Скачать книги серии «Библиотека программиста»

Эта книга представляет собой обновленное руководство по использованию Git в современных условиях. С тех пор как проект Git – распределенная система управления версиями – был создан Линусом Торвальдсом, прошло много лет, и система Git превратилась в доминирующую систему контроля версий, как для коммерческих целей, так и для проектов с открытым исходным кодом. Эффективный и хорошо реализованный контроль версий необходим для любого успешного веб-проекта. Постепенно эту систему приняли на вооружение практически все сообщества разработчиков ПО с открытым исходным кодом. Появление огромного числа графических интерфейсов для всех платформ и поддержка IDE позволили внедрить Git в операционные системы семейства Windows. Второе издание книги было обновлено для Git-версии 2.0 и уделяет большое внимание GitHub.

Реактивное программирование – совершенно новая и многообещающая парадигма, позволяющая эффективно решать задачи, связанные с созданием распределенных систем и программированием для JVM. Эта книга расскажет, как организовать поток задач, наладить обмен сообщениями между элементами программы, обеспечить параллельную и конкурентную обработку и создать надежные, отказоустойчивые и гибкие приложения. Перед вами – основополагающая работа по шаблонам проектирования (design patterns) этой парадигмы. Книга проиллюстрирована многочисленными примерами и ориентирована на опытных Java- и Scala-разработчиков.

«Изучаем Python» – это самое популярное в мире руководство по языку Python. Вы сможете не только максимально быстро его освоить, но и научитесь писать программы, устранять ошибки и создавать работающие приложения.

В первой части книги вы познакомитесь с основными концепциями программирования, такими как переменные, списки, классы и циклы, а простые упражнения приучат вас к шаблонам чистого кода. Вы узнаете, как делать программы интерактивными и как протестировать код, прежде чем добавлять в проект. Во второй части вы примените новые знания на практике и создадите три проекта: аркадную игру в стиле Space Invaders, визуализацию данных с удобными библиотеками Python и простое веб-приложение, которое можно быстро развернуть онлайн.

Книга была переработана и дополнена, чтобы соответствовать последним практикам программирования на Python: приемы редактирования в VS Code, применение модуля pathlib для работы с файлами, тестирование с помощью pytest, а также Matplotlib, Plotty и Django.

Если вы подумываете «А не заняться ли мне программированием?», то эта книга – идеальный старт. Не нужно больше ждать! Погнали!

Перед вами – первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично «человеческих» задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение – в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.

Если вы занимаетесь веб-разработкой – от веб-клиентов до полнофункциональных одностраничных приложений, – то фреймворк Angular будет для вас просто спасением. Этот ультрасовременный инструмент полностью интегрирован со статически типизированным языком TypeScript, который отлично вписывается в экосистему JavaScript.

Вы научитесь:

• Проектировать и строить модульные приложения.

• Правильно транспилировать TypeScript в JavaScript.

• Пользоваться новейшими инструментами JavaScript – в частности npm, Karma и Webpack.

Если вам знаком язык JavaScript – берите и читайте! Знаний TypeScript или AngularJS для изучения книги не требуется.

Обычно при веб-разработке на всех уровнях стека используются разные языки программирования. База данных MongoDB, фреймворки Express и AngularJS и технология Node.js вместе образуют стек MEAN – мощную платформу, на всех уровнях которой применяется всего один язык: JavaScript. Стек MEAN привлекателен для разработчиков и бизнеса благодаря простоте и экономичности, а конечные пользователи любят MEAN-приложения за их скорость и отзывчивость.

С++ – объектно-ориентированный язык программирования, без которого сегодня немыслима промышленная разработка ПО. В этой замечательной книге описана работа с контейнерами, алгоритмами, вспомогательными классами, лямбда-выражениями и другими интересными инструментами, которыми богат современный С++. Освоив материал, вы сможете коренным образом пересмотреть привычный подход к программированию. Преимущество издания – в подробном описании стандартной библиотеки шаблонов С++, STL. Ее свежая версия была выпущена в 2017 году. В книге вы найдете более 90 максимально реалистичных примеров, которые демонстрируют всю мощь STL. Многие из них станут базовыми кирпичиками для решения более универсальных задач. Вооружившись этой книгой, вы сможете эффективно использовать С++17 для создания высококачественного и высокопроизводительного ПО, применимого в различных отраслях.

