Python

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.

Coding with C++ & Python For Beginners is the first and only choice if you are new adopter and want to learn everything you'll need to get started with coding and programming. This independent guide is crammed with helpful guides and step-by-step fully illustrated tutorials, written in plain easy to follow English. Over the pages of this new user guide you will clearly learn all you need to know about coding your own amazing apps. With this unofficial instruction manual at your side no problem will be unsolvable, no question unanswered as you learn, explore and enhance your programming skills.

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.

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.

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.

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.

Программирование — это приключение, полное трудностей, нового опыта, побед и поражений. В книге «Поговорим на Python» вы присоединитесь к Эрику и Саймону, которые учатся программировать на Python и создают свое первое приложение. Книга написана специально для будущих программистов и идеальна, чтобы начать осваивать навык, который останется на всю жизнь! Книга «Поговорим на Python» учит писать код, задавать вопросы, делать ошибки и пробовать разные решения — прямо как в жизни.

Конкурентность позволяет эффективно выполнять компьютерные программы, разделяя их на задачи, которые можно запускать независимо. Такой подход помогает ускорить игровую графику, обучать большие модели искусственного интеллекта, быстро масштабировать веб-приложения, оптимизировать обработку больших данных и решать многие другие задачи. Работать с конкурентностью непросто, так что эта книга постепенно введет вас в курс дела, а помогут в этом интересные примеры, забавные иллюстрации и понятный код на Python.

Эта книга является практическим комплексным гидом по изучению ИИ и применению нейросетей. В ней вы найдете информацию о различных типах нейросетей, их архитектуре, принципах работы и различных возможностях использования. Примеры использования библиотек NumPy, PyTorch, Matplotlib, SciPy, NetworkX, TensorFlow, OpenCV, Pandas, scikit-learn, nltk помогут вам лучше понять действия нейросети в реальных условиях. Математические основы машинного обучения, с многочисленными примерами уравнений и формул на языке программирования Python, помогут понять истоки появления нейросетей с научной точки зрения.

Алгоритмы — это пошаговые инструкции решения задач, большинство из которых уже были кем-то решены, протестированы и доказали свою эффективность. Второе издание «Грокаем алгоритмы» упрощает изучение, понимание и использование алгоритмов. В этой книге вы найдете простые и внятные объяснения, более 400 забавных иллюстраций и десятки примеров. Ее чтение — лучший способ раскрыть всю мощь алгоритмов и подготовиться к интервью по программированию. Глубоких знаний математики не требуется!

Пособие посвящено рассмотрению базовых конструкций языка Python, в частности, сначала приведены примеры простейших программ в императивном стиле программирования и примеры решения несложных задач линейной, разветвляющейся и циклической структуры, задач с последовательностями и файлами. Далее дана реализация в виде программ на Python алгоритмов методов вычислительной математики. Большое внимание уделено практике использования библиотек numpy, matplotlib, pandas и turtle, для анализа данных и их графической интерпретации.

Представьте, что вы не просто программируете, а создаете элегантные решения, обладая глубоким пониманием алгоритмов и структур данных. Откройте же мощь алгоритмического мышления с помощью Python. Разберитесь в алгоритмах и структурах данных с нуля до продвинутого уровня и применяйте знания в реальном мире. Кем бы вы ни были — начинающим программистом, опытным разработчиком, желающим расширить знания, или специалистом с нетехническим образованием, интересующимся анализом данных, — книга поможет улучшить понимание и навыки решения задач. Наша книга призвана помочь вам всесторонне изучить алгоритмы, созданные с учетом возможностей Python. Этот язык известен своей простотой, читабельностью и элегантностью, благодаря чему он служит отличной средой для изучения алгоритмов, позволяя со­ средоточиться на базовых концепциях, а не увязать в сложном синтаксисе. Python помогает новичкам научиться программировать, а профессионалам открывает много новых возможностей, поэтому идеально подходит для широкого круга читателей.

Python — простой в изучении и практическом использовании язык программирования, который свободно доступен на компьютерах под управлением Mac OS, Windows и Linux. Изучив Python, вы сможете использовать его в своей профессиональной деятельности, не покупая какое-либо программное обеспечение.

В наши дни люди пишут компьютерные программы совсем не так, как раньше. Используя GitHub Copilot, можно простым языком описать, что должна делать программа, а искусственный интеллект тут же сгенерирует ее. Узнайте, как создавать и улучшать программы на Python с помощью ИИ, даже если прежде вы не написали ни строчки компьютерного кода. Сэкономьте время на рутинном программировании и воспользуйтесь услугами ИИ, способного мгновенно воплотить ваши идеи в жизнь. Заодно выучите Python!

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.

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 доступным для восприятия языком описывает все разнообразие форм статистического обучения – полезного инструментария для извлечения выводов из огромных наборов данных, появившихся в последние 20 лет в самых разных областях науки.

FastAPI — это быстрая и эффективная веб-инфраструктура для создания API с помощью Python. Эта книга представляет собой подробное руководство по созданию приложения с помощью среды FastAPI. Начинается с основ структуры FastAPI и других технологий, используемых в этой книге. Затем вы узнаете о различных аспектах фреймворка: системе маршрутизации, моделировании ответов, обработке ошибок и шаблонах. В этой книге вы узнаете, как создавать быстрые, эффективные и масштабируемые приложения на Python с помощью FastAPI. Вы начнете с приложения Hello World к полноценному API, использующему базу данных, аутентификацию и шаблоны. Вы узнаете, как структурировать свое приложение для повышения эффективности, удобочитаемости и масштабируемости. Благодаря интеграции с другими библиотеками в вашем приложении вы узнаете, как подключить ваше приложение как к базе данных SQL, так и к базе данных NoSQL, интегрировать шаблоны и создать аутентификацию. Ближе к концу этой книги вы узнаете, как писать тесты, контейнеризовать приложение, создавать конвейер непрерывной интеграции и доставки с помощью действий GitHub, а также развертывать приложение в нескольких облачных службах. Все это будет преподаваться с помощью теоретического и практического подхода. К концу этой книги вы будете владеть необходимыми знаниями для создания и развертывания надежного веб-API с использованием инфраструктуры FastAPI.

Эта книга – практическое пособие для начинающих программистов, желающих научиться создавать с нуля компьютерные игры на «дружественном» для новичков языке Python. Каждый ее раздел представляет собой проектирование очередного этапа игры, включая придумывание и «оживление» игрового персонажа, его противников, разработку дополнительных игровых элементов и налаживание их взаимодействия между собой.

Книга посвящена разработке веб-сайтов на языке Python с применением веб-фреймворка Django. Представлены новинки Django 4 и дано наиболее полное описание его инструментов: моделей, контроллеров, шаблонов, средств обработки пользовательского ввода, включая выгруженные файлы, разграничения доступа, посредников, сигналов, инструментов для отправки электронной почты, кеширования и пр.