Библиотека программиста (Питер)
Скачать книги из серии Библиотека программиста (Питер)React быстро. Веб-приложения на React, JSX, Redux и GraphQL (pdf+epub)
Как решить проблемы front-end-разработчиков и сделать их жизнь более счастливой? Нужно всего лишь познакомиться с возможностями React! Только так вы сможете быстро выйти на новый уровень и получить не только моральное, но и материальное удовлетворение от веб-разработки. Успешные пользовательские интерфейсы должны быть визуально интересными, быстрыми и гибкими. React ускоряет тяжелые веб-приложения, улучшая поток данных между компонентами UI. Сайты начинают эффективно и плавно обновлять визуальные элементы, сводя к минимуму время на перезагрузку страниц. Перед вами труд, над которым на протяжении полутора лет работали более дюжины человек. Тщательно отобранные примеры и подробные комментарии позволяют разработчикам перейти на React быстро, чтобы затем эффективно создавать веб-приложения, используя всю мощь JavaScript. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Vue.js в действии (pdf+epub)
Vue.js – это популярная библиотека для создания пользовательских интерфейсов. В ней значительно переосмыслены реактивные идеи, впервые появившиеся в React.js. Книга «Vue.js в действии» рассказывает о создании быстрых и эластичных пользовательских интерфейсов для Интернета. Освоив ее, вы напишете полноценное приложение для интернет-магазина, где будут присутствовать списки товаров, админка, а также организован полноценный процесс онлайнового заказа. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Паттерны объектно-ориентированного проектирования
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
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
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.
Изучаем Python: программирование игр, визуализация данных, веб-приложения
«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.
Классические задачи Computer Science на языке Python
Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
Совершенный алгоритм. Алгоритмы для NP-трудных задач (pdf + epub)
Алгоритмы – это сердце и душа computer science. Без них не обойтись, они есть везде – от сетевой маршрутизации и расчетов по геномике до криптографии и машинного обучения. «Совершенный алгоритм» превратит вас в настоящего профи, который будет ставить задачи и мастерски их решать как в жизни, так и на собеседовании при приеме на работу в любую IT-компанию. Если вы уже достаточно прокачались в асимптотическом анализе, жадных алгоритмах и динамическом программировании, самое время рассмотреть понятие NP-трудности, которое часто вызывает неподдельный страх. Тим Рафгарден покажет, как распознать NP-трудную задачу, расскажет, как избежать решения с нуля, и поможет найти эффективные пути решения. Серия книг «Совершенный алгоритм» адресована тем, у кого уже есть опыт программирования, и основана на онлайн-курсах, которые регулярно проводятся с 2012 года. Вы перейдете на новый уровень, чтобы увидеть общую картину, разобраться в низкоуровневых концепциях и математических нюансах. Познакомиться с дополнительными материалами и видеороликами автора (на английском языке) можно на сайте www.algorithmsilluminated.org . Тим Рафгарден – профессор Computer Science и Management Science and Engineering в Стэнфордском университете. Он изучает связи между информатикой и экономикой и занимается задачами разработки, анализа, приложений и ограничений алгоритмов. Среди его многочисленных наград – премии Калая (2016), Гёделя (2012) и Грейс Мюррей Хоппер (2009). После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Ловушка для багов. Полевое руководство по веб-хакингу (pdf + epub)
«Чтобы чему-то научиться, надо применять знания на практике. Именно так мы освоили ремесло взлома» – Майкл Принс и Йоберт Абма, соучредители HackerOne. «Ловушка для багов» познакомит вас с белым хакингом – поиском уязвимостей в системе безопасности. Неважно, являетесь ли вы новичком в области кибербезопасности, который хочет сделать интернет безопаснее, или опытным разработчиком, который хочет писать безопасный код, Питер Яворски покажет вам, как это делается. В книге рассматриваются распространенные типы ошибок и реальные хакерские отчеты о таких компаниях, как Twitter, Facebook, Google, Uber и Starbucks. Из этих отчетов вы поймете принципы работы уязвимостей и сможете сделать безопасней собственные приложения. Вы узнаете: как работает интернет, и изучите основные концепции веб-хакинга; как злоумышленники взламывают веб-сайты; как подделка запросов заставляет пользователей отправлять информацию на другие веб-сайты; как получить доступ к данным другого пользователя; с чего начать охоту за уязвимостями; как заставить веб-сайты раскрывать информацию с помощью фейковых запросов. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Глубокое обучение: легкая разработка проектов на Python
Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач. Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными. В этой книге: Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода. Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры. Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей. Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.