SOWA OPAC : Biblioteka - Katalog książek

6129 wyników

Brak okładki

Książka

W koszyku

. - Białystok : Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, 2002. - 200, [1] s. ; 24 cm.

(Matematyka : skrypt dla studentów kierunków ekonomicznych / Marzanna Gawryluk, Józef Rogowski, Ewa Wierzbicka-Nosal ; Tom 1)

Temat

Matematyka

1.Podstawowe definicje i własności funkcji, 2.Ciągi liczbowe, 3.Granica funkcji, 4.Szeregi liczbowe i szeregi funkcyjne, 5.Pochodne funkcji jednej zmiennej, 6.Całka funkcji jednej zmiennej

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 51 (1 egz.)

Czytelnia

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 51 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

. - Białystok : Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, 2003. - 208, [1] s. ; 24 cm.

(Matematyka : skrypt dla studentów kierunków ekonomicznych / Marzanna Gawryluk, Józef Rogowski, Ewa Wierzbicka-Nosal ; Tom 2)

Temat

Matematyka

1.Przestrzeń liniowa, 2.Macierze i wyznaczniki, 3.Przekształcenia liniowe, 4.Układy równań

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 51 (1 egz.)

Czytelnia

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 51 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

. - Białystok : Wyższa Szkoła Ekonomiczna w Białymstoku, 2005. - 160, [1] s. ; 24 cm.

(Matematyka : skrypt dla studentów kierunków ekonomicznych / Marzanna Gawryluk, Józef Rogowski, Ewa Wierzbicka-Nosal ; Tom 3)

Temat

Matematyka

1.Funkcje wielu zmiennych, 2.Pochodne cząstkowe, 3.Pochodna kierunkowa, 4.Różniczka zupełna, 5.Funkcja uwikłana, 6.Ekstremum funkcji wielu zmiennych, 7.Całka podwójna, 8.Funkcje wektorowe

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 51 (1 egz.)

Czytelnia

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 51 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

3ds max 2010 / Joanna Pasek. - Gliwice : HELION , 2010. - 224, [7] s. : rys. ; 21 cm.

(Ćwiczenia Praktyczne)

Autor

Pasek Joanna

Forma i typ

Książki

Temat

3D Studio Grafika trójwymiarowa Programy graficzne 3ds Max (program graficzny)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

1. Modelowanie postaci; 2. Budowanie sceny; 3. Skóra i szkielet, czyli jak przygotować postać do animacji; 4. Animacja.

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

10 lat Światowej Organizacji Handlu / red. Jerzy Rymarczyk, Marek Wróblewski. - Wrocław : Oficyna Wydaw. Arboretum, 2005. - 289 s. : tab., wykresy ; 24 cm.

Autor

Rymarczyk Jerzy. Wróblewski Marek.

Temat

Światowa Organizacja Handlu Handel międzynarodowy Organizacje gospodarcze międzynarodowe Międzynarodowe stosunki gospodarcze

Światowa Organizacja Handlu - geneza, cele, struktura; Procedura aplikacyjna w Światowej Organizacji Handlu - przypadek Federacji Rosyjskiej; Praktyka rozstrzygania sporów na forum WTO; Realizacja porozumienia antydumpingowego WTO; Polityka konkurnecji na forum WTO; Porozumienie w sprawach handlowych aspektów praw własności intelektualnej (TRIPs); Środki polityki inwestycyjnej oddziałujce na handel - Porozumienie TRIMS; Porozumienie ITA w ramach Światowej Organizacji Handlu; Liberalizacja handlu artykułami rolnymi na forum WTO; Liberalizacja rynków tekstyliów i odzieży na forum WTO - studium przypadku; Pomoc dla państw rozwijających sie i transformujących gospodarki; Porozumienie regionalne w świetle zasad WTO; Współpraca z innymi organizacjami mięzynarodowymi: cele i formy współpracy - studium przypadku; Zagadnienia ochrony środowiska w regulacjach Światowej Organizacji Handlu (WTO); Umowa o zamówieniach publicznych GPA, jako narzędzie liberalizacji międzynarodowych rynków zamówień publicznych; Konsekwencje przystapienia chińskiej republiki ludowej do WTO - analiza wymiany towarowej; WTO - bilans dziesięciolecia.

dostępna w czytelni

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

Czytelnia

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 339 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

10 projektów w cyfrowej ciemni fotograficznej / Marek Górecki. - Gliwice : Helion, 2007. - 213, [1] s. : il. (gł. kolor) ; 21 cm + dysk optyczny (CD-ROM).

Autor

Górecki Marek

Forma i typ

Książki

Odbiorca

Szkoły średnie

Temat

Fotografia cyfrowa

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Kultura i sztuka

Projekt I-X

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

40 algorytmów, które powinien znać każdy programista : nauka implementacji algorytmów w Pythonie / Imran Ahmad ; przekł. Katarzyna Bogusławska. - Gliwice : Helion , 2021. - 320 s. : rys., tab., wzory ; 24 cm.

Autor

Ahmad Imran (1977- ) Bogusławska Katarzyna

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Algorytmy Programowanie (informatyka) Python (język programowania)

Gatunek

Podręczniki

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

O autorze; O recenzencie; Przedmowa; WSTĘP I PODSTAWOWE ALGORYTMY Rozdział 1. Wprowadzenie do algorytmów; Co to jest algorytm?; Fazy algorytmu; Określenie logiki algorytmu; Zrozumienie pseudokodu; Korzystanie z fragmentów kodu (snippetów); Stworzenie planu wykonania; Wprowadzenie do pakietów w Pythonie; Pakiety w Pythonie; Programowanie w Pythonie z Jupyter; Notebook; Techniki projektowania algorytmów; Wymiar danych; Wymiar obliczeniowy; Analiza efektywności; Analiza pamięciowej złożoności obliczeniowej; Czasowa złożoność obliczeniowa; Szacowanie efektywności; Wybór algorytmu; Notacja dużego O; Walidacja algorytmu; Algorytmy dokładne, aproksymacyjne i randomizowane; Możliwość wyjaśnienia Podsumowanie; Rozdział 2. Struktury danych w algorytmach; Struktury danych w Pythonie; Lista; Krotka; Słownik; Zbiór; Ramka danych; Macierz; Abstrakcyjne typy danych; Wektor; Stos; Kolejka; Kiedy używać stosów i kolejek?; Drzewo; Podsumowanie; Rozdział 3. Algorytmy sortowania wyszukiwania; Wprowadzenie do algorytmów sortowania; Zamiana wartości zmiennych w Pythonie; Sortowanie bąbelkowe; Sortowanie przez wstawianie; Sortowanie przez scalanie; Sortowanie; Shella; Sortowanie przez wymianę; Wprowadzenie do algorytmów wyszukiwania; Wyszukiwanie liniowe; Wyszukiwanie binarne; Wyszukiwanie interpolacyjne; Praktyczne przykłady; Podsumowanie; Rozdział 4. Projektowanie algorytmów; Wprowadzenie do projektowania algorytmów; Kwestia 1: Czy algorytm zwraca rezultat, jakiego oczekujemy?; Kwestia 2: Czy robi to w optymalny sposób?; Kwestia 3: Jak efektywny będzie ten algorytm zastosowany do większych zbiorów danych?; Strategie algorytmiczne; Strategia "dziel i rządź"; Strategia programowania dynamicznego; Strategia algorytmu zachłannego; Praktyczny przykład - rozwiązanie problemu komiwojażera; Metoda siłowa; Zastosowanie algorytmu zachłannego; Algorytm PageRank; Definicja problemu; Implementacja algorytmu PageRank; Programowanie liniowe; Definicja problemu w programowaniu liniowym; Praktyczny przykład - planowanie przepustowości za pomocą programowania liniowego; Podsumowanie; Rozdział 5. Algorytmy grafowe; Reprezentacja grafów; Rodzaje grafów; Specjalne rodzaje krawędzi; Sieci egocentryczne; Analiza sieciowa; Wprowadzenie do teorii analizy sieciowej; Najkrótsza ścieżka; Określanie sąsiedztwa; Wskaźnik centralności; Obliczanie wskaźników centralności w Pythonie; Trawersowanie grafu; Wyszukiwanie wszerz; Wyszukiwanie w głąb; Studium przypadku - analiza oszustw; Prosta analiza pod kątem oszustwa; Podejście strażnicy; Podsumowanie; ALGORYTMY UCZENIA MASZYNOWEGO; Rozdział 6. Algorytmy nienadzorowanego uczenia maszynowego; Wprowadzenie do nienadzorowanego uczenia maszynowego; Uczenie nienadzorowane w cyklu życia eksploracji danych; Trendy badawcze w zakresie uczenia nienadzorowanego; Praktyczne przykłady; Algorytmy klasteryzacji; Wyliczanie podobieństw; Grupowanie hierarchiczne; Ocena klastrów; Zastosowania klasteryzacji; Redukcja wymiarów; Analiza głównych składowych; Ograniczenia analizy głównych składowych; Reguły asocjacyjne; Przykłady użycia; Analiza koszykowa; Reguły asocjacyjne; Wskaźniki reguł; Algorytmy analizy asocjacyjnej; Praktyczny przykład - grupowanie podobnych tweetów; Modelowanie tematów; Klasteryzacja; Algorytmy wykrywania odchyleń; Wykorzystanie klastrów; Wykorzystanie wykrywania odchyleń opartego na gęstości; Wykorzystanie maszyny wektorów nośnych; Podsumowanie; Rozdział 7. Tradycyjne algorytmy uczenia nadzorowanego; Nadzorowane uczenie maszynowe; Żargon nadzorowanego uczenia maszynowego; Warunki konieczne; Rozróżnienie między klasyfikatorami a regresorami; Algorytmy klasyfikujące; Wyzwanie dla