Practical Natural Language Processing [2020] Vajjala, Majumder
Обработка естественного языка на практике [2020] Ваджала, Маджумдер

Many books and courses tackle natural language processing (NLP) problems with toy use cases and well-defined datasets. But if you want to build, iterate, and scale NLP systems in a business setting and tailor them for particular industry verticals, this is your guide. Software engineers and data scientists will learn how to navigate the maze of options available at each step of the journey. Through the course of the book, authors Sowmya Vajjala, Bodhisattwa Majumder, Anuj Gupta, and Harshit Surana will guide you through the process of building real-world NLP solutions embedded in larger product setups. You’ll learn how to adapt your solutions for different industry verticals such as healthcare, social media, and retail.

Криптография и безопасность в технологии .NET [2020] Торстейнсон

❇️ Скачать книгу

Криптография и безопасность в технологии .NET [2020] Торстейнсон

Подробно излагаются вопросы реализации на .NET-платформе симметричной и асимметричной криптографии, цифровых подписей, XML-криптографии, пользовательской безопасности и защиты кодов, ASP .NET-безопасности, безопасности Web-служб. Книга призвана исчерпывающе осветить все практические вопросы в реализации криптографических и иных, связанных с безопасностью, функциональных возможностей в приложениях .NET. Она представляет собой эффективное учебное пособие, содержащее множество ясных и наглядных примеров исходного кода. Для программистов, занимающихся разработкой и настройкой систем безопасности на платформе .NET.

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge [2020] Koul, Ganju

Whether you’re a software engineer aspiring to enter the world of deep learning, a veteran data scientist, or a hobbyist with a simple dream of making the next viral AI app, you might have wondered where to begin. This step-by-step guide teaches you how to build practical deep learning applications for the cloud, mobile, browsers, and edge devices using a hands-on approach.
Relying on years of industry experience transforming deep learning research into award-winning applications, Anirudh Koul, Siddha Ganju, and Meher Kasam guide you through the process of converting an idea into something that people in the real world can use.

❇️ Скачать книгу

Практическое Глубокое обучение для Облачных сервисов, мобильных платформ, и передовых устройств [2020] Кул, Ганджу

Независимо от того, являетесь ли вы инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем с простой мечтой создать следующее вирусное приложение ИИ, вы, возможно, задавались вопросом, с чего начать. Это пошаговое руководство научит вас создавать практические приложения глубокого обучения для облака, мобильных устройств, браузеров и периферийных устройств с использованием практического подхода. Опираясь на многолетний отраслевой опыт преобразования исследований глубокого обучения в отмеченные наградами приложения, Анирудх Коул, Сиддха Ганджу и Мехер Касам проведут вас через процесс преобразования идеи во что-то, что люди в реальном мире могут использовать.

Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning [2020] Perrotta

Программирование Машинного обучения: от написания кода к Глубокому обучению [2020] Перротта

❇️ Скачать книгу

Programming Machine Learning: From Coding to Deep Learning [2020] Perrotta

You’ve decided to tackle machine learning – because you’re job hunting, embarking on a new project, or just think self-driving cars are cool. But where to start? It’s easy to be intimidated, even as a software developer. The good news is that it doesn’t have to be that hard. Master machine learning by writing code one line at a time, from simple learning programs all the way to a true deep learning system. Tackle the hard topics by breaking them down so they’re easier to understand, and build your confidence by getting your hands dirty. Peel away the obscurities of machine learning, starting from scratch and going all the way to deep learning. Machine learning can be intimidating, with its reliance on math and algorithms that most programmers don’t encounter in their regular work. Take a hands-on approach, writing the Python code yourself, without any libraries to obscure what’s really going on. Iterate on your design, and add layers

📊 Задачка по теории вероятностей и математической статистике

Вы подозреваете, что монетка неправильная (орлы выпадают чаще). При каком числе орлов на 200 бросков вы склонны признать этот факт?

Напишите ваши идеи и мысли в комментариях.

💡 Обсуждение задачи в группе

#задачи #математика #теория_вероятностей #математическая_статистика

Все тела имеют шероховатости. Даже у очень хорошо отшлифованных металлов в электронный микроскоп видны неровности. Абсолютно гладкие поверхности бывают только в идеальном мире задач, в которых трением можно пренебречь. Именно упругие и неупругие деформации неровностей при контакте трущихся поверхностей формируют силу трения. Но чем отличаются различные виды этой силы? Рассмотрим этот вопрос.

💡Читать статью полностью 👨🏻‍💻

Источник: @mentor_it

📚 10 книг по удивительной физике

[1] Как понять сложные законы физики. 100 простых и увлекательных опытов для детей и их родителей [2014] Дмитриев
[2] Физика. Иллюстрированная хронология науки [2016] Том Джексон
[3] Удивительная физика [2012] Гулиа
[4] Удивительная физика [2002] Асламазов, Варламов
[5] Удивительный квадрат [1952] Кордемский, Русалев
[6] Физика. Увлекательная наука [2017] Гусев
[7] Теоретический минимум. Все, что нужно знать о современной физике [2014] Сасскинд, Грабовски
[8] Понимаете ли вы физику [1968] Капица
[9] Занимательная физика. Книга 1, 2 [1994] Перельман
[10] Занимательная ядерная физика, 3-е изд. [1985] Мухин

#физика #подборка_книг

Итак, ещё несколько комментариев по вчерашней задаче из нашего паблика, которая поставила в тупик большую часть подписчиков.

💡Читать статью с разбором 👨🏻‍💻

📝Обсуждение задачи

#задачи #теория_вероятностей #статистика #разбор_задач #article

Учебники по физике (профильный уровень) 5 томов Мякишева

Физика. Механика 2010 Мякишев
Физика. Молекулярная физика. Термодинамика 2010 Мякишев Синяков
Физика. Электродинамика 2010 Мякишев
Физика. Колебания и волны 2010 Мякишев Синяков
Физика. Оптика. Квантовая физика 2002 Мякишев Синяков

Здесь все очень подробно. Если вы никуда не торопитесь, получаете удовольствие от процесса размеренного вдумчивого, глубокого и всестороннего погружения в мир физики - это ваш вариант. Если вы захотите все же несколько ускорить процесс, то я порекомендовал бы профильный двухтомник под редакцией А.А.Пинского, возможно, в тандеме с многотомником Мякишева.

Что касается базовых понятий механики и электричества, то они изложены в основном так же, как и в двухтомнике этого автора (кое-в-чем даже хуже). Однако объем материала отличается несравнимо: здесь есть практически все, что нужно школьнику для углубленного изучения физики.

💡 Задача на логику для разминки мозга наших подписчиков. Попробуйте сначала подумать самостоятельно, без использования интернета.

А если вам понадобится помощь, то вы сможете почитать в нашей группе:

💡Обсуждение данной задачи