Materias:

Tabla de Contenidos: “…Cover; Title Page; Copyright Page; Table of Contents; Introduction; Film Analysis; Beauty and the Beast; Visual Development and Research; Aladdin; Inspiration; Camera Rules; The Lion King; Composition; Hercules; Staging and Formats; Mulan; Rhythm and Style Variety; Lilo and Stitch; Value and Color; Brother Bear; Unfinished Disney Projects; Own Projects; The Masters-Bambi; Index…”

“…Ward uses a variety of analytical tools based in rhetorical criticism to examine the moral messages taught in five recent Disney animated films --The Lion King, Pocahontas, The Hunchback of Notre Dame, Hercules, and Mulan. Taking the films on their own terms, she uncovers the many mixed messages they purvey: for example, females can be leaders --but male leadership ought to be the norm stereotyping is wrong-- but black means evil historical truth is valued --but only tell what one can sell, etc. …”
Sumario

Tabla de Contenidos: “…: popularizing the tirailleurs as heroes of (anti-)colonialism / Konstanze N'Guessan and Mareike Späth -- Princess of a different kingdom : cultural imperialism, female heroism, and the global performance of Walt Disney's Mulan and Moana / Sotirios Mouzakis -- One hero fits all? …”

“…Author Tony Bancroft knows that a great director needs creative AND managerial expertise, and this book provides insight on both from a team of animation greats, headed up by this renowned director of Mulan. With personal stories and experiences and important tips of the trade from the author and his A-list contacts, Directing for Animation is a must-have for the animation professional, or the aspiring animator.Pull the right strings to make your characters real and center your story by developing the visual cues that lend your audience understanding of the plot, place, and purpose. …”

“…Se trata de una crítica a los progra- mas integrales de fortalecimiento, fundamentada en la teorías de la planeación, a partir de distintos niveles de observación vividos por el autor sobre cómo se for- mulan las políticas en las oficinas centrales. Este trabajo ofrece, así, una visión teórica que articula los ámbitos interno y externo de la universidad para estudiar un fenómeno donde intervienen factores de distinta naturaleza. …”
Acceso con credenciales UPSA

Tabla de Contenidos: “…. -- Classifying multilabeled data points using Mulan -- Getting ready -- How to do it... -- Chapter 6: Retrieving Information from Text Data -- Introduction -- Detecting tokens (words) using Java -- Getting ready -- How to do it... -- Detecting sentences using Java -- Getting ready -- How to do it... -- Detecting tokens (words) and sentences using OpenNLP -- Getting ready -- How to do it... -- Retrieving lemma, part-of-speech, and recognizing named entities from tokens using Stanford CoreNLP -- Getting ready -- How to do it... -- Measuring text similarity with Cosine Similarity measure using Java 8 -- Getting ready -- How to do it... -- Extracting topics from text documents using Mallet -- Getting ready -- How to do it... -- Classifying text documents using Mallet -- Getting ready -- How to do it... -- Classifying text documents using Weka -- Getting ready -- How to do it... -- Chapter 7: Handling Big Data -- Introduction -- Training an online logistic regression model using Apache Mahout -- Getting ready -- How to do it... -- Applying an online logistic regression model using Apache Mahout -- Getting ready -- How to do it... -- Solving simple text mining problems with Apache Spark -- Getting ready -- How to do it... -- Clustering using KMeans algorithm with MLib -- Getting ready -- How to do it... -- Creating a linear regression model with MLib -- Getting ready -- How to do it... -- Classifying data points with Random Forest model using MLib -- Getting ready -- How to do it... -- Chapter 8: Learn Deeply from Data -- Introduction -- Creating a Word2vec neural net using Deep Learning for Java (DL4j) -- How to do it... -- How it works... -- There's more -- Creating a Deep Belief neural net using Deep Learning for Java (DL4j) -- How to do it... -- How it works... -- Creating a deep autoencoder using Deep Learning for Java (DL4j) -- How to do it...…”

Tabla de Contenidos: “…Intro -- 内容提 -- 作 简介 -- 审稿人简介 -- 前 -- 源与支持 -- 目录 -- 第1章 取数据与清洗数据 -- 1.1 简介 -- 1.2 使用 Java 从分层目录中提取所有文件名 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.3 使用Apache Commons IO从多层目录中提取所有文件名 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.4 使用 Java 8 从文本文件一次性 取所有内容 -- 操作步 -- 1.5 使用Apache Commons -- 准备工作 -- 操作方法 -- 1.6 使用Apache Tika 提取PDF 文本 -- 准备知 -- 操作步 -- 1.7 使用正则 式清洗 ASCII 文本文件 -- 操作步 -- 1.8 使用Univocity 析CSV 文件 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.9 使用Univocity 析TSV 文件 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.10 使用JDOM 析XML 文件 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.11 使用JSON.simple 编写JSON 文件 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.12 使用JSON.simple 取JSON 文件 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.13 使用JSoup 从一个URL 提取Web 数据 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.14 使用Selenium Webdriver 从网站提取Web 数据 -- 准备工作 -- 操作步 -- 1.15 从MySQL 数据库 取 格数据 -- 准备工作 -- 操作步 -- 第2章 为数据建立索引与搜索数据 -- 2.1 简介 -- 2.2 使用Apache Lucene 为数据建立索引 -- 准备工作 -- 操作步 -- 工作原理 -- 2.3 使用Apache Lucene 搜索带索引的数据 -- 准备工作 -- 操作步 -- 第3章 数据统 分析 -- 3.1 简介 -- 3.2 生成描 性统 -- 操作步 -- 3.3 生成概 统 -- 操作步 -- 3.4 从多种分布生成概 统 -- 操作步 -- 更多内容 -- 3.5 算 率分布 -- 操作步 -- 3.6 算字符串中的 -- 操作步 -- 工作原理 -- 3.7 使用Java 8 算字符串中的 -- 操作步 -- 3.8 算简单回归 -- 操作步 -- 3.9 算普 最小二乘回归 -- 操作步 -- 3.10 算广义最小二乘回归 -- 操作步 -- 3.11 算两组数据点的协方差 -- 操作步 -- 3.12 为两组数据点 算皮尔 相关系数 -- 操作步 -- 3.13 执 对t检 -- 操作步 -- 3.14 执 卡方检 -- 操作步 -- 3.15 执 单因素方差分析 one-way ANOVA test -- 操作步 -- 3.16 执 K-S 检 -- 操作步 -- 第4章 数据学习I -- 4.1 简介 -- 4.2 创建与保存ARFF 文件 -- 操作步 -- 4.3 对机器学习模型 交叉 -- 操作步 -- 4.4 对新的测 数据 分类 -- 准备工作 -- 操作步 -- 4.5 使用 滤分类器对新测 数据分类 -- 操作步 -- 4.6 创建线性回归模型 -- 操作步 -- 4.7 创建 回归模型 -- 操作步 -- 4.8 使用K均值算法对数据点 类 -- 操作步 -- 4.9 依据类别对数据 类处理 -- 操作方法 -- 4.10 学习数据 的关 则 -- 准备工作 -- 操作步 -- 4.11 使用低层方法、 滤方法、元分类器方法 择特征/属性 -- 准备工作 -- 操作步 -- 第5章 数据学习II -- 5.1 简介 -- 5.2 使用Java 机器学习库 Java-ML 向数据应用机器学习 -- 准备工作 -- 操作步 -- 5.3 使用斯坦福分类器对数据点分类 -- 准备工作 -- 操作步 -- 工作原理 -- 5.4 使用MOA 对数据点分类 -- 准备工作 -- 操作步 -- 5.5 使用 Mulan 对多标签数据点 分类 -- 准备工作 -- 操作步 -- 第6章 从文本数据提取信息 -- 6.1 简介 -- 6.2 使用Java 检测标 单…”