Pemrograman Visual Basic Net

DOWNLOAD

Download Pemrograman Visual Basic Net PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Pemrograman Visual Basic Net book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page

Panduan Aplikatif Dan Solusi Membuat Aplikasi Client Server Dengan Visual Basic 2008

DOWNLOAD
Author : Wahana Komputer
language : id
Publisher: Penerbit Andi
Release Date :

Panduan Aplikatif Dan Solusi Membuat Aplikasi Client Server Dengan Visual Basic 2008 written by Wahana Komputer and has been published by Penerbit Andi this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with categories.

Otodidak Belajar Visual Basic Untuk Programmer Pemula

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2020-02-10

Otodidak Belajar Visual Basic Untuk Programmer Pemula written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-02-10 with Computers categories.

Buku ini merangkum hal-hal fundamental tentang VB.NET dengan cara yang efisien. Buku ini mengajari Anda untuk bagaimana mengembangkan aplikasi Visual Basic. Apa yang Anda perlukan adalah alokasi waktu dan keinginan untuk belajar. Ada banyak buku yang didedikasikan untuk membahas beberapa aspek dari bahasa VB.NET dan jika Anda masih “baru” dengan bahasa ini, akan sangat sulit untuk mengetahui di mana harus memulainya. Buku ini merupakan buku “untuk semua kalangan”, yang didedikasikan untuk mereka yang menginginkan keseimbangan antara sisi teknis bahasa dan elemen-elemen menyenangkan, sebuah buku yang mendiskusikan permasalahan-permasalahan langkah demi langkah. Buku ini menjelaskan bagaimana bahasa ini diterapkan dimulai dari contoh-contoh yang paling mendasar sampai yang lebih kompleks, dengan progres yang memandu Anda langkah demi langkah sampai Anda menguasainya. Karena saya seorang guru, saya merasa kebutuhan akan contoh-contoh yang baik diperlukan untuk mendapatkan hasil yang baik. Saya telah banyak belajar dan berharap bahwa Anda menikmati buku bahasa pemrograman VB.NET ini dengan cara yang menyenangkan. Akhirnya kami berharap buku ini menjadi referensi berguna bagi mereka yang membaca. Dengan ini pula, kami menyatakan bahwa semua kesalahan yang ada pada buku ini adalah milik kami.

Buku Pintar Visual Basic Dan Sql Server

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2020-03-15

Buku Pintar Visual Basic Dan Sql Server written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-03-15 with Computers categories.

Telah banyak buku pemrograman Visual Basic .NET dipublikasikan dan didistribusikan. Faktanya, sangat sedikit yang mengupas dasar pengenalan Visual Basic .NET secara komprehensif dan yang merangkum topik bahasan secara detil dan efektif. Sementara itu, banyak para mahasiswa, insinyur, peneliti, maupun pengembang perangkat lunak yang tidak berkesempatan belajar Visual Basic .NET di universitas, tetapi tetap berkeinginan untuk menguasai Visual Basic .NET dengan berlatih setiap hari. Buku ini mengungkap secara komprehensif: kelas, kontrol dan antarmuka, koleksi, dan database SQL SERVER, dan aplikasi database. Setiap bab berorientasi-contoh langkah-demi-langkah, memberikan kesempatan kepada setiap pembaca untuk belajar Visual Basic mulai dari nol sampai benar-benar menguasai. Berikut adalah bab-bab yang dibahas secara detil pada buku ini: Bab 1 Kelas; Bab 2 Validasi Masukan dan Antarmuka User; Bab 3 Koleksi; Bab 4 Menggunakan Database SQL Server; dan Bab 5 Aplikasi Database. Anda mungkin tidak langsung menjadi pakar Visual Basic .NET setelah membaca buku ini, tetapi Anda telah bersiap-siap menjadi salah satu orang yang mahir memprogram Visual Basic .NET, karena buku ini didesain untuk membantu Anda menjadi programmer Visual Basic .NET yang tangguh.

Visual Basic Cookbook

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: Sparta Publisher
Release Date : 2018-12-19

Visual Basic Cookbook written by Vivian Siahaan and has been published by Sparta Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-12-19 with Computers categories.