Глубокое обучение динамично развивается, открывая все новые и новые возможности создания ПО. Это не только автоматический перевод текстов с одного языка на другой, распознавание изображений, но и многое другое. Глубокое обучение превратилось в важный навык, необходимый каждому разработчику. Keras и TensorFlow облегчают жизнь разработчикам и позволяют легко работать даже тем, кто не имеет фундаментальных знаний в области математики или науки о данных.

Настала пора познакомиться с глубоким обучением и мощной библиотекой Keras!

В этом расширенном и дополненном издании создатель библиотеки Keras – Франсуа Шолле – делится знаниями и с новичками, и с опытными специалистами. Иллюстрации и наглядные примеры помогут вам разобраться с самыми сложными вопросами и концепциями. Вы быстро приобретете навыки, необходимые для разработки приложений глубокого обучения.

Linux Programming Interface – исчерпывающее руководство по программированию приложений для Linux и UNIX. Описанный здесь интерфейс применяется практически с любыми приложениями, работающими в операционных системах Linux или UNIX.

В этой авторитетной книге эксперт по Linux Майкл Керриск подробно описывает библиотечные вызовы и библиотечные функции, которые понадобятся вам при системном программировании. Вся теория сопровождается объяснениями на примерах четких и понятных полнофункциональных программ.

Data Science (исследование данных) – одна из самых востребованных специализаций нашего времени. Изучение данных позволяет преобразить любую традиционную или инновационную бизнес-модель. Эта книга основана на вводном курсе по Data Science из Колумбийского университета, и начинающему специалисту-аналитику она совершенно необходима. Эта книга увлекательно и доступно рассказывает о:

● байесовском методе;

● статистических алгоритмах;

● финансовом моделировании;

● рекомендательных движках;

● визуализации данных;

● MapReduce.

Python в моде! Это самый популярный язык программирования. Вакансии для Python-разработчиков входят в список самых высокооплачиваемых, а благодаря бурному развитию обработки данных, знание Python становится одним из самых востребованных навыков в среде аналитиков.

Python – невероятный язык, популярный во многих областях. Он используется для автоматизации простых и сложных задач, цифровой обработки, веб-разработки, игр… Независимо от того, перешли ли вы на Python с другого языка, руководите группой программистов, работающих на Python, или хотите расширить свое понимание, имеет смысл подойти к изучению Python со всей серьезностью.

Готовы начать карьеру питониста? Не теряйте времени на поиск информации, перелопачивая блоги и сайты, списки рассылок и группы. Мэтт Харрисон использует Python с 2000 года. Он занимался научными исследованиями, сборкой и тестированием, бизнес-аналитикой, хранением данных, а теперь делится своими знаниями как с простыми пользователями, так и с крупными корпорациями. Приобщитесь к передовому опыту и узнайте секреты внутренней кухни Python, доступные только профи, работающим с этим языком на протяжении многих лет.

В этой книге дается обзор фреймворка Spring 5 и паттернов проектирования для него. Объясняется принцип внедрения зависимостей (dependency injection), играющий ключевую роль при создании слабосвязанного кода во фреймворке Spring. Затем рассматриваются классические паттерны «Банды четырех» при проектировании приложений на Spring. В следующих частях книги автор рассматривает паттерны аспектно-ориентированного программирования (AOP), шаблоны JDBC, позволяющие абстрагировать доступ к базе данных. В заключительных главах книги автор исследует работу с MVC, реактивные шаблоны проектирования и паттерны проектирования, применяемые при конкурентном и параллельном программировании в Spring.

Байесовские методы пугают формулами многих «айтишников», но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Язык R предлагает мощный набор методов машинного обучения, позволяющих быстро проводить нетривиальный анализ ваших данных.

