Курс математики для технических высших учебных заведений [3 части] [2013] Миносцев, Пушкарь

💾 Скачать книги

Курс математики для технических высших учебных заведений [3 части] [2013] Миносцев, Пушкарь

Данное учебное пособие в значительной части повторяет «Курс высшей математики» под редакцией В. Б. Миносцева, выдержавший восемь изданий и ставший победителем конкурса «Университетская книга — 2008». Изменения и дополнения внесены в основном в III и IV части пособия, посвящённые дифференциальным уравнениям, элементам вариационного исчисления и теории оптимизации, теории вероятности и математической статистике. Решение сложных задач этих разделов данного курса входит в лабораторные работы, проводимые с использованием пакетов прикладных программ Excel, MathCad, Maxima.

Зубков В. Г. и др. - Часть 1. Аналитическая геометрия. Пределы и ряды. Функции и производные (2 изд.)
Ляховский В. А. и др. - Часть 2. Функции нескольких переменных. Интегральное исчисление. Теория поля (2 изд.)
Берков Н. А. и др. - Часть 4. Теория вероятностей и математическая статистика (2 изд.)

Философия Java (4-е издание) [2015] Брюс Эккель

💾 Скачать книгу

Философия Java (4-е издание) [2015] Брюс Эккель

Впервые читатель может познакомиться с полной версией этого классического труда, который ранее на русском языке печатался в сокращении. Книга, выдержавшая в оригинале не одно переиздание, за глубокое и поистине философское изложение тонкостей языка Java считается одним из лучших пособий для программистов. Чтобы по-настоящему понять язык Java, необходимо рассматривать его не просто как набор неких команд и операторов, а понять его "философию", подход к решению задач, в сравнении с таковыми в других языках программирования. На этих страницах автор рассказывает об основных проблемах написания кода: в чем их природа и какой подход использует Java в их разрешении. Поэтому обсуждаемые в каждой главе черты языка неразрывно связаны с тем, как они используются для решения определенных задач.

Введение в машинное обучение с помощью Python [2017] Мюллер, Гидо

💾 Скачать книгу

С помощью этой книги вы изучите:
- Фундаментальные понятия и сферы применения машинного обучения
- Преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения
- Способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы с данными
- Продвинутые методы оценивания модели и тонкая настройка параметров
- Понятие конвейеров для изменения моделей и инкапсуляции вашего рабочего потока
- Методы работы с текстовыми данными
- Рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных

Введение в машинное обучение с помощью Python [2017] Мюллер, Гидо

Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного приложения на базе машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы Андреас Мюллер и Сара Гидо сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения. Знание библиотек NumPy и matplotlib позволит вам извлечь из этой книги еще больше полезной информации.

Программируем с PyTorch [2020] Ян Пойнтер

💾 Скачать книгу

«PyTorch – это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google – TensorFlow – практически на равных. Книга обязательно должна стать настольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят использовать PyTorch в своей работе».
Анкур Патель, вице-президент направления Data Science в компании 7Park Data.

Программируем с PyTorch [2020] Ян Пойнтер

PyTorch – это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь:
- Внедрять модели глубокого обучения в работу
- Использовать PyTorch в масштабных проектах.
- Применять перенос обучения.
- Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
- Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
- Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
- Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.

Философия С++ [2 тома][2004] Эккель, Эллисон

💾 Скачать книги

Философия С++ [2 тома][2004] Эккель, Эллисон

В книге «Философия C++» последовательно и методично излагаются вопросы использования объектно-ориентированного подхода к созданию программ. Автор не просто описывает различные проблемы и способы их решения, он раскрывает перед читателем особый образ мышления, не владея которым невозможно комфортно чувствовать себя в объектно - ориентированной среде. Это одна из тех книг, которые обязательно должен прочесть каждый, кто всерьез занимается разработкой программного обеспечения в C++. Книга отличается от других учебников по C++ новым подходом к изложению материала, основанным на логике и здравом смысле. Вместо простого перечисления языковых конструкций, снабженных примерами, авторы стремятся научить читателя мыслить категориями C++. Они подробно объясняют, почему проектировщики языка принимали то или иное решение, описывают типичные проблемы и пути их решения.
Во втором томе рассматриваются такие темы, как обработка исключений, стандартная библиотека C++ ...