Versi pertama dari Visual Basic dikenalkan pada tahun 1991. Sebelum itu, penulisan kode untuk antarmuka GUI pada sebuah aplikasi bukanlah pekerjaan yang mudah. Ditambah lagi, pemahaman akan grafika, memori, dan pemanggilan sistem yang kompleks sangat diperlukan. Visual Basic merupakan hal yang revolusioner karena secara signifikan mempermudah proses ini. Dengan Visual Basic, programer dapat merancang antarmuka pengguna pada sebuah aplikasi secara visual. Visual Basic kemudian akan membangkitkan secara otomatis kode yang diperlukan untuk menampilkan dan mengoperasikan antarmuka. Pada 2002, Microsoft merilis sebuah platform baru yang dikenal dengan .NET. Platform .NET memuat beberapa layer perangkat lunak yang ditempatkan di atas sistem operasi dan menyediakan lingkungan yang terkelola dan aman. Selain itu, .NET juga menyediakan beberapa teknologi baru untuk menciptakan program-program berbasis-internet yang menyediakan layanan Web. Dengan begitu, programer dapat menulis aplikasi desktop maupun aplikasi Web untuk platform .NET. VB.NET tidak hanya versi baru dari VB 6. Namun VB.NET merupakan sebuah lingkungan pemrograman yang sama sekali baru. Sedimikian dramatisnya perubahan yang ada, sehingga program-program yang ditulis dengan VB versi terhadulu tidak kompatibel dengan VB.NET. Microsoft menyediakan utilitas yang dapat digunakan untuk mengkonversi aplikasi Visual Basic menjadi sintaks VB.NET yang baru, meskipun hasilnya tidak selalu berhasil. Hal ini dirasa memberatkan oleh para pengembang Visual Basic, tetapi Microsoft beralasan bahwa perubahan tersebut diperlukan untuk memastikan bahwa Visual Basic dapat berevolusi menjadi bahasa pemrograman profesional dan modern. Microsoft terus melanjutkan perbaikan terhadap Visual Basic secara reguler dengan merilis versi-versi yang baru: Visual Basic 2003, Visual Basic 2005, Visual Basic, 2008, Visual Basic 2010, Visual Basic 2012, dan Visual Basic 2013. Buku ini ditulis dengan Visual Basic 2012. Versi ini memuat banyak perbaikan sehingga dijuluki sebagai bahasa pemrograman yang sangat profesional. Banyak fitur dikenalkan pada buku ini dengan pendekatan penyelesaian kasus demi kasus. Melalui penyelesaian kasus, buku ini diharapkan dapat mengatrol kompetensi pemrograman dari pembelajar awal yang sering mengalami kesulitan dalam memahami konsep dan paradigma dasar dari bahasa pemrograman level-tinggi. Buku ini dimaksudkan sebagai buku mandiri, yang memuat lebih dari 130 contoh kasus. Beberapa sasaran ketika buku teks ini ditulis adalah: Mengembangkan bab-bab secara terfokus. Daripada merangkum banyak bab dengan kedalaman permukaan saja, buku ini hanya difokuskan pada subjek-subjek bahasan penting. Menyelesaikan kasus demi kasus. Meskipun data uji pada program tidak merepresentasikan data riil, tetapi kekayaan penyelesaian kasus pada buku ini mengilustrasikan banyak teknik pemrograman yang sangat dibutuhkan para pembejalar. Menjadikan buku teks yang informatif dan ringkas. Pada tiap fokus bahasan, buku ini tidak bertele-tele, langsung ke sasaran dengan penyajian kasus. Memuat topik database dan aplikasi Web. Buku ini juga memuat topik bahasan database dan aplikasi Web yang banyak dibutuhkan bagi para pengembang Visual Basic. Berikut merupakan topik-topik bahasan yang disajikan pada buku ini: Bab. 1 Pengantar Visual Basic Bab 2. Keputusan Bab 3. Repetisi Bab 4. Prosedur dan Fungsi Bab 5. Array Bab 6. File dan Struktur Bab 7. Struktur Data Bab 8. Pustaka .NET Bab 9. Multiple Form, Module, dan Menu Bab 10. Aplikasi Web Bab 11. Bekerja dengan Database Bab 12. Grafika, Animasi, Suara, dan DragDrop

Soal Dan Penyelesaian Visual Basic

DOWNLOAD
Author : Rismon Hasiholan Sianipar
language : id
Publisher: Penerbit ANDI
Release Date : 2015-07-14

Soal Dan Penyelesaian Visual Basic written by Rismon Hasiholan Sianipar and has been published by Penerbit ANDI this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-07-14 with categories.

Visual Basic merupakan bahasa pemrograman yang telah luas digunakan sejak lahirnya pada tahun 1991. Pada inkarnasinya yang terbaru, Visual Basic 2012, menawarkan beberapa pembaruan unik. Para programmer Visual Basic sangat antusias mengadopsi fitur-fitur tangguh dari bahasa ini. Bagi pembelajar pemula akan membuktikan bahwa Visual Basic 2012 merupakan perangkat ideal untuk memahami perkembangan pemrograman komputer. Buku ini membantu pembelajar agar secara utuh memahami logika, semantik, dan sintaksis dari pemrograman. Melalui soal dan penyelesaian, buku ini mengatrol kompetensi pemrograman dari pembelajar awal yang sering mengalami kesulitan dalam memahami konsep dan paradigma dasar dari bahasa pemrograman level tinggi. Buku ini dimaksudkan sebagai buku mandiri, yang memuat lebih dari 350 contoh dan soal dan penyelesaian. Beberapa sasaran ketika buku teks ini ditulis adalah: 1. Mengembangkan bab-bab secara terfokus. Daripada merangkum banyak bab dengan kedalaman permukaan saja, buku ini hanya difokuskan pada subjek-subjek bahasan penting dan merangkumnya secara detail. 2. Menggunakan contoh dan soal dan penyelesaian. Meskipun data uji pada program tidak merepresentasikan data riil, tetapi kekayaan contoh dan soal dan penyelesaian pada buku ini mengilustrasikan banyak teknik pemrograman yang sangat dibutuhkan para pembelajar. 3. Menjadikan buku teks yang informatif dan ringkas. Pada tiap fokus bahasan, buku ini tidak bertele-tele, langsung ke sasaran dengan penyajian contoh dan soal dan penyelesaian. Detail bahasan dikupas seiring dengan pembahasan dari soal dan penyelesaian. 4. Mengajarkan praktik pemrograman yang baik dengan metodologi pemrograman modern. Teknik penyelesaian masalah dan pemrograman terstruktur dibahas pada tiap tahap pembahasan.

