Профессиональное руководство по решению сложных проблем в СУБД Oracle Выбирайте кратчайший путь решения самых сложных проблем Используйте самые современные и действенные практические методики, чтобы рабочий день стал эффективным и предсказуемым Создайте собственный план мероприятий по сохранению и восстановлению баз данных в любых аварийных ситуациях Обеспечивайте предварительное сопровождение и обслуживание для улучшения стабильности рабочей среды Рационально используйте своё рабочее время, применяя проверенные стандартные инструментальные средства и скрипты Это руководство предоставляет исчерпывающие практические актуальные рекомендации и советы по обеспечению надёжной и эффективной работы СУБД Oracle в сложных производственных корпоративных средах. Семь ведущих экспертов по СУБД Oracle объединили свои усилия, чтобы создать не имеющий аналогов сборник испытанных решений, практических примеров и пошаговых описаний процедур для СУБД Oracle версий 12c, 11g и более поздних. Каждое решение тщательно подготовлено для того, чтобы помочь опытным администраторам СУБД Oracle и администраторам аппаратно-программных комплексов Oracle понять и устранить серьёзные проблемы как можно быстрее. Авторы рассматривают сегменты LOB, пространства таблиц UNDO, циклы ожидания высоконагруженных буферов сборщика мусора, время задержек при ответах на запросы, конкуренцию при блокировках, индексацию, распределённые XA-транзакции, резервное копирование/восстановление RMAN и многое другое. Кроме того, они подробнейшим образом рассматривают такие темы, как оптимизация языка определения данных, настройка механизма VLDB, исследование и тестирование баз данных, гибкая настройка совместного использования курсоров, извлечение больших объёмов данных, перемещение данных, SSD, индексация, а также способы решения проблем с Oracle RAC.

Понимание процесса построения моделей, тупиковых ситуаций и заканчивающихся провалом экспериментов является не менее важным, чем изучение кода Изучение основных концепций машинного обучения, такие как перекрестная проверка и проверочные наборы данных Работа с тремя разными наборами данных, решая задачи регрессии, бинарной и многоклассовой классификации Использование H2O для анализа каждого набора данных при помощи четырех алгоритмов машинного обучения Работа кластерного анализа и других алгоритмов обучения на неразмеченных данных Машинное обучение наконец-то достигло стадии зрелости. При помощи программного обеспечения H2O вы можете решать задачи машинного обучения и анализа данных с использованием простого в использовании и открытого (open source) фреймворка, который поддерживает большое количество операционный систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Это практическое руководство научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в H2O, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Если вы умеете программировать на R или Python, хотя бы немного знаете статистику и имеете опыт обработки данных, эта книга Даррена Кука познакомит вас с основами использования H2O и поможет вам поэкспериментировать с машинным обучением на наборах данных разного размера. Вы изучите несколько современных алгоритмов машинного обучения: глубокое обучение, «случайный лес», обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей.

Современные разработчики занимаются построением кроссплатформенных приложений, их сопровождением и развертыванием. Чтобы облегчить им тяжкий труд, был создан новый фреймворк компании Microsoft — ASP.NET Core. Теперь в вашем распоряжении множество разнообразных библиотек с открытым кодом, более того, сам фреймворк является продуктом с открытым кодом. Как же освоить все новые возможности, предоставляемые ASP.NET Core? Авторы объясняют решение конкретных задач на примере вымышленной компании Alpine Ski House. Каждую главу предваряет краткий рассказ о проблеме, с которой сталкивается команда разработчиков, и о том, как они эту проблему преодолевают. Вам предстоит познакомиться с архитектурой приложений, средствами развертывания и проектирования приложений для работы в облаке и многим другим. Станьте профи в революционной технологии Microsoft — ASP.NET Core — и откройте для себя весь невероятный потенциал MVC, Docker, Azure Web Apps, Visual Studio, Visual Studio Code, C#, JavaScript, TypeScript и даже Entity Framework!

