Название: С++. Начала программирования
Автор: Ишкова Э.А.
Издательство: Бином-Пресс
Год: 2004
ISBN: 5-9518-0063-3
Формат: pdf
Страниц: 359
Размер: 16,2 Mb
Язык: Русский

Учебник предлагает курс программирования, разделенный на несколько частей: начальный курс и дополняющие. Начальный курс представляет собой выборку из языка С++, по объему и содержанию достаточную для изучения процедурного программирования. Остальные части учебника последовательно дополняют первую, включая специфические разделы С и С++, что в общем соответствует курсу объектно-ориентированного программирования, а также некоторые другие, избранные, разделы.

Название: Алгоритмы параллельных вычислений и программирование
Автор: Бурова И.Г., Демьянович Ю.К.
Издательство: СПбГУ
Год: 2007
Формат: pdf
Страниц: 208
Размер: 13,7 Мб
Язык: русский

Параллельное программирование невозможно без представления о методах решения возникающих задач, об архитектуре параллельных вычислительных систем и о математическом обеспечении, которое имеют эти системы. Важно знать класс методов, удобных для реализации на параллельной системе, и алгоритмическую структуру этих методов, а также изучить средства параллельного программирования.

Название: Formal Methods in Computer Science
Автор: Jiacun Wang, William Tepfenhart
Издательство: CRC Press
Год: 2020
Страниц: 313
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 10.2 MB

Formal Methods in Computer Science gives students a comprehensive introduction to formal methods and their application in software and hardware specification and verification. The first part introduces some fundamentals in formal methods, including set theory, functions, finite state machines, and regular expressions. The second part focuses on logic, a powerful formal language in specifying systems properties. It covers propositional logic, predicate logic, temporal logic, and model checking. The third part presents Petri nets, the most popular formal language in system behavior modeling. In additional to regular Petri nets, this part also examines timed Petri nets and high-level Petri nets. The textbook is ideal for undergraduate or graduate courses in computer engineering, software engineering, computer science, and information technology programs.

Название: Command-Line Rust: A Project-Based Primer for Writing Rust CLIs (Final)
Автор: Ken Youens-Clark
Издательство: O’Reilly Media, Inc.
Год: 2022
Страниц: 399
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub (true)
Размер: 10.05 MB

В течение нескольких лет подряд Rust был признан "самым любимым языком программирования" в ежегодном опросе разработчиков Stack Overflow. Этот язык системного программирования с открытым исходным кодом сегодня используется во всем - от игровых движков и операционных систем до компонентов браузеров и движков для моделирования виртуальной реальности. Но Rust также является невероятно сложным языком с печально известной кривой обучения. Вместо того, чтобы сосредоточиться на языке в целом, это руководство обучает Rust с помощью одной небольшой, полной, сфокусированной программы в каждой главе. Автор Кен Юенс-Кларк покажет вам, как начать, написать и протестировать каждую из этих программ, чтобы создать законченный продукт. Вы узнаете, как обрабатывать ошибки в Rust, читать и записывать файлы, использовать регулярные выражения, типы Rust, структуры и многое другое.

Название: SSD for R: An R Package for Analyzing Single-Subject Data, 2nd Edition
Автор: Charles Auerbach, Wendy Zeitlin
Издательство: Oxford University Press
Год: 2022
Страниц: 225
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 22.0 MB

Single-subject research designs have been used to build evidence to the effective treatment of problems across various disciplines including social work, psychology, psychiatry, medicine, allied health fields, juvenile justice, and special education. SSD for R serves as a guide for those desiring to conduct single-subject data analysis and introduces readers to the various functions available in SSD for R, a new, free, and innovative software package written in R--the open-source statistical programming language that was written by the book's authors. SSD for R is the only book of its kind to describe single-subject data analysis while providing free statistical software to do so.

Название: Machine Learning and Optimization Models for Optimization in Cloud
Автор: Punit Gupta, Mayank Kumar Goyal
Издательство: CRC Press
Год: 2022
Страниц: 219
Язык: английский
Формат: pdf (true)
Размер: 15.1 MB

Machine Learning and Models for Optimization in Cloud’s main aim is to meet the user requirement with high quality of service, least time for computation and high reliability. With increase in services migrating over cloud providers, the load over the cloud increases resulting in fault and various security failure in the system results in decreasing reliability. To fulfill this requirement cloud system uses intelligent metaheuristic and prediction algorithm to provide resources to the user in an efficient manner to manage the performance of the system and plan for upcoming requests. Intelligent algorithm helps the system to predict and find a suitable resource for a cloud environment in real time with least computational complexity taking into mind the system performance in under loaded and over loaded condition.

Название: Beginning Deep Learning with TensorFlow
Автор: Liangqu Long, Xiangming Zeng
Издательство: Apress
Год: 2022
Формат: PDF
Страниц: 727
Размер: 19,3 Mb
Язык: English

Incorporate deep learning into your development projects through hands-on coding and the latest versions of deep learning software, such as TensorFlow 2 and Keras. The materials used in this book are based on years of successful online education experience and feedback from thousands of online learners.

Название: C++ Software Interoperability for Windows Programmers
Автор: Adam Gladstone
Издательство: Apress
Год: 2022
Формат: PDF
Страниц: 235
Размер: 16,4 Mb
Язык: English

Get up-to-speed quickly and connect modern code written in C#, R, and Python to an existing codebase written in C++. This book for practitioners is about software interoperability in a Windows environment from C++ to languages such as C#, R, and Python. Using a series of example projects, the book demonstrates how to connect a simple C++ codebase packaged as a static or dynamic library to modern clients written in C#, R, and Python. The book shows you how to develop the in-between components that allow disparate languages to communicate.

Название: Using XLWings, BeautifulSoup, Python 3.9 and Microsoft Excel 365 VBA To Web Scrape Market Index Data and Historical Company Earnings
Автор: John Lee
Издательство: John Lee
Год: January 01,2022
Страниц: 94
Язык: английский
Формат: epub
Размер: 10.1 MB

In this book, we will use Python to retrieve market index data and historical company earnings We will use Microsoft Excel 365 to report the market index and company earnings. We will use a Python library called Xlwings so Excel 365 can communicate with Python. The target audience for this book is for people who are interested in getting Dow Jones Industrial Average, S&P 500, Nasdaq and historical company earnings data from the internet. People who read this book will need a good working knowledge of Microsoft Excel, Excel VBA and Python.

Название: Machine Learning and Data Analytics for Predicting, Managing, and Monitoring Disease
Автор: Manikant Roy, Lovi Raj Gupta
Издательство: IGI Global, Medical Information Science Reference
Год: 2021
Страниц: 259
Язык: английский
Формат: pdf (true), epub
Размер: 35.8 MB

Data analytics is proving to be an ally for epidemiologists as they join forces with data scientists to address the scale of crises. Analytics examined from many sources can derive insights and be used to study and fight global outbreaks. Pandemic analytics is a modern way to combat a problem as old as humanity itself: the proliferation of disease. Machine Learning and Data Analytics for Predicting, Managing, and Monitoring Disease explores different types of data and discusses how to prepare data for analysis, perform simple statistical analyses, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more by applying cutting edge technology such as Machine Learning (ML) and data analytics. Covering a range of topics such as mental health analytics, data analysis and Machine Learning using Python, and statistical model development and deployment, it is ideal for researchers, academicians, data scientists, technologists, data analysts, diagnosticians, healthcare professionals, computer scientists, and students.