Информационные системы и технологии (сводная)

Автор книги «Наиболее эффективное использование C++» предлагает 35 новых способов улучшения ваших программ. Основываясь на своем многолетнем опыте, С. Мейерс объясняет, как писать наиболее эффективные программы: надежные, совместимые, переносимые и пригодные для повторного использования, то есть программы, безупречные во всех отношениях. Настоящая книга описывает приемы, которые позволяют значительно повысить производительность программ, выбрав оптимальное соотношение затрат времени/памяти на различные операции. Здесь вы найдете примеры обработки исключений и анализ их влияния на структуру и поведение классов и функций C++, а также варианты практического применения новых возможностей языка, таких как тип bool, ключевые слова mutable и explicit, пространства имен, шаблоны функций членов, стандартная библиотека шаблонов и многое другое.

В издании описываются принципы организации и задачи эксплуатации аппаратуры информационных систем (ИС). Показано, что надежность работы аппаратуры ИС определяется критерием ее безотказности. Рассматриваются основные определения надежности ИС, факторы, влияющие на надежность и комплексные показатели надежности ИС, а также экономические показатели эксплуатации и надежности ИС. Даны характеристики надежности при внезапных и постепенных отказах, основы расчета и испытания на надежность аппаратуры ИС, математические показатели надежности аппаратуры ИС при хранении, подготовке к работе и использовании по назначению. Описана классификация отказов ИС, методика прогнозирования отказов и текущий ремонт аппаратуры ИС, организация технического обслуживания и проведения профилактических мероприятий с аппаратурой ИС. Учебное пособие предназначено для студентов нетехнических высших учебных заведений, обучающихся по экономическим и другим специальностям.

Книга начинается с общих концепций программирования, таких как циклы и функции в ядре Python 3, затем рассматриваются библиотеки NumPy, SciPy и Matplotlib для вычислительного программирования и визуализации данных. Обсуждается использование виртуального блокнота Jupyter Notebooks для создания мультимедийных совместно используемых документов для научного анализа. Отдельная глава посвящена анализу данных с использованием библиотеки pandas. В заключительной части представлены более сложные темы, такие как точность вычислений с применением чисел с плавающей точкой и обеспечение стабильности алгоритмов.

В этой книге представлены общие принципы построения и функционирования сетей, связанных с разными областями человеческой деятельности. Рассматриваются концепция малых миров и принцип кластеризации применительно к социальным сетям. Обсуждаются роль хабов, тема устойчивости сетей, направленные и взвешенные сети. Всемирная паутина, «Википедия», цитирование, трафик и Twitter используются для иллюстрации роли направления и веса. В заключение исследуются модели возникновения сетей, методы обнаружения сообществ и динамические сетевые процессы. Каждая глава включает в себя практические занятия по программированию и упражнения, позволяющие читателям проверить свои знания в области построения и анализа сетей. Учебный материал основан на реальных примерах.

Цель науки о данных — улучшить процесс принятия решений, находя полезные неочевидные закономерности в больших массивах данных. Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Эта книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

В книгу вошли основные сведения по MS Excel и классическим методам непараметрической статистики, применяемым к независимым выборкам, парным наблюдениям и таблицам сопряженности, реализующие эти методы программы VBA и технологии решения типовых задач в MS Excel. Данные технологии представлены, как пошаговыми решениями (без применения макросов), так и автоматическими, когда задача решается одним макросом, возвращающим значение статистики, критерий принятия основной гипотезы и вывод о том, какую гипотезу следует принять. Книга ориентирована на студентов вузов, изучающих статистические методы, но будет полезна и более широкому кругу пользователей MS Excel.

Это классическое руководство посвящено применению нейросетевых моделей к обработке данных естественного языка (Natural Language Processing — NLP). Рассматриваются основы машинного обучения с учителем на лингвистических данных и применение векторных, а не символических представлений слов. Обсуждается абстракция графа вычислений, которая позволяет легко определять и обучать произвольные нейронные сети и лежит в основе современных программных нейросетевых библиотек. Также даются обзорные сведения специализированных нейросетевых архитектур, включая одномерные сверточные сети, рекуррентные нейронные сети, модели условной генерации и модели с механизмом внимания. Издание предназначено студентам вузов, а также специалистам в области машинного перевода и нейронных сетей. Предполагается знание теории вероятностей, алгебры и математического анализа, а также базовое владение алгоритмами и структурами данных.

В этой книге вы познакомитесь с простыми подходами к разработке мобильных приложений для iOS и Android. Если вашей команде приходится разрабатывать проекты сразу для двух этих систем или вы планируете перейти с одной системы на другую, это практическое руководство покажет вам, как решаются наиболее распространенные задачи на каждой из этих платформ. В первой части представлены решения распространенных задач, которые приходится решать на любой платформе, таких как запись файла в локальное хранилище или создание HTTP-запроса. Вторая часть описывает процесс создания приложения на каждой платформе с использованием приемов из первой части. Примеры кода для Android представлены на двух языках — Java и Kotlin, поэтому книга может служить перекрестным справочником не только между iOS и AOSP, но и между Java и Kotlin для разработчиков на Android. Издание предназначено для программистов, специализирующихся на разработке приложений для iOS и/или Android.

Если вам необходима статистическая обработка данных для курсовой, диплома, статьи или диссертации; вы хотите лучше понимать результаты тех статистических методов, которые применяете; вы устали от того, что программы анализа данных не способны выполнить нестандартные задачи; вам необходимо перегруппировать ваши данные, но жаль тратить на это часы ручного труда; вам нужно освоить самые современные методы, еще не нашедшие отражения в большинстве статистических пакетов, то эта книга — для вас! Изложение построено на базе самого современного программного обеспечения — статистической среды R, которая принадлежит к числу наиболее динамически развивающихся программ в своем классе. Освоив R, вы сможете: полностью автоматизировать свою работу; запускать статистическую обработку прямо из текста документа; получать графики высокого качества и сохранить их в переносимых графических форматах; в любой момент повторить ваш анализ (например, если поменялись требования к иллюстрациям или исходные данные); использовать сотни «библиотек»-плагинов, разработанных для R; применять самые современные методы; разрабатывать собственные программы анализа данных: от коротких «макросов» до полноценных пакетов, реализующих новейшие алгоритмы; и, естественно, проводить любой стандартный анализ данных, получая при этом графики любой степени сложности.

В монографии представлено исследование актуальных проблем регулирования отношений по оказанию услуг операторами доверенных сервисов (прежде всего идентификация и аутентификация лиц при электронном взаимодействии) и по доверительному управлению информацией на международном уровне, в зарубежных странах и в Российской Федерации, а также проблем защиты персональных данных в Интернете, в том числе в условиях применения новых методов обработки больших массивов данных и использования технологии облачных вычислений.