Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Couvre les méthodes de calcul se concentrant sur les chemins et les chaînes de caractères, y compris des exemples de concaténation, d'éléments régex et d'opérations de chaînes de caractères.
Explore les modèles de conception LabVIEW, couvrant les variables locales et globales, les conditions de course, les machines d'état et l'architecture producteur-consommateur.
Présente la programmation LabVIEW, couvrant la gestion de la mémoire, les types de données et les concepts de programmation parallèle, avec des démonstrations pratiques.
Introduit un système de mesure 3D « professionnel » pour l'analyse des pierres et l'extraction des caractéristiques à l'aide de la photogrammétrie stéréo et des technologies de lumière structurée.
Discute des méthodes numériques, en se concentrant sur les critères d'arrêt, SciPy pour l'optimisation et la visualisation des données avec Matplotlib.
Couvre le paquet Channelflow, y compris le DNS, la détection du chaos, les solutions invariantes et les calculs de valeur propre, ainsi que les détails d'installation et de test.
Fournit un examen complet des concepts de chimie de l'environnement, y compris le carbonate/alcalinité, le redox, la spéciation métallique et la cinétique.
Explore l'analyse micro-architecturale de DBMS moderne, en mettant l'accent sur l'optimisation des performances et l'atténuation du décrochage des caches de données.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
