|
 |
|
 |
|
|
 |
|  |
|
 Название: The Nature of Code: Simulating Natural Systems with javascript
Автор: Daniel Shiffman
Издательство: No Starch Press
Год: 2024
Страниц: 640
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 45.2 MB
All aboard The Coding Train! This beginner-friendly creative coding tutorial is designed to grow your skills in a fun, hands-on way as you build simulations of real-world phenomena with “The Coding Train” YouTube star Daniel Shiffman. What if you could re-create the awe-inspiring flocking patterns of birds or the hypnotic dance of fireflies—with code? For over a decade, The Nature of Code has empowered countless readers to do just that, bridging the gap between creative expression and programming. This innovative guide by Daniel Shiffman, creator of the beloved Coding Train, welcomes budding and seasoned programmers alike into a world where code meets playful creativity. This javascript-based edition of Shiffman’s groundbreaking work gently unfolds the mysteries of the natural world, turning complex topics like genetic algorithms, physics-based simulations, and neural networks into accessible and visually stunning creations. The p5.js library is a reimagining of the Processing creative coding environment for the modern web. I’m using it in this book for a number of reasons. For one, it’s an environment that I’m very familiar with. While the original Processing built on top of Java is my first love and still what I turn to when trying out a new idea, p5.js is what I now use for teaching many of my programming classes. It’s free, open source, and well suited to beginners, and because it’s javascript, everything runs right there in the web browser itself—no installation required. The prerequisites for understanding the material in this book could be stated as “one semester of programming instruction with p5.js, Processing, or any other creative coding environment.” That said, there’s no reason you couldn’t read this book having learned programming with a different language or development environment. NOTE: All examples are written with p5.js, a javascript library for creative coding, and are available on the book's website and its associated GitHub repository. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 20:58 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
 |
|  |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Learning Analytics Methods and Tutorials: A Practical Guide Using R
Автор: Mohammed Saqr, Sonsoles Lopez-Pernas
Издательство: Springer
Год: 2024
Страниц: 748
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 26.3 MB
This comprehensive methodological book offers a much-needed answer to the lack of resources and methodological guidance in learning analytics, which has been a problem ever since the field started. The book covers all important quantitative topics in education at large as well as the latest in learning analytics and education data mining. The book also goes deeper into advanced methods that are at the forefront of novel methodological innovations. Authors of the book include world-renowned learning analytics researchers, R package developers, and methodological experts from diverse fields offering an unprecedented interdisciplinary reference on novel topics that is hard to find elsewhere. The book starts with the basics of R as a programming language, the basics of data cleaning, data manipulation, statistics, and analytics. The core of the book explores various analytical approaches. Machine Learning (ML) methods receive well-deserved attention, including introductions to commonly used methods—specifically, predictive modeling and clustering. The book offers a comprehensive guide to data analysis methods for researchers and practitioners of all experience levels. It starts with the basics, equipping beginners with R programming and data analysis skills through chapters on data cleaning and exploration. These skills are fundamental for understanding student data and preparing it for further analysis. Even for experts, the book offers advanced methods while emphasizing the broader applicability of these techniques beyond education. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 11:34 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Программирование: типовые задачи, алгоритмы, методы
Автор: Златопольский Д. М.
Издательство: Лаборатория знаний
Год: 2020 - 4-е изд.
Cтраниц: 226 с. : ил.
Формат: pdf (ocr) / djvu
Размер: 10 мб
Язык: русский
Эта книга для тех, кто хочет научиться программировать. В ней представлена методика решения типовых задач программирования, не привязанная к конкретному языку. Разъяснения по методике решения задач и программы приведены на школьном алгоритмическом языке. Русский синтаксис делает программы понятными и легко переносимыми на любой язык программирования. | |
Разместил: rivasss 25-06-2024, 07:26 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: PyCharm. Профессиональная работа на Python
Автор: Брюс М. Ван Хорн II, Куан Нгуен
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2024
Страниц: 620
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 87.2 MB
PyCharm – лучшая профессиональная среда разработки для программистов Python среди множества доступных интегрированных сред. Независимо от того, в каких целях используется Python – для общих задач автоматизации, создания утилит, веб-приложений, анализа данных, машинного обучения или бизнес-приложений, – инструменты PyCharm упрощают выполнение сложных задач и оптимизируют общую производительность. В этой книге мы отправляемся в путешествие по универсальной и динамичной сфере разработки Python, чему способствует интегрированная среда разработки PyCharm. Независимо от того, являетесь ли вы программистом-новичком, только начинающим свое приключение в программировании, или опытным разработчиком, желающим улучшить свои навыки Python, эта книга станет вашим надежным помощником. Python стал одним из самых популярных и универсальных языков программирования, известных своей простотой и читабельностью. Благодаря своей богатой экосистеме библиотек и фреймворков Python используется в широком спектре приложений: от веб-разработки и анализа данных до искусственного интеллекта и научных вычислений. PyCharm, разработанная JetBrains, – это ведущая среда разработки Python, которая предоставляет программистам надежный набор инструментов и функций для эффективной разработки кода, отладки и совместной работы. Вы изучите базовые и расширенные функции PyCharm, узнаете как разрабатывать веб-приложения с помощью Flask, Django, FastAPI и Pyramid, освоите автоматизацию написания кода, отладку и удаленную разработку в PyCharm, а также научитесь выполнять задачи по обработке данных с помощью блокнотов Jupyter, библиотек NumPy, Pandas и других. Наша цель – сделать ваше путешествие по программированию на Python не только познавательным, но и приятным. Издание адресовано как опытным разработчикам на Python, так и новичкам. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 05:45 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Write Powerful Rust Macros
Автор: Sam Van Overmeire
Издательство: Manning Publications
Год: 2024
Страниц: 320
Язык: английский
Формат: pdf, epub
Размер: 10.1 MB
An example-driven, step-by-step guide to success with Rust macros. In Write Powerful Rust Macros you’ll learn how to use these amazing metaprogramming tools to push Rust to its full potential. This hands-on guide takes you from the absolute basics to advanced macro techniques, exploring Rust macros through interesting and engaging examples. Write Powerful Rust Macros teaches you how to write, test, debug, and publish macros for Rust. It’s perfect for Rust practitioners who want to master this powerful development technique. Build your knowledge chapter-by-chapter. You’ll start with declarative macros before diving into the real power: procedural macros that can generate code, augment data structures, and even create domain-specific languages. Write Powerful Rust Macros opens up the world of macros to intermediate Rust programmers. You’ll start with declarative macros to get the basics under your belt. Then, you’ll advance to procedural macros as you automatically generate a builder, learn to create your own domain-specific languages, and more. As you go, you’ll develop practical skills like testing macros, integrating macros with crates, and even sharing your macros with other developers. For intermediate Rust programmers. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 05:01 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: C++ & Python Coding Manual - 19th Edition 2024
Автор: Papercut Limited
Издательство: Papercut Limited
Год: 2024
Страниц: 148
Язык: английский
Формат: pdf
Размер: 63.5 MB
Усовершенствуйте свои навыки, изучив основы Python и C++! Высококачественные справочники и подробные руководства от команды экспертов по изучению Python и применению его в реальных программах. Понимание основ C++ и навыков оптимизации кода. Python и C++ - самые мощные и универсальные языки программирования. Понимание и овладение ими позволяет нам лучше разбираться в современных технологиях и как они взаимодействуют с нами и окружающей средой. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 04:22 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Реверсивный инжиниринг приложений под Windows
Автор: Андрей Бирюков
Издательство: ДМК Пресс
Год: 2024
Страниц: 378
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 91.0 MB
Реверсивный инжиниринг считается одним из наиболее сложных направлений в информационной безопасности (ИБ). В книге автор предлагает приоткрыть завесу тайны над этой темой и с помощью практических примеров рассмотреть, как работают приложения под ОС Windows, а также разобраться в том, как эксплуатировать уязвимости переполнения буфера, размещать свой код в выполнимых файлах, находить полезную информацию в дампах памяти и многое другое. Код практически любого приложения может содержать ошибки. Самый простой способ исправить эти ошибки – это найти в исходном коде проблемную команду или функцию и внести соответствующие исправления в код. Но что делать, когда по тем или иным причинам исходный код нам не доступен, как в случае с проприетарным ПО? Если у нас имеется только откомпилированный выполнимый файл – артефакт. Например, для выявления уязвимостей, недокументированных возможностей и т.д. В таком случае нам тоже потребуется обратная разработка. Результатом обратной разработки является построение детального алгоритма работы программы, а также выявление уязвимостей и других интересующих исследователя аспектов работы программного обеспечения. Таким образом, обратная разработка нужна тем, кто занимается поиском уязвимостей с целью улучшения защищенности программного обеспечения, – багхантерам. Также реверсивный инжиниринг требуется программистам, работающим с низкоуровневыми языками программирования (например, разработчикам драйверов), где без знания ассемблера не обойтись. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 03:57 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Задачи по дискретной математике с алгоритмами на Python. 2-е изд.
