Глубокое обучение с подкреплением теория и практика на языке Python.
2022 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📔 Секреты Python Pro.

• Код высокого качества - это не просто код без ошибок. Он должен быть чистым, удобочитаемым и простым в сопровождении. Путь от рядового питониста к профи не прост, для этого вам нужно разбираться в стиле, архитектуре приложений и процессе разработки. Книга "Секреты Python Pro" научит проектировать ПО и писать качественный код, то есть делать его понятным, сопровождаемым и расширяемым. Дейн Хиллард - профессиональный питонист, с помощью примеров и упражнений он покажет вам как разбивать код на блоки, повышать качество за счет снижения сложности и т.д.

#RU

Секреты Python Pro.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📔 Глубокое обучение с подкреплением на Python.

Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомьтесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что страшные аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL. Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.

#RU

Глубокое обучение с подкреплением на Python.
2019 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📔 Основы Python. Научитесь мыслить как программист.

Практическое руководство по основам Python — самого популярного на данный момент и простого для изучения языка программирования. Автор последовательно раскрывает все важные темы от самых простых к сложным, приводит множество примеров и заданий. При этом он пользуется понятным языком, и вам не потребуются специальные навыки или серьезные математические знания. Книга подходит новичкам и тем, кто уже что-то умеет, но хотел бы структурировать свои знания или иметь под рукой справочник. Кроме того, эта книга меняет мышление. Когда вы научитесь понимать базовые принципы программирования, то сможете по-другому смотреть на многие задачи, даже не касающиеся компьютерной области.

#RU

Основы Python. Научитесь мыслить как программист.
2021 #RU || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics.

• This book will equip you with the optimum data preprocessing techniques from multiple perspectives. You'll learn about different technical and analytical aspects of data preprocessing – data collection, data cleaning, data integration, data reduction, and data transformation – and get to grips with implementing them using the open source Python programming environment. This book will provide a comprehensive articulation of data preprocessing, its whys and hows, and help you identify opportunities where data analytics could lead to more effective decision making. It also demonstrates the role of data management systems and technologies for effective analytics and how to use APIs to pull data.

#Eng

Hands-On Data Preprocessing in Python: Learn how to effectively prepare data for successful data analytics.
2022 #Eng || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python 3 для сетевых инженеров.

• Если "в двух словах", то это такой CCNA по Python. С одной стороны, книга достаточно базовая, чтобы её мог одолеть любой желающий, а с другой стороны, в книге рассматриваются все основные темы, которые позволят дальше расти самостоятельно. Книга не ставит своей целью глубокое рассмотрение Python. Задача книги – объяснить понятным языком основы Python и дать понимание необходимых инструментов для его практического использования. Всё, что рассматривается в книге, ориентировано на сетевое оборудование и работу с ним. Это даёт возможность сразу использовать в работе сетевого инженера то, что было изучено на курсе. Все примеры показываются на примере оборудования Cisco, но, конечно же, они применимы и для любого другого оборудования.

#RU #CCNA

📓 Python for Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense.

• #Python For #Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense delivers an intuitive and hands-on explanation of using Python for cybersecurity. It relies on the MITRE ATT&CK framework to structure its exploration of cyberattack techniques, attack defenses, and the key cybersecurity challenges facing network administrators and other stakeholders today.

• Offering downloadable sample code, the book is written to help you discover how to use Python in a wide variety of cybersecurity situations, including:

• Reconnaissance, resource development, initial access, and execution;
• Persistence, privilege escalation, defense evasion, and credential access;
• Discovery, lateral movement, collection, and command and control;
• Exfiltration and impact.

#Eng

Python for Cybersecurity: Using Python for Cyber Offense and Defense.
2022 #Eng || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Python Concurrency with asyncio.

• Python is flexible, versatile, and easy to learn. It can also be very slow compared to lower-level languages. Python Concurrency with asyncio teaches you how to boost Python’s performance by applying a variety of concurrency techniques. You’ll learn how the complex-but-powerful asyncio library can achieve concurrency with just a single thread and use asyncio’s APIs to run multiple web requests and database queries simultaneously. The book covers using asyncio with the entire Python concurrency landscape, including multiprocessing and multithreading.

• Use coroutines and tasks alongside async/await syntax to run code concurrently;
• Build web APIs and make concurrency web requests with aiohttp;
• Run thousands of SQL queries concurrently;
• Create a map-reduce job that can process gigabytes of data concurrently;
• Use threading with asyncio to mix blocking code with asyncio code.

#Eng

Python Concurrency with asyncio.
2022 #Eng || Бесплатный софт для чтения книг.

Бесплатный вебинар «Python с нуля»

Хочешь стать хакером, но не умеешь кодить? Python — один из самых простых и востребованных языков программирования. Мы начнем его изучать полностью с нуля! 12 февраля в 18:00 по Москве пройдет бесплатный вебинар «Хакера» для тех, кто хочет начать изучать Python.

https://xakep.ru/2022/02/07/xakep-python-course/

📓 Data Analysis with Python and PySpark.

• When it comes to data analytics, it pays to think big. PySpark blends the powerful Spark big data processing engine with the Python programming language to provide a data analysis platform that can scale up for nearly any task. Data Analysis with Python and PySpark is your guide to delivering successful Python-driven data projects.

• Data Analysis with Python and PySpark is a carefully engineered tutorial that helps you use PySpark to deliver your data-driven applications at any scale. This clear and hands-on guide shows you how to enlarge your processing capabilities across multiple machines with data from any source, ranging from Hadoop-based clusters to Excel worksheets. You’ll learn how to break down big analysis tasks into manageable chunks and how to choose and use the best PySpark data abstraction for your unique needs.

#Eng #PySpark

Data Analysis with Python and PySpark.
2022 #Eng #PySpark || Бесплатный софт для чтения книг.

📓 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python.

• Описаны инструментальные средства для разработки приложений искусственного интеллекта. Даны основы языка программирования Python. Раскрыты основные понятия и определения искусственного интеллекта. Рассмотрены вопросы программной реализации элементов нейронной сети и построения многослойных нейронных сетей. Большое внимание уделено применению специализированных библиотек PyBrain, Scikit-learn, Keras, TensorFlow для формирования структуры нейронных сетей и их обучения и библиотек ImageAI и OpenCV для обработки изображений.

• Материал иллюстрирован простыми и понятными примерами, демонстрирующими использование предварительно обученных нейронных сетей для распознавания объектов на изображениях, создания собственных наборов данных, формирования структуры сети, ее обучения и практического применения.

#RU #PyBrain #Keras #TensorFlow #ImageAI #OpenCV