Универсальная библиотека, портал создателей электронных книг. Только для некоммерческого использования!
📚 ПУБЛИЧНАЯ БИБЛИОТЕКА
Произведения в библиотеке выкладываются в том виде, в каком присылаются. Библиотека построена по принципу тематических книжных полок. На книжных полках, в начале, дан общий список произведений автора, в котором, при нажатии на название, осуществляется переход к информации о произведении, где можно получить само произведение в виде заархивированного ZIPом файла (Txt, Doc, Rtf и т.п.).
📚 ПУБЛИЧНАЯ БИБЛИОТЕКА
Произведения в библиотеке выкладываются в том виде, в каком присылаются. Библиотека построена по принципу тематических книжных полок. На книжных полках, в начале, дан общий список произведений автора, в котором, при нажатии на название, осуществляется переход к информации о произведении, где можно получить само произведение в виде заархивированного ZIPом файла (Txt, Doc, Rtf и т.п.).
👍1
Машинное_обучение_алгоритмы_для_бизнеса_2019_Маркос_Лопез_де_Прадо.pdf
55.6 MB
Машинное обучение: алгоритмы для бизнеса [2019] Маркос Лопез де Прадо
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. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной...
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. Воспользуйтесь шансом поучаствовать в «машинной революции», для этого достаточно познакомиться с первой книгой, в которой приведен полный и систематический анализ методов машинного обучения применительно к финансам: начиная со структур финансовых данных, маркировки финансового ряда, взвешиванию выборки, дифференцированию временного ряда... и заканчивая целой частью, посвященной...
❤1👍1
Алгоритмы_эволюционной_оптимизации_2020_Дэн_Саймон.pdf
22.7 MB
Алгоритмы эволюционной оптимизации [2020] Дэн Саймон
Эволюционные алгоритмы обусловлены процессами оптимизации, которые мы наблюдаем в природе, такими как естественный отбор, миграция видов, стаи птиц, человеческая культура и муравьиные семьи. В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.
Evolutionary Optimization Algorithms. Biologically-Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence [2020] Dan Simon
Эволюционные алгоритмы обусловлены процессами оптимизации, которые мы наблюдаем в природе, такими как естественный отбор, миграция видов, стаи птиц, человеческая культура и муравьиные семьи. В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.
Evolutionary Optimization Algorithms. Biologically-Inspired and Population-Based Approaches to Computer Intelligence [2020] Dan Simon
👍4
Competitive Programming in Python. 128 Algorithms to Develop Your Coding Skills [2021] Christoph Dürr, Jill-Jênn Vie
💾 Скачать книгу
💾 Скачать книгу
👍1
Competitive_Programming_in_Python_128_Algorithms_to_Develop_Your.pdf
3.7 MB
Competitive Programming in Python. 128 Algorithms to Develop Your Coding Skills [2021] Christoph Dürr, Jill-Jênn Vie
Want to kill it at your job interview in the tech industry? Want to win that coding competition? Learn all the algorithmic techniques and programming skills you need from two experienced coaches, problem setters, and jurors for coding competitions. The authors highlight the versatility of each algorithm by considering a variety of problems and show how to implement algorithms in simple and efficient code. Readers can expect to master 128 algorithms in Python and discover the right way to tackle a problem and quickly implement a solution of low complexity. Classic problems like Dijkstra's shortest path algorithm and Knuth-Morris-Pratt's string matching algorithm are featured alongside lesser known data structures like Fenwick trees and Knuth's dancing links. The book provides a framework to tackle algorithmic problem solving, including: Definition, Complexity, Applications, Algorithm...
Want to kill it at your job interview in the tech industry? Want to win that coding competition? Learn all the algorithmic techniques and programming skills you need from two experienced coaches, problem setters, and jurors for coding competitions. The authors highlight the versatility of each algorithm by considering a variety of problems and show how to implement algorithms in simple and efficient code. Readers can expect to master 128 algorithms in Python and discover the right way to tackle a problem and quickly implement a solution of low complexity. Classic problems like Dijkstra's shortest path algorithm and Knuth-Morris-Pratt's string matching algorithm are featured alongside lesser known data structures like Fenwick trees and Knuth's dancing links. The book provides a framework to tackle algorithmic problem solving, including: Definition, Complexity, Applications, Algorithm...
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Способ задания движения твердого тела [1986]
Основными задачами кинематики твердого тела являются установление способа задания его движения и изучение кинематических характеристик, присущих телу, а также определение траекторий, скоростей и ускорений всех точек тела. Будем говорить, что движение твердого тела задано, если имеется способ определения положения любой его точки в любой момент времени по отношению к выбранной системе координат.
