Python

В книге дается базовая алгоритмическая подготовка, классические алгоритмы разобраны одновременно на двух языках — C++ и Python на примере широко известных и интуитивно понятных компьютерных игр. Наглядно излагается реализация циклов, перебора, рекурсии, эвристики, рассматривается работа с деревьями решений, на примере шахмат предлагается знакомство с прямоугольными координатами, дается введение в самообучающиеся алгоритмы. Книга ориентирована как на начинающих программистов, так и на читателей, планирующих перейти на C++ или Python как на второй язык. Примеры, рассмотренные в книге, помогут сделать первые шаги на пути к профессиональному программированию игр. Для программистов.

Книга позволит вам получить знания, достаточные для профессии Руthоn-разработчик (начиная с уровня Junior Developer). Это даст вам воз­можность устройства на работу программистом, или возможность работать на себя - искать заказы на фриланс-биржах, создавать свои собственные приложения и игры, а затем выпускать их на таких площадках как Google Play, Steam и подобных.

Автор книги Мэттью Уайтсайд – инженер-программист с более чем 10-летним опытом, работающий в финтехе. Он активно участвует в жизни сообщества, общаясь с коллегами в социальных сетях и на форумах. В этой книге Мэттью предлагает читателям проверить свои навыки разработки на Python и решить различные задачи – от простых до весьма сложных и творческих.

Откройте для себя Polars – удивительно эффективную библиотеку для преобразования, анализа и визуализации данных. В этом подробном руководстве продемонстрированы все ключевые возможности Polars и показано практическое применение в задачах, связанных с обработкой и исследованием данных, построением конвейеров и многим другим. Независимо от квалификации, вы быстро освоите интуитивно понятный API Polars. На GitHub доступно множество примеров работы с реальными данными, облегчающими изучение библиотеки.

Как стать экспертом в создании сложных и мощных приложений на Python, не тратя время на повторение уже известных основ или перечисление ненужных функций? Аарон Максвелл фокусируется на первопринципах Python, которые действуют подобно катализаторам для всего остального: достаточно получить 5 % знаний в области программирования, чтобы остальные 95 % подтянулись автоматически.

Рассмотрена работа с инструментами pandas и SQL, методы выявления закономерностей и очистки данных. Описаны различные источники информации, включая текстовые, бинарные и веб-данные. Подробно изложены статистические методы: доверительные интервалы, проверка гипотез, конструирование признаков. Приведены практические примеры на языке Python из разных областей: анализ транспортных систем, экологические исследования, ветеринарная аналити-ка. Заключительные разделы посвящены логистической регрессии и оптимизации моделей с применением к задачам классификации текстов.

Эта книга поможет Вам стать реально богаче используя автоматизацию финансов с помощью Python: Вы не только создадите прототип биржи и собственные скринеры в Телеграм, но и научитесь грабить популярные биржи с помощью ими же предоставленных средств. Вам не потребуются знания в области программирования, т.к. всё необходимое для базового навыка программиста Вы получите в первых двух главах, в которых мы разработаем биржу бинарных опционов, реализуем Биткойн и Альткойн, а также освоим объектно-ориентированное программирование, без которого невозможно эффективно пользоваться библиотеками для бэкстестинга и торговли.

Перед вами подробное руководство по применению в научных целях Python - современного и наиболее востребованного языка программирования. Его преимущество заключается в том, что это так называемый язык высокого уровня с простым и интуитивно понятным синтаксисом. Однако несмотря на то, что Python хорошо подходит в качестве языка для начинающих, он также активно применяется и для решения самых сложных задач, благодаря чему в настоящее время является одним из наиболее широко используемых языков программирования во всем мире. Автор книги, норвежский исследователь Иоаким Сунднес, известный своими достижениями в области научных вычислений, машинного обучения и моделирования, подробно объясняет принципы работы с Python. Начиная с базового синтаксиса и заканчивая более сложными аспектами, в том числе применением инструментария объектно-ориентированного программирования на практике, он попутно знакомит читателя с использованием библиотек NumPy и Matplotlib для научных вычислений и визуализации научных данных.

Автор пошагово разбирает процесс построения RAG — от выбора векторной базы данных и модели эмбеддингов до оптимизации поиска и генерации ответов. Особое внимание уделено теоретическим аспектам извлечения, фрагментации и векторизации данных, способам хранения, поиска и ранжирования. Современным интерфейсными решениями RAG систем, а также практическим способам реализации простых систем дополненного поиска. В издании приведены практические примеры на Python с использованием LangChain, FAISS, Milvus и HuggingFace.

Эта книга предназначена как для пользователей, изучающих Python, так и использующих его для решения практических задач. Python позволяет применять его для решения проблем на основе проверенных и легко читаемых скриптов. Особенности Python дают возможность использовать его как на Linux, так и на Windows. Цель настоящей книги дать пользователю проверенные на практике простые скрипты, необходимые как составные части при решении сложных задач. Чтобы изучить и освоить Python, требуется длительное время. Использование данной книги позволяет ускорить данный процесс.

