ДМК-Пресс Машинное зрение. Основы и алгоритмы с примерами на Matlab Корк Питер

Во втором издании книги «Искусство автономного тестирования» автор шаг за шагом проведет вас по пути от первого простенького автономного теста до создания полного комплекта тестов - понятных, удобных для сопровождения и заслуживающих доверия. Вы и не заметите, как перейдете к более сложным вопросам - заглушкам и подставкам - и попутно научитесь работать с изолирующими каркасами типа Moq, FakeltEasy или Typemock Isolator. Вы узнаете о паттернах тестирования и организации тестов, о том, как проводить рефакторинг приложений и тестировать «нетестопригодный» код. Не забыл автор и об интеграционном тестировании и тестировании работы с базами данных • Примеры в книге написаны на С#, но будут понятны всем, кто владеет каким-нибудь статически типизированным языком, например Java или C++

Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению - разделу искусственного интеллекта, изучающего методы построения моделей, способных обучаться, и алгоритмов для их построения. Автор воздал должное невероятному богатству предмета и не упустил из вида объединяющих принципов. Читатель с первых страниц погружается в машинное обучение в действии, но без не нужных на первых порах технических деталей. По мере изучения предмета тщательно подобранные примеры, сопровождаемые иллюстрациями, постепенно усложняются • В книге описан широкий круг логических, геометрических и статистических моделей, затрагиваются и такие находящиеся на переднем крае науки темы, как матричная факторизация и анализ РХП. Особое внимание уделено важнейшей роли признаков

В этой книге вы найдете доступное введение в основные аспекты компьютерного зрения. При этом подчеркивается важная роль алгоритмов и математики. Материал дополняется историческими справками, рекомендациями по дальнейшему чтению и сведениями о рассматриваемых математических понятиях • В конце каждой главы имеются проверенные на практике упражнения и вопросы на понимание материала, сформулированные так, чтобы читатель мог предложить различные варианты решения • Рассматриваемые темы • введение в систему обозначений и математический аппарат, необходимый для описания изображений, а также основные сведения об отображении одного изображения в другое • топологические и геометрические основы анализа участков изображений и распределения значений в них, а также нахождение паттернов в изображениях • введение в оптический поток как средство представления плотного движения, а также вопросы анализа разреженного движения: обнаружение особых точек, определение дескрипторов и прослеживание признаков с помощью фильтра Калмана • описание некоторых подходов к бинаризации изображений и сегментации фотографий и видео • три основных компонента системы компьютерного зрения: геометрические и фотометрические характеристики камеры, системы координат и калибровка камеры • обзор методов трехмерной реконструкции на основе компьютерного зрения, в частности: структурная подсветка, стереозрение и оценка формы с помощью анализа отраженного света • стереосопоставители и фазово-конгруэнтная модель для построения признаков изображения • введение в методы классификации и обучения с подробным описанием алгоритма AdaBoost и случайных лесов

Книга рассказывает о передовых методах компьютерного зрения. Представлены четкие объяснения принципов и алгоритмов, на которых оно основано; особое внимание уделяется методам глубокого обучения. Все ключевые принципы проиллюстрированы примерами реального применения • Издание адресовано исследователям и практикам в области передовых методов компьютерного зрения, а также тем, кто изучает эту технологию самостоятельно или в рамках вузовского курса

Эта книга - руководство для всех, кто намерен освоить использование технологии машинного обучения для обеспечения безопасности компьютерных систем, от выявления различных аномалий до защиты конечных пользователей • Представлены примеры возможного практического применения технологии машинного обучения для решения таких задач, как обнаружение вторжения, классификация вредоносных программ и анализ сетевой среды. В дополнение к изучению основных алгоритмов и методик машинного обучения особое внимание уделено трудным задачам по созданию работоспособных, надежных масштабируемых систем извлечения и анализа данных в сфере обеспечения безопасности • Издание будет полезно всем специалистам по компьютерной безопасности для усовершенствования контролируемых систем

Задача данной книги проста: разобрать «идеи», лежащие в основе программ, и показать, как доказывать их правильность • Как математически доказать, что заданный алгоритм делает то, что он должен делать? И почему это так важно? • Доказывается правильность классических алгоритмов: целочисленного деления, алгоритм Евклида, ранжирования, др. Помимо традиционных алгоритмов, таких как жадные алгоритмы, алгоритмы динамического программирования и алгоритмы «разделяй и властвуй», книга исследует также рандомизированные и онлайновые алгоритмы. Первые стали повсеместными из-за появления криптографии, а вторые необходимы во многих областях, начиная с операционных систем и заканчивая фондовым рынком • Книга усеяна задачами. Большинство задач теоретические, но многие требуют реализации алгоритма; для таких задач используется язык программирования Python 3

