Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Сетевые средства Linux, Бражук А.И., 2025.
 
   В учебном пособии рассматриваются вопросы настройки сетевых интерфейсов, маршрутизации, фильтрации трафика базовыми средствами Linux, технологии трансляции сетевых адресов (NAT), а также диагностики сетевых подключении приложениями протокола ICMP и средствами анализа сетевого трафика.
Изложены вопросы использования программы VirtualBox для изучения сетевых возможностей Linux, настройки сетевых интерфейсов и маршрутизации сетевого трафика с помощью пакетов iproute2, команд ifconfig, arp, route, конфигурационных файлов сетевой подсистемы, особенности транспортного и прикладного уровней, диагностики сетевых подключений с помощью соответствующих утилит (ping, traceroute, netstat) и анализа сетевого трафика средствами tcpdump, организации на основе Linux маршрутизатора, межсетевого экрана и системы доступа в Интернет на сетевом уровне, использования технологий виртуальных частных сетей. Изложение материала сопровождается примерами, типичных для условий небольшой сети. Приведенные примеры можно легко воспроизвести в среде VirtualBox.

Аналитика и Data Science, Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев, Сергеев Н., 2022.
 
   Эта книга - это Ваша возможность попробовать «на вкус и ощупь» кажущийся таким невообразимо сложным и непонятным мир цифр и статистического анализа.
Книга вводит профессионалов из не-технических наук (менеджеры, гуманитарии, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей - и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться.
Книга будет полезна любому, кто хочет научиться работать с данными - будь Вы жаждущий освоить статистику новичок или профессионал, желающий систематизировать знания или «освежить память».

ЕГЭ 2026, Русский язык, Тексты и сочинения.
 
Фрагмент из книги.
Пётр Первый понимал: мощь империи — это не только армия и флот, но и знание своей земли. Для него карта была не просто чертежом, а инструментом власти. В то время символом старой Сибири был Семён Ремезов — человек-энциклопедия, архитектор, летописец и картограф. Ремезов составил «Чертёжную книгу Сибири». Его карты были прекрасны, как иконы: на них рисовались леса, горы, крошечные города с церквями, а в пустых местах — дикие звери и сказочные инородцы. Ремезов «чувствовал» пространство, он рисовал Сибирь как живое тело, как Божий мир.

Психологическое консультирование и психологическая коррекция, Хухлаева О.В., 2021.
 
   Учебное издание ставит перед собой задачу познакомить студентов с основными положениями психологического консультирования и психологической коррекции. Представлены ведущие тенденции, стратегии и технологии психологической поддержки людей различных возрастных групп. Особое внимание в учебнике уделяется основным принципам и особенностям психологического консультирования людей зрелого возраста.
Обширный методический комплекс, включающий вопросы для самопроверки и приложение с практическими заданиями, поможет обучающимся эффективнее усвоить теоретический материал и успешно применять полученные знания в практической работе с людьми.

Основы современных операционных систем, Сафонов В.О., 2026.
 
   Учебное пособие знакомит с принципами архитектуры и функционирования современных операционных систем (ОС) и сетей, дает теоретические знания и практические навыки для работы в распространенных ОС — Windows, Linux, Solaris, а также в ОС для мобильных устройств и облачных вычислений. Особое внимание уделяется алгоритмам и структурам данных, используемым в ОС, их надежности и безопасности. Подробно рассматриваются архитектура операционных систем (ОС), основные алгоритмы и структуры данных, используемые в ОС. Рассмотрены методы управления оперативной и внешней памятью, виртуальная память, ее страничная и сегментная организация, методы управления процессами и потоками и их синхронизации, методы диспетчеризации процессов, методы распределения ресурсов и алгоритмы предотвращения и обнаружения тупиков, системы ввода-вывода, файловые системы, сети и сетевые протоколы, безопасность ОС и сетей. Изложение сопровождается практическими примерами, помогающими студентам практически овладеть излагаемыми концепциями.
Учебное пособие предназначено для студентов 1-2 курсов направлений подготовки 02.03.03 «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем», 09.03.03 «Прикладная информатика».

Основы Python для Data Science, Берман К., 2022.
 
   Python — язык программирования № 1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения.
Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. После этого перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. После этого, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи.

Операционные системы, Linux, Моренкова О.И., 2023.
 
   В учебном пособии рассмотрены особенности системы хранения информации в Linux, а также взаимодействие процессов и нитей. Содержится материал, предназначенный для проведения практических и лабораторных занятий с целью изучения операционных систем семейства UNIX (на примере Linux).
Учебное пособие будет полезно при изучении дисциплин «Операционные системы», «Операционные системы и среды» студентам, обучающимся по укрупненным группам профессий и специальностей среднего профессионального образования 09.00.00 «Информатика и вычислительная техника», 10.00.00 «Информационная безопасность».

Машинное обучение на табличных данных, XGBoost, глубокое обучение и ИИ, Райан М., Массарон Л., 2026.
 
   Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ.
«Машинное обучение на табличных данных» описывает практические методы машинного обучения для модернизации каждого этапа анализа бизнес-данных. Вас ждут примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен на краткосрочную аренду недвижимости, развертывание локальной модели машинного обучения с помощью Python и Flask и оптимизация рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Научитесь делать свои модели более мощными и интерпретируемыми.