stron internetowych HTML i parsowanie Przykład: książki wydawnictwa OReilly dotyczące analizy danych Korzystanie z interfejsów programistycznych Format JSON (i XML) Korzystanie z interfejsu programistycznego bez uwierzytelniania Poszukiwanie interfejsów programistycznych Przykład: korzystanie z interfejsów programistycznych serwisu Twitter Uzyskiwanie danych uwierzytelniających Dalsza eksploracja Praca z danymi Eksploracja danych Eksploracja danych jednowymiarowych Dwa wymiary Wiele wymiarów Oczyszczanie i wstępne przetwarzanie danych Przetwarzanie danych Przeskalowanie Redukcja liczby wymiarów Dalsza eksploracja Uczenie maszynowe Modelowanie Czym jest uczenie maszynowe? Nadmierne i zbyt małe dopasowanie Poprawność Kompromis pomiędzy wartością progową a wariancją Ekstrakcja i selekcja cech Dalsza eksploracja Algorytm k najbliższych sąsiadów Model Przykład: ulubione języki Przekleństwo wymiarowości Dalsza eksploracja Rozdział 13. Naiwny klasyfikator bayesowski Bardzo prosty filtr antyspamowy Bardziej zaawansowany filtr antyspamowy Implementacja Testowanie modelu Dalsza eksploracja Prosta regresja liniowa Model Korzystanie z algorytmu spadku gradientowego Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa Dalsza eksploracja Regresja wieloraka Model Dalsze założenia dotyczące modelu najmniejszych kwadratów Dopasowywanie modelu Interpretacja modelu Poprawność dopasowania Dygresja: ładowanie wstępne Błędy standardowe współczynników regresji Regularyzacja Dalsza eksploracja Regresja logistyczna Problem Funkcja logistyczna Stosowanie modelu Poprawność dopasowania Maszyny wektorów nośnych Dalsza eksploracja Drzewa decyzyjne Czym jest drzewo decyzyjne? Entropia Entropia podziału Tworzenie drzewa decyzyjnego Łączenie wszystkiego w całość Lasy losowe Dalsza eksploracja Sztuczne sieci neuronowe Perceptrony Jednokierunkowe sieci neuronowe Propagacja wsteczna Przykład: pokonywanie zabezpieczenia CAPTCHA Dalsza eksploracja Grupowanie Idea Model Przykład: spotkania Wybór wartości parametru k Przykład: grupowanie kolorów Grupowanie hierarchiczne z podejściem aglomeracyjnym Dalsza eksploracja Przetwarzanie języka naturalnego Chmury wyrazowe Modele n-gram Gramatyka Na marginesie: próbkowanie Gibbsa Modelowanie tematu Dalsza eksploracja Analiza sieci społecznościowych Pośrednictwo Centralność wektorów własnych Mnożenie macierzy Centralność Grafy skierowane i metoda PageRank Dalsza eksploracja Systemy rekomendujące Ręczne rozwiązywanie problemu Rekomendowanie tego, co jest popularne Filtrowanie kolaboratywne oparte na użytkownikach Filtrowanie kolaboratywne oparte na zainteresowaniach Dalsza eksploracja Bazy danych i SQL Polecenia CREATE TABLE i INSERT Polecenie UPDATE Polecenie DELETE Polecenie SELECT Polecenie GROUP BY Polecenie ORDER BY Polecenie JOIN Zapytania składowe Indeksy Optymalizacja zapytań Bazy danych NoSQL Dalsza eksploracja Algorytm MapReduce Przykład: liczenie słów Dlaczego warto korzystać z algorytmu MapReduce? Algorytm MapReduce w ujęciu bardziej ogólnym Przykład: analiza treści statusów Przykład: mnożenie macierzy Dodatkowe informacje: zespalanie Dalsza eksploracja Praktyka czyni mistrza IPython Matematyka Korzystanie z gotowych rozwiązań NumPy pandas scikit-learn Wizualizacja R Szukanie danych Zabierz się za analizę Hacker News Wozy straży pożarnej Koszulki A Ty?

