Python

Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения, и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений.

Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, – это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга, которую вы держите в руках, предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надежным проводником в мир оптимизации решений на базе Python. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности. Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и Pandas, как эффективно обрабатывать и хранить данные. В книге используется целостный подход к повышению эффективности решений, так что вы научитесь оптимизировать и масштабировать целые системы – начиная от кода и заканчивая архитектурой.

Отличием книги является легкий, понятный и даже где-то юмористический подход автора к программированию на Python, благодаря чему вы будете учиться писать программы, ошибаться вместе с автором, исправлять ошибки и любоваться на готовые работоспособные программы...

Мы учимся, взаимодействуя с окружающей средой, и получаемые вознаграждения и наказания определяют наше поведение в будущем. Глубокое обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) привносит этот естественный процесс в искусственный интеллект и предполагает анализ результатов для выявления наиболее эффективных путей движения вперед. Агенты глубокого обучения с подкреплением могут способствовать успеху маркетинговых кампаний, прогнозировать рост акций и побеждать гроссмейстеров в Го и шахматах. Давайте научимся создавать системы глубокого обучения на примере увлекательных упражнений, сопровождаемых кодом на Python с подробными комментариями и понятными объяснениями. Вы увидите, как работают алгоритмы, и научитесь создавать собственных агентов глубокого обучения с подкреплением, используя оценочную обратную связь.

Окунитесь в мир программирования с книгой "Python с нуля: от новичка до собственных игр и программ"! Эта книга - ваш путеводитель по изучению Python, одного из самых популярных языков программирования в мире. Напишите свою первую строчку кода уже в первой главе и продолжайте осваивать ключевые принципы программирования, от переменных до циклов. От функций до классов и объектов. А затем, отточите свое мастерство с финальным проектом - игрой, симулирующей стыковку космического корабля с космической станцией! Этот симулятор поможет закрепить ваши навыки объектно-ориентированного программирования. В завершении этой книги, четырнадцатая глава покажет вам варианты вашего дальнейшего развития, и предложит конкретные дальнейшие шаги.

Наука о данных — сложная и быстро развивающаяся область, которая нуждается в мощных инструментах и фреймворках для управления огромными объемами данных, генерируемых каждый день. Ray – это платформа кластерных вычислений для распространения и запуска Python-кода, даже со сложными библиотеками или пакетами, на кластерах бесконечного размера. Помимо Python, также Ray предоставляет API для Java и C++. Фреймворк использует задачи (функции) и субъекты (классы), чтобы распараллеливать пользовательский код. Ray помогает реализовать параллельные и распределенные вычисления в жизненном цикле науки о данных. Признавая, что масштабирование является одновременно необходимостью и вызовом времени, фреймворк Ray призван упростить разработчикам распределенные вычисления. Благодаря ему распределенные вычисления стали доступными для неспециалистов и стало довольно легко масштабировать скрипты Python по нескольким узлам. Издание предназначено для программистов на Python, инженеров и исследователей данных.

Здесь представлен перевод книги Ashwin Pajankar - Kickstart to Python 3.
Вся книга построена поэтапно. Объяснение темы всегда сопровождается подробным примером кода. Примеры кода также объясняются достаточно подробно и сопровождаются выводом в виде текста или снимка экрана, где это возможно. Читатели освоят язык программирования Python, внимательно изучая концепции и примеры кода, представленные в этой книге. В книге также есть ссылки на внешние ресурсы, которые читатели могут изучить дальше.

В проектах обработки и анализа данных много движущихся частей, и требуются практика и знания, чтобы создать гармоничную комбинацию кода, алгоритмов, наборов данных, форматов и визуальных представлений. Эта уникальная книга содержит описание пяти практических проектов, включая отслеживание вспышек заболеваний по заголовкам новостей, анализ социальных сетей и поиск закономерностей в данных о переходах по рекламным объявлениям. Автор не ограничивается поверхностным обсуждением теории и искусственными примерами. Исследуя представленные проекты, вы узнаете, как устранять распространенные проблемы, такие как отсутствующие и искаженные данные и алгоритмы, не соответствующие создаваемой модели. По достоинству оцените подробные инструкции по настройке и детальные обсуждения решений, в которых описываются типичные точки отказа, и обретите уверенность в своих навыках.

