Android Studio 4.2 Development Essentials - Kotlin Edition: Developing Android Apps Using Android Studio 4.2, Kotlin and Android Jetpack [2021] Neil Smyth

💾 Скачать книгу

Assuming you already have some programming experience, are ready to download Android Studio and the Android SDK, have access to a Windows, Mac or Linux system and ideas for some apps to develop, you are ready to get started.

Android Studio 4.2 Development Essentials - Kotlin Edition: Developing Android Apps Using Android Studio 4.2, Kotlin and Android Jetpack [2021] Neil Smyth

Fully updated for Android Studio 4.2, the goal of this book is to teach the skills necessary to develop Android based applications using the Kotlin programming language. Beginning with the basics, this book provides an outline of the steps necessary to set up an Android development and testing environment followed by an introduction to programming in Kotlin including data types, flow control, functions, lambdas, and object-oriented programming. An overview of Android Studio is included covering areas such as tool windows, the code editor, and the Layout Editor tool. An introduction to the architecture of Android is followed by an in-depth look at the design of Android applications and user interfaces using the Android Studio environment.

Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications [2021] Ankur Saxena, Nicolas Brault

💾 Скачать книгу

Table of Contents:
1. Big Data with Hadoop System.
2. Supervised and Unsupervised Leaning.
3. Natural Language Processing (NLP) with Artificial Intelligence.
4. Big Data in Personalize Medicine and Healthcare.
5. mHealth devices in Healthcare.
6. Diseases Prediction using Machine Learning.
7. Artificial Intelligence and Deep Learning for Medical Diagnosis and Treatment.
8. Genome Application in Machine Learning.
9. Clinical Trials with Machine Learning.
10. Recent Trends in Healthcare with Big Data and Artificial Intelligence.
11. Ethical issues and challenges with Artificial Intelligence in Healthcare.

Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications [2021] Ankur Saxena, Nicolas Brault

This book covers a wide range of topics on the role of Artificial Intelligence, Machine Learning, and Big Data for healthcare applications and deals with the ethical issues and concerns associated with it. This book explores the applications in different areas of healthcare and highlights the current research. "Big Data and Artificial Intelligence for Healthcare Applications" covers healthcare big data analytics, mobile health and personalized medicine, clinical trial data management and presents how Artificial Intelligence can be used for early disease diagnosis prediction and prognosis. It also offers some case studies that describes the application of Artificial Intelligence and Machine Learning in healthcare. Researchers, healthcare professionals, data scientists, systems engineers, students, programmers, clinicians, and policymakers will find this book of interest.

Физика в природе [1988] Тарасов

💾 Скачать книгу

Физика в природе [1988] Тарасов

В книге рассматриваются различные природные явления: мираж, шаровая молния, радуга, гало, землетрясение и т.д. Отступления в область поэзии, мифологии, легенд позволят читателю взглянуть на каждое явление глазами поэта. Затем читатель превращается в натуралиста. Вместе с автором он подмечает особенности, свойства, разновидности данного явления. Анализ явления, обсуждение физических механизмов, лежащих в его основе - это уже взгляд физика. Понимание процессов, происходящих в природе, по мнению автора, является залогом бережного к ней отношения.

Взламывая квантовую физику [2021] Брайан Клегг

💾 Скачать книгу

Взламывая квантовую физику [2021] Брайан Клегг

Квантовая физика по праву считается сложной наукой: в ее уравнениях и вправду трудно разобраться. Вместе с тем основные квантовомеханические принципы легко понять. А поняв их, можно разгадать устройство и принцип работы смартфонов, лазеров, телевидения и МРТ-сканеров, осмыслить молекулярную биологию, современную генетику и многие другие области знания. Эта книга — проводник в удивительный мир субатомной физики, который познакомит с основами одной из самых таинственных наук современности.

Python и машинное обучение [2020] Рашка, Мирджалили

💾 Скачать книгу

Python и машинное обучение [2020] Рашка, Мирджалили

Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки. Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью Python.

👨‍💻 Оптимизация поиска количества делителей. Разбор ЕГЭ по информатике на примере 25 задания. Ускоряем программу в 58 раз. Применяем фильтрацию через решето Эратосфена.

Найдите все натуральные числа, принадлежащие отрезку 35 000 000;  40 000 000, у которых ровно пять различных нечётных делителей (количество чётных делителей может быть любым). В ответе перечислите найденные числа в порядке возрастания.

💡Разбор задачи

📚 Подборка из 10 книг по теории вероятностей

📖 Вероятность [1] Элементарная теория вероятностей. Математические основания. Предельные теоремы [2007] Ширяев
📖 Вероятность [2] Суммы и последовательности случайных величин - стационарные, мартингалы, марковские цепи [2004] Ширяев
📖 Теория вероятностей [1983] Захаров , Севастьянов, Чистяков
📖 Наглядная математическая статистика [2009] Лагутин
📖 Теория вероятностей, случайные процессы и математическая статистика [1985] Розанов
📖 Контрпримеры в теории вероятностей [2014] Стоянов
📖 Курс теории вероятностей [1987] Чистяков
📖 Курс теории вероятностей и математической статистики [1982] Севастьянов
📖 Основания математической теории вероятностей [1846] Буняковский
📖 Курс теории вероятностей [8-е издание] [2005] Гнеденко

Кодер Никита Колмогоров продал @shieldy_bot за $330k проекту 1inch.

Довольно таки мотивирующая история для программистов, которые кодили / кодят / планируют кодить собственные продукты. На разработку @shieldy_bot { решение против спама в телеге } Никита Колмогоров ушло всего несколько дней.
А продан он был за не много не мало $329 000.

Среди множества организаций, которые захотели меинтейнить код, Никита выбрал DeFi проект 1inch. И как сам Никита, так и любители shieldy более, чем уверенны, что бот в надежных руках. Есть также подозрения, что в будущем мы сможем увидеть  интеграцию Щилди с какими-то сервисами от 1inch,

💾 Читать статью

📚 Курс математики для технических высших учебных заведений 4 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.

Часть 1. Аналитическая геометрия. Пределы и ряды. Функции и производные (2 изд.) Зубков В. Г. и др.
Часть 2. Функции нескольких переменных. Интегральное исчисление. Теория поля (2 изд.) Ляховский В. А. и др.
Часть 3. Дифференциальные уравнения. Уравнения математической физики. Теория оптимизации. - Берков, Зубков, Миносцев, Пушкарь
Часть 4. Теория вероятностей и математическая статистика (2 изд.) Берков Н. А. и др.

Deep Learning for Biomedical Applications [2021] Utku Kose, Omer Deperlioglu

💾 Скачать книгу

The specific and innovative solutions covered in this book for both medical and biomedical applications are critical to scientists, researchers, practitioners, professionals, and educations who are working in the context of the topics.

Deep Learning for Biomedical Applications [2021] Utku Kose, Omer Deperlioglu

This book is a detailed reference on biomedical applications using Deep Learning. Because Deep Learning is an important actor shaping the future of Artificial Intelligence, its specific and innovative solutions for both medical and biomedical are very critical. This book provides a recent view of research works on essential, and advanced topics. The book offers detailed information on the application of Deep Learning for solving biomedical problems. It focuses on different types of data (i.e. raw data, signal-time series, medical images) to enable readers to understand the effectiveness and the potential. It includes topics such as disease diagnosis, image processing perspectives, and even genomics. It takes the reader through different sides of Deep Learning oriented solutions.

Программное обеспечение матричных алгоритмов и метода конечных элементов в инженерных расчётах [1988] Бурман

💾 Скачать книгу

Программное обеспечение матричных алгоритмов и метода конечных элементов в инженерных расчётах [1988] Бурман

Изложена методология создания программного обеспечения для численной реализации на ЭВМ матричных алгоритмов решения разнообразных задач механики и физики и, в частности, матричных алгоритмов метода конечных элементов. Описываются структура и принципы функционирования системы матричного программного обеспечения (СМПО), а также методология создания на ее основе пакетов прикладных программ. Приведены примеры использования СМПО в различных областях техники. Для инженерно-технических работников, занятых прочностными расчетами в различных отраслях промышленности и строительстве.

Машинное обучение в Python. Модуль 1. Предварительная подготовка данных в Python (1-я часть) [2021] Груздев

💾 Скачать книгу

Машинное обучение в Python. Модуль 1. Предварительная подготовка данных в Python (1-я часть) [2021] Груздев

Python стал одним из самых популярных языков, применяемых в машинном обучении для выполнения научных и коммерческих проектов. Он объединяет в себе возможности языков программирования общего назначения с простотой использования скриптовых предметно-ориентированных языков типа R. Python предлагает библиотеки для cбора данных из Интернета, построения графиков, статистической обработки и многого другого. Одно из основных преимуществ использования Python - возможность напрямую работать с программным кодом с помощью терминала или других инструментов типа Jupyter Notebook. Для предварительной подготовки данных и построения моделей в Python нам потребуется ряд библиотек: NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, IPython и scikit-learn. Настоятельно рекомендуем воспользоваться дистрибутивом Anaconda, который уже включает все необходимые библиотеки. Есть версии для Mac OS, Windows и Linux.