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ł 115

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 146781 N (1 egz.)

Książka

W koszyku

Autor

Grus Joel. Bombik Wojciech.

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Analiza danych Python (język programowania) Struktury danych Data mining

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Tytuł oryginału: Data science from scratch : first principles with Python, 2nd edition.

Wydanie 2. odnosi się do oryginału.

U góry okładki nazwa wydawcy oryginału: O'Reilly.

Znaczenie danych 17 Czym jest analiza danych? 17 Hipotetyczna motywacja 18 Określanie najważniejszych węzłów 19 Analitycy, których możesz znać 21 Wynagrodzenie i doświadczenie 23 Płatne konta 25 Tematy interesujące użytkowników 26 2. Błyskawiczny kurs Pythona 29 Zasady tworzenia kodu Pythona 29 Skąd wziąć interpreter Pythona? 30 Środowiska wirtualne 30 Formatowanie za pomocą białych znaków 31 Moduły 32 Polskie znaki diakrytyczne 33 Funkcje 33 Łańcuchy 34 Wyjątki 35 Listy 35 Krotki 36 Słowniki 37 defaultdict 38 Counter 39 Zbiory 39 Przepływ sterowania 40 Wartości logiczne 41 Sortowanie 42 Składanie list 42 Testy automatyczne i instrukcja assert 43 Programowanie obiektowe 43 Obiekty iterowalne i generatory 45 Losowość 46 Wyrażenia regularne 47 Narzędzia funkcyjne 48 Funkcja zip i rozpakowywanie argumentów 48 Argumenty nazwane i nienazwane 49 Adnotacje typów 50 Jak pisać adnotacje typów 52 Witaj w firmie DataSciencester! 53 Dalsza eksploracja 53 3. Wizualizacja danych 55 Pakiet matplotlib 55 Wykres słupkowy 57 Wykresy liniowe 60 Wykresy punktowe 60 Dalsza eksploracja 63 4. Algebra liniowa 65 Wektory 65 Macierze 69 Dalsza eksploracja 71 5. Statystyka 73 Opis pojedynczego zbioru danych 73 Tendencje centralne 74 Dyspersja 76 Korelacja 78 Paradoks Simpsona 80 Inne pułapki związane z korelacją 81 Korelacja i przyczynowość 81 Dalsza eksploracja 82 6. Prawdopodobieństwo 83 Zależność i niezależność 83 Prawdopodobieństwo warunkowe 84 Twierdzenie Bayesa 85 Zmienne losowe 87 Ciągły rozkład prawdopodobieństwa 87 Rozkład normalny 89 Centralne twierdzenie graniczne 91 Dalsza eksploracja 93 7. Hipotezy i wnioski 95 Sprawdzanie hipotez 95 Przykład: rzut monetą 95 Wartości p 98 Przedziały ufności 99 Hakowanie wartości p 100 Przykład: przeprowadzanie testu A-B 101 Wnioskowanie bayesowskie 102 Dalsza eksploracja 105 8. Metoda gradientu prostego 107 Podstawy metody gradientu prostego 107 Szacowanie gradientu 108 Korzystanie z gradientu 111 Dobór właściwego rozmiaru kroku 111 Używanie metody gradientu do dopasowywania modeli 112 Metody gradientu prostego: stochastyczna i minibatch 113 Dalsza eksploracja 114 9. Uzyskiwanie danych 117 Strumienie stdin i stdout 117 Wczytywanie plików 119 Podstawowe zagadnienia dotyczące plików tekstowych 119 Pliki zawierające dane rozdzielone separatorem 120 Pobieranie danych ze stron internetowych 122 HTML i parsowanie 122 Przykład: wypowiedzi kongresmenów 124 Korzystanie z interfejsów programistycznych 126 Format JSON (i XML) 126 Korzystanie z interfejsu programistycznego bez uwierzytelniania 127 Poszukiwanie interfejsów programistycznych 128 Przykład: korzystanie z interfejsów programistycznych serwisu Twitter 128 Uzyskiwanie danych uwierzytelniających 129 Dalsza eksploracja 132 10. Praca z danymi 133 Eksploracja danych 133 Eksploracja danych jednowymiarowych 133 Dwa wymiary 135 Wiele wymiarów 136 Wykorzystanie klasy NamedTuple 137 Dekorator dataclass 139 Oczyszczanie i wstępne przetwarzanie danych 140 Przetwarzanie danych 141 Przeskalowanie 144 Dygresja: tqdm 145 Redukcja liczby wymiarów 146 Dalsza eksploracja 151 11. Uczenie maszynowe 153 Modelowanie 153 Czym jest uczenie maszynowe? 