Книга посвящена вопросам разработки веб-приложений с использованием языка Python, фреймворков Django, Bootstrap и интерактивной среды разработки PyCharm. Рассмотрены основные технологии и рабочие инструменты создания веб-приложений. Описаны фреймворки Django, Bootsrtap и структура создаваемых веб-приложений. На простых примерах показана обработка и маршрутизация запросов пользователей, формирование ответных веб-страниц. Рассмотрено создание шаблонов веб-страниц и форм для пользователей. Показано взаимодействие пользователей с различными типами баз данных через модели. Описана работа с базами данных через встроенные в Django классы без использования SQL-запросов. Приведен пошаговый пример создания сайта от его проектирования, до формирования программных модулей и развертывания сайта в Интернете с базами данных SQLite и MySQL.

Откройте для себя мир программирования на Python с помощью ChatGPT! Погрузитесь в основные концепции, решайте увлекательные и веселые задачи и исследуйте безграничный потенциал программирования. Этакнига позволит вам освоить Python всего за 100 запросов, сформировав у вас необходимые навыки.

Python — простой, но мощный язык, поэтому он используется в самых разных областях. Написать код на Python легко, но сделать его удобочитаемым и пригодным для повторного использования и сопровождения может оказаться проблемой. Четвертое издание этой книги дополнено лучшими практиками, полезными инструментами и стандартами, которые применяют профессиональные разработчики, что поможет вам не только преодолеть эти затруднения, но и освоить новейшие возможности и расширенные концепции языка.

Книга «Программирование на Python для начинающих» является исчерпывающим руководством для того, чтобы научиться программировать на языке Python. В этой книге с помощью примеров программ и иллюстраций, показывающих результаты работы кода, разбираются все ключевые аспекты языка. Установив свободно распространяемый интерпретатор Python, вы с первого же дня сможете создавать свои собственные исполняемые программы! Познакомившись с основами языка, вы перейдете к объектно-ориентированному программированию и созданию CGI-сценариев для обработки данных веб-форм, научитесь создавать графические приложения с оконным интерфейсом и распространять их на другие устройства. В обучении вам помогут готовые примеры. Книга «Программирование на Python для начинающих» идеально подойдет программистам, переключающимся на работу с другим языком, студентам и школьникам, изучающим язык Python.

Среди множества имеющихся инструментов управления конфигурациями Ansible выделяется своими преимуществами, такими как небольшой объем, отсутствие необходимости устанавливать что-либо на управляемые хосты и простота в изучении и освоении. В этом обновленном третьем издании вы узнаете, как быстро приступить к использованию этого инструмента – для развертывания кода в промышленном окружении или автоматизации задач системного администрирования. Авторы покажут вам, как писать сценарии Ansible и управлять удаленными серверами и помогут овладеть всей широтой возможностей этого замечательного инструмента. Вы увидите, что Ansible обладает всем, что только может вам понадобиться, и без лишних сложностей.

В этой книге подробно рассказывается о нюансах написания безопасного кода на Python. В первой части излагаются основы криптографии: рассмотрены базовые понятия, проверка подлинности данных, симметричное и асимметричное шифрование. Вторая часть содержит пошаговые инструкции для воплощения типичных сценариев взаимодействия пользователя с приложением. В третьей части показано, как противостоять атакам разного рода. Все примеры кода воспроизводят реальные задачи, стоящие перед разработчиками. Книга будет полезна как начинающим программистам, так и профессионалам, заинтересованным в повышении безопасности сервисов, которые они поддерживают. Все примеры кода воспроизводят реальные задачи, стоящие перед разработчиками. Эта книга будет наиболее полезна тем, кто поддерживает уже работающие сервисы. Читателю потребуются начальные знания Python либо хорошее знакомство с другим популярным языком программирования.