Кинематика изучает простейшую форму движения – механическое движение. Кинематически определить движение тела – это значит указать его положение относительно выбранной системы отсчета в каждый момент времени. Движение материальной точки (в дальнейшем будем говорить просто точки) задано, если известен закон движения.
Подробнее
Основными задачами кинематики твердого тела являются установление способа задания его движения и изучение кинематических характеристик, присущих телу, а также определение траекторий, скоростей и ускорений всех точек тела. Будем говорить, что движение твердого тела задано, если имеется способ определения положения любой его точки в любой момент времени по отношению к выбранной системе координат.
Кинематика изучает простейшую форму движения – механическое движение. Кинематически определить движение тела – это значит указать его положение относительно выбранной системы отсчета в каждый момент времени. Движение материальной точки (в дальнейшем будем говорить просто точки) задано, если известен закон движения.
Подробнее
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Обучающий фильм: Свободные колебания механических систем (СССР 1972 год) ВузФильм. Киевская киностудия научно-популярных фильмов.
Колебания – самый распространенный вид движения в природе. Если касаться вопросов, связанных с механическим движением, то это самый распространенный вид механического движения. Обычно говорят так: движение, которое с течением времени полностью или частично повторяется, называется колебанием. Механические колебания – это периодические изменение физических величин, характеризующих механическое движение: положения тела, скорости, ускорения.
Все фильмы в канале Учебные фильмы
Колебания – самый распространенный вид движения в природе. Если касаться вопросов, связанных с механическим движением, то это самый распространенный вид механического движения. Обычно говорят так: движение, которое с течением времени полностью или частично повторяется, называется колебанием. Механические колебания – это периодические изменение физических величин, характеризующих механическое движение: положения тела, скорости, ускорения.
Все фильмы в канале Учебные фильмы
👍2
Forwarded from Репетитор IT men
Последовательность натуральных чисел характеризуется числом Х — наибольшим числом, кратным 14 и являющимся произведением двух элементов последовательности с различными номерами. Гарантируется, что хотя бы одно такое произведение в последовательности есть. Найти такое X для двух файлов.
📖 Читать разбор задачи
📖 Читать разбор задачи
👍1
📚 4 книги по вероятностному программированию
💾 Скачать книги
Вероятностное программирование — это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое.
💾 Скачать книги
Вероятностное программирование — это новый способ создания вероятностных моделей, позволяющих предсказывать или выводить новые факты, которых нет в результатах наблюдений. Это позволяет, к примеру, прогнозировать такие будущие события, как тенденции продаж, отказы вычислительных систем, исходы экспериментов и многое другое.
👍1
4_книги_по_вероятностному_программированию.zip
43.9 MB
[1] Вероятностное программирование. Учебное пособие для вузов. 2-е издание [2021] Колбин
[2] Вероятностное программирование на практике [2017] Ави Пфеффер
[3] Байесовский анализ на Python [2020] Освальдо Мартин
[4] Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы [2019] Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
[2] Вероятностное программирование на практике [2017] Ави Пфеффер
[3] Байесовский анализ на Python [2020] Освальдо Мартин
[4] Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы [2019] Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
👍1
Вероятностное_программирование_Учебное_пособие_для_вузов_2_е_издание.pdf
15 MB
Вероятностное программирование. Учебное пособие для вузов. 2-е издание [2021] Колбин
Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации.
Модели и методы математического программирования в условиях дефицита информации используются в технике, экономике, биологии, военном деле и других областях человеческой деятельности. Они адекватнее других современных формальных методов приспособлены к анализу сложных систем, к подготовке и выбору оптимальных и компромиссных решений. Представлены одноэтапные, двухэтапные и многоэтапные модели с вероятностными условиями и функционалами, многокритериальные и игровые постановки задач. Приведены методы оптимизации соответствующих эквивалентов исходных моделей. Исследованы проблемы устойчивости решений и целевых функционалов. Работа содержит большое число прикладных задач в условиях дефицита информации.
👍1
Вероятностное_программирование_на_практике_2017_Ави_Пфеффер.djvu
12.2 MB
Вероятностное программирование на практике [2017] Ави Пфеффер
Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей — для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной — для измерения явлений, имеющих место в социальной сети. В книге есть также главы о том, как вероятностные модели помогают в принятии решений и моделировании динамических систем. Собираемые вами данные о клиентах, продуктах и пользователях сайта могут оказать помощь не только в интерпретации прошлого, но и в предсказании будущего!
Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Автор почти сразу переходит к практическим примерам: построению фильтра спама, диагностике ошибок в вычислительной системе, восстановлению цифровых изображений. Вы познакомитесь с вероятностным выводом, где алгоритмы помогают прогнозировать, например, использование социальных сетей. Попутно узнаете о применении функционального стиля программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей — для прогнозирования распространения твитов, и моделей с открытой вселенной — для измерения явлений, имеющих место в социальной сети. В книге есть также главы о том, как вероятностные модели помогают в принятии решений и моделировании динамических систем. Собираемые вами данные о клиентах, продуктах и пользователях сайта могут оказать помощь не только в интерпретации прошлого, но и в предсказании будущего!