Н20 - простая в использовании и открытая библиотека, которая поддерживает большое количество операционных систем и языков программирования, а также масштабируется для обработки больших данных. Эта книга научит вас использовать алгоритмы машинного обучения, реализованные в Н2О, с упором на наиболее важные для продуктивной работы аспекты. Рассмотрены глубокое обучение, случайный лес, обучение на неразмеченных данных и ансамбли моделей • В российское издание добавлены дополнительно два приложения, описывающих новейшие модули Н2О - Deep Water и Stacked Ensemble • Издание предназначено для специалистов по анализу данных, желающих изучить и применять на практике относительно новый, но многообещающий инструмент - библиотеку Н2О

Даже самые продвинутые службы безопасности мало что могут сделать для защиты от вреда, причиняемого простым сотрудником, который перешел по вредоносной ссылке, открыл вложение электронной почты или раскрыл конфиденциальную информацию во время телефонного звонка. Эта книга поможет вам лучше понять методы, лежащие в основе атак социальной инженерии, и узнать, как помешать киберпреступникам и злоумышленникам, которые используют человеческие слабости в своих целях • Джо Грей, отмеченный наградами эксперт в области социальной инженерии, делится примерами из практики, передовым опытом, инструментами аналитики с открытым исходным кодом (OSINT), заготовками для организации атак и шаблонами отчетов, чтобы компании могли лучше защитить себя. Он описывает творческие методы, позволяющие обманным путем выманить у пользователей их учетные данные: использование сценариев Python и редактирование файлов HTML для клонирования легального веб-сайта

Давай вместе отправимся в удивительный мир программирования - страну Алгоритмию, где ты сможешь помочь котенку Скретчу спасти Инфоград от злобного Вируса. Ты научишься создавать игры и анимации, которыми сможешь поделиться с друзьями. Программировать - это интересно. А программировать игры - вдвойне! Скорее бери в руки мышь и вперед - в захватывающее путешествие! Время кодить настало!Программирование - увлекательное и полезное занятие для детей и взрослых. Специальный язык Scratch поможет даже новичку быстро собрать игру из цветных блоков, словно пазл. Создание игры - это обучение с развлечением, а сказочный сюжет необходим для поддержания интереса ребенка. В данной книге представлены 30 полноценных проектов

Книга рассказывает о ключевых аспектах создания облачных, мобильных и веб-решений на языке F# в комбинации с различными технологиями для платформы.NET. На практических примерах демонстрируется, как решать проблемы конкуренции, асинхронного выполнения и другие, встречающиеся на стороне сервера. Вы узнаете, как повысить свою продуктивность с помощью языка F#, интегрируя его в существующие веб-приложения или используя его для создания новых проектов • Опытные программисты для.NET узнают, как этот выразительный язык функционального программирования помогает писать надежные и простые в сопровождении решения, легко масштабируемые и способные адаптироваться для работы на самых разных устройствах • - Используйте F# с такими инструментами, как ASP.NET MVC, ASP

Данная книга поможет программистам на Python, инженерам и исследователям данных научиться применять фреймворк распределенных вычислений с открытым исходным кодом Ray и разворачивать вычислительные кластеры Ray. Ray может использоваться для структурирования и выполнения крупномасштабных программ машинного обучения. Распределенные вычисления отличаются своей сложностью, но с помощью Ray вы легко приступите к работе • Прочитав книгу, вы научитесь • - создавать свои первые распределенные приложения с помощью ядра фреймворка – Ray Core • - оптимизировать гиперпараметры с помощью библиотеки Ray Tune • - применять библиотеку Ray RLlib для обучения с подкреплением • - управлять распределенной тренировкой моделей с помощью библиотеки Ray Train • - применять Ray для обработки данных с помощью библиотеки Ray Data • - работать с кластерами Ray и подачей моделей в качестве служб с помощью библиотеки Ray Serve • - создавать сквозные приложения машинного обучения с помощью инструментария Ray AIR

Анализ корпоративных данных начинается с чтения, фильтрации и объединения файлов и потоков из многих источников. Механизм обработки данных Spark способен обрабатывать эти разнообразные объемы информации как признанный лидер в этой области, обеспечивая в 100 раз большую скорость, чем например Hadoop. Благодаря поддержке SQL, интуитивно понятному интерфейсу и простому и ясному многоязыковому API вы можете использовать Spark без глубокого изучения новой сложной экосистемы. Эта книга научит вас создавать полноценные и завершенные аналитические приложения. В качестве примера используется полный конвейер обработки данных, поступающих со спутников NASA • Для чтения этой книги не требуется какой-либо предварительный опыт работы со Spark, Scala или Hadoop