программирование

Программирование для Android, Самоучитель, Колисниченко Д.Н., 2020.

   Рассмотрены все основные аспекты создания приложений для платформы Android 9 (API 28): установка необходимого программного обеспечения, использование эмулятора Android, создание интерфейса пользователя, работа с графикой, воспроизведение звука и видео, методы хранения данных (в том числе СУБД SQLite), взаимодействие с аппаратными средствами мобильного устройства, отладка приложений и их публикация в магазине Google Play.
Особое внимание уделено взаимодействию с аппаратными средствами смартфона. Показано, как получить информацию об устройстве и определить его состояние, использовать его датчики (акселерометр, датчик света, датчик температуры, датчик давления), камеру, Bluetooth-адаптер. Приведены решения для различных нештатных ситуаций (отказ эмулятора, проблема с установкой программного обеспечения и т. д.), что поможет начинающему программисту.
В 3-м издании описано создание 64-разрядных приложений для Android, рассмотрены изменения в интерфейсе среды разработки и новый API.

Разработка веб-приложений на PHP 8, Колесниченко Д.Н., 2024.

   На практических примерах описано создание веб-приложений на языке PHP версии 8.x. Даны начала разработки на PHP: установка и настройка Apache 2.4, PHP, MySQL и кросс-платформенной сборки ХАМРР, выбор редактора РНР-кода, синтаксис языка, самые полезные функции и нововведения PHP 8.x. Рассмотрено создание веб-приложений с использованием популярного фреймворка Laravel и шаблонизатора Blade. В качестве хранилища данных использованы два сервера — самая современная версия MySQL и набирающая популярность СУБД MongoDB. Раскрыты особенности создания индикатора загрузки файла и разыменовывания массивов, приведены примеры устранения типичных SEO-ошпбок, допускаемых программистами, описана работа с PDO, JSON, MP3, Curl, MobileDetec. Особое внимание уделяется безопасности веб-приложений — рассматривается, как уберечь их от основных атак, как установить SSL-сертификат и уберечь сам сервер от неприятностей.
На сайте издательства находятся дополнительные главы, листинги из книги, а также необходимое программное обеспечение.

Искусственный интеллект с примерами на Python, Джоши П., 2019.

   Искусственный интеллект становится неотъемлемым атрибутом современного мира, управляемого технологиями и данными. Он интенсивно применяется в таких областях, как поисковые системы распознавание образов, робототехника, беспилотные автомобили и т.п. В агой книге исследуются различные сценарии, взятые из реальной жизни Прочитав ее, вы будете знать, какие алгоритмы искусственного интеллекта следует применять в том или ином контексте, и научитесь писать функциональный код
Мы начнем с рассмотрения общих концепций искусственною интеллекта, после чего перейдем к обсуждению более сложных тем, таких как предельно случайные леса, скрытые марковские модели, генетические алгоритмы, сверточные нейронные сети и др. Эта книга предназначена для программистов, которые пишут код на языке Python и хотели бы применять алгоритмы искусственного интеллекта для создания прикладных программ.

Ассемблер и программная модель процессоров x86/64, Жуков А.В., 2024.

   Книга является практическим пособием по программной модели процессоров 180x86/64. Простейшие элементы этой модели (переменные, константы, методы адресации и система команд) изучаются с помощью ассемблера а86, отладчика d86. 32-битные возможности i80x86, включая защищенный режим, вентили, исключения и прерывания, привилегии, страничное преобразование, исключения, LDT и TSS, а также 64-битные режимы процессора х64 с исключениями и прерываниями в long mode излучаются с использованием ассемблера nasm.
Электронный архив на сайте издательства содержит исходные тексты примеров и необходимые для работы файлы.

Графовые нейронные сети на Python, Лабонн М., Груздев А., 2025.

   Графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании теперь пытаются применить их повсюду: в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей, проектирования микросхем и 3D-реконструкции.
Прочитав книгу, вы научитесь создавать собственные графовые наборы из табличных или исходных данных, преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги, реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric, выполнять классификацию узлов, генерацию графов, предсказание связей, выбирать лучшую модель в зависимости от вашей задачи.
Издание предназначено специалистам по анализу и обработке данных, а также будет полезно разработчикам на Python и студентам вузов, желающих приобрести знания по одной из самых популярных архитектур ИИ.

Байесовская оптимизация с примерами из библиотек Python, Нгуен К., 2024.

   Книга рассказывает об оптимизации моделей машинного обучения на основе байесовского метода и теории вероятностей. Примеры составлены на языке Python с использованием библиотек PyTorch, GPyTorch и BoTorch. Описаны приемы настройки гиперпараметров, гауссовское распределение, использование политик машинного обучения, в частности на основе задачи о многоруких бандитах, повышение производительности вычислений, многовариантная оптимизация с учетом полезности и затрат, а также применение байесовского метода в специализированных сценариях.

Автоматизация рутины в Excel VBA, Лайфхаки для облегчения скучных рабочих задач, Шитов В.Н., 2023.

   Часто работаете с большим количеством данных? Знаете основные приемы в Excel, но еще не пробовали использовать язык Visual Basic? Тогда самое время разобраться в нем и перестать тратить время на операции, которые можно выполнить одним кликом. С помощью этого руководства вы научитесь правильно использовать синтаксис VBA, сделать тривиальные действия в Excel автоматическими, быстро обрабатывать любые данные и визуализировать их в подходящем формате, легко подстраивать функции VBA под свои нужды и писать любой код самостоятельно.

Web Automation with Playwright and Python using AI and MCP, Pathak K., 2026.

   This book, Web Automation with Playwright and Python using AI and MCP, is designed to help you navigate this shift. Playwright, a modern framework developed by Microsoft, provides reliable cross-browser automation, while Python offers a clean and flexible way to build and manage test scripts.