Привет, Хаброжители!

Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повы-шать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.

В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.

Привет, Хаброжители!

В возрасте 97 лет ушел из жизни лауреат нобелевской премии Джеймс Уотсон, открывший структуру ДНК. Мы выражаем глубокие соболезнования семье и коллегам великого ученого.

В издательстве «Питер» была издана его книга «ДНК. История генетической революции», которую можно бесплатно скачать по ссылке в конце поста.

Предлагаем ознакомиться с отрывком «Что важнее: наследственность или воспитание?»

Привет, Хаброжители! Сегодня у нас открылся предзаказ на книгу «Кото-математика». Хотим вам рассказать про нее побольше в этом посте.

Мяу-математика? Именно! В своей книге Дэниел М. Лук превращает скучные числа в захватывающие приключения, где каждый урок ведет... кот!

Эта книга — не просто о математике, а о том, что математика вездесуща, даже когда коты управляют миром. В книге нет заумных терминов, она написана легко, в формате веселых диалогов автора с его четырьмя котами-соавторами и бесконечным множеством их пушистых товарищей по математическим играм.

Привет, Хаброжители!

Чёрная пятница началась — Сколько вы сэкономите?

Привет, Хаброжители!

Учитесь, вдохновляйтесь и совершенствуйтесь с лучшими книгами мира программирования и технологий из серии Manning — заказывайте сейчас по привлекательным ценам!

Привет, Хаброжители! Сегодня мы делимся с Вами переводом статьи о распределенном монолите.

Аннотация
Привлекательность микросервисов — гибкость, масштабируемость, отказоустойчивость — часто ведет организации по пути, полному непредвиденных опасностей. В этой статье раскрывается обманчивая архитектурная ловушка: распределенный монолит. То, что начинается как, казалось бы, разумный паттерн проектирования для отделения бизнес-логики от технических проблем путем централизации «основного домена», незаметно превращается в антипаттерн, который сводит на нет все преимущества, обещанные микросервисами.

Мы подробно описываем коварные симптомы: кошмары версионирования, паралич развертывания и эрозия автономии команды. На ярком примере из реальной жизни — системе «Drive» и доставки на дом Carrefour — мы раскрываем основную проблему: внутреннюю модель, удерживаемую внешними стандартами. Затем мы раскрываем освобождающие решения: принятие по-настоящему нативных бизнес-моделей и разрыв цепей общих «основных» библиотек кода в пользу явного промежуточного программного обеспечения и надежных API-контрактов. Это путь не только к коду, но и к возвращению обещаний микросервисов.

Привет, Хаброжители! Использование ИИ-инструментов вродеCopilot и ChatGPT похоже на наем суперумного и быстрого джуниор-разработчика, который готов взяться за любую задачу – от исследования до рефакторинга. Работа с ИИ помогает писать код быстрее, улучшать качество приложений и даже реализовывать идеи, которые могли быть недоступными вашей команде. Эта книга покажет, как использовать ИИ с максимальной пользой.

В ней вы найдете подробное руководство по эффективному применению ИИ-инструментов в реальных проектах. Пройдете весь цикл разработки, включая использование ИИ на каждом этапе. Будете использовать ChatGPT и Copilot для генерации кода и идей, автодополнения и создания самодокументируемого приложения. Узнаете, как ИИ помогает тестировать и объяснять код.

Привет, Хаброжители! В наши дни приложения реального времени стали нормой. Но для построения корректно работающей модели требуется, чтобы данные обрабатывались на лету и анализировались с низкой задержкой. Из этой практической книги инженеры, архитекторы и аналитики данных узнают, как использовать потоковые базы данных для создания решений, действующих в режиме реального времени.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Привет, Хаброжители! Говорят, что физик Ричард Фейнман однажды сказал: «Я не понимаю того, чего не могу создать». Основываясь на этом же важном принципе, автор бестселлеров Себастьян Рашка шаг за шагом ведет вас к созданию LLM в стиле GPT, которую вы сможете запустить на своем ноутбуке. Это увлекательная книга, которая охватывает каждый этап процесса — от планирования и кодирования до обучения и тонкой настройки.

Привет, Хаброжители!

O’Reilly становится ближе! На книги из категории O'Reilly и Head First O'Reilly действуют скидки, теперь ваши любимые бестселлеры доступны ещё выгоднее!

Привет, Хаброжители! Мы хотим поделиться с вами главой из книги «Алгоритмы машинного обучения» , которую уже можно предзаказать на нашем сайте.

В этой главе

1.Вариационные автоэнкодеры для обнаружения аномалий временных рядов

2.Сети смешанной плотности, использующие амортизированный вариационный вывод

3.Механизм внимания и трансформеры

4.Графовые нейронные сети

5. Исследования в области ML: глубокое обучение

Привет, Хаброжители! Узнайте, что происходит внутри черного ящика! Для использования глубокого обучения вам придется подготовить данные, выбрать правильную модель, обучить ее, оценить качество и точность и предусмотреть обработку неопределенности и изменчивости в выходных данных развернутого решения. Эта книга шаг за шагом знакомит с основными математическими концепциями, которые пригодятся вам как специалисту по данным, – с векторным исчислением, линейной алгеброй и байесовским выводом, представляя их с точки зрения глубокого обучения.