Книга является руководством, которое поможет применять методы машинного обучения в решении ежедневных задач. Бретт Ланц научит всему необходимому для анализа данных, формирования прогнозов и визуализации данных.

Здесь вы найдете информацию о новых улучшенных библиотеках, советы об этических аспектах машинного обучения и проблемах предвзятости, а также познакомитесь с глубоким обучением.

Все, что вам действительно нужно знать о машинном обучении, может уместиться на паре сотен страниц.

Начнем с простой истины: машины не учатся. Типичное машинное обучение заключается в поиске математической формулы, которая при применении к набору входных данных (называемых обучающими данными) даст желаемые результаты.

Андрей Бурков постарался дать все необходимое, чтобы каждый мог стать отличным современным аналитиком или специалистом по машинному обучению. То, что удалось вместить в пару сотен страниц, в других книгах растянуто на тысячи. Типичные книги по машинному обучению консервативны и академичны, здесь же упор сделан на алгоритмах и методах, которые пригодятся в повседневной работе.

Эта книга – юбилейное (дополненное и исправленное) издание – стала своего рода библией для разработчиков программного обеспечения во всем мире. Первое издание этой книги было написано Бруксом еще в 1975 году. И с тех пор считается, что каждый руководитель программного проекта должен прочитать этот труд. Прошло много лет, но актуальность написанного не уменьшается, хотя технологии и продвинулись далеко вперед. Ведь проекты продолжают проваливаться из-за недостатка времени, привлечение дополнительных сотрудников на конечных стадиях работы замедляет процесс, а формула минимального времени выполнения продолжает действовать.

Квантовые вычисления часто упоминаются в новостях: Китай телепортировал кубит с Земли на спутник; алгоритм Шора поставил под угрозу ныне используемые методы шифрования; квантовое распределение ключей снова сделает шифрование надежным средством защиты; алгоритм Гровера увеличит скорость поиска данных.

Но что все это означает на самом деле? Как все это работает? Можно ли освоить эту тему без знания математики?

Нет, если вы хотите по-настоящему понять суть происходящего. Основные идеи берут начало в квантовой механике и часто противоречат здравому смыслу. Попытки описать их обычными словами обречены на провал, потому что эти явления не имеют отражения в обыденной жизни. Хуже того, словесные описания часто создают впечатление, что мы что-то поняли, хотя на самом деле все не так плохо – нам не придется сильно углубляться в математику, достаточно того, что пытались вбить в наши головы в старших классах школы.

Квантовые вычисления – это удивительный сплав квантовой физики и информатики, объединяющий самые яркие идеи из физики двадцатого века и позволяющий по-новому взглянуть на компьютерные технологии.

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!

Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.

Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

Глубокое обучение стало мощным двигателем для работы с искусственным интеллектом. Яркие иллюстрации и простые примеры кода избавят вас от необходимости вникать в сложные аспекты конструирования моделей глубокого обучения, делая сложные задачи доступными и увлекательными.

Джон Крон, Грант Бейлевельд и замечательный иллюстратор Аглаэ Бассенс используют яркие примеры и аналогии, которые позволяют объяснить, что такое глубокое обучение, почему оно пользуется такой популярностью и как эта концепция связана с другими подходами к машинному обучению. Книга идеально подойдет разработчикам, специалистам по обработке данных, исследователям, аналитикам и начинающим программистам, которые хотят применять глубокое обучение в своей работе. Теоретические выкладки прекрасно дополняются прикладным кодом на Python в блокнотах Jupyter. Вы узнаете приемы создания эффективных моделей в TensorFlow и Keras, а также познакомитесь с PyTorch.

Базовые знания о глубоком обучении позволят создавать реальные приложения – от компьютерного зрения и обработки естественного языка до генерации изображений и игровых алгоритмов.

Хотите повысить свою эффективность в разработке корпоративных и облачных Java-приложений?

Увеличьте скорость и простоту разработки микросервисов и сложных приложений, избавившись от забот по конфигурации Spring.

Используйте Spring Boot 2 и такие инструменты фреймворка Spring 5, как WebFlux, Security, Actuator, а также фреймворк Micrometer, предоставляющий новый способ сбора метрик.

