09.00.00 Информатика и вычислительная техника (ДМК-пресс)

В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce - важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация. Во второе издание включен дополнительный материал о социальных сетях, машинном обучении и понижении размерности.

В данной книге рассматриваются способы организации автоматической обработки текста с применением таких методик, как полнотекстовый поиск, правильное распознавание имен, кластеризация, классификация, извлечение информации и составление аннотаций. Концепции обработки естественного языка излагаются таким образом, что даже читатели, не обладающие знаниями об этой технологии и о методах статистического анализа, смогут понять их.

Любой достаточно квалифицированный программист, умеющий логически мыслить, уже обладает достаточными знаниями для прочтения этой книги. Авторы на удивление доходчиво сообщают необходимые сведения из общей алгебры и теории чисел. Они объясняют, какие проблемы должны были разрешить математики, и показывают, как найденные ими решения переводятся на язык обобщенного программирования и позволяют создать эффективный и элегантный код.

Читая эту книгу, вы освоите мыслительный процесс, необходимый для правильного программирования, и научитесь обобщать найденные для частного алгоритмы с целью расширить область их полезного применения без потери эффективности. Вы также постигнете, в чем состоит ценность математики для программирования, - и это понимание пригодится вне зависимости от того, на каком языке вы пишете и какую парадигму применяете.

Издание предназначено для пользователей, имеющих навык работы в двухмерной среде AutoCAD. Так же материал может быть полезен студентам, архитекторам и инженерам, решившим освоить 3D-моделирование.

Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-администраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется в более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.

Если вы уже знакомы с языком PHP и желаете расширить свои знания о нем, то эта книга для вас!

В книге показаны приемы эффективного программирования, задействующие контекстные меню и "горячие" клавиши, мастера и шаблоны среды NetBeans, затрагиваются вопросы создания, конфигурирования, развертывания, отладки и профилирования корпоративных приложений с использованием средств, встроенных в IDE NetBeans.

Существенное внимание уделено основным API Java EE в контексте их работы в среде NetBeans. Подробно рассмотрены возможности NetBeans по автоматизации разработки приложений с использованием таких API, как Servlet, JSP, JSTL, JSF, JMS, JPA, JDBC, EJB, JAX-WS, JAX-RS, а также по созданию для них инфраструктурных, коммуникационных и конфигурационных элементов. Затронуты вопросы взаимодействия среды NetBeans с различными серверами приложений, СУБД и внешними службами.

Приводится пример автоматического создания законченного корпоративного приложения из существующей схемы базы данных, а также примеры создания веб-служб и автоматического создания их клиентов.

Книга рассчитана на программистов, желающих разрабатывать Java EE-приложения c использованием функциональных возможностей IDE NetBeans.

Для чтения книги необходимо иметь некоторый опыт работы с Java, в то время как начального знакомства с NetBeans и Java EE не требуется.

Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка.

Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.