Программирование

Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.

Безопасное хранение секретов, учетных данных и идентификаторов машин — важный, хотя и часто упускаемый из виду, аспект безопасной разработки программного обеспечения. Безопасность DevOps часто устраняет уязвимости, но пренебрегает более широкими дискуссиями, такими как аутентификация, авторизация и контроль доступа, потенциально оставляя дверь открытой для взломов. Именно здесь может помочь стратегия безопасности идентификации, интегрированная в ваш код, инфраструктуру и среду с первого дня. В этой практической книге авторы Джон Уолш, Узи Айлон и Мэтт Баркер предоставляют концептуальные основы, обзоры технологий и полезные фрагменты кода, чтобы преодолеть разрыв между разработкой, ИТ и безопасностью для интеграции надежной безопасности идентификации в приложениях, конвейерах CI/CD, Kubernetes и облачных, гибридных и мультиоблачных средах, автоматизации процессов, IoT и многом другом. Эта книга предназначена для разработчиков, инженеров и смежных специалистов, которые занимаются созданием, развертыванием и защитой программного обеспечения.

Плох тот разработчик, который не мечтает стать архитектором! Вам тоже хочется пройти этот путь как можно быстрее? Авторы бестселлера "Фундаментальный подход к программной архитектуре" научат вас мыслить "архитектурно" и расскажут про актуальные проблемы архитектуры ПО. Вы узнаете о различиях между архитектурой и дизайном и о взаимосвязи между кодом, компонентами и архитектурными стилями. На ярких, запоминающихся и реальных примерах вы научитесь работать с самыми распространенными архитектурными стилями. Архитектурные компоненты не зависят от языка. Мы используем Python только для иллюстрации.

Почему так много программ остаются несовершенными? Почему до сих пор не существует системного и масштабируемого подхода к созданию удобного, надежного и безопасного ПО? Познакомьтесь с нестандартным подходом к проектированию ПО, который построен на концепциях. Дэниел Джексон доказывает, что любую программную систему следует рассматривать как набор взаимодействующих концепций, которые разбивают функциональность на управляемые части.

Книга познакомит вас с основополагающими компонентами библиотеки SciPy языка Python. Вы научитесь писать элегантный, ясный, краткий и эффективный программный код благодаря примерам из обширной научной экосистемы Python. Кроме SciPy, вы узнаете много нового про сопутствующие библиотеки, такие как NumPy, Pandas, scikit-image. Издание будет полезно всем программистам на Python, желающим использовать научные библиотеки в своей работе.

В учебнике рассматриваются вопросы проектирования интеллектуальных систем с использованием языков искусственного интеллекта и инструментальных средств поддержки их разработки. Описаны особенности жизненного цикла программного обеспечения интеллектуальных систем, модели представления знаний в интеллектуальных системах, языки программирования систем искусственного интеллекта, такие как языки Prolog, LISP и CLIPS.

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.

Откройте для себя магию Python — в один клик, в одну строчку! «100 программ в одну строчку кода, Python» — это не просто сборник мини-скриптов, это билет в удивительный мир лаконичного и мощного программирования. Здесь каждая строка — как выстрел из лука в яблочко: точна, эффективна и удивляет своей простотой.

Мы используем фронтенд-фреймворки каждый день, но вряд ли действительно понимаем, что происходит там, под капотом. Создание своего фреймворка — отличный способ узнать, как он работает с DOM, генерирует представления страниц, передает данные между компонентами и взаимодействует с операционной системой. Шаг за шагом мы будем создавать собственный фреймворк на JavaScript и опубликуем его как npm-пакет. Пора разобраться, как работает современный фреймворк, научиться управлять состоянием компонентов и их жизненным циклом, работать с виртуальным DOM и использовать алгоритмы согласования для эффективного обновления HTML. Все ключевые концепции изложены простым языком и сопровождаются схемами. Многие концепции заимствованы из React, Svelte, Angular и других известных инструментов. Книга предполагает, что у вас есть базовое понимание JavaScript и HTML, а также некоторый опыт использования фронтенд-фреймворков.

В учебном пособии последовательно излагаются основы языка Python 3. Рассмотрены основные синтаксические конструкции и встроенные структуры данных, приведены примеры работы с ними.

