BOOKS - PROGRAMMING - Обработка нечисловых типов данных в среде MS VS C++...
Обработка нечисловых типов данных в среде MS VS C++ - Алексеев Ю.Е., Куров А.В. 2017 PDF МГТУ BOOKS PROGRAMMING
ECO~12 kg CO²

1 TON

Views
12711

Telegram
 
Обработка нечисловых типов данных в среде MS VS C++
Author: Алексеев Ю.Е., Куров А.В.
Year: 2017
Pages: 196
Format: PDF
File size: 38 MB
Language: RU



Pay with Telegram STARS
''

You may also be interested in:

Основы визуализации данных. Пособие по эффективной и убедительной подаче информации
Аналитик 1С. Основные инструменты и ввод в профессию + 1С Система компоновки данных
Серия "Data Science. Лучшие книги о науке о данных" в 2 книгах
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение
Высокоскоростная передача цифровых данных высший курс черной магии
Моделирование задач принятия решений при нечетких исходных данных
IBM SPSS Statistics 20 и AMOS. Профессиональный статистический анализ данных
Хранилища данных. Книга для проектировщиков, разработчиков и руководителей проектов
Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных Fuzzy-технологии
Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
Data Science на службе бизнеса. Книга об интеллектуальном анализе данных
Структуры и алгоритмы обработки данных объектно-ориентированный подход и реализация на C++
Биология в цифрах. Сборник таблиц, включающих более 10000 данных
Вопросы этногенеза народов Средней Азии в свете данных антропологии
Delphi и Model Driven Architecture. Разработка приложений баз данных
Python – это просто. Пошаговое руководство по программированию и анализу данных
Экономика и социальный строй древних обществ (в свете данных археологии)
Методическое руководство по извлечению данных из iPhone и других устройств Apple
Структуры данных в PascalABC.NET. Выпуск 1. Массивы и последовательности. Запросы
Серия "Data Science. Лучшие книги о науке о данных" в 2 книгах
Маркетинг, основанный на данных. 15 показателей, которые должен знать каждый
Происхождение личности и интеллекта человека. Опыт обобщения данных классической нейрофизиологии
Сверхбыстрый Python. Эффективные техники для работы с большими наборами данных
Логический подход к искусственному интеллекту От модальной логики к логике баз данных
R. Книга рецептов Проверенные рецепты для статистики, анализа и визуализации данных
Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство от новичка до эксперта
Анализ и визуализация данных в Yandex DataLens. Подробное руководство от новичка до эксперта
Алгоритмы интеллектуального Интернета. Передовые методики сбора, анализа и обработки данных
Основы моделирования экономического поведения домохозяйств на базе данных RLMS-HSE
Computer Science Основы программирования на Java, ООП, алгоритмы и структуры данных
Фундаментальные алгоритмы на Java. Части 1 - 4. Анализ. Структуры данных. Сортировка. Поиск
Решение задач математической оптимизации с использованием методов интеллектуального анализа данных
Python Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями
Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров
Ядро Oracle. Внутреннее устройство для администраторов и разработчиков баз данных
Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005. Для профессионалов
Оптимизация работы серверов баз данных Microsoft SQL Server 2005
Графики лгут. Как стать информационно грамотным человеком в мире данных?
Происхождение личности и интеллекта человека. Опыт обобщения данных классической нейрофизиологии
Статистика без подвоха Методы критического анализа данных и причинного вывода