Актуальная математика  #fundamental@proglib  1. Кластеризация 2. Коллективные эффекты в топологии 3. Математика в нейронных сетях 4. Изгибаемые многогранники 5. Интегрируемая геометрия 6. Многомасштабные взаимодействия Математические основы анализа данных: подборка материалов по вузовской математике https://proglib.io/p/math-materials-for-ds/

Каждый продукт требует проверки, и ПО не исключение. Представляем подборку книг про тестирование, которая поможет вам в этом нелегком деле.

Данная статья содержит не только самые распространенные алгоритмы и структуры данных, но и более сложные вещи, о которых вы могли не знать. Читаем и узнаем!

Основы SQL  #sql@proglib #db@proglib #novice@proglib  1. Введение 2. Нормализация 3. Редактирование таблиц, расширенные возможности SELECT, функции 4. Триггеры 5. Транзакции  Хотите выучить SQL за 20 минут? Вам сюда — https://proglib.io/p/sql-for-20-minutes/ Подборка материалов для изучения баз данных и SQL — https://proglib.io/p/sql-digest/

Советы о том, что следует знать Front-end разработчику для успешного прохождения интервью.

В этой подборке собрана коллекция проектов и ссылок, посвященных визуализации алгоритмов. Множество красочных сайтов с примерами реализации и кодом.

Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих (2016) Автор:  Адитья Бхаргава #algorithms@proglib #book@proglib  Алгоритмы — это всего лишь пошаговые алгоритмы решения задач, и большинство таких задач уже были кем-то решены, протестированы и проверены. Можно, конечно,..

6 приемов для нахождения личной и конфиденциальной информации, а также для нахождения уязвимости с помощью одного из самых популярных поисковых движков.

Собрали список вопросов, ответы на которые должен знать не только каждый JavaScript разработчик, но и, пожалуй, любой программист.

Уроки C# с нуля до профи  #csharp@proglib  Все видео доступны по ссылке  https://vk.com/videos-54530371?section=album_56085615  Рекомендуем книгу «C# для профессионалов. Тонкости программирования» (2014): https://vk.com/wall-54530371_101432 .NET: что почитать, посмотреть и послушать — https://pro..

Сделали подборку классных YouTube каналов про робототехнику для тех, кому надоело собирать конструктор из ардуино или просто интересующихся темой роботов.

Видеокурс по основам математики от Computer Science Center. Часть первая (1/2)  #fundamental@proglib  1. Теория множеств. Основные понятия теории множеств. Бинарные отношения и функции. Рефлексивность, симметричность, транзитивность. Взаимно-однозначные соответствия. Счетные множества. 2. Логика. Логика высказываний. Таблицы истинности. Пропозициональные формулы. Кванторы. Предикаты. Языки логики первого порядка. Интерпретация языков. 3. Основы комбинаторики. Основные комбинаторные величины и простейшие комбинаторные формулы. Числа сочетания (с повторениями и без повторений), числа размещения (с повторениями и без повторений), перестановки. Треугольник Паскаля. Бином Ньютона и биномиальные коэффициенты. 4. Формула включений-исключений. Формула включений-исключений. Задача о беспорядках. Задача о разбиении множеств. Мультиномиальные коэффициенты. Задачи о разбиениях чисел на слагаемые. Упорядоченные и неупорядоченные разбиения. Диаграммы Юнга. 5. Оценки и асимптотики для комбинаторных величин.Оценки и асимптотики…

Актуальная математика  #fundamental@proglib  1. Кластеризация 2. Коллективные эффекты в топологии 3. Математика в нейронных сетях 4. Изгибаемые многогранники 5. Интегрируемая геометрия 6. Многомасштабные взаимодействия Математические основы анализа данных: подборка материалов по вузовской математике https://proglib.io/p/math-materials-for-ds/

В этой статье перечислены лучшие из книг по машинному обучению, которые стоят вашего внимания. Они находятся в свободном доступе.

С чего начать? Присоединиться к чьему-нибудь стартапу? Запустить собственный? Сфокусироваться на откачивании знаний алгоритмов и структур данных? Как получить работу своей мечты?

В статье представлены 7 книг для изучения Python, по 3м категориям: Python как язык, Веб-программирование с Python и Обработка данных с Python.

Теория вероятностей  #fundamental@proglib  1. Основные понятия теории вероятностей 2. Основные формулы комбинаторики 3. Случайная величина и закон ее распределения 4. Примеры вычисления вероятностей 5. Теорема умножения вероятностей 6. Геометрическая вероятность 7. Математическое ожидание и дисперсия 8. Математическое ожидание и дисперсия. Теория 9. Формула Бернулли Полный курс доступен по ссылке — https://vk.cc/6ACeCK