Программирование

Глубокое обучение – это раздел искусственного интеллекта, цель которого научить компьютеры обучаться с помощью нейронных сетей – технологии, созданной по образу и подобию человеческого мозга. Онлайн-переводчики, беспилотные автомобили, рекомендации по выбору товаров именно для вас и виртуальные голосовые помощники – вот лишь несколько достижений, которые стали возможны, благодаря глубокому обучению.

Опираясь на богатый соревновательный и эвристический опыт, автор предлагает оригинальные реализации классических алгоритмов Computer Science на языках Python и C++. Особое внимание уделено математическим и геометрическим алгоритмам, графовым алгоритмам, структурам данных (в особенности различным деревьям), комбинаторике и работе со строками.
Книга поможет заложить и расширить алгоритмическую подготовку, познакомит с эффективными решениями вычислительных задач, а для обучающихся станет настольной. Поможет подготовиться к экзаменам, сертификации, олимпиадам по программированию.

В монографии рассмотрена и проанализирована эволюция путей формирования менеджмента как науки, приводятся теории современного менеджмента. Анализируются существующие научные и практические подходы в сфере управления проектами и программами, а также основные этапы управления проектами на предпроектной стадии. Даётся теоретическое обоснование и предлагаются направления по повышению эффективности управления инновациями, приводятся рациональные формы управления инновациями.

Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более широкими возможностями. Эта библиотека для Python быстро выполняет операции с миллионами строк и способна взаимодействовать с другими инструментами. Она дает идеальную возможность выйти на новый уровень анализа данных.

Изложены основные теоретические положения разработки программного обеспечения с использованием структурного и объектно-ориентированных подходов. Подробно рассмотрены основные приемы решения задач различных классов, в том числе приемы создания и обработки динамических структур данных, без которых невозможно современное программирование.

Книга написана на основе опыта обучения программированию на языке ScratchJr в кружке юных программистов и протестирована на десятках детей 4–9 лет. В ходе тестирования книги в кружке были сняты все возникающие у детей вопросы.

Рассмотрены основы синтаксиса языка Python на примере дистрибутива Anaconda. Показаны приложения IPython, Spyder IDE, Jupyter Notebook. Описан синтаксис переменных, функций, циклов. Подробно изучаются структуры данных в Python: строки, списки, кортежи, множества и словари. Объясняется понятие классов и их применение в объектно-ориентированном программировании. Описаны возможности библиотеки обработки изображений Pillow, библиотеки Tkinter для создания приложений с графическим интерфейсом. Отдельный раздел посвящен обработке ошибок и исключений в программах.

The Little Schemer – не просто введение в функциональное программирование, это захватывающее исследование самих принципов вычислительного мышления. Книга проводит читателя через тонкости рекурсивного программирования, представляя материал в удобном для восприятия табличном формате («вопрос-ответ»).
Это незаменимое руководство для тех, кто стремится не только уметь понимать код, но и мыслить в нем и перестраивать его, выходя за рамки обыденного программирования и погружаясь в более абстрактный мир вычислений.

Познакомьтесь с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Вы постоянно сталкиваетесь с бесчисленными проблемами программирования, которые поначалу кажутся запутанными, трудными или нерешаемыми. Не отчаивайтесь! Многие из «новых» проблем уже имеют проверенные временем решения. Эффективные подходы к решению широкого спектра сложных задач кодирования легко адаптировать и применять в собственных приложениях, а при необходимости создавать собственные структуры данных под конкретную задачу. Сбалансированное сочетание классических, продвинутых и новых алгоритмов обновит ваш инструментарий программирования, добавив в него новые перспективы и практические методы. Специалист по информатике, разработчик программного обеспечения, специалист по обработке данных и вообще любой профессионал, чья эффективная работа зависит от вычислений, должен свободно владеть языком алгоритмов и структур данных. Вот почему на собеседованиях в компаниях Кремниевой долины соискателям часто предлагают задачи из этой области.

Программирование – одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этих книг! Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Книга написана на основе опыта работы с детьми 3–11 классов и посвящена творческим проектам юных программистов и конструкторов. На примере алгоритмов черепашьей графики и простых компьютерных игр дети познакомятся с креативным программированием в визуальной среде Scratch. Рассмотрено применение плат Arduino, плат расширения и различных внешних датчиков в конструкторских проектах начального уровня.

