Python

Географические информационные системы (ГИС) приобретают все большее значение, помогая нам понять сложную социальную, экономическую и природную динамику в ситуациях, где ключевую роль играют пространственные компоненты. Однако фундаментальные алгоритмы, применяемые в ГИС, трудны для понимания и преподавания, отчасти из-за отсутствия логически последовательного изложения. Настоящая книга – попытка решить эту проблему за счет сочетания строгого формализованного языка с практическими примерами и упражнениями. Алгоритмы можно описывать разными способами. В данной книге мы избрали более практичный путь – описывать алгоритм на реальном языке программирования, в качестве какового решили взять Python. Мы выбрали Python в основном за его простой синтаксис, а также за изобилие популярных, эффективных и хорошо сопровождаемых модулей.

Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на языке программирования Python с использованием библиотеки глубокого обучения PyTorch. Средой машинного обучения является компьютерная игра StarCraft II с интерфейсом кооперативного мультиагентного обучения SMAC.

Наша цель в этой книге состоит в том, чтобы помочь вам изучить основы технологии и снабдить вас инструментами, которые вы сможете использовать для строительства квантовых решений завтрашнего дня. В центре нашего внимания будет практический опыт разработки исходного кода для квантовых вычислений. В части I вы создадите свой собственный симулятор квантового устройства на языке Python. В части II вы научитесь применять свои новые навыки для написания квантовых приложений с по­мощью языка Q# и Комплекта инструментов для квантовой разработки. В части III вы научитесь имплементировать алгоритм, который умножает целые числа экспоненциально быстрее, чем самый лучший обычный алгоритм из известных на сегодняшний день. Это будет вашей работой на всем протяжении, которая и составит ваше квантовое путешествие. Издание предназначено для разработчиков программного обеспечения.

Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обу­чении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть.

Это Python, например! Познакомьтесь с самым быстрорастущим языком программирования на сегодняшний день. Легкое и увлекательное руководство поможет шаг за шагом прокачать навыки разработки. Никаких архитектур компьютера, теорий программирования и прочей абракадабры — больше практики! В книге 150 задач, которые плавно перенесут читателя от изучения основ языка к решению более сложных вещей. Руководство подойдет всем, у кого голова идет кругом от технического жаргона и пространных объяснений — автор уверен, что учить можно и без этого.

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python? Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит? Серия «Быстрый старт» — отличное решение, и вот почему: сложные понятия разбиты на простые шаги — вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием. Все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами. Вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т.д. В конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания. Ну что, готовы? Погнали!

Python - это динамический язык программирования, используемый в самых разных предметных областях. Хотя писать код на Python просто, гораздо сложнее сделать этот код удобочитаемым, пригодным для многократного использования и легким в поддержке. Третье издание "Python. Лучшие практики и инструменты" даст вам инструменты для эффективного решения любой задачи разработки и сопровождения софта.

В третьем издании классического труда професоров Амстердамского университета Эндрю Таненбаума и Мартена ван Стина обсуждаются принципы и парадигмы распределенных систем. Материал был существенно переработан и дополнен, и в то же время мы были заинтересованы в ограничении общего объема книги. Поэтому он был сокращен более чем на 10 % по сравнению со вторым изданием, в основном за счет удаления материала по парадигмам. Для лучшего понимания мате­риала книги широким кругом читателей мы перенесли конкретные материа­лы в отдельные выделенные разделы. Эти разделы могут быть пропущены при первом чтении. Еще одним важным отличием является использование кодов примеров, написанных на языке программирования Python с поддержкой коммуникаций посредством пакета Redis.

Приступив к изучению этого занимательного руководства, каждый, даже первоклассник, сможет написать на Python – одном из самых простых в освоении языков программирования – свое приветствие миру: Hello World!
Ознакомив читателей с элементарными операциями, авторы постепенно перейдут к более сложным темам: работе с графикой и со звуком, компьютерному моделированию и созданию игр. Материал излагается в доступной, удобной для понимания манере; забавные иллюстрации и подробный разбор примеров кода делают обучение легким и нескучным.

Я свято верю, что программирование лучше всего изучать с упором на практику. Безусловно, читать книги по программированию и наблюдать за тем, как преподаватель строит алгоритмы у доски, бывает очень полезно, но не меньшую, если не большую пользу принесет самостоятельное решение задач и воплощение изученных концепций программирования на практике. С учетом вышесказанного я решил большую часть данной книги посвятить практическим упражнениям и их решениям, а основы языка Python дать очень кратко и поверхностно. В книге содержится 186 задач различной степени сложности, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для их решения вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных на любом курсе по Python.

