SOWA OPAC : Katalog księgozbioru

11 wyników

Książka

W koszyku

oceń

Szeregi czasowe : praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego / Aileen Nielsen ; przekład Filip Kamiński. - Gliwice : Helion, copyright 2020. - 430 stron : ilustracje ; 24 cm.

Autor

Nielsen Aileen Kamiński Filip

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Odbiorca

Analitycy danych Programiści

Temat

Prognozowanie Szeregi czasowe Uczenie się maszyn Systemy zarządzania bazami danych

Gatunek

Programy komputerowe Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia - ul. Prusa 3

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 181686 (1 egz.)

E-book

W koszyku

Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie / Shannon W. Bray ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2021. - 264 s. ; 24 cm.

Autor

Bray Shannon W. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Dzięki kryptografii możemy w dużym stopniu zabezpieczyć swoje dane. Z szyfrowaną komunikacją wiążą się jednak kontrowersje i sprzeczności interesów. Przestępcy, ale również rządy, policja i służby wywiadowcze dążą do uzyskania możliwości wglądu we wszystkie formy komunikacji. Świat toczy wojnę o to, co można zaszyfrować, co powinno być zaszyfrowane i kto powinien dysponować kluczem pozwalającym odczytać zaszyfrowane wiadomości należące do innej osoby. W tej sytuacji zrozumienie, czym jest szyfrowanie, jak je stosować i jak się upewniać co do autentyczności i poufności otrzymywanych danych, staje się niezwykle ważne. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym są poufność, autentyczność i integralność wiadomości. Zaprezentowano najciekawsze biblioteki kryptograficzne Pythona i dokładnie pokazano, w jaki sposób można je wykorzystywać we własnych implementacjach. Wiele z prezentowanych koncepcji, między innymi kryptografia klucza publicznego i implementacja kryptografii krzywych eliptycznych, zostało przedstawionych w praktyce, za pomocą kodu Pythona, tak aby można było wymieniać dane w bardzo bezpiecznym formacie przez niezabezpieczony kanał. W książce: podstawy Pythona i kryptografii protokoły kryptograficzne i matematyka kryptograficzna kryptoanaliza za pomocą kodu Pythona kryptografia wizualna: biblioteki, algorytmy, tryby kodowania integralność wiadomości tworzenie rozwiązań kryptograficznych w Pythonie Masz coś do ukrycia? Zaszyfruj to w Pythonie!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych. Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie / Mike Cohen ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2023. - 288 s. ; 24 cm.

Autor

Cohen Mike. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych. To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R / George Mount ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2022. - 208 s. ; 24 cm.

Autor

Mount George. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Sukces przedsiębiorstwa zależy od jakości podejmowanych decyzji. Spośród strategii, które wspierają ten proces, na szczególną uwagę zasługuje zastosowanie analizy danych. Jest to jednak dość złożona dziedzina. Podstawowym narzędziem wielu analityków danych jest arkusz kalkulacyjny. Ma on tę zaletę, że ułatwia solidne zrozumienie prawideł statystyki i analizy danych. Po zdobyciu takich podstaw warto jednak pójść dalej i nauczyć się eksploracyjnej analizy danych za pomocą języków programowania. Dzięki tej książce przejście od pracy z arkuszami Excela do samodzielnego tworzenia kodu w Pythonie i R będzie płynne i bezproblemowe. Rozpoczniesz od ugruntowania swoich umiejętności w Excelu i dogłębnego zrozumienia podstaw statystyki i analizy danych. Ułatwi Ci to rozpoczęcie pisania kodu w języku R i w Pythonie. Dowiesz się, jak dokładnie przebiega proces oczyszczania danych i ich analizy w kodzie napisanym w języku R. Następnie zajmiesz się poznawaniem Pythona. Jest to wszechstronny, łatwy w nauce i potężny język programowania, ulubiony język naukowców i... analityków danych. Nauczysz się płynnego przenoszenia danych z Excela do programu napisanego w Pythonie, a także praktycznych metod ich analizy. Dzięki ćwiczeniom, które znajdziesz w końcowej części każdego rozdziału, utrwalisz i lepiej zrozumiesz prezentowane treści. W książce: badanie relacji między danymi za pomocą Excela stosowanie Excela w analizach statystycznych i badaniu danych podstawy języka R proces oczyszczania i analizy danych w R przenoszenie danych z Excela do kodu Pythona pełna analiza danych w Pythonie Eksploracyjna analiza danych? I w Excelu, i w Pythonie!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego / Aileen Nielsen ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2020. - 432 s. ; 24 cm.

