Algebra Un Approccio Algoritmico
I 9 migliori prodotti di luglio 2025
Ultimo aggiornamento:
8 luglio 2025
Zanichelli
Algebra. Un approccio algoritmico
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ALGEBRA 1: Oltre 300 esercizi svolti passo a passo e commentati
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Editori Riuniti Univ. Press
Algebra
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Editore: Editori Riuniti Univ. Press
Autore: I. N. Herstein
Collana:
Formato: Libro in brossura
Anno: 2010
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Pastificio Liguori
Aritmetica e algebra
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Editore: Liguori
Autore: Dikran Dikranjan , Maria Silvia Lucido
Collana:
Formato: Libro in brossura
Anno: 2007
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McGraw-Hill Education
Introduzione agli algoritmi e strutture dati
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Computer Algebra: An Algorithm-Oriented Introduction
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Materiale principale: 100% poliestere e pile corallo
Dimensioni: 80 x 160 cm
Super morbido e confortevole: questo tappeto moderno è tessuto a macchina con fondo antiscivolo in plastica traspirante per evitare che il tappeto scivoli. Il pile corallo super morbido, confortevole e delicato sulla pelle, non perde peli favorisce una sensazione incredibilmente morbida sotto i piedi. Garantisce sicurezza e buona per la salute.
Facile da pulire e asciugare rapidamente: forte assorbimento d'acqua, facile da pulire e praticamente non perde pelo. Facile da pulire e asciugare velocemente, molto resistente, antiscivolo e lavabile in lavatrice. Come tappeto portatile, è facile da portare fuori per scuotere lo sporco o aspirare con un aspirapolvere a bassa potenza. Metodo di lavaggio in lavatrice: lavare il tappeto in acqua fredda con ciclo delicato (delicato), poi stenderlo ad asciugare.
Multifunzione e occasione: 100% atossico e ipoallergenico e buono per la salute, il tappeto contemporaneo aggiunge il tocco moderno perfetto al tuo spazio. Il design senza tempo si distingue in qualsiasi stanza; adatto per decorare la casa, i bambini giocano, le donne yoga e gli animali domestici. Assicurarsi che sarà un favorito per molto tempo.
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Zanichelli
Algebra e matematica discreta. Per studenti di informatica, ingegneria, fisica e matematica. Con numerosi esempi ed esercizi svolti
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Aritmetica: un approccio computazionale
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Machine Learning con C# & ML.NET, Tensorflow.NET, Keras.NET e Accord.NET: Guida completa alla creazione e ottimizzazione di algoritmi, reti neurali e modelli di Machine Learning e Deep Learning
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#9
un approccio