Обзор книжных новинок

Байесовские модели

Автор: Аллен Б. Дауни Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 182 ISBN: 978-5-97060-664-3 Цена: 549 руб.

Томас Байес – английский математик ХVIII века, он сформулировал и решил одну из основных задач теории вероятности, впоследствии названной в его честь, – теорему Байеса – корректировка убеждений, основанная на обновленных данных. Благодаря формуле Байеса можно более точно пересчитать вероятность, взяв в расчет как ранее известную априорную информацию, так и новые данные – апостериорную информацию. Особенность теоремы Байеса заключается втом, что для ее практического применения требуется большое количество расчетов, вычислений. Поэтому байесовские оценки стали активно использовать только в конце XX века.

Издательства уделяют достаточно внимания теореме Томаса Байеса в книжных новинках. Это связанно и с тем, что этот метод часто применяют, например, в моделировании сложных экономических систем, а также в нейросетевой модели оценки рисков банкротства, основанных на байесовской методологии регуляризации.

В книге поэтапно изложена тема байесовской модели от вероятностных основ до передового рубежа исследований. Вместо математики используются язык программирования Python и дискретная аппроксимация вместо непрерывной математики – то, что в книгах по математике является интегралом, становится суммированием, а большинство операций с вероятностными распределениями – просто циклами.

Цель этой книги – представить взаимосвязанные идеи. Первая из них – это байесовское мышление: основой байесовского анализа является идея использовать для представления неопределенности доверий вероятностные распределения.

Читатель будет ознакомлен с вычислительными методами и итеративным моделированием.

В настоящее время на байесовских методах базируются в том числе и современные системы принятия решений, анализа данных, в моделировании современных тенденций для решения задач во многих сферах не только у бизнес-компаний, но и на государственном уровне.

Автор рецензии: Кирилл Хало, создатель группы Physics.Math.Code.Books, https://vk.com/physics_math

Akka в действии

Автор: Раймонд Рестенбург, Роб Баккер, Роб Уильямс Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 522 ISBN: 978-5-97060-642-1 Цена: 999 руб.

Фреймворк Akka – это способ масштабирования приложений для JVM. Модель акторов известна уже 20 лет. Наиболее известной реализацией является среда выполнения Erlang, использующаяся во многих промышленных системах. В то же время набирает популярность реализация модели акторов во фреймворке Akka, базирующемся на опыте Erlang, нацеленном на JVM и имеющем API для Scala и Java. Читателю этой книги желательно уже знать языки Java и Scala.

Akka – это самостоятельный инструмент. Ему не нужен сервер приложений, достаточно JVM и Java SE. Akka предоставляет простой и удобный API для того, чтобы организовывать акторов в сложные процессы.

Главной целью Akka является простота создания приложений, развертываемых в облаке или запускаемых на многоядерных процессорах, которые эффективно используют все имеющиеся вычислительные ресурсы. Этот фреймворк предоставляет модель акторов, среду времени выполнения и инструменты, необходимые для создания масштабируемых приложений. А главная цель книги – познакомить специалистов не только с общими принципами работы Akka, но идать возможность создать, а затем развернуть полноценную службу REST на основе акторов.

Рассматривается широкий спектр возможностей акторов Akka – преобразование традиционных приложений в системы акторов, а также пути оптимизации взаимодействия между узлами для повышения общей производительности распределенной системы. Многие из предложенных приемов могут применяться к локальным приложениям. На основе примеров поддержки состояний и обработки ошибок исследованы приемы интеграции с внешними системами исохранения состояния акторов в базах данных.

Настройка производительности – сложная задача и уникальная для каждого приложения, потому что разные приложения обычно имеют разные требования к производительности и все компоненты системы по-разному влияют друг на друга. Для читателя будут проиллюстрированы приемы настройки Akka для увеличения общей производительности.

Олимпиадное программирование

Автор: Антти Лааксонен Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2018 Количество страниц: 300 ISBN: 978-5-97060-644-5 Цена: 799 руб.