На данном курсе мы последовательно рассмотрим основы написания скриптов на языке программирования Bash для одноимённой оболочки. Мы начнём с рассмотрения переменных и математических операций. Затем последовательно изучим условия, циклы, функции, поработаем со строками и массивами. Рассмотрим разные варианты получения данных от пользователя, а также узнаем об особенностях подстановок команд. Весь изучаемый материал сопровождается вопросами и задачами на программирование с автоматической проверкой. Это выгодно отличает данный курс от простого чтения статей или книг, так как позволяет сразу закрепить теорию и убедиться, что Вы верно поняли материал.

Кем вы видите себя через пять лет? Стандартный вопрос на собеседовании. А что делать, если вы сеньор-разработчик ПО и хотите дальше продвигаться по карьерной лестнице? Многие годы считалось, что путь успешного разработчика — переход в «управленцы». Но это не единственный вариант: вы можете стать техническим лидером и без подчиненных. Таких специалистов называют стафф-разработчиками, они ведут большие проекты, определяют техническую стратегию и развивают навыки коллег по команде.

Elasticsearch — мощный инструмент для работы с большими объемами данных. Это масштабируемая, надежная и быстрая система со множеством функций для анализа и поиска данных. Книга представляет собой подробное руководство по использованию Elasticsearch для управления данными. Вначале приводится обзор Elasticsearch, где описана его важность в современном мире. Далее рассматриваются основы Elasticsearch, включая установку, настройку и управление индексами. Затем автор переходит к более сложным темам, таким как обработка геопространственных данных и использование агрегаций для анализа данных. Кроме того, внимание уделено вопросам оптимизации работы, производительности и администрирования. Практические примеры помогут понять и применить изученные концепции. Вы получите глубокое представление об Elasticsearch и сможете использовать его для управления большими объемами данных и извлечения из них ценной информации. Эта книга предназначена для широкого круга специалистов, включая разработчиков, архитекторов, администраторов баз данных, инженеров DevOps и других читателей, заинтересованных в эффективном изучении Elasticsearch и применении его в своих приложениях — как новых, так и уже существующих.

Приведены основные элементы языков программирования C/C++: типы данных, операторы и операции, структура программы, работа с файлами, основы численных методов решения инженерных задач, организация данных в виде стека, очереди, списка и дерева.

В доступной и весьма увлекательной форме автор рассказывает о фундаментальных понятиях дискретной математики - о логике, множествах, графах, отношениях и булевых функциях. Теория изложена кратко и иллюстрируется многочисленными простыми примерами, что делает её доступной даже школьнику.
Книга будет полезна студентам, изучающим курс дискретной математики, а также всем желающим проникнуть в технику написания и проверки корректности алгоритмов, включая программистов-практиков.

Методические указания по организации и выполнению лабораторных работ по междисциплинарному курсу МДК.01.01. «Системное программирование» предназначено для студентов, обучающихся по специальности «Программирование в компьютерных системах», а также для студентов других направлений подготовки, начинающих изучать программирование.

В пособии будут рассмотрены базовые приемы алгоритмизации, которые являются основой для решения более сложных задач программирования: проиллюстрированы основные понятия алгоритмизации (ветвление, циклы различных видов), базовые алгоритмы работы с основными структурамиданных (массивами, символьными строками, матрицами). Отдельные главы учебного пособия посвящены структурированию программ (созданию пользовательских функций), а также работе с более сложными структурами данных (списками, деревьями, графами).

Целью учебника является предоставить комплексное руководство по программированию логических контроллеров (PLC) для студентов технических специальностей, включая их роль, принципы работы и ключевые компоненты. В первой и второй главах подробно описаны архитектура систем сбора данных, функции и задачи диспетчеризации, а также ключевые компоненты, такие как сенсоры, преобразователи, контроллеры и интерфейсы пользователя.

Практическое руководство по созданию проектов с использованием нейросетей, от простых до сложных. Вместо сухой теории мы будем шаг за шагом разрабатывать реальные приложения, которые демонстрируют мощь искусственного интеллекта в действии. Вы научитесь создавать модели, которые распознают жесты, анализируют лица, генерируют мемы и музыку, исправляют ошибки в коде, диагностируют болезни по голосу, пишут рассказы и даже управляют реальными роботами. Каждая глава — это отдельный проект, сопровождаемый объяснением ключевых концепций, инструкциями по сбору данных, обучению моделей и развертыванию готовых решений.

Предлагаемая вашему вниманию книга посвящена обработке сигналов. Отличительная черта книги, которая выделяет ее из большого количества доступных учебников, это использование модулей на языке Python для решения рассматриваемых проблем. Применение специализированных модулей: NumPy, SciPy, Scikit-learn, pywt, bitarray, Matplotlib позволяет создавать короткие скрипты, решающие текущую проблему.