Название: Структуры и алгоритмы обработки многомерных данных
Автор: Гулаков В. К., Трубаков А. О., Трубаков Е. О.
Издательство: Лань
Год: 2021 - 2-е изд.
Cтраниц: 356
Формат: pdf (ocr)
Размер: 15 мб
Язык: русский

Книга посвящена описанию структур и алгоритмов для индексирования и обработки многомерных данных. В ней систематизированы наиболее важные подходы, описаны их математические и логические принципы построения, проанализированы достоинства и недостатки. Содержится большое число примеров листинга, позволяющих более детально разобраться в представленных подходах. На различных примерах рассматриваются особенности проектирования и разработки приложений, обрабатывающих многомерные и многоатрибутные данные.

Название: Programming and Scientific Computing in Python
Автор: J.M. Hoekstra, J. Ellerbroek
Издательство: TUDelft
Год: 2022 (v.6.0)
Страниц: 222
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.2 MB

The first version of this reader was developed for, and during the pilot of, the Programming course in the first year of the BSc program Aerospace Engineering at the Delft University of Technology in 2012. Originally it was written for Python 2 and then converted to Python 3. The course assumes some mathematical skills, but no programming experience whatsoever. This document is provided as a reference for the elaboration of the assignments. The reader is encouraged to read through the relevant chapters applicable to a particular problem. For later reference, many tables, as well as some appendices with quick reference guides, have been included. These encompass the most often used functions and methods. For a complete overview, there is the excellent documentation as provided with Python in the IDLE Help menu, as well as the downloadable and on-line documentation for the Python modules NumPy, SciPy, Matplotlib and Pygame. Also, the set-up of the present course is to show the appeal of programming. Having this powerful tool at hand allows the reader to use the computer as a ‘mathematical slave’. And by making models, one basically has the universe in a sandbox at one’s disposal: Any complex problem can be programmed and displayed, from molecular behaviour to the motion in a complex gravity field in space.

Название: Программирование на языке Ruby
Автор: Фултон X.
Издательство: Профобразование
Год: 2019
Cтраниц: 685
Формат: pdf
Размер: 60 мб
Язык: русский

Ruby - относительно новый объектно-ориентированный язык, разработанный Юкихиро Мацумото в 1995 году и позаимствовавший некоторые особенности у языков LISP, Smalltalk, Perl, CLU и других. Язык активно развивается и применяется в самых разных областях: от системного администрирования до разработки сложных динамических сайтов. Книга является полноценным руководством по Ruby - его можно использовать и как учебник, и как справочник, и как сборник ответов на вопросы типа «как сделать то или иное в Ruby».

Название: Sequential Decision Analytics and Modeling: Modeling with Python
Автор: Warren B Powell
Издательство: Now Publishers
Год: 2022
Страниц: 316
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.2 MB

Sequential decision problems arise in virtually every human process. They span finance, energy, transportation, health, e-commerce, and supply chains and include pure learning problems that arise in laboratory or field experiments. They even cover search algorithms to maximize uncertain functions. An important dimension of every problem setting is the need to make decisions in the presence of different forms of uncertainty and evolving information processes. The goal of this book is to enable readers to understand how to approach, model and solve a sequential decision problem. To that end, it uses a teach-by-example style to illustrate a modeling framework that can represent any sequential decision problem. The presentation should not require mathematics beyond what would be expected in a first course on probability and statistics. This said, the book is centered on showing how to describe sequential decision problems using notation that is precise enough that it can be the basis of computer software. Python modules accompany most of the chapters; these modules were written around the modeling framework that runs throughout the book. At the same time, any software package that simulates a sequential decision problem, regardless of how it is being solved, can be translated directly into the modeling framework we use. For this reason, we encourage readers to look at any piece of notation as a variable in a computer program.

Название: Python for Scientists (3rd Edition)
Автор: John M. Stewart
Издательство: Cambridge University Press
Год: 2023
Страниц: 301
Язык: английский
Формат: pdf
Размер: 10.2 MB

The third edition of this practical introduction to Python has been thoroughly updated, with all code migrated to Jupyter notebooks. The notebooks are available online with executable versions of all of the book's content (and more). The text starts with a detailed introduction to the basics of the Python language, without assuming any prior knowledge. Building upon each other, the most important Python packages for numerical math (NumPy), symbolic math (SymPy), and plotting (Matplotlib) are introduced, with brand new chapters covering numerical methods (SciPy) and data handling (Pandas). Further new material includes guidelines for writing efficient Python code and publishing code for other users. Simple and concise code examples, revised for compatibility with Python 3, guide the reader and support the learning process throughout the book. Readers from all of the quantitative sciences, whatever their background, will be able to quickly acquire the skills needed for using Python effectively.

