Программирование

В книге изложены приемы и методы, обязательные при грамотном объектно-ориентированном программировании. Следование приведенным паттернам проектирования защитит программу от ошибок, проблем с совместимостью, неожиданных и непонятных отказов, а также обеспечит модульность кода. Рассмотрены примеры на языке Java, легко адаптируемые для C#, пояснены приемы тестирования, развития и адаптации кода с учетом меняющихся требований. Книга адресована программистам на языках Java и C# и руководителям команд, практикующих объектно-ориентированное программирование.

Рассматривается объектно-ориентированная оболочка командной строки Microsoft PowerShell и ее возможности для автоматизации повседневных задач пользователей и администраторов. Описываются основные элементы и конструкции языка PowerShell, инструменты для написания и отладки сценариев. Приведена информация о работе с файловой системой и структурированными данными (CSV, JSON). Рассмотрены приемы управления процессами, службами и серверами автоматизации. Обсуждаются вопросы взаимодействия с веб-ресурсами при помощи HTTP-запросов. Даны примеры построения GUI для сценариев PowerShell с помощью Windows Forms и Windows Presentation Foundation. Во втором издании детально описаны кросс-платформенные возможности PowerShell и использование этой технологии в Linux.

Книга представляет собой обширный справочник типичных, а также очень редко встречающихся ошибок, характерных для программ на C++, Rust и других языках для низкоуровневого и системного программирования, в частности на ассемблере. Все рассмотренные проблемы так или иначе связаны с неопределенным, неуточненным и определяемым реализацией поведением языковых конструкций. Наибольшее внимание уделено неопределенному поведению, возможным признакам его присутствия в программах и методам поиска, диагностики и устранения такого поведения. Для специалистов по C++ и другим языкам для системного и низкоуровневого программирования.

Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования и анализа данных в управлении бизнесом, маркетинге и поддержке принятия решений.

В справочном пособии рассматриваются вопросы сборки и применения кроссплатформенного фреймворка wxWidgets, основы языка программирования C++, кроссплатформенная работа со строками, файлами и датами, создание графического пользовательского интерфейса с помощью wxWidgets, использование визуального конструктора окон wxFormBuilder, расширенные возможности языка C++ с wxWidgets, а также практические работы для студентов.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др.

API и сервисы, основанные на событиях, часто одновременно используются множеством приложений через сложную сеть интеграций, поэтому их сложно тестировать. Контрактные тесты предлагают простое решение этой проблемы. Совместимость API или сервиса проверяется с помощью согласованных контрактов. Контракты понимают и соблюдают все компоненты системы (а также разработчики, которые их создали). Этот инновационный метод помогает обнаружить проблемы интеграции на раннем этапе разработки и повышает жизненно важную для любой системы прозрачность.

Система генерации ответа, дополненная результатами поиска (Retrieval Augmented Generation, RAG) автоматически выбирает и предоставляет контекст, характерный для конкретной предметной области, что значительно улучшает способность LLM генерировать точные ответы без искажений. Подход GraphRAG основывается на использовании графа знаний для структурирования входных данных и существующих в них связей, чтобы получить содержательные и релевантные промпты.

Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению. Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью — от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры.

Apache Kafka — это эталонная платформа для аналитики в реальном времени, передачи событий и потоковой обработки. Выступая в качестве центрального узла для распределенных данных, Kafka обес­печивает беспрепятственный обмен между продюсерами и потребителями по модели «издатель — под­писчик». Kafka легко обрабатывает миллионы событий в секунду, а его надежная архитектура гарантирует высокую отказоустойчивость и масштабируемость. «Apache Kafka в действии» — это практическое руководство для ИТ-специалистов, которые внедряют Kafka в приложения и инфраструктуры, обрабатывающие огромные объемы данных. Издание охваты­вает все ключевые темы — от основ Kafka до продвинутых операций, а теория дополнена наглядными иллюстрациями и примерами из ежедневной практики.

Хотите успешно пройти Coding Interview в ведущую IT-компанию? Эта книга меняет правила игры в подготовке к кодинг-интервью. Алекс Сюй предлагает структурированный подход к распространенным паттернам, разбирает сложные концепции и делает реальные задачи намного доступнее. Практические примеры, детальные объяснения и реальные задачи помогут не только пережить интервью, но и отточить навыки кодинга. А практические советы помогут понять на что именно обращают внимание эксперты, проводящие собеседования. В ваших руках 464 страницы проверенного на практике знания, которое тысячи разработчиков уже использовали для карьерного взлета!

«Решение задач на языке Kotlin» - это книга для тех, кто хочет развить и укрепить навыки программирования на языке Котлин, решая задачи. По ходу чтения книги вы будете решать занимательные математические задачи отечественных авторов: Фёдора Фёдоровича Нагибина (Математическая шкатулка), Бориса Анастасьевича Кордемского (Удивительный мир чисел) и Анатолия Павловича Савина (Занимательные математические задачи).

В книге рассматриваются вопросы сравнительного анализа языков программирования и конструирования компиляторов. Первая часть книги содержит обзор языков высокого уровня и связанных с их эволюцией технологий структурного, модульного и объектно-ориентированного программирования. Проводится сравнительный анализ языков, в том числе на основе объективных критериев, даются экспертные оценки.

Эта книга написана Луо Юнем, руководителем проекта векторной базы данных Tencent Cloud, обладающим богатым практическим опытом. В ней всесторонне и подробно рассматриваются практические вопросы построения векторных баз данных и их применение в различных сценариях, включая горизонтальное и вертикальное масштабирование.

Практическое руководство по визуализации данных с помощью Python и javascript. Автор показывает полный цикл работы — от сбора и обработки данных до их представления в браузере. Книга адресована разработчикам, аналитикам и специалистам по данным, желающим освоить инструменты и подходы, которые позволяют превращать цифры в наглядные и интерактивные визуализации.

В учебнике содержатся теоретические и практические сведения о современных системах управления базами данных (СУБД), об использовании и проектировании баз данных. Рассматриваются языковые и программные средства СУБД и систем автоматизации проектирования баз данных.

Конвейеры обработки данных управляют потоком данных с момента их первоначального сбора до консолидации, очистки, анализа, визуализации и многого другого. Apache Airflow предоставляет единую платформу, которую можно использовать для проектирования, реализации, мониторинга и обслуживания конвейеров.

Рассмотрены фундаментальные основы программирования в Linux: инструментарий, низкоуровневый ввод-вывод, многозадачность, файловая система, межпроцессное взаимодействие и обработка ошибок.

Книга идеально подходит разработчикам, тестировщикам, DevOps-инженерам и всем, кто так или иначе причастен к созданию ПО, независимо от уровня опыта. Вы освоите не только базовые функции, но и более мощные возможности: Copilot Edits, Copilot Agent и даже Copilot Vision, узнаете, как создавать собственные расширения и интегрировать их в свой рабочий процесс, независимо от выбранного языка программирования.

Вы получаете не очередную «теорию уровней», а полное практическое руководство, позволяющее разобраться, как правильно проектировать и реализовывать каждый уровень на Microsoft Fabric и Azure Databricks (с готовыми примерами кода и GitHub-репозиторием); реальные кейсы внедрения в AP Pension, Amadeus и ZEISS; рекомендации о том, как вписать медальон в data mesh; разбор таких вопросов, как контракты данных, безопасность и генеративный ИИ (включая RAG и работу с неструктурированными данными).