Программирование

Многолетний бестселлер, который обновлен с целью отражения функциональных средств, предлагаемых последней версией платформы Spring Framework 5 - одного из самых популярных фреймворков для разработки приложения на Java. Книга безоговорочно считается наиболее исчерпывающим и авторитетным руководством по Spring. Вы изучите основы и ключевые темы, связанные с платформой Spring.

Эта книга подарит путешествие в увлекательный мир строковых данных, открывающий новые возможности для исследования искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы, распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В этой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни. Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте.

Julia - это хорошо структурированный язык программирования с большим быстродействием, устраняющим классическую проблему выполнения анализа на одном языке и трансляции его результатов на второй с целью повышения производительности. Приведены этапы инсталляции и выполнения Julia в разных операционных средах. Описываются различные способы работы с языком, его ключевой функционал, пошагово разбираются практические примеры.

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.

Больше 12 лет прошло с момента выхода первого издания книги, но она продолжает оставаться актуальной. Основные идеи не изменились, но изменился язык Java, например, появились лямбда-выражения. Поэтому авторы приняли решение обновить легендарную книгу и выпустить юбилейное издание. 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.

Быстрый и простой способ изучить программирование на Python и статистику. Python - это язык программирования общего назначения, созданный в конце 1980-х годов и названный в честь Монти Пайтона. Он используется тысячами людей для выполнения различных задач - от тестирования микросхем в Intel и поддержки Instagram, до создания видеоигр с библиотекой PyGame. В книге представлены статистические данные, необходимые для начала работы с наукой о данных, включая вероятность, случайные распределения, проверку гипотез, доверительные интервалы и построение регрессионных моделей для прогнозирования.

В этой книге дается обзор фреймворка Spring 5 и паттернов проектирования для него. Объясняется принцип внедрения зависимостей (dependency injection), играющий ключевую роль при создании слабосвязанного кода во фреймворке Spring.

В книге рассказывается об использовании таблиц стилей, позиционирования и фильтров в HTML-документах. Рекомендована для учащихся школ, гимназий, а также для всех желающих расширить свои знания о языке HTML.

Части 1-2

В книге рассказывается об использовании форм, фреймов и мультимедийных объектов в HTML-документах. Рекомендована учащимся школ, гимназий, а также всем желающим изучить основы языка HTML.

Данное практическое руководство познакомит вас с 10 простыми рекомендациями, помогающими писать программное обеспечение, которое легко поддерживать и адаптировать. Эти тезисы сформулированы на основании анализа сотен реальных систем. Написанная консультантами компании Software Improvement Group книга содержит ясные и краткие советы по применению рекомендаций на практике. Примеры для этого издания написаны на языке Java, но существует аналогичная книга с примерами на языке C#.
Издание предназначено программистам на Java, желающим научиться писать качественный и хорошо поддерживаемый код.

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.

Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Python-разработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков. Python - невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр...

В учебнике рассмотрены основные приемы разработки пользовательского интерфейса на основе технологии Windows Presentation Foundation (WPF), входящей в состав платформы .NET, начиная с версии 3.0. Учебный материал излагается в форме подробного описания 19 проектов для среды программирования Microsoft Visual Studio 2015, демонстрирующих различные аспекты технологии WPF. Описание проектов сопровождается многочисленными комментариями.

Основные понятия, касающиеся теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС). Типичными примерами интеллектуальных систем являются экспертные системы и искусственные нейронные сети. Общие вопросы построения экспертных систем, их архитектуре, режимам работы, этапам разработки. Взаимосвязь таких понятий, как ИИ, машинное обучение и искусственные нейронные сети. Принципы построения искусственных нейронных сетей и перспективы их применения. Интеллектуальные системы и технологии сегодня – самое востребованное и перспективное направление информатики, активно входящее во все сферы нашей жизни и влияющее на них. Интеллектуализация позволяет расширить круг задач, решаемых компьютерами (особенно это касается плохо структурированных задач), и повысить уровень интеллектуальной поддержки принятия решений в сложных ситуациях.

Учебное пособие рассматривает вопросы, связанные с анализом данных: модели, алгоритмы, методы и их реализацию на языке Python. Особое внимание уделено анализу временных рядов.
С теоретической стороны машинное обучение – дисциплина, находящаяся на пересечении математической статистики, численных методов оптимизации, теории вероятностей, а также дискретного анализа. С помощью ее методов происходит решение задачи извлечения знаний из данных, которой занимается еще только формирующаяся область «Интеллектуальный анализ данных» (DataMining). С практической же стороны машинное обучение нацелено на создание систем, способных адаптироваться к решению различных задач без явного кодирования алгоритма, то есть систем, способных обучаться.

Пособие «Практикум по HTML» содержит разноуровневые задания для организации самостоятельной работы при изучении соответствующей темы на уроках информатики. Адресуется учителям и учащимся школ, гимназий, учреждений профессионального образования.

React в последнее время выигрывает на фоне других JavaScript библиотек своей популярностью, что делает изучение её ещё более обязательным и полезным для разработчиков на JavaScript. Это руководство представляет из себя путеводитель по технологии, в котором рассказывается, как правильно изучать React, с чего начинать и какие источники ещё смотреть. Также вы познакомитесь с ES6 и напишите множество готовых веб-приложений.

Учебно-практическое пособие охватывает первую, базовую, часть учебного курса по языку SQL, созданного при участии российской компании Postgres Professional. Учебный материал излагается в расчете на использование системы управления базами данных PostgreSQL. Рассмотрено создание рабочей среды, описаны языки определения данных и основные операции выборки и изменения данных.

В этом пособии мы бегло познакомимся с основными конструкциями языка и наиболее часто используемыми функциями из стандартной библиотеки. Мы не будем пытаться охватить все – недостающие факты вы легко найдете в справочной документации. Основное внимание будет уделено рассмотрению пакетов, используемых в научных вычислениях – numpy, scipy, matplotlib и sympy.