Bücher von T. Swapna

Cet article est conçu pour vous fournir le plus grand nombre possible de programmes en Python, des plus basiques aux plus avancés, c'est-à-dire que vous vous entraînerez avec de nombreuses variétés de programmes créés en langage Python. Ainsi, la théorie de Python est importante, mais l'écriture de programmes Python l'est encore plus. C'est pourquoi j'ai créé un grand nombre de programmes de différentes variétés afin que vous puissiez apprendre, pratiquer et vous sentir beaucoup mieux que jamais auparavant.

Questo articolo è stato creato per fornirvi il maggior numero possibile di programmi in Python, da quelli di base a quelli avanzati. In altre parole, farete pratica con molte varietà di programmi creati in linguaggio Python. Pertanto, proprio come in questo caso, la teoria di Python è importante, ma la scrittura effettiva di programmi Python è più importante. Per questo motivo, ho creato molti programmi con diverse varietà, in modo che possiate imparare, esercitarvi e sentirvi molto meglio che mai.

Este artículo está creado para proporcionarte tantos programas como sea posible en Python, desde los más básicos hasta los más avanzados. Es decir, practicarás con muchas variedades de programas creados en el lenguaje Python.Por lo tanto, así como esto, la teoría de Python es importante, pero realmente escribir programas en Python es más importante. Por lo tanto, he creado un montón de programas con diferentes variedades para que puedas aprender, practicar y sentirte mucho mejor que nunca.

Jeta stat'q sozdana dlq togo, chtoby predostawit' wam kak mozhno bol'she programm na qzyke Python, ot samyh prostyh do prodwinutyh. To est' wy budete praktikowat'sq na mnogih raznowidnostqh programm, sozdannyh na qzyke Python. Poätomu, kak i sejchas, teoriq Python wazhna, no real'noe napisanie programm na Python wazhnee. Poätomu q sozdal mnozhestwo programm raznyh widow, chtoby wy mogli uchit'sq, praktikowat'sq i chuwstwowat' sebq namnogo luchshe, chem kogda-libo prezhde.

Dieser Artikel wurde erstellt, um Ihnen so viele Programme wie möglich in Python zur Verfügung zu stellen, von sehr einfachen bis zu fortgeschrittenen. Das heißt, Sie werden mit vielen verschiedenen Programmen üben, die in der Sprache Python erstellt wurden, denn die Theorie von Python ist wichtig, aber das Schreiben von Python-Programmen ist noch wichtiger. Deshalb habe ich viele Programme in verschiedenen Varianten erstellt, damit Sie lernen und üben können und sich besser als je zuvor fühlen.

Este artigo foi criado para te fornecer o maior número possível de programas em Python, desde os mais básicos aos mais avançados. Ou seja, irás praticar com muitas variedades de programas criados na linguagem Python. Portanto, assim, a teoria de Python é importante, mas escrever programas Python é mais importante. Por isso, criei muitos programas com diferentes variedades para que possas aprender, praticar e sentir-te muito melhor do que nunca.

Hautkrankheiten sind die vierthäufigste Ursache für menschliche Erkrankungen, die eine enorme nicht-tödliche Belastung für die Aktivitäten des täglichen Lebens darstellen. Sie werden durch chemische, physikalische und biologische Faktoren verursacht. Die visuelle Beurteilung in Kombination mit klinischen Informationen ist das gängige Diagnoseverfahren für Krankheiten. In dieser Studie wird ein automatisiertes System für die Diagnose häufiger Hautkrankheiten vorgeschlagen, das Daten aus klinischen Bildern und Patienteninformationen mit Hilfe von vortrainierten Deep-Learning-Modellen verwendet.

Les maladies de la peau sont la quatrième cause la plus fréquente de maladie chez l'homme et entraînent une énorme charge non mortelle dans les activités de la vie quotidienne. Elles sont causées par des facteurs chimiques, physiques et biologiques. L'évaluation visuelle, combinée à des informations cliniques, est la procédure courante de diagnostic des maladies. Dans cette étude, un système automatisé est proposé pour le diagnostic des maladies cutanées courantes en utilisant des données provenant d'images cliniques et d'informations sur les patients à l'aide de modèles pré-entraînés d'apprentissage profond.

Le malattie della pelle sono la quarta causa più comune di malattia per l'uomo e comportano un enorme peso non mortale nelle attività della vita quotidiana. Sono causate da fattori chimici, fisici e biologici. La valutazione visiva in combinazione con le informazioni cliniche è la procedura diagnostica comune per le malattie. In questo studio viene proposto un sistema automatizzato per la diagnosi delle malattie cutanee più comuni, utilizzando i dati delle immagini cliniche e le informazioni del paziente mediante modelli preaddestrati di deep learning.

As doenças de pele são a quarta causa mais comum de doença humana, o que resulta numa enorme carga não fatal nas actividades da vida diária. São causadas por factores químicos, físicos e biológicos. A avaliação visual em combinação com a informação clínica é o procedimento de diagnóstico comum para as doenças. Neste estudo, é proposto um sistema automatizado para o diagnóstico de doenças cutâneas comuns, utilizando dados de imagens clínicas e informações do doente, recorrendo a modelos pré-treinados de aprendizagem profunda.

Las enfermedades de la piel son la cuarta causa más común de enfermedad humana, lo que supone una enorme carga no mortal en las actividades de la vida diaria. Están causadas por factores químicos, físicos y biológicos. La evaluación visual en combinación con la información clínica es el procedimiento habitual de diagnóstico de las enfermedades. En este estudio, se propone un sistema automatizado para el diagnóstico de enfermedades cutáneas comunes mediante el uso de datos de imágenes clínicas e información del paciente utilizando modelos preentrenados de aprendizaje profundo.

