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Paese del venditore

  • Thierry Groussard. Thierry RICHARD. Virginie MATHIVET

    Lingua: Inglese

    Editore: ENI, 2020

    ISBN 10: 2409028861 ISBN 13: 9782409028861

    Da: Vuestros Libros, Oviedo, O, Spagna

    Valutazione del venditore 5 su 5 stelle 5 stelle, Maggiori informazioni sulle valutazioni dei venditori

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    EUR 64,12

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    Condizione: Nuevo. Estos dos libros ofrecen al lector el máximo de información sobre los fun damentos del desarrollo Java y una implementación de este lenguaje en el ámbito de la Inteligencia Artificial. 1065 páginas desarrolladas por expertos. Hay elementos para descarga en www. ediciones-eni. com. Un libro de la colección Recursos Informáticos :JAVA 11 - Los fundamentos del lenguaje Java (con ejercicios prácticos corregidos)Este libro se dirige a todos aquellos informáticos que quieran desarrollar en Java. Tanto si es principiante como si ya tiene experiencia con otro lenguaje, el lector encontrará en este libro todos los fundamentos necesarios para familiarizarse rápidamente con uno de los lenguajes más utilizados en el mundo. Después de una presentación de la plataforma Java SE, su instalación en Windows y Linux y del entorno de desarrollo utilizado en el marco del libro (Eclipse, MySQL), el lector estudia los fundamentos del lenguaje y la programación orientada a objetos. Entre la riqueza del API Java, se pone el foco en el API de gestión de las fechas, en las nuevas posibilidades ofrecidas por las interfaces, así como sobre la noción de los módulos. Las expresiones lambda y los API subyacentes como el API java. util. function y el API Stream se detallan antes de pasar a estudiar el desarrollo de aplicaciones gráficas con la biblioteca Swing. También se presenta el desarrollo de aplicaciones cliente/servidor con el API JDBC, que garantiza el acceso a las bases de datos relacionales. El despliegue es una etapa importante en el éxito de una aplicación, el último capítulo presenta la distribución de una aplicación con la solución clásica del archivo de ficheros o el uso de la herramienta jlink. Numerosos ejercicios con sus correcciones le permitirán validar sus conocimientos y poner en práctica, de inmediato, las nociones aprendidas. Existen elementos complementarios para su descarga en el sitio www. ediciones-eni. com. Un libro de la colección DataPro :Inteligencia Artificial para desarrolladores - Conceptos e implementación en Java (2ª edición)Este libro sobre Inteligencia Artificial está dirigido particularmente a los desarrolladores y no requiere profundos conocimientos en matemáticas. Al hilo de los distintos capítulos, la autora presenta las principales técnicas de Inteligencia Artificial y, para cada una de ellas, su inspiración biológica, física e incluso matemática, así como los distintos conceptos y principios (sin entrar en detalles matemáticos), con ejemplos y gráficos e imágenes para cada uno de ellos. Los dominios de aplicación se ilustran mediante aplicaciones reales y actuales. Cada capítulo contiene un ejemplo de implementación genérico, que se completa con una aplicación práctica, desarrollada en Java. Estos ejemplos de código genéricos son fácilmente adaptables a numerosas aplicaciones Java 10, sin plug-in externos. Las técnicas de Inteligencia Artificial descritas son: Los sistemas expertos, que permiten aplicar reglas para tomar decisiones o descubrir nuevos conocimientos. La lógica difusa, que permite controlar sistemas informáticos o mecánicos de manera mucho más flexible que con los programas tradicionales. Los algoritmos de búsqueda de rutas, entre los cuales el algoritmo A* se utiliza con frecuencia en videojuegos para encontrar los mejores caminos. Los algoritmos genéticos, que utilizan la potencia de la evolución para aportar soluciones a problemas complejos. Los principales maetaheurísticos, entre ellos la búsqueda tabú, que permiten encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización, con o sin restricciones. Los sistemas multi-agentes, que simulan elementos muy simples que permiten conseguir comportamientos emergentes a partir de varios agentes muy sencillos. Las redes neuronales (y el deep learning), capaces de descubrir y reconocer modelos en series históricas, en imágenes o incluso en conjuntos de datos. Para ayudar al lector a pasar de la teoría.