информатика

Объектно-ориентированное программирование (ООП) — это метод, основанный на представлении программы в виде совокупности объектов, каждый из которых является экземпляром определенного класса, а классы образуют иерархию наследования, что позволяет по-другому думать о вычислительных задачах и решать их с возможностью многократного использования. «Объектно-ориентированное программирование с помощью Python» предназначено для программистов среднего уровня и представляет собой практическое руководство, которое глубоко изучает основные принципы ООП и показывает, как использовать инкапсуляцию, полиморфизм и наследование для написания игр и приложений с использованием Python.

Цель учебного пособия — помочь студентам, изучающим курс «Python для анализа данных», приобрести системные знания по основам программирования на языке Python и освоить работу со стандартными возможностями языка и его библиотеками на уровне, достаточном для решения задач обработки и анализа данных. Рассматриваются базовые элементы и синтаксические конструкции языка Python 3 Описываются основные методы и приемы работы с рядами и табличными данными с применением популярных Python-библиотек.

Глубоко погрузитесь в различные аспекты объектно-ориентированного программирования на Python, паттерны проектирования, приемы манипулирования данными и вопросы тестирования сложных объектно-ориентированных систем. Обсуждение всех понятий подкрепляется примерами, написанными специально для этого издания, и практическими упражнениями в конце каждой главы. Код всех примеров совместим с синтаксисом Python 3.9+ и дополнен аннотациями типов для упрощения изучения.

Мониторинг PostgreSQL составляет важную часть работы администратора, помогая отвечать на многие вопросы, связанные с производительностью. Эта книга всесторонне охватывает обширную тему мониторинга, соединяя в себе справочные материалы об инструментарии, практические приемы его использования и способы интерпретации полученных данных. Знание внутреннего устройства PostgreSQL и особенностей мониторинга, почерпнутое из этой книги, поможет в долгосрочной перспективе эффективно эксплуатировать СУБД и успешно решать возникающие задачи.
Для администраторов баз данных, системных администраторов, специалистов по надежности.

Книга представляет собой обзор богатой экосистемы библиотек, доступных в языке программирования Python, начиная от основных инструментов для работы с данными и машинного обучения, и заканчивая инструментами для создания веб-приложений, обработки изображений и разработки игр. Основные темы включают в себя введение в библиотеки для анализа данных, такие как NumPy, Pandas, и Matplotlib, а также обсуждение алгоритмов машинного обучения с использованием Scikit-learn. Автор также рассматривает инструменты для работы с веб-технологиями, такие как Flask, Django, и для визуализации данных, такие как Seaborn, Plotly, и Bokeh.

В книге приводятся практические приемы анализа данных. Рассказано, как исследовать и тестировать взаимосвязи между переменными в Excel и использовать его для статистики и анализа. Описан перенос данных из Excel в R, язык программирования с открытым исходным кодом, специально разработанный для выполнения статистического анализа. Отдельный раздел посвящен переносу данных из Excel в Python и выполнению полного анализа данных средствами этого языка. В результате читатель научится выполнять разведочный анализ данных (Exploratory Data Analysis, EDA) и проверку гипотез с использованием языков программирования Python и R.

Благодаря этой книге тысячи пользователей овладели технологией объектно-ориентированного программирования в С++. В ней есть все: основные принципы языка, готовые полномасштабные приложения, небольшие примеры, поясняющие теорию, и множество полезных иллюстраций. Книга пользуется стабильным успехом в учебных заведениях благодаря тому, что содержит более 100 упражнений, позволяющих проверить знания по всем темам.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

В данном издании рассказывается о том, как проникнуть в открытые информационные системы, обойдя защиту веб-сервисов. Информационная безопасность, как и многие другие вещи в нашем мире, - это две стороны одной медали. С одной стороны, мы проверяем, ищем и даже практикуем методы проникновения, а с другой - пытаемся защитить себя. Тестирование на проникновение является частью нормального жизненного цикла любой инфраструктуры информационных технологий и позволяет реально оценить возможные риски и выявить скрытые проблемы. Законно ли хакерство? Конечно, законно! Однако оно ограничено двумя сценариями: взломом собственной ИС и взломом сети организации, которая дала письменное согласие на проведение аудита или теста на проникновение. Информация в этой публикации должна использоваться только для легального взлома ИС. Незаконная деятельность влечет за собой административное или уголовное наказание. В этом документе содержится пошаговое описание всех шагов, необходимых для проведения аудита безопасности информационных систем и теста на проникновение. Книга рассчитана на читателей, имеющих опыт работы с информационными технологиями и знакомых с работой основных сетевых служб на платформах Linux и Windows, но особенно подходит системным администраторам, специалистам по информационной безопасности, а также тем, кто хочет связать свою карьеру с информационной безопасностью и аудитом.

Даже плохой программный код может работать. Однако если код не является «чистым», это всегда будет мешать развитию проекта и компании-разработчика, отнимая значительные ресурсы на его поддержку и «укрощение».

Вывести свой сайт в топ – цель каждого владельца веб-сайта. Ведь так можно решить основные задачи бизнеса: продать товар, найти клиентов, которые закажут услуги, привлечь трафик на свой портал и в будущем зарабатывать на размещении рекламы и не только. Каждый хочет обойти своего конкурента и занять первые строчки поисковой выдачи, но как это сделать, знают далеко не все. Создать сайт и сидеть сложа руки, надеясь, что ваш клиент сам придет, уже не получится. Время идет, интернет развивается, алгоритмы поисковых систем меняются, а с ними меняются и требованиям к оптимизации сайтов, которые влияют на их продвижение. Эта книга – кладезь знаний, которые мы накопили за все время работы, и сейчас решили поделиться ими со всеми, кто ее открыл. В этом пособии мы по полочкам разложили все о продвижении сайтов: с чего начать, как оптимизировать, как проводить аналитику, как работать над внешними и внутренними факторами ранжирования и не только. Мы расскажем все в деталях доступным языком, покажем наглядные примеры, объясним, что плохо и что хорошо. Будьте уверены, что прочитав эту книгу, вы сможете составить четкий план, как улучшить свой проект, что изменить и как работать над его продвижением. Многие работы, которые вы доверяли сторонним специалистам, станут вам по плечу.

Добро пожаловать в «Python с нуля»! Эта книга даст вам основные знания и инструменты, которые помогут стать опытным разработчиком на Python — универсальном, мощном и доступном языке программирования. Вы узнаете, почему Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире и что делает его отличным выбором и для начинающих, и для опытных разработчиков. Эта книга приглашает вас в путешествие по огромному миру Python и охватывает все — от самых основ до более продвинутых тем, таких как наука о данных, веб-скрапинг и программирование графических интерфейсов. Каждая глава снабжена примерами, заданиями для самопроверки и лучшими практиками, чтобы вы не только поняли материал, но и получили практический опыт его применения. Неважно, новичок вы или опытный разработчик, желающий расширить свои навыки, — в этой книге найдется что-то для всех.

Наиболее полное руководство для решения практических задач в пакете Adobe Photoshop CS6. Рассматриваются новые возможности работы с цифровыми изображениями и фотографиями, обеспечивающие интеллектуальное ретуширование, реалистическое раскрашивание и выделение изображений, инструменты рисования и маскирования, цветовые модели, приемы редактирования изображений и фотографий, маски, слои, каналы, фильтры, автоматизация рутинных операций, подготовка документов к печати, интересные примеры работы с 3D-графикой и текстом.

Четвертое издание «Новейшего самоучителя Windows 10» включает подробный отчет о самых свежих обновлениях, затронувших такие важные элементы, как меню Настроек и систему безопасности. А кроме того, читатели найдут в этой книге, как всегда, множество интересных и полезных советов автора на все случаи использования операционной системы Windows – от настройки до работы с почтой и многое другое.

Машинное обучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинное обучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта уникальная книга объясняет основные понятия машинного обучения на простых и доступных примерах, увлекательных упражнениях и запоминающихся иллюстрациях.

В книге подробно описывается весь процесс разработки программы: от конструирования диалогового окна до организации справочной системы и создания установочного CD-ROM. Материал включает ряд тем, которые, как правило, остаются за рамками книг, адресованных начинающим — обработка символьной информации, использование динамических структур, работа с файлами.

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.

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.