Аннотация к книге "Стартап с нуля до 2 500 000. 20 секретных тезисов! Прокачай мышление миллионера!"
Эта книга не о том, что вам надо экономить. Эта книга о том, как вам иметь столько денег, чтобы не пришлось экономить никогда. Стартап с нуля – это системный тренинг о вере. Это книга, в которой очень мало информации и много действий. Ваших действий. Эта книга окупит себя в первый же день, с первых же активных действий. А всё, что дальше, – только ваша заслуга. Получите дополнительно несколько миллионов и забудьте о том, что такое экономия! Книга содержит нецензурную брань.
Книга "Python Data Science Handbook" - это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы, например: 1) как мне считать этот формат...
Самый верный способ дать людям взаимодействовать со сложным — использовать нечто вроде языка, на таком универсальном языке говорит математика. Математические символы прошли долгую эволюцию, прежде чем «заговорили» на этом совершенном языке. В настоящей книге прослеживается вся история его развития, начиная от математических символов древности, арифметики во времена древнего Вавилона, геометрии...
В книге рассматриваются все нововведения в Java 9 и объясняется, как ими пользоваться. Начав с подробного описания разработки приложений с использованием появившейся в Java 9 системы модулей, автор затем переходит к оболочке JShell, предназначенной для быстрого создания прототипа. Далее описываются все остальные новшества: измененная модульная структура образа среды выполнения JDK/JRE, новые фабричные методы...
Книга является первым томом к книге "Вероятностное машинное обучение. Дополнительные темы: предсказание, порождение, обнаружение, действие". Дополняя ранее изданную книгу Вероятностное машинное обучение. Введение , этот классический труд знакомит читателя с деталями самых актуальных теорий и методов машинного обучения, включая глубокие порождающие модели, графовые модели, байесовский вывод,...
Оставить комментарий