информатика

Нейробиблия, Сидоров Г.С., 2026.
 
Фрагмент из книги.
Замена переменных. Всё, что выделено в квадратные скобки [], — это ваши переменные. Просто сотрите скобки и впишите свои данные: название бренда, нишу, товар или имя Комбинирование. Промты из разных разделов можно объединять. Например, сначала попросите нейросеть сгенерировать текст для лендинга, а затем — создать для него иллюстрацию.
Правило трёх уточнений. Если результат с первого раза не идеален, уточняйте: «Сделай тон более дружелюбным», «Добавь больше цифр», «Убери воду и оставь суть».

Машинное обучение для приложений высокого риска, Холл П., Кертис Дж., Панди П., 2025.
 
   Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI. Читателю предложен углубленный взгляд на программирование с использованием Python и подробными примерами для структурированных и неструктурированных данных. Особое внимание уделяется объяснимым бустинговым машинам, библиотеке XGBoost и методам повышения качества моделей ML. Представлены основанные на реальном опыте советы о том, как организовать успешную работу с приложениями высокого риска. Приведены практические примеры, иллюстрирующие важность и сложность внедрения ML в различных отраслях.

LLMOps, Управление большими языковыми моделями, Ариан А., 2026.
 
   Книга «LLMOps: Управление большими языковыми моделями» посвящена практическим аспектам внедрения, эксплуатации и масштабирования систем на базе больших языковых моделей. Автор подробно рассматривает полный жизненный цикл LLM-проектов — от выбора архитектуры и подготовки данных до развертывания, мониторинга и оптимизации решений в промышленной среде.
Особое внимание уделено вопросам надежности, производительности, безопасности и стоимости эксплуатации моделей, а также адаптации LLM под конкретные бизнес-задачи. Рассматриваются современные подходы к организации LLMOps-процессов и интеграции моделей в существующую ИТ-инфраструктуру.

Linkerd на практике, Работа с приложениями в Kubernetes, Джейсон М., Джейсон Ф., 2025.
 
   Книга рассказывает о возможностях популярной сервисной сетки Linkerd, позволяющей эффективно и с высокой скоростью окупаемости решать проблемы запуска распределенных приложений в Kubernetes. Вы узнаете, как она способствует повышению безопасности, надежности и контролируемости ваших приложений. Чтобы извлечь максимальную пользу из этой книги, вам понадобятся базовые знания о Kubernetes, общее представление о работе контейнеров и командной строке Unix.
Данное руководство предназначено всем желающим упростить создание, запуск и отладку микросервисных приложений вне зависимости от уровня их квалификации.

Apache Iceberg, Полное руководство, Ширан Т., Хьюз Дж., Мерсед А., 2024.
   
   Традиционные архитектурные шаблоны хранения данных сильно ограничены. Чтобы использовать их, приходится применять довольно дорогостоящие процессы ETL для загрузки данных в каждый инструмент, открывающий доступ к функциям хранилища данных. Отсутствие гибкости в этих шаблонах вынуждает замыкаться на некотором наборе инструментов и форматов, что вызывает дрейф данных.
Apache Iceberg предлагает высокую производительность, масштабируемость и экономичность - главные преимущества, свойственные открытым озерным хранилищам данных. Следуя урокам в этой книге и используя этот высокопроизводительный формат с открытым исходным кодом, вы сможете организовать поддержку интерактивным инструментам, пакетной и потоковой аналитике и машинному обучению.
Издание адресовано специалистам, занимающимся обработкой и анализом данных, а также администраторам, обслуживающим озера данных.

Apache Arrow, Обработка больших данных в оперативной памяти, Топол М., 2025.
   
   Платформа Apache Arrow фактически является стандартом ускоренной обработки табличных данных в памяти. Она поддерживает десятки языков программирования и все чаще служит основой для создания новых систем обработки данных и баз данных. В книге подробно описан принцип работы платформы и выделено множество разнообразных компонентов, которые пользователь Arrow может применять для ускорения или упрощения своего приложения. Опираясь на примеры кода, пояснения и схемы, вы научитесь интегрировать источники данных с библиотеками Python DataFrame, такими как pandas или NumPy, и использовать Arrow Flight для создания эффективных сервисов обработки данных.
Издание предназначено разработчикам и специалистам по анализу и обработке данных, желающим изучить возможности Apache Arrow с нуля, а также будет полезно инженерам, которые создают механизмы запросов и работают с данными.

Adobe Photoshop CC 2022, Мастер-класс, Тучкевич Е.И., 2022.
   
   В основу книги положена эффективная методика обучения дизайнеров, опробованная в учебных аудиториях. Последовательно в виде уроков рассмотрены основные инструменты, технологии и приемы обработки фотоизображений в программе Adobe Photoshop на примере версии СС 2022. Рассмотрены возможности палитры Properties (Свойства). Описаны методы создания коллажей, приемы реставрации старых фотографий, а также коррекция фигуры, гламурная ретушь, автоматизация, пакетная обработка файлов и многое другое. Особое внимание уделено работе с каналами, созданию и сохранению выделения, работе с векторными изображениями, коррекции и алгоритмам ретуши фотографий. При обучении рассматриваются реальные задачи, возникающие в процессе работы; выполняются коллажи в слоевой модели. В новом издании описаны нейронные фильтры, работающие на основе искусственного интеллекта, обновленные возможности работы с наборами служебных файлов, представленных отдельными палитрами.

Adobe Illustrator CC 2022, Мастер-класс, Тучкевич Е.И., 2022.
   
   В основу книги положена эффективная методика обучения дизайнеров, опробованная в учебных аудиториях. Последовательно в виде уроков рассмотрены основные инструменты, технологии и приемы построения для различных проектов в программе Adobe Illustrator на примере версии СС 2022. Особое внимание уделено созданию графики и техникам рисования в программе. Рассмотрены вопросы подготовки графики для Web или печати, в том числе прозрачных объектов. Описаны многочисленные способы трансформации объектов, использование графических стилей, кистей, узорных заливок, символов, эффектов и многое другое.