-
ПОЗНАКОМЬТЕСЬ, JAVASCRIPT
Вы пока еще не знаете JS. И Кайл Симпсон признается, что тоже его не знает (по крайней мере полностью)… И никто не знает. Но все мы можем начать работать над тем, чтобы узнать его лучше. Сколько бы времени вы ни провели за изучением языка, всегда можно найти что-то еще, что стоит изучить и понять на другом уровне.Учтите, что, хотя книга и называется «Познакомьтесь, JavaScript», она не для новичков. У нее другая задача: дать обзор тем, в которых необходимо разобраться на начальном этапе изучения JS. Даже если вы уже написали достаточно кода JS, эту книгу не стоит пропускать, возможно, в ваших знаниях есть пробелы, которые необходимо заполнить перед углубленным изучением сложных тем. Пора начать изучение JS!
-
Опыт частной методики преподавания русского языка
В книге "Опыта частной методики" дает проверенные им на практике советы по обучению учащихся-узбеков тем или иным грамматическим явлениям русского языка.
-
Выбираем компьютер, ноутбук, планшет, смартфон
Новый «путеводитель по железу» от Виталия Леонтьева поможет вам разобраться не только в тех моделях компьютеров, комплектующих, ноутбуков, планшетов и гаджетов, которые уже появились в продаже, но к в тех, что появятся в ближайшие месяцы! Какие параметры для вас жизненно необходимы, а за какие явно не стодт переплачивать? Чем отличается видеокарта за $400 от «коллеги» за 5100? Новая книга Виталия Леонтьева позволит вам подобрать идеальный компьютер практически под любую задачу или «разогнать» старую систему... А заодно — лучше изучить устройство и принципы работы современного компьютера.
-
Сборник упражнении для развития речи с применением технических средств
Настоящее пособие предназначено для студентов, занимающихся по специальности «Русский язык и литература в киргизской средней школе». Сборник может быть использован и в работе с учащимися старших классов в нерусской школе.
-
FAPB ФАЛСАФАСИ
Узбекистон Фанласуфлари миллим жамияти Узбекистон Мнллий университети, Уз ФА Фалсафа ва ^укук шкггитути ва бошкд ташкилотлар мутахассислари билан хамкорлнкда «Жа\он фалсафаси» рукнпда бир кдгор китоб ва рисолаларни нашрга тайёрлади. Мазкур туркумга «Шарк фалсафаси», «Иарб фалсафаси», «Узбекистон фалсафаси» каби китоблар *ам киради. Кулингиздаги тупламда Рарб фалсафасшшнг ривожланиш боск^пшари, Сукрот, Платон, Аристотель, Кант, Гегель ва бошкд файласуфларнинг хдети, фаолияти, гоя ва таълимотлари хдкдаа \икоя к^шинади. Ушбу китоб шу со\адаги илк тажрибалардан биридир. Унда учрайдиган айрим камчиликларни тузатиш ва тупламни янада такомиллаштириб, крйта чоп этишда ёрдам берадиган фикр ва муло^дзаларингизни едшшаги манзилга юборшииншзни сураймнз:
-
ГИД ПО COMPUTER SCIENCE
Колосс на глиняных ногах — так можно назвать программиста без подготовки в области Computer Science. Уверенное владение основами позволяет «не изобретать велосипеды» и закладывать в архитектуру программ эффективные решения. Всё это избавляет от ошибок и чрезмерных затрат на тестирование и рефакторинг. Не беда, если вы чувствуете себя не у дел, когда другие программисты обсуждают аппроксимативный предел. Даже специалисты с опытом допускают ошибки из-за того, что подзабыли Computer Science
-
Глубокое обучение без математики. Том 1.
Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину — благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию он глубоко освещает основополагающие идеи и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Издание предназначено для всех читателей, кто хочет использовать глубокое обучение и нейронные сети в своей работе. Продолжение книги будет посвящено практическому воплощению алгоритмов глубокого обучения и выйдет в издательстве «ДМК Пресс» летом 2019 года.
-
Глубокое обучение
Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Издание предназначено студентам вузов и аспирантам, а также опытным программистам, которые хотели бы применить глубокое обучение в составе своих продуктов или платформ.
