Все издания для выcшего образования по информатике и IT

Перевод на русский язык выполнен заново, все рассуждения и программы проверены и исправлены, часть примеров по согласованию с автором переработана с целью максимального прояснения их логики (в том числе за счет использования цикла Дейкстры). Нотацией примеров теперь служит Оберон/Компонентный Паскаль - наиболее совершенный потомок старого Паскаля по прямой линии.

Все программы проверены и работают в популярном варианте Оберона - системе Блэкбокс.

Большая часть материала книги составляет необходимый минимум знаний по алгоритмике не только для программистов-профессионалов, но и любых других специалистов, активно использующих программирование в работе.

Книга может быть использована как учебное пособие при обучении будущих программистов, начиная со старшеклассников в профильном обучении, а также подходит для систематического самообразования.

Прилагаемые к книге файлы можно найти на сайте издательства.

В данной книге авторы рассматривает весь API и язык для написания шейдеров. Они внимательно рассматривают возможности OpenGL ES такие как теневые карты, дублирование геометрии, рендеринг в несколько текстур, uniform-буферы, сжатие текстур, бинарное представление программ и преобразование обратной связи. Шаг за шагом вы перейдете от вводных примеров к продвинутому попиксельному освещению и системам частиц. Также вы найдете содержательные советы по оптимизации быстродействия, максимизации эффективности работы API и GPU и полном использовании OpenGL ES в широком спектре приложений.

На сайте издательства выложены примеры к книге на языке С.

Издание предназначено программистам мобильных приложений, желающих максимально использовать графические возможности своих устройств.

Вместо того чтобы навязывать строгие правила, как это делают другие фреймворки, Flask оставляет за вами свободу принятия решений. Если вы имеете опыт программирования на языке Python, данная книга покажет вам, как можно воспользоваться такой свободой творчества!

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

Издание предназначено для читателей без подготовки в области математической статистики и обработки естественных языков. Примеры написаны на Java, но сами идеи могут быть реализованы на любом языке программирования.

Автор тонко и деликатно проведет вас по самым потаенным уголкам, из которых родились на свет современные компьютеры и современное программное обеспечение.

Читателя ждет захватывающее путешествие в прошлое, из которого получилось наше настоящее и развивается будущее.

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.

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.

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.

Издание будет в равной мере полезна студентам и программистам-практикам.

Для всех, кто интересуется алгоритмами и хочет научиться выражать свои мысли и планы в форме дружелюбных и наглядных алгоритмических чертежей. Книга предназначена для начинающих и профессионалов.

Эта книга - руководство, которое можно приспосабливать к имеющимся знаниям и нуждам отдельных читателей. Некоторые главы посвящены темам, которые часто отсутствуют в вводных книгах по статистике. Каждая глава представляет собой простые для понимания объяснения, дополненные диаграммами, формулами, задачами с решениями и взятыми из практики заданиями. Если вы хотите не ломая голову применять распространенные методы анализа данных и узнать о разнообразных подходах - эта книга для вас.

В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков. Устоявшаяся терминология дополняется введением в рассмотрение новых полезных концепций. В конце каждой главы приводятся ссылки на дополнительную литературу с авторскими комментариями.

Благодаря всему этому книга задает новый стандарт изучения такой сложной дисциплины как машинное обучение.

Книга предназначена для широкого круга студентов, аспирантов, научных сотрудников, интересующихся применением компьютерного моделирования для анализа свойств молекул. Табл. 7. Ил. 52. Библиогр.: 125 назв.

Издание адресовано разработчикам с разным уровнем знаний: начинающие детально изучат процесс тестирования на конкретных примерах, опытные познакомятся с новыми практическими приемами и отточат имеющиеся навыки.

Вы научитесь создавать различные типы диаграмм; вставлять в приложение разнообразные элементы управления, включая кнопки, выпадающие списки, флажки, календари и т. д. и снабжать приложения динамическими страницами со ссылками. По прочтении книги вы будете обладать необходимыми навыками развертывания полноценных интерактивных приложений и дашбордов, выполнения многоступенчатого рефакторинга кода и оптимизации написанных вами приложений.

Издание адресовано специалистам по работе с данными и аналитикам, желающим больше узнать о своих исходных данных при помощи интерактивных дашбордов.

Книга адресована как специалистам в области пентестинга и оценки безопасности, так и широкому кругу читателей, желающих повысить уровень личной и корпоративной защиты от современных киберугроз.