• 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:

    [Humor]
    [Drama]
    [Erotik]
    [Fantasy]
    [Krimi]
    [Roman]
    [Thriller]
    [Horror]
    [Science Fiction]

    Inhalt des Beitrags:

    Folgende Pflichtangaben gilt es einzuhalten:

    - 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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Machine Learning in the Oil and Gas Industry

visoft

MyBoerse.bz Pro Member

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Machine Learning in the Oil and Gas Industry: Including Geosciences, Reservoir Engineering, and Production Engineering with Python
by Yogendra Narayan Pandey

English | 2020 | ISBN: 1484260937 | 300 Pages | PDF EPUB | 16 MB
Apply machine and deep learning to solve some of the challenges in the oil and gas industry. The book begins with a brief discussion of the oil and gas exploration and production life cycle in the context of data flow through the different stages of industry operations. This leads to a survey of some interesting problems, which are good candidates for applying machine and deep learning approaches. The initial chapters provide a primer on the Python programming language used for implementing the algorithms; this is followed by an overview of supervised and unsupervised machine learning concepts. The authors provide industry examples using open source data sets along with practical explanations of the algorithms, without diving too deep into the theoretical aspects of the algorithms employed. Machine Learning in the Oil and Gas Industry covers problems encompassing diverse industry topics, including geophysics (seismic interpretation), geological modeling, reservoir engineering, and production engineering.
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