Детальный план самообразования в Computer Science за 1.5 года
══════════════
https://vk.com/wall-51126445_25984
══════════════
#article #cs #программирование

📘 Код. Тайный язык информатики [2004] Чарльз Петцольд

Эта книга — азбука компьютерных технологий. Шаг за шагом автор знакомит читателя с сущностью кодирования информации, рассказывает об истории возникновения компьютеров, на практических примерах помогает освоить основные концепции информационных технологий, подробно излагает принципы работы процессора и других устройств компьютера. Написанная живо, доступно, иногда иронично, книга богато иллюстрирована, состоит из 25 глав и предметного указателя. Издание адресовано в первую очередь студентам вузов (как гуманитарных, так и технических), а также всем, кто интересуется принципами создания и работы компьютеров.
#информатика #cs #программирование #электроника #физика

📚 Как разобраться в Computer Science самостоятельно.
Подборка самых лучших книг по теме:

📘 [1] Программирование. Лучшая книга:
Структура и интерпретация компьютерных программ
📗 [2] Архитектура ЭВМ. Лучшая книга: Цифровая схемотехника и архитектура компьютера
📕 [3] Алгоритмы и структуры данных. Лучшая книга:
Алгоритмы. Руководство по разработке Скиена С.
📔 [4] Математика для компьютерных наук. Лучшая книга:
Mathematics for Computer Science Eric Lehman
📓 [5] Операционные системы. Лучшая книга:
Компьютерные сети. Таненбаум Э., Уэзэрол Д.
📒 [6] Компьютерные сети. Лучшая книга:
Компьютерные сети. Нисходящий подход Куроуз Джеймс
📙 [7] Базы данных. Лучшая книга: Readings in Database Systems
📘 [8] Языки и компиляторы. Лучшая книга:
Компиляторы. Принципы, технологии, инструменты, 2-е издание
📗 [9] Распределённые системы. Лучшая книга:
Distributed Systems 3rd Maarten van Steen, Andrew S. Tanenbaum

#программирование #cs #сети #базы_данных #распределенные_приложения #алгоритмы #os

📚 Как разобраться в Computer Science самостоятельно.
Подборка самых лучших книг по теме:

📘 [1] Программирование. Лучшая книга:
Структура и интерпретация компьютерных программ
📗 [2] Архитектура ЭВМ. Лучшая книга: Цифровая схемотехника и архитектура компьютера
📕 [3] Алгоритмы и структуры данных. Лучшая книга:
Алгоритмы. Руководство по разработке Скиена С.
📔 [4] Математика для компьютерных наук. Лучшая книга:
Mathematics for Computer Science Eric Lehman
📓 [5] Операционные системы. Лучшая книга:
Компьютерные сети. Таненбаум Э., Уэзэрол Д.
📒 [6] Компьютерные сети. Лучшая книга:
Компьютерные сети. Нисходящий подход Куроуз Джеймс
📙 [7] Базы данных. Лучшая книга: Readings in Database Systems
📘 [8] Языки и компиляторы. Лучшая книга:
Компиляторы. Принципы, технологии, инструменты, 2-е издание
📗 [9] Распределённые системы. Лучшая книга:
Distributed Systems 3rd Maarten van Steen, Andrew S. Tanenbaum

#программирование #cs #сети #базы_данных #распределенные_приложения #алгоритмы #os

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

Сборник книг серии "Классика Computer Science" на тему – компьютеры, программирование, операционные системы, базы данных. Серия книг«Классика computer science», предназначенных для базовой подготовки специалистов в области компьютерных наук.

💾 Скачать книги

Появление серии определилось необходимостью подготовки специалистов в области компьютерных технологий на уровне международных стандартов. Это книги по основным принципам построения и функционирования компьютерных сетей, по архитектуре операционных систем, технологиям программирования и так далее — не привязанные к конкретным программным продуктам и тем более их версиям. Книги, выходящие в этой серии, выдержали многочисленные переиздания и входят в списки обязательной литературы для обучения в ведущих университетах мира. #программирование #cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus

💡 Сегодня вечером в нашем канале появится очередная новинка по машинному обучению. Вы также можете помочь покупке новых книг любой копейкой. То есть даже 10 руб будут большой поддержкой в этом деле, результат которого взаимовыгоден всем подписчикам сообщества.

