Как быстро восстановить потерянные компьютерные данные.Подробное руководство по спасению информации [2020] Гладкий
➡️ Скачать книгу
➡️ Скачать книгу
👍1
Как_быстро_восстановить_потерянные_компьютерные_данные_Подробное.pdf
5.9 MB
Как быстро восстановить потерянные компьютерные данные.Подробное руководство по спасению информации [2020] Гладкий
Современный человек уже не может представить свою жизнь без компьютера. С каждым днем растет количество информации, которую мы доверяем своему электронному другу. Однако не стоит забывать, что никто не может стопроцентно гарантировать сохранность имеющихся в компьютере данных. Причин, по которым они могут быть утеряны или испорчены, существует великое множество: беспечность и ошибочные действия пользователей, аппаратные сбои, внезапное отключение электричества, деятельность вредоносных программ, нестабильная работа операционной системы, и т. д. После утраты данных многие впадают в отчаяние, полагая, что восстановить их нереально. Однако это далеко не так, более того – как показывает практика, в большинстве случаев восстановить потерянную информацию можно. Самое главное – не паниковать: одной из наиболее распространенных ошибок является то, что пользователи, обнаружив потерю или порчу данных...
Современный человек уже не может представить свою жизнь без компьютера. С каждым днем растет количество информации, которую мы доверяем своему электронному другу. Однако не стоит забывать, что никто не может стопроцентно гарантировать сохранность имеющихся в компьютере данных. Причин, по которым они могут быть утеряны или испорчены, существует великое множество: беспечность и ошибочные действия пользователей, аппаратные сбои, внезапное отключение электричества, деятельность вредоносных программ, нестабильная работа операционной системы, и т. д. После утраты данных многие впадают в отчаяние, полагая, что восстановить их нереально. Однако это далеко не так, более того – как показывает практика, в большинстве случаев восстановить потерянную информацию можно. Самое главное – не паниковать: одной из наиболее распространенных ошибок является то, что пользователи, обнаружив потерю или порчу данных...
Нечеткое моделирование и управление [2020] Анджей Пегат
➡️ Скачать книгу
Именно этот круг вопросов рассматривается в книге «Нечеткое моделирование и управление». Ее автор, Анджей Пегат, профессор Щецинского технического университета (Польша) – видный специалист в области мягких вычислений и теории управления.
Одна из интересных особенностей книги состоит в том, что методы мягких вычислений излагаются и трактуются с позиций специалиста по системам управления.
Книга будет полезна студентам старших курсов, аспирантам, научным работникам и инженерам, специалистам по системам управления при решении задач моделирования в различных прикладных областях.
➡️ Скачать книгу
Именно этот круг вопросов рассматривается в книге «Нечеткое моделирование и управление». Ее автор, Анджей Пегат, профессор Щецинского технического университета (Польша) – видный специалист в области мягких вычислений и теории управления.
Одна из интересных особенностей книги состоит в том, что методы мягких вычислений излагаются и трактуются с позиций специалиста по системам управления.
Книга будет полезна студентам старших курсов, аспирантам, научным работникам и инженерам, специалистам по системам управления при решении задач моделирования в различных прикладных областях.
Нечеткое_моделирование_и_управление_2020_Анджей_Пегат.pdf
27.2 MB
Нечеткое моделирование и управление [2020] Анджей Пегат
В настоящем издании дается развернутое введение в проблемы нечеткого и нейронечеткого моделирования применительно к задаче управления системами. Материал основан на новейших результатах в данной области и иллюстрируется многочисленными примерами.
При отсутствии достаточно точного знания об объекте управления традиционные методы решения задач управления оказываются неэффективными или могут быть вообще неприменимы. В этом случае можно строить нечеткие системы управления с применением аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, нечеткого моделирования. Еще большая эффективность достигается сочетанием указанных методов с аппаратом искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов.
#моделирование #программирование #машинное_обучение #искусственный_интеллект
В настоящем издании дается развернутое введение в проблемы нечеткого и нейронечеткого моделирования применительно к задаче управления системами. Материал основан на новейших результатах в данной области и иллюстрируется многочисленными примерами.
При отсутствии достаточно точного знания об объекте управления традиционные методы решения задач управления оказываются неэффективными или могут быть вообще неприменимы. В этом случае можно строить нечеткие системы управления с применением аппарата нечетких множеств, нечеткой логики, нечеткого моделирования. Еще большая эффективность достигается сочетанием указанных методов с аппаратом искусственных нейронных сетей и генетических алгоритмов.