Pemrograman Visual Basic Net Untuk Aplikasi Office

DOWNLOAD
Author : Edy Winarno ST, M.Eng Ali
language : id
Publisher: Elex Media Komputindo
Release Date : 2015-06-16

Pemrograman Visual Basic Net Untuk Aplikasi Office written by Edy Winarno ST, M.Eng Ali and has been published by Elex Media Komputindo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2015-06-16 with Computers categories.

Visual Studio memiliki banyak fasilitas untuk mendukung pemrograman di Office. Buku ini membahas bagaimana menggunakan Visual Basic .NET atau lazim disingkat VB.NET untuk melakukan pemrograman di Microsoft Office. Melalui buku ini, Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan VB.NET untuk membuat program di Microsoft Word, Excel, dan PowerPoint, lengkap dengan contoh-contoh pembuatan programnya.

Two Books In One Koleksi Projek C Dan Vb

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: SPARTA PUBLISHING
Release Date : 2020-02-07

Two Books In One Koleksi Projek C Dan Vb written by Vivian Siahaan and has been published by SPARTA PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-02-07 with Computers categories.

BUKU 1: KOLEKSI PROJEK C#.NET Buku teori tentang kriptografi, watermarking, steganografi, dan pengkodean data sudah banyak beredar. Tetapi, sangat sedikit yang menunjukkan bagaimana setiap teori tersebut digunakan dan diimplementasikan dengan bahasa pemrograman tertentu. Buku ini, di sisi lain, tidak memberikan teori, karena teori-teori tersebut dapat Anda peroleh dari banyak buku lain. Buku ini menyajikan kepada Anda bagaimana mengimplamentasikan sejumlah algoritma kriptografi, watermarking, steganografi, dan pengkodean data berbasis Visual C# dengan memanfaatkan pustaka .NET. Visual C# merupakan bahasa pemrograman yang telah luas digunakan sejak lahirnya pada tahun 1991. Visual C# (2012 dan 2013) menawarkan beberapa pembaharuan unik. Para programer Visual C# sangat antusias mengadopsi fitur-fitur tangguh dari bahasa ini. Pembelajar dapat membuktikan bahwa Visual C# merupakan perangkat ideal untuk memahami perkembangan pemrograman komputer. Tujuan utama dari buku ini adalah memberikan kesempatan bagi para pembelajar untuk memperbaiki keterampilan pemrograman Visual C# dalam mengimplementasikan sejumlah kasus kriptografi, watermarking, steganografi, dan pengkodean data. Dengan penyelesaian berbagai kasus tersebut, buku ini mendorong para pembelajar untuk mengeksplorasi terapan Visual C# sebagai perangkat pembantu dalam menyelesaikan topik-topik yang lebih rumit. Berikut merupakan kasus-kasus yang disajikan pada buku ini. Kriptosistem Simetris dan Integritas Data: Kriptosistem RC4, Kriptosistem DES, Kriptosistem TripeDES, Kriptosistem Rijndael, Kriptosistem Rijndael Untuk Enkripsi File, Kriptosistem RC2/DES/Rijndael, Kriptosistem RC2/DES/Rijndael dengan Password, Kriptosistem TEA, Kriptosistem XOR, Kriptosistem BlowFish/TwoFish, Hash MD5 dan SHA1, Mesin Enigma. Kriptosistem Asimetris: Kriptosistem RSA, Kriptosistem RSA dengan Editor, Kriptosistem RSA untuk Citra Digital, Kriptosistem Fraktal, Kriptosistem Otomata Seluler, Kriptosistem Visual. Watermarking dan Steganografi: Watermarking Teks pada Citra, Watermarking Teks pada Citra: Kasus 2, Watermarking dan MDI, Steganografi pada Citra, Staganografi Teks pada Suara. Pengkodean data: Pohon Biner, Pohon Fraktal, Enkoder Basis 64, Kode Batang UPCA, Kode Batang EAN13, Kode Batang POSTNET. Algoritma: Algoritma Graham Scan, Algoritma A* untuk Mencari Jalur Terpendek, Algoritma Pengklasteran K-Means, Algoritma Levenshtein, Algoritma JST Hopfield, Algoritma JST Back-Propagation, Algoritma Kalman, Algoritma Fuzzy untuk Pengendali Crane, Kontrol PID. Grafika 2D & 3D: Grafik Fungsi, Interpolasi Newton, Interpolasi Polinomial, Interpolasi Spline, Filter Sederhana untuk Citra Digital, Filter Lanjut untuk Citra Digital. BUKU 2: KOLEKSI PROJEK VISUAL BASIC.NET DAN VISUAL C#.NET