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Mining Machine

Die 10 besten Produkte von Oktober 2025
Letzte Aktualisierung: 10. Oktober 2025
DPUNKT
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Machine Learning – kurz & gut: Eine Einführung mit Python, Scikit-Learn und TensorFlow
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Morgan Kaufmann
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Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
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#2
Generisch
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Neuer DIY Bitcoin Miner BTC Miner USB NMMiner 1000K/HS 2,8 Zoll Smart Display Crypto Mining Machine Solo Lottery Miner BTC Mining Machine Besser als Nerd Miner V2 V3
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#3

  • ✅ Starke Leistung – 1005 K/HS Hashrate – Erzielen Sie deutlich höhere Hashraten im Vergleich zu Nerd Miner V2 und Nerd Miner V3, die nur 54–76 K/HS bieten.
  • ✅ Extrem niedriger Stromverbrauch – Nur 1 W – Maximieren Sie Ihre Gewinne bei minimalem Stromverbrauch. Das macht diesen Miner zur ersten Wahl für kostenbewusste Nutzer.
  • ✅ Geräuschlos – Läuft völlig geräuschlos, ideal für ruhige Umgebungen und stressfreies Mining.
  • ✅ Kompakt mit 2,8-Zoll-Smart-Display – Klein, effizient und mit einem übersichtlichen Display für Mining-Statistiken und Hash-Rate-Überwachung in Echtzeit ausgestattet.
  • ✅ WLAN 2,4 GHz & Garantie – Mühelose Einrichtung mit WLAN 2,4 GHz und Produktgarantie für sorgenfreie und langfristige Nutzung.
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cablecc
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Cablecc PCI-E 1x to 16x Mining Machine Enhanced Extender Riser Adapter with USB 3.0 & SATA Power Cable
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#4

  • Mit 2 x FP Solid Kondensatoren, wodurch die Grafik-Stromversorgung stabiler und sicherer wird
  • Mit SATA-15-poligem Stecker auf 4-poligem Stromkabel, verstärkt die Stromversorgung, so dass die Grafikleistung vom Motherboard unabhängig ist, so dass Multi-Karten die Belastung des Motherboards reduzieren.
  • PCI-E 16x Steckplatz mit Verriegelung für einfaches Entfernen und fester Grafikkarte, so dass Grafiken nicht aus dem Steckplatz fallen
  • Kompatibel mit 1x,4x,8x,16x Karte
  • Lieferumfang: 1 x PCI-E 16 x Adapter, 1 x PCI-E, 1 x Riser-Platine, 1 x USB-Kabel, 1 x SATA 15-poliges 4-poliges Stromkabel
  • 10,34 € AUF AMAZON
DPUNKT
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Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow: Konzepte, Tools und Techniken für intelligente Systeme (Animals)
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#5
Springer
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Materials Data Science: Introduction to Data Mining, Machine Learning, and Data-Driven Predictions for Materials Science and Engineering (The Materials Research Society Series)
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#6
OEMGMINER
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NerdQaxe++ 4.8TH/s Bitcoin Miner – 4X BM1370 ASIC Chips, 15J/Th, 68W Power Consumption, 2.4G WiFi, Open-Source Mining Machine, High Efficiency for BTC Mining
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#7

  • Hochleistungs-Mining-Leistung: Das NerdQaxe++ ist mit 4 BM1370 ASIC-Chips ausgestattet, die eine beeindruckende Hashrate von 4320GH/s bis 5280GH/s liefern. Optimiert für den Solo-BTC-Mining, bietet es effiziente Leistung und maximale Bitcoin-Belohnungen, um sicherzustellen, dass Sie das Beste aus jeder Mining-Sitzung herausholen.
  • Energieeffizientes Design: Dieser Bergbauer arbeitet mit einem niedrigen Stromverbrauch von 68W pro Terahash (W/TH) und bietet einen hocheffizienten 15J/TH. Dies gewährleistet einen minimalen Stromverbrauch, reduziert Ihre Betriebskosten und liefert gleichzeitig erstklassige Bergbauleistung.
  • Kompakter und leiser Betrieb: Der NerdQaxe++ Miner ist mit einem kleinen, tragbaren Formfaktor konzipiert und passt nahtlos in Ihr Zuhause oder Büro. Dank fortschrittlicher Komponenten und einem geräuscharmen Design funktioniert es leise und ist ideal für Wohn- und Berufsumgebungen, ohne Störungen zu verursachen.
  • Nahtlose Konnektivität mit 2.4G WiFi: Das NerdQaxe++ ist mit einem eingebauten 2.4G WiFi-Modul ausgestattet, das eine einfache, drahtlose Verbindung zu Ihrem Heimnetzwerk ermöglicht. Mit einfacher Fernüberwachung und -verwaltung können Sie Ihren Bergbaufortschritt ohne den Mühe komplexer Verkabelung verfolgen.
  • Erweiterte Kühlung für optimale Leistung: Mit einem doppelten Kugellagerventilator sorgt der Bergarbeiter für eine effiziente Wärmeabfuhr mit minimalem Lärm. Dieses Kühlsystem hält eine ideale Betriebstemperatur, erhöht die Langlebigkeit der Hardware und maximiert die Bergbaueffizienz.
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CRC Press
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Text Mining with Machine Learning: Principles and Techniques
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#8
Yaraso
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Data Mining et Statistique décisionnelle : La science des données
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Princeton University Press
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Statistics, Data Mining, and Machine Learning in Astronomy: A Practical Python Guide for the Analysis of Survey Data (Princeton Series in Modern Observational Astronomy)
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