Python Crashkurs

Python Crashkurs von Gronau,  Volkmar, Matthes,  Eric
Der Schnellkurs für angehende Python-Profis Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln. Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie: leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit. Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django. Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-29
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Python Crashkurs

Python Crashkurs von Gronau,  Volkmar, Matthes,  Eric
Der Schnellkurs für angehende Python-Profis Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln. Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie: leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit. Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django. Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-29
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Python Crashkurs

Python Crashkurs von Gronau,  Volkmar, Matthes,  Eric
Der Schnellkurs für angehende Python-Profis Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln. Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie: leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit. Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django. Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-29
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Numerisches Python

Numerisches Python von Klein,  Bernd
Numerisches Python • Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python • Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden • Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse tätig sind • Datenvisualisierung mit Matplotlib • Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R. Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben. NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt. Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten. AUS DEM INHALT // NumPy: Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs Matplotlib: Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots Pandas: Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2023-06-27
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Numerisches Python

Numerisches Python von Klein,  Bernd
Numerisches Python • Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python • Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden • Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse tätig sind • Datenvisualisierung mit Matplotlib • Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R. Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben. NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt. Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten. AUS DEM INHALT // NumPy: Numerische Operationen auf mehrdimensionalen Arrays/Broadcasting/Ufuncs Matplotlib: Diskrete und kontinuierliche Graphen/Balken- und Säulendiagramme/Histogramme/Konturplots Pandas: Series/DataFrames/Lesen, Schreiben und Bearbeiten von Excel- und csv-Dateien/Umgang mit unvollständigen Daten/Datenvisualisierung/Zeitserien EXTRA: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
Aktualisiert: 2023-06-27
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Python Crashkurs

Python Crashkurs von Gronau,  Volkmar, Matthes,  Eric
Der Schnellkurs für angehende Python-Profis Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln. Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie: leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit. Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django. Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-22
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Python Crashkurs

Python Crashkurs von Gronau,  Volkmar, Matthes,  Eric
Der Schnellkurs für angehende Python-Profis Verwenden Sie Python-Bibliotheken und -Werkzeuge, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django Behebung von Programmierfehlern und Lösung gängiger Programmierprobleme Neu in dieser Ausgabe: u.a. VS Code für die Textbearbeitung und das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung Python Crashkurs zählt zu den weltweit meistverkauften Einführungen in die Programmiersprache Python. Mit dieser kompakten und gründlichen Anleitung werden Sie in kürzester Zeit Programme schreiben, Probleme lösen und funktionierende Anwendungen entwickeln. Zu Beginn lernen Sie grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Listen, Klassen und Schleifen kennen und trainieren das Schreiben von sauberem Code mit Übungen zu jedem Thema. Zudem erfahren Sie, wie Sie Ihre Programme interaktiv gestalten und Ihren Code sicher testen, bevor Sie ihn in ein Projekt einbauen. Sie werden Ihr neues Wissen in die Praxis umsetzen, indem Sie ein von Space Invaders inspiriertes Arcade-Spiel konzipieren, eine Reihe von Datenvisualisierungen mit den praktischen Python-Bibliotheken programmieren und eine einfache Anwendung online bereitstellen. Während Sie das Buch durcharbeiten, lernen Sie: leistungsfähige Python-Bibliotheken und -Werkzeuge zu verwenden, darunter pytest, Pygame, Matplotlib, Plotly und Django immer komplexere 2D-Spiele zu erstellen, die auf Tastendruck und Mausklicks reagieren interaktive Datenvisualisierungen mit einer Vielzahl von Datensätzen zu generieren Anwendungen zu bauen, mit denen Benutzer Konten erstellen und ihre eigenen Daten verwalten können. Stellen Sie Ihre Anwendungen online bereit. Programmierfehler zu beheben und gängige Programmierprobleme zu lösen Diese 3. Auflage wurde komplett überarbeitet, um den neuesten Stand des Python-Codes zu berücksichtigen. Zu den neuen und aktualisierten Themen gehören VS Code für die Textbearbeitung, das pathlib-Modul für die Dateiverwaltung, pytest für das Testen Ihres Codes sowie die neuesten Funktionen von Matplotlib, Plotly und Django. Wenn Sie mit dem Gedanken gespielt haben, in die Programmierung einzusteigen, wird Ihnen Python Crashkurs die Fähigkeiten vermitteln, schnell echte Programme zu schreiben. Warum noch länger warten? Starten Sie Ihre Motoren und programmieren Sie!
Aktualisiert: 2023-06-22
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Merkmalskonstruktion für Machine Learning

