ДМК-Пресс Python для всех Северанс Чарльз Р

Нужно овладеть статистикой по долгу службы? Хотите получить помощь при сдаче курса статистики? "Статистика для всех" - ясное и краткое введение и руководство для всех новичков. Тщательно переработанное расширенное, это издание поможет вам глубоко понять статистику, избегая ошеломляющей сложности многих университетских учебников • Эта книга - руководство, которое можно приспосабливать к имеющим" знаниям и нуждам отдельных читателей. Некоторые главы посвящены те­мам, которые часто отсутствуют в вводных книгах по статистике. Каждая глава представляет собой простые для понимания объяснения, дополненные диаграммами, формулами, задачами с решениями и взятыми из практики заданиями. Если вы хотите не ломая голову применять распространенные методы анализа данных и узнать о разнообразных подходах - эта книга для вас

Твои первые шаги в программировании Базовые знания о языке Python и объектно-ориентированном программировании Использование всех основных элементов словаря Python Работа с компонентами библиотеки Возможности Python при работе с графикой Основы работы с игровыми модулями pygame Разработка собственной игры Большое количество ярких иллюстрация для сохранения интереса к обучению Задачи для полного освоения материала Книга может использоваться в качестве учебника по информатике Эта книга - прекрасное руководство по программированию для детей на языке Python средней сложности. Читатели получат базовые знания о языке Python, узнают об объектно-ориентированном программировании, научатся работать с функциями, классами и модулями. Много внимания уделено работе с графикой, созданию анимации и разработке собственной игры

В книге приведено описание функциональных элементов среды проектирования виртуальных приборов LabVIEW 2010. Описание выполнения функций сопровождается примерами их использования. Для большинства Экспресс-ВП приведены окна конфигурирования с переводом их содержимого. В справочнике большое внимание уделено функциям программирования, математики, обработки сигналов, коммуникации, управления приборами и обмена данными по стандартным интерфейсам. Рассмотрены также новые элементы LabVIEW 2010 - диаграмма состояний, потоковая передача данные и другие • Издание может быть полезно широкому кругу специалистов, решающих задачи измерения, обработки или моделирования сигналов, а также студентам соответствующих специальностей вузов

Данный сборник упражнений призван расширить и углубить знания читателей в области программирования на Python путем решения практических задач разной степени сложности. В книге содержится 186 заданий, охватывающих самые разные учебные дисциплины и сферы жизнедеятельности. Для части упражнений в книге даны решения с описанием использованных техник и соответствующих синтаксических конструкций языка Python. Для того, чтобы справиться с предложенными заданиями, вам будет достаточно базовых знаний языка, полученных в любом курсе по Python • К особенностям данной книги можно отнести то, что в ней используется простой и доступный стиль программирования, упражнения взяты как из области математики и информатики, так и из других дисциплин, и примерно на половину заданий даны решения

Если вы - опытный программист на Python, то после прочтения данной книги ваши программы станут более качественными, надежными, быстрыми, удобными для сопровождения и использования • В центре внимания Марка Саммерфилда находятся четыре основных темы: повышение элегантности кода с помощью паттернов проектирования, повышения быстродействия с помощью распараллеливания и компиляции Python-программ (Cython), высокоуровневое сетевое программирование и графика. Он описывает паттерны, доказавшие свою полезность в Python, иллюстрирует их на примерах высококачественного кода и объясняет, почему некоторые из них не слишком существенны • Издание предназначено для программистов, уже работающих на Python, но также может быть полезно и начинающим пользователям языка

Если вам нужна помощь в разработке программ на языке Python 3 или вы планируете заняться обновлением старого кода на языке Python 2, эта книга – ваш счастливый билет. Она наполнена практическими примерами, разработанными и протестированными в среде Python 3.3, поэтому станет уникальным подспорьем для опытных программистов, желающих сконцентрироваться на современных инструментах и идиомах • В книге приведены полноценные рецепты, охватывающие свыше 10 основных тем Python, а также задачи, имеющие широкий спектр областей применения. Каждый рецепт содержит примеры кода, которые вы можете использовать в своих проектах, а также включает обсуждение принципов работы данного решения

Не тратьте зря времени, пытаясь подогнать Python под способы программирования, знакомые вам по другим языкам. Python настолько прост, что вы очень быстро освоите его в общих чертах, но для создания эффективных современных программ требуются более глубокие знания • Второе издание книги позволит вам использовать возможности Python 3 в полной мере, обратив себе на пользу лучшие идеи. Автор рассказывает о базовых средствах языка, о его библиотеках и учит писать более краткий, быстрый и удобочитаемый код. Вы узнаете о том, как применять идиоматические средства Python 3, выходящие за рамки вашего предыдущего опыта • Новое издание состоит из пяти частей, которые можно рассматривать как пять отдельных книг • Структуры данных: последовательности, словари, множества, Unicode и классы данных

«В это новое издание Уэс внес изменения, так чтобы книга и дальше оставалась востребованным источником по всем аспектам анализа данных с применением Python и pandas. Горячо и настоятельно рекомендую» • Пол Берри, лектор и автор книги «Head First Python» • Перед вами авторитетное руководство по переформатированию, очистке и обработке наборов данных на Python. Третье издание, переработанное с учетом версией Python 3.10 и pandas 1.4, содержит практические примеры, демонстрирующие эффективное решение широкого круга задач анализа данных • Издание идеально подойдет как аналитикам, только начинающим осваивать Python, так и программистам на Python, еще не знакомым с наукой о данных и научными приложениями

Книга демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Вы также научитесь работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock • Издание предназначено всем разработчикам, кто уже освоил начальный уровень программирования на Python и хочет перейти на следующий

Изучите методы и инструменты, которые обеспечивают плавный и эффективный процесс разработки программного обеспечения, с помощью этого краткого и практического руководства по непрерывной интеграции и непрерывной доставке с использованием Python. В книге представлены различные виды тестирования и показано, как настроить автоматизированные системы, которые выполняют эти тесты, и устанавливать приложения в различных средах контролируем способом на базе примеров. С помощью этой книги можно решить технические проблемы, связанные с разработкой программного обеспечения, которые обычно скрываются в чистых текстах программирования • Прочитав эту книгу, вы увидите, что в современном быстро меняющемся мире ни один программный проект не может позволить себе пройти разработку, затем этап интеграции непредсказуемой длины и сложности и, наконец, отправиться к заказчику – после чего выяснится, что полученное приложение не совсем удовлетворяет его потребностям

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей

ZBrush от компании Pixologic – приложение для цифровой лепки, в котором создаются высококачественные модели для видеоигр, фильмов, анимации и не только. Интуитивно понятный подход к моделированию делает ZBrush отличным подспорьем для любого художника, желающего воплотить свои идеи в 3D • Книга поможет новичкам и студентам быстрее приступить к использованию этой мощной программы и реализовать в ней собственные проекты • Рассматриваемые темы • - общие принципы 3D-графики • - основные инструменты ZBrush • - приемы моделирования (проработка анатомии, текстурирование, настройка позы и др.) • - создание моделей (неживые объекты и фигуры персонажей) • - дополнительные приложения для визуализации и 3D-печати