AI Lab

#Causal_inference #Python 2025 Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке Автор: Факур Матеуш

Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на бизнес-метрики, которыми вы хотите управлять. И для этого понадобится всего пара строк кода на Python. Матеуш Факур рассказывает про малоизвестные применения причинно-следственного анализа, с помощью которых можно оценить влияние воздействия на результат. Менеджеры, специалисты по работе с данными и бизнес-аналитики познакомятся как с классическими методами причинно-следственного анализа (A/B тестами, линейной регрессией, мерой склонности, синтетическим контролем, разностью разностей), так и с современными подходами (применением машинного обучения для оценки гетерогенных эффектов). Каждый метод проил

...

#RenPy #GameDev 2024 Ren'Py. Создаем игры и приложения Автор: Адонин А. С.

Игровой движок Ren'Py (РенПи) - это один из простейших способов познакомиться с основами программирования. Благодаря этой книге, шаг за шагом создавая свою первую игру, вы познакомитесь с основами разработки игр. Функционал движка настолько прост, что первую свою игру вы сможете запустить уже спустя несколько первых глав. Несмотря на всю простоту, Ren'Py позволяет создавать игры во многих жанрах, таких, как: RPG, Симуляторы, Квесты, Стратегии, Новеллы и даже Шутеры. Также на базе движка можно разработать мобильное приложение или программу на ПК. Ren'Py базируется на языке программирования Python, поэтому многие функции движка, структура, синтаксис и логика схожи с Python, все это будет рассмотрено в книге. Подробные пошаговые примеры (с разбором кода) в данной книге помогут в создании игр и приложений любому уровню пользователей, от самых начинающих до профессионалов.

СКАЧАТЬ 🗂

#Паттерны #JаvaScript 2025 Паттерны проектирования jаvascript Автор: Ди Франческо Уго

Автор дает исчерпывающее представление о паттернах проектирования в современном jаvascript (ES6+) и приводит практические примеры их применения. Сначала вы познакомитесь с порождающими, структурными и поведенческими паттернами проектирования в идиоматическом для jаvascript стиле, а затем переключитесь на архитектурные паттерны и паттерны пользовательского интерфейса. Вы узнаете, как применять паттерны, характерные для таких библиотек, как React, и распространять их на фронтенд и микрофронтенд. В последней части книги представлены и проиллюстрированы паттерны улучшения производительности и безопасности, включая обмен сообщениями, события и стратегии загрузки ресурсов, а также паттерны высокопроизводительных асинхронных вычислений. В издании приводятся примеры использования React и Next.js, а также jаvascript и Web API. Они помогут выбрать и внедрить проверенные паттерны проектирования в различных веб-экосистемах и из

...

#Математика #Python 2022 Практическое введение в решение дифференциальных уравнений в Python Автор: Ершов Н. М.

Книга посвящена вопросам практического применения символьных вычислений для решения дифференциальных уравнений и их систем с использованием библиотеки символьных вычислений SymPy языка программирования Python. В каждой главе книги рассматривается какая-либо одна прикладная модель из области физики, химии, биологии и т. д. После теоретического вывода возникающих в модели дифференциальных уравнений максимально детально описывается процесс формализации модели и решения соответствующих дифференциальных уравнений с использованием библиотеки SymPy. Особое внимание при этом уделяется анализу и визуализации найденных решений с помощью библиотеки Matplotlib. Изложение материала сопровождается большим числом иллюстраций и упражнений. Издание ориентировано на школьников старших классов, студентов, преподавателей и всех интересующихся проблемами математического моделирования.

СКАЧАТЬ 🗂

#DataScience #Маиематика #МатСтат 2025 Математика для data science. Управляем данными с помощью линейной алгебры, теории вероятностей и статистики Автор: Томас Нилд

Освойте математический аппарат, который необходим, чтобы преуспеть в сфере data science, машинного обучения и статистики. Автор книги Томас Нилд поможет вам разобраться в таких дисциплинах, как математический анализ, теория вероятностей, линейная алгебра и статистика, и научиться применять их в контексте таких методов, как линейная регрессия, логистическая регрессия и нейронные сети. Попутно вы узнаете, что представляет собой современная область data science и как использовать полученные знания, чтобы достичь максимального успеха в карьере. Чтобы запускать примеры из этой книги, вам нужен только компьютер с любой операционной системой (Windows, macOS или Linux) и любая среда разработки Python 3. Основные библиотеки Python, которые нам понадобятся, — это Numpy, Scipy, Sympy и Sklearn. Если вы не знакомы с Python, то знайте, что это дружел

...

