Данная книга рассчитана на тех, кто хочет решать самые разнообразные задачи при помощи машинного обучения. Как правило, для этого нужен Python, поэтому в примерах кода используется этот язык, а также библиотеки pandas и scikit-learn. Вы познакомитесь с основными понятиями ML, такими как сбор данных, моделирование, классификация и регрессия, а главное, получите практический опыт обработки реальных данных. Эта книга позволит программистам, аналитикам данных, статистикам, специалистам по обработке данных и всем остальным применить машинное обучение к решению реальных задач или хотя бы просто понять, что оно собой представляет. Читатели, не прибегая к глубокому теоретическому изучению конкретных алгоритмов, получат практический опыт обработки реальных данных, моделирования, оптимизации и развертки систем машинного обучения. Для тех, кому интересна теория, мы обсуждаем математическую основу машинного обучения, объясняем некоторые алгоритмы и даем ссылки на материалы для дополнительного чтения. Основной акцент делается на практических результатах при решении поставленных задач.

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.

Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.
Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Каждый, кто интересовался разработкой компиляторов, не мог не слышать о знаменитой "Книге Дракона", классическом труде Ахо и Ульмана "Принципы разработки компиляторов". Развитие технологий компиляции привело к рождению очередного "дракона" — книги "Компиляторы. Принципы, технологии, инструментарий", — у которой теперь уже четыре автора, и каждый из них является высококлассным специалистом в данной области. Книга, как и предыдущее издание, начинается с изложения основных принципов разработки компиляторов, включая детальное рассмотрение лексического и синтаксического анализа и генерации кода. Особенностью данного издания является широкое освещение вопросов оптимизации кода, в том числе для работы в многопроцессорных системах. Строгость изложения материала смягчается большим количеством практических примеров. Написание компиляторов охватывает такие области знаний, как языки программирования, архитектура вычислительных систем, теория языков, алгоритмы и технология создания программного обеспечения.
Помочь в освоении этих технологий и соответствующего инструментария и призвана данная книга. Несмотря на ее учебную ориентацию — в первую очередь, она предназначена для студентов и преподавателей соответствующих специальностей — книга будет полезна всем, кто просто работает над созданием компиляторов. Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.

Первый том ("синтаксический анализ") фундаментальной монографии известных американских учёных содержит основной математический аппарат (в частности, теорию грамматик и автоматов), краткий обзор процесса компиляции, начала теории синтаксически управляемого перевода и обстоятельное изложение методов синтаксического анализа. Рассмотрены и систематизированы почти все известные алгоритмы разбора. Для некоторых из них впервые даётся полное и корректное описание, для большинства доказывается корректность и оценивается сложность. Приведено большое количество упражнений.
Особенность книги в том, что она трактует теоретические вопросы в связи с потребностями реализации языков программирования, и этим она отличается от книг по системному программированию.
Книга предназначена тем, кто работает в области системного и теоретического программирования, препоадаёт или изучает эти дисциплины, а также математикам, интересующимся приложениями теории грамматик и автоматов.
Второй том ("компиляция") фундаментальной монографии известных американских учёных посвящён методам оптимизации синтаксических анализаторов, теории синтаксически управляемого перевода, а также способам организации памяти при переводе. Большое внимание уделяется методам оптимизации объектной программы. Авторы проделали значительную работу по отбору и систематизации многочисленных результатов, полученных в последние годы; они строят изложение на едином подходе к задачам перевода и задачам оптимизации программы.
Книга предназначена тем, кто работает в области системного и теоретического программирования, преподаёт или изучает эти дисциплины, а также разработчикам математического обеспечения ЭВМ.
- Предварительные математические сведения
- Введение в компиляцию
- Элементы теории языков
- Теория перевода
- Общие методы синтаксического анализа
- Однопроходные синтаксический анализ без возвратов
- Алгоритмы разбора с ограниченными возвратами
- Методы оптимизации синтаксических анализаторов
- Теория детерминированного разбора
- Перевод и генерация кода
- Организация информации
- Оптимизация кода

Второй тип фундаментальной монографии известных американских ученых посвящен методам оптимизации синтаксических анализаторов, теории синтаксически управляемого перевода, а также способам организации памяти при переводе. Большое внимание уделяется методам оптимизации объектной программы. Авторы проделали значительную работу по отбору и систематизации многочисленных результатов, полученных в последние годы; они строят изложение на едином подходе к задачам перевода и задачам оптимизации программы.Книга предназначена тем, кто работает в области системного и теоретического программирования, преподает или изучает эти дисциплины, а также разработчикам математического обеспечения ЭВМ. Воспроизведено в оригинальной авторской орфографии издания 1978 года (издательство "Мир").

Предлагаемая вниманию читателя книга основана на курсе лекций, прочитанных на факультете вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета и факультете управления и прикладной математики Московского физико-технического института в 1991-1999 гг. Авторы надеются, что издание книги восполнит существенный пробел в литературе на русском языке по разработке компиляторов.
Содержание книги представляет собой «классические» разделы предмета: лексический и синтаксический анализ, организация памяти компилятора (таблицы символов) и периода исполнения (магазина), генерация кода. Рассматриваются некоторые средства автоматизации процесса разработки трансляторов, такие как LEX, YACC, СУПЕР, методы генерации оптимального кода. Сделана попытка на протяжении всего изложения провести единую «атрибутную» точку зрения на процесс разработки компилятора. В книге не затрагиваются чрезвычайно важные вопросы глобальной оптимизации и разработки компиляторов для машин с параллельной архитектурой. Авторы надеются восполнить эти пробелы в будущем.
Книга будет полезной как студентам и аспирантам программистских специальностей, так и профессионалам в этих областях.

В книге известного английского автора рассматриваются проблемы проектирования и построения компиляторов для языков программирования высокого уровня, в частности Алгола 60. ПЛ/1, Алгола 68, Паскаля и Ады. Основное внимание уделяется целям проектирования надежных компиляторов и средствам их достижения. Практические вопросы разъясняются посредством упражнений.
Для математиков, разработчиков программного обеспечения ЭВМ и АСУ, специалистов по алгоритмическим языкам, студентов и аспирантов вузов.

Modern X86 Assembly Language Programming shows the fundamentals of x86 assembly language programming. It focuses on the aspects of the x86 instruction set that are most relevant to application software development. The book's structure and sample code are designed to help the reader quickly understand x86 assembly language programming and the computational capabilities of the x86 platform.
Major topics of the book include the following:

• 32-bit core architecture, data types, internal registers, memory addressing modes, and the basic instruction set;
  
• X87 core architecture, register stack, special purpose registers, floating-point encodings, and instruction set;
  
• MMX technology and instruction set;
  
• Streaming SIMD extensions (SSE) and Advanced Vector Extensions (AVX) including internal registers, packed integer arithmetic, packed and scalar floating-point arithmetic, and associated instruction sets;
  
• 64-bit core architecture, data types, internal registers, memory addressing modes, and the basic instruction set;
  
• 64-bit extensions to SSE and AVX technologies;
  
• X86 assembly language optimization strategies and techniques
  

Данная книга посвящена одной из наиболее перспективных и привлекательных областей развития научного знания - методологии искусственного интеллекта. В ней детально описываются как теоретические основы искусственного интеллекта, так и примеры построения конкретных прикладных систем. Книга дает полное представление о современном состоянии развития этой области науки. Книга будет полезна как опытным специалистам в области искусственного интеллекта, так и студентам и начинающим ученым.