Программирование

Ускорьте свою работу, задействовав Git для отслеживания, ветвления, слияния и управления ревизиями кода. Организованное в виде серии пошаговых уроков, это практическое руководство плавно проводит вас от знакомства с основами Git к использованию продвинутых техник, попутно предоставив дружеские, но при этом серьезные советы по работе со множеством функций этой открытой системы контроля версий. Авторы Прем Кумар Понуторай и Джон Лолигер детально описывают принципы работы Git, удобно разделяя их по уровням профессионализма. Это тщательно проработанное издание также включает рекомендации по управлению деревьями, развернуто раскрывает тему журнала ссылок и локального хранилища, а в завершении подробно знакомит читателя с платформой GitHub. Как только вы научитесь оперировать гибкими возможностями Git, эта система предоставит вам бесчисленное множество способов управления разработкой кода.

Это первый в мире учебник по NeoBook, в котором раскрыты все необходимые знания, позволяющие любому человеку, никогда ранее не занимавшемуся программированием, создавать свои компьютерные программы для компьютеров под управлением операционной системы Windows. NeoBook — это компьютерная программа, позволяющая неспециалистам в области программирования создавать свои, красивые, корректно работающие и профессионально выглядящие компьютерные программы практически любого назначения.

В учебно-методическом пособии рассматриваются базовые понятия и принципы веб-разработки с использованием Django Framework — одного из наиболее мощных и популярных фреймворков на языке программирования Python. Представлено описание и примеры работы с такими базовыми понятиями, как модели, представления, шаблоны, формы, система аутентификации, логирование, cookies и sessions, а также введение в Django REST Framework.

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять.

Хорошими тестировщиками не рождаются — ими становятся благодаря упорному труду и постоянному общению. На этом пути таится множество ловушек, способных сорвать самые смелые планы и привести к отставанию проектов от графика. Кем Кейнер, Джеймс Бах и Брет Петтикорд очень хорошо об этом знают. За их плечами более 50 лет опыта, и они понимают, что необходимо для достижения успеха в тестировании. Они собрали 293 проверенных совета, которые вы можете использовать в своих проектах. Каждый урок начинается с утверждения, относящегося к тестированию программного обеспечения, за которым следует объяснение или пример, показывающий, как, когда и почему применяется этот урок. Книга предназначена для тех, кто занимается тестированием ПО, руководит тестировщиками, а также для тех, кому приходится работать со специалистами в этой области в своих проектах по разработке ПО.

Раскройте потенциал паттернов проектирования javascript. Найдите структурированные решения распространенных задач разработки, пригодные для многократного использования и повышающие масштабируемость, производительность и удобство сопровождения кода. Узнайте, как применение этих паттернов позволяет создавать более чистый и понятный код, способствует организации совместной работы в команде, сокращает количество ошибок и экономит время и силы. Автор дает исчерпывающее представление о паттернах проектирования в современном javascript (ES6+) и приводит практические примеры их применения. Сначала вы познакомитесь с порождающими, структурными и поведенческими паттернами проектирования в идиоматическом для javascript стиле, а затем переключитесь на архитектурные паттерны и паттерны пользовательского интерфейса. Вы узнаете, как применять паттерны, характерные для таких библиотек, как React, и распространять их на фронтенд и микрофронтенд. В последней части книги представлены и проиллюстрированы паттерны улучшения производительности и безопасности, включая обмен сообщениями, события и стратегии загрузки ресурсов, а также паттерны высокопроизводительных асинхронных вычислений. В издании приводятся примеры использования React и Next.js, а также javascript и Web API. Они помогут выбрать и внедрить проверенные паттерны проектирования в различных веб-экосистемах и изменить ваш подход к разработке.

Искусственный интеллект стал неотъемлемой частью современного мира, помогая людям в множестве сфер – от медицины до тяжелой промышленности. Оптимизация рабочих процессов, скорость выполнения, машинная точность в расчетах или креатив в творчестве – кажется, что ИИ стал совершенным инструментом для любой задачи. Кейт Кроуфорд – старший научный сотрудник Microsoft, профессор Калифорнийского университета – предлагает нам книгу-исследование, обращая наше внимание на темную сторону успеха и скрытые издержки искусственного интеллекта. При контролируемом машинном обучении инженеры предоставляют компьютеру маркированные обучающие данные. Затем в игру вступают два различных типа алгоритмов: обучающие и классифицирующие. Обучающий алгоритм – это алгоритм, который учится на помеченных данных. Он сообщает классификатору, как лучше проанализировать связь между новыми входными данными и желаемым конечным результатом (или предсказанием). Например, он может определить: содержится ли на изображении лицо, является ли электронное письмо спамом. Чем больше маркированных примеров, тем точнее будет алгоритм. Существует множество видов моделей машинного обучения, включая нейронные сети, логистическую регрессию и деревья решений. Инженеры выбирают модель в зависимости от того, что они создают – будь то система распознавания лиц или средство определения настроений в социальных сетях, – а затем подбирают ее под свои вычислительные ресурсы.

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разо­браться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область data science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха в карьере. Чтобы запускать примеры из этой книги, вам нужен только компьютер с любой операционной системой (Windows, macOS или Linux) и любая среда разработки Python 3. Основные библиотеки Python, которые нам понадобятся, — это Numpy, Scipy, Sympy и Sklearn. Если вы не знакомы с Python, то знайте, что это дружелюбный и простой в использовании язык программирования с огромным количеством обучающих материалов.

Книга охватывает различные этапы разработки и сопутствующие им ситуации из практики программистов приложений, работающих с системами управления базами данных. Даются рекомендации по выбору решений как в проектировании (архитектуре), так и в программировании автоматизированных информационных систем уровня предприятия. Приводятся примеры для различных СУБД и моделей: Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Firebird, Oracle, XML, NoSQL. Для программистов, студентов и других специалистов в области информационных технологий, а также всех интересующихся темой разработки приложений баз данных.

