Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
100%
EN
The aim of the paper is to present how some of the data mining tasks can be solved using the R programming language. The full R scripts are provided for preparing data sets, solving the tasks and analyzing the results.
|
|
tom nr 30
27--57
PL
W artykule przeanalizowano korzyści i zagrożenia związane z wykorzystaniem ChatGPT w nauce programowania. Przedstawiono krótki przegląd historii komputerów i sztucznej inteligencji oraz przykłady rozwiązań programistycznych uzyskanych za pomocą chatbota. Zaproponowano sposoby na motywowanie studentów do aktywnego programowania, zamiast polegania wyłącznie na kodzie generowanym przez sztuczną inteligencję.
EN
The article examines the benefits and potential risks of using ChatGPT in programming education. It presents a brief history of computers and artificial intelligence, along with examples of programming solutions generated by the chatbot. The article also suggests ways to encourage students to actively engage in programming, rather than just relying on AI-generated code.
3
Content available Code refactoring : a Python example
100%
EN
In this paper, several refactoring techniques are shown, using an example in which the design of a program for solving a simple problem is gradually improved. Before introducing any change to the program, the drawbacks of its current version are discussed, bad code smells are identified, and some unit tests are provided. The source code is written in Python.
PL
Artykuł dotyczy wykorzystania algorytmu optymalizacji rojem cząstek do rozwiązywania układów równań nieliniowych. Przeprowadzona została eksperymentalna analiza efektywności i skuteczności działania algorytmu w zależności od ustawień jego parametrów.
EN
The article concerns the use of a particle swarm optimization algorithm for solving nonlinear equation systems. An experimental analysis of the effectiveness and efficiency of the algorithm has been conducted, considering various settings of its parameters.
5
63%
|
|
tom nr 21
7--22
EN
The paper presents an ensemble classification method based on clustering, along with its implementation in the Python programming language. An illustrative example showing the method behavior is provided, and the results of a computational experiment performed on real life data sets are reported.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.