Вынесены в отдельный канал все выпуски журнала Хакер (1999 - 2024) + Спец выпуски + Книги. Канал пополняется по мере возможности.

#MachineLearning #Scheme 2024 The Little Learner: чудесное машинное обучение Авторы: Фридман Д.П., Мендхекар А.

В этой книге из знаменитой серии The Little Book охвачены все концепции, необходимые для интуитивного понимания работы глубоких нейронных сетей, включая тензоры, расширенные операторы, алгоритмы градиентного спуска, искусственные нейроны, полносвязные, сверточные сети и остаточные сети, а также автоматическое дифференцирование. • С юмором и сократовским подходом, характерными для всех книг серии, объясняется работа глубоких нейронных сетей. Читатель начнет с азов глубокого обучения и познакомится с полной реализацией полезного приложения: распознавателя зашумленных сигналов азбуки Морзе. • Разговорный стиль, постепенное движение от простого к сложному, забавные иллюстрации, формат вопросов и ответов делают обучение доступным и увлекательным. • Ключевые идеи машинного обучения представлены с использованием небольшого подмножества языка Scheme.

СКАЧАТЬ 🗂

#DeepLearning #PyTorch #fastai 2022 Глубокое обучение с fastai и PyTorch. Минимум формул, минимум кода, максимум эффективности Авторы: Гуггер Сильвейн, Ховард Джереми

Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai - библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.

СКАЧАТЬ 🗂

#Математика 2024 Математический анализ в 4 ч. : учебник и практикум для вузов Автор: Аксенов А.П.

В первом томе учебника изложен теоретический материал по темам: • Теория вещественных чисел • Границы числовых множеств • Предел числовой последовательности • Понятие функции одной неременной. Предельное значение функции. Непрерывность • Свойства непрерывных функций • Понятие равномерной непрерывности функции • Теорема Кантора • Производная и дифференциал функции • Основные теоремы дифференциального исчисления • Теория экстремальных значений функции • Построение графика функции по характерным точкам. Во втором томе учебника изложен теоретический материал по темам: • Понятие первообразной функции и неопределенного интеграла • Некоторые сведения о комплексных числах и алгебраических многочленах • Интегрирование в элементарных функциях • Разложение правильных рациональных дробей на сумму простейших дробей • Интегрирование правильных рациональных дробей • Интегрирование некоторых алгебраичес

...

#R #Python 2022 Анализ поведенческих данных на R и Python Автор: Бюиссон Ф.

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на ЯП R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.

СКАЧАТЬ 🗂

К поколению зумеров теперь открыт доступ в Администрацию президента.

#БазыДанных 2024 Базы данных. Сборник задач с комментариями и примерами решений Автор: Волк В.К.

Пособие входит в состав учебно-методического комплекса модуля «Управление данными», компоненты которого традиционно представлены в образовательных программах IT-специальностей различных уровней – от среднего специального образования до магистратуры, и содержит практические задания по основным тематическим разделам этого модуля: данные, как объект управления, концептуальная ER-модель, реляционная модель данных, SQL-программирование, управление физической моделью реляционной БД, управление производительностью и безопасностью систем баз данных. Рассмотрены также объектно-реляционные отображения и постреляционные решения – многомерные модели и NoSQL-базы данных.

СКАЧАТЬ 🗂

CodHub теперь в Telegram❗️ Устали от 100500➕ бесконечного множества каналов, в поисках полезного материала и новостей из мира 🤩 ? Добро пожаловать в наш проект CodHub l Программирование — Мы собираем для вас все лучшие материалы любых направлений в одном канале: 📱 — Frontend 👩‍💻 — C++ 📱 — Python 🤔 — Hacking 📱 — Java 👩‍💻 — Golang 📱 — C# 👩‍💻 — Linux 👩‍💻 — Lua 👩‍💻 — php 👩‍💻 — Kotlin 👩‍💻 — Git 👩‍💻 — Assembler 👩‍💻 — Swift 🖥 — SQL 👩‍💻 — Mob. Develop 👣 — Backend 🐞— Qa Automation Успей подписаться❗️ —

#Си #Cpp 2024 Прикладное программирование на C/C++ (2-е изд.): с нуля до мультимедийных и сетевых приложений Автор: Иванов В.Б.

