Что обычно читают программисты и менеджеры, которые в какой-то момент времени задумываются об эффективности своей (и чужой) работы и пытаются что-то в этом направлении оптимизировать? На ум приходят "Мифический человеко-месяц", "Чистый код", "Как пасти котов" и т.д. Книги хорошие, но теперь их всех с лихвой можно заменить всего лишь одной книгой "Programmers' Brain", потому что она фокусируется на главном месте, где рождается код (и, соотвественно, рождается value) - мозге программиста и особенностях его функционирования.
И здесь вас ждет куча экскурсов в нейробиологию и когнитивистику. Процесс программирования будет препарирован и рассмотрен с точки зрения этих дисциплин. В их свете будут даны ценнейшие комментарии, советы и упражнения о том, как писать понятный и поддерживаемый код, как… Развернуть
Книжка хорошая. Можно было и 5-ку поставить, но для меня почти все изложенное уже было знакомо, поэтому особых впечатлений не оставила. А вот начинающим подаванам в Data Science я бы очень ее рекомендовал. Тут полный гайд про то, как построить карьерный трек. Начиная от выбора образования, компании для работы, формирования портфолио, знакомства с нужными людьми, переговоров с руководством и т.д. Вообщем, там вся "жизненная мякотка", про которую в обычных книжка по AI не пишут.
Основная понятая идея, ради которой я не жалею о прочтении, это метафора работы дата-сатаниста: его работа ближе к работе геолога или детектива, нежели к работе инженера и архитектора. Все проекты связанные с DS - изначально рискованны, их задача поиск инсайтов, интересных и прибыльных зазоров, проверка гипотез и… Развернуть
Книга отличная, и я ее могу советовать всем, кому интересно, что находится под капотом технологий, о которых сейчас говорят на каждом углу.
Содержание книги соответствует названию: в ней действительно великое множество формул и математических нотаций, но они вводятся постепенно, и поэтому в целом довольно просто карабкаться вверх по усложняющемуся мат. аппарату. Авторы, вообще, довольно человечно подходят к читателю, понимая, что у многих интересующихся AI есть пробелы в матане.
Моя оценка - 5.
Хорошая книжка про то, как нарушать правила в мире разработки. Название "street coder" отсылает к термину "street fighter", ведь, как известно, боксерский поединок на ринге и уличная драка - это разные ситуации. И если в первом случае важно действовать в рамках институтов спортивного состязания, то во втором на первом месте стоит суровая и беспощадная не ограниченная ничем рациональная эффективность. Как это сделать? Седат Капаноглу (турок кстати), вам расскажет - не правьте баги, не следуйте SOLID принципам, изменяйте код, даже если он работает. На каждое нарушение стандартных конвенций программирования у автора есть разумные аргументы, приправленные хорошим чувством юмора.
Книга будет максимально полезна тем, кто работает с C#, но и всем остальным, я уверен, книга тоже понравится и… Развернуть
Основная часть книг про ML и AI - про алгоритмы и прочую мат. часть. Это книга выгодно отличается тем, что смещает фокус с собственно вычислительных трюков в сторону процесса сбора данных, их разметки и семплирования. Мне кажется именно этого сейчас и не хватает индустрии, т.к. все более-менее эффективные модели давно стали commodity - общедоступными ресурсами, что даже школьник может играть с нейросетками.
А вот собрать данные, убедиться что они качественно размечены, как выбрать правильные данные и не насобирать "дата-мусора" - это те проблемы, которые не зальешь никакими крутыми архитектурами и железом.
Однозначно - в коллекцию для прочтения любому AI-разработчику.
Название этой книги немного ввело меня в заблуждение. Я ожидал использвание ML для работы с графами, и там действительно был ML - но в таком небольшом и совершенно узком контексте, что я удивился, что это вообще было вынесено в заглавии. Я ожидал графовые свертки и применения нейронных сетей в них. Но это ничего нет, так что не ведитесь на хайповый заголовок.
Но вообще книжка хорошо освещает графовые БД и приложения с использованием графов - рекомендатеьные системы, fraud detection, построение базы знаний из текстов. Ее надо переименовать в "Graph-powered applications", и вот тогда все встанет на свои места.
С этой книжкой у меня получилось как в школе с математикой - вроде сидишь все понимаешь, потом где-то проворонил, что-то важно пропустил - все, дальше сидишь и не в тупляешь.
Вообщем, по своему книга отличная и справляется со своей задачей - введение в квантовые вычисления. И авторы действительно стараются погрузить читателя в непривычную область. Книга хорошо рассказывает базовые вещи - кубиты, квантовое превосходство, оракулы и т.д. Но по мере прочтения, начинаешь понимать, что без хороших знаний линейной алгебры очень трудно по книге двигаться.
Вообщем решил подтянуть "линейку" и вернуться к книге через год, чтобы в полной мере ее оценить.
Ницше писал
"Это не нравится мне". - Почему? - "Я не дорос до этого". - Ответил ли так когда-нибудь хоть один человек?
Вот про эту книгу могу, сказать, что она мне не понравилась потому что я не дорос до нее.
В принципе очень интересная идея - соединить два мира - глубокое обучение и статистику. Первая половину книги была просто приятной прогулкой (я это и так уже знал), а вот вторая, когда началась статистика, игра с параметрами распределения и биекторы - вот тут я поплыл. Книга написана, скорее всего для тех, кто уже сечет в стастистике и не разбирается в DL. Вернусь к ней когда статистику подучу и буду с формулами более уверено себя чуствовать.
