Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras — самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями. Познакомьтесь с глубоким обучением на практических примерах из самых разнообразных областей. Книга делится на две части, в первой даны теоретические основы, вторая посвящена решению конкретных задач. Это позволит вам не только разобраться в основах DL, но и научиться использовать новые возможности на практике. Эта книга написана для людей с опытом программирования на R, желающих быстро познакомиться с глубоким обучением на практике, и является переложением бестселлера Франсуа Шолле «Глубокое обучение на Python», но использующим примеры на базе интерфейса R для Keras.

Анализ вредоносного ПО напоминает игру в кошки-мышки: никаких правил, ситуация постоянно меняется. Поэтому в данном случае имеет смысл изучать лишь неустаревающие вещи и алгоритмы. Как только перед вами встает задача защитить сеть (или тысячу сетей), вы приступаете к такому анализу, и без этой книги вам попросту не обойтись.

Самая значимая книга мировой игровой индустрии! Что такое игры и чему они нас учат Игры в контексте других видов деятельности Принципы создания успешной игры Проработка сценариев современных игр Этика развлекательного Перспективы развития игр Переход игр на новый ролевой уровень В этом полноцветном издании, вышедшем через 10 лет после первого издания книги, подробно рассказывается о том, что повлияло на развитие современных видеоигр; также показано, что общего между ними и некомпьютерными играми наподобие шахмат. Своё исследование известный разработчик игр Рэф Костер основывает на теории развлечений, показывая, почему именно способность доставлять удовольствие определяет значимость игры. Книга будет интересна широкому кругу читателей, интересующихся компьютерными играми в целом, теорией игр и психологией игры. Если вы разработчик игр или заядлый геймер, это издание поможет вам понять, что стимулирует развитие этой части нашей культуры, и вдохновит вас на то, чтобы двигаться вперёд.

Книга, которую вы держите в руках, предназначена для изучения средств программирования работы со звуком, изображением и передачей информации в компьютерных сетях с использованием языков программирования С/? С++. Никаких специальных знаний для освоения материала, вообще говоря, не понадобится. Книга учит программировать «с нуля», описывает основы объектно-ориентированного программирования, достаточные для решения задач, относящихся к тематике книги. Вы узнаете, как передается информация в локальных и глобальных вычислительных сетях. Рассмотрены различные подходы к работе с виде и аудио: программирование на основе системы Win 32 API, использование готовых библиотек визуальных компонентов для Builder’а, знакомство с проектированием на базе Microsoft DirectX. Подчеркнем, что представляемые здесь «самодельные» программы являются не только учебными, но и могут с успехом использоваться в различных практических целях. В итоге, идя от менее сложному к более сложному, разобраться с проблемами, методами и реализациями задач IP-телефонии. Итогом этого будет разработка действующей системы видеотелефона для локальной компьютерной сети. Книга сопровождается виртуальным диском, содержащим проекты представляемых приложений, включая исполняемые файлы, которые сразу могут быть использованы читателем в своей работе. Диск можно скачать на сайте издательства на странице данной книги.

Вы никогда не пользовались регулярными выражениями? Откройте мир regex, и станьте профессионалом, способным эффективно работать с данными в Java, JavaScript, C, C++, C#, Perl, Python, Ruby, PHP и других языках программирования. Международный бестселлер знакомит с фундаментальными основами регулярных выражений, функциональными возможностями языков программирования и позволяет оптимизировать работу с информацией. Вы научитесь самостоятельно конструировать регулярные выражения и использовать приведенные в книге примеры для быстрого решения самых актуальных задач. «Незаменимая книга для волшебников текстовой обработки и новичков regex». — Пол Хадсон, Linux Format

Если у вас уже есть положительный опыт использования Spark для решения небольших задач, но вы по-прежнему ломаете голову — где та самая непревзойденная производительность Spark, позволяющая перемалывать колоссальные объемы данных — то эта книга для вас. Она расскажет, как эффективно использовать Spark для укрощения больших данных и вырасти из новичка в специалиста. Идеально подходит для программистов, инженеров по работе с данными, системных администраторов, обслуживающих крупномасштабные приложения

C# 7 — новая мощная и многофункциональная версия популярнейшего языка программирования от Майкрософт. Вы встретите немало интересных книг по языку C# и платформе .NET, однако, в большинстве из них лишь мельком рассматривается столь важный аспект, как кросс-платформенная разработка. Научитесь писать приложения, которые работают всегда и везде, на ПК и мобильных устройствах. Познакомьтесь с инструментом Xamarin.Forms, освойте тонкости работы с Visual Studio 2017, добейтесь многогранности и универсальности ваших программ на C#.

Изучите, как следует реализовывать эффективные алгоритмы на основе важнейших структур данных на языке Java, а также как измерять производительность этих алгоритмов. Каждая глава сопровождается упражнениями, помогающими закрепить материал. — Научитесь работать со структурами данных, например, со списками и словарями, разберитесь, как они работают — Напишите приложение, которое читает страницы Википедии, выполняет синтаксический разбор и обеспечивает навигацию по полученному дереву данных — Анализируйте код и учитесь прогнозировать, как быстро он будет работать и сколько памяти при этом потреблять — Пишите классы, реализующие интерфейс Map, пользуйтесь при этом хеш-таблицей и двоичным деревом поиска — Создайте простой веб-поисковик с собственным поисковым роботом: он будет индексировать веб-страницы, сохранять их содержимое и возвращать нужные результаты

«Книга „Изучаем Spark“ занимает первые позиции в моем списке рекомендаций для тех, кто желает познакомиться с этим популярным фреймворком с целью создания приложений для обработки огромных объемов данных» — Бен Лорика (Ben Lorica), ведущий специалист по работе с данными, O’Reilly Media Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. C помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она расскажет, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения. С помощью этой книги вы: познакомитесь с особенностями Spark, такими как распределенные наборы данных, кэширование в памяти и интерактивные оболочки; изучите мощные встроенные библиотеки Spark, включая Spark SQL, Spark Streaming и MLlib; научитесь пользоваться единой парадигмой программирования вместо смеси инструментов, таких как Hive, Hadoop, Mahout и Storm; узнаете, как развертывать интерактивные, пакетные и потоковые приложения; исследуете возможности использования разных источников данных, включая HDFS, Hive, JSON и S3; овладеете продвинутыми приемами программирования на основе Spark, такими как разделение данных на разделы и применение совместно используемых переменных.

На основе проведенного в процессе исследования анализа в работе показано, что существующее в настоящее время программное обеспечение экономического анализа в ориентировано почти исключительно на решение задач финансовой отчетности. Для большого числа других типовых задач экономического анализа унифицированное, общедоступное программное обеспечение отсутствует. Исходя из этого в работе сделан вывод о целесообразности расширения функционала программных приложений на более широкий спектр задач экономического анализа. Кроме того, в условиях резко набирающих популярность технологий облачных вычислений встает вопрос о возможности и целесообразности смены парадигмы конструирования и распространения программных приложений такого рода.