Produkt zum Begriff Implementierung:
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Suchmaschinen-Optimierung (Erlhofer, Sebastian)
Suchmaschinen-Optimierung , Das Handbuch bietet Einsteigern und Fortgeschrittenen fundierte Informationen zu allen relevanten Bereichen der Suchmaschinen-Optimierung. Neben ausführlichen Details zur Planung und Erfolgsmessung reicht das Spektrum von der Keyword-Recherche, der Onpage-Optimierung über erfolgreiche Methoden des Linkbuildings bis hin zu Ranktracking und Monitoring. Anschauliche Beispiele ermöglichen Ihnen die schnelle Umsetzung in der Praxis, z. B. im Bereich Ladezeitoptimierung und Responsive Webdesign. Aus dem Inhalt: Überblick über SEO Suchmaschinen verstehen Funktionsweisen von Google Keyword-Recherche Website-Struktur optimieren Planung und Durchführung Google-Ranking erhöhen Ziele und KPIs Gewichtung und Relevanz Zentrale Onpage-Faktoren Linkbuilding Duplicate Content Spam-Vermeidung Suchmaschinen-optimierte Texte schreiben CMS, Weblogs und Online-Shops Tracking Web Analytics und Controlling Usability und SEO Content Marketing , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 11. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230203, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Rheinwerk Computing##, Autoren: Erlhofer, Sebastian, Edition: REV, Auflage: 23011, Auflage/Ausgabe: 11. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 1232, Themenüberschrift: COMPUTERS / Web / Search Engines, Keyword: E-Commerce; Keywords; Onpage-Offpage-Optimierung; Definition; Ranking; Usability; Content-Marketing; Conversions; AdWords Ads; Web-Analytics; Hand-Buch Bücher lernen Grundlagen Kurse Tipps Workshops Tutorials Wissen Anleitung Training Ausbildung; Google Search Console, Fachschema: EDV / Theorie / Allgemeines~Informatik~Maschine / Suchmaschine~Suchmaschine~Electronic Marketing - Online-Marketing~Marketing / Electronic Commerce~Internet / Suchmethoden, Spezielle Anwender, Fachkategorie: Informationstechnik (IT), allgemeine Themen~Informatik~Internetrecherche, Suchmaschinen, Sprache: Deutsch, Thema: Optimieren, Fachkategorie: Online-Marketing, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH, Breite: 184, Höhe: 65, Gewicht: 2142, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2763175
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
1200W Windkraftanlage zur Eigenstrom-Optimierung!
1200W Windkraftanlage zur Eigenstrom-Optimierung! 1x Silent-Wind-Power HY1000W / 110V, 1x Silent-Wind-Wechselrichter 1000W, 1x Silent-Wind Mast 9.6m (Windturm)
Preis: 3200.00 € | Versand*: 119.00 €
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Was sind die gängigen Methoden zur Implementierung von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse?
Die gängigen Methoden zur Implementierung von Clustering-Algorithmen in der Datenanalyse sind die Verwendung von Bibliotheken wie scikit-learn in Python, die Nutzung von spezialisierten Softwaretools wie RapidMiner oder Weka und die Entwicklung eigener Algorithmen in Programmiersprachen wie R oder Java. Es ist wichtig, die richtige Methode basierend auf den Anforderungen des Projekts und der Expertise des Teams auszuwählen. Die Implementierung sollte auch regelmäßig überprüft und optimiert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.
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Wie kann die Effizienz und Leistungsfähigkeit eines Programms durch Optimierung des Codes und Implementierung von Algorithmen verbessert werden?
Die Effizienz und Leistungsfähigkeit eines Programms können durch die Optimierung des Codes verbessert werden, indem redundante oder ineffiziente Codeabschnitte identifiziert und optimiert werden. Darüber hinaus kann die Implementierung effizienterer Algorithmen dazu beitragen, die Laufzeit des Programms zu verkürzen und die Ressourcennutzung zu optimieren. Die Verwendung von Datenstrukturen, die besser auf die Anforderungen des Programms zugeschnitten sind, kann ebenfalls zu einer verbesserten Leistung beitragen. Schließlich ist es wichtig, regelmäßige Tests und Profiling durchzuführen, um Engpässe und ineffiziente Bereiche zu identifizieren und zu beheben.
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Was sind effektive Methoden zur Implementierung von Algorithmen in der Computerwissenschaft?