Очень добротная книга про Pytorch. Таких книг мало, и я бы ее рекомедовал новичкам и корифеям этого фреймворка, т.к. в отличие от прикладных аспектов, книга фокусируетсся на внутреннем устройстве фреймворка. Я для себя открыл много нового и интересного, несмотря на то, что работаю уже с ним уже более 2 лет. Особенно доставляют авторские иллюстрация, да и в целом книга написана с большим вниманием к читателю.
Отличная книга для всех, кто занят в управлении проектов c AI. В книге рассматривается базовый "грех" и причина фейла большинства - сильно далек AI от бизнесовых реальных дел "на земле". Что делать? Автор предлагает подход, который называетcя CLUE
C - consider. Вся прибыл бизнеса зарабатывается в реальном физическом мире за счет выполнения реальных бизнес-действий - продажа товара, сдача в аренду, рекомендация и пр.. Выберете, какое именно бизнес-действие вы хотите развить с помощью AI.
L - link. Свяжите бизнес-действие с исследовательской задачей. Какие модели и подходы могут помочь с оптимизацией бизнес-действия.
U - understand. Свяжите динамику изменения технической метрики с динамикой прибыли или любой другой бизнес-метрикой, и не ожидайте, что дата-сайентисты или МЛ-инженеры… Развернуть
Бич технической литературы не обошёл стороной и этот экземпляр. К сожалению, все 50 хаков применять в современной мобильной разработке бесполезно и неэффективно, для решения описанных проблем уже существуют собственные средства sdk. Для себя не нашла ничего полезного и читать не рекомендую.
Тот случай когда "воды" в книге мало. Советую вчитываться получше. Примеры отличные и понятные. Рекомендую.
Лично, я ожидал, что в книге будут какие-то хаки для "Pro" питониста (как минимум миддла) - ожидал корутины, дженерики, tips-and-tricks для декотораторов и пр. Но не тут то было - мне давай вывавилвать джуновый контент про уровни абстракции, теорию сложности вычислений, как пользоваться ORM.
В общем для "Python Pro" тут ничего нет, книгу надо было назвать "CS foundations for self-taught Python juniours".
В этой книге доступно и красочно описывается язык JavaScript. Простые и доступные примеры очень хорошо помогают понять основные принципы языка. Книга хорошо подойдет как начинающим так и опытным. Основной плюс этой книги, это возможность чётко и структурировано разложить концепции JavaScript в своей голове
Хорошая книга про генеративно-состязательные сети. В отличие от большинства книг по DL, эта написана с явным уважением к читателю - в книге очень много. Не один из разделов не начинается без внятных теоретических и практических обоснований. В книге очень много интересных метафор, описано много тонкостей работы с нейросетями. Даже если вы не собираетесь работать с ГАНами, эта книжка будет хорошим дайджестом по SOTA трендам в глубоком обучении.
Книга очень правильно построена - вместо того, чтобы сразу погружать человека в инструмент авторы плавно вводят его в проблематику - плохую масштабируемость императивной парадигмы программирования. Потом медленно подводят его к нужны паттернам - Наблюдатель, медиатор и прочее, и уже потом начинаются показывать кейсы с RxJS.
Книга очень хорошо излагает суть основных операторов, способов управления и тестирования потоков данных. Все js'никам следует прочитать.
Минус наверное только в том, что версия RxJS староватая.
В этой книге всё начинается с серверного рендеринга на ноде, продолжается с добавлением ангуляра для динамичности, и заканчивается SPA.
Читал книгу как справочник. В целом неплохо, главное, что без воды. Теория всегда подкрепляется практическими примерами, которые можно скачать на гитхабе.
Конечно тут нету ES6, ангуляр компонентов и всех остальных передовых вещей. Здесь делается упор на процесс построения приложения согласно подходу MEAN.
Книга о Софт скиллах. Джон подразумевает под ними маркетинг, переговоры, фитнес и умение управлять деньгами.
Под маркетинг подводится следующая база, необходимо исследовать рынок предложений и сузить его до небольшого количества фирм которые могут вас взять работать. Теперь вы знаете ваш рынок и вы должны стать ценным предложением на рынке, а для этого необходимо чтобы о вас знали. Блоги, книги, лекции и выступления сделают вас заметным для этих фирм и помогут вам при проведении переговоров. Вся суть этих глав в том чтобы сузить рынок до перевариваемых размеров и повышать свою цену на нём.
Идея посчитать сколько нужно на пенсии очень здравая и мне понравилась. Потому что остальные главы про инвестиции больше пригодны для США.
Я бы даже посоветовал начинать читать эту книгу с главы про то… Развернуть
Кирпич на английском по "разработке через тестирование" на java.
И без этой книги можно понять общие черты TDD-разработки. И книгу дочитать практически невозможно - пропадает хоть какой-то интерес.
Полезно только для тех, кто одержим TDD-идеей и впадает моментально в уныние, видя, что часть кода непокрыта тестами.
Картинка: "тестами покрыто лишь 99,9проц. кода"
Моя оценка: (4.0 / 10)
Включу книгу в свой "Массив настольных книг web-разработчика"
Мои рецензии на худ. литературу тут.
. Развернуть
Книга на практике знакомит со всеми возможностями html5: новые элементы, виджеты, api, графика (включая WebGL), анимация. Несколько глав про верстку, много глав про программирование. С довольно подробными и сложными примерами. Даже подробно объясняется как несколько простых игр сделать.
(4.0 / 10)
