Solutions architect: Архитектура и проектирование ИТ-решений. 3-е изд.
Автор(ы): Саурабх Шривастава, Ниланджали Шривастав

Овладейте искусством дизайна архитектур и станьте успешным архитектором решений. Книга, написанная опытными техлидами AWS Саурабхом Шриваставой и Ниланджали Шривастав, выходит за рамки традиционных руководств для подготовки к сертификации. В ней вы найдете подробную аналитику и передовые методы, предназначенные для удовлетворения конкретных потребностей клиентов и решения проблем, с которыми сталкиваются современные архитекторы решений.

Издание описывает новые интересные возможности, которые позволят вам оставаться в авангарде этой стремительно развивающейся сферы. Большие языковые модели, генеративный ИИ, инновации в области глубокого обучения – все эти революционные достижения формируют будущее технологии. Такие темы, как облачно-ориентированные архитектуры, инженерия данных, облачная оптимизация, модернизация мейнфреймов и создание экономичных и безопасных архитектур, продолжают оставаться актуальными в современной технологической сфере. В книге рассматриваются эти перспективные и ключевые технологии, а также приводится пошаговое описание процесса проектирования архитектур решений, начиная с ключевых принципов. Она снабдит вас знаниями, необходимыми, чтобы стать успешным архитектором решений, а также поможет усовершенствовать гибкие навыки и тем самым получить возможность для развития карьеры.

Раскройте потенциал передовых технологий, изучайте практические выводы на реальных сценариях и повышайте мастерство.

» Оглавление
» Отрывок
Оформить предзаказ

Разработка алгоритмов. Инженерный подход
Автор(ы): Феррагина П.

Большинство книг об алгоритмах фокусируются на нотации «О большое» и основных принципах проектирования, однако эта книга предлагает уникальный подход, выводя разработку и анализ на уровень предсказуемой практической эффективности. В ней обсуждаются базовые и классические алгоритмические задачи, возникающие при создании приложений больших данных, для которых демонстрируются элегантные решения постепенно возрастающей сложности. Анализ решений дается в рамках как классической RAM-модели, так и более значимой с практической точки зрения модели с использованием внешней памяти, позволяющей оценивать сложность ввода-вывода.

В книге рассматриваются различные типы данных, включая целые числа, строки, деревья и графы, разные алгоритмические инструменты, такие как выборка, сортировка, сжатие данных и поиск по словарям и текстам. Наконец, вы найдете здесь информацию о последних разработках, связанных со сжатыми структурами данных. Алгоритмические решения сопровождаются подробным псевдокодом и множеством работающих примеров, что позволит обогатить инструментарий студентов, исследователей и профессионалов, заинтересованных в результативной и экономичной обработке больших данных.

Паттерны проектирования Unity. Популярные шаблоны и лучшие практики создания игр на Unity и C#
Автор(ы): Ферроне Х.

Хотите научиться писать в Unity понятный и простой в сопровождении код для игр? Тогда вы пришли по адресу! Изучение популярных паттернов проектирования Unity позволит использовать весь их потенциал при создании захватывающих проектов. Изучая практические примеры, вы освоите такие порождающие паттерны, как Прототип, помогающий эффективно создавать врагов, и поведенческие паттерны, например Наблюдатель, для реализации реактивной игровой механики. По мере чтения вы также научитесь замечать негативные последствия плохих архитектурных решений и справляться с ними с помощью простых, но эффективных методов.

Когда вы прочтете эту книгу, ваши приемы разработки игр в Unity изменятся. Вы не только станете более опытным разработчиком, но и научитесь использовать в работе передовые паттерны проектирования.

Алгоритмы машинного обучения
Автор(ы): Смоляков В.

Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.

В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности, финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.