Visual Basic dan Visual C# merupakan bahasa pemrograman yang telah luas digunakan sejak lahirnya pada tahun 1991. Visual Basic dan Visual C# (2012 dan 2013) menawarkan beberapa pembaharuan unik. Para programer Visual Basic dan Visual C# sangat antusias mengadopsi fitur-fitur tangguh dari bahasa ini. Pembelajar pemula akan membuktikan bahwa keduanya merupakan perangkat ideal untuk memahami perkembangan pemrograman komputer. Buku ini membantu pembelajar agar secara utuh memahami logika, semantika, dan sintaksis dari pemrograman. Melalui kasus-kasus windows form, animasi, dan game, buku ini membantu mengatrol kompetensi pemrograman dari pembelajar awal yang sering mengalami kesulitan dalam memahami konsep dan paradigma dasar dari bahasa pemrograman level-tinggi. Buku ini dimaksudkan sebagai buku mandiri, yang memuat sejumlah projek-projek program Visual Basic dan Visual C#. Tujuan utama dari buku ini adalah memberikan kesempatan bagi para pembelajar untuk memperbaiki keterampilan pemrograman Visual Basic dan Visual C# dalam mengimplementasikan sejumlah kasus (khususnya animasi dan game) Dengan penyelesaian berbagai kasus tersebut, buku ini mendorong para pembelajar untuk mengeksplorasi terapan Visual Basic dan Visual C# sebagai perangkat pembantu dalam menyelesaikan topik-topik yang lebih rumit. Beberapa sasaran ketika buku teks ini ditulis adalah: 1. Mengembangkan bab-bab secara terfokus. Daripada merangkum banyak bab dengan kedalaman permukaan saja, buku ini hanya difokuskan pada subjek-subjek bahasan konsentrasi (windows form, animasi, dan game). 2. Menggunakan windows form, animasi, dan game. Meskipun data uji pada program tidak merepresentasikan data riil, tetapi kekayaan kasus pada buku ini mengilustrasikan banyak teknik pemrograman yang sangat dibutuhkan para pembejalar. 3. Menjadikan buku bagi pembelajar mandiri. Pada tiap fokus bahasan, buku ini tidak bertele-tele, langsung ke sasaran dengan penyajian kasus-kasus. Buku ini bisa dipakai sebagai panduan cepat bagi para insinyur atau programer. Berikut merupakan kasus-kasus yang disajikan pada buku ini. Kompilasi Projek Visual Basic Tingkat Dasar: Kalkulator Sederhana, Kalkulator Saintifik Sederhana, Kalkulator Saintifik, Aplikasi Catatan Sederhana, TextPad, Captcha, Validasi Form, Sistem Aplikasi Parkir Sederhana, Aplikasi Pembayaran Restoran dan Kafe, Sistem Informasi Mahasiswa, Brain Game, Game Menangkap Bola, Stopwatch, Game Tic Tac Toe, Penghitung Huruf Vokal dan Huruf Konsonan, Drag and Drop, Penggambar Grafik, Penghitung Mundur, Penggulung Teks, Event Hover, Pemindahan Konten ListBox, Metode-Metode List, Penghitung Kecepatan Pengetikan, Media Player, MP3 Player, Cash Register Restoran, WordPad, Game Hangman, Game Ular, Game Pacman. Kompilasi Projek Visual Basic Tingkat Menengah: Kalkulator Lanjut, Daftar Warna, Digitizer, Game Mencocokkan Binatang, Konverter Biner, Game Mencocokkan Ikon, Menampilkan Kode Karakter, Konsol DJ, Game Total 15, Keyboard, Midi Keyboard, Perekam Suara, Game Tetris, Jam Progressbar, MP3 dan MP4 Player. Kompilasi Projek Visual Basic Tingkat Lanjut: Game Cheese, Carousel Citra, Kalender, Bangun 3D Sederhana, Merotasi Kubik 3D, Game Mengacak Angka, Sistem Administrasi Nilai, Administrasi PhoneBook Tanpa Database, Game Penyerang, Game Pendekar, File Downloader, ListView Watermark, Game Tetris Pro. Bonus: Kompilasi Game Dengan Visual C#: Game Hangman, Game Bata, Game Batu-Gunting-Kertas, Game Melatih Otak, Game Tic Tic Toe, Game Pemakan, Game Jigsaw, Game Tetris, Game Dot, Game Pesawat Tempur, Game Pemakan Versi 2.0.

Visual Basic Net Question And Answer

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: Penerbit SPARTA
Release Date : 2018-12-21

Visual Basic Net Question And Answer written by Vivian Siahaan and has been published by Penerbit SPARTA this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-12-21 with Computers categories.