Автор: Борзунов С.В., Кургалин С.Д.
Издательство: БХВ-Петербург
Год: 2022
Страниц: 593
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 10.3 MB
В учебное пособие включены задачи и упражнения вузовского курса дискретной математики, включая разделы, связанные со спецификой информационно-коммуникационных технологий. В каждой главе приводятся теоретические сведения, необходимые для решения задач разного уровня сложности, ответы и во многих случаях подробные пояснения к решениям. Второе издание книги отражает тенденцию возрастания интереса к дискретной математике у специалистов в области компьютерных наук. В отличие от первого издания, в качестве языка программирования мы теперь используем Python. Выбор этого языка обусловлен его универсальностью и быстрым ростом популярности в мире. На наш взгляд, Python достаточно хорошо подходит для обучения методам разработки и анализа алгоритмов. Во втором издании мы сохранили структуру материала прежней: каждая глава состоит из теоретической части, содержащей основные определения, теоремы и типичные схемы решения задач, далее приводятся задачи для решения в аудитории под руководством преподавателя или для самостоятельной работы. В книгу добавлены более 50 новых задач с решениями и ответами, а также контрольные вопросы к каждой главе для проверки знания основных определений и теоретических фактов. В ряде случаев в решениях и доказательствах были сделаны уточняющие комментарии или исправлены замеченные неточности. Для освоения материала требуется знание основ математического анализа, аналитической геометрии и линейной алгебры, а для глав 9, 12 и 13 также и основных конструкций языка программирования Python. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 03:19 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Решение основных задач линейной алгебры на языке R и Excel по дисциплинам «Математика», «Математика и анализ данных»: Учебное пособие
Автор: Каган Д.З.
Издательство: Прометей
Год: 2024
Страниц: 137
Язык: русский
Формат: pdf
Размер: 11.7 MB
В учебном пособии рассматриваются основные темы курса линейной алгебры, связанные с матричной алгеброй: матрицы, определители, методы решения систем линейных уравнений. Объясняются способы вычисления определителей нахождения обратной матрицы, ранга матрицы. Разбираются методы Гаусса, Крамера, обратной матрицы для решения систем уравнений. Для всех разделов приводятся основные теоретические сведения, подробные решения типовых задач с помощью языка R и Excel. Также на каждую тему приводятся задачи для самостоятельного решения. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 02:23 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
|
|
|
|
|
| |
|
 Название: Tidy Finance with Python
Автор: Christoph Scheuch, Stefan Voigt, Patrick Weiss, Christoph Frey
Издательство: CRC Press
Серия: The Python Series
Год: 2024
Страниц: 262
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.1 MB
This textbook shows how to bring theoretical concepts from finance and econometrics to the data. Focusing on coding and data analysis with Python, we show how to conduct research in empirical finance from scratch. We start by introducing the concepts of tidy data and coding principles using pandas, numpy, and plotnine. Code is provided to prepare common open-source and proprietary financial data sources (CRSP, Compustat, Mergent FISD, TRACE) and organize them in a database. We reuse these data in all the subsequent chapters, which we keep as self-contained as possible. The empirical applications range from key concepts of empirical asset pricing (beta estimation, portfolio sorts, performance analysis, Fama-French factors) to modeling and machine learning applications (fixed effects estimation, clustering standard errors, difference-in-difference estimators, ridge regression, Lasso, Elastic net, random forests, neural networks) and portfolio optimization techniques. | |
Разместил: Ingvar16 25-06-2024, 01:12 | Комментарии: 0 | Подробнее
| | | |
|
| |
|
Навигация
Вход на сайт
Реклама