📚 Популярные произведения классиков естествознания [1970-1987]

💾 Скачать книги

📚 Популярные произведения классиков естествознания [1970-1987]

Серия «Популярные произведения классиков естествознания» представляет избранные труды корифеев физики. Серия выходила в 1970-х — 1980-х годах. Представленные здесь выпуски (в хронологическом порядке):
1. Френкель Я.И. На заре новой физики: Сборник избранных научно-популярных работ (1970)
2. Эренфест П. Относительность. Кванты. Статистика (1972)
3. Зоммерфельд А. Пути познания в физике (1973)
4. Паули В. Физические очерки: Сборник статей (1975)
5. Вавилов С.И. Глаз и солнце (1976)
6. Борн М. Размышления и воспоминания физика: Сборник статей (1977)
7. Кеплер И. О шестиугольных снежинках (1982)
8. Галилей Г. Пробирных дел мастер (1987)

​​Как применять модели machine learning для решения реальных задач? Узнай на бесплатном интенсиве по data science — тебя ждет много практики с 12 по 14 апреля в 21:00 по московскому времени!

Ссылка для регистрации: 🔜🔜🔜 https://clc.am/1iD0Cw

📝 За 3 дня мы опробуем различные инструменты и техники, которыми пользуются специалисты одной из самых востребованных профессий. При этом нам не понадобятся глубокие познания в программировании и математике, мы убедимся, что начать свой путь в machine learning очень просто!

Также узнаем от разработчика с 17-летним опытом, зачем нужны нейросети и как они работают, познакомимся с Python, предскажем курс биткоина, познакомимся с алгоритмами и решим бизнес-задачу.

🎁 Все, кто сдаст домашнее задание, получат грант на 15 000 рублей для обучения в Skillbox!

📚 3 книги по программированию на C#

1 C#. Алгоритмы и структуры данных 2018 Тюкачев, Хлебостроев
2 C#. Основы программирования 2018 Тюкачев, Хлебостроев
3 C#. Программирование 2D и 3D векторной графики 2020 Тюкачев

Функциональное программирование на С++ [2020] Чукич

💾 Скачать книгу

В этой книге вы найдете десятки примеров, диаграмм и иллюстраций, описывающих идеи функционального программирования, которые вы сможете применять в C++, включая ленивые вычисления, объекты-функции и вызываемые объекты, алгебраические типы данных и многое другое. В процессе чтения вы увидите множество практических сценариев применения методов функционального программирования, где они могут принести наибольшую выгоду.

Функциональное программирование на С++ [2020] Чукич

Хорошо написанный код легче тестировать и использовать повторно, его проще распараллелить, и он меньше подвержен ошибкам. Владение приемами функционального программирования поможет вам писать код, соответствующий требованиям к современным приложениям, проще выражать сложную логику программ, изящно обрабатывать ошибки и элегантно оформлять параллельные алгоритмы. Язык C++ поддерживает функциональное программирование с использованием шаблонов, лямбда-выражений и других своих базовых возможностей, а также алгоритмов из библиотеки STL. Функциональное программирование на C++ поможет вам раскрыть свои способности к функциональному мышлению, продемонстрировав новый взгляд на программирование на C++.

Python и анализ данных. Второе издание [2020] Уэс Маккинни

💾 Скачать книгу

Python и анализ данных. Второе издание [2020] Уэс Маккинни

Второе издание этой книги дает современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython и Jupyter-блокноты, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др. Издание подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Предметно-ориентированное проектирование в Enterprise Java [2020] Наир Виджей

💾 Скачать книгу

Издание будет полезно специалистам, приступающим к работе в среде Enterprise Java, ведущим разработчикам, которые осуществляют переход с монолитной архитектуры к архитектурам на основе микросервисов, а также для архитекторов ПО, осваивающих методику предметно-ориентированного проектирования для создания приложений.

Предметно-ориентированное проектирование в Enterprise Java [2020] Наир Виджей

В книге подробно рассматриваются реализации шаблонов предметно-ориентированного проектирования с применением различных инструментальных средств и рабочих программных сред из Enterprise Java Space. При таком подходе читатель получает завершенную картину и возможность практического применения любого из этих средств в процессе предметно-ориентированного проектирования.
В начальных главах описывается эталонная реализация проекта Cargo Tracker - создание монолитного приложения с использованием платформы Jakarta EE. Затем рассматривается полный процесс преобразования монолитного приложения в архитектуру, основанную на микросервисах. В заключительных главах демонстрируется создание версии приложения с использованием шаблонов CQRS и Event Sourcing (ES); основной рабочей средой является Axon Framework.