Python

Конвейеры обработки данных управляют потоком данных с момента их первоначального сбора до консолидации, очистки, анализа, визуализации и многого другого. Apache Airflow предоставляет единую платформу, которую можно использовать для проектирования, реализации, мониторинга и обслуживания конвейеров.

Перед вами второе, расширенное в 1.5 раза издание бестселлера от автора библиотеки Keras. Умение работать с моделями глубокого обучения стало важным навыком современных ученых, исследователей и программистов. API языка R для Keras и TensorFlow делает глубокое обучение доступным для всех пользователей R, даже если у них нет опыта работы с машинным обучением или нейронными сетями. Интуитивно понятные объяснения, четкие иллюстрации и наглядные примеры помогут вам освоить основные навыки глубокого обучения с помощью R, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, работа с текстом, и даже изучить передовую архитектуру Transformer. Для читателей со средними навыками программирования на R. Опыт работы с Keras, TensorFlow или моделями глубокого обучения не требуется.

Освойте ключевые навыки проектирования, разработки и развертывания приложений на базе машинного обучения (МО)! Пошаговое руководство по созданию МО-приложений с упором на практику: для специалистов по обработке данных, разработчиков программного обеспечения и продакт-менеджеров. Читая эту книгу, вы шаг за шагом создадите реальное практическое приложение — от идеи до внедрения. В вашем распоряжении примеры кодов, иллюстрации, скриншоты и интервью с ведущими специалистами отрасли. Вы научитесь планировать и измерять успех МО-проектов, разберетесь, как построить рабочую модель, освоите способы ее итеративной доработки. И, наконец, познакомитесь со стратегиями развертывания и мониторинга.

Разнообразие возможностей современного Python становится испытанием для разработчиков всех уровней. Как программисту на старте карьеры понять, с чего начать, чтобы это испытание не стало для него непосильным? Как опытному разработчику Python понять, эффективен или нет его стиль программирования? Как перейти от изучения отдельных возможностей к мышлению на Python на более глубоком уровне?

В книге рассматривается web-программирование на «чистом» Python — то есть без применения популярных фреймворков. Автор последовательно проведет вас по всем этапам данной темы. Прочитав эту книгу, вы сможете настроить на своем компьютере полноценную среду разработки, состоящую из интерпретатора Python, сервера Apache и текстового редактора Notepad++. Научитесь работать с переменными, операторами, числами, строками, регулярными выражениями, списками, кортежами, множествами, датой и временем. Узнаете, как писать функции, читать содержимое каталогов, работать с файлами, подключать модули. На практике освоите создание несложных программ: вывода данных из форм, проверки адреса электронной почты, подсвечивания ссылок, бесконечной ленты новостей и других. Наконец, на завершающем этапе читателю предстоит написать простой, но вполне работоспособный сайт.

Пентестеры должны в совершенстве знать Kali, чтобы эффективно выполнять свои обязанности. В книге есть все об инструментах и способах, которыми пользуются хакеры при взломе систем. Вы научитесь выстраивать надежную защиту от несанкционированного доступа к виртуальным ресурсам. Вне зависимости от уровня подготовки и начинающий, и практикующий пентестер почерпнет важные для себя сведения.

Если типичную программу на стандартном Python подвергнуть слишком высокой нагрузке, то она будет работать с черепашьей скоростью. Для решения этой проблемы была разработана библиотека Asyncio, которая позволяет разбить программу на более мелкие задачи и планировать их выполнение. В итоге получающиеся приложения работают молниеносно и допускают масштабирование. В этой книге асинхронное, параллельное и конкурентное программирование рассматривается на конкретных примерах. Сложные для понимания вопросы иллюстрируются с помощью диаграмм, позволяющих наглядно представить, как работают задачи. Вы узнаете, как asyncio преодолевает ограничения Python и способствует ускорению медленных веб-серверов и микросервисов. Вы даже научитесь сочетать asyncio с традиционной многопроцессной обработкой, получив в награду резкий скачок производительности. Для программистов на Python среднего уровня. Опыт работы с конкурентностью не требуется.

ython является наиболее популярным языком программирования, используемым для объектно-ориентированного программирования. И конечно, Python — это интерактивный язык программирования, который предоставляет широкий спектр возможностей для создания GUI (Graphical User Interface) и разработки настольных приложений.

