учебник по программированию

Библиотеки Python, Часть 2, Практическое применение, Джейд К.

Библиотеки Python, Часть 2, Практическое применение, Джейд К.

   Python - это не просто язык программирования, это универсальный инструмент, который помогает нам решать самые разные задачи, от обработки данных до создания искусственного интеллекта. Во второй части книги я постарался показать, как эти инструменты можно применять в реальных проектах, делая вашу работу не только более эффективной, но и увлекательной.
Каждая глава этой части - это шаг в сторону практики, где мы вместе преодолеваем границы теории и углубляемся в реальные примеры и кейсы. Мне важно было продемонстрировать, что с помощью Python можно не только писать код, но и находить решения там, где это казалось невозможным.

Библиотеки Python, Часть 2, Практическое применение, Джейд К.
Скачать и читать Библиотеки Python, Часть 2, Практическое применение, Джейд К.
 

Антипаттерны SQL, Как избежать ловушек при работе с базами данных, Карвин Б., 2024

Антипаттерны SQL, Как избежать ловушек при работе с базами данных, Карвин Б., 2024.

   Язык SQL необходим для работы со структурированными данными. Программисты, прекрасно знающие свой любимый язык (Java, Python пли Go), не могул разбираться во всем, и часто не являются экспертами в SQL. Это приводит к появлению антипаттернов — решений, которые на первый взгляд кажутся правильными, но со временем создают все больше проблем.
Научитесь выявлять и обходить многие из этих распространенных ловушек! Проведите рефакторинг унаследованного кошмара и превратите его в жизнеспособную модель данных!
Примеры SQL-кода основаны на версии MySQL 8.0. но в тексте также упоминаются другие популярные РСУБД. В примерах кода используется Python 3.9+ или Ruby 2.7+.

Антипаттерны SQL, Как избежать ловушек при работе с базами данных, Карвин Б., 2024
Скачать и читать Антипаттерны SQL, Как избежать ловушек при работе с базами данных, Карвин Б., 2024
 

Python и анализ данных, Маккини У., 2020

Python и анализ данных, Маккини У., 2020.
     
   Второе издание этой книги дает современное практическое введение в разработку научных приложений на Python, ориентированных на обработку данных. Код переписан под версию Python 3.6, добавлены сведения о последних версиях библиотек pandas, NumPy, IPython и Jupyter.
Описаны те части языка Python и библиотеки для него, которые необходимы для эффективного решения широкого круга аналитических задач: интерактивная оболочка IPython и Iupyter-блокноты, библиотеки NumPy и pandas, библиотека для визуализации данных matplotlib и др.
Издание подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать обработку данных, так и опытным программистам на Python, еще не знакомым с научными приложениями.

Python и анализ данных, Маккини У., 2020
Скачать и читать Python и анализ данных, Маккини У., 2020
 

Postgres, Первое знакомство, Лузанов П., Рогов Е., Лёвшин И., 2024

Postgres, Первое знакомство, Лузанов П., Рогов Е., Лёвшин И., 2024.
     
   Эту небольшую книгу мы написали для тех, кто только начинает знакомиться с PostgreSOL.
Мы надеемся, что наша книга сделает ваш первый опыт работы с PostgreSOL приятным и поможет влиться в сообщество пользователей этой СУБД.

Postgres, Первое знакомство, Лузанов П., Рогов Е., Лёвшин И., 2024
Скачать и читать Postgres, Первое знакомство, Лузанов П., Рогов Е., Лёвшин И., 2024
 

Kubernetes для разработчиков, Деннис У., 2025

Kubernetes для разработчиков, Деннис У., 2025.
     
   Современное программное обеспечение должно хорошо поддаваться масштабированию, эффективно справляясь при этом с балансировкой нагрузки, отслеживанием состояния и обеспечением безопасности. Узнайте, как можно решать эти и другие важные задачи. В издании рассматриваются все составляющие процесса контейнеризации и развертывания приложения на платформе Kubernetes с точки зрения разработчика. Сначала вы создадите небольшое приложение, способное работать в облачном кластере Kubernetes, а затем поэтапно изучите рекомендуемые практики, позволяющие сделать развертывание стабильным в долгосрочной перспективе, включая методы масштабирования, планирования емкости и оптимизации ресурсов.

Kubernetes для разработчиков, Деннис У., 2025
Скачать и читать Kubernetes для разработчиков, Деннис У., 2025
 

Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025

Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025.
     
   Эта книга предназначена для широкого круга специалистов, включая разработчиков, архитекторов, администраторов баз данных, инженеров DevOps и других читателей, заинтересованных в эффективном изучении Elasticsearch и применении его1 в своих приложениях — как новых, так и уже существующих. Особенно она полезна для тех, кто хочет работать с данными с помощью Elasticsearch.
Для чтения книги желательно иметь базовые знания computer science, а также быть знакомыми с JSON и REST. В книге рассматривается Elasticsearch, а также введение в другие инструменты стека Elastic.

Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025
Скачать и читать Elasticsearch для разработчиков, Индексирование, анализ, поиск и агрегирование данных, Шривастава А., 2025
 

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 3, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T.

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 3, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T.
     
   Thank you for purchasing the MEAP for Deep Learning with PyTorch, Second Edition.
The book is written for developers, students, or even hobbyists who have some prior experience with the Python programming language and want to gain a better understanding of deep learning. There is no better time to learn about deep learning than now as artificial intelligence gains an ever-growing significance in shaping our products and the world around us.

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 3, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T.
Скачать и читать Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 3, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T.
 

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 5, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T., 2024

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 5, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T., 2024.
     
   The book is written for developers, students, or even hobbyists who have some prior experience with the Python programming language and want to gain a better understanding of deep learning. There is no better time to learn about deep learning than now as artificial intelligence gains an evergrowing significance in shaping our products and the world around us.

Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 5, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T., 2024
Скачать и читать Deep Learning with PyTorch, Second Edition, MEAP, Version 5, Antiqa L., Stevens E., Huang H., Viehmann T., 2024
 
Показана страница 13 из 101