|
 |
|
 |
|
|
 |
|  |
|
 Название: Loving Common Lisp, or the Savvy Programmer's Secret Weapon, 6th Edition
Автор: Mark Watson
Издательство: Leanpub
Год: 2020-08-03
Страниц: 233
Язык: английский
Формат: pdf (true), mobi, epub
Размер: 18.5 MB
An introduction to Common Lisp and many useful example programs. This is the sixth edition of my book "Loving Common Lisp, or the Savvy Programmer's Secret Weapon." I removed some of the older material from the earlier editions and added application examples for deep learning, back-propagation and Hopfield neural networks, using the CLML machine learning library, heuristic search, and using Common Lisp clients for: MongoDB, Solr, and relational databases. For the older 3rd edition I added a chapter using my Natural Language Processing (NLP) library and a short chapter on information gathering. For the 5th edition I added an example application for generating Knowledge Graph data (RDF and Cypher for Neo4j graph database), and hybrid examples for using Python deep learning libraries (using a web service interface). | |
Разместил: Ingvar16 8-01-2021, 16:55 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
 |
|  |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Learning of Algorithms: A Hands-On Approach to Implementing Algorithms in Python and R
Автор: Mario Rojas
Издательство: Amazon.com Services LLC
Год: 2021
Страниц: 403
Язык: английский
Формат: pdf, azw3, epub
Размер: 32.0 MB
Machine learning can be broadly classified into supervised and unsupervised learning. By definition, the term supervised means that the “machine” (the system) learns with the help of something—typically a labeled training data. Training data (or a dataset ) is the basis on which the system learns to infer. An example of this process is to show the system a set of images of cats and dogs with the corresponding labels of the images (the labels say whether the image is of a cat or a dog) and let the system decipher the features of cats and dogs. Similarly, unsupervised learning is the process of grouping data into similar categories. An example of this is to input into the system a set of images of dogs and cats without mentioning which image belongs to which category and let the system group the two types of images into different buckets based on the similarity of images. | |
Разместил: Ingvar16 8-01-2021, 15:52 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Алгоритмизация и программирование. Практикум
Автор: Нагаева И. А. , Кузнецов И. А.
Издательство: Директ-Медиа
Год: 2019
Cтраниц: 168 с. : ил., табл.
Формат: pdf (ocr)
Размер: 16 мб
Язык: русский
Основная задача учебного пособия — изучение основ алгоритизации и программирования на практических примерах. Пособие представляет собой сборник задач для самостоятельного решения в среде разработки Pascal. Рассмотренные решения задач различной степени сложности демонстрируют возможности языка структурного программирования. | |
Разместил: rivasss 8-01-2021, 14:28 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Цифровой синтез : практический курс
Автор: Романов А.Ю., Панчул Ю.В.
Издательство: ДМК
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 556
Размер: 37 Mb
Язык: Русский
Книга представляет собой расширенный практический курс, ориентированный на язык Verilog и обеспечивающий возможность выполнения практических задач на дешевых отладочных платах. Этот практикум дополняет и объединяет теоретические курсы по цифровой логике, языкам описания аппаратуры, компьютерной архитектуре и микроархитектуре, а также подготавливает студентов к работе с промышленными процессорными ядрами, к созданию специализированных вычислителей (например, ускорителей нейросетей) и курсов VLSI по проектированию массовых микросхем ASIC.
Материал каждой главы можно изучать автономно. В конце глав приводятся вопросы и упражнения, позволяющие преподавателям встраивать данный материал в любой учебный курс, а читателям книги – закрепить новые знания, самостоятельно выполнив предлагаемые задания. | |
Разместил: vitvikvas 8-01-2021, 10:02 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: PYTHON: 2 Books in 1: Python Programming & Data Science. Master Data Analysis in Less than 7 Days and Discover the Secrets of Machine Learning with Step-by-Step Exercises
Автор: Callaway J.
