программирование

Разработка интерфейсов, Паттерны проектирования, Тидвелл Д., Брюэр Ч., Валенсия Э., 2022.
 
Спроектировать хороший интерфейс приложения не так просто. Все заказчики хотят, чтобы пользовательский опыт (user experience) был гладким, чтобы пользователь быстро и безболезненно получал то, что ему нужно, на любом устройстве и пользуясь любым каналом взаимодействия. Главная «фишка» книги — паттерны проектирования. Вы научитесь использовать паттерны при разработке интерфейсов мобильных, настольных и веб-приложений. Для каждого паттерна даны наглядные примеры и подробное описание: от реализации до сценариев использования. Вы сразу перейдете от теории к практике! Для опытных разработчиков книга станет источником интересных идей, а начинающие найдут ориентиры в мире интерфейсов, позволяющие не сбиться c пути и применять лучшие паттерны.

Разберись в Data Science, Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт, Гатман А.Д., 2023.
 
Перед вами исчерпывающее руководство по основам Data Science. С помощью него вы сможете научиться мыслить статистически и понимать, какую роль в вашей работе играет аналитика, пользоваться языком науки о данных, избегать распространенных ошибок при работе с ними и, наконец, разобраться в полезных инструментах, которые используют эксперты.

Профессиональный бенчмарк, Искусство измерения производительности, Акиньшин А., 2022.
 
Это исчерпывающее руководство поможет вам правильно разрабатывать бенчмарки, измерять ключевые метрики производительности приложений .NET и анализировать результаты. В книге представлены десятки кейсов, проясняющих сложные аспекты бенчмаркинга. Ее изучение позволит вам избежать распространенных ошибок, проконтролировать точность измерений и повысить производительность своих программ.

Программируем с PyTorch, Создание приложений глубокого обучения, Пойнтер Я., 2020.
 
PyTorch — это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его для создания собственных нейронных сетей. Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch.

Программируем на Java, Лой М., Нимайер П., Лук Д., 2023.
 
Неважно кто вы — разработчик ПО или пользователь — в любом случае слышали о языке Java. В этой книге вы на конкретных примерах изучите основы Java, API, библиотеки классов, приемы и идиомы программирования. Особое внимание авторы уделяют построению реальных приложений. Вы освоите средства управления ресурсами и исключениями, а также познакомитесь с новыми возможностями языка, появившимися в последних версиях Java.

Программирование для Android, Самоучитель, Колисниченко Д.Н., 2021.
 
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.

Программирование GPU при помощи Python и CUDA, Тоуманен Б., 2020.
 
Книга предлагает быстрое погружение в программирование GPU. Вы узнаете, как применять закон Амдала, использовать профилировщик для определения узких мест в коде на Python, настроить окружения для программирования GPU. По мере чтения вы будете запускать свой код на GPU и писать полноценные ядра и функции на CUDA C, научитесь отлаживать код при помощи NSight IDE и получите представление об известных библиотеках от NVIDIA, в частности cuFFT и cuBLAS. Вооружившись этими знаниями, вы сможете написать с нуля глубокую нейронную сеть, использующую GPU, и изучить более основательные темы. Книга предназначена для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят познакомиться с основами эффективного программирования GPU для улучшения быстродействия, используя программирование на Python. Желательно общее знакомство с базовыми понятиями математики и физики, а также опыт программирования на Python и любом основанном на С языке программирования.

Прикладное машинное обучение без учителя с использованием Python, Пател А., 2020.
 
Эта книга рассчитана на читателей двух категорий. Первая, ощутимо боль­шая, категория — это специалисты по анализу и обработке данных, которым по долгу службы приходится работать с временными рядами, но делают они это не очень часто. Это могут быть как ветераны отрасли, так и начинающие ана­литики. Опытным специалистам материал первых глав покажется знакомым, но это не значит, что им можно пренебречь, — здесь описаны самые современные методы обработки данных и рассмотрены важные особенности управления вре­менными рядами. Аналитикам с небольшим рабочим опытом желательно прора­ботать все без исключения главы книги предельно внимательно, несмотря на их тематическую независимость друг от друга. Вторая категория читателей — руководители отделов по обработке и анализу данных в компаниях с интенсивным внутренним сбором информации. Если вы относитесь к этой группе читателей, то должны быть в курсе технологических решений, применяемых для обработки временных рядов, хотя вам и не прихо­дится заниматься программированием самостоятельно. Для вас эта книга будет полезна тем, что обозначит область применения временных рядов в существую­щих или создаваемых заново алгоритмах сбора и анализа данных. Назначение этой книги — помочь вам разобраться в технологиях, призванных упростить об­ работку существующих ресурсов данных.