Р. Лафоре "Объектно-ориентированное программирование в С++"
════════════════════
Хотя эта книга и называется «Объектно-ориентированное программирование в С++» в ней также есть несколько глав по основным базовым конструкциям языка программирования С++ — это циклы, операторы ветвления, массивы, функции, указатели и другое.
И это несомненно — плюс, то есть новичок может смело обучаться по этой книге. Книга достаточно большая — аж 900+ страниц, это самая большая книга по С++ из тех, что я читал. Не сомневайтесь, в книге есть почти вся информация о языке С++, однако основной упор сделан на ООП. Почему? Потому что за Объектно Ориентированным программирование — будущее.
Абсолютно все программы на С++ пишутся с помощью ООП, а те что имеют процедурную структуру со временем переводятся на ООП. В связи с этим, хочу сказать, что даже новичкам нужно постепенно учиться объектно ориентированному программированию, а эта книга рассчитана на новичков.
Кроме ОПП, приятным плюсом данной книги есть несколько очень важных тем в программировании — Шаблоны и Стандартная библиотека шаблонов — STL. Ну, если тему шаблонов затрагивают во многих учебниках, то STL — нет. Я хочу сказать, что в книге подробно разбираются основные контейнеры STL, во многих книгах этого просто -нет.
Зачем вам знать STL? Если вы новичок, то STL вам еще рановато изучать, но как только вы освоите основы и ООП в С++, вы должны немедленно перейти к изучению STL. Эта библиотека используется во всех серьёзных программах. Кроме того, устроиться на работу С++ программистом без знания STL — не возможно.
В общем, книга получилась достаточно объемная, в ней много примеров программ и задач для практики. Новичкам эта книга точно подойдет, но так же она интересна и всем тем, кто знает основы, но не знает ООП и STL. Уверяю вас, вы узнаете много нового.
#алгоритмы@physics_math
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
════════════════════
Хотя эта книга и называется «Объектно-ориентированное программирование в С++» в ней также есть несколько глав по основным базовым конструкциям языка программирования С++ — это циклы, операторы ветвления, массивы, функции, указатели и другое.
И это несомненно — плюс, то есть новичок может смело обучаться по этой книге. Книга достаточно большая — аж 900+ страниц, это самая большая книга по С++ из тех, что я читал. Не сомневайтесь, в книге есть почти вся информация о языке С++, однако основной упор сделан на ООП. Почему? Потому что за Объектно Ориентированным программирование — будущее.
Абсолютно все программы на С++ пишутся с помощью ООП, а те что имеют процедурную структуру со временем переводятся на ООП. В связи с этим, хочу сказать, что даже новичкам нужно постепенно учиться объектно ориентированному программированию, а эта книга рассчитана на новичков.
Кроме ОПП, приятным плюсом данной книги есть несколько очень важных тем в программировании — Шаблоны и Стандартная библиотека шаблонов — STL. Ну, если тему шаблонов затрагивают во многих учебниках, то STL — нет. Я хочу сказать, что в книге подробно разбираются основные контейнеры STL, во многих книгах этого просто -нет.
Зачем вам знать STL? Если вы новичок, то STL вам еще рановато изучать, но как только вы освоите основы и ООП в С++, вы должны немедленно перейти к изучению STL. Эта библиотека используется во всех серьёзных программах. Кроме того, устроиться на работу С++ программистом без знания STL — не возможно.
В общем, книга получилась достаточно объемная, в ней много примеров программ и задач для практики. Новичкам эта книга точно подойдет, но так же она интересна и всем тем, кто знает основы, но не знает ООП и STL. Уверяю вас, вы узнаете много нового.
#алгоритмы@physics_math
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#программирование@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Барский А.Б. Логические нейронные сети [2016]
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
════════════════════
Описание:
════════════════════
На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и принятия решений.
Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных "под задачу", простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов.
Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.
