Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python. Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
В этой книге
Алгоритмы поиска.
Обобщенные технологии для графов.
Нейронные сети.
Генетические алгоритмы.
Состязательный поиск.
Использование аннотаций типов в описанных задачах.
978544611428_Классические_задачи_.epub [3m 658k 973] 978544611428_Классические_задачи_.pdf [7m 699k 293] classic-computer-science-problems-python.pdf [4m 486k 13] codelistings_and_figures.pdf [3m 711k 515] Классические задачи Computer Science на языке Python.pdf [25m 214k 416]