Прогер

Вероятностные графовые модели. Принципы и приложения Автор: Луис Энрике Сукар Год: 2021 Количество страниц: 339 Эта книга на современном уровне охватывает более широкий диапазон вероятностных графовых моделей, чем другие недавно опубликованные материалы в данной области: разнообразные классификаторы, скрытые марковские модели, марковские случайные поля, байесовские сети и их динамические, временные и причинно-следственные варианты, реляционные вероятностные графовые модели, графы решений и марковский процесс принятия решений.

Repl.it — IDE на веб-браузерной основе, которое пригодится тем, у кого недостаточно мощный ПК или смартфон. На платформе масса полезных функций, особенно для тех, кто недавно начал изучать программирование. С помощью этого сайта вам не придётся устанавливать такие IDE как VisualStudio, Sublime Text, Atom и другие.

The Odin Project очистит процесс изучения веб-разработки от догадок и поможет упорядочить ваши знания в области. Вы изучите языки программирования и технологии, такие как: HTML и CSS, Git, Javascript, Ruby и Ruby on Rails и базы данных.

Hackr.io — платформа с хорошим выборов языков программирования, которые можно выучить. После выбора курса, вы будете направлены к списку учебных пособий, где вы сможете адаптировать курс под себя, а также выбрать форму обучения — для начинающих или продвинутых пользователей.

Алгоритмы эволюционной оптимизации Автор: Саймон Д. Год: 2020 Количество страниц: 973 В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.

Спешите присоединиться к бесплатному онлайн-интенсиву по Python-разработке 22–24 марта! Вы познакомитесь с востребованным языком программирования Python, узнаете, как работают «умные» чат-боты и виртуальные ассистенты ⚙️ Подробная программа: https://clc.am/kleGIg. ✔️ Познакомитесь с основами программирования на Python. ✔️ Узнаете, что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь. ✔️ Разберёте архитектуру «умных» чат-ботов. ✔️ Создадите своего чат-бота, научите его говорить и подключите к Telegram. Спикер интенсива: сооснователь и технический директор Lia с семилетним опытом в разработке на Python Никита Левашов. Всех участников интенсива ждут подарки: электронная книга Кей Петерсон и Дэвида Колба «Век живи — век учись» издательства МИФ. Трое лучших участников, по мнению спикера, получат сертификаты на 30 000 рублей для обучения в Skillbox!

Взгляд на микросервисы. Большим монолитным приложением может быть сложно правильно управлять и обслуживать. Особенно, когда некоторые функции или возможности запутаны в приложении, как спагетти. Здесь может помочь микросервисная архитектура. Что такое микросервисы? Архитектура микросервисов по существу разделяет приложение на множество небольших и обслуживаемых сервисов, которые можно развернуть независимо. Правила микросервисов определены следующим образом: - Каждый микросервис легко обслуживается и тестируется - Сервисы должны быть слабо связаны - Их можно развернуть независимо - Сервисы организованы вокруг бизнес-возможностей - Сервисы могут обслуживаться небольшой командой С этими требованиями вы можете себе представить, насколько легко можно постепенно обновлять огромные и сложные бизнес-приложения. Развитие технологического стека может происходить постепенно, чтобы ваша компания или приложение всегда могли быть настолько современными, насколько вы хотите. Почему следует использовать микросервисы? Есть ряд причин, по которым вам следует или не следует использовать микросервисы или любую другую архитектуру. Наиболее важные причины, по которым микросервисы могут работать на вас, легко обнаружить, если посмотреть, что такое микросервис. Если у вас огромное приложение или вы хотите иметь возможность постепенно обновлять компоненты и хранить эти компоненты отдельно, то микросервисы могут стать для вас отличным вариантом. Наиболее часто используемый способ подключения к микросервисам - через HTTP. Поскольку они развертываются отдельно, вам необходимо подключить их к основному приложению с помощью HTTP-запросов, таких как Rest API или GraphQL API. Как создать микросервис. Micro - это библиотека JavaScript для создания микросервисов. Он создан Vercel, хотя он не будет работать должным образом с их собственной бессерверной платформой и NextJS. Но он может работать в любой другой среде. Micro позволяет пользователю быстро создавать развертываемые службы с учетом скорости и простоты разработки. Вся библиотека состоит всего из 260 строк, поэтому она очень крошечная и работает с базовым HTTP. Если вы знакомы с Node или Express, вы можете узнать переменные req, res. Вы можете запустить службу, используя micro как команду NPM. Он также предлагает поддержку async / await, парсинга тела и обработки ошибок. Помимо Micro, вы можете использовать множество библиотек или создать одну с нуля.