Цель этой книги – исследовать те части языка и инструментария Python, о которых, возможно, не все знают. Если вы – опытный разработчик, то, наверное, многие из них вам знакомы, но еще больше ждут, пока у вас появится время на их изучение. Особенно это верно в том случае, когда вы работаете над сложившимися системами, в которых изменение архитектуры компонента ради того, чтобы воспользоваться новыми возможностями языка, - дело не частое. Если вы работаете с Python сравнительно недолго, то, вероятно, знакомы с недавними добавлениями в язык, но в меньшей степени с некоторыми биб­лиотеками, входящими в экосистему.

Эта книга предназначена для того, чтобы помочь ученым и инженерам освоить версию 3 языка программирования Python и связанных с ней библиотек: NumPy, SciPy, Matplotlib и Pandas. Для чтения книги не требуется предварительный опыт программирования и научные знания в какой-либо конкретной области. Но знакомство с некоторыми математическими дисциплинами, такими как тригонометрия, комплексные числа и основы математического анализа, будет полезным при выполнении примеров и упражнений. Python – мощный язык программирования со множеством расширенных функциональных возможностей и дополнительных пакетов поддержки. Основной синтаксис языка прост и понятен для изучения, но в полном объеме изучить его невозможно в книге такого размера. Таким образом, наша цель – сбалансированное, но достаточно подробное введение в самые главные функциональные возможности языка и самых важных библиотек.

Обработка естественного языка (NLP) — одно из направлений искусственного интеллекта (ИИ), ставящее перед собой цель научить машины понимать человеческие языки и реагировать на высказывания. Без этой базовой технологии невозможен ни один виртуальный помощник. Книга поможет вам обрести навыки, необходимые для создания собственного чат-бота и NLP-приложений, способных решать реальные задачи, такие как анализ предложений, улавливание смысла текста, составление текстов и т.д.

Сегодня существует много разных языков программирования. Некоторые из них популярны, а некоторые — не очень. Обычно популярность языка определяют по количеству программистов, которые используют его в своей работе на постоянной основе, или по запросам работодателей, которые ищут сотрудников-программистов. Долгие годы традиционно популярными являются языки программирования Java, C++, C#, JavaScript и PHP. В последнее время в этой великолепной компании все чаще упоминается язык программирования Python. Даже больше — по некоторым опросам язык Python уже занимает лидирующие позиции. Именно этому языку посвящена книга.

С помощью этого видеокурса вы научитесь работать с pandas, импортировать и майнить данные из сети, строить графики и картограммы, создавать отчеты. Он подойдет для: начинающих разработчиков Python с интересом к анализу данных, веб-программистов, изучающих Python для получения и разбора данных, менеджеров, планирующих использовать Python для автоматизации работы, научных работников, использующих Python для обработки данных.

Python стал одним из самых популярных языков, применяемых в машинном обучении для выполнения научных и коммерческих проектов. Он объединяет в себе возможности языков программирования общего назначения с простотой использования скриптовых предметно-ориентированных языков типа R. Python предлагает библиотеки для cбора данных из Интернета, построения графиков, статистической обработки и многого другого. Одно из основных преимуществ использования Python - возможность напрямую работать с программным кодом с помощью терминала или других инструментов типа Jupyter Notebook.

Учебное пособие является современным введением в линейную алгебру и аналитическую геометрию для студентов естественно-научных факультетов вузов. Базовые алгоритмы алгебры и геометрии представлены на языке программирования Python. Помимо разделов, традиционно включаемых в указанные курсы, дается теоретический материал и методы решения практических задач по теории эллиптических кривых, применяемой в криптографии, а также по основам квантовых вычислений.

В книге рассматриваются основы Python с примерами и заданиями построенными на сетевой тематике. С одной стороны, книга достаточно базовая, чтобы её мог одолеть любой желающий, а с другой стороны, в книге рассматриваются все основные темы, которые позволят дальше расти самостоятельно.

Учебно-методическое пособие предназначено для студентов по направлению подготовки 10.04.01 «Информационная безопасность» в качестве учебного пособия для выполнения практических работ по курсу «Программирование на языке Python для решения задач информационной безопасности».

Маркос Лопез де Прадо делится тем, что обычно скрывают - самыми прибыльными алгоритмами машинного обучения, которые он использовал на протяжении двух десятилетий, чтобы управлять большими пулами средств самых требовательных инвесторов. Машинное обучение меняет практически каждый аспект нашей жизни, алгоритмы МО выполняют задачи, которые до недавнего времени доверяли только проверенным экспертам. В ближайшем будущем машинное обучение будет доминировать в финансах, гадание на кофейной гуще уйдет в прошлое, а инвестиции перестанут быть синонимом азартных игр.