IT литература

2021-06-23 18:34:58 Небольшая шпаргалка по математической статистике.

Основные определения и формулы.
Статистические тесты с примерами.
Теория вероятностей.
Таблицы критических значений

#statistics #math Открыть/Комментировать

2021-06-23 15:00:25 Кто такой идеальный junior разработчик, а также какая у него должна быть зарплата, что ему надо знать и как стать программистом - все это в этом выпуске!


Открыть/Комментировать

2021-06-23 09:34:50 Spring Boot: Up and Running: Building Cloud Native Java and Kotlin Applications (2020)
Автор: Mark Heckler
Количество страниц: 328

Spring Boot - это наиболее широко используемая среда Java, которая загружается более 75 миллионов раз в месяц. Его простота и мощность изменили разработку приложений от монолитной архитектуры к микросервисной. Однако простота Spring Boot может сбивать с толку. Что нужно знать разработчикам, чтобы сразу же начать работать со Spring Boot продуктивно? В этой практической книге показано, как использовать фреймворк для написания успешных и важных приложений.

Во время чтения книги вы:
Узнаете, как Spring Boot упрощает разработку и развертывание облачных приложений;
Поймете, как архитектура и подход Spring Boot повышают продуктивность разработчиков и переносимость приложений;
Произведете мониторинг состояния приложений и системы обеспечения оптимальной производительности и надежности;
Научитесь безболезненно отлаживать, тестировать и защищать облачные приложения.

Достоинства:
Хороший авторский стиль;
Легко читается.

Недостатки:
Не замечено.

#java #book ⁣ Открыть/Комментировать

2021-06-22 18:34:55 Effective Kotlin: Best practices (2019)
Автор: Marcin Moskala
Количество страниц: 445

Kotlin - мощный и прагматичный язык, но недостаточно знать о его функциях. Вам также необходимо знать, когда и каким образом их следует использовать. В этой книге представлены и подробно описаны лучшие практики разработки на Kotlin. Каждый пункт представлен как четкое практическое правило, подкрепленное подробными объяснениями и примерами.

В книге раскрыты следующие темы:
Безопасность;
Читаемость;
Переиспользуемость;
Дизайн абстракций;
Создание объектов.

Достоинства:
Практикоориентированность;
Поможет даже опытным специалистам.

Недостатки:
Не замечено.

#kotlin #book Открыть/Комментировать

2021-06-19 18:34:45 Deep learning на пальцах

Deep learning на пальцах 1 - Введение
Deep Learning course 2019, seminar #1 (version 2)
Deep learning на пальцах 2 - Элементы машинного обучения
Deep Learning course 2019, seminar #2
Deep learning на пальцах 3 - Нейронные сети
Deep Learning course 2019, seminar #3
Deep Learning на пальцах 4 - PyTorch и подробности
Deep Learning на пальцах 5 - Нейросети на практике
Deep Learning на пальцах 6 - Convolutional Neural Networks
Deep Learning на пальцах 7 - Segmentation и Object Detection

#Deeplearning







































Открыть/Комментировать

2021-06-19 09:35:04 Алгоритмы и модели вычислений

Лекция 1: Потоки в сетях
Лекция 2: Потоки в сетях (продолжение)
Лекция 3: Приложение потоковых алгоритмов. Алгоритмы сортировки
Лекция 4: Распознающие алгоритмы. Класс P
Лекция 5: Проверяющие алгоритмы. Классы NP и NPC
Лекция 6: Семь основных NP-полных задач
Лекция 7: NP-полнота некоторых задач. Класс co-NP
Лекция 8: Сильная NP-полнота
Лекция 9: NP-трудные и NP-легкие задачи. Приближенные алгоритмы
Лекция 10: Применение теории NP-полноты к разработке приближенных алгоритмов

#Algorithms







































Открыть/Комментировать

2021-06-18 18:35:14 Алгоритмы и структуры данных

Лекция 1. Сложность и модели вычислений (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Семинар 1. Вводное занятие (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Лекция 2. Сортировки (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Семинар 2. Разное (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Лекция 3. Кучи (начало) (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Семинар 3. Динамическое программирование (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Лекция 4. Кучи (продолжение) (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Семинар 4. Динамическое программирование (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Лекция 5. Порядковые статистики (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)
Семинар 5. Тестирование (Алгоритмы и структуры данных, часть 1)

#Algorithms







































Открыть/Комментировать