В книге рассказывается о том, как использовать генеративные текстовые модели поколений GPT-3.5 и GPT-4 для создания приложений различного назначения, в числе которых интерактивный психотерапевт, интеллектуальный голосовой помощник, система рекомендации товаров, генератор заметок в соцсетях, система распознавания речи и многие другие. Вы научитесь использовать векторные базы данных, узнаете, как управлять уровнем креативности моделей GPT, применять современные методы генерирования высококачественного текста, и даже организуете диалог между двумя чат-ботами. Примеры и практические упражнения помогут закрепить пройденный материал. Издание предназначено для тех, кто владеет основами языка программирования Python и собирается использовать GPT в реальных сценариях для решения прикладных задач. Если вы владеете основами языка программирования Python и готовы изучить еще несколько инструментов, таких как объекты Dataframe библиотеки Pandas и некоторые методы NLP, значит, у вас есть под рукой все необходимое для создания интеллектуальных систем с использованием инструментов OpenAI.

В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Первая часть посвящена основам API OpenAI, во второй описывается динамичная и процветающая среда, возникшая вокруг GPT-3. Представлены рекомендации по использованию GPT-3 для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта. Книга рассчитана на читателей, интересующихся современными технологиями. Она будет особенно полезна предпринимателям, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тем, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов. Первая часть книги посвящена основам API OpenAI. Во второй части книги мы исследуем пеструю экосистему, органично и стремительно возникшую вокруг GPT-3. В главе 1 изложен контекст и основные определения, необходимые для комфортного изучения дальнейших тем. В главе 2 мы глубоко погружаемся в API, разбивая его на наиболее важные элементы, такие как базовые модели и конечные точки, описывая их назначение и способы использования.

Книга рассказывает о языке программирования javascript, разработке на нем как программ общего назначения, выполняющихся в среде Node.js, так и скриптов для веб-страниц. Даны основы javascript: типы данных, операторы, работа с числами, строками, датой и временем, массивами, функции, классы (как старого, так и нового синтаксиса), итераторы, генераторы и класс Promise. Объяснена работа с отладчиком, встроенным в редактор Visual Studio Code. Рассказано о модулях, средствах для работы с файловой системой и программирования веб-серверов. Описана объектная модель документа. Рассмотрены средства для работы с элементами веб-страницы, самой страницей и браузером и технология AJAX (в том числе Fetch API), а также готовые программные пакеты для разработки веб-сайтов, в частности Webpack. С появлением Node.js появилась возможность писать на javascript программы практически любого назначения: инструментальные и системные утилиты, серверы и даже приложения с графическим интерфейсом (правда, для этого понадобятся дополнительные библиотеки). Предлагаемая вниманию читателей книга рассказывает о языке javascript, его применении для написания как программ, работающих под управлением Node.js.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python. Эта книга не планировалась как введение в язык Python или в программирование вообще. Я предполагаю, что читатель знаком с языком Python и знает, как определять функции, присваивать значения переменным, вызывать методы объектов, управлять потоком выполнения программы и решать другие простейшие задачи. Она должна помочь пользователям языка Python научиться применять инструменты исследования данных, имеющиеся в языке Python, — библиотеки...

Добро пожаловать в «Python с нуля»! Эта книга даст вам основные знания и инструменты, которые помогут стать опытным разработчиком на Python — универсальном, мощном и доступном языке программирования. Вы узнаете, почему Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире и что делает его отличным выбором и для начинающих, и для опытных разработчиков. Эта книга приглашает вас в путешествие по огромному миру Python и охватывает все — от самых основ до более продвинутых тем, таких как наука о данных, веб-скрапинг и программирование графических интерфейсов. Каждая глава снабжена примерами, заданиями для самопроверки и лучшими практиками, чтобы вы не только поняли материал, но и получили практический опыт его применения. Неважно, новичок вы или опытный разработчик, желающий расширить свои навыки, — в этой книге найдется что-то для всех.

Познакомьтесь с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов. Вы постоянно сталкиваетесь с бесчисленными проблемами программирования, которые поначалу кажутся запутанными, трудными или нерешаемыми. Не отчаивайтесь! Многие из «новых» проблем уже имеют проверенные временем решения. Эффективные подходы к решению широкого спектра сложных задач кодирования легко адаптировать и применять в собственных приложениях, а при необходимости создавать собственные структуры данных под конкретную задачу. Сбалансированное сочетание классических, продвинутых и новых алгоритмов обновит ваш инструментарий программирования, добавив в него новые перспективы и практические методы. Специалист по информатике, разработчик программного обеспечения, специалист по обработке данных и вообще любой профессионал, чья эффективная работа зависит от вычислений, должен свободно владеть языком алгоритмов и структур данных. Вот почему на собеседованиях в компаниях Кремниевой долины соискателям часто предлагают задачи из этой области.

Книга представляет собой полное описание фреймворка Laravel 9 для быстрой разработки сайтов на языке PHP. Дан краткий вводный курс для начинающих, в котором описывается разработка простого учебного сайта — электронной доски объявлений. Описаны базовые инструменты Laravel: миграции, модели, маршруты, контроллеры, шаблоны, средства обработки пользовательского ввода и сохранения выгруженных файлов, валидаторы, шаблоны, пагинаторы и инструменты разграничения доступа. Рассказано о более развитых средствах: внедрении зависимостей, провайдерах, посредниках, событиях и их обработке, отправке электронной почты, оповещениях, очередях и отложенных заданиях, встроенном планировщике, инструментах кеширования, локализации сайтов и расширении возможностей встроенной утилиты artisan. Описаны дополнительные библиотеки для обработки BBCode-тегов и CAPTCHA, вывода графических миниатюр, аутентификации через социальные сети. Рассмотрено программирование веб-служб REST, вещание по протоколу WebSocket и публикация сайта.

Стандартные алгоритмы и структуры при применении к крупным распределенным наборам данных могут становиться медленными — или вообще не работать. Правильный подбор алгоритмов, предназначенных для работы с большими данными, экономит время, повышает точность и снижает стоимость обработки. Книга знакомит с методами обработки и анализа больших распределенных данных. Насыщенное отраслевыми историями и занимательными иллюстрациями, это удобное руководство позволяет легко понять даже сложные концепции. Вы научитесь применять на реальных примерах такие мощные алгоритмы, как фильтры Блума, набросок count-min, HyperLogLog и LSM-деревья, в своих собственных проектах. Приведены примеры на Python, R и в псевдокоде.