Программирование

Совершенствуйте свои навыки фокусника одновременно с изучением основ информатики! Команда проекта «Компьютерные науки ради забавы» (Computer Science for Fun, CS4FN), приглашает вас познакомиться с книгой, благодаря которой вы научитесь показывать фокусы и проводить магические шоу. Каждая глава шаг за шагом раскрывает секреты выполнения простых фокусов, а затем в увлекательной форме рассказывает о связанных с ними фундаментальных идеях информатики. Эта книга призвана стать развлекательным путеводителем для молодых читателей, которые делают первые шаги в познании вычислительного мышления и искусства фокуса. Она объединяет информатику, когнитивную психологию и другие научные методы для знакомства юных читателей с основами информатики в доступной и интересной форме. Каждая из 50 глав описывает простой фокус и затем использует его в качестве отправной точки для объяснения основных концепций компьютерных вычислений. Читатели познакомятся с такими темами, как алгоритмы, представление данных, вычислительное мышление, взаимодействие человека и компьютера и кибербезопасность, а также с необычными способами использования технологий в качестве фокусов. Издание предназначено широкому кругу любителей информатики, математики и интеллектуального досуга.

Подробно рассмотрены методы обработки экспериментальных данных и результа­тов моделирования (динамических характеристик), которые содержатся в таких библио­теках, как Spline toolbox и Curve Fitting Toolbox. Рассмотрены методы обработки данных на уровне базовых команд MATLAB, обработка данных в графических окнах MATLAB, интерфейсы и команды библиотек Spline toolbox и Curve Fitting Toolbox и интерфейс про­граммы «Многокритериальное исследование систем управления (MISU)». Система MATLAB в настоящее время принята в качестве официального средства оформления инженерной документации и научных публикаций. Язык программирования системы прост, он содержит несколько десятков операторов, а также большое количество процедур и функций, содержание кото­рых понятно пользователю, позволяет использовать MATLAB практически во всех сферах научной и инженерной деятельности. За счет подключаемых библиотек (Toolbox) MATLAB позволяет решать за­дачи автоматизации, радиотехники, механики, аэродинамики, электротехники и электроники, картографии, биологии и других направлений.

Эта тетрадь поможет дошкольникам и ученикам начальной школы приобрести важнейшие навыки – освоить логику и основы программирования. Играя с этим ярким пособием, ребёнок легко пройдёт путь от простых логических задач до составления собственных алгоритмов и понимания основ комбинаторики. Он познакомится с понятной теорией и выполнит множество интересных заданий, чтобы закрепить новые знания и автоматизировать навыки.

Рассмотрены основные условия устойчивости, управляемости и наблюдаемости объектов управления и синтеза систем с применением численных методов динами­ческого программирования, QR-преобразования и оптимального управления. Приве­дены основы построения, модели и алгоритмы синтеза систем автоматического управ­ления с конкретными примерами их алгоритмизации и моделирования в вычислитель­ной среде MATLAB, позволяюшис решать исследовательские и практические задачи управления на основе современного инструментария вычислительных и программных средств, а также компьютерных технологий. Учебное пособие состоит из тринадцати глав, в которых приводятся необ­ходимые теоретические сведения, рассматриваются примеры и задачи с реализа­цией решения в среде MATLAB при использовании пакетов прикладных про­грамм Control System Toolbox (CST) и Simulink.

Описан минимум основных операторов языка QBASIC, необходимых для разработки программ. Содержит большое количество примеров программ с комментариями. Даются полезные советы по разработке программ. Для освоения основ программирования на языке QBASIC, изложенных в практикуме, не требуется каких-либо специальных знаний по программированию, и любой желающий с помощью этого компьютерного практикума может сделать первый шаг к овладению этой увлекательной и необходимой в наше время сферой деятельности.

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.