Книга подробно описывает инструментарий Docker и возможности использования контейнеров для развертывания программного обеспечения. Рассказано об интеграции Docker и контейнеров Linux с облачными сервисами и Kubernetes. Описаны методы сборки образов Open Container lnitiative (OCI), развертывания и администрирования образов с использованием командной строки. Показано, как образы OCI упрощают управление зависимостями и ускоряют процесс развертывания приложений. Даны практические рекомендации по настройке и тестированию контейнеров, подробно рассмотрены инструменты оркестрации, обеспечения безопасности и конфигурирования Docker. В третьем издании особое внимание уделено инструменту BuildKit, поддержке мультиархитектурных образов, а также контейнеров в режиме rootless.

Издание представляет собой практический курс, состоящий из 13 разделов (12 из которых интерактивные — для среды JupyterLab). Курс содержит введение в основы языка Python с дальнейшим упором на аналитику данных (работа с наборами данных, статистика, язык SQL, метрики и машинное обучение). Формат материала прост для понимания, а каждый новый раздел включает в себя набор необходимых файлов, ссылок и практических заданий.

Алгоритмы — это пошаговые инструкции решения задач, большинство из которых уже были кем-то решены, протестированы и доказали свою эффективность. Второе издание «Грокаем алгоритмы» упрощает изучение, понимание и использование алгоритмов. В этой книге вы найдете простые и внятные объяснения, более 400 забавных иллюстраций и десятки примеров. Ее чтение — лучший способ раскрыть всю мощь алгоритмов и подготовиться к интервью по программированию. Глубоких знаний математики не требуется! Вы узнаете о главных алгоритмах, позволяющих ускорить работу программ, упростить код и решить распространенные проблемы программирования. Начните с сортировки и поиска, а затем развивайте свои навыки для решения сложных задач, таких как сжатие данных и искусственный интеллект. Научитесь сравнивать эффективность различных алгоритмов. Во втором издании даны новые более подробные описания деревьев, NP-полные задачи, а код примеров обновлен на Python 3. Пора грокать алгоритмы по-новому!

Алгоритмы – это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного.
Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.

Книга «Рекурсивная книга о рекурсии» содержит примеры кода на языке Python и JavaScript, которые иллюстрируют основы рекурсии и проясняют фундаментальные принципы всех рекурсивных алгоритмов. Из книги вы узнаете о том, когда стоит использовать рекурсивные функции (и, главное, когда этого не нужно делать), как реализовывать классические рекурсивные алгоритмы, часто обсуждаемые на собеседованиях, а также о том, как рекурсивные методы помогают решать задачи, связанные с обходом дерева, комбинаторикой и другими сложными темами.

В книге собрано 46 классических статей по информатике, которые прочертили карту развития этой науки. Охвачены все аспекты компьютерных наук; особое внимание уделяется периоду с 1936 по 1980 годы, но рассматриваются и важные ранние работы. Знакомя читателей с работами мыслителей от Аристотеля и Лейбница до Алана Тьюринга и Норберта Винера, книга документирует открытия и изобретения, приведшие к созданию современного цифрового мира. Каждую статью сопровождает краткий очерк, где представлен исторический и интеллектуальный контекст, за авторством Гарри Льюиса, редактора издания.

Эта книга посвящена основам когнитивистики для программистов. В ней рассматриваются такие темы, как осмысление и развитие кода, изучение новых языков, использование мнемонических приемов, поддержание читаемости кода и снижение когнитивной нагрузки.

Также обсуждаются методы именования функций, классов и переменных, а также подходы к ведению репозиториев и совместной разработке.

В книге приводится всесторонний анализ идей и деталей реализации структур данных как важнейшей составляющей прикладных алгоритмов. Рассматриваются не только эффективные способы реализации операций над множествами чисел, интервалов или строк в виде различных поисковых структур данных – деревьев, множеств интервалов, кусочно-постоянных функций, прямоугольных областей, непересекающихся подмножеств, куч, хеш-таблиц, но и динамизация и персистентность (сохраняемость) структур.Это первая книга, рассматривающая структуры данных не просто как вспомогательный материал для иллюстрации методологии объектно-ориентированного программирования, а как ключевой вопрос разработки алгоритмов.Многочисленные примеры кода на языке C и более 500 ссылок на первоисточники делают эту книгу исключительно ценной.

Понимание работы алгоритмов и умение применять их для решения прикладных задач — must-have для любого программиста или разработчика. Эта книга поможет вам не только развить навыки использования алгоритмов, но и разобраться в принципах их функционирования, в их логике и математике.

Вы начнете с введения в алгоритмы, от поиска и сортировки перейдете к линейному программированию, ранжированию страниц и графам и даже поработаете с алгоритмами машинного обучения. Теории не бывает без практики, поэтому вы займетесь прогнозами погоды, кластеризацией твитов, механизмами рекомендаций фильмов. И, наконец, освоите параллельную обработку, что даст вам возможность решать задачи, требующие большого объема вычислений.