Учебное пособие консолидирует огромное количество прикладных советов, алгоритмов и пошаговых руководств, которые должны помочь начинающим специалистам, уже знакомых с областью клиентской оптимизации, глубже разобраться в тонкостях ускорения сайтов. Для профессионалов издание станет справочником лучших практик внедрения, основанном на опыте известных мировых специалистов.

Пособие входит в состав учебно-методического комплекса модуля «Управление данными», компоненты которого традиционно представлены в образовательных программах IT-специальностей различных уровней – от среднего специального образования до магистратуры, и содержит практические задания по основным тематическим разделам этого модуля: данные, как объект управления, концептуальная ER-модель, реляционная модель данных, SQL-программирование, управление физической моделью реляционной БД, управление производительностью и безопасностью систем баз данных.

В курсе, представляющем собой один из модулей дисциплины «Инфор­матика», рассмотрены модели решения функциональных и вычислительных задач, алгоритмизация и программирование, языки программирования высокого уровня, технологии программирования. Алгоритмом называют точное предписание, которое задается вычислительному процессу и представляет собой конечную по­следовательность обычных элементарных действий, четко опре­деляющую процесс преобразования исходных данных в искомый результат. Запись алгоритма на некотором языке представляет собой про­грамму. Если программа написана на специальном алгоритмиче­ском языке (например, на языке Питон или Бейсик), то говорят об исходной программе. Программа, написанная на языке, который непосредственно понимает компьютер (как правило, это двоичные коды), называется машинной, или двоичной. Курс соответствует актуальным требованиям федерального государ­ственного образовательного стандарта высшего образования. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по экономиче­ским направлениям, аспирантов и преподавателей, специалистов организа­ций любого уровня и сферы хозяйствования.

Книга, которую вы держите в руках, предназначена для изучения средств программирования работы со звуком, изображением и передачей информации в компьютерных сетях с использованием языков программирования С/ С++. Никаких специальных знаний для освоения материала, вообще говоря, не понадобится. Книга учит программировать «с нуля», описывает основы объектно-ориентированного программирования, достаточные для решения задач, относящихся к тематике книги.

Язык программирования Python. Он моден, он актуален, он в тренде. Python работает везде. Python используют все – от суперкорпораций до сдачи ЕГЭ. Python универсален. Для Python создано колоссальное количество расширений для решения буквально любой задачи. Python прост, очевиден и прозрачен.

В условиях цифровой экономики для каждой организации актуальным становится вопрос повышения компетенций в области обработки и анализа данных. С этой непростой задачей бизнесу помогут справиться системы и инструментальные средства Data Science, которые, с одной стороны, позволяют реализовать полный цикл обработки и моделирования данных с последующей их визуализацией, а с другой — реализуют ряд интеллектуальных функций, помогающих принимать обоснованные управленческие решения в режиме реального времени на любом управленческом уровне — от оперативного до стратегического.

Гейм-дизайн – это захватывающее искусство с неограниченным количеством стилей и форм. Перед вами пошаговое руководство по созданию игр с помощью итеративной разработки. Вы пройдете весь путь от идеи до прототипа, от тестирования до полностью реализованного дизайна и шаг за шагом соберете каждый компонент видеоигры.

Хранилища данных как информационная технология появились в результате применения прикладного искусственного интеллекта в области систем принятия и поддержки решений. И в обозримой перспективе хранилища данных будут оставаться базовым элементом систем бизнес-аналитики в части обработки структурированных данных.

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.

Данное пособие представляет собой практическое руководство по использованию UML для разработки программных систем. Оно позволит научиться выявлять основные понятия предметной области и разрабатывать красивые диаграммы классов, описывать функциональные требования в виде спецификаций вариантов использования и превращать их в правильные проектные решения. Дополнительно в пособии рассмотрена работа с замечательным CASE-средством Visual Paradigm и средой разработки MDriven. Существует достаточно большое количество методов проектирования и разработки программного обеспечения. В данном учебном пособии мы ориентируемся исключительно на объектно-ориентированные методы. В частности, мы поша­гово разберем, как проводить объектно-ориентированный ана­лиз, и затронем ряд моментов, связанных с проектированием. Базовый принцип объектно-ориентированного анализа (да­лее ООА) — это представление предметной области как сово­купности объектов, которые имеют определенные свойства и поведение, и взаимодействуют друг с другом, обеспечивая решения возложенных на них задач. На стадии проектирова­ния предлагается высокоуровневая стратегия по построению приложения (архитектуры системы), определяющая, каким образом модели реального мира, полученные на этапе анали­за, преобразуются в структуры программных классов и модели поведения, удовлетворяющие исходным требованиям к систе­ме. Наконец, на стадии реализации проектные модели преоб­разуются в программный код и структуры баз данных. Учебное пособие предназначено для самостоятельной рабо­ты студентов, изучающих дисциплину «Основы объектно-ори­ентированного анализа и проектирования», и призвано позна­комить с практикой выполнения анализа предметной области решаемой задачи, привить навыки проектирования на основе объектно-ориентированного подхода, научить моделированию с использованием UML. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по ИТ-направлениям, а также преподавателей и всех интересующихся.

В книге излагается структура компилятора, основные принципы построения всех его основных блоков — лексического, синтаксического и семантического анализаторов, а также генератора кода. Методы компиляции программ на Паскале описаны на языке С. Для студентов и специалистов, занимающихся созданием программного обеспечения, а также для всех желающих создать компилятор с своего собственного языка программирования.