|
 |
|
 |
|
|
 |
|  |
|
Название: Повышение производительности труда с помощью Python
Автор: Дмитрий Должик
Издательство: stepik
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: много
Размер: 21 Mb
Язык: Русский
Python предлагает множество преимуществ для офисных работников, которые стремятся повысить свою производительность. Его простой и понятный синтаксис позволяет быстро создавать и автоматизировать задачи, экономя время и усилия. Кроме того, обширная библиотека Python предоставляет широкий спектр модулей для обработки данных, анализа и визуализации, что позволяет сотрудникам эффективно управлять большими объемами информации.
| |
Разместил: Chipa 28-07-2024, 18:08 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
 |
|  |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Continuous Deployment: Enable Faster Feedback, Safer Releases, and More Reliable Software
Автор: Valentina Servile
Издательство: O’Reilly Media, Inc.
Год: 2024
Страниц: 496
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 13.0 MB
Methods of delivering software are constantly evolving in order to increase speed to market without sacrificing reliability and stability. Mastering development end to end, from version control to production, and building production-ready code is now more important than ever. Continuous deployment takes it one step further. This method for delivering software automates the final step to production and enables faster feedback and safer releases. Based on years of work with medium to large organizations at Thoughtworks, author Valentina Servile explains how to perform safe and reliable deployments with no manual gate to production. You'll learn a framework to perform incremental, safe releases during everyday development work, structured exclusively around the challenges of continuous deployment in nontrivial, distributed systems. Complete with interviews and case studies from fellow industry professionals. In the past couple of decades, we have seen a number of practices showcasing how speed and reliability actually go hand in hand when it comes to delivering software. DevOps, eXtreme Programming (XP), continuous integration (CI), and continuous delivery (CD): these practices have demonstrated again and again how shorter iterations improve the stability of production systems, rather than hindering it. This is because shorter iterations reduce the size of changes in each release, foster communication across roles, encourage a culture of automation, and allow for early and continuous feedback. Overall, shorter iterations and frequent deployments improve software’s stability and quality. I wrote this book for fellow software industry professionals, and especially for software engineers who see value in improving their code’s path to production. | |
Разместил: Ingvar16 28-07-2024, 15:34 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Empowering the Public Sector with Generative AI
Автор: Sanjeev Pulapaka, Srinath Godavarthi, Dr. Sherry Ding
Издательство: Apress
Год: 2024
Страниц: 275
Язык: английский
Формат: pdf, epub
Размер: 10.1 MB
This is your guide book to Generative AI (GenAI) and its application in addressing real-world challenges within the public sector. The book addresses a range of topics from GenAI concepts and strategy to public sector use cases, architecture patterns, and implementation best practices. With a general background in technology and the public sector, you will be able to understand the concepts in this book. The book will help you develop a deeper understanding of GenAI and learn how GenAI differs from traditional AI. You will explore best practices such as prompt engineering, and fine-tuning, and architectural patterns such as Retrieval Augmented Generation (RAG). And you will discover specific nuances, considerations, and strategies for implementation in a public sector organization. You will understand how to apply these concepts in a public sector setting and address industry-specific challenges and problems by studying a variety of use cases included in the book in the areas of content generation, chatbots, summarization, and program management. For technology and business leaders in the public sector who are new to AI/ML and are keen on exploring and harnessing the potential of Generative AI in their respective organizations. | |
Разместил: Ingvar16 28-07-2024, 13:22 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд
Автор: Кайл Галлатин, Крис Элбон
Издательство: bhv
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 450
Размер: 31 Mb
Язык: Русский
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
| |
Разместил: Chipa 28-07-2024, 12:28 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Основы инженерии данных: как создавать надёжные системы обработки данных
Автор: Д. Рис, М. Хоусли
Издательство: bhv
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 446
Размер: 59 Mb
Язык: Русский
Базовая книга по инженерии данных. Рассмотрены все аспекты проектирования и эксплуатации различных архитектур данных, а также полный жизненный цикл работы с данными: подготовка, поглощение, преобразование, очистка, сочетание, оркестрация, конвейеризация. Особое внимание уделено облачным технологиям, распределению нагрузки и безопасному хранению данных. Разобраны приёмы формирования запросов, работы с базами данных и отслеживания потоков данных. Книга даёт исчерпывающее представление о проектировании систем для обработки разнородных данных, поддержании этих систем в упорядоченном и доступном виде и о тенденциях развития современной индустрии данных.
| |
Разместил: Chipa 28-07-2024, 12:07 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Изучаем Git: пошаговое руководство с наглядными примерами
Автор: Скуликари А.
Издательство: bhv
Год: 2024
Формат: PDF
Страниц: 290
Размер: 29 Mb
Язык: Русский
В простой, осязаемой и наглядной форме книга знакомит с Git – самой популярной системой контроля версий. Изложены основы Git: установка, графический интерфейс и командная строка, локальные репозитории и коммиты, ветки и слияния. Рассмотрены хостинговые сервисы и аутентификация, работа с удаленным репозиторием, клонирование и локальное сохранение. Подробно рассмотрены трехсторонние слияния, конфликты слияния, запросы на слияние, а также интеграция изменений из одной ветки в другую с помощью перебазирования. Для закрепления материала служат два сквозных проекта: учебный, демонстрирующий основы, и практический, применимый для реальной работы.
| |
Разместил: Chipa 28-07-2024, 11:47 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Mastering Ethereum: Implementing Smart Contracts, 2nd Edition (Early Release)
Автор: Carlo Parisi, Alessandro Mazza, and Niccolò Pozzolini
Издательство: O’Reilly Media, Inc.
