программирование

Программирование квантовых компьютеров, Базовые алгоритмы и примеры кода, Химено-Сеговиа М., Хэрриган Н., Джонстон Э., 2021.

   Квантовые компьютеры спровоцировали новую компьютерную революцию, и у вас есть прекрасный шанс присоединиться к технологическому прорыву прямо сейчас. Разработчики, специалисты по компьютерной графике и начинающие айтишники найдут в этой книге практическую информацию по квантовым вычислениям, нужную программистам. Вместо штудирования теории и формул вы сразу займетесь конкретными задачами, демонстрирующими уникальные возможности квантовой технологии.
Эрик Джонстон. Ник Хэрриган и Мерседес Химено-Сеговиа помогают развить необходимые навыки и интуицию, а также освоить инструментарий, необходимый для создания квантовых приложений. Вы поймете, на что способны квантовые компьютеры и как это применить в реальной жизни.

Компьютерное зрение на Python, Первые шаги, Шакирьянов Э.Д., 2021.

В книге изложен учебный курс для школьников, начинающих изучать компьютерное зрение с языком программирования Python и библиотекой OpenCV. Описаны особенности установки языка Python, различных библиотек, в том числе OpenCV, и операционной системы Raspbian. Материал разделен на три отдельные темы: программирование на Python, поиск и выделение цветных объектов на графическом изображении и в видеопотоке средствами OpenCV, программирование колесной робоплатформы под управлением Raspberry Pi 3, оснащенной CSI-камерой. Большую помощь читателю окажут многочисленные иллюстрации и листинги программных кодов, а также ссылки на источники и интернетңресурсы. Книга будет полезна школьникам среднего и старшего возраста, педагогам дополнительного образования и всем начинающим изучать компьютерное зрение с помощью языка программирования Python и открытой библиотеки компьютерного зрения OpenCV-Python.

Алгоритмы и структуры данных, Извлечение информации на языке Java, Доуни А.Б., 2018.

   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 Мар, 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.

Математическое программирование, Теория и методы, Гредасова Н.В., Сесекин А.Н., Шориков А.Ф., Плескунов М.А., 2020.

   Настоящее учебное пособие посвящено задачам линейною и динамического программирования. Содержит постановки основных задач линейного и динамического программирования и основные методы их решения.
Издание предназначается студентам, обучающимся по всем направлениям подготовки и специальностям.

Цифровая обработка сигналов на системном уровне с использованием LabVIEW, Кехтарнаваз Н., Ким Н., 2007.
 
Среда графического программирования LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) разработана фирмой National Instruments. Простота ее использования существенно ускоряет визуальное создание программ, высвобождая время, обычно уходившее на отладку, для понимания собственно процессов цифровой обработки сигналов. Эта книга предназначена для инженеров-практиков, а также для технических специалистов в области программного и аппаратного обеспечения, работающих с процессорами цифровой обработки сигналов и занимающихся разработками на системном уровне. Она также будет полезна студентам технических вузов. Входящие в состав книги лабораторные работы позволяют получить опыт работы в LabVIEW, который поможет развить практические навыки, необходимые для программирования в этой среде. Книга «Цифровая обработка сигналов на системном уровне с использованием LabVIEW» поможет вам существенно ускорить процесс изучения цифровой обработки сигналов, Она написана так, что может служить самоучителем для инженеров, которые хотят познакомиться с LabVIEW и использовать ее для разработки и анализа систем цифровой обработки сигналов. Данное руководство по LabVIEW дает исчерпывающие ответы на все вопросы. Эта книга позволит вам в совершенстве овладеть LabVIEW — программой, которая раскрывает секреты цифровой обработки сигналов. На прилагаемом компакт-диске содержатся файлы всех лабораторных работ, рассматриваемых в книге, а также демонстрационная версия программы LabVIEW 8.2.

Эффективный Spark, масштабирование и оптимизация, Карау Х., Уоррен Р., 2018.

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.

Чистый код, создание, анализ и рефакторинг, библиотека программиста, Мартин Р., 2013.

Даже плохой программный код может работать. Однако если код не является «чистым», это всегда будет мешать развитию проекта и компании-разработчика, отнимая значительные ресурсы на его поддержку и «укрощение». Эта книга посвящена хорошему программированию. Она полна реальных примеров кода. Мы будем рассматривать код с различных направлений: сверху вниз, снизу вверх и даже изнутри. Прочитав книгу, вы узнаете много нового о коде. Более того, вы научитесь отличать хороший код от плохого. Вы узнаете, как писать хороший код и как преобразовать плохой код в хороший. Книга состоит из трех частей. В первой части излагаются принципы, паттерны и приемы написания чистого кода; приводится большой объем примеров кода. Вторая часть состоит из практических сценариев нарастающей сложности. Каждый сценарий представляет собой упражнение по чистке кода или преобразованию проблемного кода в код с меньшим количеством проблем. Третья часть книги — концентрированное выражение ее сути. Она состоит из одной главы с перечнем эвристических правил и «запахов кода», собранных во время анализа. Эта часть представляет собой базу знаний, описывающую наш путь мышления в процессе чтения, написания и чистки кода. 12+ (Для детей старше 12 лет. В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)

Чистый код, создание, анализ и рефакторинг, библиотека программиста, Мартин Р., 2010.

Даже плохой программный код может работать. Однако если код не является «чистым», это всегда будет мешать развитию проекта и компании-разработчика, отнимая значительные ресурсы на ею поддержку и «укрощение». та книга посвящена хорошему программированию. Она полна реальных примеров кода. Мы будем рассматривать код с различных направлений: сверху вниз, снизу вверх и даже изнутри. Прочитав книгу, вы узнаете много нового о коде. Более того, вы научитесь отличать хороший код от плохого. Вы узнаете, как писать хороший код и как преобразовать плохой код в хороший. Книга состоит из трех частей. В первой части излагаются принципы, паттерны и приемы написания чистого кода; приводится большой объем примеров кода. Вторая часть состоит из практических сценариев нарастающей сложности. Каждый сценарий представляет собой упражнение по чистке кода или преобразованию проблемного кода в код с меньшим количеством проблем. Третья часть книги — концентрированное выражение ее сути. Она состоит из одной главы с перечнем эвристических правил и «запахов кода», собранных во время анализа. Эта часть представляет собой базу знаний, описывающую наш путь мышления в процессе чтения, написания и чистки кода.