Вы освоите основы работы с PostgreSQL, научитесь эффективно использовать Python DB-API для взаимодействия с базами данных, разберёте ключевые различия между драйверами доступа к PostgreSQL и сможете выбирать оптимальный инструмент для решения своих задач.

На курсе вы научитесь настраивать CI/CD для фронтенд-проектов, включая деплой, совместную работу в команде, эффективное использование репозиториев и управление сборкой зависимых проектов. Этот курс даст ключевые навыки для автоматизации разработки, упрощения процессов и повышения производительности, что особенно важно для работы в современных распределённых командах.

Незаменимые практические советы по написанию кода в устойчивом темпе и по управлению сложностью, из-за которой проекты часто выходят из-под контроля. В книге описываются методы и процессы, позволяющие решать ключевые вопросы: от создания чек-листов до организации командной работы, от инкапсуляции до декомпозиции, от проектирования API до модульного тестирования. Автор иллюстрирует свои выводы фрагментами кода, взятыми из готового проекта. Написанные на языке C#, они будут понятны всем, кто использует любой объектно-ориентированный язык, включая Java, C++ и TypeScript. Для более глубокого изучения материала вы можете загрузить весь код и подробные комментарии к коммитам.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.
Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python.

Чтение и понимание существующего кода — важнейший навык разработчика. Эта книга научит вас профилировать, расширенно отлаживать и анализировать журналы для поиска и устранения ошибок и проблем с производительностью. В разделе «Устранение неполадок Java: чтение, отладка и оптимизация приложений JVM» вы узнаете, как сразу разбираться в новом коде, выявлять ошибки логики, анализировать дампы кучи для поиска утечек памяти и оптимизировать использование процессора. Также книга охватывает работу с дампами потоков для устранения взаимоблокировок, грамотное ведение логов, использование сервис-ориентированных систем и микросервисов, а также эффективное применение отладчиков в Java.

Если вы хотите освоить глубокое обучение — будь то для создания ИИ-приложений, работы с данными или разработки масштабируемых решений, эта книга станет отличным началом. Практические примеры покажут, как разрабатывать приложения для облачных, мобильных и edge-систем. Авторы, опираясь на многолетний опыт, помогут превратить ваши идеи в полезные и впечатляющие проекты, востребованные в реальном мире.

Данные, генерируемые корпоративными приложениями, требуют грамотного управления, и Apache Kafka — мощный инструмент для потоковой обработки в реальном времени. Эта книга научит разрабатывать надежные микросервисы, развертывать кластеры Kafka и создавать масштабируемые приложения. Вы познакомитесь с принципами архитектуры, ключевыми API, транзакциями, функциями безопасности и новыми возможностями платформы, изучая примеры от инженеров Confluent и LinkedIn.

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.

Вы прошли обучающий курс программирования на Python или прочли несколько книг для начинающих. Что дальше? Как подняться над базовым уровнем, превратиться в крутого разработчика? «Python. Чистый код для продолжающих» — это не набор полезных советов и подсказок по написанию чистого кода. Вы узнаете о командной строке и других инструментах профессионального разработчика: средствах форматирования кода, статических анализаторах и контроле версий. Вы научитесь настраивать среду разработки, давать имена переменным и функциям, делающие код удобочитаемым, грамотно комментировать и документировать ПО, оценивать быстродействие программ и сложность алгоритмов, познакомитесь с ООП. Такие навыки поднимут вашу ценность как программиста не только в Python, но и в любом другом языке. Ни одна книга не заменит реального опыта работы и не превратит вас из новичка в профессионала. Но «Чистый код для продолжающих» проведет вас чуть дальше по этому пути: вы научитесь создавать чистый, грамотный, читабельный, легко отлаживаемый код, который можно будет назвать истинно питоническим.

Сети — основа развертывания и поддержки приложений, а Python стал незаменимым инструментом для сетевых инженеров. С его помощью вы сможете выйти за рамки стандартных задач и освоить сетевую разработку для работы с технологиями следующего поколения.

Третье издание книги обновлено под Python 3 и дополнено главами по анализу сетевых данных через стек ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana, Beats) и облачные сети Azure. Также включены материалы по Ansible, pyATS и Nornir. Все примеры переработаны для лучшего понимания и совместимости.

Книга «Python за 7 дней» создана для новичков, с акцентом на простоту и практичность. Вы быстро разберетесь в основах, установке языка, объектах, методах и ООП. Практические задания в конце каждой главы помогут закрепить знания.

Эта книга — бестселлер, стоящий в одном ряду с культовыми трудами по программированию. В формате «вопрос-ответ» она знакомит читателя с фундаментальными концепциями функционального программирования, такими как рекурсия, Y-комбинатор, продолжения и проблема остановки. Решая задачи, вы научитесь мыслить рекурсивно, перестраивать код и погружаться в абстрактный мир вычислений, выходя за рамки традиционного программирования.