Бесплатные книги

2020-09-13 18:57:33 [Т. Кормен, Ч. Лейзерсон, Р. Ривест, К. Штайн] Алгоритмы. Построение и анализ. Издание 3-е

Книга "Алгоритмы. Построение и анализ" удачно объединяет в себе полноту охвата и строгость изложения материала. Много книг, посвященных алгоритмам, отличается строгостью изложения материала, но страдает определенной неполнотой; другие книги охватывают огромный объем материала, но недостаточно строго излагают его. В книге "Алгоритмы. Построение и анализ" описаны самые разнообразные алгоритмы, сочетается широкий диапазон тем с глубиной и полнотой изложения; при этом изложение доступно для читателей самого разного уровня подготовки. Каждая глава книги относительно самодостаточна и может использоваться в качестве отдельной темы для изучения. Алгоритмы в книге "Алгоритмы. Построение и анализ" описаны простым человеческим языком и с применением псевдокода, который понятен любому, кто хоть в небольшой степени знаком с программированием, а пояснения принципов их работы даны без излишней математической строгости и требуют лишь элементарных знаний. Открыть/Комментировать

2020-09-13 18:57:29 [Дональд Рос] Не делай это. Тайм-менеджмент для творческих людей

В книге предложен метод «списка не дел»: когда вы говорите «нет» одной задаче, у вас освобождается больше времени на то, чтобы заняться другой. Иными словами, чем больше вы вычитаете, тем более сконцентрировано ваше внимание и тем больше у вас остается времени. Для кого эта книга: • Для всех, кто хочет научиться управлять временем. • Для всех, кто хочет быть продуктивным и реализовывать свои проекты. Открыть/Комментировать

2020-09-13 13:30:01 [Дж. Вандер Плас] Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение

Подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат данных в мой скрипт? 2) Как преобразовать, очистить эти данные и манипулировать ими? 3) Как визуализировать данные такого типа? Как при помощи этих данных разобраться в ситуации, получить ответы на вопросы, построить статистические модели или реализовать машинное обучение? Открыть/Комментировать