Python

Если вы когда-либо тратили часы на переименование файлов или обновление сотен ячеек электронных таблиц, вы знаете, насколько утомительными могут быть подобные задачи. Но что, если бы ваш компьютер мог сделать это за вас? В книге «Автоматизация рутинных задач с помощью Python» вы узнаете, как использовать Python для написания программ, которые за считанные минуты выполняют то, на что вам потребовались бы часы вручную, при этом не требуется никакого предварительного опыта программирования. Освоив основы программирования, вы сможете создавать программы на Python, которые легко выполняют полезные и впечатляющие задачи автоматизации: – поиск текста в файле или нескольких файлах, – создание, обновление, перемещение и переименование файлов и папок, – поиск в Интернете и загрузка онлайн-контента, – обновление и форматирование данных в электронных таблицах Excel любого размера и т.д.

Криптовалюты стали важной частью современного финансового сектора, открывая новые горизонты для инвестиций и инноваций. Тем не менее, для успешного ориентирования в этом изменчивом и зачастую непредсказуемом пространстве, инвесторам и аналитикам необходимо иметь глубокие знания и навыки в области фундаментального анализа.

Это практическое руководство для тех, кто хочет освоить программирование на языке Python. Состоит из 15 увлекательных задач, которые помогут новичкам освоить ключевые концепции программирования, решая интересные кейсы и головоломки. Издание ориентировано на читателей с любым уровнем подготовки. Книга «Python для начинающих. Лучшие задачи для изучения языка программирования» станет источником вдохновения для начинающих программистов, заинтересованных не только в овладении техническими навыками, но и в поиске оригинальных решений.

Хотите научиться программировать на Python, но боитесь змей и сложных терминов? Эта книга - для вас! Мы превратим изучение Python в увлекательное приключение, полное юмора и интересных открытий. Вы узнаете, как приручить Python-змею, создать своего Telegram-шпиона, написать калькулятор и даже научить Python танцевать!

Эта книга - практическое руководство по созданию современных Telegram-ботов на Python с использованием асинхронного фреймворка Aiogram. Она рассчитана на начинающих и продолжающих разработчиков, которые хотят быстро освоить все этапы разработки: от первых шагов и настройки окружения до построения сложных интерактивных ботов с базой данных, кнопками, многошаговыми диалогами и интеграцией с внешними сервисами. Книга написана простым и понятным языком, а весь материал структурирован для быстрого освоения даже без большого опыта в Python. Создайте своего первого Telegram-бота уже сегодня и откройте для себя новые возможности автоматизации, общения и бизнеса!

Программирование – одна из самых востребованных профессий в наше время, и она останется таковой в ближайшем будущем. Научите своих детей программировать уже сейчас с помощью этих книг! Вы найдете здесь много упражнений – полезных, интересных и забавных, поэтому ваш ребенок не заскучает. Материал написан доступно и просто, поэтому ему не составит труда освоить азы программирования.

Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.

Плох тот разработчик, который не мечтает стать архитектором! Вам тоже хочется пройти этот путь как можно быстрее? Авторы бестселлера "Фундаментальный подход к программной архитектуре" научат вас мыслить "архитектурно" и расскажут про актуальные проблемы архитектуры ПО. Вы узнаете о различиях между архитектурой и дизайном и о взаимосвязи между кодом, компонентами и архитектурными стилями. На ярких, запоминающихся и реальных примерах вы научитесь работать с самыми распространенными архитектурными стилями. Архитектурные компоненты не зависят от языка. Мы используем Python только для иллюстрации.

Откройте для себя магию Python — в один клик, в одну строчку! «100 программ в одну строчку кода, Python» — это не просто сборник мини-скриптов, это билет в удивительный мир лаконичного и мощного программирования. Здесь каждая строка — как выстрел из лука в яблочко: точна, эффективна и удивляет своей простотой.

В учебном пособии последовательно излагаются основы языка Python 3. Рассмотрены основные синтаксические конструкции и встроенные структуры данных, приведены примеры работы с ними.

Практическое руководство по созданию проектов с использованием нейросетей, от простых до сложных. Вместо сухой теории мы будем шаг за шагом разрабатывать реальные приложения, которые демонстрируют мощь искусственного интеллекта в действии. Вы научитесь создавать модели, которые распознают жесты, анализируют лица, генерируют мемы и музыку, исправляют ошибки в коде, диагностируют болезни по голосу, пишут рассказы и даже управляют реальными роботами. Каждая глава — это отдельный проект, сопровождаемый объяснением ключевых концепций, инструкциями по сбору данных, обучению моделей и развертыванию готовых решений.

Предлагаемая вашему вниманию книга посвящена обработке сигналов. Отличительная черта книги, которая выделяет ее из большого количества доступных учебников, это использование модулей на языке Python для решения рассматриваемых проблем. Применение специализированных модулей: NumPy, SciPy, Scikit-learn, pywt, bitarray, Matplotlib позволяет создавать короткие скрипты, решающие текущую проблему.

