Программирование

Книга посвящена установке, настройке, администрированию и разработке баз данных с помощью СУБД MS SQL Server 2022. Материал сопровождается большим количеством примеров кода, которые можно использовать на практике. Рассмотрены основы языка запросов, используемые типы данных, создание базы данных и основных ее объектов, средства отображения объектов и всех их характеристик. Показаны методы проектирования, создания и изменения таблиц, рассмотрены индексы, заполнение таблиц данными, изменение и удаление данных, выборка из базы, представления, транзакции, их характеристики и взаимодействие, хранимые процедуры и триггеры. Исходные коды примеров размещены на сайте издательства. Я главным образом ориентируюсь на разработчиков баз данных (БД) и создателей программного продукта, требующего использования для своей работы баз данных, или на людей, которые собираются стать такими разработчиками и/или программи­стами. Следует уточнить ту работу, которую в первую очередь выполняют такие специалисты, и на которых в основном ориентировано содержание этой книги. Это разработка БД и создание программ, использующих базы данных, включая проектирование БД, создание самой БД и всех необходимых для ее эффективного функционирования объектов (таблицы, индексы, хранимые процедуры, триггеры, функции), поддержание базы данных в работоспособном состоянии и, в конце кон­цов, создание программ для так называемого конечного пользователя (end user), которому было бы комфортно работать с созданными вами базами данных. Спе­циалистов, обслуживающих программные системы (системных администраторов или, в более узком смысле, администраторов баз данных, АБД), которые применя­ют в своей работе БД SQL Server, я также постарался не обойти здесь вниманием.

В курсе рассматриваются вопросы, связанные с основами построения систем искусственного интеллекта, моделями и методологией вывода знаний, инструментами инженерии знаний, анализа данных и реализацией алгоритмов искусственного интеллекта на практике. Описаны концептуальные принципы реализации экспертных систем, нечеткой логики, искусственных нейронных сетей и т. д.

Книга выйдет осенью в O’Reilly, но издательство не претендует на продажи в России. И в текущей ситуации я решил поделиться ею бесплатно для всего профессионального сообщества!

Учебное пособие посвящено современным подходам к созданию Android-приложений. Показаны приемы разработки средствами языка высокого уровня Java в инструментальной среде Android Studio. Приводятся необходимые теоретические сведения и практические задания для самостоятельного освоения материала и организации практических занятий.

Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение - то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!

В этой книге содержится описание синтаксиса и правил применения всех основных конструкций SQL и PL/pgSQL. Теоретическая часть сопровождается большим количеством наглядных примеров, разноплановых практических задач и детальным разбором их решений. Это позволяет понять, при решении каких задач целесообразно использовать тот или иной рассматриваемый элемент. Также к каждой главе прилагается список заданий различной степени сложности для самостоятельного решения, что позволит закрепить теоретические знания и получить практические навыки программирования. Книга может быть использована как в учебном процессе, при изучении дисциплины «Базы данных» студентами IT-специальностей, так и для самостоятельного освоения программирования в среде СУБД PostgreSQL. Материал, изложенный в этой книге, доступен для читателей с любым уровнем подготовки, и поэтому, приложив определенные усилия, вы станете ближе к заданной цели – стать профессионалом.

Данный классический труд содержит обстоятельное современное введение в машинное обучение (включая глубокое обучение), рассматриваемое сквозь объединяющую призму вероятностного моделирования и байесовской теории принятия решений.

Издание рассказывает о применении когнитивных служб компании Microsoft и применении на практике набора простых API. В доступной форме описано создание приложений на основе искусственного интеллекта в среде разработки Visual Studio, создание разговорного интерфейса, применение API для обработки распознавания и интерпретации устной речи.

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.

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.

Впервые на русском языке книга об управлении облачной ІТ-инфраструктурой. Показаны методы контроля и развития версий инфраструктуры, аналогичные применяемым при работе с исходным кодом. Рассказано об управлении облачными серверами, их стеками и кластерами через Теггаform-подобный инфраструктурный код. Описано, как получать, поддерживать и масштабировать облачные ресурсы, как управлять облачными серверами, их стеками и кластерами, как организовать непрерывное развертывание и масштабирование облачных инфраструктур.

Книга посвящена передовым методам построения конвейеров данных, сбору данных из множества разнообразных источников и преобразованию их для аналитики. Дано введение в конвейеры данных, раскрыта их работа в современном стеке данных. Описаны стандартные шаблоны конвейеров данных. Показан процесс сбора данных от их извлечения до загрузки в хранилище. Затронуты вопросы преобразования и проверки данных, оркестровки конвейеров, методов их обслуживания и мониторинга производительности. Примеры программ написаны на Python и SQL и задействуют множество библиотек с открытым исходным кодом.

Дополняя ранее изданную книгу «Вероятностное машинное обучение. Введение», этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод, обучение с подкреплением и причинность. Глубокое обучение излагается в контексте более широкого статистического контекста, а подходы к глубокому обучению унифицированы с подходами к вероятностному моделированию и выводу.

Эта книга в кратчайшие сроки поможет на базовом уровне освоить Python — идеальный для новичка, доступный и понятный язык программирования, позволяющий легко создавать интересные и креативные приложения.

Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации.

Работает ли программа так, как следует? Изменения сделали систему лучше или хуже? Стоит ли заниматься повышением производительности вместо разработки нового функционала? На подобные вопросы можно ответить только с помощью экспериментов. «Тюнинг систем» раскроет секреты современных экспериментальных практик, разработанных и проверенных мировыми индустриями с самой высокой конкуренцией. Предложенные практики помогут усовершенствовать разработку программного обеспечения, системы машинного обучения и количественного трейдинга.

Простые и понятные объяснения и отсутствие необходимости опыта программирования делают эту книгу прекрасной альтернативой академическому учебнику. Здесь представлены основные алгоритмы машинного обучения (ML), которые сопровождаются наглядными примерами и практическими работами. Также вы узнаете про перекрестную проверку, ансамблевое моделирование, поиск по сетке для настройки моделей, проектирование функций, горячее кодирование и многое другое.

Фундаментальная книга о разработке и реализации API (программных интерфейсов приложений). Разобраны базовые вопросы обмена информацией в микросервисной архитектуре, обработка запросов на сайтах и в веб-приложениях (парадигма REST). Показано, как поступательно развивать имеющиеся API, не переписывая их, а также как создать API любой сложности с нуля с учётом возможностей и ограничений конкретной системы. Книга поможет реализовать на предприятии архитектуру сервисной сети и подготовить ресурсы компании к миграции в облако.

Учебное пособие посвящено современным подходам к созданию Android-приложений. Показаны при?мы разработки средствами языка высокого уровня Java в инструментальной среде Android Studio. Приводятся необходимые теоретические сведения и практические задания для самостоятельного освоения материала и организации практических занятий.

Основы языка программирования 1С 8.3, представленные в данном учебном пособии, предназначены и для начинающих, и для продвинутых пользователей. Изложение материала в учебном пособии разбито на два раздела. В первом разделе даются основы языка программирования 1С 8.3 для начинающих. Во втором разделе применение языка 1С 8.3 дается для продвинутых пользователей — в справочной форме, на конкретных примерах.