════════════════════
Скачать: https://cloud.mail.ru/public/G8Kk/PkNuwvkRn
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
#python #код #django #питон #джанго #программирование #cod #coding #ML #DataMining #deeplearning #neuralnets #neuralnetworks #neuralnetworks #ArtificialIntelligence #MachineLearning #DigitalTransformation #tech #ML #python
Herbert Schildt Java: The Complete Reference. Tenth Edition
Герберт Шилдт Java: Полное руководство. (10-е) издание [2017, EN]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
This book is a comprehensive guide to the Java language, describing its syntax, keywords, and fundamental programming principles. Significant portions of the Java API library are also examined. The book is divided into five parts, each focusing on a different aspect of the Java programming environment.
═════════════════════
Скачать:
cloud.mail.ru/public/4Anm/fU6g7aVui
═════════════════════
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#java@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
Герберт Шилдт Java: Полное руководство. (10-е) издание [2017, EN]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
This book is a comprehensive guide to the Java language, describing its syntax, keywords, and fundamental programming principles. Significant portions of the Java API library are also examined. The book is divided into five parts, each focusing on a different aspect of the Java programming environment.
═════════════════════
Скачать:
cloud.mail.ru/public/4Anm/fU6g7aVui
═════════════════════
#си@physics_math
#cpp@physics_math
#java@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#программирование@physics_math
Антонио Джулли, Суджит Пал | Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения (2018) [PDF]
════════════════════
Описание:
════════════════════
Эта книга - краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения.
Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/HGh5/M1fj3GoU4
════════════════════
Купить книгу в хорошем качестве:
dmkpress.com/
vk.com/dmkpress
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#python@physics_math
#алгоритмы@physics_math
════════════════════
Описание:
════════════════════
Эта книга - краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения.
Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом.
Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных
════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/HGh5/M1fj3GoU4
════════════════════
Купить книгу в хорошем качестве:
dmkpress.com/
vk.com/dmkpress
════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#python@physics_math
#алгоритмы@physics_math
Страуструп Б., Дизайн и эволюция C++ [2007]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
В книге, написанной создателем языка C++ Бьерном Страуструпом, представлено описание процесса проектирования и разработки языка программирования C++. Здесь изложены цели, принципы и практические ограничения, наложившие отпечаток на структуру и облик C++, обсужден дизайн недавно добавленных в язык средств: шаблонов, исключений, идентификации типа во время исполнения и пространств имен.
Автор анализирует решения, принятые в ходе работы над языком, и демонстрирует, как правильно применять «реальный объектно-ориентированный язык программирования». Книга удобно организована, поучительна, написана с юмором.
Описание ключевых идей даст начинающему пользователю ту основу, на которой позже он выстроит свое понимание всех деталей языка. Опытный программист найдет здесь обсуждение принципиальных вопросов проектирования, что позволит ему лучше понять язык, с которым он работает.
#алгоритмы@physics_math
#cpp@physics_math
#си@physics_math
#программирование@physics_math
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
В книге, написанной создателем языка C++ Бьерном Страуструпом, представлено описание процесса проектирования и разработки языка программирования C++. Здесь изложены цели, принципы и практические ограничения, наложившие отпечаток на структуру и облик C++, обсужден дизайн недавно добавленных в язык средств: шаблонов, исключений, идентификации типа во время исполнения и пространств имен.
Автор анализирует решения, принятые в ходе работы над языком, и демонстрирует, как правильно применять «реальный объектно-ориентированный язык программирования». Книга удобно организована, поучительна, написана с юмором.
Описание ключевых идей даст начинающему пользователю ту основу, на которой позже он выстроит свое понимание всех деталей языка. Опытный программист найдет здесь обсуждение принципиальных вопросов проектирования, что позволит ему лучше понять язык, с которым он работает.