🤖 В Машинном обучении вероятностный классификатор — это классификатор, который способен предсказывать, если на входе заданы наблюдения, распределение вероятностей над множеством классов, а не только вывод наиболее подходящего класса, к которому наблюдения принадлежат. Вероятностные классификаторы обеспечивают классификацию, которая может быть полезна сама по себе или когда классификаторы собираются в ансамбли.

Новая книга: 📒 Вероятностное машинное обучение [2022] Кэвин П. Мэрфи
+ EN-версия книги

Как обычно, книга предоставляется для вашего личного ознакомления, пользования и не для распространения.

😊 Для тех, кто захочет закинуть админу на покушать и на покупку других книг:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта РСХБ: 2200380394622971
Карта Сбербанк: 2202200638175206

Всех обнял, всех люблю! Ваш админ! 😎

#складчина #машинное_обучение #программирование #математика #ML #CS #AI #ИИ

📚 Серия книг. Библиотека MIT [3 книги] [2022]

💾 Скачать книги

📒 Алгоритмы. Самый краткий и понятный курс [2022] Панос Луридас

📘 Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет [2022] Терренс Сейновски

📗 Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс [2022] Джон Д. Келлехер

#CS #it #алгоритмы #разработка #программирование

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

Сборник книг серии "Классика Computer Science" на тему – компьютеры, программирование, операционные системы, базы данных. Серия книг«Классика computer science», предназначенных для базовой подготовки специалистов в области компьютерных наук.

💾 Скачать книги

Появление серии определилось необходимостью подготовки специалистов в области компьютерных технологий на уровне международных стандартов. Это книги по основным принципам построения и функционирования компьютерных сетей, по архитектуре операционных систем, технологиям программирования и так далее — не привязанные к конкретным программным продуктам и тем более их версиям. Книги, выходящие в этой серии, выдержали многочисленные переиздания и входят в списки обязательной литературы для обучения в ведущих университетах мира. #программирование #cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus

📚 Серия книг. Библиотека MIT [3 книги] [2022]

💾 Скачать книги

📒 Алгоритмы. Самый краткий и понятный курс [2022] Панос Луридас

📘 Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет [2022] Терренс Сейновски

📗 Глубокое обучение. Самый краткий и понятный курс [2022] Джон Д. Келлехер

#CS #it #алгоритмы #разработка #программирование #ML #AI

📘 Computer Science для программиста-самоучки. Все, что нужно знать о структурах данных и алгоритмах [2023] Кори Альтхофф
📒 The Self-Taught Computer Scientist: The Beginner's Guide to Data Structures & Algorithms [2021] Cory Althoff

⚠️ Книги предоставляется вам для ознакомления и не для распространения

💵 Купить книгу в издательство Питер

📖 Напоминаю, что Вы можете купить книгу в бумаге! Для наших подписчиков лучшие условия.
-35% по промокоду: PHYSICS MATH CODE
💡 Подробности тут

💾 Ознакомиться с книгами

👨🏻‍💻 Для тех, кто захочет пожертвовать на покупку новых книг и админу на кофе:
ЮMoney: 410012169999048
Карта ВТБ: 4272290768112195
Карта Сбербанк: 2202200638175206

#python #программирование #computer_science #математика #CS

💡 Метод Шеннона-Фано

Кодирование Шеннона — Фано — это способ кодирования информации, который представляет собой технику создания префиксного кода, основанного на наборе символов и их вероятностей (оценочных или измеренных).

Алгоритм кодирования:
1. Символы распределяются в порядке от наиболее вероятных к наименее вероятным.
2. Затем они разделяются на два набора, чьи суммарные вероятности максимально приближены друг к другу.
3. Далее формируется первый разряд кода всех символов: символы из первого набора получают двоичный «0», символы из второго — «1».
4. Процесс деления на две части и получения следующих разрядов повторяется для полученных наборов аналогичным образом, пока в полученном наборе не останется по одному символу.
5. Когда набор уменьшается до одного символа, код символа полностью сформирован.

Метод Шеннона — Фано не всегда даёт оптимального префиксного кода. По этой причине он почти никогда не используется. #научные_фильмы #алгоритмы #математика #информатика #somputerscience #CS #science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Подборка необходимых книг по Computer Science [30 книг]

💾 Скачать подборку книг

Computer Science (компьютерные науки) — это наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с использованием компьютерных технологий. Она включает в себя такие области, как программирование, алгоритмы, искусственный интеллект, компьютерную графику, вычислительную технику и многое другое.

