Магазин `Купить с доставкой`

Доставка до пунктов выдачи или почтой.

TwitterRSS

Python


Эта книга — идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их применять в реальной практике. Для лучшего усвоения материала в книге приведено множество примеров программного кода. В конце каждой главы вы найдете проект полноценной игры, иллюстрирующий ключевые идеи изложенной темы, а также краткое резюме пройденного материала и задачи для самопроверки. Прочитав эту книгу, вы всесторонне ознакомитесь с языком Python, усвоите базовые принципы программирования и будете готовы перенести их на почву других языков, за изучение которых возьметесь. Научитесь программировать на Python играючи!

Программируем на Python

Производитель: Питер

Цена: 1083.00 руб.

Описание:
Эта книга — идеальное пособие для начинающих изучать Python. Руководство, написанное опытным разработчиком и преподавателем, научит фундаментальным принципам программирования на примере создания простых игр. Вы приобретете необходимые навыки для разработки приложений на Python и узнаете, как их применять в реальной практике. Для лучшего усвоения материала в книге приведено множество примеров программного кода. В конце каждой главы вы найдете проект полноценной игры, иллюстрирующий ключевые идеи изложенной темы, а также краткое резюме пройденного материала и задачи для самопроверки. Прочитав эту книгу, вы всесторонне ознакомитесь с языком Python, усвоите базовые принципы программирования и будете готовы перенести их на почву других языков, за изучение которых возьметесь. Научитесь программировать на Python играючи!


Монументальный труд Марка Лутца представляет собой учебник по применению языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений. Исследуются приемы работы с базами данных, программирования сетевых взаимодействий, создания интерфейсов для сценариев, обработки текста и многие другие. Несмотря на то, что на протяжении всей книги используется язык Python, тем не менее основное внимание уделяется не основам языка, а приемам решения практических задач.
Второй том включает материалы по созданию сценариев для Интернета. Описывается порядок использования сетевых протоколов и инструментов электронной почты на стороне клиента, применение CGI-сценариев, рассматриваются приемы реализации веб-сайтов. Далее обсуждаются дополнительные темы, касающиеся разработки приложений на Python, а именно: технологии хранения информации между запусками программы — файлы DBM, сериализация объектов, хранилища объектов и интерфейсы Python к базам данных SQL; приемы реализации более сложных структур данных на Python — стеков, множеств, двоичных деревьев поиска, графов и др.; инструменты и приемы, используемые в языке Python для синтаксического анализа текстовой информации; приемы интеграции — расширение Python с помощью компилируемых библиотек и встраивание программного кода на Python в другие приложения.

Программирование на Python. Том 2

Производитель: Символ-Плюс

Цена: 3110.00 руб.

Описание:
Монументальный труд Марка Лутца представляет собой учебник по применению языка Python в системном администрировании, для создания графических интерфейсов и веб-приложений. Исследуются приемы работы с базами данных, программирования сетевых взаимодействий, создания интерфейсов для сценариев, обработки текста и многие другие. Несмотря на то, что на протяжении всей книги используется язык Python, тем не менее основное внимание уделяется не основам языка, а приемам решения практических задач. Второй том включает материалы по созданию сценариев для Интернета. Описывается порядок использования сетевых протоколов и инструментов электронной почты на стороне клиента, применение CGI-сценариев, рассматриваются приемы реализации веб-сайтов. Далее обсуждаются дополнительные темы, касающиеся разработки приложений на Python, а именно: технологии хранения информации между запусками программы — файлы DBM, сериализация объектов, хранилища объектов и интерфейсы Python к базам данных SQL; приемы реализации более сложных структур данных на Python — стеков, множеств, двоичных деревьев поиска, графов и др.; инструменты и приемы, используемые в языке Python для синтаксического анализа текстовой информации; приемы интеграции — расширение Python с помощью компилируемых библиотек и встраивание программного кода на Python в другие приложения.