#алгоритмы@physics_math
#cpp@physics_math
#си@physics_math
#программирование@physics_math
Подборка книг: Big Data | Data Science | Машинное обучение | Нейронные сети и искусственный интеллект | Python
═════════════════════
[01] Python для сложных задач наука о данных и машинное обучение [2018, PDF, RU] Дж. Вандер Плас
[02] Marr Bernard. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance
[03] Marz N., Warren A.J. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems
[04] Data Science. Наука о данных с нуля | Джоэл Грас
[05] Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)
[06] Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений
[07] Flach P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
[08] Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
[09] Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
[10] Введение в машинное обучение с помощью Python
[11] Построение систем машинного обучения на языке Python
═════════════════════
Скачать: https://vk.cc/7xNGPF
═════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
═════════════════════
[01] Python для сложных задач наука о данных и машинное обучение [2018, PDF, RU] Дж. Вандер Плас
[02] Marr Bernard. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance
[03] Marz N., Warren A.J. Big Data: Principles and Best Practices of Scalable Real-Time Data Systems
[04] Data Science. Наука о данных с нуля | Джоэл Грас
[05] Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)
[06] Барский А.Б. Нейронные сети. Распознавание, управление, принятие решений
[07] Flach P. Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data
[08] Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных
[09] Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы
[10] Введение в машинное обучение с помощью Python
[11] Построение систем машинного обучения на языке Python
═════════════════════
Скачать: https://vk.cc/7xNGPF
═════════════════════
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
Real-World Machine Learning [2017]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Real-World Machine Learning is a practical guide designed to teach working developers the art of ML project execution. Without overdosing you on academic theory and complex mathematics, it introduces the day-to-day practice of machine learning, preparing you to successfully build and deploy powerful ML systems.
═════════════════════
About the Technology
═════════════════════
Machine learning systems help you find valuable insights and patterns in data, which you’d never recognize with traditional methods. In the real world, ML techniques give you a way to identify trends, forecast behavior, and make fact-based recommendations. It’s a hot and growing field, and up-to-speed ML developers are in demand.
═════════════════════
About the book
═════════════════════
Real-World Machine Learning will teach you the concepts and techniques you need to be a successful machine learning practitioner without overdosing you on abstract theory and complex mathematics. By working through immediately relevant examples in Python, you’ll build skills in data acquisition and modeling, classification, and regression. You’ll also explore the most important tasks like model validation, optimization, scalability, and real-time streaming. When you’re done, you’ll be ready to successfully build, deploy, and maintain your own powerful ML systems.
═════════════════════
What's inside
═════════════════════
Predicting future behavior
Performance evaluation and optimization
Analyzing sentiment and making recommendations
═════════════════════
About the reader
═════════════════════
No prior machine learning experience assumed. Readers should know Python.
About the authors
Henrik Brink, Joseph Richards and Mark Fetherolf are experienced data scientists engaged in the daily practice of machine learning.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Real-World Machine Learning is a practical guide designed to teach working developers the art of ML project execution. Without overdosing you on academic theory and complex mathematics, it introduces the day-to-day practice of machine learning, preparing you to successfully build and deploy powerful ML systems.
═════════════════════
About the Technology
═════════════════════
Machine learning systems help you find valuable insights and patterns in data, which you’d never recognize with traditional methods. In the real world, ML techniques give you a way to identify trends, forecast behavior, and make fact-based recommendations. It’s a hot and growing field, and up-to-speed ML developers are in demand.
═════════════════════
About the book
═════════════════════
Real-World Machine Learning will teach you the concepts and techniques you need to be a successful machine learning practitioner without overdosing you on abstract theory and complex mathematics. By working through immediately relevant examples in Python, you’ll build skills in data acquisition and modeling, classification, and regression. You’ll also explore the most important tasks like model validation, optimization, scalability, and real-time streaming. When you’re done, you’ll be ready to successfully build, deploy, and maintain your own powerful ML systems.
═════════════════════
What's inside
═════════════════════
Predicting future behavior
Performance evaluation and optimization
Analyzing sentiment and making recommendations
═════════════════════
About the reader
═════════════════════
No prior machine learning experience assumed. Readers should know Python.
About the authors
Henrik Brink, Joseph Richards and Mark Fetherolf are experienced data scientists engaged in the daily practice of machine learning.
#ии@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение@physics_math
#книги@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#анализ@physics_math
Видеоуроки по BIG DATA. Основы работы с массивами больших данных.