Книга «Python Data Science Handbook» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Мы живем в мире растущих приложений. Практически любые программные продукты рано или поздно приходится расширять, надстраивать, адаптировать к обслуживанию растущей пользовательской аудитории и к пиковым нагрузкам. Для того, чтобы подобное масштабирование протекало гладко и быстро, нужно закладывать такие возможности уже на уровне архитектуры приложения. В этой незаменимой прикладной книге автор рассказывает не только об архитектурных тонкостях, необходимых для эффективного масштабирования приложений, но и о рисках, присущих такой работе, о грамотной организации масштабирования и об использовании облачных сервисов.

Рассмотрено программирование графических эффектов на языке С++ с использованием популярной библиотеки DirectX. На занимательных практических примерах показано, как создавать различные визуальные эффекты (реалистичный огонь, электрические разряды, зеркала и др.), используемые при разработке демонстрационных роликов (Demoscene). Пошагово описано применение основных методов и интерфейсов DirectX. Показано, как написать оптимальный и эффективный программный код. Большое внимание уделено технологии использования вершинных и пиксельных шейдеров для создания реалистичных изображений. Компакт-диск, прилагаемый к книге, содержит листинги примеров из книги и дополнительную информацию по DirectX.

Эта книга поможет всем, кто собирается перейти на непрерывную поставку программного обеспечения. Руководители проектов ознакомятся с основными процессами, преимуществами и техническими требованиями. Разработчики, администраторы и архитекторы получат необходимые навыки организации работы, а также узнают, как непрерывная поставка внедряется в архитектуру программного обеспечения и структуру ИТ-организации. Эберхард Вольф познакомит вас с популярными передовыми технологиями, облегчающими труд разработчиков: Docker, Chef, Vagrant, Jenkins, Graphite, ELK stack, JBehave, и Gatling. Вы пройдете через все этапы сборки, непрерывной интеграции, нагрузочного тестирования, развертывания и контроля.

Данная книга является превосходным и эффективным учебным пособием для изучения языка программирования Java с нуля. Книга задумывалась, с одной стороны, как пособие для тех, кто самостоятельно изучает язык программирования Java, а с другой, она может восприниматься как лекционный курс с проведением практических занятий. Книга содержит полный набор сведений о синтаксисе и концепции языка Java, необходимый для успешного анализа и составления эффективных программных кодов. Материал книги излагается последовательно и сопровождается большим количеством наглядных примеров, разноплановых практических задач и детальным разбором их решений. Книга отличается предельной ясностью, четкостью и доступностью изложения, что вкупе с обширной наглядной практикой (примерами и программами) позволяет ее рекомендовать как отличный выбор для изучения Java.

Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero. Основные темы книги: нейронные сети и системы искусственного интеллекта; структура нейронных сетей; сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации; тренировка и тестирование нейронных сетей; интерактивная среда программирования IPython; использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов; распознавание образов с помощью нейронных сетей. Тарик Рашид — специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом. Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности «Machine Learning and Data Mining». Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.

В курсе рассматривается стандарт на мобильный интерфейс операционной системы (POSIX), а также приемы и методы программирования приложений на основе данного стандарта, поясняемые многочисленными примерами. Затрагиваются вопросы программирования многопроцессных систем, взаимодействия приложений в рамках распределенных конфигураций. Рекомендовано УМО в области прикладной информатики для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 351400 «Прикладная информатика».

Книга посвящена планированию, внедрению и сопровождению продукта OpenView Network Node Manager (NNM) компании Hewlett-Packard в корпоративной сети. Она не содержит пересказа руководств и учебных пособий по NNM. Рекомендуется, чтобы читатель перед прочтением книги и до развертывания NNM прошел соответствующее обучение.

Сайт тормозит, и вы не представляете, как с этим справиться? Количество анимации на странице превысило все мыслимые и немыслимые границы и вы не знаете, что делать? На странице десятки и сотни картинок, дизайнер превзошел сам себя, и теперь все это загружается страшно медленно? Эта книга поможет разобраться с этими и множеством других проблем, связанных с клиентской производительностью.