Bolezni kozhi zanimaüt chetwertoe mesto sredi prichin zabolewanij cheloweka, chto priwodit k ogromnomu nesmertel'nomu bremeni w powsednewnoj zhiznedeqtel'nosti. Oni wyzywaütsq himicheskimi, fizicheskimi i biologicheskimi faktorami. Vizual'naq ocenka w sochetanii s klinicheskoj informaciej qwlqetsq obscheprinqtoj proceduroj diagnostiki zabolewanij. V dannoj rabote predlagaetsq awtomatizirowannaq sistema dlq diagnostiki rasprostranennyh kozhnyh zabolewanij na osnowe dannyh klinicheskih izobrazhenij i informacii o paciente s ispol'zowaniem predwaritel'no obuchennyh modelej glubokogo obucheniq.

This book is created to provide you with as many programs as possible in Python, from very basic to advanced. That is, you'll practice with many varieties of programs created in the Python language. Therefore, just like this, the theory of Python is important, but actually writing Python programs is more important. Therefore, I've created a lot of programs with different varieties so that you can learn, practice, and feel much better than ever before.

L'imagerie satellite à haute résolution est de plus en plus disponible dans le monde et contient de nombreuses informations sur les caractéristiques du paysage qui pourraient être corrélées à l'activité économique. Malheureusement, ces données sont très peu structurées et il est donc difficile d'en extraire des informations significatives à grande échelle, même avec une analyse manuelle intensive. Les applications récentes des techniques d'apprentissage en profondeur à des ensembles de données d'images à grande échelle ont conduit à des améliorations marquées dans les tâches fondamentales de vision par ordinateur telles que la détection et la classification d'objets, mais ces techniques sont généralement les plus efficaces dans l'apprentissage supervisé.

As imagens de satélite de alta resolução estão cada vez mais disponíveis globalmente e contêm informações abundantes sobre características da paisagem que podem ser correlacionadas com a atividade econômica. Infelizmente, esses dados são altamente desestruturados e, portanto, difíceis de extrair insights significativos em escala, mesmo com análise manual intensiva. Aplicações recentes de técnicas de aprendizado profundo a conjuntos de dados de imagem em larga escala levaram a melhorias marcantes em tarefas fundamentais de visão computacional, como detecção e classificação de objetos, mas essas técnicas são geralmente as mais eficazes no aprendizado supervisionado.

Las imágenes satelitales de alta resolución están cada vez más disponibles a nivel mundial y contienen abundante información sobre las características del paisaje que podrían estar correlacionadas con la actividad económica. Desafortunadamente, dichos datos están muy desestructurados y, por lo tanto, es difícil extraer información significativa a escala, incluso con un análisis manual intensivo. Las aplicaciones recientes de técnicas de aprendizaje profundo a conjuntos de datos de imágenes a gran escala han llevado a mejoras notables en tareas fundamentales de visión por computadora, como la detección y clasificación de objetos, pero estas técnicas son generalmente las más efectivas en el aprendizaje supervisado.

Sputnikowye snimki s wysokim razresheniem stanowqtsq wse bolee dostupnymi wo wsem mire i soderzhat obshirnuü informaciü ob osobennostqh landshafta, kotorye mozhno sootnesti s äkonomicheskoj deqtel'nost'ü. K sozhaleniü, takie dannye krajne nestrukturirowany, i poätomu iz nih slozhno izwlech' soderzhatel'nuü informaciü dazhe pri intensiwnom ruchnom analize. Nedawnie primeneniq metodow glubokogo obucheniq k krupnomasshtabnym naboram dannyh izobrazhenij priweli k zametnym uluchsheniqm w fundamental'nyh zadachah komp'üternogo zreniq, takih kak obnaruzhenie i klassifikaciq ob#ektow, no äti metody, kak prawilo, naibolee äffektiwny pri kontroliruemom obuchenii.

Le immagini satellitari ad alta risoluzione sono sempre più disponibili a livello globale e contengono abbondanti informazioni sulle caratteristiche del paesaggio che potrebbero essere correlate all'attività economica. Sfortunatamente, tali dati sono altamente non strutturati e quindi difficili da estrarre approfondimenti significativi su larga scala, anche con un'intensa analisi manuale. Le recenti applicazioni delle tecniche di deep learning a set di dati di immagini su larga scala hanno portato a notevoli miglioramenti nelle attività fondamentali della visione artificiale come il rilevamento e la classificazione degli oggetti, ma queste tecniche sono generalmente le più efficaci nell'apprendimento supervisionato.

Hochauflösende Satellitenbilder sind weltweit zunehmend verfügbar und enthalten zahlreiche Informationen über Landschaftsmerkmale, die mit der Wirtschaftstätigkeit in Zusammenhang stehen könnten. Leider sind solche Daten sehr unstrukturiert und daher ist es selbst bei intensiver manueller Analyse schwierig, aussagekräftige Erkenntnisse in großem Maßstab zu gewinnen. Jüngste Anwendungen von Deep-Learning-Techniken auf große Bilddatensätze haben zu deutlichen Verbesserungen bei grundlegenden Computer-Vision-Aufgaben wie der Objekterkennung und -klassifizierung geführt, aber diese Techniken sind beim überwachten Lernen im Allgemeinen am effektivsten.

High-resolution satellite imagery is increasingly available globally and contains abundant information about landscape features that could be correlated with economic activity. Unfortunately, such data are highly unstructured and thus challenging to extract meaningful insights from at scale, even with intensive manual analysis. Recent applications of deep learning techniques to large-scale image data sets have led to marked improvements in fundamental computer vision tasks such as object detection and classification, but these techniques are generally the most effective in supervised learning.