Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python (서지 정보)

Source

• Evernote/Inbox/Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python — Problem Solving with Algorithms and Data Structures.md

Summary

이 문서는 Brad Miller와 David Ranum이 저술한 ‘Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python’ 교재의 목차 및 구조를 나타냅니다. Interactive Python (Runestone) 플랫폼 기반의 교육 자료로, 알고리즘 분석(Big-O 표기법), 기본 데이터 구조(스택 등), Python 프로그래밍 기초를 다루는 장(Chapter)들의 계층적 링크 목록으로 구성되어 있습니다.

Key Points

• 저자: Brad Miller, David Ranum (Luther College)
• 출처: Interactive Python (Runestone) 플랫폼
• 주요 내용: 알고리즘 분석, 데이터 구조, Python 프로그래밍 기초
• 문서 성격: 교재의 목차(Table of Contents) 및 탐색 구조

Related

• On Big Data Algorithmics

• Python 빅데이터 분석 시 개발자의 흔한 실수

• ACM PLATEAU 2013 워크숍 논문

• 프로그래머를 위한 추천 도서 6 권

• Python 애플리케이션 단순화를 위한 리팩토링 가이드

• 딥러닝 수학 강의 영상 자료집 (모두의 연구소)

• 잘 알려지지 않은 유용한 자료구조

• 실용적인 프로그래밍 공부 방법론

• Python 기반 IoT 솔루션의 신속한 프로토타이핑

• Fluent 2016: 불변 데이터 구조 (Immutable Data Structure)

• Clean architectures in Python: a step-by-step example

• Lesser-known but cool data structures (Stack Overflow)

• 내가 찾은 Deep Learning 공부 최단경로(?)

• Fast Data Processing with Spark (도서 소개)

• How to Solve an Algebra Problem 2 Variables

• Digital Forensics with Open Source Tools (도서 소개)

• Wolfram Problem Generator 출시

• 경력 개발자들이 가장 유용하다고 생각하는 자료 구조

• 자습해도 모르겠던 딥러닝, 머리속에 인스톨 시켜드립니다

• KamitaniLab DeepImageReconstruction 데이터 및 데모 코드

• Facebook, 일부 딥러닝 도구 오픈소스화

• 머신러닝 입문 학습 로드맵 및 강의 추천

• 신경망을 이용한 자기 학습 헬리콥터

• 기계학습 고급 컨셉 및 연구자 조언 (노영균 교수 특강)

• 인공신경망 학습 레시피 (Andrej Karpathy)

• 머신러닝의 학습 가능성과 괴델의 불완전성 정리

• 쉽게 풀어쓴 딥러닝(Deep Learning)의 거의 모든 것

• 신경망과 딥러닝 1. 퍼셉트론

• 신경망과 유전 알고리즘을 활용한 뱀 게임 AI 학습

• Deep Learning 입문자를 위한 학습 로드맵 및 조언

• Run:ai - 쿠버네티스 딥러닝 워크로드 분산 밸런싱