информатика

Этот видеокурс подойдет тем, кто хочет научиться профессионально работать с текстовыми документами и экономить время на выполнении рабочих задач.

В этом видеокурсе вы возьмете этот самый быстрый старт в изучении языка Python. Рассмотрите концепции и важные нюансы о которых нужно обязательно узнать в начале пути. Закрепите все полученные знания тестами и практическими заданиями.

Книга познакомит вас с основополагающими компонентами библиотеки SciPy языка Python. Вы научитесь писать элегантный, ясный, краткий и эффективный программный код благодаря примерам из обширной научной экосистемы Python. Кроме SciPy, вы узнаете много нового про сопутствующие библиотеки, такие как NumPy, Pandas, scikit-image. Издание будет полезно всем программистам на Python, желающим использовать научные библиотеки в своей работе.

Данное пособие могут использовать учителя информатики в школе при преподавании темы «Алгоритмы и исполнители», а также все желающие самостоятельно овладеть основами программирования на языке Паскаль.

Когда автор данной книги учил C, а затем C++, он просто писал небольшие фрагменты кода, компилировал и смотрел, что получилось на ассемблере. Так было намного проще понять. Он делал это такое большое количество раз, что связь между программным кодом на C/C++ и тем, что генерирует компилятор, вбилась в его подсознание достаточно глубоко. После этого не трудно, глядя на код на ассемблере, сразу в общих чертах понимать, что же там было написано на C. Возможно эти знания смогут помочь кому-то ещё. Иногда здесь используются достаточно древние компиляторы, чтобы получить самый короткий (или простой) фрагмент кода.

Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, изучающий глубокие нейронные сети и выстраивающий процесс получения знаний на основе примеров. Такие крупные компании, как Google, Microsoft и Facebook, уделяют большое внимание глубокому обучению и расширяют свои подразделения в этой сфере. Для всех прочих глубокое обучение пока остается сложным, многогранным и малопонятным предметом. Цель этой книги — заполнить этот пробел.

Дано доходчивое изложение сути языка программирования паскаль, и на его примере доведены до читателя основные концептуальные понятия, входящие практически в любой процедурный язык программирования. Использование возможностей языка, в том числе для работы со сложными структурами данных, иллюстрируется большим числом законченных примеров.

Это лучший учебник программирования, по крайней мере, из всех доступных на русском языке. Проработав книгу от начала и до конца, читатель получит ясное понимание - что это такое, программирование. Выбранный в дальнейшем конкретный язык программирования неважен, важны принципы.
В первую очередь это книга для тех, кто, являясь профессионалом в своей области, хочет овладеть программированием или, по крайней мере, научиться разговаривать с программистами на равных.
От самых начал до понятий достаточно глубоких. Прочтите и узнайте!

Если вы хотите разрабатывать по методике Scrum программные продукты, способные удовлетворить любого заказчика, то в этой книге вы обнаружите единый источник и исчерпывающее руководство по Scrum, которые вы так долго искали. Автор книги, ведущий специалист по обучению методике Scrum, раскрывает в ней основные ценности, принципы и нормы практики Scrum, а также описывает гибкие, проверенные временем подходы, которые помогут вам эффективно внедрить эту методику в своей практике.

Подробно рассмотрены основные методы и нотации, применяемые при разработке сложного программного обеспечения. Особое внимание уделено проектированию программных систем с использованием структурного и объектного подходов. Детально разобраны основные приемы обеспечения требуемых технологических свойств.

Машинное обучение — это сегодня один из самых быстро развивающихся разделов информатики, с приложениями в самых разных областях. Цель этой книги — познакомить читателя с фундаментальными принципами машинного обучения и характерными для него алгоритмическими парадигмами. Книга вмещает в себя обширный свод основополагающих теоретических идей машинного обучения и математические выкладки, благодаря которым эти идеи становятся практическими алгоритмами. После изложения базовых основ дисциплины рассматривается широкий спектр тем, не нашедших достаточного отражения в предшествующих учебниках: вычислительная сложность обучения, понятия выпуклости и устойчивости, важные алгоритмы, включая стохастический градиентный спуск, нейронные сети и обучение структурированному выводу, а также совсем недавние теоретические концепции, например, PAC-байесовский подход и границы сжатия.

В учебном пособии представлены основные положения и типовые решения по конструированию, созданию сложных структур данных (линейных и древовидных), необходимость в которых возникает при решении различных практических задач. Также даны классические алгоритмы обработки данных (сортировка и поиск), приведены примеры работы этих алгоритмов, что позволяет получить практические навыки по использованию основных алгоритмов обработки данных.

«Выразительный javascript» позволит глубоко погрузиться в тему, научиться писать красивый и эффективный код. Вы познакомитесь с синтаксисом, стрелочными и асинхронными функциями, итератором, шаблонными строками и блочной областью видимости. Это книга об обучении компьютеров. Сегодня компьютер встречается чаще, чем отвертка, но он гораздо сложнее, и заставить его делать то, что нам нужно, не всегда легко.

Учебное пособие знакомит читателей с историей искусственного интеллекта, моделями представления знаний, экспертными системами и нейронными сетями. Описаны основные направления и методы, применяемые при анализе, разработке и реализации интеллектуальных систем.

Рассмотрены вопросы современных методов создания сложного программного обеспечения, использующего информацию, хранимую в базе данных. Подчеркнуты особенности создания такого программного обеспечения коллективом разработчиков: итеративный характер разработки, использование стандартных средств создания программ (стандартные компоненты, паттерны, Bean-компоненты и т. д.). Большое внимание уделено разработке структуры программного обеспечения, позволяющей наиболее просто организовать все стадии его жизненного цикла. Весь материал проиллюстрирован на одном достаточно сложном примере.

Данная книга представляет собой практическое руководство по применению метода деревьев решений и случайного леса для задач сегментации, классификации и прогнозирования. Каждый раздел книги сопровождается практическим примером. Кроме того, книга содержит программный код SPSS Syntax, R и Python, позволяющий полностью автоматизировать процесс построения прогнозных моделей. Автором обобщены лучшие практики использования деревьев решений и случайного леса от таких компаний, как Citibank N.A., Transunion и DBS Bank.

В книге рассказывается о фреймворке Akka и описываются его наиболее важные модули. Большое внимание уделено модели программирования с акторами и модулям поддержки акторов, часто используемых при создании конкурентных и распределенных приложений. Продемонстрированы подходы к разработке через тестирование и приемы развертывания и масштабирования отказоустойчивых систем. Во всех примерах книги используется язык программирования Scala.

Чем больше одни стремятся что-то скрыть, тем больше другие хотят это что-то узнать. Когда люди только научились писать, их тайны материализовались, представ в образе символов, иероглифов, букв, цифр. Но в таком виде они стали доступны другим. С этого момента началось извечное соревнование между шифровальщиками, пытающимися скрыть информацию, и криптоаналитиками, стремящимися расшифровать ее…

Эта книга научит вас, как создавать интеллектуальные системы от начала до конца и использовать машинное обучение на практике. Вы узнаете, как эффективно применять свои навыки разработки программного обеспечения, науки о данных, машинного обучения и управления проектами.

В данной книге анализируется два самых горячих направления развития информационных технологий: микросервисы и контейнеры Docker. Вместе они способны обеспечить беспрецедентную гибкость в разработке и развертывании приложений, а также в их масштабировании.