Autor

Nielsen Aileen. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych. Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie. Dzięki tej książce nauczysz się: pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe eksplorować dane czasowe i symulować je wykonywać pomiary błędów pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego oceniać dokładność i wydajność modeli Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących / William Oettinger ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2022. - 312 s. ; 24 cm.

Autor

Oettinger William. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Jak prowadzić cyberśledztwo. Zabezpieczanie i analiza dowodów elektronicznych Przestępcy sięgają po coraz to nowsze metody. Inżynierowie potrafią wykrywać ślady nielegalnych działań, jeśli jednak celem jest ujęcie i ukaranie sprawcy, potrzeba czegoś więcej. Zadaniem śledczego jest nie tylko przeprowadzenie badań, ale również zabezpieczenie i analiza dowodów, wreszcie - przedstawienie wyników swojej pracy tak, aby można ich było użyć w postępowaniu sądowym. By tak działać, konieczne jest przyswojenie zasad informatyki śledczej. Ta praktyczna książka zawiera omówienie reguł, jakimi powinien się kierować informatyk śledczy podczas pracy. Przedstawia podstawy kryminalistyki, stanowi też przegląd narzędzi i technik służących do skutecznego badania cyberprzestępstw, a także do efektywnego zbierania, utrwalania i wykorzystywania dowodów elektronicznych. Duży nacisk położono tu na techniki pozyskiwania danych z systemu Windows: opisano sposoby zbierania artefaktów w różnych wersjach systemu, zaprezentowano sposoby analizy pamięci RAM i poczty e-mail w kontekście prowadzenia dochodzenia. Ważną częścią publikacji są rozdziały dotyczące pisania raportów i zasad, których musi przestrzegać biegły sądowy w ramach swojej pracy. Dzięki książce dowiesz się: czym jest proces dochodzeniowy i jakie są zasady pracy z dowodami jakie narzędzia kryminalistyczne pozwalają na efektywną pracę na czym polega proces rozruchu z użyciem BIOS-u, UEFI i sekwencji rozruchowej jak pozyskiwać wartościowe dane znajdujące się w sieci i na urządzeniach jak lokalizować i wykorzystywać najpopularniejsze artefakty systemu Windows z czym się wiąże udział w postępowaniu sądowym lub administracyjnym Dowiedz się, jak powstrzymać cyberprzestępcę!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Informatyka śledcza. Gromadzenie, analiza i zabezpieczanie dowodów elektronicznych dla początkujących / William Oettinger ; przeł. Filip Kamiński. - Wyd. 2 - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2023. - 376 s. ; 24 cm.

Autor

Oettinger William. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Aby ująć i ukarać cyberprzestępcę, potrzeba czegoś więcej niż odnalezienie śladów włamania. Informatyk śledczy musi nie tylko prowadzić badania, ale również pozyskiwać i zabezpieczać dowody cyfrowe. Powinien też biegle analizować dowody i pisać raporty w taki sposób, aby można było z nich skorzystać w postępowaniu sądowym. Cała ta praca musi być wykonywana zgodnie z zasadami informatyki śledczej. To drugie wydanie popularnego przewodnika dla śledczych. Dzięki niemu sprawnie przygotujesz się do pracy z narzędziami kryminalistycznymi i zapoznasz się ze stosowanymi w informatyce śledczej technikami. Nauczysz się pozyskiwać informacje o podejrzanych i zabezpieczać znajdujące się w sieci dane, które mogą się okazać istotne w wyjaśnieniu sprawy. Zdobędziesz także potrzebną wiedzę o topologiach sieciowych, urządzeniach i niektórych protokołach sieciowych. Bardzo ważnym elementem publikacji jest rozdział poświęcony zasadom tworzenia raportów kryminalistycznych. Cenne informacje i wskazówki zawarte w przewodniku pomogą Ci odnieść sukces w dochodzeniach korporacyjnych lub śledztwach w sprawach karnych. W książce: proces dochodzeniowy i zasady pracy z dowodami walidacja narzędzi, oprogramowania i metod badawczych tworzenie i walidacja sterylnych nośników odkrywanie i analiza artefaktów przechwytywanie zawartości pamięci RAM analiza osi czasu, mediów, ciągów znaków i odzyskiwanie usuniętych plików Informatyka śledcza: Twoja tajna broń!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

SQL dla analityków danych. Tworzenie zbiorów danych dla początkujących / Renée M. P. Teate ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2023. - 248 s. ; 24 cm.