Книга содержит полное руководство по Pyomo (Python Optimization Modeling Objects) — пакету с открытым исходным кодом, предназначенному для формулирования и решения крупномасштабных задач оптимизации. Pyomo включает классы Python для определения разреженных множеств, параметров и переменных, с помощью которых записываются алгебраические выражения, определяющие целевые функции и ограничения. Кроме того, программу можно использовать как из командной строки, так и из интерактивного окружения Python, что сильно упрощает создание моделей Pyomo, применение различных оптимизаторов и изучение решений. Благодаря многочисленным примерам, иллюстрирующим различные способы формулирования моделей, книга прекрасно раскрывает широту средств моделирования, поддерживаемых Pyomo, и ее подходы к сложным практическим приложениям.

Хотите за одну неделю освоить самый популярный язык программирования? Надоело разбираться в море хаотичной и неструктурированной информации из многочисленных бесплатных онлайн-источников? Хорошая новость! Не нужно тратить время, чтобы осилить сложные академические тексты, неоправданно дорогие онлайн-курсы или видеотуториалы, которые содержат слишком много технических деталей, непонятных для начинающих. Книга «Python за 7 дней» написана специально для новичков в программировании. Ее основные принципы – это простота и практичность. Вы познакомитесь с кратким введением в Python, чтобы понять какую пользу можно извлечь, изучая его; узнаете как установить Python и какой дистрибутив лучше использовать; разберетесь с объектами и методами (включая ООП), чтобы эффективно использовать этот удобный язык и его простой синтаксис. Практические упражнения в конце каждой главы идеально подойдут для отработки навыков программирования.

В учебно-методическом пособии рассматриваются аспекты интеллектуального анализа данных средствами языка Python на примере задач, заключающихся в поиске ассоциативных правил в базах данных транзакций. Предлагается перечень заданий, при выполнении которых применяются различные критерии принятия решений.

Мощные контроллеры, такие как ESP32 от Espressif Systems, предлагают отличную производительность, а также функции Wi-Fi и Bluetooth по доступной цене. Благодаря этим функциям сцена Maker была взята штурмом. По сравнению с другими контроллерами ESP32 имеет значительно больший объем флэш-памяти и памяти SRAM, а также гораздо более высокую скорость процессора. Благодаря этим характеристикам чип подходит не только для классических приложений C, но и для программирования с помощью MicroPython. Эта книга знакомит с применением современных однокристальных систем. Помимо технических аспектов, основное внимание уделяется самому MicroPython. После знакомства с языком полученные навыки программирования сразу же применяются на практике. Индивидуальные проекты подходят как для использования в лаборатории, так и для повседневного применения. Таким образом, в дополнение к фактическому эффекту обучения, основное внимание уделяется радости от создания полных и полезных устройств. Используя лабораторные макеты, можно с минимальными усилиями создавать схемы всех видов, превращая тестирование и отладку полностью самодельных проектов в поучительное удовольствие.

Книга "Изучаем программирование на Python" представляет собой надежный и понятный путеводитель в мир программирования. В ней используется доступный язык, который позволяет без труда освоить базовые концепции и принципы Python. В ходе обучения вы будете создавать свое собственное веб-приложение, что даст вам практические навыки и позволит лучше понять, как работает Python. Вы также изучите различные структуры и функции, которые являются основными строительными блоками любой программы. Особое внимание уделено работе с базами данных, обработке исключений и использованию контекстных менеджеров, декораторов и генераторов. Эти темы являются важными для разработчиков и позволяют создавать более эффективный и гибкий код. Книга также содержит множество практических примеров, упражнений и заданий, которые помогут вам закрепить полученные знания и развить навыки программирования. Используя эту книгу, вы сможете стать уверенным программистом Python. Если вы хотите освоить программирование на Python без лишних проблем и запутанностей, то второе издание книги "Изучаем программирование на Python" идеально подходит для вас.

Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений. Познакомьтесь с богатым набором встроенных структур данных Python для выполнения основных операций, а также о надежной экосистемы библиотек с открытым исходным кодом для data science, включая NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib и другие. Научитесь загружать данные в различных форматах, упорядочивать, группировать и агрегировать датасеты, а также создавать графики, карты и другие визуализации. На подробных примерах стройте реальные приложения, в том числе: службу такси, использующую геолокацию, анализ корзины для определения товаров, которые обычно покупаются вместе, а также модель машинного обучения для прогнозирования цен на акции.