Название: Computer Vision Metrics: Survey, Taxonomy, and Analysis of Computer Vision, Visual Neuroscience, and Visual AI
Автор: Scott Krig
Издательство: Springer
Год выхода: 2025, Second Edition
Страниц: 806
Формат: True PDF
Размер: 66,8 MB
Язык: английский

This 2nd Edition, based on the successful 2016 textbook, has been updated and expanded to cover 3rd generation Computer Vision and AI as it supersedes historical visual computing methods, providing a comprehensive survey of essential topics and methods in Computer Vision. With over 1,200 essential references, as well as chapter-by-chapter learning assignments, the book offers a valuable resource for students, researchers, scientists and engineers, helping them dig deeper into core computer vision and foundational visual computing and neuroscience topics.

Название: Linear Models with R, 3rd Edition
Автор: Julian J. Faraway
Издательство: CRC Press
Год: 2025
Страниц: 388
Язык: английский
Формат: pdf, epub (true)
Размер: 11.6 MB

A Hands-On Way to Learning Data Analysis. Part of the core of statistics, linear models are used to make predictions and explain the relationship between the response and the predictors. Understanding linear models is crucial to a broader competence in the practice of statistics. Linear Models with R, Third Edition explains how to use linear models in physical science, engineering, social science, and business applications. The book incorporates several improvements that reflect how the world of R has greatly expanded since the publication of the second edition. This book is written in three languages: English, Mathematics and R. Like its widely praised, best-selling predecessor, this edition combines statistics and R to seamlessly give a coherent exposition of the practice of linear modeling. The text offers up-to-date insight on essential data analysis topics, from estimation, inference, and prediction to missing data, factorial models, and block designs. Numerous examples illustrate how to apply the different methods using R.

Название: Использование приложения MS Excel для моделирования различных задач
Автор: Кильдишов В.Д.
Издательство: СОЛОН-Пресс
Год: 2019
Cтраниц: 156
Формат: pdf
Размер: 32 мб
Язык: русский

Книга является практическим руководством по моделированию задач с использованием приложения MS Excel. Книга предназначена для школьников, студентов и преподавателей, которые хотят быть знакомы с MS Excel «на Вы», а также научиться моделированию, разработке моделей, алгоритмов и программ. Прочитав эту книгу, Вы научитесь использовать возможности MS Excel, о которых ранее не знали.

Название: Parallel and High-Performance Computing in Artificial Intelligence
Автор: Mukesh Raghuwanshi, Pradnya Borkar, Rutvij H. Jhaveri, Roshani Raut
Издательство: CRC Press
Год: 2025
Страниц: 340
Язык: английский
Формат: pdf, epub (true)
Размер: 13.8 MB

Parallel and High-Performance Computing in Artificial Intelligence explores high-performance architectures for data-intensive applications as well as efficient analytical strategies to speed up data processing and applications in automation, Machine Learning, Deep Learning, healthcare, bioinformatics, natural language processing (NLP), and vision intelligence. The book’s two major themes are high-performance computing (HPC) architecture and techniques and their application in Artificial Intelligence. As AI is increasingly being integrated into HPC applications, the book explores emerging and practical applications in such domains as healthcare, agriculture, bioinformatics, and industrial automation. It illustrates technologies and methodologies to boost the velocity and scale of AI analysis for fast discovery. The book also focuses on Deep Learning and edge computing methodologies with HPC and presents recent research on methodologies and applications of HPC in AI.

Название: Swift. Основы разработки приложений под iOS
Автор: Усов Василий
Издательство: Питер
Год: 2016
Страниц: 304
Формат: pdf
Размер: 22 mb

Swift — быстрый, современный, безопасный и удобный язык программирования — появился совсем недавно и стал огромным сюрпризом для iOS-общественности. И вот, спустя год, Apple выпустила версию 2.0, а следом и 2.1, привнесшую в процесс разработки ряд значительных нововведений.
Данная книга содержит исчерпывающую информацию для всех желающих научиться программировать на языке Swift с целью создания собственных iOS-приложений (а также OS X-, watchOS- и tvOS-приложений). В ходе чтения книги вы встретите не только теоретические сведения, но и большое количество практических примеров и заданий, выполняя которые вы углубите свои знания в изучаемом материале. Несмотря на то что вам предстоит пройти большой путь, это будет полезный и очень важный опыт. Книга не показывает, как писать iOS-приложения, она предназначена для изучения самого языка программирования Swift. Книга даст вам возможность освоить новый язык и в скором времени приступить к написанию собственных приложений для App Store или Mac App Store. Изучив язык, в дальнейшем вы сможете самостоятельно выбрать, для какой платформы создавать программы — для iOS, OS X, tvOS или watchOS.

