Programming Rust: Fast, Safe Systems Development 2nd Edición
Jim Blandy (2021)
Rust – новый язык системного программирования, сочетающий высокую производительность и низкоуровневый контроль, характерные для С и C++, с безопасной работой с памятью и потоками. В начале книги рассмотрены типы данных и основные конструкции языка – выражения, модули, структуры, перечисления и образцы. Далее описываются характеристики и универсальные типы. В следующих главах приводятся сведения о замыканиях и итераторах. Наконец в последних главах книги вы найдете исчерпывающую информацию о коллекциях, обработке текста, вводе-выводе, конкурентности, макросах и небезопасном коде.
Издание предназначено для системных программистов, созревших для поиска альтернативы C++.
Jim Blandy (2021)
Rust – новый язык системного программирования, сочетающий высокую производительность и низкоуровневый контроль, характерные для С и C++, с безопасной работой с памятью и потоками. В начале книги рассмотрены типы данных и основные конструкции языка – выражения, модули, структуры, перечисления и образцы. Далее описываются характеристики и универсальные типы. В следующих главах приводятся сведения о замыканиях и итераторах. Наконец в последних главах книги вы найдете исчерпывающую информацию о коллекциях, обработке текста, вводе-выводе, конкурентности, макросах и небезопасном коде.
Издание предназначено для системных программистов, созревших для поиска альтернативы C++.
👍6😡3❤1
Neural network methods for natural language processing
Goldberg, Yoav
В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.
Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы – движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.
Goldberg, Yoav
В первой половине книги рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается также абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек.
Во второй части вводятся более специализированные нейросетевые архитектуры, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Эти архитектуры и методы – движущая сила современных алгоритмов машинного перевода, синтаксического анализа и многих других приложений. Наконец, обсуждаются древовидные сети, структурное предсказание и перспективы многозадачного обучения.
👍3