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

Теория очередей и машинное обучение, Монография, Вишневский В.М., Ефросинии Д.В., 2025.

   Монография посвящена систематизированному изложению нового подхода к исследованию сложных задач теории очередей с использованием методов машинного обучения и его применению при проектировании телекоммуникационных сетей нового поколения. В основу положены оригинальные результаты авторов, опубликованные в ведущих российских журналах и в высокорейтинговых зарубежных изданиях, а также курсы лекций, прочитанных в Московском физико-техническом институте и Университете Иоганна Кеплера г. Линц (Австрия).
Предназначена для широкого круга специалистов в области стохастических систем и проектирования компьютерных и социальных сетей, а также аспирантов и студентов высших учебных заведений по специальностям «Теория вероятностей и математическая статистика», «Системы, сети и устройства телекоммуникаций».

Надежный Python, Виафоре П., 2023.

   Современные проекты на языке Python непрерывно растут, развиваются и при этом неизбежно усложняются. Добиться надежности кода Python при сохранении гибкости, понятности и расширяемости приложений позволяет система типов, которая в данной книге подробно исследована в рамках парадигмы ООП. Особое внимание уделяется аннотированию и проверке типов, а также созданию пользовательских специализированных типов. Продвинутые главы книги посвящены вопросам тестирования, линтинга и обеспечения надежности программ на Python.

Анализ данных с LLM, Текст, таблицы, изображения и аудио, Труммер И., 2026.

   Эта книга написана, чтобы помочь разработчикам создавать приложения для анализа мультимодальных данных с использованием современных языковых технологий. Здесь рассматриваются языковые модели и основные библиотеки Python, которые понадобятся для работы с ними. С помощью серии мини-проектов показано, как использовать языковые модели для анализа текста, табличных данных, графов, изображений, видео- и аудиофайлов. Изучив такие темы, как промпт-инжиниринг (создание подсказок для языковых моделей), дообучение и современные программные фреймворки, вы сможете с помощью моделей быстро создавать сложные, производительные и экономически эффективные приложения для анализа данных.

С любопытством к ИИ, Как мыслить шире и создавать больше с помощью искусственного интеллекта, Ини Д., Боуэн Д., 2026.

   Еще несколько месяцев назад я считал, что вполне могу обойтись без Искусственного Интеллекта. Мне не требовалась его помощь для создания слайдов, раздаточных материалов или контента для воркшопов — всё это я с легкостью делал сам. Но затем я оказался в одной группе с Дэнни Ини, и он заговорил о возможностях ИИ. Мое внимание привлекло то, что он обсуждал не мелкие задачи, которые обычно поручают ассистенту. Он говорил о чем-то гораздо более глубоком: об ИИ как о партнере по мышлению — ресурсе, способном возражать, проверять ваши предположения и предлагать направления, о которых вы могли даже не задумываться. Это меня заинтриговало.

Python и анализ данных, Маккинли У., 2024.

   Книгу можно рассматривать как современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Python, Красивые задачи для начинающих, Добряк П.В., 2024.

   В книге приведены примеры решения различных практических задач на языке Python и предложено детальное пошаговое описание процесса написания программы для каждой из них. Подобраны задачи, которые имеют несколько вариантов решений и формируют алгоритмическое мышление. Показаны основы структурного, динамического, объектно-ориентированного, функционального программирования. Приведены способы работы с функциями, алгоритмы поиска в длину, в ширину, бэктрекинга, рекурсии. Материал расположен по возрастанию сложности, код программ снабжен комментариями, разъясняющими все языковые конструкции Python.

Python - от базовых конструкций до обработки данных, Агалаков А.А., Дементьева К.И., 2025.

   В учебном пособии описаны этапы работы программирования на языке Python. Рассмотрены основы современных технологий и методов программирования, практические вопросы создания программ, основные алгоритмические конструкции и их реализация, алгоритмы линейной и циклической структуры, обработка одномерных и многомерных массивов, функции, списки, работа с файлами и наиболее популярными библиотеками. Приведены примеры применения алгоритмов.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по укрупненным группам специальностей среднего профессионального образования «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность», изучающих дисциплины «Основы алгоритмизации и программирования», «Программирование».

Промышленность и рабочий класс СССР, 1946-1950, Документы и материалы, Хлусов М.И., 1989.

   Сборник содержит в основном неопубликованные архивные документы, отражающие героизм рабочего класса в послевоенный период. Особое внимание в книге уделено научно-техническому прогрессу, раскрытию творческой роли трудящихся масс.
Для историков.