Autor

Teate Renée M. P. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Język SQL zwykle służy do pracy z bazami danych. Poprawnie napisany kod SQL przetwarza z dużą szybkością potężne zbiory danych, dlatego stanowi wymarzone narzędzie dla analityków danych. Tymczasem wielu z nich zleca wykonywanie raportów z baz czy hurtowni danych innym osobom. Taki sposób pracy jest nieefektywny - o wiele lepszym rozwiązaniem jest opanowanie języka SQL i samodzielne projektowanie oraz wyodrębnianie potrzebnych zbiorów danych. Ten przystępny przewodnik jest przeznaczony dla analityków danych, którzy chcą dobrze poznać proces tworzenia analitycznego zbioru danych i samodzielnie pisać kod niezbędny do uzyskania zamierzonego wyniku. Przedstawiono w nim składnię języka SQL oraz zasady budowania szybko działających zapytań do dużych zbiorów danych. Dokładnie wyjaśniono reguły stosowania poszczególnych instrukcji SQL, korzystania z funkcji agregujących i okienkowych, a także techniki eksploracyjnej analizy danych oraz tworzenia zbiorów danych na potrzeby raportów analitycznych. Omówiono również trudniejsze zagadnienia, takie jak zaawansowane zapytania SQL czy tworzenie zbiorów danych na potrzeby uczenia maszynowego. W książce znalazły się też fachowe porady na temat wnioskowania na podstawie danych i liczne ćwiczenia ułatwiające naukę. Najciekawsze zagadnienia: składnia SQL i projektowanie efektywnych zapytań eksploracyjna analiza danych tworzenie zbiorów danych z istniejących baz danych projektowanie zbiorów danych na potrzeby uczenia maszynowego zaawansowane elementy języka SQL tworzenie tabel i widoków do przechowywania wyników zapytań SQL: tak przygotujesz swój zbiór danych do analizy!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Python Data Science. Niezbędne narzędzia do pracy z danymi / Jake VanderPlas ; przeł. Filip Kamiński. - Wyd. 2 - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2023. - 544 s. ; 24 cm.

Autor

VanderPlas Jake. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Python udostępnia pierwszorzędne narzędzia i biblioteki przeznaczone specjalnie do pracy z danymi. Zdobyły one uznanie wielu naukowców i ekspertów, ceniących ten język za wysoką jakość rozwiązań służących do wydobywania wiedzy z danych. Aby uzyskać najlepsze możliwe efekty, trzeba dobrze poznać zarówno poszczególne biblioteki Pythona, jak i zasady pracy z nimi. Ta książka stanowi wszechstronne omówienie wszystkich bibliotek Pythona, potrzebnych naukowcom i specjalistom pracującym z danymi. Znalazł się tu dokładny opis IPythona, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn i innych narzędzi. Podręcznik uwzględnia przede wszystkim ich aspekty praktyczne, dzięki czemu świetnie się sprawdzi w rozwiązywaniu codziennych problemów z manipulowaniem, przekształcaniem, oczyszczaniem i wizualizacją różnych typów danych, a także jako pomoc podczas tworzenia modeli statystycznych i modeli uczenia maszynowego. Docenią go wszyscy, którzy zajmują się obliczeniami naukowymi w Pythonie. To wydanie zawiera jasne przykłady, które pomogą Ci skonfigurować i wykorzystać narzędzia do nauki o danych i uczenia maszynowego. Anne Bonner, założycielka i dyrektor generalna Content Simplicity Nauczysz się: pracować w naukowym środowisku obliczeniowym IPythona korzystać ze specjalistycznych bibliotek przeznaczonych do pracy z danymi stosować typy ndarray i DataFrame do przechowywania i przetwarzania danych tworzyć różnego rodzaju wizualizacje danych za pomocą Matplotlib implementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego z pakietu Scikit-Learn Wydobywaj z danych mądre odpowiedzi na trudne pytania!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Czyszczenie danych w Pythonie. Receptury. Nowoczesne techniki i narzędzia Pythona do wykrywania i eliminacji zanieczyszczeń oraz wydobywania kluczowych cech z danych / Michael Walker ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2021. - 328 s. ; 24 cm.