Издание предназначено для этических хакеров, пентестеров и специалистов по IT-безопасности. От читателя требуются базовые знания операционных систем Windows и Linux. Знания из области информационной безопасности будут плюсом и помогут вам лучше понять изложенный в книге материал.

Если вам давно кажется, что вся разработка и развертывание в вашей компании донельзя замедлились – переходите на микросервисную архитектуру. Она обеспечивает непрерывную разработку, доставку и развертывание приложений любой сложности.

Впервые введение в геймдизайн, прототипирование и геймдев объединены в одну книгу. Если вы собираетесь заняться разработкой игр, то в первую очередь вам необходима информация о современных методах и профессиональных инструментах. Эти незаменимые знания можно получить в книге Джереми Гибсона Бонда. Кросс-платформенная разработка Unity позволяет создать игру, а затем с легкостью портировать куда угодно – от Windows и Linux до популярных мобильных платформ.

В «Приключениях в стиле Python» вы встретите Эрика и Саймона, двух братьев, которые только начинают свое изучение языка Python. Диалоги героев книги помогут молодым программистам гораздо легче понять сложные концепции. Это идеальный способ начать изучение языка для молодых программистов (и их родителей).
В этом повествовании нет скучных уроков и унылых упражнений. Вы будете следить за вопросами и ошибками Эрика и Саймона, узнаете, как писать программы командой, а также получите возможность создать приложения, которые вы сможете использовать в своей повседневной жизни.

Настоящее пособие предназначено для изучения современных приемов программирования технологических контроллеров в среде Unity Pro, которая в комбинации с новыми процессорами Premium, Quantum, Atrium и M340 международной фирмы «Schneider Electric» реализует новый подход к разработке программного обеспечения и эксплуатации систем промышленной автоматизации.

Идеальная книга для того, чтобы познакомить начинающих программистов с базовыми концептами одного из самых популярных языков программирования. Вместе с ней вы пройдете увлекательный путь от первых строк кода до создания полноценной игры. Для этого вы не только изучите основные элементы Python, но и потренируетесь использовать их в практических упражнениях от автора.

Собеседования по проектированию систем машинного обучения — самые сложные. Если нужно подготовиться к такому, книга создана специально для вас. Также она поможет всем, кто интересуется проектированием систем машинного обучения (МО), будь то новички или опытные инженеры. Собеседование по проектированию систем МО (ML System Design interview), как правило, обязательно для претендентов на вакансии, связанные с проектированием и реализацией систем МО: инженер данных, дата-сайентист, инженер машинного обучения и т.д. Чтобы успешно пройти собеседование по проектированию систем МО, надо хорошо понимать фундаментальные концепции и методы МО, а также уметь их применять, чтобы решать практические задачи. На собеседовании обычно необходимо продемонстрировать, что вы разбираетесь в пайплайнах данных и конструировании признаков, а также умеете проектировать эффективные системы МО. Возможно, вам еще придется проявить умение выбирать подходящие модели для конкретных задач, настраивать их параметры и оценивать производительность. В принципе, цель собеседования состоит в том, чтобы оценить, насколько хорошо соискатель применяет теоретические знания МО, чтобы проектировать и реализовывать эффективные системы. Многие технические специалисты полагают, что системы МО исчерпываются такими алгоритмами МО, как логистическая регрессия или нейронные сети. Тем не менее реальные системы МО далеко не ограничиваются разработкой моделей.

Книга представляет собой полное описание фреймворка Laravel 9 для быстрой разработки сайтов на языке PHP. Дан краткий вводный курс для начинающих, в котором описывается разработка простого учебного сайта — электронной доски объявлений. Описаны базовые инструменты Laravel: миграции, модели, маршруты, контроллеры, шаблоны, средства обработки пользовательского ввода и сохранения выгруженных файлов, валидаторы, шаблоны, пагинаторы и инструменты разграничения доступа. Рассказано о более развитых средствах: внедрении зависимостей, провайдерах, посредниках, событиях и их обработке, отправке электронной почты, оповещениях, очередях и отложенных заданиях, встроенном планировщике, инструментах кеширования, локализации сайтов и расширении возможностей встроенной утилиты artisan. Описаны дополнительные библиотеки для обработки BBCode-тегов и CAPTCHA, вывода графических миниатюр, аутентификации через социальные сети. Рассмотрено программирование веб-служб REST, вещание по протоколу WebSocket и публикация сайта.

Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки. Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах. Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.