В этой книге рассматриваются так называемые модели «черного ящика» для повышения адаптивности, интерпретируемости и объяснимости решений, принимаемых алгоритмами искусственного интеллекта (ИИ), с использованием таких фреймворков, как библиотеки Python XAI, TensorFlow 2.0+, Keras, а также пользовательских фреймворков с использованием декораторов Python (Python Wrappers). Излагаются основы объяснимости и интерпретируемости моделей, обсуждаются методы и системы для интерпретации линейных, нелинейных моделей и моделей временных рядов, используемых в ИИ. Вы узнаете, как алгоритм ИИ принимает решение и как сделать модель ИИ интерпретируемой и объяснимой, ознакомитесь с моделями глубокого обучения.

Как сочетать разные структурные элементы Python, чтобы сразу создавать скрипты и приложенияПытаетесь найти что-нибудь для начинающих о языке Python в интернете? Не можете решить, с чего начать? Как структурировать это море информации? В каком порядке изучать? Если вы задаетесь подобными вопросами, потому что хотите заложить фундамент будущей карьеры питониста — эта книга для вас! Вместо скучного перечисления возможностей языка авторы рассказывают, как сочетать разные структурные элементы Python, чтобы сразу создавать скрипты и приложения.

Алгоритмы это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного. Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.

Книга посвящена вопросам практического применения символьных вычислений для решения дифференциальных уравнений и их систем с использованием библиотеки символьных вычислений SymPy языка программирования Python. В каждой главе книги рассматривается какая-либо одна прикладная модель из области физики, химии, биологии и т.д.

В данной книге приводятся реальные примеры того, как читатели могут внедрять автоматизацию бизнес-процессов на своих предприятиях, а также решать обычные офисные задачи с помощью языка Python и его библиотек реализации элементов ИИ. Эта книга научит вас создавать, читать, изменять и извлекать данные из документов Excel, Word и PDF с помощью программирования на языке Python.

Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними.

Данная книга позволяет уже с первых шагов создавать свои программы на языке Python. Акцент сделан на написании компьютерных игр и небольших приложений. Лучший выбор для всех, кто хочет быстро и эффективно научиться писать программы на Python. Данная книга позволяет уже с первых шагов создавать свои программы на языке Python.

Сети образуют основу для развертывания, поддержки и обслуживания приложений. Python - идеальный язык для сетевых инженеров, предлагающий инструменты, которые ранее были доступны только системным инженерам и разработчикам приложений. Прочитав эту книгу, вы из обычного сетевого инженера превратитесь в сетевого разработчика, подготовленного ко встрече с сетями следующего поколения.
Третье издание полностью переработано и обновлено для использования Python 3. Помимо новых глав, посвященных анализу сетевых данных с помощью стека ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana и Beats) и Azure Cloud Networking, в него включены сведения по использованию Ansible и фреймворков pyATS и Nornir. Кроме того, были обновлены примеры для лучшего понимания концепций и обеспечения совместимости.

Представлены фундаментальные знания и практические инструменты в области машинного обучения, в том числе более 100 углубленных упражнений на языке Python. Дано введение в машинное обучение и математическую оптимизацию, включая методы первого и второго порядков, градиентного спуска и Ньютона.

5-е издание

Изложены принципы программирования, с помощью которых читатель приобретет навыки алгоритмического решения задач на языке Python, даже не имея опыта программирования. Дано краткое введение в компьютеры и программирование. Рассмотрен ввод, обработка и вывод данных, управляющие структуры и булева логика, структуры с повторением, функции, файлы и исключения, списки и кортежи, строковые данные, словари и множества, классы и ООП, наследование, рекурсия, программирование интерфейса, функциональное программирование и др.

Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai - библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.

В книге описывается процесс программирования на языке Python c использованием практических примеров и упражнений. Цель пособия состоит в том, чтобы научиться программировать индивидуально в определенных научных областях: обработка файлов, анализ данных с помощью библиотеки Pandas и др. Обучающий материал пособия также дает возможность иностранным студентам освоить дисциплину, преодолевая языковой барьер.