Обзор книжных новинок

Конкурентное программирование на SCALA

Автор: Александр Прокопец Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 408 ISBN: 978-5-97060-572-1 Цена: 849 руб.

Конкурентное и параллельное программирование постепенно превращается из узкоспециализированной дисциплины, интересной только специалистам, занимающимся разработкой ядра операционной системы иливысокопроизводительными вычислениями, в комплекс знаний, которыми должен обладать каждый профессиональный программист. По мере превращения параллельных и распределенных вычислений в норму большинство приложений будет создаваться конкурентными – для увеличения производительности или обработки асинхронных событий.

В конкурентном программировании программа выражается как набор конкурентных вычислений, которые выполняются в перекрывающиеся интервалы времени и координируют свои действия друг с другом некоторым способом.

Реализовать конкурентную программу, действующую правильно, обычно намного сложнее, чем последовательную. Все ловушки, присутствующие в последовательной программе, становятся особенно опасными в конкурентной, но, кроме того, существует масса других причин, которые могут вызвать неправильный ход выполнения, о которых вы узнаете в книге «Конкурентное программирование на SCALA».

Scala – экспериментальный язык Funnel со встроенной семантикой конкуренции. Все понятия программирования были реализованы в этом языке как синтаксический сахар поверх функциональных сетей, объектно-ориентированного варианта исчисления соединений процессов (join calculus).

Когда программа выполняется на нескольких компьютерах, каждый ее экземпляр имеет собственную память – такие программы называются распределенными, а дисциплина разработки таких программ называется распределенным программированием.

Как правило, распределенная программа должна быть готова, что каждый из используемых ею компьютеров в любой момент может выйти из строя, и предусматривать некоторые гарантии надежности на этот случай.

Основное внимание автор уделяет конкурентным программам, но будет рассмотрено несколько примеров распределенных программ.

Потоковая обработка данных

Автор: Эндрю Дж. Пселтис Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 218 ISBN: 978-5-97060-606-3 Цена: 599 руб.

Обработка потоков событий становится важной частью бизнеса многих компаний. Множество устройств от интернета вещей, гаджетов и оборудования, которые используем дома, до фондовых рынков и сделок, совершаемых в процессе торгов, телекоммуникационных сетей, высоконагруженных приложений – все они генерируют потоки данных, открывая возможность их сбора и анализа прямо на месте.

Книга «Потоковая обработка данных» поможет не только разработчикам и архитекторам, но всем тем, кто принимает решения о развитии бизнеса. Книга посвящена важным идеям потоковой обработки данных в режиме реального времени. В ней представлены общие архитектурные принципы, позволяющие обсуждать и проектировать системы. Предварительного знакомства с системами реального времени или потоковой обработки данных не предполагается. Единственное техническое требование – умение читать код, написанный на Java.

Концепция потоковой обработки данных исключает всякие недоразумения, связанные с нечетким различием между системами мягкого реального времени, почти реального времени и вообще нереального времени, и позволяет сосредоточиться на проектировании систем, которые доставляют информацию в тот момент, когда клиент ее запрашивает.

Автор Эндрю Дж. Пселтис поэтапно знакомит читателя с информацией начиная с концепции систем потоковой обработки данных и архитектурной диаграммы для последующего более глубокого изучения каждого звена. По каждой технологии будет рассказано, что нужно сделать и какое ее место в применении для собственных проектов. Для того чтобы вооруженные всеми полученными знаниями читатели смогли самостоятельно справиться с проблемой и затем любоваться потоком данных в пользовательском интерфейсе.

Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr

Автор: Даг Тарнбулл, Джон Берримен Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 408 ISBN: 978-5-97060-592-9 Цена: 899 руб.

За это время появились мощные технологии с открытым исходным кодом, обеспечивающие быстрый полнотекстовый поиск (Apache Lucene) в распределенном и легко масштабируемом окружении, практически не требующем писать дополнительный код (Apache Solr и позднее Elasticsearch). Они обеспечили необходимую инфраструктуру для создания «в целом релевантных» механизмов поиска в масштабе реального времени, соответствующих требованиям эпохи больших данных.

По мере устранения проблем, характерных для инфраструктур жесткого поиска, и стандартизации решений многие организации стали отказываться от масштабируемых механизмов быстрого поиска в пользу инструментов, гарантирующих более релевантное соответствие информационным потребностям пользователя. Иными словами, предоставление «в целом релевантных» результатов уже не является достаточным – Google и другие крупные поисковые системы уже приучили пользователей, что поисковые приложения почти читают их мысли. В книге «Релевантный поиск с использованием Elasticsearch и Solr» рассказывается, как еще активнее двигаться в направлении понимания намерений пользователей.

Настройка релевантности – сложная проблема. Многие неправильно ее понимают, и часто это остается неочевидным, пока не обнаружится ошибка. Обычно, чтобы заметить несоответствие, требуется увидеть много неудачных примеров, ичасто бывает сложно понять, как должны выглядеть удачные результаты, не имея их перед глазами. К сожалению, это редко происходит до внедрения системы в эксплуатацию, когда организации начинают замечать разрыв междужелаемыми и фактическими результатами поиска.

Книга «Релевантный поиск» рассказывает, как отвечать на запросы пользователей содержимым, удовлетворяющим их потребности. Она научит вас строго контролировать ранжирование результатов поиска на основе четких критериев, а немистических прихотей поискового движка. Мы изложим наш подход к глубокой настройке релевантности в Solr или Elasticsearch, а также познакомим с методами, которые помогут вам понять, что является релевантным для вашего приложения.

Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О

Автор: Даррен Кук Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2017 Количество страниц: 250 ISBN: 978-5-97060-508-0 Цена: 799 руб.

Алгоритмы машинного обучения помогают частично или полностью автоматизировать решения сложных профессиональных задач в самых разных областях человеческой деятельности. А библиотеки H2O предоставляют доступ калгоритмам машинного обучения и работают с распространенными средами разработки, системами big data и источниками данных. Книга «Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О» предназначена для программистов иразработчиков на языках R или Python, которые используют библиотеки машинного обучения.

В целом библиотека машинного обучения H2O представляет собой ПО для машинного обучения и анализа данных. Также библиотека предназначена как для локальных вычислений, так и с использованием кластеров, создаваемых непосредственно средствами H2O или же при работе на кластере Spark. В ней тщательно подобраны настройки и значения по умолчанию, и для получения хороших результатов иногда достаточно одной строки кода. В интерфейсах кразличным алгоритмам машинного обучения библиотеки H2O есть много общего, что добавляет удобства в ее использовании.

Для читателей, кто уже имеет представление о машинном обучении и искусственном интеллекте, об их применении в жизни, данная книга будет наиболее полезна. Авторы включили главы о первичном анализе, о трех наборах данных, ихзагрузке и подготовке, а также другие практические аспекты. Книга «Машинное обучение с использованием библиотеки Н2О» предназначена для тех специалистов, кто знаком с программированием, но продвинутые возможности виспользовании языков не будут задействованы. Библиотека Н2О – инструмент, который поможет и разобраться с машинным обучением, и ускорит внедрение искусственного интеллекта в ваши продукты или проекты ваших компаний.