Издательство: Amaxon
Год: 2020
Формат: pdf
Страниц: 186
Размер: 28 mb
Язык: английский
Well, you don’t need to be proficient in Python to conduct data analysis in Python. All you need to do is to master five Python libraries to effectively find a solution to a wide array of data analysis problems. So, you need to start learning these libraries one by one. Remember that you don’t have to be a pro at building great software in Python to productively conduct data analysis.
Before you proceed further, make sure that you set up your programming environment and learn the way to work with Ipython notebook. | |
Разместил: na5ballov 7-01-2021, 20:06 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Программирование в примерах и задачах
Автор: Грацианова Т. Ю.
Издательство: Лаборатория знаний
Год: 2020 - 6-е изд.
Cтраниц: 373 с. : ил., табл., граф.
Формат: pdf (ocr)
Размер: 17 мб
Язык: русский
Пособие поможет подготовиться к экзамену по информатике, научиться решать задачи по программированию на языке Паскаль. Рассмотрено большое количество программ; листинги приведены в расчете на использование среды Турбо Паскаль 7.0, однако в большинстве своем будут работать без всяких изменений и в других версиях Паскаля. Некоторые задачи имеют несколько вариантов решений, и в пособии подробно разобрано, какое из них является наилучшим. | |
Разместил: rivasss 7-01-2021, 17:41 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
Название: Machine Learning For Absolute Beginners: A Plain English Introduction, Third Edition
Автор: Oliver Theobald
Издательство: Scatterplot Press
Год: 2021
Страниц: 191
Размер: 15.2 МБ
Формат: EPUB
Язык: English
Machine Learning for Absolute Beginners Third Edition has been written and designed for absolute beginners. This means plain-English explanations and no coding experience required. Where core algorithms are introduced, clear explanations and visual examples are added to make it easy to follow along at home. | |
Разместил: ak5812 7-01-2021, 12:16 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Tuning Up: From A/B testing to Bayesian optimization (MEAP)
Автор: Dawid Sweet
Издательство: Manning Publications
Год: 2020
Формат: PDF, MOBI
Страниц: 107
Размер: 10 Mb
Язык: English
Master industry-proven tests, methods, and evaluative experiments to deliver continuous improvements to your software.
In Tuning Up: From A/B testing to Bayesian optimization you will learn how to:
Design, run, and analyze an A/B test
Assess the effectiveness of a new feature
Increase experimentation rate with multi-armed bandits
Tune multiple parameters experimentally with Bayesian optimization
Clearly define business metrics used for decision making
Identify and avoid the common pitfalls of experimentationv | |
Разместил: vitvikvas 7-01-2021, 10:58 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: High Performance Python for Data Analytics (MEAP)
Автор: Tiago Rodrigues Antao
Издательство: Manning Publications
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 98
Размер: 10 Mb
Язык: English
Master these effective techniques to reduce costs and run times, handle huge datasets, and implement complex machine learning applications efficiently in Python.
High Performance Python for Data Analytics is your guide to optimizing every part of your Python-based data analysis process, from the pure Python code you write to managing the resources of modern hardware and GPUs. You'll learn to rewrite inefficient data structures, improve underperforming code with multithreading, and simplify your datasets without sacrificing accuracy. | |
Разместил: vitvikvas 7-01-2021, 10:41 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Machine Learning Engineering (MEAP)
Автор: Ben I. Wilson
Издательство: Manning Publications
Год: 2020
Формат: PDF
Страниц: 123
Размер: 10 Mb
Язык: English
Field-tested tips, tricks, and design patterns for building Machine Learning projects that are deployable, maintainable, and secure from concept to production.
In Machine Learning Engineering, you will learn:
Evaluating data science problems to find the most effective solution
Scoping a machine learning project for usage expectations and budget
Process techniques that minimize wasted effort and speed up production
Assessing a project using standardized prototyping work and statistical validation
Choosing the right technologies and tools for your project
Making your codebase more understandable, maintainable, and testable
Automating your troubleshooting and logging practices | |
Разместил: vitvikvas 7-01-2021, 10:33 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
Навигация
Вход на сайт
Реклама
