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MUNK Leitersicherung Firstbügel, 11179, Rutschsicherung, mit Bügel, aus Aluminium, für Dachfirst
Zur Montage an den Sprossen von Anlegeleitern mit Sprossentiefe 30 x 30 mm Mit den 2 Laufrollen wird die Leiter einfach & bequem zum First gerollt, umgedreht & sicher eingehangen Für schnelle Reparaturarbeiten an Dach & Kamin Merkmale: Ausführung: Rutschsicherung geeignet für: Dachfirst Befestigung: mit Bügel Material: Aluminium weitere Produktinformationen: Maße: (BxHxT) ca. 46 x 64 x 80,5 cm Gewicht: 2,5 kg Lieferung direkt ab Werk!
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Euroline Leitersicherung Firstbügel, 3500018, Rutschsicherung, mit Bügel, aus Aluminium, für Dachfirst
Einfache Montage ohne Werkzeug, bevorzugt geeignet für die Anlegeleiter Nr. 201 & 301 Mit den 2 Laufrollen wird die Leiter einfach & bequem zum First gerollt, umgedreht & sicher eingehangen Für schnelle Reparaturarbeiten an Dach & Kamin Merkmale: Ausführung: Rutschsicherung geeignet für: Dachfirst Befestigung: mit Bügel Material: Aluminium weitere Produktinformationen: Lieferung direkt ab Werk!
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Ähnliche Suchbegriffe für Dachfirst
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Produkte zum Begriff Dachfirst:
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Neuronale Faltungsnetzwerke - ein fortschrittlicher Ansatz für neuronale Netzwerke, Taschenbuch von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen,Neuronale Faltungsnetzwerke - Ein Fortschrittlicher Ansatz Für Neuronale Netzwerke, Taschenbuch Von Ramya Sri Kovvuri, Verlag Unser Wissen, 978-620-6-27211-3, Seitenanzahl: 5243,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze mit C# programmieren, Fachbücher von Daniel BaslerNeuronale Netze mit C# programmieren - Aufbau und Training von neuronalen Netzen - Wichtige Machine-Learning-Algorithmen verstehen und einsetzen - Arbeiten mit ML.NET und Infer.NET - Vorstellung des Open Source Framework TensorFlow.NET - Erstellen eines Lex-Chatbots für .NET - Alle Beispiele sind mit Visual Studio und C# umsetzbar - Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches Sie wollen neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen mit C# entwickeln? Dann finden Sie in diesem Buch eine gut verständliche Einführung in die Grundlagen und es wird Ihnen gezeigt, wie Sie neuronale Netze und Machine-Learning-Algorithmen in Ihren eigenen Projekten praktisch einsetzen. Mithilfe von Beispielen erstellen und trainieren Sie Ihr erstes neuronales Netz zur vorausschauenden Wartung einer Produktionsmaschine. Im Praxisteil lernen Sie dann, wie Sie TensorFlow-Modelle in ML.NET benutzen oder Infer.NET direkt verwenden können. Des Weiteren nutzen Sie die Predictive- und Sentiment-Analyse, um sich mit Machine-Learning-Algorithmen vertraut zu machen. Alle im Buch vorgestellten Projekte sind in C# programmiert und stehen als Download zur Verfügung. Grundkenntnisse in C# werden für die Arbeit mit dem Buch vorausgesetzt. Alle Projekte lassen sich ohne grössere Rechnerressourcen umsetzen. Aus dem Inhalt Künstliche Intelligenz: Grundlagen, Konzepte und Methoden von Machine Learning, neuronale Netze bauen und trainieren, Maschinensimulation mit Multilayer Perceptron (MLP), Backpropagation, Recurrent Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Machine Learning as a Service, Predictive Analytics, Objekterkennung, Sentiment-Analyse. Daniel Basler arbeitet als Lead Developer und Softwarearchitekt. Seine Schwerpunkte liegen auf Cross-Platform-Apps, Android, JavaScript und Microsoft-Technologien. Er entwickelt unter anderem Software für Regal- und Flächenlagersysteme sowie Anlagenvisualisierung und setzt in diesem Umfeld verstärkt Machine-Learning-Methoden ein.59,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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