Аннотация

Go является языком высокопроизводительных систем будущего. Эта книга показывает, как заставить Go работать на реальных производственных системах. Для программистов, которые уже знакомы с основами языка Go, эта книга содержит примеры, шаблоны и четкие объяснения, которые помогут вам глубоко понять возможности Go и применить их в своей работе по программированию. Книга охватывает нюансы Go с подробными руководствами по типам и структурам, пакетам, параллелизму, сетевому программированию, дизайну компиляторов, оптимизации и многому другому. Каждая глава заканчивается упражнениями и ресурсами, чтобы полностью внедрить ваши новые знания.

Аннотация

Больше 25 лет прошло с момента выхода первого тиража книги Design Patterns. За это время книга из популярной превратилась в культовую. Во всем мире ее рекомендуют прочитать каждому, кто хочет связать жизнь с информационными технологиями и программированием. «Русский» язык, на котором разговаривают айтишники, поменялся, многие англоязычные термины стали привычными, паттерны вошли в нашу жизнь. Перед вами юбилейное издание с обновленным переводом книги, ставшей must-read для каждого программиста. «Паттерны объектно-ориентированного проектирования» пришли на смену «Приемам объектно-ориентированного проектирования». Четыре первоклассных разработчика – Банда четырех – представляют вашему вниманию опыт ООП в виде двадцати трех паттернов. Паттерны появились потому, что разработчики искали пути повышения гибкости и степени повторного использования своих программ. Авторы не только дают принципы использования шаблонов проектирования, но и систематизируют информацию. Вы узнаете о роли паттернов в архитектуре сложных систем и сможете быстро и эффективно создавать собственные приложения с учетом всех ограничений, возникающих при разработке больших проектов. Все шаблоны взяты из реальных систем и основаны на реальной практике. Для каждого паттерна приведен код на C++ или Smalltalk, демонстрирующий его возможности.

Аннотация

Хотите повысить свою эффективность в разработке корпоративных и облачных Java-приложений? Увеличьте скорость и простоту разработки микросервисов и сложных приложений, избавившись от забот по конфигурации Spring. Используйте Spring Boot 2 и такие инструменты фреймворка Spring 5, как WebFlux, Security, Actuator, а также фреймворк Micrometer, предоставляющий новый способ сбора метрик.

Аннотация

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными. Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch. Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения – от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Аннотация

Генеративное моделирование – одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое. Дэвид Фостер делает понятными и доступными архитектуру и методы генеративного моделирования, его советы и подсказки сделают ваши модели более творческими и эффективными в обучении. Вы начнете с основ глубокого обучения на базе Keras, а затем перейдете к самым передовым алгоритмам. Разберитесь с тем, как вариационные автокодировщики меняют эмоции на фотографиях. Создайте сеть GAN с нуля. Освойте работу с генеративными моделями генерации текста. Узнайте, как генеративные модели помогают агентам выполнять задачи в рамках обучения с подкреплением. Изучите BERT, GPT-2, ProGAN, StyleGAN и многое другое.

Аннотация

Квантовые компьютеры спровоцировали новую компьютерную революцию, и у вас есть прекрасный шанс присоединиться к технологическому прорыву прямо сейчас. Разработчики, специалисты по компьютерной графике и начинающие айтишники найдут в этой книге практическую информацию по квантовым вычислениям, нужную программистам. Вместо штудирования теории и формул вы сразу займетесь конкретными задачами, демонстрирующими уникальные возможности квантовой технологии. Эрик Джонстон, Ник Хэрриган и Мерседес Химено-Сеговиа помогают развить необходимые навыки и интуицию, а также освоить инструментарий, необходимый для создания квантовых приложений. Вы поймете, на что способны квантовые компьютеры и как это применить в реальной жизни.

Аннотация

«Изучаем Python» – это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете максимально быстро освоить Python, научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения. В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения познакомят вас с шаблонами чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.

Аннотация

Паттерны проектирования – удобный прием программирования для решения рутинных задач разработки ПО. Грамотное использование паттернов позволяет добиться соответствия любым требованиям и снизить расходы. В этой книге описаны эффективные способы применения паттернов проектирования с учетом специфики языка C# и платформы .NET Core. Кроме знакомых паттернов проектирования из книги «Банды четырех» вы изучите основы объектно-ориентированного программирования и принципов SOLID. Затем узнаете о функциональных, реактивных и конкурентных паттернах, с помощью которых будете работать с потоками и корутинами. Заключительная часть содержит паттерны для работы с микросервисными, бессерверными и облачно-ориентированными приложениями. Вы также узнаете, как сделать выбор архитектуры, например микросервисной или MVC.

Аннотация

Уэйн Винстон научит вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели в Microsoft Excel 2019 и Office 365. В новом шестом издании вас ждут более 800 бизнес-задач, основанных на реальных ситуациях, а также обсуждение новых инструментов и функций. Где бы вы ни работали – в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, – это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством. Прочитав эту книгу, вы сможете cпрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире. Хотите обогнать конкурентов? Решайте в Excel реальные задачи!

Аннотация

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python – одном из самых популярных языков. В вашем распоряжении более пятисот реальных задач – от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.