Мы живем в мире растущих приложений. Практически любые программные продукты рано или поздно приходится расширять, надстраивать, адаптировать к обслуживанию растущей пользовательской аудитории и к пиковым нагрузкам. Для того чтобы подобное масштабирование протекало гладко и быстро, нужно закладывать такие возможности уже на уровне архитектуры приложения.

В отличие от множества трудов, посвященных руководству проектами и командами, в этой книге не проповедуются никакие новые учения и не превозносятся великие теории. Скотт Беркун считает залогом успеха практику и разнообразие подходов. В книге описываются основные сложности и проблемные ситуации, возникающие в работе менеджера проекта, даны рекомендации по выходу из них.

Технология Node.js всё еще молода и в то же время существует достаточно долго, чтобы крупные корпорации (LinkedIn, Yahoo! и Netflix) взяли ее на вооружение. Эта книга посвящена Node и тем модулям, которые образуют базовую функциональность Node.

В этой уникальной книге самые авторитетные разработчики программного обеспечения делятся опытом оригинального решения задач, которые вставали перед ними при реализации крупных IT-проектов. С помощью этого издания читатель получит возможность оказаться на месте ведущих программистов, увидеть собственными глазами проблемы, возникавшие при реализации разнообразных проектов, и пройти увлекательный путь их преодоления.

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) – крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch – библиотеку глубокого обучения для языка Python – один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.

Технология Bitcoin показала, как можно использовать криптографически сохраненные записи, модель с ограниченными ресурсами, открытый исходный код и пиринговые сети для создания нового типа успешных приложений. Децентрализованные приложения гибче, прозрачнее и надежнее, чем современное программное обеспечение, созданное с применением традиционных моделей.

Современные программисты должны не только эффективно программировать, но и знать надлежащие инженерные практики, позволяющие сделать кодовую базу стабильной и качественной. В чем же разница между программированием и программной инженерией? Как разработчик может управлять живой кодовой базой, которая развивается и реагирует на меняющиеся требования на всем протяжении своего существования?

Взрывной интерес к нейронным сетям и искусственному интеллекту затронул уже все области жизни, и понимание принципов глубокого обучения необходимо каждому разработчику ПО для решения прикладных задач. Эта практическая книга представляет собой вводный курс для всех, кто занимается обработкой данных, а также для разработчиков ПО.

Генеративное моделирование – одна из самых обсуждаемых тем в области искусственного интеллекта. Машины можно научить рисовать, писать и сочинять музыку. Вы сами можете посадить искусственный интеллект за парту или мольберт, для этого достаточно познакомиться с самыми актуальными примерами генеративных моделей глубокого обучения: вариационные автокодировщики, генеративно-состязательные сети, модели типа кодер-декодер и многое другое.

В этой книге вы найдете ключевые принципы, алгоритмы и компромиссы, без которых не обойтись при разработке высоконагруженных систем для работы с данными. Материал рассматривается на примере внутреннего устройства популярных программных пакетов и фреймворков.