Des services pour PMB
Accueil
Catégories
> 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. > 004.4 Logiciel. Programme > 004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur > 004.421 Algorithmes pour élaboration du programme
004.421 Algorithmes pour élaboration du programme |
Documents disponibles dans cette catégorie (63)
Faire une suggestion Affiner la rechercheEtendre la recherche sur niveau(x) vers le haut et vers le bas
Titre : Acquisition de données : du capteur à l'ordinateur Type de document : texte imprimé Auteurs : Georges Asch Mention d'édition : 3e.éd. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2011 Importance : 524p. Présentation : ill. Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-052331-3 Note générale : Biblio.p.519-520.Index. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Acquisition de données capteurs instrumentation traitement du signal mesure électronique conversion analogique-numérique interface homme-machine systèmes embarqués métrologie. Résumé : Cet ouvrage de référence décrit en détail le processus complet d’acquisition de données, depuis la détection physique des grandeurs jusqu’à leur traitement numérique par ordinateur.
Il aborde les principes des capteurs, la conditionnement des signaux, les convertisseurs analogique-numérique, les systèmes d’acquisition, les interfaces et la transmission de données.
L’auteur met l’accent sur les aspects pratiques de la mesure, l’instrumentation, la précision et la fiabilité, tout en intégrant les développements récents des technologies de communication et d’informatique embarquée.
Destiné aux étudiants, ingénieurs et techniciens, ce livre constitue un guide complet pour concevoir et comprendre les systèmes modernes d’acquisition de données.Acquisition de données : du capteur à l'ordinateur [texte imprimé] / Georges Asch . - 3e.éd. . - Paris : Dunod, 2011 . - 524p. : ill. ; 24cm.
ISBN : 978-2-10-052331-3
Biblio.p.519-520.Index.
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : Acquisition de données capteurs instrumentation traitement du signal mesure électronique conversion analogique-numérique interface homme-machine systèmes embarqués métrologie. Résumé : Cet ouvrage de référence décrit en détail le processus complet d’acquisition de données, depuis la détection physique des grandeurs jusqu’à leur traitement numérique par ordinateur.
Il aborde les principes des capteurs, la conditionnement des signaux, les convertisseurs analogique-numérique, les systèmes d’acquisition, les interfaces et la transmission de données.
L’auteur met l’accent sur les aspects pratiques de la mesure, l’instrumentation, la précision et la fiabilité, tout en intégrant les développements récents des technologies de communication et d’informatique embarquée.
Destiné aux étudiants, ingénieurs et techniciens, ce livre constitue un guide complet pour concevoir et comprendre les systèmes modernes d’acquisition de données.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Advanced Guide to Python 3 Programming Type de document : texte imprimé Auteurs : John Hunt, Auteur Mention d'édition : second edition Editeur : SWIZERLAND : Springer Année de publication : 2023 Collection : Undergraduate Topics in Computer Science Importance : 658p. Présentation : couv:ill. Format : 30cm ISBN/ISSN/EAN : 978-3-031-40335-4 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Index. décimale : 004.4 Logiciel. Programme Résumé : Advanced Guide to Python 3 Programming 2nd Edition delves deeply into a host of subjects that you need to understand if you are to develop sophisticated real-world programs. Each topic is preceded by an introduction followed by more advanced topics, along with numerous examples, that take you to an advanced level.
This second edition has been significantly updated with two new sections on advanced Python language concepts and data analytics and machine learning. The GUI chapters have been rewritten to use the Tkinter UI library and a chapter on performance monitoring and profiling has been added. In total there are 18 new chapters, and all remaining chapters have been updated for the latest version of Python as well as for any of the libraries they use.
There are eleven sections within the book covering Python Language Concepts, Computer Graphics (including GUIs), Games, Testing, File Input and Output, Databases Access, Logging, Concurrency andParallelism, Reactive Programming, Networking and Data Analytics. Each section is self-contained and can either be read on its own or as part of the book as a whole. It is aimed at those who have learnt the basics of the Python 3 language but wish to delve deeper into Python’s eco system of additional libraries and modules.Advanced Guide to Python 3 Programming [texte imprimé] / John Hunt, Auteur . - second edition . - SWIZERLAND : Springer, 2023 . - 658p. : couv:ill. ; 30cm. - (Undergraduate Topics in Computer Science) .
ISBN : 978-3-031-40335-4
Langues : Anglais (eng)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Index. décimale : 004.4 Logiciel. Programme Résumé : Advanced Guide to Python 3 Programming 2nd Edition delves deeply into a host of subjects that you need to understand if you are to develop sophisticated real-world programs. Each topic is preceded by an introduction followed by more advanced topics, along with numerous examples, that take you to an advanced level.
This second edition has been significantly updated with two new sections on advanced Python language concepts and data analytics and machine learning. The GUI chapters have been rewritten to use the Tkinter UI library and a chapter on performance monitoring and profiling has been added. In total there are 18 new chapters, and all remaining chapters have been updated for the latest version of Python as well as for any of the libraries they use.
There are eleven sections within the book covering Python Language Concepts, Computer Graphics (including GUIs), Games, Testing, File Input and Output, Databases Access, Logging, Concurrency andParallelism, Reactive Programming, Networking and Data Analytics. Each section is self-contained and can either be read on its own or as part of the book as a whole. It is aimed at those who have learnt the basics of the Python 3 language but wish to delve deeper into Python’s eco system of additional libraries and modules.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Advanced R Type de document : texte imprimé Auteurs : Hadley Wickham Mention d'édition : 2nd Edition Editeur : California : Chapman & Hall/CRC Année de publication : 2019 Importance : 587p. Présentation : couv.ill Format : 23.4 x 15.6 x 3.33 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-367-25537-4 Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Résumé : Advanced R helps you understand how R works at a fundamental level. It is designed for R programmers who want to deepen their understanding of the language, and programmers experienced in other languages who want to understand what makes R different and special. This book will teach you the foundations of R; three fundamental programming paradigms (functional, object-oriented, and metaprogramming); and powerful techniques for debugging and optimising
your code.
By reading this book, you will learn:
The difference between an object and its name, and why the distinction is important
The important vector data structures, how they fit together, and how you can pull them apart using subsetting
The fine details of functions and environments
The condition system, which powers messages, warnings, and errors
The powerful functional programming paradigm, which can replace many for loops
The three most important OO systems: S3, S4, and R6
The tidy eval toolkit for metaprogramming, which allows you to manipulate code and control evaluation
Effective debugging techniques that you can deploy, regardless of how your code is run
How to find and remove performance bottlenecks
The second edition is a comprehensive update:
New foundational chapters: "Names and values," "Control flow," and "Conditions"
comprehensive coverage of object oriented programming with chapters on S3, S4, R6, and how to choose between them
Much deeper coverage of metaprogramming, including the new tidy evaluation framework
use of new package like rlang (http://rlang.r-lib.org), which provides a clean interface to low-level operations, and purr (http://purrr.tidyverse.org/) for functional programming
Use of color in code chunks and figuresAdvanced R [texte imprimé] / Hadley Wickham . - 2nd Edition . - California : Chapman & Hall/CRC, 2019 . - 587p. : couv.ill ; 23.4 x 15.6 x 3.33 cm.
ISBN : 978-0-367-25537-4
Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Résumé : Advanced R helps you understand how R works at a fundamental level. It is designed for R programmers who want to deepen their understanding of the language, and programmers experienced in other languages who want to understand what makes R different and special. This book will teach you the foundations of R; three fundamental programming paradigms (functional, object-oriented, and metaprogramming); and powerful techniques for debugging and optimising
your code.
By reading this book, you will learn:
The difference between an object and its name, and why the distinction is important
The important vector data structures, how they fit together, and how you can pull them apart using subsetting
The fine details of functions and environments
The condition system, which powers messages, warnings, and errors
The powerful functional programming paradigm, which can replace many for loops
The three most important OO systems: S3, S4, and R6
The tidy eval toolkit for metaprogramming, which allows you to manipulate code and control evaluation
Effective debugging techniques that you can deploy, regardless of how your code is run
How to find and remove performance bottlenecks
The second edition is a comprehensive update:
New foundational chapters: "Names and values," "Control flow," and "Conditions"
comprehensive coverage of object oriented programming with chapters on S3, S4, R6, and how to choose between them
Much deeper coverage of metaprogramming, including the new tidy evaluation framework
use of new package like rlang (http://rlang.r-lib.org), which provides a clean interface to low-level operations, and purr (http://purrr.tidyverse.org/) for functional programming
Use of color in code chunks and figuresExemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Aide-mémoire de Java 3éd. Type de document : texte imprimé Auteurs : Vincent Granet ; Regourd Jean-Pierre, Auteur Mention d'édition : 3eme éd. Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2011 Importance : 284p. Présentation : Couv. coul. Format : 19cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-056552-8 Note générale : Bibliogr. p.271-p.272; Annexe p.273-p.274; Index p.275-p.284 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Tags : Programmation Java langage orienté objet développement logiciel programmation réseau interface graphique multithreading syntaxe Java génie logiciel informatique appliquée. Résumé : Cet aide-mémoire présente de manière synthétique et structurée les concepts fondamentaux du langage de programmation Java.
Il aborde la syntaxe, les structures de données, la programmation orientée objet, la gestion des exceptions, les interfaces graphiques (Swing, AWT), ainsi que la programmation réseau et multithread.
Cette troisième édition, entièrement mise à jour, tient compte des évolutions des versions récentes du langage Java et de la plateforme J2SE.
Conçu comme un outil pratique, il offre des résumés de syntaxe, des exemples de code et des rappels méthodologiques facilitant la mise en œuvre rapide du langage.
Il s’adresse aux étudiants, développeurs et ingénieurs informaticiens souhaitant disposer d’un support de référence concis et efficace.Aide-mémoire de Java 3éd. [texte imprimé] / Vincent Granet ; Regourd Jean-Pierre, Auteur . - 3eme éd. . - Paris : Dunod, 2011 . - 284p. : Couv. coul. ; 19cm.
ISBN : 978-2-10-056552-8
Bibliogr. p.271-p.272; Annexe p.273-p.274; Index p.275-p.284
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Tags : Programmation Java langage orienté objet développement logiciel programmation réseau interface graphique multithreading syntaxe Java génie logiciel informatique appliquée. Résumé : Cet aide-mémoire présente de manière synthétique et structurée les concepts fondamentaux du langage de programmation Java.
Il aborde la syntaxe, les structures de données, la programmation orientée objet, la gestion des exceptions, les interfaces graphiques (Swing, AWT), ainsi que la programmation réseau et multithread.
Cette troisième édition, entièrement mise à jour, tient compte des évolutions des versions récentes du langage Java et de la plateforme J2SE.
Conçu comme un outil pratique, il offre des résumés de syntaxe, des exemples de code et des rappels méthodologiques facilitant la mise en œuvre rapide du langage.
Il s’adresse aux étudiants, développeurs et ingénieurs informaticiens souhaitant disposer d’un support de référence concis et efficace.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT (2023) / 978-1-119-83587-5
Titre : Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT Type de document : texte imprimé Année de publication : 2023 ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-83587-5 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : MACHINE LEARNING ARCHITECTURE OF MACHINE VIRTUAL NETWORK Résumé : Extensive Resource for Understanding Key Tasks of Network and Security Management
Al and Machine Learning for Network and Security Management covers a range of key topics of network automation for network and security management, including resource allocation and scheduling, network planning and routing, encrypted traffic classification, anomaly detection, and security operations. In addition, the authors introduce their large-scale intelligent network management and operation system and elaborate on how the aforementioned areas can be integrated into this system, plus how the network service can benefit.
Sample ideas covered in this thought-provoking work include:
How cognitive means, e.g., knowledge transfer, can help with network and security management
• How different advanced Al and machine learning techniques can be useful and helpful to facilitate network automation
• How the introduced techniques can be applied to many other related network and security management tasks
Network engineers, content service providers, and cybersecurity service providers can use Al and Machine Learning for Network and Security Management to make better and more informed decisions in their areas of specialization. Students in a variety of related study programs will also derive value from the work by gaining a base understanding of historical foundational knowledge and seeing the key recent developments that have been made in the field.
Yulei Wu, is a Senior Lecturer with the Department of Computer Science, Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, UK. His research focuses on networking, Internet of Things, edge intelligence, information security, and ethical Al. He serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Network and Service Management, and IEEE Transactions on Network Science and Engineering, as well as an Editorial Board Member of Computer Networks, Future Generation Computer Systems, and Nature Scientific Reports at Nature Portfolio. He is a Senior Member of the IEEE and the ACM, and a Fellow of the HEA (Higher Education Academy).
Jingguo Ge, is currently a Professor of the Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences (CAS), and also a Professor of School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences. His research focuses on Future Network Architecture, 5G/6G, Software-defined networking (SDN), Cloud Native networking, Zero Trust Architecture. He has published more than 60 research papers and is the holder of 28 patents. He participated in the formulation of 3 ITU standards on IMT2020.
Tong Li, is currently a Senior Engineer of Institute of Information Engineering at the Chinese Academy of Sciences (CAS). His research and engineering focus on Computer Networks, Cloud Computing, Software-Defined Networking (SDN), and Distributed Network and Security Management. He participated 2 ITU standards on IMT2020 and developed many large-scale software systems on SDN, network management and orchestration.Al ANDMACHINE LEARNING FOR NETWORK AND SECURITY MANAGEMENT [texte imprimé] . - 2023.
ISBN : 978-1-119-83587-5
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : MACHINE LEARNING ARCHITECTURE OF MACHINE VIRTUAL NETWORK Résumé : Extensive Resource for Understanding Key Tasks of Network and Security Management
Al and Machine Learning for Network and Security Management covers a range of key topics of network automation for network and security management, including resource allocation and scheduling, network planning and routing, encrypted traffic classification, anomaly detection, and security operations. In addition, the authors introduce their large-scale intelligent network management and operation system and elaborate on how the aforementioned areas can be integrated into this system, plus how the network service can benefit.
Sample ideas covered in this thought-provoking work include:
How cognitive means, e.g., knowledge transfer, can help with network and security management
• How different advanced Al and machine learning techniques can be useful and helpful to facilitate network automation
• How the introduced techniques can be applied to many other related network and security management tasks
Network engineers, content service providers, and cybersecurity service providers can use Al and Machine Learning for Network and Security Management to make better and more informed decisions in their areas of specialization. Students in a variety of related study programs will also derive value from the work by gaining a base understanding of historical foundational knowledge and seeing the key recent developments that have been made in the field.
Yulei Wu, is a Senior Lecturer with the Department of Computer Science, Faculty of Environment, Science and Economy, University of Exeter, UK. His research focuses on networking, Internet of Things, edge intelligence, information security, and ethical Al. He serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Network and Service Management, and IEEE Transactions on Network Science and Engineering, as well as an Editorial Board Member of Computer Networks, Future Generation Computer Systems, and Nature Scientific Reports at Nature Portfolio. He is a Senior Member of the IEEE and the ACM, and a Fellow of the HEA (Higher Education Academy).
Jingguo Ge, is currently a Professor of the Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences (CAS), and also a Professor of School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences. His research focuses on Future Network Architecture, 5G/6G, Software-defined networking (SDN), Cloud Native networking, Zero Trust Architecture. He has published more than 60 research papers and is the holder of 28 patents. He participated in the formulation of 3 ITU standards on IMT2020.
