Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Python GUI Programming Cookbook, Second Edition Burkhard A. Meier (2017) While experienced in Visual Studio .NET C#, Visual Test, TestComplete, and other testing languages (such as C/C++), the main focus of the author over the past five years has been developing test automation written in Python 3 to test the leading edge of FLIR ONE (now in its third generation) infrared cameras for iPhone and Android smart phones and handheld tablets, as well as assuring the quality of FLIR bolometer IR camera platforms. Being highly appreciative of art, beauty, and programming, the author developed GUIs in C# and Python to streamline everyday test automation tasks, enabling these automated tests to run unattended for weeks, collecting very useful data to be analyzed and automatically plotted into graphs and e-mailed to upper management upon completion of nightly automated test runs.

Problem Solving in Data Structures & Algorithms Using Python: Programming Interview Guide Hemant Jain (2016) This book is about the usage of Data Structures and Algorithms in computer programming. Designing an efficient algorithm to solve a computer science problem is a skill of Computer programmer. This is the skill which tech companies like Google, Amazon, Microsoft, Adobe and many others are looking for in an interview. This book assumes that you are a Python language developer. You are not an expert in Python language, but you are well familiar with concepts of references, functions, lists and recursion. In the start of this book, we will be revising the Python language fundamentals. We will be looking into some of the problems in arrays and recursion too.

The new and improved Flask mega-tutorial Miguel Grinberg (2018)

Flask Framework Cookbook Shalabh Aggarwal (2019) What you will learn Explore web application development in Flask, right from installation to post-deployment stages Make use of advanced templating and data modeling techniques Discover effective debugging, logging, and error handling techniques in Flask Integrate Flask with different technologies such as Redis, Sentry, and MongoDB Deploy and package Flask applications with Docker and Kubernetes Design scalable microservice architecture using AWS LambdaContinuous integration and Continuous deployment

Natural Language Processing with Python Cookbook: Over 60 recipes to implement text analytics solutions using deep learning principles Krishna Bhavsar, Naresh Kumar, Pratap Dangeti (2017) What You Will Learn ● Explore corpus management using internal and external corpora ● Learn WordNet usage and a couple of simple application assignments using WordNet ● Operate on raw text ● Learn to perform tokenization, stemming, lemmatization, and spelling corrections, stop words removals, and more ● Understand regular expressions for pattern matching ● Learn to use and write your own POS taggers and grammars ● Learn to evaluate your own trained models ● Explore Deep Learning techniques in NLP ● Generate Text from Nietzsche's writing using LSTM ● Utilize the BABI dataset and LSTM to model episodes

Python Data Science Handbook Jake VanderPlas (2017) With this handbook, you’ll learn how to use: IPython and Jupyter: provide computational environments for data scientists using Python NumPy: includes the ndarray for efficient storage and manipulation of dense data arrays in Python Pandas: features the DataFrame for efficient storage and manipulation of labeled/columnar data in Python Matplotlib: includes capabilities for a flexible range of data visualizations in Python Scikit-Learn: for efficient and clean Python implementations of the most important and established machine learning algorithms

Genetic Algorithms with Python Clinton Sheppard (2016) Get a hands-on introduction to machine learning with genetic algorithms using Python. Genetic algorithms are one of the tools you can use to apply machine learning to finding good, sometimes even optimal, solutions to problems that have billions of potential solutions. This book gives you experience making genetic algorithms work for you, using easy-to-follow example problems that you can fall back upon when learning to use other machine learning tools and techniques.

Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play David Foster (2019) Generative modeling is one of the hottest topics in AI. It’s now possible to teach a machine to excel at human endeavors such as painting, writing, and composing music. With this practical book, machine-learning engineers and data scientists will discover how to re-create some of the most impressive examples of generative deep learning models, such as variational autoencoders,generative adversarial networks (GANs), encoder-decoder models and world models. Author David Foster demonstrates the inner workings of each technique, starting with the basics of deep learning before advancing to some of the most cutting-edge algorithms in the field. Through tips and tricks, you’ll understand how to make your models learn more efficiently and become more creative.

Изучение робототехники с использованием Python, 2е издание Лентин Джозеф (2019() В данной книге рассказывается, как с нуля построить автономный мобильный обслуживающий робот, с помощью которого можно подавать еду в квартире, гостинице и ресторане. Благодаря подробным пошаговым инструкциям читатель узнает весь процесс разработки робота - начиная с теоретической части (принципы дифференциального привода, кинематики и обратной кинематики) и заканчивая практической реализацией (сборка отдельных компонентов, согласование приводов и датчиков с контроллерами). Много внимания уделено программной части - использованию метаоперационной системы ROS, моделированию в Gazebo, обработке изображений в OpenCV, разработке GUI робота на Qt и Python. Издание предназначено для широкого круга читателей, увлеченных робототехникой, программированием и самостоятельной сборкой различных DIY-устройств.

Глубокое обучение с точки зрения практика Джош Паттерсон, Адам Гибсон (2018) Все что должен знать разработчик-практик, чтобы приступить к применению глубокого обучения для решения реальных задач! Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение - и особенно глубокие нейронные сети - может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения - настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций - актуальные для любой библиотеки, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Учим Python, делая крутые игры, 4-е издание Свейгарт Эл (2018) Учить Python, играя, не только весело, но и эффективно! Создавайте игровые шедевры собственными руками, одновременно постигая основные принципы программирования. Даже читатели с нулевым уровнем, никогда не пробовавшие писать код, выучат Python, благодаря авторской методике Эла Свейгарта. Начните с простых классических игр, таких как "Крестики-нолики" и "Виселица", чтобы в итоге научиться создавать продвинутые анимированные или текстовые игры с множеством персонажей и увлекательным сюжетом!

Python для детей и родителей. Играй и программируй Брайсон Пэйн (2017) Программирование — одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этой книги! В книге представлен язык Python, один из самых популярных и простых. Вы найдете здесь много упражнений — полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.