Merkmalskonstruktion für Machine Learning von Casari,  Amanda, Lotze,  Thomas, Zheng,  Alice
Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale – numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten – zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion. Statt diese Prinzipien nur zu beschreiben, legen die Autorinnen Alice Zheng und Amanda Casari im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung mit Übungen. Das Schlusskapitel vertieft das Gelernte, indem es verschiedene Techniken der Merkmalskonstruktion auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet. Aus dem Inhalt: - Merkmalskonstruktion an numerischen Daten: Filter, Klasseneinteilung, Skalierung, logarithmische und Potenz-Transformationen - Techniken für natürlichen Text: Bag-of-Words-Modelle, n-Gramme und Phrasenerkennung - Frequenzfilterung und Merkmalsskalierung zum Entfernen aussageloser Merkmale - Kodierungstechniken für Kategorievariablen, darunter Merkmals-Hashing und Klassenzählung - Modellgesteuerte Merkmalskonstruktion mit der Hauptkomponentenanalyse - Das Konzept der Modellkombination mit dem k-Means-Algorithmus als Technik zur Merkmalserzeugung - Gewinnung von Bildmerkmalen anhand manueller und Deep-Learning-Techniken "Datenaufbereitung und Merkmalskonstruktion haben sich in vielen Anwendungen als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit der Modelle erwiesen. Ich freue mich, dass es endlich ein Buch gibt, das sich nur diesem Thema widmet. Alice und Amanda erklären sehr detailliert die Feinheiten vieler verbreiteter Techniken." — Andreas C. MüllerDozent für Machine Learning an der Universität von Columbia und Kernentwickler bei scikit-learn
Aktualisiert: 2023-06-11
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Einführung in Machine Learning mit Python

Einführung in Machine Learning mit Python von Guido,  Sarah, Müller,  Andreas C., Rother,  Kristian
Machine Learning ist zu einem wichtigen Bestandteil vieler kommerzieller Anwendungen und Forschungsprojekte geworden, von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Suche nach Freunden in sozialen Netzwerken. Um Machine- Learning-Anwendungen zu entwickeln, braucht es keine großen Expertenteams: Wenn Sie Python-Grundkenntnisse mitbringen, zeigt Ihnen dieses Praxisbuch, wie Sie Ihre eigenen Machine-Learning-Lösungen erstellen. Mit Python und der scikit-learn-Bibliothek erarbeiten Sie sich alle Schritte, die für eine erfolgreiche Machine-Learning- Anwendung notwendig sind. Die Autoren Andreas Müller und Sarah Guido konzentrieren sich bei der Verwendung von Machine-Learning-Algorithmen auf die praktischen Aspekte statt auf die Mathematik dahinter. Wenn Sie zusätzlich mit den Bibliotheken NumPy und matplotlib vertraut sind, hilft Ihnen dies, noch mehr aus diesem Tutorial herauszuholen. Das Buch zeigt Ihnen: - grundlegende Konzepte und Anwendungen von Machine Learning - Vor- und Nachteile weit verbreiteter maschineller Lernalgorithmen - wie sich die von Machine Learning verarbeiteten Daten repräsentieren lassen und auf welche Aspekte der Daten Sie sich konzentrieren sollten - fortgeschrittene Methoden zur Auswertung von Modellen und zum Optimieren von Parametern - das Konzept von Pipelines, mit denen Modelle verkettet und Arbeitsabläufe gekapselt werden - Arbeitsmethoden für Textdaten, insbesondere textspezifische Verarbeitungstechniken - Möglichkeiten zur Verbesserung Ihrer Fähigkeitenin den Bereichen Machine Learning und Data Science
Aktualisiert: 2023-06-11
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Mathematische Algorithmen mit Python

Mathematische Algorithmen mit Python von Steinkamp,  Veit
Tauchen Sie in die Welt der Algorithmen ein und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen können. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie
Aktualisiert: 2023-06-07
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