Современные поисковые системы выходят далеко за рамки простого сопоставления поисковых запросов с базой данных. Прочитав эту книгу, вы получите знания и навыки, необходимые для разработки продвинутых поисковых приложений на основе ИИ, способных автоматически обучаться на основе каждого обновления контента и взаимодействия с пользователем. Ключевые понятия и методы проиллюстрированы доступными для понимания примерами. Весь код книги написан на Python и поставляется в блокнотах Jupyter, работающих в контейнерах Docker. Эта книга предназначена для инженеров поисковых систем, инженеров-программистов и специалистов по данным, которые хотят узнать, как создавать передовые поисковые системы, интегрирующие новейшие методы машинного обучения, чтобы обеспечить более предметно-ориентированный и интеллектуальный поиск. Технические читатели, которые хотят извлечь максимальную пользу из этой книги, могут следовать примерам кода Python. Предполагается знакомство с синтаксисом SQL, поскольку мы решили реализовать многие агрегации данных в этом стандартизированном представлении, когда это возможно.

Эта книга — сборник лучших, тщательно отобранных статей из легендарного журнала «Хакер». Рассмотрены современные подходы к использованию искусственного интеллекта в области информационной безопасности. Описаны методы обхода ограничений ChatGPT, рассмотрено применение нейросетей для написания эксплойтов и поиска уязвимостей в коде. Представлены практические кейсы использования GPT-4 на багбаунти, приведены способы выманивания паролей с помощью чат-ботов и QR-кодов. Даны рекомендации по применению нейросетей и языковой модели Llama для анализа и поиска критичных данных в коде программ. Отдельное внимание уделено генеративному ИИ: показана карта его возможностей, а также способы улучшения изображений с помощью нейросетей. Книга станет ценным источником знаний для тех, кто хочет изучить искусственный интеллект через призму хакерских технологий.

В книге освещаются основополагающие вопросы, относящиеся к структурам данных в Python. Теоретические концепции и абстрактные понятия подкреплены простыми примерами. Порядок следования глав соотносится с задачами обработки структур данных.

Эта книга охватывает широкий спектр тем, связанных с использованием Python для решения различных задач. Каждая глава посвящена отдельной области применения Python, предоставляя подробное описание библиотек, инструментов и примеров их использования. Изучение этих тем позволяет разработчикам, ученым и специалистам в различных областях эффективно использовать язык программирования Python для решения сложных задач и создания надежных и эффективных решений.

5 книг

Не верьте, что программирование для начинающих это трудно. Просто начните заниматься каждый день по часу и вы поймете, что ничего в этом сложного нет. Весь материал структурирован таким образом, чтобы каждый читатель за минимум времени смог освоить максимум информации.

"Машинное обучение для табличных данных" охватывает классические методы машинного обучения, такие как градиентный бустинг и более современные подходы глубокого обучения. К тому времени, как вы закончите книгу, вы будете обладать навыками применения машинного обучения к тем типам данных, с которыми вы работаете каждый день. Машинное обучение может ускорить решение повседневных деловых задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса и автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более экзотических задачах, таких как обнаружение мошенничества, прогнозное обслуживание и персонализированный маркетинг. Эта книга показывает, как раскрыть жизненно важную информацию, хранящуюся в электронных таблицах, бухгалтерских книгах, базах данных и других табличных источниках данных, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ. "Машинное обучение для табличных данных" предлагает практические методы машинного обучения для обновления каждого этапа конвейера анализа бизнес-данных. В книге вы увидите примеры использования XGBoost и Keras для прогнозирования цен краткосрочной аренды, развертывания локальной модели ML с помощью Python и Flask, а также оптимизации рабочих процессов с использованием больших языковых моделей (LLM). Попутно вы научитесь делать свои модели более мощными и более объяснимыми. Для читателей, знакомых с Python и основами машинного обучения.

В пособии отражены темы: выборочный метод, точечные и интервальные оценки, проверка статистических гипотез, корреляционный анализ, дисперсионный анализ и анализ временных рядов. Пособие может быть использовано как для проведения семинарских занятий, так и для организации самостоятельной работы студентов.

Стремительное развитие ИИ меняет нашу жизнь, а поспевать за ним становится все труднее. Каждый, кто профессионально использует ИИ, быстро приходит к пониманию, что качество результатов напрямую зависит от качества входных данных. Поэтому нам сейчас не обойтись без промт-инжиниринга (prompt engineering) — набора методов повышения надежности, эффективности и точности моделей ИИ. Большие языковые (LLM) и диффузионные модели, такие как ChatGPT и DALL-E, постоянно обучаются на общедоступных текстах и изображениях из Интернета. Так что практически любой человек может использовать модели ИИ для решения задач, которые ранее не поддавались автоматизации. Эта книга поможет вам осваивать и применять на практике модели генеративного ИИ. Необдуманная интеграция LLM и диффузионных моделей в рабочие процессы часто дает весьма спорные результаты. Джеймс Феникс и Майк Тейлор научат вас использовать промт-инжиниринг, чтобы эффективно ­внедрить ИИ в любой процесс.