Bento.io — платформа, которая помогает разработчикам. На сайте есть множество обучающих материалов организованных в курсы. Bento предоставляет не только собственные материалы. На сайте есть страница ссылок на другие сайты для изучения программирования, на случай если вам понадобится дополнительная информация.

Нативная разработка мобильных приложений: перекрестный справочник для IOS и Android Авторы: Льюис Ш. Данн М. Год: 2020 Количество страниц: 377 В этой книге вы познакомитесь с простыми подходами к разработке мобильных приложений для iOS и Android. Если вашей команде приходится разрабатывать проекты сразу для двух этих систем или вы планируете перейти с одной системы на другую, это практическое руководство покажет вам, как решаются наиболее распространенные задачи на каждой из этих платформ.

Что нужно, чтобы самостоятельно проектировать Highload-архитектуру через 5 месяцев? 31 марта стартует онлайн-курс «Highload Architect» для разработчиков, CTO, тим лидов и начинающих архитекторов. Успейте пройти вступительный тест и занять место по спец. цене https://otus.pw/ko7j/

OverAPI.com — электронное собрание шпаргалок по синтаксису, функциям и методам всех популярных языков программирования.

Итерация: антоним совершенства Почему количество должно быть важнее качества Вкратце Лучше написать много отличного кода, чем немного идеального. Совершенство Когда на собеседовании спрашивают: «Какая ваша самая большая слабость?», Основной ответ идет примерно такой: «Я перфекционист». На первый взгляд, это отличный ответ, потому что совершенство само по себе не является нежелательным. Никто не будет жаловаться, когда ему предложат идеальное решение проблемы. Это становится проблемой, когда совершенство проявляется в пропущенных дедлайнах и преждевременной оптимизации. На самом деле совершенство - это обратная сторона развития. Совершенство - это иллюзорная конструкция; на самом деле никто не знает, как оно выглядит, а окружающая его неопределенность представляет собой опасную ловушку. Пропущенные дедлайны Проблема с идеальным решением в том, что на это нужно время; однако в быстро меняющемся мире разработки это роскошь, которая не всегда доступна. Совершенство легко продать на бумаге. Представьте, что вы пишете программу, которая без ошибок и читабельна. Это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой, потому что это обычно так. Есть причина, по которой формальная проверка не используется за пределами определенного критически важного программного обеспечения. Чтобы обеспечить уверенность в безупречной функциональности программного обеспечения, требуется много усилий; возможно, даже больше, чем написание самого кода. Более того, что касается стилистических аспектов кода, совершенства просто не существует. Личные предпочтения означают, что кому-то всегда будет что придраться к форматированию кода, именам переменных и т. д. Совершенство - враг, потому что стремление к нему - это трудоемкий процесс, который практически гарантированно сделает невозможным соблюдение любых сроков. Это не означает, что можно проявлять халатность в угоду скорости. Технический долг существует, и спешить с решением не лучше, чем бесконечно его уточнять. Преждевременная оптимизация Идеальное ПО создано для решения проблем в любых возможных случаях. Достаточно сложно найти все эти случаи до выпуска продукта, а решить их еще сложнее. Написание надежного кода - дело благородное, но если это означает жертвовать читаемостью или сильно снижать производительность, следует действовать осторожно. Итерация Эффективный способ преодолеть соблазн совершенства - повторение. Вместо того, чтобы кропотливо писать решение, которое может сделать что угодно с самого начала, практичнее начать с малого. Минимально жизнеспособный продукт не только легче построить, но и легче понять другим. Решение, которое работает ограниченно, намного лучше, чем амбициозное решение, которое никогда не выходит из конвейера. Хотя код может быть грубым на начальном этапе, итеративная разработка полезна для выявления и устранения проблемных мест. Например, при первом создании продукта настройка кешей до того, как вы даже напишете код для выборки ресурсов, является излишним. С другой стороны, если время отклика сервера задерживается из-за слишком большого количества вызовов API, возможно, пришло время добавить уровни кэширования. Итерация также может быть полезна при решении задачи эффективности. Хотя приятно иметь код, работающий в 5n, а не в 8n, оба они имеют линейную временную сложность. Если прирост производительности имеет незначительное влияние и требует неоправданного объема работы или делает код менее читаемым, вероятно, не стоит доводить его до конца. В общем, не поддавайтесь фантазии о совершенстве и не позволяйте ей утаскивать вас. Есть много интересных дел, так что не зацикливайтесь на мелочах!

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления Авторы: Харви Дейтел, Пол Дейтел Год: 2020 Количество страниц: 864 В книге более пятисот реальных задач и примеров с их полноценной реализацией. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter, когнитивными вычислениями IBM Watson и машинным обучением.