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Bibliografie tematiche / Python 3.6 / Libri

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Libri sul tema "Python 3.6"

Autore: Grafiati

Pubblicato: 29 luglio 2024

Ultima modifica: 31 luglio 2024

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1

Schäfer, Christoph. Quickstart Python. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-33552-6.

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2

Gianfagna, Leonida, e Antonio Di Cecco. Explainable AI with Python. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-68640-6.

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3

Hart, William E., Carl D. Laird, Jean-Paul Watson, David L. Woodruff, Gabriel A. Hackebeil, Bethany L. Nicholson e John D. Siirola. Pyomo — Optimization Modeling in Python. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-58821-6.

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4

Gray, Iain. Snake Charming - The Musical Python. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-60660-6.

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5

Langtangen, Hans Petter, a cura di. Python Scripting for Computational Science. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-73916-6.

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6

Haslwanter, Thomas. Hands-on Signal Analysis with Python. Cham: Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-57903-6.

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7

Haslwanter, Thomas. An Introduction to Statistics with Python. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28316-6.

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8

Zuckarelli, Joachim L. Learn coding with Python and JavaScript. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-658-42912-6.

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9

Lee, Kent D., e Steve Hubbard. Data Structures and Algorithms with Python. Cham: Springer International Publishing, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-42209-6.

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10

Unpingco, José. Python for Probability, Statistics, and Machine Learning. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-30717-6.

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11

Morra, Gabriele. Pythonic Geodynamics. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55682-6.

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12

Beginning Python: Using Python 2. 6 and Python 3. 1. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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13

Beginning Python: Using Python 2. 6 and Python 3. 1. Wiley & Sons, Incorporated, John, 2011.

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14

Kazarinoff, Peter D. Problem Solving with Python 3. 6 Edition: A Beginner's Guide to Python & Open-Source Programming Tools. Independently Published, 2019.

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15

Mastering Geospatial Development with QGIS 3. x: An in-Depth Guide to Becoming Proficient in Spatial Data Analysis Using QGIS 3. 4 and 3. 6 with Python, 3rd Edition. Packt Publishing, Limited, 2019.

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16

Spelman, Henry. The Poetics of Permanence. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198821274.003.0005.

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Abstract (sommario):

This chapter explores ways in which the idea of permanence matters for understanding Pindar. Each section focuses on one ode in order to bring out a broader feature of his poetics. Section 1 (Pythian 1) illustrates how the aesthetics of traditionality can enrich the experience of a secondary audience. Section 2 (Nemean 4) shows how the possibility of participating in a tradition might have mattered to Pindar’s first audiences. Section 3 (Pythian 6) considers the didactic value of epinician for secondary audiences. Section 4 (Pythian 3) describes how Pindar invites reflection on the future reception of his work through his own reception of Homer. Section 5 (Nemean 5) demonstrates how Pindar evokes the language of inscriptions in order to depict the communicative powers of his poetry. Section 6 enters into a controversy surrounding Nemean 7 and argues that this poem can be adequately understood by secondary audiences.

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