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Python sans détour : de l'addition au deep learning
"Ce livre se veut à la fois accessible et efficace. Fondé sur la pratique et l'expérience de ses auteurs en matière d'enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d'utilisation autour de sept thèmes : manipulation des documents,...
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| Auteurs principaux : | , |
|---|---|
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Python sans détour : de l'addition au deep learning / Laurent Berger et Pascal Guézet |
| Publié : |
Lille :
D-BookeR
, DL 2022 |
| Description matérielle : | 1 vol. (VIII-402 p.) |
| Sujets : |
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| 215 | |a 1 vol. (VIII-402 p.) |c ill., couv. ill. en coul. |d 21 cm | ||
| 339 | |a Guide dans lequel les auteurs présentent les usages possibles du langage Python : manipulation de documents, extraction d'informations issues du web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement de l'image, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, deep learning et interfaces graphiques. Les exemples sont réalisés à partir des dernières versions de Python (3.9 à 3.10). ©Electre 2022 | ||
| 320 | |a Index | ||
| 330 | |a "Ce livre se veut à la fois accessible et efficace. Fondé sur la pratique et l'expérience de ses auteurs en matière d'enseignement du langage Python à des étudiants ou des lycéens, il présente un large panel de cas d'utilisation autour de sept thèmes : manipulation des documents, extraction d'informations issues du Web, calcul scientifique et tracé de courbes, traitement d'images, du son et de la vidéo, cartes géographiques et itinéraires, interfaces graphiques utilisateur et deep learning. Une première partie passe en revue de manière synthétique toutes les notions requises en Python pour réaliser ces exemples. Les exemples ont été réalisés et testés avec les dernières versions de Python (3.9-3.10) et sont compatibles Windows, macOS et Linux. Les codes sources sont librement téléchargeables." |2 4e de couverture | ||
| 606 | |3 PPN051626225 |a Python (langage de programmation) |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN223540633 |a Apprentissage profond |2 rameau | ||
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