Deep Learning Time Series: 10 migliori di marzo 2025

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Materiale principale: 100% poliestere e pile corallo
Dimensioni: 240 x 300 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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Deep Learning Time Series

I 10 migliori prodotti di marzo 2025

Ultimo aggiornamento: 28 marzo 2025

Packt Publishing

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

98

QUALITÀ MASSIMA

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BPB Publications

Time Series Forecasting using Deep Learning: Combining PyTorch, RNN, TCN, and Deep Neural Network Models to Provide Production-Ready Prediction Solutions (English Edition)

96

QUALITÀ SUPERIORE

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CRC Press

Deep Learning in Time Series Analysis

96

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LAP Lambert Academic Publishing

Time Series Forecasting using Deep Learning

91

QUALITÀ DISTINTA

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Wiley

Machine Learning for Time Series Forecasting with Python (English Edition)

85

QUALITÀ AFFIDABILE

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Packt Publishing

Machine Learning for Time-Series with Python: Forecast, predict, and detect anomalies with state-of-the-art machine learning methods (English Edition)

80

QUALITÀ BUONA

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Apress

Time Series Algorithms Recipes: Implement Machine Learning and Deep Learning Techniques with Python

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PODIPRINT

Mastering TensorFlow 2.x: Implement Powerful Neural Nets across Structured, Unstructured datasets and Time Series Data (English Edition)

75

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MIT Press

Deep Learning

75

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Springer

Concepts and Real-Time Applications of Deep Learning

68

QUALITÀ BUONA

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