В парадигме ООП объекты взаимодействуют друг с другом. Первоначальная идея такого взаимодействия, впервые появившаяся в языке Smalltalk, заключалась в том, что объект A отправлял сообщение объекту B. В языках, разработанных позднее, используется вызов методов. В обоих случаях возникает один и тот же вопрос: как объект ссылается на другие объекты, чтобы достичь желаемых результатов?

В этой статье я рассматриваю проблему передачи зависимостей объекту. Я рассмотрю несколько вариантов и проанализирую их преимущества и недостатки.

Привет, Хаброжители! Книга предназначена для всех, кто хочет погрузиться в эффективную кроссплатформенную разработку с Flutter. Вы не только изучите синтаксис языка Dart и основы фреймворка, но и сразу примените знания на практике, разрабатывая проект, который развивается на протяжении всей книги. После каждой новой темы вас ждут задания по доработке его кодовой базы, что позволит уверенно прокачать свои hard-скиллы.

Привет, Хаброжители! Хотите узнать, как вывести продукт на новый уровень и сделать его более эффективным с точки зрения бизнеса? Тогда разработка, основанная на гипотезах (Hypothesis Driven Development, HDD) от Алекса Коуэна станет незаменимым подходом в управлении продуктом.

Этот новый метод, ориентированный на тщательное экспериментирование и тестирование гипотез, используется для сокращения потерь, достижения высоких результатов и формирования работоспособных команд.

Алекс Коуэн подчеркивает важность проверки гипотез на всех этапах жизненного цикла продукта и дает практические советы по применению подхода. Вы узнаете, как применять HDD на разных стадиях процесса разработки продукта — от идеи до проектирования, от проектирования до написания кода, от написания кода до развертывания и от релиза до проверки гипотез.

Книга будет полезна всем, кто стремится разрабатывать продукты, которые действительно нужны рынку, минимизировать риски и принимать стратегические решения на основе данных, а не предположений.

Для менеджеров, которые долгое время подчинялись одному и тому же руководителю или работали в организации с чётко определёнными целями, легко незаметно развить пробелы в навыках. Обычно это происходит потому, что в той среде, где вы профессионально выросли, эти навыки просто не были особенно важны. В итоге вы можете стать очень уверенным в своих текущих умениях, перейти в новую организацию, где требуется другой набор компетенций, — и внезапно потерпеть неудачу.

Существует несколько распространённых сценариев, но тот, о котором я хочу поговорить, касается ситуации, когда менеджеры формируются в организациях с жёстким централизованным планированием («роли, основанные на координации»), а затем оказываются на достаточно высокой позиции или в компании с организацией “снизу вверх”, где от них ожидают не координации, а именно лидерства («роли, основанные на лидерстве»).

Каждый разработчик знает, насколько важны структуры данных. Без них не обходится ни один серьезный проект, будь то оптимизация запросов, работа с Big Data или просто написание чистого и эффективного кода. Не зря же на собеседованиях постоянно спрашивают про деревья, хеш-таблицы и сложность алгоритмов!

Вы только приступили к изучению структур данных? Хотите освежить знания, полученные в ходе обучения? В этой книге нет заумной математики, скучных доказательств и абстрактной теории. Вместо этого — понятные объяснения, рабочие примеры и реальные кейсы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Вы узнаете, как с помощью правильных структур данных ускорить поиск, эффективнее управлять очередями задач или, например, оптимизировать хранение данных.

Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с базовых структур, таких как массивы и связанные списки, и постепенно переходит к более сложным — стекам, очередям, деревьям, хеш-таблицам и графам. Каждая глава содержит практические примеры, упражнения и наглядные иллюстрации, которые помогают закрепить материал. Вся теория подкреплена примерами на Python — одном из главных языков современной разработки.

Если вы хотите не просто использовать структуры данных, а понимать их и применять осознанно — эта книга для вас.

Привет, Хаброжители! Большие языковые модели (LLM) кардинально меняют мир, обещая автоматизацию различных задач и решение сложных проблем. Программные приложения последнего поколения используют эти модели в качестве строительных блоков для создания новых возможностей практически во всех областях, но, чтобы пользоваться этими возможностями, нужны навыки. Книга расскажет о науке и искусстве промт-инжиниринга, и эти знания помогут вам раскрыть истинный потенциал LLM.

Опытнейшие эксперты Джон Берриман и Альберт Циглер поделятся приемами эффективного взаимодействия с ИИ и расскажут, как представлять свои идеи в формате, удобном для языковой модели. Освоив философские основы и практические приемы, вы обретете знания и уверенность, необходимые для создания приложений нового поколения на базе LLM.

Привет, Хаброжители !

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.