Effektive Methoden zur Implementierung von Algorithmen in der Computerwissenschaft umfassen die Verwendung von geeigneten Programmiersprachen, die Optimierung von Code für Geschwindigkeit und Effizienz sowie die Verwendung von Datenstrukturen, die die spezifischen Anforderungen des Algorithmus erfüllen. Es ist wichtig, den Algorithmus zu verstehen und zu analysieren, bevor er implementiert wird, um sicherzustellen, dass er korrekt und effektiv funktioniert. Testing und Debugging sind ebenfalls entscheidend, um sicherzustellen, dass der Algorithmus wie erwartet arbeitet und eventuelle Fehler behoben werden.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung von serverseitiger Programmierung?
Die Vorteile der serverseitigen Programmierung sind die verbesserte Sicherheit, Skalierbarkeit und Effizienz. Die Herausforderungen liegen in der Komplexität der Technologien, der Notwendigkeit regelmäßiger Updates und der Gefahr von Sicherheitslücken. Es erfordert außerdem spezielle Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit serverseitigen Sprachen und Frameworks.
Ähnliche Suchbegriffe für Implementierung:
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Serviceleistung: Programmierung SimuLUX Tagesplanung
Die Lichtsteuerung soll sofort startklar sein? Und zwar genau nach Ihren Vorstellungen? Dann ist die Serviceleistung Programmierung" genau das Richtige für Sie! Je nach Auswahl und Gerät in Ihrem Bestellumfang, programmieren wir die Lichtsteuerung mit einer Tagesplanung (Mo-So gleicher Ablauf zzgl. Uhrzeit und Helligkeit) oder Wochenplanung (Möglichkeit Mo-So unterschiedliche Abläufe zu erstellen, z.b. am Wochenende eine spätere Ausschaltzeit) Sie können uns entweder detaillierte Vorgaben für Ihre Wunschprogrammierung zukommen lassen, oderwir programmieren das Gerät entsprechend unseren Erfahrungswerten und Ihrem sonstigen Bestellumfang mit einem aus unserer Sicht optimalen Beleuchtungsprogramm. Für letzteres benötigen wir nur grobe Angaben zu gewünschten Ein- und Ausschaltzeiten. Eine Programmierung des Temperatursensors zum SunRiser 8 / 10 nehmen wir nicht vor. Die no..."
Preis: 9.99 € | Versand*: 6.95 € -
Bartneck, Christoph: Ethik in KI und Robotik
Ethik in KI und Robotik , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 19.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen in der digitalen Transformation?
Die Herausforderungen bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen in der digitalen Transformation liegen in der Komplexität der Daten, der Notwendigkeit einer ständigen Anpassung an neue Technologien und der Gewährleistung von Datenschutz und Sicherheit. Zudem müssen Algorithmen transparent und nachvollziehbar sein, um Vertrauen bei den Nutzern zu schaffen. Es ist wichtig, ethische Aspekte zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass Algorithmen fair und diskriminierungsfrei sind.
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Was sind die grundlegenden Prinzipien, die bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen berücksichtigt werden müssen?
Die grundlegenden Prinzipien bei der Entwicklung und Implementierung von Algorithmen sind Effizienz, Korrektheit und Robustheit. Effizienz bezieht sich auf die Laufzeit und Speichernutzung des Algorithmus. Korrektheit bedeutet, dass der Algorithmus das gewünschte Ergebnis liefert. Robustheit bezieht sich darauf, wie gut der Algorithmus mit unerwarteten Eingaben umgehen kann.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen bei der Implementierung von medizinischen Algorithmen in die klinische Praxis?
Die Vorteile von medizinischen Algorithmen in der klinischen Praxis sind eine verbesserte Diagnosegenauigkeit, effizientere Behandlungsentscheidungen und eine personalisierte Medizin. Die Herausforderungen liegen in der Validierung der Algorithmen, der Integration in bestehende Systeme und der Gewährleistung der Datensicherheit und Privatsphäre. Zudem müssen Ärzte geschult werden, um die Algorithmen richtig zu interpretieren und anzuwenden.
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Was sind die grundlegenden Eigenschaften eines Binärbaums und wie werden sie zur Implementierung von Algorithmen genutzt?
Ein Binärbaum besteht aus Knoten, die höchstens zwei Kinder haben. Die Eigenschaften sind die Wurzel, linker und rechter Teilbaum. Sie werden zur Implementierung von Such- und Traversierungs-Algorithmen genutzt, um effizient Daten zu speichern und abzurufen. Die Struktur erlaubt schnelle Suche, Einfügung und Löschung von Elementen.
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