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Regeln für den Dokumente-Bereich:
In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.
Allgemeines:
Nicht erlaubt im Dokumente-Bereich sind:
- indizierte Titel (inkl. Comics)
- extremistische Werke, Zeitschriften und Comics (egal, welche Richtung)
- jegliche Art von Pornographie
- Anleitungen zu kriminellen Handlungen, gleich welcher Art
- sadistische, menschenverachtende oder ähnliche Werke
Nutzt den "Bedanken"-Button, bei Sammelthreads führen jegliche Kommentare, positiv wie negativ, sehr schnell zu einer Unübersichtlichkeit des Threads. Downmeldungen sind an den Uploader zu richten
Vor dem Einstellen zu beachten:
- Suchfunktion
Vergewissert euch, dass es euer Dokument noch nicht im Board gibt, Doppelposts werden kommentarlos gelöscht. Ist es schon vorhanden, tragt es als Mirror im bestehenden Post ein.
- Threadtitel
Idealerweise ist sofort zu erkennen um was es sich handelt. Verseht euren Titel mit den relevanten Informationen, das hilft euch und damit auch uns und allen Suchenden erheblich weiter.
Beispiel: [Thriller] Dan Brown - Inferno oder bei Magazinen:
Computerbild - 14/2014 (es muss ersichtlich sein, um welche Ausgabe und welches Magazin es sich handelt)
Folgende Präfixe stehen im Unterforum "Unterhaltung" zur Verfügung:
- Autor
- Titel
- Präfix
- Cover
- Genre
- Inhaltsbeschreibung
- enthaltene Formate
- Gesamtgröße des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
Nicht erlaubt sind alle Dateien, die den Download unnötig aufblähen um eine Affiliategrenze zu erreichen, wie zB. mp3-files, übergroße Bilder, etc.
Ebenso nicht erlaubt sind sämtliche Dateien mit DRM, persönlichen Daten, etc., diese werden kommentarlos zu eurem eigenem Schutz gelöscht.
Achtet bitte bei der Konvertierung der Formate auf die Lesbarkeit, ein epub, was nur einfach durch Calibre gejagt wird um ein PDF zu erhalten, ist zu 99% eben nicht lesbar. Wenn ihr es nicht könnt, dann lasst es besser oder lest euch ein, wie man es richtig macht.
Unterforum Comics:
Threadtitel:
Ähnlich, wie bei Unterhaltung und Magazinen, sollte der Titel alle relevanten Informationen enthalten, hier bitte
- den Titel des Comics
- den Verlag (einige Comics sind in verschiedenen Verlagen erschienen)
- das Erscheinungsjahr
Erlaubt sind folgende Formate:
- CBR
- CBZ
Grundsätzlich gilt: jede Version eines Comics erhält einen eigenen Thread, Ersteller eines Comics können ihre Bände gerne mit dem Zusatz (Original-Release) versehen.
Bei Unsicherheiten zur korrekten Benennung bitte die Informationen von www.comicguide.de nutzen.
Inhalt des Beitrags:
Pflichtangaben hier sind:
- Titel des Bandes und ggf. Nummer
- Cover
- falls bekannt technische Daten (DPI, Breite, Speicherqualität)
- Größe des Downloads
- Hoster
- ggf. Passwort
- falls bekannt Releasenamen
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Linear Algebra for Data Science and AI Book 2. Systems, Orthogonality, and Least Squares
Linear Algebra for Data Science and AI: Book 2. Systems, Orthogonality, and Least Squares (Linear Algebra for Data Science & AI)
English | January 14, 2026 | ASIN: B0DZXXZ3TB | 149 pages | Epub | 4.73 MB
Linear Algebra for Data Science and AI is a five-book textbook series designed to take readers from a first encounter with linear algebra to a level of conceptual mastery that supports advanced study and research in data science and AI. The series emphasizes clear, intuitive explanation in words-supported by rigorous definitions and carefully chosen formulas-so that readers can understand not only how linear algebra is written, but what it means.This series is theory- and concept-driven. It does not include coding, AI implementation, or drill-style calculation practice. Instead, each topic is motivated by how it appears in machine learning, deep learning, and modern data analytics, helping readers connect abstract ideas to practical meaning while building a durable foundation across the five volumes.Book 2 turns linear algebra into a geometric toolkit for estimation. Building on vectors, spaces, and linear transformations, you will study systems of linear equations, Gaussian elimination, and LU decomposition-then develop orthogonality, projections, and the logic of least squares. The goal is to make regression and approximation conceptually transparent: least squares is presented as orthogonal projection onto a subspace, not as a formula to memorize. The series emphasizes intuitive explanation and theoretical understanding, without calculation drills or coding.