Год: 2024-07-25
Страниц: 500
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 10.1 MB
As the first blockchain platform to introduce the concept of smart contracts, Ethereum serves as the gateway to a worldwide, decentralized computing paradigm. With this practical guide, Carlo Parisi, Alessandro Mazza, and Niccolo Pozzolini provide everything you need to know about building smart contracts and DApps on Ethereum and other virtual-machine blockchains. You'll find comprehensive coverage of Ethereum's internal workings to help you understand not just the how but also the why of Ethereum's innovative technology. You'll dive deep into the architecture and operational mechanics of Ethereum by learning essential knowledge for building and interacting effectively with DApps and smart contracts on Ethereum and similar virtual-machine blockchains. However, Ethereum now utilizes two distinct clients: one for consensus and another for execution. Instead of a reference implementation, Ethereum relies on a reference specification, a mathematical description detailed in the Yellow Paper (see “Further Reading”), which has been consistently updated throughout Ethereum’s development. Currently, the Ethereum community is transitioning towards a reference specification written in Python for both the consensus and execution clients. | |
Разместил: Ingvar16 28-07-2024, 05:01 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: C++ & Python Coding Manual - Issue 5, 2024
Автор: Papercut Limited
Издательство: Papercut Limited
Год: 2024
Страниц: 148
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 55.2 MB
Усовершенствуйте свои навыки, изучив основы Python и C++! Высококачественные справочники и подробные руководства от команды экспертов по изучению Python и применению его в реальных программах. Понимание основ C++ и навыков оптимизации кода. Python и C++ - самые мощные и универсальные языки программирования. Понимание и овладение ими позволяет нам лучше разбираться в современных технологиях и как они взаимодействуют с нами и окружающей средой. | |
Разместил: Ingvar16 27-07-2024, 18:11 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Quantum Machine Learning: Quantum Algorithms and Neural Networks
Автор: Pethuru Raj, Houbing Herbert Song, Dac-Nhuong Le, Narayan Vyas
Издательство: De Gruyter
Год: 2024
Страниц: 336
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 34.5 MB
Quantum computing has shown a potential to tackle specific types of problems, especially those involving a daunting number of variables, at an exponentially faster rate compared to classical computers. This volume focuses on quantum variants of Machine Learning algorithms, such as quantum neural networks, quantum reinforcement learning, quantum principal component analysis, quantum support vectors, quantum Boltzmann machines, and many more. Quantum computing (QC) can process calculations tenfold quicker than traditional computing by utilizing the unique characteristics of quantum bits or qubits. The three fundamental ideas of quantum mechanics – superposition, entanglement, and interference – give QC its particular strength. A qubit can store quantum information in a state of superposition, which combines all of the qubit’s potential configurations. Computational spaces can be made complex and multidimensional by using multiple qubits in superposition. These spaces allow for many representations of complex problems. | |
Разместил: Ingvar16 27-07-2024, 16:16 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Machine Learning Algorithms in Depth (Final Release)
Автор: Vadim Smolyakov
Издательство: Manning Publications
Год: 2024
Страниц: 328
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 26.6 MB
Learn how Machine Learning algorithms work from the ground up so you can effectively troubleshoot your models and improve their performance.
Fully understanding how Machine Learning algorithms function is essential for any serious ML engineer. In Machine Learning Algorithms in Depth you'll explore practical implementations of dozens of ML algorithms. Machine Learning Algorithms in Depth dives into the design and underlying principles of some of the most exciting Machine Learning (ML) algorithms in the world today. With a particular emphasis on probabilistic algorithms, you'll learn the fundamentals of Bayesian inference and Deep Learning. You'll also explore the core data structures and algorithmic paradigms for Machine Learning. Each algorithm is fully explored with both math and practical implementations so you can see how they work and how they're put into action. Learn how Machine Learning algorithms work from the ground up so you can effectively troubleshoot your models and improve their performance. This book guides you from the core mathematical foundations of the most important ML algorithms to their Python implementations, with a particular focus on probability-based methods. Machine Learning Algorithms in Depth dissects and explains dozens of algorithms across a variety of applications, including finance, computer vision, and NLP. Each algorithm is mathematically derived, followed by its hands-on Python implementation along with insightful code annotations and informative graphics. You'll especially appreciate author Vadim Smolyakov's clear interpretations of Bayesian algorithms for Monte Carlo and Markov models. This book was written for anyone interested in exploring Machine Learning algorithms in depth. The prerequisites for reading this book include a basic level of programming skills in Python, and an intermediate level of understanding of linear algebra, applied probability, and multivariable calculus. | |
Разместил: Ingvar16 27-07-2024, 12:30 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
Навигация
Вход на сайт
Реклама