Олимпиадное, или спортивное, программирование привлекает амбициозных программистов, которые жаждут конкурентной борьбы и готовы искать самые эффективные алгоритмы для решения умозрительных или практических задач. Каждый начинающий программист, который стремится к вершине спортивного кодинга, нуждается в опытном наставнике, даже если у него нет возможности выезжать на сборы и заниматься вместе с единомышленниками. В этом случае тем самым мудрым наставником может стать книга «Олимпиадное программирование». Ее автор, Антти Лааксонен, – тренер по олимпиадному программированию, две его команды участвовали в трех финалах чемпоната ICPC. Адаптацией перевода книги занимались тренеры Moscow Workshops ICPC.

Тренеры победоносных российских команд делятся секретами успеха с командами из разных университетов мира в рамках международного образовательного проекта Moscow Workshops ICPC.

Книга не только даст теоретическую базу и научит полезным приемам, но и расскажет обо всех основных алгоритмах, которые встречаются в олимпиадном программировании. Особенно важно, что в этом пособии собрано большинство методов решения олимпиадных задач, которые обсуждают только на специализированных онлайн-форумах, но не описывают в научной литературе.

В книге удобная рубрикация от простого к сложному. Подробно разобраны рекурсивные алгоритмы, поразрядные операции, алгоритмы, которые быстро обрабатывают большие данные, алгоритмы с параллельным просмотром разрядов, методы работы со строками. Отдельная глава посвящена разделам математики, которые встречаются в олимпиадном программировании. Внимательное изучение книги позволит начинающему олимпиаднику перейти к интенсивной практике и уверенно участвовать в соревнованиях и побеждать.

Автор рецензии: Алексей Малеев, проректор по международным программам и технологическому предпринимательству МФТИ, основатель и руководитель Moscow Workshops ICPC (it-edu.mipt.ru)

Элегантный SciPy

Автор: Хуан Нуньес-Иглесиас, Штефан ван дер Уолт, Харриет Дэшноу Издательство: ДМК Пресс Год издания: 2016 Количество страниц: 266 ISBN: 978-5-97060-600-1 Цена: 949 руб.

SciPy – это главная библиотека Python с большой функциональностью, которая написана не только на Python, но и на высокооптимизированных языках C и Fortran, взаимодействующих с Python. SciPy можно использовать для решения задач линейного программирования, ориентированного на нахождение экстремума в задачах, описываемых линейными уравнениями.

Вместе с NumPy она является одним из уникальных приложений Python. Она положила начало огромному количеству связанных с ней библиотек, которые опираются на ее функционал.

Книга познакомит специалистов с основополагающими компонентами библиотеки SciPy языка Python. Книга подскажет, как написать элегантный, ясный, краткий и эффективный программный код. Для быстрого освоения материала авторы книги приводят множество примеров программного кода из обширной научной экосистемы Python. Также проиллюстрированы различные части библиотек SciPy и NumPy. Кроме SciPy будет много новой информации про сопутствующие библиотеки, такие как NumPy, Pandas, scikit-image.

Библиотеки NumPy и SciPy составляют ядро научной экосистемы языка Python, вместе с NumPy и связанными с ней библиотеками SciPy, которые пытаются охватить значительную часть вариантов использования.

В программной библиотеке SciPy реализован набор функций для обработки научных данных из таких областей, как статистика, обработка сигналов, обработка изображений и математическая оптимизация. Библиотека SciPy надстроена поверх библиотеки NumPу, которая предназначена для вычислительной обработки числовых массивов. За последние несколько лет вся экосистема приложений и библиотек продемонстрировала существенный рост, опираясь как раз наNumPy и SciPy, с охватом широкого спектра дисциплин, который среди прочих включает астрономию, биологию, метеорологию, климатологию и материаловедение.

Совершенно очевидно, что в течение последующих лет SciPy и связанные с ней библиотеки будут основными в подавляющей части аналитической обработки научных данных.