ДМК-Пресс Django 2 в примерах Меле Антонио

Книга охватывает многообразные аспекты создания веб-приложений с помощью самого популярного веб-фреймворка Django на языке Python. Изучив четыре проекта разной направленности (приложение для ведения блога и электронной коммерции, социальный веб-сайт, платформа электронного обучения), вы получите хорошее представление о том, как работает Django • Прочитав книгу, вы • - усвоите основы Django, включая модели, ORM-преобразователь, представления, шаблоны, URL-адреса, формы, аутентификацию, сигналы и промежуточные программные компоненты • - реализуете аутентификацию с использованием учетных записей Facebook, Twitter и Google, настроите профили пользователей • - разработаете каталог товаров и корзину покупок для онлайн-магазина • - научитесь обрабатывать платежи с помощью платежного шлюза Stripe и управлять уведомлениями о платежах с помощью веб-перехватчиков • - интегрируете в свой проект сторонние приложения Django

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

В настоящем издании представлен практикум по проектированию на языке Verilog, расширяющий и дополняющий теоретический материал, изложенный в книге Д. Харриса и С. Харрис «Цифровая схемотехника и архитектура компьютера» • Преимущество книги состоит в том, что изучение Verilog построено не на традиционном академическом заучивании инструкций и команд языка, а на знакомстве с основными элементами цифровой электроники и подробными примерами того, как их описывать; при этом представленный материал сопровождается исчерпывающим набором презентаций и готовых примеров кода на сайте издательства, которые могут быть запущены на любой популярной отладочной плате с ПЛИС • Предлагаемое издание отражает богатый опыт работы международного авторского коллектива специалистов из ведущих университетов и ИТ-компаний, что делает его не только отличным учебным пособием для изучения в вузе, но и полезной книгой для самообразования

Книга демонстрирует преимущества методологии разработки на основе тестирования (TDD) на языке Python. Вы научитесь писать и выполнять тесты для создания любого фрагмента вашего приложения и затем разрабатывать минимальный объем программного кода, необходимого для прохождения этих тестов. Вы также научитесь работать с различными инструментами и фреймворками, такими как Django, Selenium, Git, jQuery и Mock • Издание предназначено всем разработчикам, кто уже освоил начальный уровень программирования на Python и хочет перейти на следующий

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение - незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R - чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом

Применяя методику разработки через приемочные тесты (ATDD), заказчики, разработчики и тестировщики получают возможность совместно сформулировать тестопригодные требования, что позволяет создавать высококачественное программное обеспечение в сжатые сроки. Однако на практике многие не понимают, в чем истинный смысл ATDD. Настоящая книга - первое практическое руководство начального уровня по внедрению и успешному применению этой методики • На примерах автор показывает, как применять ATDD, используя различные языки и каркасы. В результате проработки примеров порождаются различные артефакты: классы для автоматизации тестирования, определения шагов и полные реализации. На этих вполне реалистичных примерах автор иллюстрирует фундаментальные принципы ATDD, показывает место ATDD в общем процессе разработки, делится своим обширным опытом и предостерегает против типичных ошибок

Книга «Электроника шаг за шагом. Практикум» представляет собой сборник практических примеров, дополняющих теоретические сведения о началах электроники, изложенные в книге Р. А. Свореня «Электроника шаг за шагом». Подобные примеры имеются и в оригинальных изданиях «Электроники шаг за шагом», но к настоящему времени они устарели. Примеры в данном издании ориентированы в основном на элементную базу поколения дискретных компонентов и КМОП-микросхем малой и средней степени интеграции. Затрагиваются также более современные приемы любительской электроники, основанные на микроконтроллерах и Arduino • Разделы «Практикума» в основном следуют тематике глав в современном переиздании «Электроники шаг за шагом». Каждый раздел содержит краткие сведения теоретических основ обсуждаемой области

В книге изложены основы теории цифровой обработки сигналов. Акцент сделан на доступности изложения материала и объяснении методов и алгоритмов так, как они понимаются при практическом использовании. Цель книги — практический подход к цифровой обработке сигналов, позволяющий преодолеть барьер сложной математики и абстрактной теории, характерных для традиционных учебников. Изложение материала сопровождается большим количеством примеров, иллюстраций и текстов программ, которые вы также можете скачать на сайте издательства дмк.рф • Книга предназначена научным работникам и инженерам, желающим применять методы цифровой обработки в различных технических сферах. Рекомендуется аспирантам и студентам, изучающим цифровую обработку сигналов

Данная книга содержит различные примеры и пошаговое описание создания различных веб-приложепий с помощью клиентского фреймворка Bootstrap. Рассматривается сеточная система, основные компоненты Bootstrap, HTML-элементы и настройка компонентов для адаптивной разработки. Описывается создание мониторинговой панели веб-приложения с помощью продвинутых возможностей Bootstrap, включая настройку компонентов, обработку событий и расширенную интеграцию библиотек • Издание адресовано разработчикам внешних интерфейсов, не знакомым с Bootstrap. Тем не менее, подразумеваются базовые знания HTML, CSS и JavaScript, приветствуется знакомство с другими фреймворками, например, с JQuery

Анализ корпоративных данных начинается с чтения, фильтрации и объединения файлов и потоков из многих источников. Механизм обработки данных Spark способен обрабатывать эти разнообразные объемы информации как признанный лидер в этой области, обеспечивая в 100 раз большую скорость, чем например Hadoop. Благодаря поддержке SQL, интуитивно понятному интерфейсу и простому и ясному многоязыковому API вы можете использовать Spark без глубокого изучения новой сложной экосистемы. Эта книга научит вас создавать полноценные и завершенные аналитические приложения. В качестве примера используется полный конвейер обработки данных, поступающих со спутников NASA • Для чтения этой книги не требуется какой-либо предварительный опыт работы со Spark, Scala или Hadoop

Эта вводная книга знакомит с приемами и методами пространственного анализа и пространственной статистики с помощью ГИС. Каждая глава представляет отдельную группу методов и метрик, объясняет, как интерпретировать результаты, и приводит практические примеры. В числе тем, рассматриваемых в книге, вы найдете: описание и отображение данных посредством исследовательского пространственного анализа данных; анализ географического распределения и точечных закономерностей; пространственная автокорреляция; пространственная кластеризация; географически взвешенная регрессия и регрессия методом наименьших квадратов; пространственная эконометрика. Практические примеры, объединяющие теорию и практику, связаны в единое исследование с использованием программного обеспечения и сопровождаются иллюстрированными руководствами

Уже больше десяти лет программисты на Ruby обращаются к данной книге как к надежному источнику сведений о том, как эффективно писать на этом языке. А теперь Хэл Фултон и Андрэ Арко изрядно обновили этот классический труд, включив описание новых средств языка и инструментов • Новое издание охватывает версию Ruby 2.1 и содержит более 400 примеров, отвечающих на вопрос: "Как это делается в Ruby?". Все примеры сопровождаются подробным описанием задачи и технических ограничений. Затем дается пошаговое объяснение одного хорошего решения с детальными комментариями, позволяющими лучше усвоить материал • Третье издание удобно организовано по темам, так что стало еще проще найти ответ на свой вопрос - и писать более качественный код в согласии с духом и философией Ruby