Наш Компьютер
2.02K subscribers
886 photos
521 videos
2 files
898 links
Контакт: @Filgood777 (реклама, сотрудничество)

Включи монетизацию своего TG-канала или сайта через РСЯ и получай пассивный доход. Подключиться по https://ya.cc/B2UP8W
Download Telegram
Разработка с использованием квантовых компьютеров

Автор: Владимир Силва
Год:
2020
Язык:
Русский

Квантовые вычисления не просто меняют реальность! Совершенно новая отрасль рождается на наших глазах, чтобы создать немыслимое ранее и обесценить некоторые достижения прошлого.
В этой книге рассмотрены наиболее важные компоненты квантового компьютера: кубиты, логические вентили и квантовые схемы, а также объясняется отличие квантовой архитектуры от традиционной. Вы сможете бесплатно экспериментировать с ними как в симуляторе, так и на реальном квантовом устройстве с применением IBM Q Experience.
Вы узнаете, как выполняются квантовые вычисления с помощью QISKit (программный инструментарий для обработки квантовой информации), Python SDK и других API, в частности QASM.
Наконец, вы изучите современные квантовые алгоритмы, реализующие запутанность, генерацию случайных чисел, линейный поиск, факторизацию целых чисел и др. Разберетесь с состояниями Белла, описывающими запутанность, алгоритмом Гровера для линейного поиска, алгоритмом Шора для факторизации целых чисел, алгоритмами оптимизации и многим другим.
Вы научитесь:
- Удаленно запускать программы, пользуясь Q Experience REST API.
- Писать алгоритмы, обеспечивающие высочайшую производительность по сравнению с аналогами для традиционных компьютеров.
- Создавать REST-клиент на Node.js для аутентификации, прослушивания удаленных устройств, запроса информации о квантовых процессорах, удаленного контроля и запуска экспериментов в облаке.
- Использовать квантовую телепортацию. Воспользовавшись классическими вычислениями и квантовой запутанностью между отправителем и получателем, передавать точное состояние кубита (квантовой информации).
- Программировать и играть в квантовый вариант "Морского боя".
- Использовать Q Experience Composer для создания визуальных программ/экспериментов.


#book #Python #API #Nodejs
🔥3
Хакинг на Python + виртуальный диск с кодом

Год:
2025
Автор:
Бухарев Р.С.
Язык:
Русский

Данное практическое руководство по хакингу на Python позволит вам погрузиться в захватывающий мир кибербезопасности и изучить основные аспекты использования Python в этой области.

Книга предназначена для широкого круга пользователей и не требует серьезных знаний для большинства задач, кроме уверенных навыков работы с компьютером. А для тех, кто хочет освоить приемы «посерьезнее», потребуется знание основ программирования.


#Book #Хакинг #Python #ru #Hacking
🔥2❤1👍1👏1
Причинно-следственный анализ для смелых и честных

Год: 2025
Автор: Матеус Факур, Артем Груздев
Язык: Русский

Причинно-следственный анализ – это метод статистического анализа данных, помогающий выявить, как одно событие влияет на другое. Прочитав данную книгу, читатели научатся находить причинно-следственные связи в данных, применять правильные методы анализа и оценивать достоверность полученных выводов. Издание предназначено специалистам по анализу данных, а также будет полезно бизнес-аналитикам и инженерам. В книге используется только свободное программное обеспечение, основанное на языке Python.


#MachineLearning #book #ru #python

✅Наш Компьютер
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥3❤2
Машинное обучение с малым объемом кодирования

Год: 2025
Автор:
Стриплинг Г.
Язык:
Русский

В книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery ML с малым объемом кодирования и обучение с применением пользовательского кода на основе библиотек scikit-learn и Keras. При этом от читателя не требуется глубоких предварительных знаний в ML или программировании, но базовые навыки в этих областях будут полезны. Специализированные библиотеки, фреймворки ML, репозиторий GitHub и другие инструменты описаны по мере их необходимости. В каждом конкретном случае ключевые концепции ML раскрыты с использованием реальных наборов данных для решения реальных задач. Рассмотрено применение AutoML для прогнозирования продаж, использование BigQuery ML для обучения линейных регрессионных моделей, обучение пользовательских ML-моделей на Python для прогнозирования оттока клиентов и ряд других популярных бизнес-кейсов.


#book #GitHub #Machinelearning #Python

✅Наш Компьютер
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👏3✍2
🔎 Навигация по каналу

Здесь собраны все основные материалы: лучшие курсы и книги по IT, языкам программирования, DevOps и разработке. Используй хэштеги для удобного поиска:


📚 Книги по программированию и IT

➡️ #Книга #DevBooks #Python #ООП #DataScience #MachineLearning #AI #Delphi #SQL #CSharp #Linux #Алгоритмы #Backend #Frontend

💻 Курсы по языкам и разработке

➡️ #Курс #Python #JavaScript #CSharp #C++ #Java #HTML #CSS #SQL #Dart #Flutter #Lua #Golang #Ruby #Delphi #TypeScript

🛠 DevOps, инструменты и практика
➡️ #Docker #Ansible #Git #Linux #CI_CD #Swarm #Kubernetes #MRSK #GitHub #Инфраструктура #Автоматизация #Тестирование #Postman #Selenium #Jira



📌 Пост будет обновляться по мере выхода нового контента.

↗️ Основной канал
📦 Архив
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Основы CPython: Часть 1

Когда ты запускаешь свой скрипт на Python, на самом деле запускается CPython-интерпретатор. Он читает твой исходный код, преобразует его в байткод, а затем исполняет этот байткод внутри виртуальной машины CPython. Благодаря серии статей ты узнаешь о всех нюансах работы CPython.

👉Читать статью

#статьи #python

✅Программирование ©
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4