Библиотека программиста (Питер)
Скачать книги из серии Библиотека программиста (Питер)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.
Гид по Computer Science для каждого программиста (pdf + epub)
Колосс на глиняных ногах – так можно назвать программиста без подготовки в области Computer Science. Уверенное владение основами позволяет «не изобретать велосипеды» и закладывать в архитектуру программ эффективные решения. Все это избавляет от ошибок и чрезмерных затрат на тестирование и рефакторинг. Не беда, если вы чувствуете себя не у дел, когда другие программисты обсуждают аппроксимативный предел. Даже специалисты с опытом допускают ошибки из-за того, что подзабыли Computer Science. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Время UNIX. A History and a Memoir (pdf + epub)
Операционная система Unix завоевала мир, чего совсем не могли представить ее создатели, творя историю на последнем этаже Bell Labs в 1969 году. Идея этой ОС оказала колоссальное влияние на разработку программного обеспечения и развитие операционных систем. Вы узнаете о том, как зарождалась система Unix, чем она примечательна и почему занимает столь важное место в компьютерном мире, а также об удивительных людях, вложивших в нее силы и душу. Книга представляет собой честный и остроумный рассказ о жизни айтишного сообщества тех времен – никакой зауми, страниц кода и ссылок. Расслабьтесь и получайте удовольствие, погрузившись в историю, полную приключений и открытий. Брайан Керниган – автор и соавтор дюжины книг по программированию, включая легендарные «Язык программирования Си» и «Unix. Программное окружение». На протяжении 30 лет был членом той самой группы UNIX в исследовательском центре Bell Labs и не только наблюдал создание UNIX. После покупки предоставляется дополнительная возможность скачать книгу в формате epub.
Квантовые вычисления для настоящих айтишников
Квантовые вычисления часто упоминаются в новостях: Китай телепортировал кубит с Земли на спутник; алгоритм Шора поставил под угрозу ныне используемые методы шифрования; квантовое распределение ключей снова сделает шифрование надежным средством защиты; алгоритм Гровера увеличит скорость поиска данных. Но что все это означает на самом деле? Как все это работает? Можно ли освоить эту тему без знания математики? Нет, если вы хотите по-настоящему понять суть происходящего. Основные идеи берут начало в квантовой механике и часто противоречат здравому смыслу. Попытки описать их обычными словами обречены на провал, потому что эти явления не имеют отражения в обыденной жизни. Хуже того, словесные описания часто создают впечатление, что мы что-то поняли, хотя на самом деле все не так плохо – нам не придется сильно углубляться в математику, достаточно того, что пытались вбить в наши головы в старших классах школы. Квантовые вычисления – это удивительный сплав квантовой физики и информатики, объединяющий самые яркие идеи из физики двадцатого века и позволяющий по-новому взглянуть на компьютерные технологии.
Мифический человеко-месяц, или Как создаются программные системы
Эта книга – юбилейное (дополненное и исправленное) издание – стала своего рода библией для разработчиков программного обеспечения во всем мире. Первое издание этой книги было написано Бруксом еще в 1975 году. И с тех пор считается, что каждый руководитель программного проекта должен прочитать этот труд. Прошло много лет, но актуальность написанного не уменьшается, хотя технологии и продвинулись далеко вперед. Ведь проекты продолжают проваливаться из-за недостатка времени, привлечение дополнительных сотрудников на конечных стадиях работы замедляет процесс, а формула минимального времени выполнения продолжает действовать.