Книга «Python в системном администрировании UNIX и Linux» демонстрирует, как эффективно решать разнообразные задачи управления серверами UNIX и Linux с помощью языка программирования Python. Каждая глава посвящена определенной задаче, например многозадачности, резервному копированию данных или созданию собственных инструментов командной строки, и предлагает практические методы ее решения на языке Python. Среди рассматриваемых тем: организация ветвления процессов и передача информации между ними с использованием сетевых механизмов, создание интерактивных утилит с графическим интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных и создание приложений для Google App Engine. Кроме того, авторы книги создали доступную для загрузки и свободно распространяемую виртуальную машину на базе Ubuntu, включающую исходные тексты примеров из книги и способную выполнять примеры, использующие SNMP, IPython, SQLAlchemy и многие другие утилиты.
Издание рассчитано на широкий круг специалистов - всех, кто только начинает осваивать язык Python, будь то опытные разработчики сценариев на языках командной оболочки или относительно мало знакомые с программированием вообще.

Python в системном администрировании UNIX и Linux

Производитель: Символ-Плюс

Цена: 2031.00 руб.

Описание:
Книга «Python в системном администрировании UNIX и Linux» демонстрирует, как эффективно решать разнообразные задачи управления серверами UNIX и Linux с помощью языка программирования Python. Каждая глава посвящена определенной задаче, например многозадачности, резервному копированию данных или созданию собственных инструментов командной строки, и предлагает практические методы ее решения на языке Python. Среди рассматриваемых тем: организация ветвления процессов и передача информации между ними с использованием сетевых механизмов, создание интерактивных утилит с графическим интерфейсом, организация взаимодействия с базами данных и создание приложений для Google App Engine. Кроме того, авторы книги создали доступную для загрузки и свободно распространяемую виртуальную машину на базе Ubuntu, включающую исходные тексты примеров из книги и способную выполнять примеры, использующие SNMP, IPython, SQLAlchemy и многие другие утилиты. Издание рассчитано на широкий круг специалистов - всех, кто только начинает осваивать язык Python, будь то опытные разработчики сценариев на языках командной оболочки или относительно мало знакомые с программированием вообще.


"Python. Подробный справочник" - это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в каких-либо других источниках.
Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. Подробно описаны новые модули, имеющие отношение к разработке многозадачных программ, использующих потоки управления и дочерние процессы, а также предназначенные для работы с системными службами и организации сетевых взаимодействий.
В полностью переработанном и обновленном четвертом издании улучшена организация материала, что позволяет еще быстрее находить ответы на вопросы и обеспечивает еще большее удобство работы со справочником. Книга отражает наиболее существенные нововведения в языке и в стандартной библиотеке, появившиеся в Python 2.6 и Python 3.

Python. Подробный справочник

Производитель: Символ-Плюс

Цена: 2840.00 руб.

Описание:
"Python. Подробный справочник" - это авторитетное руководство и детальный путеводитель по языку программирования Python. Книга предназначена для практикующих программистов; она компактна, нацелена на суть дела и написана очень доступным языком. Она детально описывает не только ядро языка, но и наиболее важные части стандартной библиотеки Python. Дополнительно освещается ряд тем, которые не рассматриваются ни в официальной документации, ни в каких-либо других источниках. Читателю предлагается практическое знакомство с особенностями Python, включая генераторы, сопрограммы, замыкания, метаклассы и декораторы. Подробно описаны новые модули, имеющие отношение к разработке многозадачных программ, использующих потоки управления и дочерние процессы, а также предназначенные для работы с системными службами и организации сетевых взаимодействий. В полностью переработанном и обновленном четвертом издании улучшена организация материала, что позволяет еще быстрее находить ответы на вопросы и обеспечивает еще большее удобство работы со справочником. Книга отражает наиболее существенные нововведения в языке и в стандартной библиотеке, появившиеся в Python 2.6 и Python 3.


В этой книге вы изучите популярный микрофреймворк Flask на пошаговых примерах создания законченного приложения социального блогинга. Автор книги Мигель Гринберг познакомит вас с основными функциональными возможностями фреймворка и покажет, как расширять приложения дополнительными веб-технологиями, такими как поддержка миграции базы данных и взаимодействия с веб-службами.
Вместо того чтобы навязывать строгие правила, как это делают другие фреймворку Flask оставляет за вами свободу принятия решений. Если вы имеете опыт программирования на языке Python, данная книга покажет вам, как можно воспользоваться такой свободой творчества!

Разработка веб-приложений с использованием Flask на языке Python

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1110.00 руб.

Описание:
В этой книге вы изучите популярный микрофреймворк Flask на пошаговых примерах создания законченного приложения социального блогинга. Автор книги Мигель Гринберг познакомит вас с основными функциональными возможностями фреймворка и покажет, как расширять приложения дополнительными веб-технологиями, такими как поддержка миграции базы данных и взаимодействия с веб-службами. Вместо того чтобы навязывать строгие правила, как это делают другие фреймворку Flask оставляет за вами свободу принятия решений. Если вы имеете опыт программирования на языке Python, данная книга покажет вам, как можно воспользоваться такой свободой творчества!


Этот краткий справочник по Python карманного типа обновлен с учетом версий 3.4 и 2.7 и очень удобен для наведения быстрых справок в процессе разработки программ на Python. В лаконичной форме здесь представлены все необходимые сведения о типах данных и операторах Python, специальных методах, встроенных функциях и исключениях, наиболее употребительных стандартных библиотечных модулях и других примечательных языковых средствах Python.

Python. Карманный справочник

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 948.00 руб.

Описание:
Этот краткий справочник по Python карманного типа обновлен с учетом версий 3.4 и 2.7 и очень удобен для наведения быстрых справок в процессе разработки программ на Python. В лаконичной форме здесь представлены все необходимые сведения о типах данных и операторах Python, специальных методах, встроенных функциях и исключениях, наиболее употребительных стандартных библиотечных модулях и других примечательных языковых средствах Python.


Если вы - опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования.
В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны.
Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка.

Python на практике. Создание качественных программ с использованием параллелизма, библиотек и паттернов. Руководство

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1026.00 руб.

Описание:
Если вы - опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования. В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны. Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка.


Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи.
Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др.
Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.

Построение систем машинного обучения на языке Python. Руководство

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1196.00 руб.

Описание:
Применение машинного обучения для лучшего понимания природы данных - умение, необходимое любому современному разработчику программ или аналитику. Python - замечательный язык для создания приложений машинного обучения. Благодаря своей динамичности он позволяет быстро производить разведочный анализ данных и экспериментировать с ними. Обладая первоклассным набором библиотек машинного обучения с открытым исходным кодом, Python дает возможность сосредоточиться на решаемой задаче и в то же время опробовать различные идеи. Книга начинается с краткого введения в предмет машинного обучения и знакомства с библиотеками NumPy, SciPy, scikit-learn. Но довольно быстро авторы переходят к более серьезным проектам с реальными наборами данных, в частности, тематическому моделированию, анализу корзины покупок, облачным вычислениям и др. Издание рассчитано на программистов, пишущих на Python и желающих узнать о построении систем машинного обучения и научиться извлекать из данных ценную информацию, необходимую для решения различных задач.


Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala.
Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.

Изучаем Spark

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1110.00 руб.

Описание:
Объем обрабатываемых данных во всех областях человеческой деятельности продолжает расти быстрыми темпами. Существуют ли эффективные приемы работы с ним? В этой книге рассказывается об Apache Spark, открытой системе кластерных вычислений, которая позволяет быстро создавать высокопроизводительные программы анализа данных. С помощью Spark вы сможете манипулировать огромными объемами данных посредством простого API на Python, Java и Scala. Написанная разработчиками Spark, эта книга поможет исследователям данных и программистам быстро включиться в работу. Она рассказывает, как организовать параллельное выполнение заданий всего несколькими строчками кода, и охватывает примеры от простых пакетных приложений до программ, осуществляющих обработку потоковых данных и использующих алгоритмы машинного обучения.


Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга - как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.. Краткое содержание книги: методы, применяемые для ориентации роботов, обработки медицинских изображений и в других приложениях машинного зрения; преобразования изображений, в частности деформирование текстур и создание панорам; вычисление трехмерной реконструкции по нескольким изображениям одной сцены; организация изображений по сходству или содержанию с применением методов кластеризации; разработка эффективных методов поиска изображений по содержанию; алгоритмы распознавания объектов и классификации изображений по содержанию; работа с популярной библиотекой OpenCV через интерфейс с Python.

Программирование компьютерного зрения на Python

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1196.00 руб.

Описание:
Если вы хотите разобраться в основах теории и алгоритмов компьютерного зрения, то эта книга - как раз то, что вам нужно. Вы узнаете о методах распознавания объектов, трехмерной реконструкции, обработке стереоизображений, дополненной реальности и других приложениях компьютерного зрения. Изложение сопровождается понятными примерами на языке Python. При этом объяснения даются в общих чертах, без погружения в сухую теорию. Издание идеально подходит для студентов, исследователей и энтузиастов-любителей с базовыми знаниями математики и навыками программирования.. Краткое содержание книги: методы, применяемые для ориентации роботов, обработки медицинских изображений и в других приложениях машинного зрения; преобразования изображений, в частности деформирование текстур и создание панорам; вычисление трехмерной реконструкции по нескольким изображениям одной сцены; организация изображений по сходству или содержанию с применением методов кластеризации; разработка эффективных методов поиска изображений по содержанию; алгоритмы распознавания объектов и классификации изображений по содержанию; работа с популярной библиотекой OpenCV через интерфейс с Python.


Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета и любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц.
Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-адмнппстраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется и более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.

Скрапинг веб-сайтов с помощью Python. Сбор данных из современного интернета

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1110.00 руб.

Описание:
Изучите методы скрапинга и краулинга веб-сайтов, чтобы получить доступ к неограниченному объему данных в любом уголке Интернета и любом формате. С помощью этого практического руководства вы узнаете, как использовать скрипты Python и веб-API, чтобы одновременно собрать и обработать данные с тысяч или даже миллионов веб-страниц. Идеально подходящая для программистов, специалистов по безопасности и веб-адмнппстраторов, знакомых с языком Python, эта книга знакомит не только с основными принципами работы веб-скраперов, но и углубляется и более сложные темы, такие как анализ сырых данных или использование скраперов для тестирования интерфейса веб-сайта. Примеры программного кода, приведенные в книге, помогут разобраться в этих принципах на практике.


Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас?
Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные секунды сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как:
• поиск определенного текста в файле или во множестве файлов;
• создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок;
• поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента;
• обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера;
• разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов;
• рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений;
• заполнение онлайновых форм.
Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач. Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы. Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю рутинную работу. Эту цель и преследует данная книга.

Автоматизация рутинных задач с помощью Python. Практическое руководство для начинающих

Производитель: Диалектика / Вильямс

Цена: 2350.00 руб.

Описание:
Если вам когда-либо приходилось тратить часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, то вы знаете, что такое рутинная работа. А что если поручить компьютеру выполнять такую работу вместо вас? Книга научит вас использовать Python для написания программ, способных в считанные секунды сделать то, на что раньше у вас уходили часы ручного труда, причем никакого опыта программирования от вас не требуется. Как только вы овладеете основами программирования, вы сможете создавать программы на языке Python, которые будут без труда выполнять в автоматическом режиме различные полезные задачи, такие как: • поиск определенного текста в файле или во множестве файлов; • создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок; • поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента; • обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера; • разбиение, слияние, разметка водяными знаками и шифрование PDF-документов; • рассылка напоминаний в виде сообщений электронной почты или текстовых уведомлений; • заполнение онлайновых форм. Пошаговые инструкции помогут вам лучше понять, как работает та или иная программа, а учебные проекты, предлагаемые в конце каждой главы, предоставят вам возможность испытать свои силы в улучшении ранее рассмотренных программ и использовать приобретенные знания для автоматизации аналогичных задач. Не тратьте свое драгоценное время на выполнение чисто механической работы. Даже если вы не написали за всю свою жизнь ни одной строки кода, вы вполне сможете заставить компьютер делать вместо вас всю рутинную работу. Эту цель и преследует данная книга.


Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов пространственной информации, выполнение сложных геопространственных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Чтобы делать это хорошо, вам понадобятся соответствующий инструментарий и методология, а также полное понимание геопространственных понятий, таких как картографические проекции, геодезические датумы и системы координат. Эта книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django. К концу книги вы будете в состоянии уверенно использовать Python для написания своих собственных геопространственных приложений. Чему вы научитесь, прочитав эту книгу: - получать доступ к геоданным, управлять ими и визуализировать из своих программ на Python; - применять базовые геопространственные понятия, в том числе географическое положение, расстояние, единицы измерения, картографические проекции и геодезические датумы; - читать и записывать геоданные в векторном и растровом форматах; - выполнять сложные практические геопространственные расчеты при помощи языка Python; - хранить геоданные в базе геоданных и получать к ним доступ; - использовать точки, линии и многоугольники в рамках своих программ на Python; - преобразовывать геоданные в привлекательные карты при помощи инструментов для геообработки на языке Python; - конструировать полнофункциональные картографические веб-приложения на основе Python.

Разработка геоприложений на языке Python

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1410.00 руб.

Описание:
Написание геопространственных программ предполагает решение таких задач, как группирование данных по географическому положению, хранение и анализ больших массивов пространственной информации, выполнение сложных геопространственных расчетов и построение красочных интерактивных карт. Чтобы делать это хорошо, вам понадобятся соответствующий инструментарий и методология, а также полное понимание геопространственных понятий, таких как картографические проекции, геодезические датумы и системы координат. Эта книга предоставляет обзор главных геопространственных понятий, источников геоданных и наборов инструментов для геообработки. Рассмотрены приемы хранения и доступа к пространственным данным. Показано создание собственного интерфейса со скользящей картой в рамках веб-приложения. Подробно описано создание редактора геоданных на основе географического модуля GeoDjango для веб-платформы Django. К концу книги вы будете в состоянии уверенно использовать Python для написания своих собственных геопространственных приложений. Чему вы научитесь, прочитав эту книгу: - получать доступ к геоданным, управлять ими и визуализировать из своих программ на Python; - применять базовые геопространственные понятия, в том числе географическое положение, расстояние, единицы измерения, картографические проекции и геодезические датумы; - читать и записывать геоданные в векторном и растровом форматах; - выполнять сложные практические геопространственные расчеты при помощи языка Python; - хранить геоданные в базе геоданных и получать к ним доступ; - использовать точки, линии и многоугольники в рамках своих программ на Python; - преобразовывать геоданные в привлекательные карты при помощи инструментов для геообработки на языке Python; - конструировать полнофункциональные картографические веб-приложения на основе Python.


Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.

Цифровая обработка сигналов на языке Python

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 685.00 руб.

Описание:
Если вы знакомы с основами математики и с программированием на Python, то вы готовы к погружению в обработку сигналов. При изучении этой сложной темы в большинстве руководств начинают с теории, в этой же книге все изучается на примерах, взятых из реальной жизни. Уже в первой главе вы разложите звук на гармоники, поменяете их и создадите новые звуки. Автор, Аллен Дауни, рассматривает несколько методов - тут и спектральное разложение, и фильтрация, и свертка, и быстрое преобразование Фурье. В этой книге много упражнений и примеров кода - с ними проще разбираться в материале. Книга профессора Дауни - идеальный путеводитель в мире цифровой обработки сигналов. Она содержит массу информации - от основ до "высоких материй", и она представлена в простом, логичном и хорошо организованном виде, с большим количеством иллюстраций. Прилагаемые Python-программы служат практическими, живыми примерами. В этой книге рассмотрены: периодические сигналы и их спектры; гармоническая структура простого сигнала; чирпы и иные звуки с изменяющимся во времени спектром; шумовые сигналы и естественные источники шума; автокорреляционная функция для оценки высоты звука; дискретное косинусное преобразование (ДКП) для сжатия; быстрое преобразование Фурье для спектрального анализа; связь событий во времени и фильтров в частотной области; теория линейных времянезависимых систем (LТI); амплитудная модуляция (АМ), основа радиовещания.


Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей.

Python и машинное обучение

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 2090.00 руб.

Описание:
Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей.


Эта книга — самоучитель по одному из самых востребованных на сегодняшний день языков программирования — Python. Начиная с самых простых действий, шаг за шагом вы будете писать свои программы и постигать тонкости этого языка. Свои знания вы сможете проверить сразу же — на забавных примерах и уморительно смешных заданиях, справиться с которыми помогут прожорливые монстры, секретные агенты и воришки-вороны.

Python для детей. Самоучитель по программированию

Производитель: Манн, Иванов и Фербер

Цена: 1131.00 руб.

Описание:
Эта книга — самоучитель по одному из самых востребованных на сегодняшний день языков программирования — Python. Начиная с самых простых действий, шаг за шагом вы будете писать свои программы и постигать тонкости этого языка. Свои знания вы сможете проверить сразу же — на забавных примерах и уморительно смешных заданиях, справиться с которыми помогут прожорливые монстры, секретные агенты и воришки-вороны.


Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением.
Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы этой книги, Андреас Мюллер и Сара Гвидо, сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, а не их математическом обосновании. Наличие у читателя навыка использования библиотек NumPy и matplotlib позволит извлечь из этой книги еще больше полезной информации.
Эта книга поможет вам:
- познакомиться с фундаментальными понятиями и областью применения инструментов машинного обучения
- понять преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения
- изучить способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы сданными
- освоить продвинутые методы оценивания модели и тонкую настройку параметров
- изучить принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока
- освоить методы работы с текстовыми данными
- получить рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных

Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными

Производитель: Альфа-книга

Цена: 3316.00 руб.

Описание:
Машинное обучение стало неотъемлемой частью различных коммерческих и исследовательских проектов, однако эта область не является прерогативой больших компаний с мощными аналитическими командами. Даже если вы еще новичок в использовании Python, эта книга познакомит вас с практическими способами построения систем машинного обучения. При всем многообразии данных, доступных на сегодняшний день, применение машинного обучения ограничивается лишь вашим воображением. Вы изучите этапы, необходимые для создания успешного проекта машинного обучения, используя Python и библиотеку scikit-learn. Авторы этой книги, Андреас Мюллер и Сара Гвидо, сосредоточили свое внимание на практических аспектах применения алгоритмов машинного обучения, а не их математическом обосновании. Наличие у читателя навыка использования библиотек NumPy и matplotlib позволит извлечь из этой книги еще больше полезной информации. Эта книга поможет вам: - познакомиться с фундаментальными понятиями и областью применения инструментов машинного обучения - понять преимущества и недостатки широко используемых алгоритмов машинного обучения - изучить способы загрузки данных, обрабатываемых в ходе машинного обучения, включая различные аспекты работы сданными - освоить продвинутые методы оценивания модели и тонкую настройку параметров - изучить принципы построения конвейеров для объединения моделей в цепочки и инкапсуляции рабочего потока - освоить методы работы с текстовыми данными - получить рекомендации по улучшению навыков, связанных с машинным обучением и наукой о данных


Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без труда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое — во втором издании "Изучаем программирование на Python".

Изучаем программирование на Python

Производитель: Эксмо

Цена: 1382.00 руб.

Описание:
Надоело продираться через дебри малопонятных самоучителей по программированию? С этой книгой вы без труда усвоите азы Python и научитесь работать со структурами и функциями. В ходе обучения вы создадите свое собственное веб-приложение и узнаете, как управлять базами данных, обрабатывать исключения, пользоваться контекстными менеджерами, декораторами и генераторами. Все это и многое другое — во втором издании "Изучаем программирование на Python".


Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение. Руководство

Производитель: Питер

Цена: 1462.00 руб.

Описание:
Книга «Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение» — это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: как считать этот формат данных в скрипт? как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? как визуализировать данные такого типа? как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение?


С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python.
С этой книгой вы научитесь:
• применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения;
• работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения;
• увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных;
• работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark;
• применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop;
• создавать мощные ансамбли в крупном масштабе;
• использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину.

Крупномасштабное машинное обучение вместе с Python

Производитель: ДМК Пресс

Цена: 1327.00 руб.

Описание:
С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python. С этой книгой вы научитесь: • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения; • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения; • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных; • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark; • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop; • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе; • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину.



Отобрано товаров 92
(c) nzrv.ru

Яндекс.Метрика