Versi pertama dari Visual Basic dikenalkan pada tahun 1991. Sebelum itu, penulisan kode untuk antarmuka GUI pada sebuah aplikasi bukanlah pekerjaan yang mudah. Ditambah lagi, pemahaman akan grafika, memori, dan pemanggilan sistem yang kompleks sangat diperlukan. Visual Basic merupakan hal yang revolusioner karena secara signifikan mempermudah proses ini. Dengan Visual Basic, programer dapat merancang antarmuka pengguna pada sebuah aplikasi secara visual. Visual Basic kemudian akan membangkitkan secara otomatis kode yang diperlukan untuk menampilkan dan mengoperasikan antarmuka. Pada 2002, Microsoft merilis sebuah platform baru yang dikenal dengan .NET. Platform .NET memuat beberapa layer perangkat lunak yang ditempatkan di atas sistem operasi dan menyediakan lingkungan yang terkelola dan aman. Selain itu, .NET juga menyediakan beberapa teknologi baru untuk menciptakan program-program berbasis-internet yang menyediakan layanan Web. Dengan begitu, programer dapat menulis aplikasi desktop maupun aplikasi Web untuk platform .NET. VB.NET tidak hanya versi baru dari VB 6. Namun VB.NET merupakan sebuah lingkungan pemrograman yang sama sekali baru. Sedimikian dramatisnya perubahan yang ada, sehingga program-program yang ditulis dengan VB versi terhadulu tidak kompatibel dengan VB.NET. Microsoft menyediakan utilitas yang dapat digunakan untuk mengkonversi aplikasi Visual Basic menjadi sintaks VB.NET yang baru, meskipun hasilnya tidak selalu berhasil. Hal ini dirasa memberatkan oleh para pengembang Visual Basic, tetapi Microsoft beralasan bahwa perubahan tersebut diperlukan untuk memastikan bahwa Visual Basic dapat berevolusi menjadi bahasa pemrograman profesional dan modern. Microsoft terus melanjutkan perbaikan terhadap Visual Basic secara reguler dengan merilis versi-versi yang baru: Visual Basic 2003, Visual Basic 2005, Visual Basic, 2008, Visual Basic 2010, Visual Basic 2012, dan Visual Basic 2013. Buku ini ditulis dengan Visual Basic 2012. Versi ini memuat banyak perbaikan sehingga dijuluki sebagai bahasa pemrograman yang sangat profesional. Banyak fitur dikenalkan pada buku ini dengan pendekatan penyelesaian kasus demi kasus. Melalui penyelesaian kasus, buku ini diharapkan dapat mengatrol kompetensi pemrograman dari pembelajar awal yang sering mengalami kesulitan dalam memahami konsep dan paradigma dasar dari bahasa pemrograman level-tinggi. Buku ini dimaksudkan sebagai buku mandiri, yang memuat lebih dari 130 contoh kasus. Beberapa sasaran ketika buku teks ini ditulis adalah: Mengembangkan bab-bab secara terfokus. Daripada merangkum banyak bab dengan kedalaman permukaan saja, buku ini hanya difokuskan pada subjek-subjek bahasan penting. Menyelesaikan kasus demi kasus. Meskipun data uji pada program tidak merepresentasikan data riil, tetapi kekayaan penyelesaian kasus pada buku ini mengilustrasikan banyak teknik pemrograman yang sangat dibutuhkan para pembejalar. Menjadikan buku teks yang informatif dan ringkas. Pada tiap fokus bahasan, buku ini tidak bertele-tele, langsung ke sasaran dengan penyajian kasus. Memuat topik database dan aplikasi Web. Buku ini juga memuat topik bahasan database dan aplikasi Web yang banyak dibutuhkan bagi para pengembang Visual Basic. Berikut merupakan topik-topik bahasan yang disajikan pada buku ini: Bab. 1 Pengantar Visual Basic Bab 2. Keputusan Bab 3. Repetisi Bab 4. Prosedur dan Fungsi Bab 5. Array Bab 6. File dan Struktur Bab 7. Struktur Data Bab 8. Pustaka .NET Bab 9. Multiple Form, Module, dan Menu Bab 10. Aplikasi Web Bab 11. Bekerja dengan Database Bab 12. Grafika, Animasi, Suara, dan DragDrop

Seven Books In One Sinyal Digital Citra Digital Machine Learning Deep Learning Dan Data Science Dengan Python Gui

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-07-24

Seven Books In One Sinyal Digital Citra Digital Machine Learning Deep Learning Dan Data Science Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-07-24 with Computers categories.