Автор: Йенер М., Фидом А.
Название: Java EE. Паттерны проектирования для профессионалов
Издательство: СПб.: Питер
Год: 2016
Формат: pdf (OCR)
Размер: 14 mb

Книга «Java EE. Паттерны проектирования для профессионалов» — незаменимый ресурс для всех, кто желает более эффективно работать с Java EE, а также единственная книга, в которой рассмотрены как теория, так и практика использования паттернов проектирования на примерах реальных прикладных задач.
Авторы знакомят читателя и с фундаментальными, и с наиболее передовыми возможностями Java EE 7, досконально рассматривают каждый из паттернов и демонстрируют, как эти паттерны применяются при решении повседневных прикладных задач.
В этом издании рассматриваются классические паттерны проектирования, впервые упомянутые в знаменитой книге, написанной GoF1, с учетом модернизации их применительно к платформам Java EE 6 и 7.

Название: Automating Tasks with Python for New Developers. A Practical Guide with Examples
Автор: William E. Clark
Издательство: NOBTREX LLC
Год: 2024
Формат: pdf, epub
Страниц: 373
Размер: 10.1 Мб
Язык: английский

Automating Tasks with Python for New Developers: A Practical Guide with Examples equips readers with the essential skills required to streamline repetitive tasks and optimize workflow efficiency through Python programming. Designed for individuals with little or no prior coding experience, this book provides clear, step-by-step guidance from Python fundamentals to the practical implementation of automation in both personal and professional settings. The material covers core topics such as basic syntax, data structures, control flow, user interaction, and error handling to ensure a solid programming foundation.

Название: Full Stack Web Development with Fastify: Building High-Performance Modern Applications from Frontend to Backend
Автор: Aarav Joshi
Издательство: 101 Books
Год: 2025
Страниц: 1190
Язык: английский
Формат: pdf, epub, mobi
Размер: 10.1 MB

This book is your definitive guide to mastering full stack web development using Fastify, the modern, high-performance Node.js framework. Designed for developers eager to build robust, scalable, and maintainable applications, it walks you through every layer of the stack—from backend APIs to frontend integration—leveraging Fastify’s speed, extensibility, and developer-friendly architecture. You’ll start with Fastify’s core concepts, learning how its plugin-based ecosystem, schema-driven validation, and encapsulation techniques enable rapid, modular development. Step-by-step, you’ll design RESTful APIs, implement real-time features, and connect modern frontend frameworks for seamless user experiences. The book covers advanced authentication, authorization, and security best practices, ensuring your applications are safe and reliable.

Название: Design Patterns Made Easy: A Practical Guide with Examples
Автор: William E. Clark
Издательство: Nobtrex L.L.C.
Год: 2025
Страниц: 237
Язык: английский
Формат: pdf, epub, mobi
Размер: 10.1 MB

This book offers a clear and practical guide to understanding and applying design patterns in object-oriented software development. It begins by establishing a strong foundation in essential object-oriented principles, including encapsulation, inheritance, polymorphism, and the SOLID guidelines. These foundational concepts are introduced to support effective software design and to frame the context in which design patterns are most valuable. The core chapters systematically present creational, structural, and behavioral design patterns. Each pattern is explained through its purpose, structural details, participating components, and the implications of its use. Concrete code examples demonstrate real-world applications, enabling readers to identify situations where each pattern can significantly enhance maintainability, scalability, and code clarity. The book also addresses pattern selection strategies, integration into existing codebases, and common mistakes to avoid. Designed for software developers, engineers, computer science students, and technical leaders, this book serves as both a comprehensive introduction and a practical reference.

Название: Data Cleaning with Python for Data Analytics and Modeling: Master the Art of Data Cleaning, Transformation, and Preparation for Robust Analytics and Machine Learning Models
Автор: Ahmed Khorshid
Издательство: Independently published
Год: December 27, 2024
Страниц: 190
Язык: английский
Формат: pdf, epub
Размер: 10.1 MB

In the world of Data Science, clean data is the foundation of accurate analysis and reliable Machine Learning models. "Data Cleaning with Python" is your ultimate guide to mastering the essential techniques and tools for preparing data for analytics and modeling. Whether you're a data analyst, data scientist, or Machine Learning engineer, this book equips you with the skills to handle messy, incomplete, and inconsistent datasets with confidence. This comprehensive guide covers everything from the basics of data cleaning to advanced techniques, including handling missing data, removing duplicates, detecting outliers, and transforming data for Machine Learning. With practical examples, step-by-step tutorials, and real-world case studies, you'll learn how to use Python's powerful libraries like Pandas, NumPy, Scikit-learn, and OpenRefine to clean and preprocess data efficiently.