В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации.

Все, что вам нужно знать о компьютерах, интернете, приватности и безопасности. «Основы информационных технологий для неспециалистов. Что происходит внутри машин» известного ученого Брайана Кернигана рассматривает принципы работы компьютерного оборудования, программного обеспечения и сетей. Технологические изменения – это не отдельное событие, а непрерывный процесс – быстрый, постоянный и ускоряющийся. К счастью, основы работы цифровых систем останутся неизменными. Когда вы их поймете, то сможете лучше справляться с вызовами и возможностями, которые они предоставят. Существует целая тьма языков. Какой из них вам следует изучить в первую очередь? В этой книге я кратко расскажу о двух ЯП – JavaScript и Python. Оба широко используются как профессиональными программистами, так и любителями. Они просты в освоении на начальном уровне, широко применимы и масштабируемы при создании более крупных программ. Язык JavaScript включен в каждый браузер, поэтому никакое ПО скачивать не нужно. Написав программу, вы сможете использовать ее на собственных веб-страницах, чтобы показать друзьям и родственникам. Другой наш язык – Python. Он отлично подходит для повседневной разработки программ в громадном диапазоне областей применения. За последние несколько лет Python стал стандартным языком для вводных занятий по программированию, а также для курсов по аналитике данных и машинному обучению.

Учебное пособие содержит начальные сведения о программировании на языке Python и является основой для изучения курса «Информационные технологии в профессиональной деятельности» студентами Казанского государственного архитектурно-строительного университета, обучающимися по направлению 08.03.01 «Строительство».

Всегда хотели научиться программировать на Python, но не знаете, с чего начать? Или хотите быстро перейти с другого языка на Python? Уже перепробовали множество книг и курсов, но ничего не подходит? Серия «Быстрый старт» — отличное решение, и вот почему: сложные понятия разбиты на простые шаги — вы сможете освоить язык Python, даже если никогда раньше не занимались программированием. Все фундаментальные концепции подкреплены реальными примерами. Вы получите полное представление о Python: структуры управления, методы обработки ошибок, концепции объектно-ориентированного программирования и т.д. В конце книги вас ждет интересный проект, который поможет усвоить полученные знания. Ну что, готовы? Погнали!

Изложены основные понятия теории вероятностей, необходимые для усвоения материала. Даны задачи для самостоятельного решения и тесты для самоконтроля. Для получения практических навыков анализа предлагается выполнить лабораторные работы, используя Excel и Python, в соответствии с приведенными указаниями.

Эта книга — энциклопедия знаний по сетевым приложениям, — появилась как результат совместных усилий авторов и разработчиков сетевых стеков и операционных систем, которые поделились своими знаниями с "простыми смертными". Среди экспертов, причастных к созданию книги - специалисты, которые напрямую занимаются эксплуатацией приложений и систем. Авторы собрали и систематизировали знания, которые прошли проверку временем и доказали свою эффективность в реальных проектах. Материал охватывает темы от сокетов и сетевых протоколов до сетевых приложений, сочетая теорию со множеством практических примеров на C++, Python и Go. Чтобы успешно освоить материал книги, важно иметь хотя бы базовые знания и представления в области сетевых технологий: понимать назначение протоколов, знать, что такое TCP/IP и DNS, а также иметь навык работы на C++ выше начального уровня.

Учебное пособие является современным введением в линейную алгебру и аналитическую геометрию для студентов естественно-научных факультетов вузов. Базовые алгоритмы алгебры и геометрии представлены на языке программирования Python. Помимо разделов, традиционно включаемых в указанные курсы, дается теоретический материал и методы решения практических задач по теории эллиптических кривых, применяемой в криптографии, а также по основам квантовых вычислений.

Python — простой в изучении и практическом использовании язык программирования, который свободно доступен на компьютерах под управлением Mac OS, Windows и Linux. Изучив Python, вы сможете использовать его в своей профессиональной деятельности, не покупая какое-либо программное обеспечение.

Методические указания разработаны для студентов, обучающихся по направлениям, связанным с программированием и инженерией, и предназначены для углубленного освоения языка Python. Пособие охватывает ключевые аспекты, необходимые для формирования базовых и продвинутых навыков программирования, таких как работа с управляющими символами, анализ данных, создание графических интерфейсов и алгоритмизация.

Цель этой книги – научить вас подготавливать и преобразовывать сырые данные, конструировать новые признаки и придавать исходным данным форму, пригодную для будущего интеллектуального анализа при помощи методов машинного и глубокого обучения. Предложенные в книге эффективные техники и приемы будут полезны для обработки любого объема данных. Примеры кода опираются на наиболее популярные библиотеки Python для работы с данными, такие как Pandas, NumPy и Scikit-learn. Издание предназначено как делающим первые шаги в освоении науки о данных, так и практикующим специалистам, желающим улучшить свои навыки.