#моделирование #программирование #машинное_обучение #искусственный_интеллект
A First Course in Network Science [2020] Menczer, Fortunato
Первый курс по Теории сетей [2020] Менцер, Фортунато
📎 Скачать книгу
Первый курс по Теории сетей [2020] Менцер, Фортунато
📎 Скачать книгу
A First Course in Network Science [2020] Menczer, Fortunato.pdf
66.1 MB
A First Course in Network Science [2020] Menczer, Fortunato
Первый курс по Теории сетей [2020] Менцер, Фортунато
Networks are everywhere: networks of friends, transportation networks and the Web. Neurons in our brains and proteins within our bodies form networks that determine our intelligence and survival. This modern, accessible textbook introduces the basics of network science for a wide range of job sectors from management to marketing, from biology to engineering, and from neuroscience to the social sciences. Students will develop important, practical skills and learn to write code for using networks in their areas of interest - even as they are just learning to program with Python. Extensive sets of tutorials and homework problems provide plenty of hands-on practice and longer programming tutorials online further enhance students' programming skills. This intuitive and direct approach makes the book ideal for a first course, aimed at a wide audience without a strong background in mathematics...
Первый курс по Теории сетей [2020] Менцер, Фортунато
Networks are everywhere: networks of friends, transportation networks and the Web. Neurons in our brains and proteins within our bodies form networks that determine our intelligence and survival. This modern, accessible textbook introduces the basics of network science for a wide range of job sectors from management to marketing, from biology to engineering, and from neuroscience to the social sciences. Students will develop important, practical skills and learn to write code for using networks in their areas of interest - even as they are just learning to program with Python. Extensive sets of tutorials and homework problems provide plenty of hands-on practice and longer programming tutorials online further enhance students' programming skills. This intuitive and direct approach makes the book ideal for a first course, aimed at a wide audience without a strong background in mathematics...
Пособие_для_повторения_физики_1981_Фриц_Курт_Кнойбюль.djvu
12.4 MB
Пособие для повторения физики [1981] Фриц Курт Кнойбюль
Учебное пособие-справочник, содержащее систематизированное изложение в сжатой форме основных физических закономерностей - от классической механики до физики атомного ядра и элементарных частиц, доказательство ряда важнейших формул, а также методику и примеры решения простейших задач. Объем представленного материала примерно соответствует теоретической части курса общей физики для инженерно-физических и технических вузов. Пособие богато иллюстрировано, содержит в качестве приложения таблицы единиц физических величин, математические таблицы, сводку важнейших математических формул. Книга полезна студентам для самостоятельной работы над лекциями по общей физике и при подготовке к экзаменам. Преподавателям она поможет эффективно отбирать материал для лекций и семинарских занятий, для инженеров и научных работников будет ценным справочным пособием.
Учебное пособие-справочник, содержащее систематизированное изложение в сжатой форме основных физических закономерностей - от классической механики до физики атомного ядра и элементарных частиц, доказательство ряда важнейших формул, а также методику и примеры решения простейших задач. Объем представленного материала примерно соответствует теоретической части курса общей физики для инженерно-физических и технических вузов. Пособие богато иллюстрировано, содержит в качестве приложения таблицы единиц физических величин, математические таблицы, сводку важнейших математических формул. Книга полезна студентам для самостоятельной работы над лекциями по общей физике и при подготовке к экзаменам. Преподавателям она поможет эффективно отбирать материал для лекций и семинарских занятий, для инженеров и научных работников будет ценным справочным пособием.