Autor

Walker Michael. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Przetwarzanie dużych ilości danych daje wiedzę, która leży u podstaw istotnych decyzji podejmowanych przez organizację. Pozwala to na uzyskiwanie znakomitych efektów: techniki wydobywania wiedzy z danych stają się coraz bardziej wyrafinowane. Podstawowym warunkiem sukcesu jest uzyskanie odpowiedniej jakości danych. Wykorzystanie niespójnych i niepełnych informacji prowadzi do podejmowania błędnych decyzji. Konsekwencją mogą być straty finansowe, stwarzanie konkretnych zagrożeń czy uszczerbek na wizerunku. A zatem oczyszczanie jest wyjątkowo ważną częścią analizy danych. Ta książka jest praktycznym zbiorem gotowych do użycia receptur, podanych tak, aby maksymalnie ułatwić proces przygotowania danych do analizy. Omówiono tu takie kwestie dotyczące danych jak importowanie, ocena ich jakości, uzupełnianie braków, porządkowanie i agregacja, a także przekształcanie. Poza zwięzłym omówieniem tych zadań zaprezentowano najskuteczniejsze techniki ich wykonywania za pomocą różnych narzędzi: Pandas, NumPy, Matplotlib czy SciPy. W ramach każdej receptury wyjaśniono skutki podjętych działań. Cennym uzupełnieniem jest zestaw funkcji i klas zdefiniowanych przez użytkownika, które służą do automatyzacji oczyszczania danych. Umożliwiają one też dostrojenie procesu do konkretnych potrzeb. W książce znajdziesz receptury, dzięki którym: wczytasz i przeanalizujesz dane z różnych źródeł uporządkujesz dane, poprawisz ich błędy i uzupełnisz braki efektywnie skorzystasz z bibliotek Pythona zastosujesz wizualizacje do analizy danych napiszesz własne funkcje i klasy do automatyzacji procesu oczyszczania danych Prawdziwą wartość mają tylko oczyszczone i spójne dane!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce

E-book

W koszyku

Matematyka dyskretna dla praktyków. Algorytmy i uczenie maszynowe w Pythonie / Ryan T. White, Archana Tikayat Ray ; przeł. Filip Kamiński. - [miejsce nieznane] : Helion : ebookpoint BIBLIO, 2022. - 272 s. ; 24 cm.

Autor

White Ryan T. Ray Archana Tikayat. Kamiński Filip.

Forma i typ

E-booki

Mimo że osiągnięcia matematyczne stały się podwalinami algorytmiki, wielu inżynierów nie w pełni rozumie reguły matematyki dyskretnej. Nawet jeśli nie stanowi to szczególnego problemu w codziennej pracy, w końcu okazuje się, że matematyka dyskretna jest niezbędna do osiągnięcia prawdziwej biegłości w operowaniu algorytmami i w pracy na danych. Co więcej, znajomość tej dziedziny bardzo ułatwia rozwiązywanie problemów z zakresu uczenia maszynowego. W ten sposób praktyczna biegłość w matematyce zauważalnie poprawia wyniki pracy inżynierów. Ta książka jest kompleksowym wprowadzeniem do matematyki dyskretnej, przydatnym dla każdego, kto chce pogłębić i ugruntować swoje umiejętności informatyczne. W zrozumiały sposób przedstawiono tu metody matematyki dyskretnej i ich zastosowanie w algorytmach i analizie danych, włączając w to techniki uczenia maszynowego. Zaprezentowano również zasady oceny złożoności obliczeniowej algorytmów i używania wyników tej oceny do zarządzania pracą procesora. Omówiono także sposoby przechowywania struktur grafowych, ich przeszukiwania i znajdywania ścieżek między wierzchołkami. Pokazano też, jak wykorzystać przedstawione informacje podczas posługiwania się bibliotekami Pythona, takimi jak scikit-learn i NumPy. W książce między innymi: terminologia i metody matematyki dyskretnej zastosowanie metod matematyki dyskretnej w algorytmach i analizie danych algebra Boole'a i kombinatoryka w podstawowych strukturach algorytmów rozwiązywanie problemów z dziedziny teorii grafów zadania związane z uczeniem maszynowym a matematyka dyskretna Matematyka dyskretna - poznaj, zrozum, zastosuj!

dostępna online

Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Dostęp do treści elektronicznej wymaga posiadania kodu dostępu, który można odebrać w bibliotece.

Informacje o książce