klasyfikatorów; Inżynieria cech w przetwarzaniu potokowym; Ocena klasyfikatorów; Określenie faz klasyfikacji; Algorytm drzewa decyzyjnego; Metody zespolone; Regresja logistyczna; Maszyna wektorów nośnych; Naiwny klasyfikator bayesowski; Zwycięzcą wśród algorytmów klasyfikacji jest...; Algorytmy regresji; Wyzwanie dla regresji; Regresja liniowa; Algorytm drzewa regresji; Regresyjny algorytm wzmocnienia gradientowego; Zwycięzcą wśród algorytmów regresji jest...; Praktyczny przykład, jak przewidywać pogodę; Podsumowanie; Rozdział 8. Algorytmy sieci neuronowych; Wprowadzenie do sieci neuronowych; Ewolucja sieci neuronowych; Trenowanie sieci neuronowej; Anatomia sieci neuronowej; Definicja gradientu prostego; Funkcje aktywacji; Narzędzia i modele Keras TensorFlow; Rodzaje sieci neuronowych; Uczenie transferowe; Studium przypadku - użycie uczenia głębokiego do wykrywania oszustw; Metodologia; Podsumowanie; Rozdział 9. Algorytmy przetwarzania języka naturalnego; Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego; Terminologia przetwarzania języka naturalnego NLTK; Model bag-of-words; Wektorowe przedstawienie słów; Otoczenie słowa; Właściwości wektorowego przedstawienia słów; Użycie rekurencyjnych sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego; Wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego do analizy sentymentu; Studium przypadku - analiza sentymentu w recenzjach filmowych; Podsumowanie; Rozdział 10. Silniki poleceń; Wprowadzenie do silników poleceń; Rodzaje silników poleceń; Silniki poleceń oparte na treści; Silniki poleceń oparte na filtrowaniu kooperacyjnym Hybrydowe silniki poleceń; Ograniczenia systemów poleceń; Zimny start; Wymagania dotyczące metadanych; Problem rzadkości danych; Tendencyjność ze względu na wpływ społeczny; Ograniczone dane; Obszary praktycznych zastosowań; Przykład praktyczny - stworzenie silnika poleceń; Podsumowanie; ZAGADNIENIA ZAAWANSOWANE; Rozdział 11. Algorytmy danych; Wprowadzenie do algorytmów danych; Klasyfikacja danych; Algorytmy przechowywania danych; Strategie przechowywania danych; Algorytmy strumieniowania danych; Zastosowania strumieniowania; Algorytmy kompresji danych; Algorytmy kompresji bezstratnej; Przykład praktyczny - analiza sentymentu na Twitterze; Podsumowanie; Rozdział 12. Kryptografia; Wprowadzenie do kryptografii; Waga najsłabszego ogniwa; Terminologia; Wymagania bezpieczeństwa; Podstawy projektowania szyfrów; Rodzaje technik kryptograficznych; Kryptograficzna funkcja skrótu; Szyfrowanie symetryczne; Szyfrowanie asymetryczne; Przykład - kwestie bezpieczeństwa we wdrażaniu modelu uczenia maszynowego; Atak man-in-the-middle; Obrona przed techniką masquerading; Szyfrowanie danych i modelu; Podsumowanie; Rozdział 13. Algorytmy przetwarzania danych w dużej skali; Wprowadzenie do algorytmów przetwarzania danych w dużej skali; Definicja dobrze zaprojektowanego algorytmu przetwarzania danych w dużej skali; Terminologia; Projektowanie algorytmów równoległych; Prawo Amdahla; Szczegółowość podprocesów Równoważenie obciążenia; Przetwarzanie lokalne; Procesy współbieżne w Pythonie; Tworzenie strategii przetwarzania na puli zasobów; Architektura CUDA; Obliczenia w klastrze; Strategia hybrydowa; Podsumowanie; Rozdział 14. Uwagi praktyczne; Wprowadzenie do uwag praktycznych; Smutna historia bota sztucznej inteligencji na Twitterze; Transparentność algorytmu; Algorytmy uczenia maszynowego i transparentność; Etyka i algorytmy; Problemy z algorytmami uczącymi się; Znaczenie kwestii etycznych; Ograniczanie stronniczości modeli; Problemy NP-trudne; Uproszczenie problemu; Dopasowanie dobrze znanego rozwiązania podobnego problemu; Metoda probabilistyczna; Kiedy używać algorytmów; Praktyczny przykład - teoria czarnego łabędzia; Podsumowanie.

dostępna do wypożyczenia

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

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)