Больше 25 лет прошло с момента выхода первого тиража книги Design Patterns. За это время книга из популярной превратилась в культовую. Во всем мире ее рекомендуют прочитать каждому, кто хочет связать жизнь с информационными технологиями и программированием. «Русский» язык, на котором разговаривают айтишники, поменялся, многие англоязычные термины стали привычными, паттерны вошли в нашу жизнь. Перед вами юбилейное издание с обновленным переводом книги, ставшей must-read для каждого программиста. «Паттерны объектно-ориентированного проектирования» пришли на смену «Приемам объектно-ориентированного проектирования». Четыре первоклассных разработчика – Банда четырех – представляют вашему вниманию опыт ООП в виде двадцати трех паттернов. Паттерны появились потому, что разработчики искали пути повышения гибкости и степени повторного использования своих программ. Авторы не только дают принципы использования шаблонов проектирования, но и систематизируют информацию. Вы узнаете о роли паттернов в архитектуре сложных систем и сможете быстро и эффективно создавать собственные приложения с учетом всех ограничений, возникающих при разработке больших проектов. Все шаблоны взяты из реальных систем и основаны на реальной практике. Для каждого паттерна приведен код на C++ или Smalltalk, демонстрирующий его возможности.

Операционная система Unix завоевала мир, чего совсем не могли представить ее создатели, творя историю на последнем этаже Bell Labs в 1969 году. Идея этой ОС оказала колоссальное влияние на разработку программного обеспечения и развитие операционных систем. Вы узнаете о том, как зарождалась система Unix, чем она примечательна и почему занимает столь важное место в компьютерном мире, а также об удивительных людях, вложивших в нее силы и душу. Книга представляет собой честный и остроумный рассказ о жизни айтишного сообщества тех времен – никакой зауми, страниц кода и ссылок. Расслабьтесь и получайте удовольствие, погрузившись в историю, полную приключений и открытий.

Брайан Керниган – автор и соавтор дюжины книг по программированию, включая легендарные «Язык программирования Си» и «Unix. Программное окружение». На протяжении 30 лет был членом той самой группы UNIX в исследовательском центре Bell Labs и не только наблюдал создание UNIX.

Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач. Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО. Вы начнете с основ глубокого обучения и быстро перейдете к более сложным архитектурам, создавая проекты с нуля. Вы научитесь использовать многослойные, сверточные и рекуррентные нейронные сети. Только понимая принцип их работы (от «математики» до концепций), вы сделаете свои проекты успешными. В этой книге:

• Четкие схемы, помогающие разобраться в нейросетях, и примеры рабочего кода.
• Методы реализации многослойных сетей с нуля на базе простой объектно-ориентированной структуры.
• Примеры и доступные объяснения сверточных и рекуррентных нейронных сетей.
• Реализация концепций нейросетей с помощью популярного фреймворка PyTorch.

«Чтобы чему-то научиться, надо применять знания на практике. Именно так мы освоили ремесло взлома» – Майкл Принс и Йоберт Абма, соучредители HackerOne. «Ловушка для багов» познакомит вас с белым хакингом – поиском уязвимостей в системе безопасности. Неважно, являетесь ли вы новичком в области кибербезопасности, который хочет сделать интернет безопаснее, или опытным разработчиком, который хочет писать безопасный код, Питер Яворски покажет вам, как это делается.

В книге рассматриваются распространенные типы ошибок и реальные хакерские отчеты о таких компаниях, как Twitter, Facebook, Google, Uber и Starbucks. Из этих отчетов вы поймете принципы работы уязвимостей и сможете сделать безопасней собственные приложения. Вы узнаете:

• как работает интернет, и изучите основные концепции веб-хакинга;
• как злоумышленники взламывают веб-сайты;
• как подделка запросов заставляет пользователей отправлять информацию на другие веб-сайты;
• как получить доступ к данным другого пользователя;
• с чего начать охоту за уязвимостями;
• как заставить веб-сайты раскрывать информацию с помощью фейковых запросов.