154 Nadmierne i zbyt małe dopasowanie 154 Poprawność 157 Kompromis pomiędzy wartością progową a wariancją 159 Ekstrakcja i selekcja cech 161 Dalsza eksploracja 162 12. Algorytm k najbliższych sąsiadów 163 Model 163 Przykład: dane dotyczące irysów 165 Przekleństwo wymiarowości 168 Dalsza eksploracja 171 13. Naiwny klasyfikator bayesowski 173 Bardzo prosty filtr antyspamowy 173 Bardziej zaawansowany filtr antyspamowy 174 Implementacja 175 Testowanie modelu 177 Używanie modelu 178 Dalsza eksploracja 180 14. Prosta regresja liniowa 181 Model 181 Korzystanie z algorytmu spadku gradientowego 184 Szacowanie maksymalnego prawdopodobieństwa 185 Dalsza eksploracja 185 15. Regresja wieloraka 187 Model 187 Dalsze założenia dotyczące modelu najmniejszych kwadratów 188 Dopasowywanie modelu 189 Interpretacja modelu 190 Poprawność dopasowania 191 Dygresja: ładowanie wstępne 192 Błędy standardowe współczynników regresji 193 Regularyzacja 194 Dalsza eksploracja 196 16. Regresja logistyczna 197 Problem 197 Funkcja logistyczna 199 Stosowanie modelu 201 Poprawność dopasowania 202 Maszyny wektorów nośnych 203 Dalsza eksploracja 206 17. Drzewa decyzyjne 207 Czym jest drzewo decyzyjne? 207 Entropia 209 Entropia podziału 211 Tworzenie drzewa decyzyjnego 211 Łączenie wszystkiego w całość 214 Lasy losowe 216 Dalsza eksploracja 217 18. Sztuczne sieci neuronowe 219 Perceptrony 219 Jednokierunkowe sieci neuronowe 221 Propagacja wsteczna 224 Przykład: Fizz Buzz 226 Dalsza eksploracja 228 19. Uczenie głębokie 229 Tensor 229 Abstrakcja Layer 231 Warstwa Linear 233 Sieci neuronowe jako sekwencje warstw 235 Abstrakcja Loss i optymalizacja 235 Przykład: kolejne podejście do bramki XOR 237 Inne funkcje aktywacji 238 Przykład: kolejne podejście do gry Fizz Buzz 239 Funkcja softmax i entropia krzyżowa 240 Dropout 242 Przykład: MNIST 243 Zapisywanie i wczytywanie modeli 246 Dalsza eksploracja 247 20. Grupowanie 249 Idea 249 Model 250 Przykład: spotkania 252 Wybór wartości parametru k 253 Przykład: grupowanie kolorów 255 Grupowanie hierarchiczne z podejściem aglomeracyjnym 257 Dalsza eksploracja 261 21. Przetwarzanie języka naturalnego 263 Chmury wyrazowe 263 Modele n-gram 264 Gramatyka 267 Na marginesie: próbkowanie Gibbsa 269 Modelowanie tematu 271 Wektory słów 275 Rekurencyjne sieci neuronowe 283 Przykład: używanie rekurencyjnej sieci neuronowej na poziomie pojedynczych znaków 285 Dalsza eksploracja 288 22. Analiza sieci społecznościowych 289 Pośrednictwo 289 Centralność wektorów własnych 294 Mnożenie macierzy 294 Centralność 295 Grafy skierowane i metoda PageRank 297 Dalsza eksploracja 299 23. Systemy rekomendujące 301 Ręczne rozwiązywanie problemu 301 Rekomendowanie tego, co jest popularne 302 Filtrowanie kolaboratywne oparte na użytkownikach 303 Filtrowanie kolaboratywne oparte na zainteresowaniach 305 Faktoryzacja macierzy 307 Dalsza eksploracja 311 24. Bazy danych i SQL 313 Polecenia CREATE TABLE i INSERT 313 Polecenie UPDATE 316 Polecenie DELETE 316 Polecenie SELECT 317 Polecenie GROUP BY 319 Polecenie ORDER BY 321 Polecenie JOIN 322 Zapytania składowe 324 Indeksy 324 Optymalizacja zapytań 325 Bazy danych NoSQL 326 Dalsza eksploracja 326 25. Algorytm MapReduce 327 Przykład: liczenie słów 327 Dlaczego warto korzystać z algorytmu MapReduce? 329 Algorytm MapReduce w ujęciu bardziej ogólnym 330 Przykład: analiza treści statusów 331 Przykład: mnożenie macierzy 332 Dodatkowe informacje: zespalanie 334 Dalsza eksploracja 334 26. Etyka przetwarzania danych 335 Czym jest etyka danych? 335 Ale tak naprawdę to czym jest etyka danych? 336 Czy powinienem przejmować się etyką danych? 336 Tworzenie złych produktów wykorzystujących dane 337 Kompromis między dokładnością a uczciwością 337 Współpraca 339 Interpretowalność 339 Rekomendacje 340 Tendencyjne dane 340 Ochrona danych 341 Podsumowanie 342 Dalsza eksploracja 342 27. Praktyka czyni mistrza 343 IPython 343 Matematyka 343 Korzystanie z gotowych rozwiązań 344 NumPy 344 pandas 344 scikit-learn 344 Wizualizacja 345 R 345 Uczenie głębokie 346 Szukanie danych 346 Zabierz się za analizę 346 Hacker News 347 Wozy straży pożarnej 347 Koszulki 347 Tweety na kuli ziemskiej 348

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ł 194

aktualnie wypożyczona

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Wszystkie egzemplarze są obecnie wypożyczone: sygn. 149933 N (1 egz.)

Książka

W koszyku

Algorytmy od podstaw / Simon Harris, James Ross ; [tł.: Andrzej Grażyński]. - Gliwice : Wydawnictwo Helion, cop. 2006. - 602 s. : il. ; 25 cm.

(Programmer to Programmer)

Autor

Harris Simon (1972- ). Ross James (1968- ). Grażyński Andrzej.

Temat

Algorytmy Struktury danych

Gatunek

Podręcznik.

Na s. tyt. i okł.: Wprowadzenie do problematyki agorytmów i struktur danych. Badanie złożoności algorytmów. Analiza i implementacja algorytmów. Zasady testowania kodu.

Bibliogr., netogr. s. [531]-536. Indeks.

Sygnatura czytelni BWB: IX B 10

Sygnatura czytelni BWEAiI: XII Ą 93

dostępna w czytelni

Ta pozycja znajduje się w zbiorach 2 placówek. Rozwiń listę, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WB

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. B 3374 (1 egz.)

Biblioteka WEAiI

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 115270 N (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Struktury i typy danych / Wacław Iszkowski. - Warszawa : Wydawnictwa Politechniki Warszawskiej, 1990. - 235, [1] s. : il. ; 24 cm.

(Skrypty WPW dla Kierunku Informatyka)

Autor

Iszkowski Wacław (1939- ).

Temat

Bazy danych Grafy Struktury danych.

Gatunek

Podręczniki akademickie

Bibliogr. s. [236]. Indeks.

Dla studentów kierunku informatyka.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. S 60523 L (1 egz.)