Некоторые разделы Computer Science:
▪️ Математика. Особенно дискретная математика, которая изучает теорию графов, конечные автоматы, комбинаторику и другие сферы.
▪️ Теоретическая информатика. Фундаментальная наука, которая посвящена информации: тому, как она представляется, хранится и передаётся.
▪️ Теория искусственного интеллекта. К этой сфере относят всё, что связано с «умным» поведением компьютерных систем: робототехнику, компьютерное зрение, обработку компьютером естественного языка, машинное обучение, теорию нейронных сетей и многое другое.
▪️ Информационные сети. Раздел изучает сеть: то, как она устроена, каким образом передаёт информацию. Он описывает сетевые протоколы, их особенности и безопасность.

Для тех, кто захочет задонать на кофе☕️:
ВТБ: +79616572047 (СБП)
Сбер: +79026552832 (СБП)
ЮMoney: 410012169999048

Computer Science полезна для разработчиков, системных архитекторов, аналитиков высокого уровня, инженеров, системных администраторов, ученых и других специалистов. Computer Science помогает понять, как устроены компьютерные системы, как хранится, представляется и передается информация, как они работают, что помогает эффективнее программировать. Эти знания также позволяют более результативно применять решения, решать более сложные задачи и избегать ошибок.

Существуют области, где понимание компьютерных наук необходимо с самого начала и на более глубоком уровне. К ним относятся системное администрирование и Data Science. Первое напрямую связано с инженерией, второе — с математикой и наукой о данных. Без понимания Computer Science усвоение теории может быть затруднительным, так как она основана на информатике. Низкоуровневое программирование, близкое к "железной" части компьютеров, также требует понимания компьютерных наук. Языки-представители низкоуровневого программирования: Ассемблер, CIL, Forth. Также есть "среднеуровневые" языки, такие как С, С++, RUST. Они могут «напрямую» обращаться к аппаратным возможностям компьютера.

Сейчас много людей хотят попасть в IT самым лёгким путем, а именно: просто прийти на курс и сразу выучить определенный язык программирования. Но реальность такова, что сегодня работу находят наиболее сильные начинающие специалисты. Да, есть люди, которые знают только свой язык программирования и не больше. Они достигают в работе средних показателей и дальше упираются в потолок возможностей. Но если использовать более систематический подход и изучать Computer Science, твои возможности могут быть безграничны. Зная, как работает компьютер, как используются алгоритмы, как применять их для решения задач, которые представляет бизнес, разработчик может более полно использовать свой язык программирования и с легкостью изучить другие технологии. Начать вход IT с Computer Science — это изучить какой-то общий подход в программировании и получить набор инструментов, которые можно применить в любом языке. #подборка_книг #математика #программирование #информатика #CS #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

💾 Скачать книги

В условиях бесконечного потока новых технологий и фреймворков легко подменить глубину понимания поверхностной скоростью. Настоящая экспертиза в разработке строится не на знании последнего инструмента, а на понимании фундаментальных принципов, которые не меняются десятилетиями.

Серия книг «Классика Computer Science» — это систематизированная библиотека знаний, формирующая инженерное мышление. Изучение этих трудов — это про в собственную архитектурную грамотность и способность решать нетривиальные задачи. Вопрос даже не в том, стоит ли их читать, а в том, в какой последовательности это делать для максимальной эффективности. Рекомендуемая последовательность чтения, если брать 4 базовые книги для разработчика:

📙 1. «Современный компилятор на C» (Аппель) / «Компиляторы: принципы, технологии и инструменты» (Ахо, Ульман, Лам)
Зачем: Понимание процессов компиляции и статического анализа — это основа основ. Даже если вы не пишете компилятор, эти знания незаменимы для работы с препроцессорами, линтерами, транспайлерами и понимания того, как код становится программой.

📙 2. «Компьютерные сети: нисходящий подход» (Куроуз, Росс)
Зачем: Любая современная система — это распределенная система. Глубокое понимание стека протоколов, от HTTP до TCP/IP, — обязательное условие для создания эффективных, надежных и безопасных сетевых приложений.