Tong Li, is currently a Senior Engineer of Institute of Information Engineering at the Chinese Academy of Sciences (CAS). His research and engineering focus on Computer Networks, Cloud Computing, Software-Defined Networking (SDN), and Distributed Network and Security Management. He participated 2 ITU standards on IMT2020 and developed many large-scale software systems on SDN, network management and orchestration.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : De l'algorithme au programme C : Travaux pratiques corrigés enlangage C Type de document : texte imprimé Auteurs : Brahim Bessa Editeur : Alger : Pages Bleues Année de publication : 2018 Collection : Les Fascicules du LMD Importance : 139p. Présentation : Couv. en coul. Format : 26 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-9947-34-142-1 Note générale : Bibliogr. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : langage C programmation algorithme travaux pratiques exercices corrigés informatique développement logiciel LMD enseignement supérieur structures de données programmation structurée codage syntaxe C apprentissage programmation Algérie Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de Brahim Bessa propose une approche pratique de l'apprentissage de la programmation en langage C, en établissant un pont entre la conception algorithmique et son implémentation concrète. Le livre présente une série de travaux pratiques corrigés permettant aux étudiants de développer leurs compétences en programmation à travers des exercices progressifs. L'auteur guide le lecteur dans la transition entre l'écriture d'algorithmes théoriques et leur traduction en programmes C fonctionnels, en couvrant les structures de données fondamentales, les instructions de contrôle, les fonctions et les techniques de programmation structurée. Publié dans la collection "Les Fascicules du LMD" aux éditions Pages Bleues, ce manuel de 139 pages est spécialement conçu pour accompagner les étudiants universitaires dans leur formation en informatique selon le système LMD (Licence-Master-Doctorat). De l'algorithme au programme C : Travaux pratiques corrigés enlangage C [texte imprimé] / Brahim Bessa . - Alger : Pages Bleues, 2018 . - 139p. : Couv. en coul. ; 26 cm.. - (Les Fascicules du LMD) .
ISBN : 978-9947-34-142-1
Bibliogr.
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique. Tags : langage C programmation algorithme travaux pratiques exercices corrigés informatique développement logiciel LMD enseignement supérieur structures de données programmation structurée codage syntaxe C apprentissage programmation Algérie Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de Brahim Bessa propose une approche pratique de l'apprentissage de la programmation en langage C, en établissant un pont entre la conception algorithmique et son implémentation concrète. Le livre présente une série de travaux pratiques corrigés permettant aux étudiants de développer leurs compétences en programmation à travers des exercices progressifs. L'auteur guide le lecteur dans la transition entre l'écriture d'algorithmes théoriques et leur traduction en programmes C fonctionnels, en couvrant les structures de données fondamentales, les instructions de contrôle, les fonctions et les techniques de programmation structurée. Publié dans la collection "Les Fascicules du LMD" aux éditions Pages Bleues, ce manuel de 139 pages est spécialement conçu pour accompagner les étudiants universitaires dans leur formation en informatique selon le système LMD (Licence-Master-Doctorat). Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Algorithmes d'approximation Type de document : texte imprimé Auteurs : Vijay.V Vazirani ; Nicolas Schabanel, Traducteur ; Jean-Francois Montmarche, Illustrateur Editeur : Paris : Springer Année de publication : 2006 Collection : IRIS Importance : 427p. Présentation : couv.coul. Format : 24cm. ISBN/ISSN/EAN : 354065678 Note générale : Biblio.399p-427p. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Index. décimale : 004.4 Logiciel. Programme Résumé : Cet ouvrage de référence de Vijay V. Vazirani, traduit en français par Nicolas Schabanel, présente une étude approfondie des algorithmes d'approximation, un domaine fondamental de l'informatique théorique et de l'optimisation combinatoire. Le livre explore les techniques permettant de résoudre efficacement des problèmes NP-difficiles en trouvant des solutions approchées de qualité garantie lorsque la recherche de solutions optimales est computationnellement impraticable. L'auteur couvre les principales méthodes d'approximation incluant les algorithmes gloutons, la programmation linéaire, les techniques de relaxation, l'arrondissement probabiliste et les schémas d'approximation en temps polynomial (PTAS). Avec ses 427 pages richement illustrées par Jean-François Montmarche et publié dans la collection IRIS chez Springer, ce manuel constitue une ressource essentielle pour les étudiants avancés et les chercheurs en informatique, mathématiques appliquées et recherche opérationnelle. Algorithmes d'approximation [texte imprimé] / Vijay.V Vazirani ; Nicolas Schabanel, Traducteur ; Jean-Francois Montmarche, Illustrateur . - Paris : Springer, 2006 . - 427p. : couv.coul. ; 24cm.. - (IRIS) .
ISSN : 354065678
Biblio.399p-427p.
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Index. décimale : 004.4 Logiciel. Programme Résumé : Cet ouvrage de référence de Vijay V. Vazirani, traduit en français par Nicolas Schabanel, présente une étude approfondie des algorithmes d'approximation, un domaine fondamental de l'informatique théorique et de l'optimisation combinatoire. Le livre explore les techniques permettant de résoudre efficacement des problèmes NP-difficiles en trouvant des solutions approchées de qualité garantie lorsque la recherche de solutions optimales est computationnellement impraticable. L'auteur couvre les principales méthodes d'approximation incluant les algorithmes gloutons, la programmation linéaire, les techniques de relaxation, l'arrondissement probabiliste et les schémas d'approximation en temps polynomial (PTAS). Avec ses 427 pages richement illustrées par Jean-François Montmarche et publié dans la collection IRIS chez Springer, ce manuel constitue une ressource essentielle pour les étudiants avancés et les chercheurs en informatique, mathématiques appliquées et recherche opérationnelle. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Algorithmes fondamentaux et langage C : codage, alternatives, boucles, tableaux, modularitØ Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Louis Imbert (19..-....), Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : DL 2008 Collection : Technosup Importance : 1 vol. (VI-308 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-3867-6 Prix : 39 EUR Note générale : La p. de titre et la couv. portent en plus : "programmation"
IndexLangues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : algorithmes langage C programmation structures de contrôle tableaux boucles alternatives modularité fonctions codage programmation structurée enseignement supérieur informatique apprentissage programmation structures de données instructions conditionnelles Index. décimale : 004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Résumé : Cet ouvrage de Jean-Louis Imbert propose une approche pédagogique complète de l'apprentissage de la programmation en combinant les algorithmes fondamentaux et leur implémentation en langage C. Le livre couvre méthodiquement les concepts essentiels de la programmation structurée : le codage des données, les structures alternatives (conditions), les structures itératives (boucles), la manipulation des tableaux et la modularité à travers les fonctions. L'auteur établit systématiquement le lien entre la conception algorithmique et son expression en C, permettant aux étudiants de développer simultanément leur capacité d'analyse et leurs compétences en codage. Publié dans la collection Technosup chez Ellipses, ce manuel de 308 pages richement illustré constitue un support de formation idéal pour les étudiants en informatique, en classes préparatoires scientifiques et en écoles d'ingénieurs souhaitant maîtriser les fondamentaux de la programmation. Algorithmes fondamentaux et langage C : codage, alternatives, boucles, tableaux, modularitØ [texte imprimé] / Jean-Louis Imbert (19..-....), Auteur . - Paris : Ellipses, DL 2008 . - 1 vol. (VI-308 p.) : ill., couv. ill. ; 26 cm. - (Technosup) .
ISBN : 978-2-7298-3867-6 : 39 EUR
La p. de titre et la couv. portent en plus : "programmation"
Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : algorithmes langage C programmation structures de contrôle tableaux boucles alternatives modularité fonctions codage programmation structurée enseignement supérieur informatique apprentissage programmation structures de données instructions conditionnelles Index. décimale : 004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Résumé : Cet ouvrage de Jean-Louis Imbert propose une approche pédagogique complète de l'apprentissage de la programmation en combinant les algorithmes fondamentaux et leur implémentation en langage C. Le livre couvre méthodiquement les concepts essentiels de la programmation structurée : le codage des données, les structures alternatives (conditions), les structures itératives (boucles), la manipulation des tableaux et la modularité à travers les fonctions. L'auteur établit systématiquement le lien entre la conception algorithmique et son expression en C, permettant aux étudiants de développer simultanément leur capacité d'analyse et leurs compétences en codage. Publié dans la collection Technosup chez Ellipses, ce manuel de 308 pages richement illustré constitue un support de formation idéal pour les étudiants en informatique, en classes préparatoires scientifiques et en écoles d'ingénieurs souhaitant maîtriser les fondamentaux de la programmation. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Algorithmes en langage C : cours et exercices Type de document : texte imprimé Auteurs : Robert Sedgewick ; Jean-Michel Tra.Moreau Editeur : Paris : Dunod Année de publication : 2005 Collection : Sciences sup, ISSN 1636-2217 Importance : (XVII-685 p.) Présentation : graph ; ill Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-049297-8 Note générale : Index. Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur Tags : algorithmes langage C structures de données programmation tri recherche arbres graphes complexité algorithmique exercices analyse d'algorithmes listes files piles enseignement supérieur informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de référence de Robert Sedgewick, traduit par Jean-Michel Moreau, constitue un traité complet sur les algorithmes et structures de données fondamentaux avec leur implémentation en langage C. Le livre présente une approche équilibrée entre théorie algorithmique et pratique de la programmation, couvrant les structures de données classiques (listes, piles, files, arbres, graphes), les algorithmes de tri et de recherche, ainsi que les techniques algorithmiques avancées. Chaque concept est illustré par des implémentations concrètes en C, accompagnées d'analyses de complexité et de performances. L'ouvrage propose également de nombreux exercices permettant aux étudiants de consolider leurs connaissances. Publié dans la collection Sciences Sup chez Dunod, ce manuel de 685 pages richement illustré de graphiques et de schémas est devenu une référence incontournable pour l'enseignement de l'algorithmique et de la programmation dans les universités et écoles d'ingénieurs. Algorithmes en langage C : cours et exercices [texte imprimé] / Robert Sedgewick ; Jean-Michel Tra.Moreau . - Paris : Dunod, 2005 . - (XVII-685 p.) : graph ; ill ; 24 cm. - (Sciences sup, ISSN 1636-2217) .
ISBN : 978-2-10-049297-8
Index.
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur Tags : algorithmes langage C structures de données programmation tri recherche arbres graphes complexité algorithmique exercices analyse d'algorithmes listes files piles enseignement supérieur informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Cet ouvrage de référence de Robert Sedgewick, traduit par Jean-Michel Moreau, constitue un traité complet sur les algorithmes et structures de données fondamentaux avec leur implémentation en langage C. Le livre présente une approche équilibrée entre théorie algorithmique et pratique de la programmation, couvrant les structures de données classiques (listes, piles, files, arbres, graphes), les algorithmes de tri et de recherche, ainsi que les techniques algorithmiques avancées. Chaque concept est illustré par des implémentations concrètes en C, accompagnées d'analyses de complexité et de performances. L'ouvrage propose également de nombreux exercices permettant aux étudiants de consolider leurs connaissances. Publié dans la collection Sciences Sup chez Dunod, ce manuel de 685 pages richement illustré de graphiques et de schémas est devenu une référence incontournable pour l'enseignement de l'algorithmique et de la programmation dans les universités et écoles d'ingénieurs. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Algorithmic randomness : progress and prospects Type de document : texte imprimé Auteurs : Johanna N. Y. Franklin, Éditeur scientifique ; Christopher P. Porter, Éditeur scientifique Editeur : cambridge : Cambridge Année de publication : 2020 Importance : 1 vol. (X-359 p.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-1-108-47898-4 Note générale : Notes bibliogr. Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Index. décimale : 004 Informatique Résumé : "The last two decades have seen a wave of exciting new developments in the theory of algorithmic randomness and its applications to other areas of mathematics. This volume surveys much of the recent work that has not been included in published volumes until now. It contains a range of articles on algorithmic randomness and its interactions with closely related topics such as computability theory and computational complexity, as well as wider applications in areas of mathematics including analysis, probability, and ergodic theory. In addition to being an indispensable reference for researchers in algorithmic randomness, the unified view of the theory presented here makes this an excellent entry point for graduate students and other newcomers to the field" Algorithmic randomness : progress and prospects [texte imprimé] / Johanna N. Y. Franklin, Éditeur scientifique ; Christopher P. Porter, Éditeur scientifique . - cambridge : Cambridge, 2020 . - 1 vol. (X-359 p.) ; 24 cm.
ISBN : 978-1-108-47898-4
Notes bibliogr.
Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Index. décimale : 004 Informatique Résumé : "The last two decades have seen a wave of exciting new developments in the theory of algorithmic randomness and its applications to other areas of mathematics. This volume surveys much of the recent work that has not been included in published volumes until now. It contains a range of articles on algorithmic randomness and its interactions with closely related topics such as computability theory and computational complexity, as well as wider applications in areas of mathematics including analysis, probability, and ergodic theory. In addition to being an indispensable reference for researchers in algorithmic randomness, the unified view of the theory presented here makes this an excellent entry point for graduate students and other newcomers to the field" Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Algorithmique et structure de données 1 : cours de référence universitaire première (1ère) année Type de document : texte imprimé Auteurs : Messaoud KARA, Auteur Editeur : Ager : OPU Année de publication : 2024 Importance : 237 p. Présentation : couv.coul. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-9961-0-2507-9 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur Tags : Structures de données Algorithmique Langage C Programmation Informatique Cours universitaire. Index. décimale : 004.422.63 Résumé : Ce manuel “Algorithmique et structure de données 1” constitue un cours de référence pour les étudiants de première année en informatique. L’ouvrage débute par une introduction à l’informatique et à l’algorithmique, puis propose, pour chaque notion, un cours théorique suivi d’un cours pratique en langage C — permettant d’implémenter les algorithmes étudiés. Il inclut des travaux dirigés (TD), des travaux pratiques (TP) et, en fin d’ouvrage, des corrigés-types pour aider l’étudiant à vérifier et approfondir ses acquis. L’approche pédagogique est pensée pour initier progressivement à la programmation structurée, à la logique algorithmique et aux structures de données de base, ce qui en fait un outil adapté à un apprentissage autonome ou encadré. Algorithmique et structure de données 1 : cours de référence universitaire première (1ère) année [texte imprimé] / Messaoud KARA, Auteur . - Ager : OPU, 2024 . - 237 p. : couv.coul. ; 26 cm.
ISBN : 978-9961-0-2507-9
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur Tags : Structures de données Algorithmique Langage C Programmation Informatique Cours universitaire. Index. décimale : 004.422.63 Résumé : Ce manuel “Algorithmique et structure de données 1” constitue un cours de référence pour les étudiants de première année en informatique. L’ouvrage débute par une introduction à l’informatique et à l’algorithmique, puis propose, pour chaque notion, un cours théorique suivi d’un cours pratique en langage C — permettant d’implémenter les algorithmes étudiés. Il inclut des travaux dirigés (TD), des travaux pratiques (TP) et, en fin d’ouvrage, des corrigés-types pour aider l’étudiant à vérifier et approfondir ses acquis. L’approche pédagogique est pensée pour initier progressivement à la programmation structurée, à la logique algorithmique et aux structures de données de base, ce qui en fait un outil adapté à un apprentissage autonome ou encadré. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire 
Titre : Algorithms in bioinformatics : theory and implementation Type de document : texte imprimé Année de publication : 2021 Format : e-book ISBN/ISSN/EAN : 978-1-119-69796-1 Langues : Anglais (eng) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : Algorithmes
Algorithms
Bio-informatique
Bioinformatics
Bioinformatique
Computational Biology
Livres numériques
algorithms
e-booksIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Preface xv About the Companion Website xvii 1 The Tree of Life (I) 1 1.1 Introduction 1 1.2 Emergence of Life 1 1.2.1 Timeline Disagreements 3 1.3 Classifications and Mechanisms 4 1.4 Chromatin Structure 5 1.5 Molecular Mechanisms 9 1.5.1 Precursor Messenger RNA 9 1.5.2 Precursor Messenger RNA to Messenger RNA 10 1.5.3 Classes of Introns 10 1.5.4 Messenger RNA 10 1.5.5 mRNA to Proteins 11 1.5.6 Transfer RNA 12 1.5.7 Small RNA 12 1.5.8 The Transcriptome 13 1.5.9 Gene Networks and Information Processing 13 1.5.10 Eukaryotic vs. Prokaryotic Regulation 14 1.5.11 What Is Life? 14 1.6 Known Species 14 1.7 Approaches for Compartmentalization 15 1.7.1 Two Main Approaches for Organism Formation 16 1.7.2 Size and Metabolism 16 1.8 Sizes in Eukaryotes 16 1.8.1 Sizes in Unicellular Eukaryotes 17 1.8.2 Sizes in Multicellular Eukaryotes 17 1.9 Sizes in Prokaryotes 17 1.10 Virus Sizes 18 1.10.1 Viruses vs. the Spark of Metabolism 20 1.11 The Diffusion Coefficient 20 1.12 The Origins of Eukaryotic Cells 21 1.12.1 Endosymbiosis Theory 21 1.12.2 DNA and Organelles 22 1.12.3 Membrane-bound Organelles with DNA 23 1.12.4 Membrane-bound Organelles Without DNA 23 1.12.5 Control and Division of Organelles 24 1.12.6 The Horizontal Gene Transfer 24 1.12.7 On the Mechanisms of Horizontal Gene Transfer 25 1.13 Origins of Eukaryotic Multicellularity 26 1.13.1 Colonies Inside an Early Unicellular Common Ancestor 26 1.13.2 Colonies of Early Unicellular Common Ancestors 26 1.13.3 Colonies of Inseparable Early Unicellular Common Ancestors 1.13.4 Chimerism and Mosaicism 28 1.14 Conclusions 29 2 Tree of Life: Genomes (II) 31 2.1 Introduction 31 2.2 Rules of Engagement 31 2.3 Genome Sizes in the Tree of Life 32 2.3.1 Alternative Methods 33 2.3.2 The Weaving of Scales 33 2.3.3 Computations on the Average Genome Size 36 2.3.4 Observations on Data 38 2.4 Organellar Genomes 40 2.4.1 Chloroplasts 40 2.4.2 Apicoplasts 40 2.4.3 Chromatophores 42 2.4.4 Cyanelles 42 2.4.5 Kinetoplasts 42 2.4.6 Mitochondria 43 2.5 Plasmids 43 2.6 Virus Genomes 44 2.7 Viroids and Their Implications 46 2.8 Genes vs. Proteins in the Tree of Life 47 2.9 Conclusions 49 3 Sequence Alignment (I) 51 3.1 Introduction 51 3.2 Style and Visualization 51 3.3 Initialization of the Score Matrix 54 3.4 Calculation of Scores 57 3.4.1 Initialization of the Score Matrix for Global Alignment 57 3.4.2 Initialization of the Score Matrix for Local Alignment 62 3.4.3 Optimization of the Initialization Steps 65 3.4.4 Curiosities 66 3.5 Traceback 71 3.6 Global Alignment 75 3.7 Local Alignment 79 3.8 Alignment Layout 84 3.9 Local Sequence Alignment – The Final Version 87 3.10 Complementarity 91 3.11 Conclusions 97 4 Forced Alignment (II) 99 4.1 Introduction 99 4.2 Global and Local Sequence Alignment 100 4.2.1 Short Notes 100 4.2.2 Understanding the Technology 101 4.2.3 Main Objectives 102 4.3 Experiments and Discussions 102 4.3.1 Alignment Layout 106 4.3.2 Forced Alignment Regime 106 4.3.3 Alignment Scores and Significance 109 4.3.4 Optimal Alignments 110 4.3.5 The Main Significance Scores 110 4.3.6 The Information Content 110 4.3.7 The Match Percentage 112 4.3.8 Significance vs. Chance 113 4.3.9 The Importance of Randomness 113 4.3.10 Sequence Quality and the Score Matrix 114 4.3.11 The Significance Threshold 115 4.3.12 Optimal Alignments by Numbers 116 4.3.13 Chaos Theory on Sequence Alignment 116 4.3.14 Image-Encoding Possibilities 116 4.4 Advanced Features and Methods 117 4.4.1 Sequence Detector 117 4.4.2 Parameters 117 4.4.3 Heatmap 118 4.4.4 Text Visualization 123 4.4.5 Graphics for Manuscript Figures and Didactic Presentations 124 4.4.6 Dynamics 124 4.4.7 Independence 125 4.4.8 Limits 125 4.4.9 Local Storage 125 4.5 Conclusions 128 5 Self-Sequence Alignment (I) 129 5.1 Introduction 129 5.2 True Randomness 130 5.3 Information and Compression Algorithms 130 5.4 White Noise and Biological Sequences 131 5.5 The Mathematical Model 131 5.5.1 A Concrete Example 132 5.5.2 Model Dissection 133 5.5.3 Conditions for Maxima and Minima 136 5.6 Noise vs. Redundancy 137 5.7 Global and Local Information Content 137 5.8 Signal Sensitivity 138 5.9 Implementation 140 5.9.1 Global Self-Sequence Alignment 140 5.9.2 Local Self-Sequence Alignment 144 5.10 A Complete Scanner for Information Content 147 5.11 Conclusions 149 6 Frequencies and Percentages (II) 151 6.1 Introduction 151 6.2 Base Composition 152 6.3 Percentage of Nucleotide Combinations 152 6.4 Implementation 153 6.5 A Frequency Scanner 156 6.6 Examples of Known Significance 158 6.7 Observation vs. Expectation 160 6.8 A Frequency Scanner with a Threshold 161 6.9 Conclusions 163 7 Objective Digital Stains (III) 165 7.1 Introduction 165 7.2 Information and Frequency 166 7.3 The Objective Digital Stain 169 7.3.1 A 3D Representation Over a 2D Plane 173 7.3.2 ODSs Relative to the Background 177 7.4 Interpretation of ODSs 181 7.5 The Significance of the Areas in the ODS 183 7.6 Discussions 184 7.6.1 A Similarity Between Dissimilar Sequences 186 7.7 Conclusions 186 8 Detection of Motifs (I) 187 8.1 Introduction 187 8.2 DNA Motifs 187 8.2.1 DNA-binding Proteins vs. Motifs and Degeneracy 188 8.2.2 Concrete Examples of DNA Motifs 188 8.3 Major Functions of DNA Motifs 191 8.3.1 RNA Splicing and DNA Motifs 191 8.4 Conclusions 195 9 Representation of Motifs (II) 197 9.1 Introduction 197 9.2 The Training Data 197 9.3 A Visualization Function 198 9.4 The Alignment Matrix 200 9.5 Alphabet Detection 203 9.6 The Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) Initialization 206 9.7 The Position Frequency Matrix (PFM) 207 9.8 The Position Probability Matrix (PPM) 208 9.8.1 A Kind of PPM Pseudo-Scanner 209 9.9 The Position Weight Matrix (PWM) 212 9.10 The Background Model 215 9.11 The Consensus Sequence 218 9.11.1 The Consensus – Not Necessarily Functional 219 9.12 Mutational Intolerance 221 9.13 From Motifs to PWMs 222 9.14 Pseudo-Counts and Negative Infinity 226 9.15 Conclusions 229 10 The Motif Scanner (III) 231 10.1 Introduction 231 10.2 Looking for Signals 232 10.3 A Functional Scanner 235 10.4 The Meaning of Scores 239 10.4.1 A Score Value Above Zero 239 10.4.2 A Score Value Below Zero 241 10.4.3 A Score Value of Zero 241 10.5 Conclusions 242 11 Understanding the Parameters (IV) 243 11.1 Introduction 243 11.2 Experimentation 243 11.2.1 A Scanner Implementation Based on Pseudo-Counts 244 11.2.2 A Scanner Implementation Based on Propagation of Zero Counts 246 11.3 Signal Discrimination 249 11.4 False-Positive Results 250 11.5 Sensitivity Adjustments 251 11.6 Beyond Bioinformatics 252 11.7 A Scanner That Uses a Known PWM 253 11.8 Signal Thresholds 256 11.8.1 Implementation and Filter Testing 258 11.9 Conclusions 262 12 Dynamic Backgrounds (V) 263 12.1 Introduction 263 12.2 Toward a Scanner with Two PFMs 263 12.2.1 The Implementation of Dynamic PWMs 264 12.2.2 Issues and Corrections for Dynamic PWMs 271 12.2.3 Solutions for Aberrant Positive Likelihood Values 274 12.3 A Scanner with Two PFMs 280 12.4 Information and Background Frequencies on Score Values 283 12.5 Dynamic Background vs. Null Model 285 12.6 Conclusions 285 13 Markov Chains: The Machine (I) 287 13.1 Introduction 287 13.2 Transition Matrices 287 13.3 Discrete Probability Detector 292 13.3.1 Alphabet Detection 292 13.3.2 Matrix Initialization 293 13.3.3 Frequency Detection 295 13.3.4 Calculation of Transition Probabilities 297 13.3.5 Particularities in Calculating the Transition Probabilities 306 13.4 Markov Chains Generators 307 13.4.1 The Experiment 308 13.4.2 The Implementation 312 13.4.3 Simulation of Transition Probabilities 315 13.4.4 The Markov machine 315 13.4.5 Result Verification 317 13.5 Conclusions 318 14 Markov Chains: Log Likelihood (II) 319 14.1 Introduction 319 14.2 The Log-Likelihood Matrix 319 14.2.1 A Log-Likelihood Matrix Based on the Null Model 320 14.2.2 A Log-Likelihood Matrix Based on Two Models 322 14.3 Interpretation and Use of the Log-Likelihood Matrix 326 14.4 Construction of a Markov Scanner 328 14.5 A Scanner That Uses a Known LLM 337 14.6 The Meaning of Scores 340 14.7 Beyond Bioinformatics 344 14.8 Conclusions 345 15 Spectral Forecast (I) 347 15.1 Introduction 347 15.2 The Spectral Forecast Model 347 15.3 The Spectral Forecast Equation 349 15.4 The Spectral Forecast Inner Workings 350 15.4.1 Each Part on a Single Matrix 351 15.4.2 Both Parts on a Single Matrix 352 15.4.3 Both Parts on Separate Matrices 353 15.4.4 Concrete Example 1 354 15.4.5 Concrete Example 2 357 15.4.6 Concrete Example 3 359 15.5 Implementations 360 15.5.1 Spectral Forecast for Signals 362 15.5.2 What Does the Value of d Mean? 364 15.5.3 Spectral Forecast for Matrices 368 15.6 The Spectral Forecast Model for Predictions 372 15.6.1 The Spectral Forecast Model for Signals 372 15.6.2 Experiments on the Similarity Index Values 381 15.6.3 The Spectral Forecast Model for Matrices 384 15.7 Conclusions 389 16 Entropy vs. Content (I) 391 16.1 Introduction 391 16.2 Information Entropy 391 16.3 Implementation 395 16.4 Information Content vs. Information Entropy 400 16.4.1 Implementation 403 16.4.2 Additional Considerations 409 16.5 Conclusions 409 17 Philosophical Transactions 411 17.1 Introduction 411 17.2 The Frame of Reference 411 17.2.1 The Fundamental Layer of Complexity 412 17.2.2 On the Complexity of Life 414 17.3 Random vs. Pseudo-random 415 17.4 Random Numbers and Noise 418 17.5 Determinism and Chaos 419 17.5.1 Chaos Without Noise 420 17.5.2 Chaos with Noise 427 17.5.3 Limits of Prediction 430 17.5.4 On the Wings of Chaos 431 17.6 Free Will and Determinism 431 17.6.1 The Greatest Disappointment 432 17.6.2 The Most Powerful Processor in Existence 433 17.6.3 Certainty vs. Interpretation 435 17.6.4 A Wisdom that Applies 436 17.7 Conclusions 439 Appendix A 441 A.1 Association of Numerical Values with Letters 441 A.2 Sorting Values on Columns 443 A.3 The Implementation of a Sequence Logo 446 A.4 Sequence Logos Based on Maximum Values 451 A.5 Using Logarithms to Build Sequence Logos 455 A.6 From a Motif Set to a Sequence Logo 459 References 467 Index 489 En ligne : https://search.worldcat.org/fr/title/1264080095 Algorithms in bioinformatics : theory and implementation [texte imprimé] . - 2021 . - ; e-book.
ISBN : 978-1-119-69796-1
Langues : Anglais (eng)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : Algorithmes
Algorithms
Bio-informatique
Bioinformatics
Bioinformatique
Computational Biology
Livres numériques
algorithms
e-booksIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Preface xv About the Companion Website xvii 1 The Tree of Life (I) 1 1.1 Introduction 1 1.2 Emergence of Life 1 1.2.1 Timeline Disagreements 3 1.3 Classifications and Mechanisms 4 1.4 Chromatin Structure 5 1.5 Molecular Mechanisms 9 1.5.1 Precursor Messenger RNA 9 1.5.2 Precursor Messenger RNA to Messenger RNA 10 1.5.3 Classes of Introns 10 1.5.4 Messenger RNA 10 1.5.5 mRNA to Proteins 11 1.5.6 Transfer RNA 12 1.5.7 Small RNA 12 1.5.8 The Transcriptome 13 1.5.9 Gene Networks and Information Processing 13 1.5.10 Eukaryotic vs. Prokaryotic Regulation 14 1.5.11 What Is Life? 14 1.6 Known Species 14 1.7 Approaches for Compartmentalization 15 1.7.1 Two Main Approaches for Organism Formation 16 1.7.2 Size and Metabolism 16 1.8 Sizes in Eukaryotes 16 1.8.1 Sizes in Unicellular Eukaryotes 17 1.8.2 Sizes in Multicellular Eukaryotes 17 1.9 Sizes in Prokaryotes 17 1.10 Virus Sizes 18 1.10.1 Viruses vs. the Spark of Metabolism 20 1.11 The Diffusion Coefficient 20 1.12 The Origins of Eukaryotic Cells 21 1.12.1 Endosymbiosis Theory 21 1.12.2 DNA and Organelles 22 1.12.3 Membrane-bound Organelles with DNA 23 1.12.4 Membrane-bound Organelles Without DNA 23 1.12.5 Control and Division of Organelles 24 1.12.6 The Horizontal Gene Transfer 24 1.12.7 On the Mechanisms of Horizontal Gene Transfer 25 1.13 Origins of Eukaryotic Multicellularity 26 1.13.1 Colonies Inside an Early Unicellular Common Ancestor 26 1.13.2 Colonies of Early Unicellular Common Ancestors 26 1.13.3 Colonies of Inseparable Early Unicellular Common Ancestors 1.13.4 Chimerism and Mosaicism 28 1.14 Conclusions 29 2 Tree of Life: Genomes (II) 31 2.1 Introduction 31 2.2 Rules of Engagement 31 2.3 Genome Sizes in the Tree of Life 32 2.3.1 Alternative Methods 33 2.3.2 The Weaving of Scales 33 2.3.3 Computations on the Average Genome Size 36 2.3.4 Observations on Data 38 2.4 Organellar Genomes 40 2.4.1 Chloroplasts 40 2.4.2 Apicoplasts 40 2.4.3 Chromatophores 42 2.4.4 Cyanelles 42 2.4.5 Kinetoplasts 42 2.4.6 Mitochondria 43 2.5 Plasmids 43 2.6 Virus Genomes 44 2.7 Viroids and Their Implications 46 2.8 Genes vs. Proteins in the Tree of Life 47 2.9 Conclusions 49 3 Sequence Alignment (I) 51 3.1 Introduction 51 3.2 Style and Visualization 51 3.3 Initialization of the Score Matrix 54 3.4 Calculation of Scores 57 3.4.1 Initialization of the Score Matrix for Global Alignment 57 3.4.2 Initialization of the Score Matrix for Local Alignment 62 3.4.3 Optimization of the Initialization Steps 65 3.4.4 Curiosities 66 3.5 Traceback 71 3.6 Global Alignment 75 3.7 Local Alignment 79 3.8 Alignment Layout 84 3.9 Local Sequence Alignment – The Final Version 87 3.10 Complementarity 91 3.11 Conclusions 97 4 Forced Alignment (II) 99 4.1 Introduction 99 4.2 Global and Local Sequence Alignment 100 4.2.1 Short Notes 100 4.2.2 Understanding the Technology 101 4.2.3 Main Objectives 102 4.3 Experiments and Discussions 102 4.3.1 Alignment Layout 106 4.3.2 Forced Alignment Regime 106 4.3.3 Alignment Scores and Significance 109 4.3.4 Optimal Alignments 110 4.3.5 The Main Significance Scores 110 4.3.6 The Information Content 110 4.3.7 The Match Percentage 112 4.3.8 Significance vs. Chance 113 4.3.9 The Importance of Randomness 113 4.3.10 Sequence Quality and the Score Matrix 114 4.3.11 The Significance Threshold 115 4.3.12 Optimal Alignments by Numbers 116 4.3.13 Chaos Theory on Sequence Alignment 116 4.3.14 Image-Encoding Possibilities 116 4.4 Advanced Features and Methods 117 4.4.1 Sequence Detector 117 4.4.2 Parameters 117 4.4.3 Heatmap 118 4.4.4 Text Visualization 123 4.4.5 Graphics for Manuscript Figures and Didactic Presentations 124 4.4.6 Dynamics 124 4.4.7 Independence 125 4.4.8 Limits 125 4.4.9 Local Storage 125 4.5 Conclusions 128 5 Self-Sequence Alignment (I) 129 5.1 Introduction 129 5.2 True Randomness 130 5.3 Information and Compression Algorithms 130 5.4 White Noise and Biological Sequences 131 5.5 The Mathematical Model 131 5.5.1 A Concrete Example 132 5.5.2 Model Dissection 133 5.5.3 Conditions for Maxima and Minima 136 5.6 Noise vs. Redundancy 137 5.7 Global and Local Information Content 137 5.8 Signal Sensitivity 138 5.9 Implementation 140 5.9.1 Global Self-Sequence Alignment 140 5.9.2 Local Self-Sequence Alignment 144 5.10 A Complete Scanner for Information Content 147 5.11 Conclusions 149 6 Frequencies and Percentages (II) 151 6.1 Introduction 151 6.2 Base Composition 152 6.3 Percentage of Nucleotide Combinations 152 6.4 Implementation 153 6.5 A Frequency Scanner 156 6.6 Examples of Known Significance 158 6.7 Observation vs. Expectation 160 6.8 A Frequency Scanner with a Threshold 161 6.9 Conclusions 163 7 Objective Digital Stains (III) 165 7.1 Introduction 165 7.2 Information and Frequency 166 7.3 The Objective Digital Stain 169 7.3.1 A 3D Representation Over a 2D Plane 173 7.3.2 ODSs Relative to the Background 177 7.4 Interpretation of ODSs 181 7.5 The Significance of the Areas in the ODS 183 7.6 Discussions 184 7.6.1 A Similarity Between Dissimilar Sequences 186 7.7 Conclusions 186 8 Detection of Motifs (I) 187 8.1 Introduction 187 8.2 DNA Motifs 187 8.2.1 DNA-binding Proteins vs. Motifs and Degeneracy 188 8.2.2 Concrete Examples of DNA Motifs 188 8.3 Major Functions of DNA Motifs 191 8.3.1 RNA Splicing and DNA Motifs 191 8.4 Conclusions 195 9 Representation of Motifs (II) 197 9.1 Introduction 197 9.2 The Training Data 197 9.3 A Visualization Function 198 9.4 The Alignment Matrix 200 9.5 Alphabet Detection 203 9.6 The Position-Specific Scoring Matrix (PSSM) Initialization 206 9.7 The Position Frequency Matrix (PFM) 207 9.8 The Position Probability Matrix (PPM) 208 9.8.1 A Kind of PPM Pseudo-Scanner 209 9.9 The Position Weight Matrix (PWM) 212 9.10 The Background Model 215 9.11 The Consensus Sequence 218 9.11.1 The Consensus – Not Necessarily Functional 219 9.12 Mutational Intolerance 221 9.13 From Motifs to PWMs 222 9.14 Pseudo-Counts and Negative Infinity 226 9.15 Conclusions 229 10 The Motif Scanner (III) 231 10.1 Introduction 231 10.2 Looking for Signals 232 10.3 A Functional Scanner 235 10.4 The Meaning of Scores 239 10.4.1 A Score Value Above Zero 239 10.4.2 A Score Value Below Zero 241 10.4.3 A Score Value of Zero 241 10.5 Conclusions 242 11 Understanding the Parameters (IV) 243 11.1 Introduction 243 11.2 Experimentation 243 11.2.1 A Scanner Implementation Based on Pseudo-Counts 244 11.2.2 A Scanner Implementation Based on Propagation of Zero Counts 246 11.3 Signal Discrimination 249 11.4 False-Positive Results 250 11.5 Sensitivity Adjustments 251 11.6 Beyond Bioinformatics 252 11.7 A Scanner That Uses a Known PWM 253 11.8 Signal Thresholds 256 11.8.1 Implementation and Filter Testing 258 11.9 Conclusions 262 12 Dynamic Backgrounds (V) 263 12.1 Introduction 263 12.2 Toward a Scanner with Two PFMs 263 12.2.1 The Implementation of Dynamic PWMs 264 12.2.2 Issues and Corrections for Dynamic PWMs 271 12.2.3 Solutions for Aberrant Positive Likelihood Values 274 12.3 A Scanner with Two PFMs 280 12.4 Information and Background Frequencies on Score Values 283 12.5 Dynamic Background vs. Null Model 285 12.6 Conclusions 285 13 Markov Chains: The Machine (I) 287 13.1 Introduction 287 13.2 Transition Matrices 287 13.3 Discrete Probability Detector 292 13.3.1 Alphabet Detection 292 13.3.2 Matrix Initialization 293 13.3.3 Frequency Detection 295 13.3.4 Calculation of Transition Probabilities 297 13.3.5 Particularities in Calculating the Transition Probabilities 306 13.4 Markov Chains Generators 307 13.4.1 The Experiment 308 13.4.2 The Implementation 312 13.4.3 Simulation of Transition Probabilities 315 13.4.4 The Markov machine 315 13.4.5 Result Verification 317 13.5 Conclusions 318 14 Markov Chains: Log Likelihood (II) 319 14.1 Introduction 319 14.2 The Log-Likelihood Matrix 319 14.2.1 A Log-Likelihood Matrix Based on the Null Model 320 14.2.2 A Log-Likelihood Matrix Based on Two Models 322 14.3 Interpretation and Use of the Log-Likelihood Matrix 326 14.4 Construction of a Markov Scanner 328 14.5 A Scanner That Uses a Known LLM 337 14.6 The Meaning of Scores 340 14.7 Beyond Bioinformatics 344 14.8 Conclusions 345 15 Spectral Forecast (I) 347 15.1 Introduction 347 15.2 The Spectral Forecast Model 347 15.3 The Spectral Forecast Equation 349 15.4 The Spectral Forecast Inner Workings 350 15.4.1 Each Part on a Single Matrix 351 15.4.2 Both Parts on a Single Matrix 352 15.4.3 Both Parts on Separate Matrices 353 15.4.4 Concrete Example 1 354 15.4.5 Concrete Example 2 357 15.4.6 Concrete Example 3 359 15.5 Implementations 360 15.5.1 Spectral Forecast for Signals 362 15.5.2 What Does the Value of d Mean? 364 15.5.3 Spectral Forecast for Matrices 368 15.6 The Spectral Forecast Model for Predictions 372 15.6.1 The Spectral Forecast Model for Signals 372 15.6.2 Experiments on the Similarity Index Values 381 15.6.3 The Spectral Forecast Model for Matrices 384 15.7 Conclusions 389 16 Entropy vs. Content (I) 391 16.1 Introduction 391 16.2 Information Entropy 391 16.3 Implementation 395 16.4 Information Content vs. Information Entropy 400 16.4.1 Implementation 