Название: Clojure на производстве. Зипперы, базы данных, REPL
Автор: Иван Гришаев
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 366
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.8 MB

Продолжение книги, изданной три года назад. Мы продолжим изучать Clojure — замечательный язык с акцентом на неизменяемость и асинхронность.По структуре и изложению книга похожа на первый том. Мы подробно рассмотрим несколько тем, чередуя теорию с практикой. Вас ждут зипперы, базы данных и обширное понятие REPL. Материал рассчитан на продвинутую аудиторию. Желательно, чтобы у вас был опыт работы хотя бы с одним из промышленных языков. Кто, писал и на Java, и на Clojure, пришли к выводу, что одни и те же проекты на Clojure создаются намного быстрее. Нужно меньше кода, чтобы создать программу, он будет быстрее работать, а разработчик только решает проблему через язык программирования. А не как у JS или Java, где приходится много работать именно со структурой языка, а не с решением проблемы. В программах, которые сделаны на Clojure, меньше багов. Когда ты приходишь в проект, где работают с Clojure, разбираться с кодом намного проще. В этом Clojure выигрывает у многих языков — особенно в работе с большими системами данных. Книга рассчитана на продвинутую аудиторию. Желательно, чтобы у вас был опыт если не с Clojure, то хотя бы с одним из промышленных языков.

Название: Pyomo. Моделирование оптимизации на Python
Автор: Майкл Л. Бинум, Габриэль А. Хакебейл
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2023
Страниц: 232
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.7 MB

Книга содержит полное руководство по Pyomo (Python Optimization Modeling Objects) — пакету с открытым исходным кодом, предназначенному для формулирования и решения крупномасштабных задач оптимизации. Pyomo включает классы Python для определения разреженных множеств, параметров и переменных, с помощью которых записываются алгебраические выражения, определяющие целевые функции и ограничения. Кроме того, программу можно использовать как из командной строки, так и из интерактивного окружения Python, что сильно упрощает создание моделей Pyomo, применение различных оптимизаторов и изучение решений. Благодаря многочисленным примерам, иллюстрирующим различные способы формулирования моделей, книга прекрасно раскрывает широту средств моделирования, поддерживаемых Pyomo, и ее подходы к сложным практическим приложениям.

Название: От Java к Kotlin
Автор: Дункан Макгрегор, Нэт Прайс
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2023
Страниц: 450
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 33.4 MB

Книга описывает практические приемы рефакторинга и переноса кода написанных на Java мобильных приложений для Android на язык Kotlin с сохранением совместимости. Приведено подробное сравнение этих двух языков, даны примеры перевода проектов с Java на Kotlin, добавления поддержки Kotlin в сборку Java. Показан переход от классов Java к классам Kotlin, от коллекций Java к коллекциям Kotlin, от объектов JavaBeans к значениям, от статических методов к функциям верхнего уровня. Подробно рассматривается обработка ошибок, приведены практические приемы управления проектами со смешанной кодовой базой. Даны советы по рефакторингу кода и функциональному программированию на Kotlin.

Название: Модернизация Java Enterprise: облачные технологии для разработчиков
Автор: Маркус Эйзеле , Натале Винто
Издательство: Питер
Год: 2023
Страниц: 208
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.7 MB

В разговорах о технологиях постоянно упоминаются контейнеры, микросервисы и распределенные системы, однако большинство приложений по-прежнему работают на базе монолитных архитектур, основанных на традиционных процессах разработки. Давайте поближе познакомимся с хорошо зарекомендовавшими себя моделями на основе Java и разберемся, как перенести эти монолитные приложения в будущее. Опираясь на многолетний опыт модернизации приложений, Маркус Эйзеле и Натале Винто показывают, что необходимо сделать для обновления приложений Java, как разделить на части монолитные приложения и перейти на современный программный стек, работающий как в облаке, так и в локальной среде. К этим изменениям относятся такие технологии, как Quarkus, GraalVM, Eclipse Vert.x, Spring Boot и OpenJDK.

Название: MLOps Lifecycle Toolkit: A Software Engineering Roadmap for Designing, Deploying, and Scaling Stochastic Systems
Автор: Dayne Sorvisto
Издательство: Apress
Год: 2023
Страниц: 285
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 10.2 MB

This book is aimed at practitioners of data science, with consideration for bespoke problems, standards, and tech stacks between industries. It will guide you through the fundamentals of technical decision making, including planning, building, optimizing, packaging, and deploying end-to-end, reliable, and robust stochastic workflows using the language of Data Science. MLOps Lifecycle Toolkit walks you through the principles of software engineering, assuming no prior experience. It addresses the perennial “why” of MLOps early, along with insight into the unique challenges of engineering stochastic systems. Next, you’ll discover resources to learn software craftsmanship, data-driven testing frameworks, and computer science. Additionally, you will see how to transition from Jupyter notebooks to code editors, and leverage infrastructure and cloud services to take control of the entire Machine Learning lifecycle. You’ll gain insight into the technical and architectural decisions you’re likely to encounter, as well as best practices for deploying accurate, extensible, scalable, and reliable models. Through hands-on labs, you will build your own MLOps “toolkit” that you can use to accelerate your own projects. In later chapters, author Dayne Sorvisto takes a thoughtful, bottom-up approach to machine learning engineering by considering the hard problems unique to industries such as high finance, energy, healthcare, and tech as case studies, along with the ethical and technical constraints that shape decision making. In this book you will build your own MLOps toolkit that you can use in your own projects, develop intuition, and understand MLOps at a conceptual level.