═════════════════════
Скачать презентации с ЯД:
yadi.sk/d/NRCupnST3LNR5d
Скачать дополнительные материалы и книги с ЯД:
yadi.sk/d/F2xBwxce3LNR5b
═════════════════════
#bigdata@physics_math
#данные@physics_math
#бд@physics_math
#алгоритмы@physics_math
═════════════════════
Скачать презентации с ЯД:
yadi.sk/d/NRCupnST3LNR5d
Скачать дополнительные материалы и книги с ЯД:
yadi.sk/d/F2xBwxce3LNR5b
═════════════════════
#bigdata@physics_math
#данные@physics_math
#бд@physics_math
#алгоритмы@physics_math
Yandex Disk
Link blocked — Yandex Disk
View and download from Yandex Disk
Глубокое обучение — Николенко С. И., Кадурин [2018, PDF]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения.
Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге.
Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.
═════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/AaZw/UM3d856gy
═════════════════════
#машинное_обучение@physics_math
#нейронные_сети@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение #big_data #программирование #нейронные_сети
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения.
Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге.
Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.
═════════════════════
Скачать: cloud.mail.ru/public/AaZw/UM3d856gy
═════════════════════
#машинное_обучение@physics_math
#нейронные_сети@physics_math
#алгоритмы@physics_math
#искусственный_интеллект@physics_math
#машинное_обучение #big_data #программирование #нейронные_сети
Python for Bioinformatics — Sebastian Bassi [2018, PDF, EN]
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Обеспечивает надежное введение в программирование с помощью Python, что делает книгу доступной для читателей без предварительного опыта программирования. Содержит готовый к использованию код, применимый к биологическим проблемам реального мира. Весь код, включенный в эту книгу, доступен в другом репозитории Github и может быть запущен онлайн в PythonAnywhere и в облачном Jupyter Notebook.
В сегодняшней биологии, основанной на данных, знание программирования имеет важное значение для превращения идей в проверяемую гипотезу. Основываясь на обширном опыте автора, Python for Bioinformatics, Second Edition помогает биологам справиться с основами разработки программного обеспечения. Не требуя предварительного знания концепций, связанных с программированием, книга фокусируется на простом в использовании, но мощном компьютерном языке Python.
Это новое издание обновляется повсеместно до Python 3 и предназначено не только для того, чтобы помочь ученым освоить основы, но делать больше за меньшее время и в воспроизводимом виде. Новые разработки, добавленные в этот выпуск, включают базы данных NoSQL, дистрибутив Anaconda Python, графические библиотеки, такие как Bokeh, и использование Github для совместной разработки.
═════════════════════
Скачать с ЯД: https://yadi.sk/i/trTkzKtI3MSaCU
═════════════════════
#алгоритмы@physics_math
#python@physics_math
#биология@physics_math
#программирование@physics_math
═════════════════════
Описание:
═════════════════════
Обеспечивает надежное введение в программирование с помощью Python, что делает книгу доступной для читателей без предварительного опыта программирования. Содержит готовый к использованию код, применимый к биологическим проблемам реального мира. Весь код, включенный в эту книгу, доступен в другом репозитории Github и может быть запущен онлайн в PythonAnywhere и в облачном Jupyter Notebook.
В сегодняшней биологии, основанной на данных, знание программирования имеет важное значение для превращения идей в проверяемую гипотезу. Основываясь на обширном опыте автора, Python for Bioinformatics, Second Edition помогает биологам справиться с основами разработки программного обеспечения. Не требуя предварительного знания концепций, связанных с программированием, книга фокусируется на простом в использовании, но мощном компьютерном языке Python.
Это новое издание обновляется повсеместно до Python 3 и предназначено не только для того, чтобы помочь ученым освоить основы, но делать больше за меньшее время и в воспроизводимом виде. Новые разработки, добавленные в этот выпуск, включают базы данных NoSQL, дистрибутив Anaconda Python, графические библиотеки, такие как Bokeh, и использование Github для совместной разработки.
═════════════════════
Скачать с ЯД: https://yadi.sk/i/trTkzKtI3MSaCU
═════════════════════
#алгоритмы@physics_math
#python@physics_math
#биология@physics_math
#программирование@physics_math
Yandex Disk
Link blocked — Yandex Disk
View and download from Yandex Disk