LEADER 05401nam 2200685 a 450 001 9910792594803321 005 20230725023504.0 010 $a1-282-71651-4 010 $a9786612716515 010 $a3-11-023125-5 024 7 $a10.1515/9783110231250 035 $a(CKB)2670000000018718 035 $a(EBL)516552 035 $a(OCoLC)630538904 035 $a(SSID)ssj0000420097 035 $a(PQKBManifestationID)12191654 035 $a(PQKBTitleCode)TC0000420097 035 $a(PQKBWorkID)10392720 035 $a(PQKB)10687294 035 $a(MiAaPQ)EBC516552 035 $a(DE-B1597)38443 035 $a(OCoLC)650298100 035 $a(OCoLC)979838191 035 $a(DE-B1597)9783110231250 035 $a(Au-PeEL)EBL516552 035 $a(CaPaEBR)ebr10381232 035 $a(CaONFJC)MIL271651 035 $a(EXLCZ)992670000000018718 100 $a20100601d2010 uy 0 101 0 $ager 135 $aur||||||||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 00$aHumanismus und Renaissance in Augsburg$b[electronic resource] $eKulturgeschichte einer Stadt zwischen Spa?tmittelalter und Dreissigja?hrigem Krieg /$fHerausgegeben von Gernot Michael Mu?ller 210 $aBerlin $cDe Gruyter$d2010 215 $a1 online resource (549 p.) 225 1 $aFru?he Neuzeit,$x0934-5531 ;$vBd. 144 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a3-11-023124-7 320 $aIncludes bibliographical references and index. 327 $t Frontmatter -- $tInhaltsverzeichnis -- $tEinleitung -- $tI. GRUNDLAGEN: HUMANISMUS, STÄDTISCHE GESELLSCHAFT UND KONFESSIONALISIERUNG -- $tHöflinge der Bürgerschaft - Bürger des Hofes -- $tZwischen Irenik und Kontroverstheologie -- $tII. HUMANISTISCHES WISSEN, POLITIK UND ÖKONOMIE -- $tHumanismus und reichsstädtische Politik -- $tBotanisches Wissen, ökonomischer Nutzen und sozialer Aufstieg im 16. Jahrhundert -- $tIII. HUMANISTISCHE LITERATEN UND IHRE BEZIEHUNGEN ZU AUGSBURG -- $tDer Kaiser und die Poeten -- $tDie Kontakte des polnischen Humanisten Johann Dantiscus mit der Firma Welser (1527-1537) -- $tDer Humanist Lucas Geizkofler zwischen Innsbruck und Augsburg -- $tIV. LATEINHUMANISTISCHES UND VOLKSSPRACHLICHES SCHULDRAMA -- $tProtestantisches Schultheater und reichsstädtische Politik -- $tSchultheater jenseits von St. Anna -- $tV. AUGSBURGS ALTERTUM: HUMANISTISCHE GESCHICHTSSCHREIBUNG UND EPIGRAPHIK -- $t"Quod non sit honor Augustensibus si dicantur a Teucris ducere originem" -- $tKonrad Peutinger und die Inschriften des römischen Augsburg -- $tVI. EDITIONSTÄTIGKEIT UND KOMMENTIERUNG: ZUR PHILOLOGISCHEN ERSCHLIEßUNG BYZANTINISCHER UND RÖMISCHER KLASSIKER ZWISCHEN INTERNATIONALEM AUSTAUSCH UND ZENSUR -- $tVon Augsburg nach Paris, von Oporin zu Cramoisy -- $t"Als ob ich den ganzen Martial kommentiert hätte" -- $tVII. KLÖSTERLICHE GELEHRSAMKEIT IM SPANNUNGSFELD VON HISTORISCHER SELBSTVERGEWISSERUNG UND HUMANISTISCHER VERNETZUNG -- $tHistorisches Interesse und Chronistik in St. Ulrich und Afra in Augsburg im Umfeld von monastischer Reform und städtischem Humanismus -- $tDer Beitrag der Mönche zum Humanismus im spätmittelalterlichen Augsburg -- $tVIII. GELEHRTENPROFILE DES AUGSBURGER SPÄTHUMANISMUS -- $t"Cives vestros sine controversia habeo pro Germaniae cultissimis" -- $tDie Korrespondenz zwischen P. Matthäus Rader SJ und Marcus Welser -- $tIX. AUGSBURG UND DIE KUNST DER RENAISSANCE -- $t"Auf welsche art, der zeit gar new erfunden" -- $tKlöster und ihre Nachbarn - Konkurrenz im Blick? -- $t Backmatter 330 $aDie Bedeutung Augsburgs für die Rezeption von Humanismus und Renaissance nördlich der Alpen ist breit dokumentiert. Indes mangelt es an Überblicksdarstellungen, die die Ergebnisse der Spezialforschung zu einem Panorama Augsburger Kultur im 15. und 16. Jh. bündeln. Diesem Anliegen folgen die 19 Beiträge des Bandes: Unter Rückgriff auf neuere kulturwissenschaftliche Ansätze und einen Humanismusbegriff, der stärker als früher die kommunikative Interaktion von dessen Akteuren im Blick hat, stecken sie aus historischer, kunsthistorischer und literaturwissenschaftlicher Perspektive relevante Felder humanistischer Aktivität und rinascimentaler Kunstproduktion in Augsburg ab. Dabei deuten sie die Existenz einer untereinander vernetzten Kommunikationsgemeinschaft an, über die die verschiedenen hier vorgestellten humanistischen Aktivitäten in Beziehung zueinander stehen und die diese mit vergleichbaren Zielsetzungen betreibt. Auf diese Weise eröffnet der Band Perspektiven einer weiteren Erschließung humanistischer und rinascimentaler Kultur Augsburgs, die deren spezifische Signatur nicht allein in einem Set typischer Themen und Interessengebiete, sondern insbesondere in diesen gemeinsamen Funktionen und Wirkabsichten suchen sollte. 410 0$aFru?he Neuzeit ;$vBd. 144. 606 $aHumanism 610 $aHistory of Literature. 610 $aHumanism in Literature. 610 $athe Renaissance in Literature. 615 0$aHumanism. 