BUKU 1: Konsep dan Implementasi Pemrograman Python Buku ini merupakan buku teks pemrograman komputer menggunakan Python yang difokuskan untuk pembelajaran efektif. Sengaja dirancang untuk pelbagai tingkat ketertarikan dan kemampuan pembelajar, buku ini cocok untuk siswa SMA/SMK, mahasiswa, insinyur, dan bahkan peneliti dalam berbagai displin ilmu. Tidak ada pengalaman pemrograman yang diperlukan, dan hanya sedikit kemampun aljabar tingkat sekolah menenga atas yang diperlukan. Buku ini memang dirancang untuk mengambil rute tradisional, dengan lebih dahulu menekankan sintaksis-sintaksis dasar, struktur-struktur kendali, fungsi, dekomposisi prosedural, dan struktur data built-in seperti list, set, dan kamus (dictionary). Panduan langkah-demi-langkah di dalamnya diharapkan bisa membantu kepercayaan diri pembaca untuk menjadi programer yang bisa menyelesaikan permasalahan-permasalahan pemrograman. Sejumlah contoh disediakan untuk mendemonstrasikan bagaimana menerapkan konsep-konsep yang telah disajikan terhadap sejumlahan tantangan pemrograman. Pada Bab 1, Anda akan diajari mengenal IDE Spyder untuk memprogram Python dan mengetahui sintaksis dasar dari program sederhana Python. Pada Bab 2, Anda akan belajar: Mendefinisikan dan menggunakan variabel dan konstanta; Memahami sejumlah watak dan keterbatasan bilangan integer (bilangan bulat) dan titik-mengambang (bilangan pecahan); Memahami pentingnya komentar dan tataletak kode; Menulis ekspresi aritmatik dan statemen penugasan; Menciptakan program yang membaca dan memproses masukan, dan menampilkan hasilnya; Bagaimana menggunakan string Python; Menciptakan program grafika menggunakan sejumlah bangun dasar dan teks. Pada Bab 3, Anda akan belajar: Mengimplementasikan keputusan menggunakan statemen if; Membandingkan bilangan integer, titik-mengambang, dan string; Menuliskan statemen menggunakan ekspresi Boolean; Memvalidasi masukan user. Pada Bab 4, Anda akan belajar: Mengimplementasikan loop while dan for; Menjadi familiar dengan algoritma-algoritma yang melibatkan loop; Memahami loop bersarang; Memproses string. Pada Bab 5, Anda akan belajar: Bagaimana mengimplementasikan fungsi; Menjadi familiar dengan konsep pelewatan parameter; Mengembangkan strategi pendekomposisian pekerjaan kompleks menjadi pekerjaan-pekerjaan yang lebih mudah; Mampu menentukan skop variabel. Pada Bab 6, Anda akan belajar: Mengumpulkan elemen-elemen menggunkan list; Menggunakan loop for untuk menjelajah list; Menggunakan sejumlah algoritma umum untuk memproses list; Menggunakan list dengan fungsi; Bekerja dengan tabel data. Pada Bab 7, Anda akan belajar: Membangun dan menggunakan kontainer set; Menggunakan operasi-operasi set untuk memproses data; Membangun dan menggunakan kontainer dictionary; Menggunakan dictionary untuk tabel; Menggunakan struktur kompleks. BUKU 2: SINYAL DAN CITRA DIGITAL dengan PYTHON GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH SIGNAL AND IMAGE PROCESSING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan belajar bagaimana menggunakan OpenCV, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pemrosesan sinyal, pemrosesan citra, deteksi objek, dan ekstraksi fitur dengan memanfaatkan Python GUI (PyQt). Anda akan belajar cara memfilter sinyal, mendeteksi tepi dan segmen, dan menekan derau pada citra dengan memanfaatkan PyQt. Anda juga akan belajar cara mendeteksi objek (wajah, mata, dan mulut) menggunakan Haar Cascades dan cara mendeteksi fitur pada citra menggunakan Harris Corner Detection, Shi-Tomasi Corner Detector, Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), dan Features from Accelerated Uji Segmen (FAST). Pada bab 1, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membuat aplikasi gui sederhana; menggunakan tombol radio; mengelompokkan tombol radio; menggunakan widget kotak centang; menggunakan dua grup kotak centang; memahami sinyal dan slot; mengonversi jenis data; menggunakan widget spin box; menggunakan scrollbar dan slider; menggunakan list widget; menggunakan kotak kombo; dan menggunakan widget Table. Pada bab 2, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membuat grafik garis sederhana; membuat grafik garis sederhana dengan python gui; membuat grafik garis sederhana dengan python gui: bagian 2; membuat dua atau lebih banyak grafik di sumbu yang sama;membuat dua sumbu dalam satu kanvas; menggunakan dua widget;menggunakan dua widget, masing-masing memiliki dua sumbu; menggunakan sumbu dengan tingkat opacity tertentu; memilih warna garis dari combo box; menghitung fast fourier transform; membuat gui untuk FFT; membuat gui untuk FFT dengan beberapa sinyal input lain; membuat gui untuk sinyal bising; membuat gui untuk penapisan sinyal berderau; dan membuat gui untuk penapisan sinyal wav. Pada bab 3, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mengkonversi citra RGB menjadi grayscale; mengubah citra RGB menjadi citra YUV; mengkonversi citra RGB menjadi citra HSV; memfilter citra; menampilkan histogram citra; menampilkan histogram citra tertapis; memfilter citra dengan memanfaatkan opsi pada kotak centang; menerapkan ambang batas citra; dan menerapkan ambang batas citra adaptif. Pada bab 4, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: membangkitkan dan menampilkan citra berderau; menerapkan deteksi tepi pada citra; menerapkan segmentasi citra menggunakan algoritma multiple thresholding dan k-means; dan menerapkan penekanan derau citra. Pada bab 5, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mendeteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan haar cascades; mendeteksi wajah menggunakan haar cascades dengan pyqt; mendeteksi mata, dan mulut menggunakan haar cascades dengan pyqt; dan mengekstraksi objek yang terdeteksi. Pada bab 6, Anda akan mempelajari secara langkah demi langkah: mendeteksi fitur citra menggunakan deteksi harris corner; mendeteksi fitur citra menggunakan deteksi sudut shi-tomasi; mendeteksi fitur citra menggunakan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT); dan mendeteksi fitur citra menggunakan Features from Accelerated Uji Segmen (FAST). BUKU 3: IMPLEMENTASI MACHINE LEARNING DENGAN PYTHON GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “LEARN FROM SCRATCH MACHINE LEARNING WITH PYTHON GUI”. Anda bisa mengaksesnya di Amazon maupun di Google Books. Pada buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan NumPy, Pandas, OpenCV, Scikit-Learn, dan pustaka lain untuk memplot grafik dan memproses citra digital. Kemudian, Anda akan mempelajari cara mengklasifikasikan fitur menggunakan model Perceptron, Adaline, Logistic Regression (LR), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), dan K-Nearest Neighbor (KNN). Anda juga akan belajar cara mengekstraksi fitur menggunakan algoritma Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dan menggunakannya dalam pembelajaran mesin (machine learning). Pada Bab 1, Anda akan mempelajari dasar-dasar penggunakan Python GUI dengan Qt Designer. Pada Bab 2, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Menciptakan Grafik Garis Sederhana; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 1; Langkah-Langkah Menampilkan Grafik Garis dengan Python GUI: Bagian 2; Langkah-Langkah Menampilkan Dua atau Lebih Grafik pada Sumbu yang Sama; Langkah-Langkah Menciptakan Dua Sumbu pada Satu Canvas; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget; Langkah-Langkah Menggunakan Dua Widget, Masing-Masing Memiliki Dua Sumbu; Langkah-Langkah Menggunakan Sumbu dengan Tingkat Keburaman Tertentu; Langkah-Langkah Memilih Warna Garis dari Combo Box; Langkah-Langkah Menghitung Fast Fourier Transform; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk FFT; Langkah-Langkan Menciptakan GUI untuk FFT atas Sinyal-Sinyal Masukan Lain; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Menciptakan GUI untuk Penapisan Sinyal Berderau; Langkah-Langkah Mencipakan GUI untuk Penapisan Sinyal Wav; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Keabuan; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra YUV; Langkah-Langkah Mengkonversi Citra RGB Menjadi Citra HSV; Langkah-Langkah Menapis Citra; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra ; Langkah-Langkah Menampilkan Histogram Citra Tertapis; Langkah-Langkah Menapis Citra: Memanfaatkan CheckBox; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Citra; dan Langkah-Langkah Mengimplementasikan Ambang Batas Adaptif. Pada Bab 3, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Adaline (ADAptive LInear NEuron); dan Langkah-Langkah Implementasi Adaline dengan PyQt. Pada Bab 4, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Perceptron Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression (LR); Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Model Logistic Regression Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Mode Support Vector Machine (SVM) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Model Random Forest (RF) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Model K-Nearest Neighbor (KNN) Menggunakan Scikit-Learn. Pada Bab 5, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA); Menggunakan Scikit-Learn; Langkah-Langkah Implementasi Principal Component Analysis (PCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA) dengan scikit-learn; Langkah-Langkah Implementasi Linear Discriminant Analysis (LDA); Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn; dan Langkah-Langkah Implementasi Kernel Principal Component Analysis (KPCA) Menggunakan Scikit-Learn dengan PyQt. Pada Bab 6, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST; Langkah-Langkah Memuat Dataset MNIST dengan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Perceptron dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Logistic Regression (LR) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Support Vector Machine (SVM) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Decision Tree (DT) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi Random Forest (RF) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur PCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur LDA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt; dan Langkah-Langkah Implementasi K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Ekstraktor Fitur KPCA pada Dataset MNIST Menggunakan PyQt. Pada Bab 7, Anda akan mempelajari: Langkah-Langkah Membangkitkan dan Menampilkan Citra Berderau; Langkah-Langkah Mengimplemantasikan Deteksi Tepi pada Citra; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Segmentasi Menggunakan Ambang Batas Jamak dan Algoritma K-Means; Langkah-Langkah Mengimplementasikan Penekanan Derau pada Citra; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah, Mata, dan Mulut dengan Haar Cascades; Langkah-Langkah Mendeteksi Wajah Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mendeteksi Mata dan Mulut Menggunakan Haar Cascades dengan PyQt; Langkah-Langkah Mengekstraksi Objek-Objek Terdeteksi; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Harris Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Shi-Tomasi Corner Detection; Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) ; dan Langkah-Langkah Mendeteksi Fitur Citra dengan Accelerated Segment Test (FAST). BUKU 4: Implementasi DEEP LEARNING Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan Tensorflow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deep learning dalam mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB, mendeteksi tumor otak menggunakan dataset MRI Brain Image, mengklasifikasikan gender, dan mengenali ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013. Pada bab 1, Anda akan belajar membuat aplikasi GUI untuk menampilkan grafik garis menggunakan PyQt. Anda juga akan belajar bagaimana mengkonversi citra menjadi keabuan, menjadi ruang warna YUV, dan menjadi ruang warna HSV. Bab ini juga mengajarkan bagaimana menampilkan citra dan histogramnya dan merancang GUI untuk mengimplementasikannya. Pada bab 2, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk memprediksi digit-digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Pada bab 3, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, PIL, Pandas, NumPy, dan pustaka lain untuk mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB dari Kaggle. Ada beberapa jenis rambu lalu lintas seperti batas kecepatan, dilarang masuk, rambu lalu lintas, belok kiri atau kanan, anak-anak menyeberang, tidak ada kendaraan berat yang lewat, dll. Klasifikasi rambu lalu lintas adalah proses untuk mengidentifikasi kelas rambu lalu lintas tersebut. Pada proyek Python ini, Anda akan membangun model jaringan saraf tiruan (deep neural network) yang dapat mengklasifikasikan rambu lalu lintas dalam citra ke dalam kategori yang berbeda. Dengan model ini, Anda akan dapat membaca dan memahami rambu lalu lintas yang merupakan pekerjaan yang sangat penting bagi semua kendaraan otonom. Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan pustaka lainnya untuk melakukan pendeteksian tumor otak menggunakan dataset Brain Image MRI yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan library lain untuk melakukan klasifikasi gender menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/cashutosh/gender-classification-dataset). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 6, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan pengenalan ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/nicolejyt/facialexpressionrecognition). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 5: Panduan Praktis Deep Learning Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan Tensorflow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “STEP BY STEP TUTORIALS ON DEEP LEARNING USING SCIKIT-LEARN, KERAS, AND TENSORFLOW WITH PYTHON GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades, klasifikasi/prediksi buah, klasifikasi/prediksi kucing/anjing, klasifikasi/prediksi mebel, klasifikasi/prediksi mode (fashion). Pada bab 1, Anda akan belajar bagaimana menggunakan pustaka OpenCV, PIL, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades dengan Python GUI (PyQt). Pada bab 2, Anda akan mempelajari bagaimana memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka-pustaka lain untuk mengimplementasikan klasifikasi buah menggunakan dataset Fruits 360 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/moltean/fruits/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi kucing/anjing menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/chetankv/dogs-cats-images). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustakan lain untuk mendeteksi atau mengklasifikasi mebel menggunakan dataset Furniture Detector yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/akkithetechie/furniture-detector). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah modul lain untuk melakukan klasifikasi terhadap citra-citra mode menggunakan dataset Fashion MNIST yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 6: Tutorial Langkah Demi Langkah DEEP LEARNING Menggunakan Scikit-Learn, Keras, Dan TensorFlow Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Step by Step Tutorials Image Classification Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Pada bab 1, Anda akan belajar dasar-dasar penggunaan PyQt untuk pemrosesan citra digital. Sejumlah projek Python GUI yang diimplementasikan di sini adalah mengkonversi citra RGB menjadi keabuan, mengkonversi citra RGB menjadi citra YUV, mengkonversi citra RGB menjadi citra HSV, menapis citra, menampilkan histogram citra, menampilkan histogram citra tertapis, dan memanfaatkan widget checkbox untuk penapisan citra, dan menerapkan ambang batas citra. Pada bab 2, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi spesies monyet menggunakan dataset 10 Monkey Species yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/slothkong/10-monkey-species/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Pada tutorial ini, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustakan lain untuk mengklasifikasi batu, kertas, dan gunting menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/sanikamal/rock-paper-scissors-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi pesawat, mobil, dan kapal menggunakan dataset Multiclass-image-dataset-airplane-car-ship yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/abtabm/multiclassimagedatasetairplanecar). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi face mask menggunakan dataset Face Mask Detection Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. BUKU 7: Klasifikasi Citra Berbasis Deep Learning Menggunakan Scikit-Learn, Tensorflow, Dan Keras Dengan Python GUI Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Project-Based Approach On DEEP LEARNING Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan klasifikasi citra. Pada Bab 1, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy danb sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi cuaca menggunakan dataset Multi-class Weather Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/pratik2901/multiclass-weather-dataset/download). Pada Bab 2, Anda akan menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengenali jenis bunga menggunakan dataset Flowers Recognition dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 3, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi plat nomor kendaraan menggunakan dataset Car License Plate Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/andrewmvd/car-plate-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 4, Anda akan belajar bagaimana menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat menggunakan Sign Language Digits Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 5, Anda akan belajar bagaimana menerapkan pustaka TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi keretakan permukaan beton menggunakan dataset Surface Crack Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

8 In 1 Books Belajar Database Komplet

DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2020-03-11

8 In 1 Books Belajar Database Komplet written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-03-11 with Computers categories.

Pada delapan buku ini, Anda akan mempelajari pemrograman database MySQL, PostgreSQL, MariaDB, SQLite, SQL Server, dan MS Access menggunakan empat bahasa pemrograman: Java, Python, C#, dan Visual Basic. Kasus-kasus yang dikaji di sini adalah pembuatan database sekolah, database kriptografi, database rumah sakit, dan database citra digital. Kedelapan buku akan mengajari Anda bagaimana melakukan query terhadap keenam bahasa SQL tersebut yang diimplementasikan dengan keempat bahasa pemrograman. Dengan mempelajarinya dalam satu paket, kecakapan dan spektrum pemrograman database Anda juga akan semakin mendalam. Buku ini ditujukan baik untuk pemula, programer, maupun kalangan umum yang ingin memperdalam keahliannya dalam pemrograman database. Semoga buku ini berguna bagi Anda. Salam Pengetahuan BALIGE, Vivian Siahaan Rismon Hasiholan Sianipar