Популярные языки программирования 1965-2020.

https://proglib.io/w/55571f8c

23 сентября в 19:00 (МСК) мы будем проводить вебинар “Зачем нужна математика в Data Science”.

Спикеры вебинара:
Алексей Никитин. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Читает лекции по математическому анализу первых двух курсов на факультете ВМК МГУ и ФКН ВШЭ.
Леонид Крицков. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Автор задачника "Алгебра и аналитическая геометрия: теоремы и задачи", используемого в преподавании на факультете ВМК МГУ.
Татьяна Захарова. Кандидат физико-математических наук, доцент факультета ВМК МГУ. Имеет опыт преподавания теории вероятностей и математической статистики более 28 лет.

На этом вебинаре мы расскажем:
• Data Science и математика: почему одно без другого невозможно
• Пример. Как математика описывает нейронную сеть
• Области Data Science и связанные разделы математики
• Где этому можно научиться

Ведущим будет Артём Дрёмов, CEO Proglib
Будет полезно всем, кто хочет стать специалистом в анализе данных.

Статья о парсинге чисел с плавающей запятой.

https://proglib.io/w/2bebb373

🎱 Сможет ли программа заменить Data Scientist: платформы для машинного обучения без программирования

Было бы здорово, если бы модель машинного обучения можно было просто перетащить иконкой в проект, drag-and-drop. Стоп… но ведь такое уже есть! Рассказываем о восьми сервисах автоматизации задач Data Science.

https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY

Making Embedded Systems (2011)
Автор: Elecia White
Количество страниц: 330

Заинтересованы в разработке встроенных систем? Поскольку они не терпят неэффективности, требуется дисциплинированный подход к программированию. Это легкое для чтения руководство поможет вам изучить множество передовых методов разработки, основанных на классических шаблонах проектирования программного обеспечения и новых шаблонах, характерных для встроенного программирования. Автор рассказывает, как создавать системную архитектуру для процессоров, и показывает конкретные методы решения практических задач.

Скачать книгу

Поддержка C11 и C17 в MSVC.

https://proglib.io/w/5c3b88d4

Новое видео об особенностях и фишках CLion.

https://proglib.io/w/606cd60b

pybind11 - полная совместимость C++11 и Python.

https://proglib.io/w/bdf94523

Интервью с Lead Core Developer World of Tanks Blitz.

https://proglib.io/w/579aa69b

Некоторые методы уровня исходного кода для ускорения компиляции C++.

https://proglib.io/w/b61f6023

Хочешь быть дата сайентистом?
Мы, Библиотека программиста, вместе с преподавателями из МГУ запускаем курс "Математика в Data Science"
Старт курса — 6 октября.

https://courses.proglib.io/

CppCast: анонсы Microsoft на CppCon 2020.

https://proglib.io/w/df030dfe

ffead-cpp - фреймворк для разработки корпоративных приложений.

https://proglib.io/w/e1de0256

ClickHouse - бесплатная аналитическая СУБД для больших данных.

https://proglib.io/w/0a7faf2b

Mastering Qt 5 (2018)
Авторы: Guillaume Lazar, Robin Penea
Количество страниц: 534

Qt 5 - это фреймворк для разработки приложений, который обеспечивает отличный пользовательский интерфейс и позволяет создавать полнофункциональные приложения с помощью Qt Widgets, QML и Qt 3D. Независимо от того, создаете ли вы прототипы графического интерфейса пользователя или полнофункциональные кроссплатформенные приложения, Mastering Qt 5 - быстрое и простое решение для изучения библиотеки.

Скачать книгу

Какая математика нужна для Data Science? Интервью с преподавателями МГУ

Всё, что вы хотели знать о математике для анализа данных, но не знали, у кого спросить.

https://proglib.io/w/fa2f98d1

XML парсер для C++.

https://proglib.io/w/1517136c

Создание персонажа на C++ с нуля в Unreal Engine 4.

https://proglib.io/w/e14bb23b

Data Scientist-ы больше не нужны?

Может ли программа заменить специалиста? Рассказываем о существующих сервисах автоматизации машинного обучения.

https://proglib.io/sh/a9nuG1hfkY