403 16.4.2 Additional Considerations 409 16.5 Conclusions 409 17 Philosophical Transactions 411 17.1 Introduction 411 17.2 The Frame of Reference 411 17.2.1 The Fundamental Layer of Complexity 412 17.2.2 On the Complexity of Life 414 17.3 Random vs. Pseudo-random 415 17.4 Random Numbers and Noise 418 17.5 Determinism and Chaos 419 17.5.1 Chaos Without Noise 420 17.5.2 Chaos with Noise 427 17.5.3 Limits of Prediction 430 17.5.4 On the Wings of Chaos 431 17.6 Free Will and Determinism 431 17.6.1 The Greatest Disappointment 432 17.6.2 The Most Powerful Processor in Existence 433 17.6.3 Certainty vs. Interpretation 435 17.6.4 A Wisdom that Applies 436 17.7 Conclusions 439 Appendix A 441 A.1 Association of Numerical Values with Letters 441 A.2 Sorting Values on Columns 443 A.3 The Implementation of a Sequence Logo 446 A.4 Sequence Logos Based on Maximum Values 451 A.5 Using Logarithms to Build Sequence Logos 455 A.6 From a Motif Set to a Sequence Logo 459 References 467 Index 489 En ligne : https://search.worldcat.org/fr/title/1264080095 Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Android : guide de développement d'applications Java pour smartphones et tablettes Type de document : texte imprimé Auteurs : Sylvain Hébuterne, Auteur ; Sébastien Pérochon, Auteur Mention d'édition : 2e éd. Editeur : Saint-Herblain : Ed. ENI Année de publication : cop. 2014 Collection : Expert IT Importance : 1 vol. (514 p.) Présentation : ill., couv. ill. Format : 21 cm ISBN/ISSN/EAN : 978274608926 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Tags : Android Java développement mobile applications mobiles SDK Android interface utilisateur services intents stockage des données programmation mobile. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Ce guide pratique propose une introduction complète au développement d'applications Android en Java, en couvrant à la fois les bases essentielles et les aspects avancés nécessaires pour créer des applications professionnelles pour smartphones et tablettes.
L’ouvrage détaille l’environnement de développement (SDK Android, Eclipse/Android Studio), la structure des projets Android, les composants fondamentaux (activités, intents, services, broadcast receivers), la gestion des interfaces graphiques, des ressources, du stockage des données (SQLite, préférences), de la connectivité réseau et des capteurs matériels.
La deuxième édition intègre les évolutions de la plateforme Android jusqu’en 2014, et propose de nombreux exemples de code, exercices pratiques, ainsi que des bonnes pratiques pour structurer des projets robustes et performants.Android : guide de développement d'applications Java pour smartphones et tablettes [texte imprimé] / Sylvain Hébuterne, Auteur ; Sébastien Pérochon, Auteur . - 2e éd. . - Saint-Herblain : Ed. ENI, cop. 2014 . - 1 vol. (514 p.) : ill., couv. ill. ; 21 cm. - (Expert IT) .
ISSN : 978274608926
Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme Tags : Android Java développement mobile applications mobiles SDK Android interface utilisateur services intents stockage des données programmation mobile. Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Ce guide pratique propose une introduction complète au développement d'applications Android en Java, en couvrant à la fois les bases essentielles et les aspects avancés nécessaires pour créer des applications professionnelles pour smartphones et tablettes.
L’ouvrage détaille l’environnement de développement (SDK Android, Eclipse/Android Studio), la structure des projets Android, les composants fondamentaux (activités, intents, services, broadcast receivers), la gestion des interfaces graphiques, des ressources, du stockage des données (SQLite, préférences), de la connectivité réseau et des capteurs matériels.
La deuxième édition intègre les évolutions de la plateforme Android jusqu’en 2014, et propose de nombreux exemples de code, exercices pratiques, ainsi que des bonnes pratiques pour structurer des projets robustes et performants.Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
Titre : Apprendre l'algorithmique : Tome2: Cours et exercices corrigés: * Cours résumés illustrés par plusieurs exemples * Plus de 70 exercices corrigés et commentés. Type de document : texte imprimé Auteurs : Zair Mustapha, Auteur Editeur : Alger [Algérie] : éditions pages bleues internationales Année de publication : 2023 Importance : 223p. Présentation : Couv. ill. en coul. Format : 35cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-9947-34-132-2 Prix : 1908,00 Langues : Français (fre) Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : algorithmique programmation structures de données algorithmes de tri algorithmes de recherche récursivité complexité algorithmique exercices corrigés. Index. décimale : 004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Résumé : Ce tome 2 de Apprendre l’algorithmique propose un approfondissement progressif des concepts fondamentaux de l’algorithmique à travers un cours structuré et de nombreux exercices corrigés. L’ouvrage aborde des notions plus avancées telles que les structures de données, les algorithmes de recherche et de tri, la récursivité et la complexité algorithmique, en mettant l’accent sur la logique de résolution de problèmes et la rigueur méthodologique. Il s’adresse principalement aux étudiants en informatique et en sciences exactes, ainsi qu’aux apprenants souhaitant consolider leurs bases en algorithmique par une approche pédagogique et pratique. Apprendre l'algorithmique : Tome2: Cours et exercices corrigés: * Cours résumés illustrés par plusieurs exemples * Plus de 70 exercices corrigés et commentés. [texte imprimé] / Zair Mustapha, Auteur . - Alger [Algérie] : éditions pages bleues internationales, 2023 . - 223p. : Couv. ill. en coul. ; 35cm.
ISBN : 978-9947-34-132-2 : 1908,00
Langues : Français (fre)
Catégories : 004 Informatique. Science et technologie de l'informatique.:004.4 Logiciel. Programme:004.42 Programmation. Programmes d'ordinateur:004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Tags : algorithmique programmation structures de données algorithmes de tri algorithmes de recherche récursivité complexité algorithmique exercices corrigés. Index. décimale : 004.421 Algorithmes pour élaboration du programme Résumé : Ce tome 2 de Apprendre l’algorithmique propose un approfondissement progressif des concepts fondamentaux de l’algorithmique à travers un cours structuré et de nombreux exercices corrigés. L’ouvrage aborde des notions plus avancées telles que les structures de données, les algorithmes de recherche et de tri, la récursivité et la complexité algorithmique, en mettant l’accent sur la logique de résolution de problèmes et la rigueur méthodologique. Il s’adresse principalement aux étudiants en informatique et en sciences exactes, ainsi qu’aux apprenants souhaitant consolider leurs bases en algorithmique par une approche pédagogique et pratique. Exemplaires(0)
Disponibilité aucun exemplaire