Книга учит программировать «с нуля», описывает основы объектно-ориентированного программирования, достаточные для решения задач, относящихся к тематике книги. Вы узнаете, как передается информация в локальных и глобальных вычислительных сетях. Рассмотрены различные подходы к работе с виде и аудио: программирование на основе системы Win 32 API, использование готовых библиотек визуальных компонентов для Builder‘а, знакомство с проектированием на базе Microsoft DirectX.

СКАЧАТЬ 🗂

#ИБ #ИИ 2024 Киберщит. Искусственный интеллект и кибербезопасность Автор: Менисов А.Б.

Ежедневно в мире происходит более 2 тысяч кибератак. Кибербезопасность входит в число отраслей, которым в ближайшие 5 лет прогнозируют невероятный рост. Она обеспечивает защиту компьютерных систем, сетей, программ и данных от киберугроз (хакерских атак, вирусов, вредоносного ПО и др.). Несмотря на полезность искусственного интеллекта, не следует игнорировать факт, что технологии искусственного интеллекта и их применение могут подвергнуть организации новым, а иногда и непредсказуемым, угрозам и открыть новые возможности для злоумышленников. В книге рассматриваются перспективы развития и проблемы применения технологий искусственного интеллекта в области кибербезопасности: повышение результативности выявления компьютерных атак, вредоносных сайтов в сети Интернет, ботов в социальных сетях, утечек конфиденциальных данных, защиты искусственного интеллекта от уязвимостей. Издание предназначено для широкого круга читателе

...

#Python 2023 Программирование. Основы Python для инженеров Автор: Никитина Т. П.

Пособие посвящено рассмотрению базовых конструкций языка Python, в частности, сначала приведены примеры простейших программ в императивном стиле программирования и примеры решения несложных задач линейной, разветвляющейся и циклической структуры, задач с последовательностями и файлами. Далее дана реализация в виде программ на Python алгоритмов методов вычислительной математики. Большое внимание уделено практике использования библиотек numpy, matplotlib, pandas и turtle, для анализа данных и их графической интерпретации.

СКАЧАТЬ 🗂

#UML 2024 Анализ и проектирование систем с использованием UML Авторы: Галиаскаров Э.Г., Воробьев А.С.

Данное пособие представляет собой практическое руководство по использованию UML для разработки программных систем. Оно позволит научиться выявлять основные понятия предметной области и разрабатывать красивые диаграммы классов, описывать функциональные требования в виде спецификаций вариантов использования и превращать их в правильные проектные решения. Дополнительно в пособии рассмотрена работа с замечательным CASE-средством Visual Paradigm и средой разработки MDriven. Предназначено для самостоятельной работы студентов, изучающих дисциплину «Основы объектноориентированного анализа и проектирования», и призвано познакомить с практикой выполнения анализа предметной области решаемой задачи, привить навыки проектирования на основе объектно-ориентированного подхода, научить моделированию с использованием UML. Для студентов высших учебных заведений, обучающихся по ИТ-направлениям, а также преподавателей и

...

Авторский канал инженера-программиста, который публикует свои практические Linux заметки. Ключевые слова и темы канала: Open Source, Dotfiles, Debian, Software, Linux, Scripts, Notes, Terminal, Shell, Gnu, Tools, Fun, Free Software Movement. Подписывайтесь и узнавайте много полезного! Спасибо за внимание.

#ВиртРеальность 2024 Программирование для дополнительной и виртуальной реальности Автор: Джеймс Девис

Книга представляет исследование процесса разработки приложений в области дополненной и виртуальной реальности. Автор объясняет различные аспекты этого процесса, начиная от основных понятий AR и VR, заканчивая стратегиями развертывания и монетизации приложений. И подчеркивает важность понимания особенностей программирования для AR и VR, оптимизации производительности, тестирования, управления ресурсами. Каждый раздел дополнен наглядными примерами. Книга будет полезна начинающим разработчикам.

СКАЧАТЬ 🗂

GitHub теперь в Telegram! Более 7000+ репозиториев с исходным кодом нейросетей, ботов, сайтов и других интересных проектов для разработчиков Всё разбито по #хештегам. Подписывайтесь: