Питер

Все книги издательства Питер


    Golang для профи

    Михалис Цукалос

    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.

    Паттерны объектно-ориентированного проектирования

    Ральф Джонсон

    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.

    Spring Boot 2: лучшие практики для профессионалов

    Фелипе Гутьеррес

    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.

    Глубокое обучение в картинках. Визуальный гид по искусственному интеллекту

    Бассенс Аглаэ

    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.

    Генеративное глубокое обучение. Творческий потенциал нейронных сетей

    Дэвид Фостер

    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.

    Программирование квантовых компьютеров

    Эрик Джонстон

    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.

    Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения

    Эрик Мэтиз

    «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.

    Паттерны проектирования для C# и платформы .NET Core

    Гаурав Арораа

    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.

    Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel

    Уэйн Л. Винстон

    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!

    Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

    Пол Дейтел

    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.