👍1
Байесовский_анализ_на_Python_2020_Освальдо_Мартин.pdf
18.4 MB
Байесовский анализ на Python [2020] Освальдо Мартин
Эта книга, посвященная методике вероятностного программирования, научит вас создавать гибкие байесовские статистические модели в программном коде. Сочетание гибкого определения модели и механизма автоматического логического вывода предоставляет исследователю мощный инструмент для быстрого создания, анализа и постепенного усовершенствования новых статистических моделей. Вероятностное программирование делает статистическое моделирование доступным практически для всех, значительно снижая требования к уровню математической подготовки, позволяя создавать новые модели более простым методом и тратить на это меньше времени. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, решающим нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.
Эта книга, посвященная методике вероятностного программирования, научит вас создавать гибкие байесовские статистические модели в программном коде. Сочетание гибкого определения модели и механизма автоматического логического вывода предоставляет исследователю мощный инструмент для быстрого создания, анализа и постепенного усовершенствования новых статистических моделей. Вероятностное программирование делает статистическое моделирование доступным практически для всех, значительно снижая требования к уровню математической подготовки, позволяя создавать новые модели более простым методом и тратить на это меньше времени. Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, решающим нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.
👍2
Вероятностное_программирование_на_Python_Байесовский_вывод_и_алгоритмы.pdf
9.4 MB
Вероятностное программирование на Python. Байесовский вывод и алгоритмы [2019] Кэмерон Дэвидсон-Пайлон
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.
👍1
💡Друзья, напоминаю вам, что у нас есть чат физиков, математиков, разработчиков:
👨🏻💻Наш чат @math_code
Свободное тематическое общение на интересные темы. Мы обсуждаем физику, математику, программирование и науку в целом. Флуда нет. Вы сможете задать вопросы и получить помощь, сами помочь другим.
👨🏻💻Наш чат @math_code
Свободное тематическое общение на интересные темы. Мы обсуждаем физику, математику, программирование и науку в целом. Флуда нет. Вы сможете задать вопросы и получить помощь, сами помочь другим.
👍1
Обольстить_физикой_Истории_на_все_случаи_жизни_2021_Дрессер.pdf
1.9 MB
Обольстить физикой. Истории на все случаи жизни [2021] Дрессер
Кристоф Дрессер - известный немецкий журналист, автор нескольких научно-популярных книг, в 2005 г. был назван лучшим журналистом года, пишущим о науке, а в 2008 г. получил медаль Математического общества Германии за популяризацию научных знаний. В своей книге он легко, с юмором говорит о том, какую важную роль в нашей жизни играет физика и как ее законы определяют самые разные явления - и на Земле, и в космосе. В конце каждой главы читатель найдет задачу и, решая ее, сможет проверить глубину собственных познаний в этой удивительной науке - физике. Для старшеклассников, студентов, их родителей и преподавателей. 6-е изд., электронное.
Кристоф Дрессер - известный немецкий журналист, автор нескольких научно-популярных книг, в 2005 г. был назван лучшим журналистом года, пишущим о науке, а в 2008 г. получил медаль Математического общества Германии за популяризацию научных знаний. В своей книге он легко, с юмором говорит о том, какую важную роль в нашей жизни играет физика и как ее законы определяют самые разные явления - и на Земле, и в космосе. В конце каждой главы читатель найдет задачу и, решая ее, сможет проверить глубину собственных познаний в этой удивительной науке - физике. Для старшеклассников, студентов, их родителей и преподавателей. 6-е изд., электронное.
👍1
Книжная_серия_Курс_общей_физики_2007_2020_Иродов,_Покровский.zip
232 MB
📚Книжная серия. Курс общей физики [2007-2020] Иродов, Покровский
Широко известные у нас и за рубежом курс общей физики, а также сборники задач. В новом издании материал сборника перекомпонован: механика, электромагнетизм, колебания и волны, оптика, квантовая физика и физика макросистем - в соответствии с современной концепцией изучения курса. Отдельные разделы сборника значительно переработаны, включен ряд новых оригинальных задач, устранены замеченные неточности.
Широко известные у нас и за рубежом курс общей физики, а также сборники задач. В новом издании материал сборника перекомпонован: механика, электромагнетизм, колебания и волны, оптика, квантовая физика и физика макросистем - в соответствии с современной концепцией изучения курса. Отдельные разделы сборника значительно переработаны, включен ряд новых оригинальных задач, устранены замеченные неточности.
👍10❤1