❤🔥1👍1
[1] Применение электронных ламп в экспериментальной физике [1950] Бонч-Бруевич
[2] Электронная теория неупорядоченных полупроводников [1981] Бонч-Бруевич
[3] Физика полупроводников (2-е издание) [1990] Бонч-Бруевич
[4] Метод функций Грина в статистической механике [1961] Бонч-Бруевич
[5] Сборник задач по физике полупроводников. (Изд. 2е) [1987] Бонч-Бруевич
[6] Доменная электрическая неустойчивость в полупроводниках [1972] Бонч-Бруевич
[7] Радиоэлектроника в экспериментальной физике [1966] Бонч-Бруевич
[8] Физика полупроводников [1977] Бонч-Бруевич
📎 Скачать книги
[2] Электронная теория неупорядоченных полупроводников [1981] Бонч-Бруевич
[3] Физика полупроводников (2-е издание) [1990] Бонч-Бруевич
[4] Метод функций Грина в статистической механике [1961] Бонч-Бруевич
[5] Сборник задач по физике полупроводников. (Изд. 2е) [1987] Бонч-Бруевич
[6] Доменная электрическая неустойчивость в полупроводниках [1972] Бонч-Бруевич
[7] Радиоэлектроника в экспериментальной физике [1966] Бонч-Бруевич
[8] Физика полупроводников [1977] Бонч-Бруевич
📎 Скачать книги
👍1
8 книг по физике [Бонч-Бруевич].rar
67.5 MB
[1] Применение электронных ламп в экспериментальной физике [1950] Бонч-Бруевич
[2] Электронная теория неупорядоченных полупроводников [1981] Бонч-Бруевич
[3] Физика полупроводников (2-е издание) [1990] Бонч-Бруевич
[4] Метод функций Грина в статистической механике [1961] Бонч-Бруевич
[5] Сборник задач по физике полупроводников. (Изд. 2е) [1987] Бонч-Бруевич
[6] Доменная электрическая неустойчивость в полупроводниках [1972] Бонч-Бруевич
[7] Радиоэлектроника в экспериментальной физике [1966] Бонч-Бруевич
[8] Физика полупроводников [1977] Бонч-Бруевич
📎 Скачать книги
[2] Электронная теория неупорядоченных полупроводников [1981] Бонч-Бруевич
[3] Физика полупроводников (2-е издание) [1990] Бонч-Бруевич
[4] Метод функций Грина в статистической механике [1961] Бонч-Бруевич
[5] Сборник задач по физике полупроводников. (Изд. 2е) [1987] Бонч-Бруевич
[6] Доменная электрическая неустойчивость в полупроводниках [1972] Бонч-Бруевич
[7] Радиоэлектроника в экспериментальной физике [1966] Бонч-Бруевич
[8] Физика полупроводников [1977] Бонч-Бруевич
📎 Скачать книги
1400_задач_по_программированию_2020_Златопольский.pdf
71.9 MB
1400 задач по программированию [2020] Златопольский
Овладеть искусством программирования невозможно без решения задач разного типа и уровня сложности. В данной книге читатель найдет более 1400 задач, охватывающих широкий круг тем: вычисления по формулам, обработка данных во время ввода, использование массивов и многие другие. Задачи не привязаны к конкретному языку программирования и могут быть решены в программе на любом языке – Pascal, Python, С, школьном алгоритмическом языке и др. Издание пригодится читателям, самостоятельно осваивающим Науку программирования, а также студентам, специальность которых связана с IT-сферой. Преподаватели школ, колледжей и вузов также могут использовать данный материал в своей работе.
Овладеть искусством программирования невозможно без решения задач разного типа и уровня сложности. В данной книге читатель найдет более 1400 задач, охватывающих широкий круг тем: вычисления по формулам, обработка данных во время ввода, использование массивов и многие другие. Задачи не привязаны к конкретному языку программирования и могут быть решены в программе на любом языке – Pascal, Python, С, школьном алгоритмическом языке и др. Издание пригодится читателям, самостоятельно осваивающим Науку программирования, а также студентам, специальность которых связана с IT-сферой. Преподаватели школ, колледжей и вузов также могут использовать данный материал в своей работе.
Физические_парадоксы_и_занимательные_вопросы_1981_Цедрик.djvu
1.6 MB
Физические парадоксы и занимательные вопросы [1981] Цедрик
В книгу включены парадоксы и занимательные вопросы из разных разделов физики: механики, молекулярной физики, электричества и оптики. Содержание парадоксов и вопросов не выходит за рамки программы по физике, однако для понимания многих из них требуется глубокое и осмысленное усвоение школьного курса физики. Книга рассчитана на школьников. Она будет полезна учащимся техникумов и ПТУ, а также учителям.
#физика
В книгу включены парадоксы и занимательные вопросы из разных разделов физики: механики, молекулярной физики, электричества и оптики. Содержание парадоксов и вопросов не выходит за рамки программы по физике, однако для понимания многих из них требуется глубокое и осмысленное усвоение школьного курса физики. Книга рассчитана на школьников. Она будет полезна учащимся техникумов и ПТУ, а также учителям.
#физика
❤🔥1
Python_и_машинное_обучение_2020_Рашка,_Мирджалили.pdf
89.1 MB
Python и машинное обучение [2020] Рашка, Мирджалили
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки. Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью #Python.
