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

Мастер веб-разработки на Python, Django и Boots, Постолит А.В., 2025.

   Книга представляет собой практическое руководство по интеграции фреймворка Bootstrap 5 с шаблонами Django для разработки на языке Python современных и динамичных веб-приложений. Рассматриваются основы макетирования HTML-страниц, создание статичных элементов (кнопки, панели, модальные окна, аккордеоны) и разработка динамичных компонентов, управляемых через административную панель Django. Описаны технологии работы с древовидными структурами, создание модальных окон с использованием библиотеки НТМХ, а также базовые модули для разработки интернет-магазина, включая корзину и оплату. Приведены полезные советы по работе с PDF, анимацией, переводами на другие языки и почтовыми сообщениями. Отдельное внимание уделено визуализации данных с помощью библиотек Plotly.py и Plotly.js для создания интерактивных 2D- и 3D-гpaфиков.
Книга имеет интерактивный цифровой аналог, позволяющий запускать на выполнение программные модули всех примеров, скачивать листинги программ, а также смотреть цветные иллюстрации.

PostgreSQL, Сто шагов от новичка до профессионала, Практика, примеры, опыт, Чалышев М.М., 2026.

   Эта книга — ваш надёжный проводник в мире PostgreSOL. 100 шагов проведут вас от первых установок и простых SELECT-запросов до оконных функций, оптимизации, транзакций и работы с искусственным интеллектом.
Каждый шаг — это одна тема, один приём, одна конструкция. Никакой скучной теории — только живой разговор, реальные примеры, разбор типичных ошибок, личный опыт автора и десятки практических заданий.

Современный PowerShell, Попов А.В., 2025.

   Рассматривается объектно-ориентированная оболочка командной строки Microsoft PowerShell и ее возможности для автоматизации повседневных задач пользователей и администраторов. Описываются основные элементы и конструкции языка PowerShell, инструменты для написания и отладки сценариев. Приведена информация о работе с файловой системой и структурированными данными (CSV, JSON). Рассмотрены приемы управления процессами, службами и серверами автоматизации. Обсуждаются вопросы взаимодействия с веб-ресурсами при помощи HTTP-запросов. Даны примеры построения GUI для сценариев PowerShell с помощью Windows Forms и Windows Presentation Foundation. Во втором издании детально описаны кросс-платформенные возможности PowerShell и использование этой технологии в Linux.

Почему машины учатся, Элегантная математика, стоящая за современным ИИ, Анантасвами А., 2024.

   Эта книга рассказывает о пройденном пути — от перцептрона Розенблатта до современных глубоких нейронных сетей (сложных систем вычислительных элементов, называемых искусственными нейронами),— через призму ключевых математических идей, лежащих в основе машинного обучения. Она плавно вводит читателя в курс дела, а затем, очень постепенно, повышает уровень сложности по мере того, как мы переходим от относительно простых идей 1950-х годов к более сложной математике и алгоритмам, на которых работают сегодняшние системы машинного обучения.
Поэтому мы без колебаний обратимся к уравнениям и концепциям как минимум из четырех основных областей математики — линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей и статистики, а также теории оптимизации, — чтобы получить необходимый минимум теоретических и концептуальных знаний и по достоинству оценить колоссальную мощь, которой мы наделяем машины.

Изучение английского языка через ChatGPT, 2026.

   Изучение иностранного языка традиционно ассоциируется с рутиной: бесконечные упражнения в учебниках, жесткие графики репетиторов и языковой барьер, который не исчезает годами. Главный изъян классической системы обучения острый дефицит живого, нешаблонного общения. В группах вам достаются считанные минуты активной речи, чего критически мало для обретения беглости.
Появление больших языковых моделей уровня ChatGPT в корне изменило правила игры. Теперь у вас есть персональный ментор, доступный круглосуточно. Он обладает абсолютным терпением, мгновенно подстраивается под любой бэкграунд, идеально владеет лексикой и никогда не осудит за оговорки. Данное руководство создано для того, чтобы превратить ИИ из простого текстового собеседника в системный, структурированный инструмент вашего личного прогресса.

Методы и алгоритмы анализа данных для веб-разработки и маркетинга, Поляков Е.Ю., 2024.

   Рассмотрены основные методы и алгоритмы анализа данных для веб-разработки и маркетинга, в том числе методы декомпозиции, визуализации, функционально-стоимостного анализа, эконометрический метод и др. Приведены алгоритмы семантического анализа текстов, ранжирования смысловых приоритетов и отбора ключевых фраз, алгоритмы оценки потребительской лояльности, в том числе алгоритм оценки тональности текстов, алгоритм анализа качества веб-интерфейсов Mobile First и др. Рассмотрены задачи прогнозирования коммерческого спроса, анализа потребительского доверия к бренду, сокращения рекламных расходов, а также комплексного анализа данных деятельности компании. Описан общедоступный инструментарий, такой как Яндекс. Подбор слов, Яндекс.Метрика, ExportBase, Яндекс.Поиск, ГлавРед, EditPlus, Антиплагиат, Гугл.Таблицы, MS Excel и Google Mobile Test.

Mastering Claude Code, Voss K., 2025.

   This book teaches you how to think, work, and build effectively with Claude Code—not as a novelty, but as a dependable development companion. You will learn how to use Claude to generate, debug, refactor, and optimize code with precision and intent. More importantly, you’ll learn how to direct Claude’s reasoning: how to ask the right questions, frame efficient prompts, and transform vague instructions into reliable, production-ready results.

Интерпретируемое машинное обучение на Python, Масис С., 2023.

   Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для многопеременного прогнозирования, а также визуализации сверточных нейронных сетей. Раскрыты вопросы настройки на интерпретируемость: отбор и конструирование признаков, ослабление систематического смещения и причинно-следственный вывод, монотонные ограничения, настройка моделей и устойчивость к антагонизму. Показаны перспективы развития интерпретируемых моделей машинного обучения. Каждая глава книги включает подробные примеры исходного кода на языке Python.
На сайте издательства размещен архив с цветными иллюстрациями.