676 $a200.90511 676 $a943.37503 686 $aBP 2100$2rvk 701 $aMu?ller$b Gernot Michael$0481426 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910792594803321 996 $aHumanismus und Renaissance in Augsburg$93726761 997 $aUNINA LEADER 01812nam 2200421z- 450 001 9910634082603321 005 20221206 010 $a1000144792 035 $a(CKB)5840000000218142 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/94466 035 $a(oapen)doab94466 035 $a(EXLCZ)995840000000218142 100 $a20202212d2022 |y 0 101 0 $aeng 135 $aurmn|---annan 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 00$aDistributed Optimization with Application to Power Systems and Control 210 $aKarlsruhe$cKIT Scientific Publishing$d2022 215 $a1 online resource (226 p.) 311 08$a3-7315-1180-0 330 $aMathematical optimization techniques are among the most successful tools for controlling technical systems optimally with feasibility guarantees. Yet, they are often centralized-all data has to be collected in one central and computationally powerful entity. Methods from distributed optimization overcome this limitation. Classical approaches, however, are often not applicable due to non-convexities. This work develops one of the first frameworks for distributed non-convex optimization. 606 $aMaths for computer scientists$2bicssc 610 $aADMM 610 $aALADIN 610 $adecentralized optimization 610 $aDezentrale Optimierung 610 $adistributed optimization 610 $aoptimal power flow 610 $aOptimal Power Flow 610 $aVerteilte Optimierung 615 7$aMaths for computer scientists 700 $aEngelmann$b Alexander$4auth$01285816 906 $aBOOK 912 $a9910634082603321 996 $aDistributed Optimization with Application to Power Systems and Control$93019660 997 $aUNINA LEADER 03749nam 22006375 450 001 9910908372803321 005 20250806173929.0 010 $a9798868809354 024 7 $a10.1007/979-8-8688-0935-4 035 $a(MiAaPQ)EBC31783871 035 $a(Au-PeEL)EBL31783871 035 $a(CKB)36583468800041 035 $a(DE-He213)979-8-8688-0935-4 035 $a(CaSebORM)9798868809354 035 $a(OCoLC)1470910852 035 $a(OCoLC-P)1470910852 035 $a(EXLCZ)9936583468800041 100 $a20241115d2024 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aLearn Data Science Using Python $eA Quick-Start Guide /$fby Engy Fouda 205 $a1st ed. 2024. 210 1$aBerkeley, CA :$cApress :$cImprint: Apress,$d2024. 215 $a1 online resource (190 pages) 300 $aIncludes index. 311 08$a9798868809347 327 $aChapter 1: Data Science in Action -- Chapter 2: Getting Started -- Chapter 3: Data Visualization -- Chapter 4: Statistical Analysis and Linear Models -- Chapter 5: Advanced Data Pre-processing and Feature Engineering -- Chapter 6: Preparing Data for Analysis -- Chapter 7: Regression. 330 $aHarness the capabilities of Python and gain the expertise need to master data science techniques. This step-by-step book guides you through using Python to achieve tasks related to data cleaning, statistics, and visualization. You?ll start by reviewing the foundational aspects of the data science process. This includes an extensive overview of research points and practical applications, such as the insightful analysis of presidential elections. The journey continues by navigating through installation procedures and providing valuable insights into Python, data types, typecasting, and essential libraries like Pandas and NumPy. You?ll then delve into the captivating world of data visualization. Concepts such as scatter plots, histograms, and bubble charts come alive through detailed discussions and practical code examples, unraveling the complexities of creating compelling visualizations for enhanced data understanding. Statistical analysis, linear models, and advanced data preprocessing techniques are also discussed before moving on to preparing data for analysis, including renaming variables, variable rearrangement, and conditional statements. Finally, you?ll be introduced to regression techniques, demystifying the intricacies of simple and multiple linear regression, as well as logistic regression. You will: Understand installation procedures and valuable insights into Python, data types, typecasting Examine the fundamental statistical analysis required in most data science and analytics reports Clean the most common data set problems Use linear progression for data prediction. 606 $aArtificial intelligence$xData processing 606 $aArtificial intelligence 606 $aMachine learning 606 $aPython (Computer program language) 606 $aData Science 606 $aArtificial Intelligence 606 $aMachine Learning 606 $aPython 615 0$aArtificial intelligence$xData processing. 615 0$aArtificial intelligence. 615 0$aMachine learning. 615 0$aPython (Computer program language) 615 14$aData Science. 615 24$aArtificial Intelligence. 615 24$aMachine Learning. 615 24$aPython. 676 $a005.7 700 $aFouda$b Engy$0859871 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910908372803321 996 $aLearn Data Science Using Python$94289958 997 $aUNINA