Python sans détour - De l'addition au deep learning - Grand Format

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Résumé

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 de 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.

Caractéristiques

  • Date de parution
    24/05/2022
  • Editeur
  • ISBN
    978-2-8227-1069-5
  • EAN
    9782822710695
  • Format
    Grand Format
  • Présentation
    Broché
  • Nb. de pages
    402 pages
  • Poids
    0.533 Kg
  • Dimensions
    14,8 cm × 21,0 cm × 2,3 cm

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À propos des auteurs

Laurent Berger est maitre de conférences à l'IUT du Mans. Ses principaux travaux de recherche portent sur la simulation numérique de systèmes magnétiques, traitement d'images appliqué à la physique et en instrumentation météorologique infrarouge. Pascal Guézet enseigne en bac Pro Systèmes Numériques et à l'IUT du Mans. Depuis les années 1980, il a développé des applications en C, C++ puis en Python pour améliorer la productivité des chaînes de fabrication, gérer des réseaux informatiques et traiter des données.

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