-
Глубокое обучение с точки зрения практика
Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark. Издание предназначено для специалистов по анализу данных, находящихся в поисках более широкого и практического понимания принципов глубокого обучения.
-
Глубокое обучение для поисковых систем
В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода. Автор освещает основные проблемы, связанные с поисковыми системами, и указывает пути решения этих проблем. Он раскрывает принципы тестирования эффективности нейронных сетей, а также измерения их затрат и выгод. Издание предназначено для читателей, владеющих программированием на среднем уровне и отлаживающих поисковые системы с целью повышения их цель цельтивности, то есть выдачи наиболее релевантных результатов
-
Глубокое обучение и игра в го
Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и узнаете о вариантах применения полученных навыков ко множеству других задач! Издание предназначено широкому кругу читателей, знакомых с языком Python и желающих на практике познакомиться с методами глубокого обучения.
-
Безопасный DevOps. Эффективная эксплуатация систем.
Книга основана 11а уникальном опыте автора и предлагает важнейшие стратегические решения для защиты неб-приложений от атак, предотвращения попыток вторжения. Вы увидите, как обеспечить надежность при автоматизированном тестировании, непрерывной поставке и ключевых DevOps-пpoцeccax. Научитесь выявлять, оценивать и устранять уязвимости, существующие в вашем приложении. Автор поможет ориентироваться в облачных конфиrурациях, а также применять популярные средства автоматизации.
-
Вероятностные графовые модели
В настоящее время вероятностные графовые модели широко распространены как мощная и вполне сформировавшаяся методика для выполнения умозаключений и выводов в условиях неопределенности. В отличие от некоторых узкоспециализированных методик, применявшихся в ранних экспертных системах, вероятностные графовые модели основаны на строгих математических принципах теории графов и теории вероятностей. Эта книга на современном уровне охватывает более широкий диапазон вероятностных графовых моделей, чем другие недавно опубликованные материалы в данной области: разнообразные классификаторы, скрытые марковские модели, марковские случайные поля, байесовские сети и их динамические, временные и причинно-следственные варианты, реляционные вероятностные графовые модели, графы решений и марковский процесс принятия решений. В книге представлены эти вероятностные графовые модели и соответствующие методы логического вывода и обучения в ясном и доступном стиле. Автор делится своим богатым опытом, накопленным в процессе активной практической работы в области использования вероятностных графовых моделей, и демонстрирует примеры их применения в разнообразных областях реальной деятельности: от биоинформатики до задач наблюдения за загрязнением воздуха и распознавания объектов.
-
Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгориТМЫ
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.
-
Администрирование системы защиты SELinux
Эта книга показывает, как значительно усилить безопасность операционной системы Linux и устранить имеющиеся уязвимости установленных приложений. Вы узнаете, как работает SELinux, как можно настроить ее под свои нужды и усилить с ее помощью защиту систем виртуализации, включающих технологию libvirt (sVirt) и контейнеризацию Docker. Также рассказывается об управляющих действиях, позволяющих улучшить безопасность конкретной системы с помощью принудительного контроля доступа – стратегии защиты, определяющей безопасность Linux уже много лет. Большинство возможностей системы защиты рассматривается на реальных примерах. Книга предназначена для администраторов операционной системы Linux, в задачу которых входит управление ее защищенностью.
-
Введение в эволюционную информатику
Наука добилась больших успехов в моделировании пространства, времени, массы и энергии, но слишком мало сделала для того, чтобы создать модель информации, заполняющей нашу Вселенную. Данная книга рассказывает о том, как ученые соединили методы моделирования сложных процессов и теорию информации, благодаря чему стало возможно измерить сложность всех явлений мироздания в битах. Построенная на основе серии рецензируемых статей, книга написана языком, легко понятным для читателей со знанием математики на уровне средней школы. Если читатель стремится бегло охватить тему или не интересуется математическими подробностями, он может пропустить разделы, отмеченные специальным значком, – и все равно испытает восторг от знакомства с новой захватывающей моделью информации о природе. Издание написано для энтузиастов в области науки, техники и математики, заинтересованных в понимании важной и пока еще недооцененной роли информации в теории эволюции.