Аннотация

Алгоритмы – это всего лишь пошаговые алгоритмы решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно, погрузиться в глубокую фило¬софию гениального Кнута, изучить многостраничные фолианты с доказательствами и обоснованиями, но хотите ли вы тратить на это свое время? Откройте великолепно иллюстрированную книгу, и вы сразу поймете, что алгоритмы – это просто. А грокать алгоритмы – это веселое и увлекательное занятие. После приобретения книга будет также доступна в формате epub.

Аннотация

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce. Для аналитиков данных.

Аннотация

В мире постоянно кто-то сталкивается с такими же проблемами программирования, которые возникают и у вас. Многие разработчики решают совершенно идентичные задачи и находят похожие решения. Если вы не хотите изобретать велосипед, используйте готовые шаблоны (паттерны) проектирования, работе с которыми посвящена эта книга. Паттерны появились, потому что многие разработчики искали пути повышения гибкости и степени повторного использования своих программ. Найденные решения воплощены в краткой и легко применимой на практике форме. Особенностью данного издания является уникальный способ подачи материала, выделяющий серию «Head First» издательства O’Reilly в ряду множества скучных книг, посвященных программированию. Книга будет интересна широкому кругу веб-разработчиков, от начинающих до профессионалов, желающих освоить работу с паттернами проектирования.

Аннотация

Самое время переходить на гибкую разработку. Наконец-то найден современный, последовательный подход к решению тех проблем, с которыми сражались целые поколения команд разработчиков. Гибкие команды используют простые понятные практики, эффективность которых в реальных проектах была неоднократно подтверждена. Но, погодите минутку… Если гибкие методологии так хороши, почему на них еще не перешли все без исключения? В реальном мире практика, хорошо работающая в одной команде, создает серьезные проблемы в другой; различия обусловлены образом мышления команд и их подходом к делу. Чтобы разобраться в этом придется погрузиться в гибкую разработку и поменять свое отношение к проектам!

Аннотация

Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но все не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python», но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.

Аннотация

Изучение всех возможностей Python – сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня. Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3. Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом. Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Аннотация

Java EE 8 – современная версия популярной платформы для программирования корпоративных приложений на языке Java. Новая версия платформы оптимизирована с учетом многочисленных технологических нововведений, среди которых – работа с контейнерами, улучшенные API для обеспечения безопасности, возможности работы с облачными хранилищами и микросервисной архитектурой. Java EE обеспечивает широкие возможности предметно-ориентированного проектирования (DDD), непрерывную интеграцию, работу по принципу DevOps, взаимодействие с Docker и Kubernetes. Принципы проектирования и архитектурные секреты, собранные в этой книге в изложении великолепного Себастьяна Дашнера (в 2016 году удостоен звания Java-сhampion), послужат вам неисчерпаемым источником вдохновения и солидной базой для воплощения даже самой сложной бизнес-логики в Java-приложениях.

Аннотация

«Идеальный программист» и «Чистый код» – легендарные бестселлеры Роберта Мартина – рассказывают, как достичь высот профессионализма. «Чистая архитектура» продолжает эту тему, но не предлагает несколько вариантов в стиле «решай сам», а объясняет, что именно следует делать, по какой причине и почему именно такое решение станет принципиально важным для вашего успеха. Роберт Мартин дает прямые и лаконичные ответы на ключевые вопросы архитектуры и дизайна. «Чистую архитектуру» обязаны прочитать разработчики всех уровней, системные аналитики, архитекторы и каждый программист, который желает подняться по карьерной лестнице или хотя бы повлиять на людей, которые занимаются данной работой.

Аннотация

Глубокое обучение – Deep learning – это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras – самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части: в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Обучение – это путешествие длиной в жизнь, особенно в области искусственного интеллекта, где неизвестностей гораздо больше, чем определенности.

Аннотация

Изучите, как следует реализовывать эффективные алгоритмы на основе важнейших структур данных на языке Java, а также как измерять производительность этих алгоритмов. Каждая глава сопровождается упражнениями, помогающими закрепить материал. Научитесь работать со структурами данных, например, со списками и словарями, разберитесь, как они работают. Напишите приложение, которое читает страницы Википедии, выполняет синтаксический разбор и обеспечивает навигацию по полученному дереву данных. Анализируйте код и учитесь прогнозировать, как быстро он будет работать и сколько памяти при этом потреблять. Пишите классы, реализующие интерфейс Map, пользуйтесь при этом хеш-таблицей и двоичным деревом поиска. Создайте простой веб-поисковик с собственным поисковым роботом: он будет индексировать веб-страницы, сохранять их содержимое и возвращать нужные результаты.