ДМК-Пресс Девять алгоритмов, которые изменили будущее Маккормик Джон

Ежедневно мы используем впечатляющие технологические достижения, даже не задумываясь об этом. Мы передаем по сети гигабайты информации, просматриваем тысячи документов в поисках необходимого, совершаем покупки в интернет-магазинах. Мы архивируем объемные материалы, так чтобы их можно было отправить по электронной почте, и пользуемся искусственным интеллектом компьютеров, которые автоматически исправляют опечатки в тексте, ретушируют фотографии и делают за нас многое другое...Все это при нынешнем уровне развития технологий воспринимается как должное. Но ведь такие "чудеса" были бы невозможны без величайших идей информатики, родившихся в XX веке!Эта книга - о том, как эти идеи зародились и как воплощались в жизнь.Издание рассчитано на широкую аудиторию

Ежедневно мы используем впечатляющие технологические достижения, даже не задумываясь об этом. Мы передаем по сети гигабайты информации, просматриваем тысячи документов в поисках необходимого, совершаем покупки в интернет-магазинах. Мы архивируем объемные материалы, так чтобы их можно было отправить по электронной почте, и пользуемся искусственным интеллектом компьютеров, которые автоматически исправляют опечатки в тексте, ретушируют фотографии и делают за нас многое другое • Все это при нынешнем уровне развития технологий воспринимается как должное. Но ведь такие «чудеса» были бы невозможны без величайших идей информатики, родившихся в XX веке! • Эта книга - о том, как эти идеи зародились и как воплощались в жизнь • Издание рассчитано на широкую аудиторию

Обратная математика «выворачивает наизнанку» традиционную математическую логику: ее цель – не вывод теорем, а поиск аксиом, которые позволяют доказать известные теоремы • В этой книге Джон Стилуэлл рассказывает о том, как найти «правильные» аксиомы для доказательства фундаментальных теорем. Вы узнаете о том, как установить пределы вычислимости в анализе, как решаются проблемы математики, связанные с алгоритмами, ознакомитесь с системами аксиом RCA0, WKL0 и ACA0 и с концепцией математической «глубины» • Для читателей, интересующихся основами математической науки

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования • Издание предназначено для разработчиков и специалистов по анализу данных. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий

Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта • После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций

В книге излагаются новые полезные для практики идеи и достижения на стыке информатики, управления и психологии. Показано, что алгоритмы, сила ума, интеллектуальный комфорт и эффективность бизнеса тесно связаны. Дается общедоступный практический курс, помогающий ускорить разработку алгоритмов и программ, увеличить силу ума, упростить формализацию профессиональных знаний, облегчить проектирование сложной деятельности и бизнес-процессов. Курс основан на «дружелюбных» графических языках, обладающих удивительной наглядностью, «заставляющих» мозг мыслить отчетливо, глубоко и продуктивно • Для всех, кто интересуется алгоритмами и хочет научиться выражать свои мысли и планы в форме дружелюбных и наглядных алгоритмических чертежей. Книга предназначена для начинающих и профессионалов

Entity Framework радикально упрощает доступ к данным в приложениях .NET. Этот простой в использовании инструмент объектно-реляционного отображения (ORM) позволяет писать код базы данных на чистом C#. Он автоматически отображает классы в таблицы базы данных, разрешает запросы со стандартными командами LINQ и даже генерирует SQL-код за вас! • Данная книга научит вас писать код для беспрепятственного взаимодействия с базой данных при работе с приложениями .NET. Следуя соответствующим примерам из обширного опыта автора книги, Джона Смита, вы быстро перейдете от основ к продвинутым методам. Помимо новейших функциональных возможностей EF, в этой книге рассматриваются вопросы производительности, безопасности, рефакторинга и модульного тестирования • Книга предназначена для разработчиков

Грейс Хоппер — первая женщина-программист, Софья Ковалевская — первая женщина-профессор, Дзюнко Табеи — первая женщина, покорившая Эверест. 62 женщины, изменившие ход истории, — они великолепны, они умны и они были первыми. Откройте для себя эту вдохновляющую раскраску, на каждой страничке которой вас ждет иллюстрация с кратким описанием. Придайте цвета великим фигурам истории, а они подарят вам творческий подъем и помогут избавиться от стресса в конце дня. Возьмите раскраску, сделайте глубокий вдох и начните творить! Вас ждет прекрасная атмосфера — как творчества, так и чего-то нового, захватывающего, переносящего в разные эпохи

Как создать компанию с нуля, привести ее к успеху, сделав лидером рынка? Питер Тиль, предприниматель, создавший платежную систему PayPal, и первый инвестор Facebook, считает, что основа любого успешного стартапа — уникальный продукт, дающий компании выигрышный статус монополии. Поэтому одно из важных условий выживания любого проекта — умение основателей смотреть на мир по-новому, чтобы заметить выигрышную идею, которую никто еще не развил.Именно эти идеи, впервые озвученные на лекциях в Стэнфордском университете, легли в основу книги Питера Тиля.На примере Facebook, Microsoft, eBay, Twitter, Linkedln и многих других компаний, а главное — на собственном уникальном опыте работы в PayPal Питер поясняет, какую стратегию нужно выбрать начинающему бизнесмену, чтобы преуспеть при создании собственного стартапа

Жизненный кризис – отличный повод начать все заново. Только оказавшись на грани семейного и финансового краха, 47-летний Алекс понимает: нужно что-то менять. К счастью на его пути возникает Виктория, мать много лет назад погибшего друга. Под ее руководством главному герою предстоит узнать о самых опасных из расставленных жизнью ловушек и научиться их преодолевать • Написанная владельцами и директорами тренинговых компаний Дэвидом М.Р. Кови (сыном легендарного Стивена Кови) и Стэфаном М. Мардиксом, эта книга похожа на фруктовый смузи. Легкая и жизнерадостная, она помогает оздоровить жизнь и привести дела в порядок

Эта книга написана ведущими специалистами в области технологий баз данных и веба. Благодаря популярности интернет-торговли появилось много чрезвычайно объемных баз данных, для извлечения информации из которых нужно применять методы добычи данных (data mining). В книге описываются алгоритмы, которые реально использовались для решения важнейших задач добычи данных и могут быть с успехом применены даже к очень большим наборам данных. Изложение начинается с рассмотрения технологии MapReduce - важного средства распараллеливания алгоритмов. Излагаются алгоритмы хэширования с учетом близости и потоковой обработки данных, которые поступают слишком быстро для тщательного анализа. В последующих главах рассматривается идея показателя PageRank, нахождение частых предметных наборов и кластеризация

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения