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

Python Deep Learning, Vasilev I., 2023.

   The book will start from the theoretical foundations of deep neural networks (NN), and it will delve into the most popular network architectures – transformers, transformer-based large language models (LLMs), and convolutional networks. It will introduce these models in the context of various computer vision and natural language processing (NLP) examples, including state-of-the-art applications such as text-to-image generation and chatbots.

Искусственный интеллект и компьютерное зрение, Реальные проекты на Python, Keras и TensorFlow, Коул А., Ганджу С., Казам М., 2023.

   Кем бы вы ни были — инженером-программистом, стремящимся войти в мир глубокого обучения, опытным специалистом по обработке данных или любителем, мечтающим создать «вирусное» приложение с использованием ИИ, — наверняка задавались вопросом: с чего начать? Практические примеры из этой книги научат вас создавать приложения глубокого обучения для облачных, мобильных и краевых (edge) систем. Если вы хотите создать что-то необычное, полезное, масштабируемое или просто классное — эта книга для вас.
Многолетний опыт исследований в области глубокого обучения и разработки приложений позволяют авторам научить каждого воплощать идеи в нечто невероятное и необходимое людям в реальном мире.

Программирование бэкенда на Python, Практическое руководство, Питерс Т., 2025.

   Книга посвящена современным технологиям для программирования и поддержки серверной части (бэкенда) на Python. Рассказано о программировании на Python в облачной среде, управляемой через Docker и Kubernetes, о фреймворке Flask для веб-разработки на Python, о поглощении и преобразовании данных через FastAPI, об интеграции новых приложений и модулей Python с устоявшимися базами данных с применением SQLAlchemy, авторизации и аутентификации с применением OAuth, взаимодействии с брокерами сообщений Kafka и RabbitMQ, а также о повышении производительности языка Python и об эффективной работе с унаследованным кодом.

PowerShell, Практическая автоматизация, Доуст М., 2025.

   PowerShell — это язык для написания скриптов, инструмент, позволяющий программно управлять всем центром обработки данных. С его помощью можно создавать высокоэффективные и надежные системы автоматизации, пригодные для многократного использования и значительно повышающие производительность специалистов. Из этой книги вы узнаете, как проектировать, разрабатывать, организовывать и развертывать скрипты для автоматизации задач любого масштаба, от локальных серверов до корпоративных облачных платформ.
Вы узнаете, как создавать скрипты PowerShell для автоматизации локальных и облачных систем. Найдете советы по определению задач, которые стоит автоматизировать, по организации структуры скриптов и управлению ими, а также множество примеров кода с подробными пояснениями. Научитесь адаптировать уже готовые скрипты к новым условиям применения и упрощать работу специалистов нетехнического профиля при помощи простых и понятных интерфейсов SharePoint.

MrExcel 2025, Navigating Excel, Jelen B., 2025.

Фрагмент из книги.
Many people will grab the Fill Handle and start to drag down. But as you drag down, Excel starts going faster and faster. There is a 200-microsecond pause at the last row of data. 200 microseconds is long enough for you to notice the pause but not long enough for you to react and let go of the mouse button. Before you know it, you’ve dragged the Fill Handle way too far.

СУБД для программиста, Базы данных изнутри, Тарасов С.В., 2024.

   Книга охватывает различные этапы разработки и сопутствующие им ситуации из практики программистов приложений, работающих с системами управления базами данных. Даются рекомендации по выбору решений как в проектировании (архитектуре), так и в программировании автоматизированных информационных систем уровня предприятия. Приводятся примеры для различных СУБД и моделей: Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Firebird, Oracle, XML, NoSQL.
Для программистов, студентов и других специалистов в области информационных технологий, а также всех интересующихся темой разработки приложений баз данных.

Машинное обучение с использованием Python, Сборник рецептов, Галлатин К., Элбон К., 2024.

   Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; уменьшения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и к ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.
Во втором издании все примеры обновлены, рассмотрены задачи и фреймворки глубокого обучения, расширены разделы с тензорами, нейронными сетями и библиотекой глубокого обучения PyTorch.

Искусство неизменяемой архитектуры, Теория и практика управления данными в распределенных системах, Перри М.Л., 2022.

   Эта книга раскрывает преимущества использования неизменяемых объектов в распределенных системах. Вы узнаете о том, почему важна неизменяемость, исследуете пространство альтернатив и аспекты исторического моделирования. Затем ознакомитесь с математическими основами неизменяемости и увидите, как применять эти знания для анализа систем, построения машин состояний и соблюдения правил безопасности. В завершение будут рассмотрены компоненты компьютерной системы и их использование в неизменяемой архитектуре.
Издание предназначено для архитекторов программного обеспечения и опытных разработчиков, а также аналитиков бизнес-систем.