Машинное обучение поглощает мир программного обеспечения. Освойте и работайте с передовыми технологиями машинного обучения, нейронных сетей и глубокого обучения с помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки. Будучи основательно обновленной с учетом самых последних технологий с открытым кодом, включая такие библиотеки, как scikit-learn, Keras и TensorFlow, эта книга предлагает практические знания и приемы, которые необходимы для создания эффективных приложений машинного и глубокого обучения на языке Python. Обладающие уникальной проницательностью и знанием дела авторы книги, Себастьян Рашка и Вахид Мирджалили, ознакомят вас с алгоритмами машинного обучения и глубокого обучения и постепенно подведут к сложным темам в анализе данных. В книге предлагается сочетание теоретических принципов машинного обучения с практическим подходом к написанию кода для полного понимания теории машинного обучения и реализация с помощью #Python.
Статистические методы интеллектуального анализа данных учебное пособие [2021] Мыльников
📎 Скачать книгу
📎 Скачать книгу
Статистические_методы_интеллектуального_анализа_данных_учебное_пособие.djvu
6.1 MB
Статистические методы интеллектуального анализа данных учебное пособие [2021] Мыльников
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания.
Материал соответствует курсам "Статистические методы интеллектуального анализа данных" и "Интеллектуальные системы" при подготовке магистрантов по направлению "Автоматизация технологических процессов и производств". Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
Рассмотрены основные методы статистической обработки данных и машинного обучения и их реализация на языке R. Изложены принципы разработки информационных систем и моделей, основанных на данных. Приведены примеры использования методов машинного обучения при решении прикладных задач. Рассмотрены подготовка данных, работа с временными рядами, методы классификации и кластеризации, способы обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением), классические методы интеллектуального анализа данных, способы проверки адекватности получаемых моделей, их сравнения и выбора. В конце разделов приведены вопросы для самоконтроля и задания.
Материал соответствует курсам "Статистические методы интеллектуального анализа данных" и "Интеллектуальные системы" при подготовке магистрантов по направлению "Автоматизация технологических процессов и производств". Исходные данные и коды всех примеров на языке R могут быть скачаны с сайта издательства.
❤🔥2
Математическая Статистика с примерами на R [2021] Кандетони Рамачадрян, Крис Цокос
Математическая статистика с приложениями в R, третье издание, предлагает современное теоретическое введение в математическую статистику и приложения. В книге рассматриваются многие современные концепции статистических вычислений и моделирования, которые не рассматриваются в других текстах, такие как Джекниф, методы начальной загрузки, алгоритмы ЭМ и методы Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC), такие как алгоритм Метрополиса, алгоритм Метрополиса-Гастингса. и образец Гиббса. Комбинируя обсуждение теории статистики с множеством реальных приложений, книга помогает студентам логически подходить к решению статистических задач. Пошаговая процедура решения реальных проблем делает темы очень доступными.
📎 Скачать книгу
Математическая статистика с приложениями в R, третье издание, предлагает современное теоретическое введение в математическую статистику и приложения. В книге рассматриваются многие современные концепции статистических вычислений и моделирования, которые не рассматриваются в других текстах, такие как Джекниф, методы начальной загрузки, алгоритмы ЭМ и методы Монте-Карло с цепью Маркова (MCMC), такие как алгоритм Метрополиса, алгоритм Метрополиса-Гастингса. и образец Гиббса. Комбинируя обсуждение теории статистики с множеством реальных приложений, книга помогает студентам логически подходить к решению статистических задач. Пошаговая процедура решения реальных проблем делает темы очень доступными.
📎 Скачать книгу
Mathematical_Statistics_with_Applications_in_R_3rd_Edition_2021.pdf
13.3 MB
Mathematical Statistics with Applications in R 3rd Edition [2021] Ramachandran, Tsokos
Mathematical Statistics with Applications in R, Third Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to approach statistical problem-solving in a logical manner. Step-by-step procedure to solve real problems make the topics very accessible.
Mathematical Statistics with Applications in R, Third Edition, offers a modern calculus-based theoretical introduction to mathematical statistics and applications. The book covers many modern statistical computational and simulation concepts that are not covered in other texts, such as the Jackknife, bootstrap methods, the EM algorithms, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, such as the Metropolis algorithm, Metropolis-Hastings algorithm and the Gibbs sampler. By combining discussion on the theory of statistics with a wealth of real-world applications, the book helps students to approach statistical problem-solving in a logical manner. Step-by-step procedure to solve real problems make the topics very accessible.