📙 3. «Современные операционные системы» (Таненбаум)

Зачем: Процессы, потоки, виртуальная память, файловые системы. ОС — менеджер ресурсов, с которым вы взаимодействуете ежесекундно. Знание ее устройства позволяет писать оптимальный и стабильный код, предсказывать его поведение и грамотно диагностировать проблемы.

📙 4. «Глубокая классика» (по выбору, в зависимости от специализации):
— Для системных/highload-разработчиков: «Введение в алгоритмы» (Кормен, Лейзерсон, Ривест, Штайн). Алгоритмическая грамотность — это язык, на котором говорят о сложности и эффективности.
— Для разработчиков СУБД и всех, кто работает с данными: «Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика» (Коннолли, Бегг). Понимание внутреннего устройства СУБД на порядок повышает качество работы с данными.

☕️ Кто захочет задонать на кофе: ВТБ: +79616572047 (СБП)

Предложенная последовательность выстроена по принципу «от низкоуровневых абстракций к высокоуровневым». Сначала вы понимаете, как код исполняется, затем — как программы взаимодействуют в сети, и далее — как всем этим управляет операционная система. Такой подход формирует целостную картину мира разработки.

Этот путь требует дисциплины и времени. Результат — не сиюминутный хак, а формирование той самой «кремниевой прочности», которая отличает инженера от кодера.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

Сборник книг серии "Классика Computer Science" на тему – компьютеры, программирование, операционные системы, базы данных. Серия книг«Классика computer science», предназначенных для базовой подготовки специалистов в области компьютерных наук.

Появление серии определилось необходимостью подготовки специалистов в области компьютерных технологий на уровне международных стандартов. Это книги по основным принципам построения и функционирования компьютерных сетей, по архитектуре операционных систем, технологиям программирования и так далее — не привязанные к конкретным программным продуктам и тем более их версиям. Книги, выходящие в этой серии, выдержали многочисленные переиздания и входят в списки обязательной литературы для обучения в ведущих университетах мира.

📔 Лафоре Р. - Объектно-ориентированное программирование C++. 4-е изд. 2004
📕Архитектура компьютера [2013] Э. Таненбаум, Т. Остин
📗Брауде Э. - Технология разработки программного обеспечения. 2004
📘Вахалия Ю. - UNIX изнутри. 2003
📙Кельтон В., Лоу А. - Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. 2004
📓Клейнберг Дж., Тардос Е. - Алгоритмы. Разработка и применение. 2016
📒 Компьютерные сети [2012] Эндрю Таненбаум, Дэвид Уэзеролл
📔 Константайн Л., Локвуд Л. - Разработка программного обеспечения. 2004
📕 Коплиен Дж. - Программирование на С++ 2005
📗 Кренке Д. - Теория и практика построения баз данных. 8-е изд. 2003
📘 Лафоре Р. - Структуры данных и алгоритмы JAVA. 2-е изд. 2012
📙 Марк Руссинович - Внутреннее устройство Windows, 7-е изд 2018
📓 Паттерсон Д., Хеннеси Дж. - Архитектура компьютеров и проектирование компьютерных систем. 4-е изд. 2012
📒 Пратт Т., Зелковиц М. - Языки программирования. Разработка и реализация 2002
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл

💾 Скачать книгу

По истечении десятилетия элементная база компьютеров, операционные системы, средства доступа и внешний вид программ меняются коренным образом, однако структуры и алгоритмы, лежащие в их основе, остаются неизменными в течение гораздо большего времени. Эти основы начали закладываться тысячелетия назад, когда были разработаны первые алгоритмы. В предлагаемой вниманию читателя книге обсуждаются алгоритмы решения наиболее широко распространённых классов задач, покрывающих практически всю область программирования: поиск и сортировка, численные алгоритмы и алгоритмы на графах. Особое внимание уделено алгоритмам параллельной обработки, редко освещаемым в литературе на русском языке. Книга носит учебный характер. Она может быть использована как вузовскими преподавателями для организации семестрового курса - так и для самостоятельного изучения. Изложение неформальное и чрезвычайно подробное, с большим количеством упражнений, позволяющих вести самоконтроль. Книга может заинтересовать всех, кому приходится самостоятельно писать программы — от программистов банковских систем до научных работников.

#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл

Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.

➕ Плюсы книги:

1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.

➖ Минусы книги:

1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».

▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib