База данных: Электронная библиотека
Страница 1, Результатов: 4
Отмеченные записи: 0
1.
Файл для загрузки:
Жармагамбетова Г.О. Колданбалы багдарламаларды азирлеу 2017.pdf
Подробнее
32.973.26-018.1
Ж 35
Жармагамбетова, Г. О.
Қолданбалы бағдарламаларды әзірлеу [Текст] : оқу құралы / Г. О. Жармагамбетова. - Қостанай : [б. и.], 2017. - 100 б. - Б. ц. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.26-018.1
Рубрики: Языки программирования
Кл.слова (ненормированные):
Есептеу техникасы -- Бағдарлама -- емтихан -- Жобалау технологияларына шолу -- CASE-технологиялар -- модельдеу тілі -- программа -- информатика -- (Computer-Aided Software/System Engineering
Аннотация: Бұл оқулық 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» пәні бойынша оқып үйренуге арналған. Оқу құралында осы пән бойынша толық мәліметтер қарастырылып топтастырылған. «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» оқу құралы студенттерге пәнге дайындалуға сонымен қатар емтихан сұрақтарына жауап беру кезінде көмектеседі. Оқытушыға дәрістер мен практикалық сабақтардың дайындау кезінде пайдаланылған болуы мүмкін. Оқу құрал 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне арналған.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
Ж 35
Жармагамбетова, Г. О.
Қолданбалы бағдарламаларды әзірлеу [Текст] : оқу құралы / Г. О. Жармагамбетова. - Қостанай : [б. и.], 2017. - 100 б. - Б. ц. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Языки программирования
Кл.слова (ненормированные):
Есептеу техникасы -- Бағдарлама -- емтихан -- Жобалау технологияларына шолу -- CASE-технологиялар -- модельдеу тілі -- программа -- информатика -- (Computer-Aided Software/System Engineering
Аннотация: Бұл оқулық 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» пәні бойынша оқып үйренуге арналған. Оқу құралында осы пән бойынша толық мәліметтер қарастырылып топтастырылған. «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» оқу құралы студенттерге пәнге дайындалуға сонымен қатар емтихан сұрақтарына жауап беру кезінде көмектеседі. Оқытушыға дәрістер мен практикалық сабақтардың дайындау кезінде пайдаланылған болуы мүмкін. Оқу құрал 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне арналған.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
2.
Файл для загрузки:
Кэмпбелл Л. Базы данных. Инжиниринг надежности 2020.pdf
Кэмпбелл Л. Базы данных. Инжиниринг надежности 2020.pdf
Подробнее
32.973.26-018.2
К 98
Кэмпбелл, Л.
Базы данных. Инжиниринг надежности [Текст] / Л. Кэмпбелл, Ч. Мейджорс. - СПб. : [б. и.], 2020. - 304 с. - (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). - ISBN 9785446113101 : Б. ц. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.26-018.2
Рубрики: Программное обеспечение
Кл.слова (ненормированные):
IT -- инфраструктура -- базы данных -- Инжиниринг инфраструктуры -- архитектура данных -- Защита данных -- Основные принципы DBRE -- Мониторинг SLO
Аннотация: В сфере IT произошла настоящая революция — с инфраструктурой стали работать как с кодом. Этот процесс создает не только новые проблемы, но и возможности для обеспечения безотказной работы баз данных. Авторы подготовили это практическое руководство для всех, кто желает влиться в сообщество современных инженеров по обеспечению надежности баз данных (database reliability engineers, DBRE).
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мейджорс, Ч.
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
К 98
Кэмпбелл, Л.
Базы данных. Инжиниринг надежности [Текст] / Л. Кэмпбелл, Ч. Мейджорс. - СПб. : [б. и.], 2020. - 304 с. - (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). - ISBN 9785446113101 : Б. ц. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Программное обеспечение
Кл.слова (ненормированные):
IT -- инфраструктура -- базы данных -- Инжиниринг инфраструктуры -- архитектура данных -- Защита данных -- Основные принципы DBRE -- Мониторинг SLO
Аннотация: В сфере IT произошла настоящая революция — с инфраструктурой стали работать как с кодом. Этот процесс создает не только новые проблемы, но и возможности для обеспечения безотказной работы баз данных. Авторы подготовили это практическое руководство для всех, кто желает влиться в сообщество современных инженеров по обеспечению надежности баз данных (database reliability engineers, DBRE).
Держатели документа:
ЗКУ
Доп.точки доступа:
Мейджорс, Ч.
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
3.
Подробнее
32.973.26-018.1
Ж 35
Жармагамбетова, Г. О.
Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары [Текст] : оқу құралы / Г. О. Жармагамбетова. - Қостанай : [б. и.], 2017. - 100 б. - Б. ц. - Текст : непосредственный.
ББК 32.973.26-018.1
Рубрики: Языки программирования
Кл.слова (ненормированные):
Есептеу техникасы -- Бағдарлама -- емтихан -- Жобалау технологияларына шолу -- CASE-технологиялар -- модельдеу тілі -- программа -- информатика -- (Computer-Aided Software/System Engineering
Аннотация: Бұл оқулық 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» пәні бойынша оқып үйренуге арналған. Оқу құралында осы пән бойынша толық мәліметтер қарастырылып топтастырылған. «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» оқу құралы студенттерге пәнге дайындалуға сонымен қатар емтихан сұрақтарына жауап беру кезінде көмектеседі. Оқытушыға дәрістер мен практикалық сабақтардың дайындау кезінде пайдаланылған болуы мүмкін. Оқу құрал 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне арналған.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
Ж 35
Жармагамбетова, Г. О.
Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары [Текст] : оқу құралы / Г. О. Жармагамбетова. - Қостанай : [б. и.], 2017. - 100 б. - Б. ц. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Языки программирования
Кл.слова (ненормированные):
Есептеу техникасы -- Бағдарлама -- емтихан -- Жобалау технологияларына шолу -- CASE-технологиялар -- модельдеу тілі -- программа -- информатика -- (Computer-Aided Software/System Engineering
Аннотация: Бұл оқулық 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» пәні бойынша оқып үйренуге арналған. Оқу құралында осы пән бойынша толық мәліметтер қарастырылып топтастырылған. «Бағдарламаны әзірлеудің құрал жабдықтары» оқу құралы студенттерге пәнге дайындалуға сонымен қатар емтихан сұрақтарына жауап беру кезінде көмектеседі. Оқытушыға дәрістер мен практикалық сабақтардың дайындау кезінде пайдаланылған болуы мүмкін. Оқу құрал 5B070400 – Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету мамандығының студенттеріне арналған.
Держатели документа:
ЗКУ
Экземпляры всего: 1
Электронная библиотека (1)
Свободны: Электронная библиотека (1)
4.
Подробнее
34.4(5Қаз)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
ББК 34.4(5Қаз)
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
К 15
Қайранбаев, М.
Машина үйрету [Текст] : оқулық. 3-кітап / М. Қайранбаев. - Алматы : "Лантар books" ЖШС, 2023. - 418 б. - ("Жасанды Интеллект инженері болу" сериясы). - ISBN 9786013614960 : 19660.00 тг. - Текст : непосредственный.
Рубрики: Жалпы машина жасау. Машинатану
Общее машиностроение. Машиноведение
Кл.слова (ненормированные):
машина үйрету -- жасанды интеллект инженері болу -- машинаны үйретудің түрлері -- бақылау арқылы оқыту -- регрессиялық есеп -- классификациялық есеп -- бақылаусыз оқыту -- класстеризация -- сызықтық регрессия -- машинаны үйрету модельінің жалпы жағдайы -- баға функциясы -- градиенттік түсу -- код -- деректер генерациясы -- сызықтық алгебра -- матрица мен вектор -- матрицаларды қосу -- скальярға көбейту -- матрица мен вектор көбейтіндісі -- матрица мен матрицаны көбейту -- матрицаларды көбейтудегі қасиеттері -- кері матрица -- матрица транспозициясы -- бірнеше айнымалы сызықтық регрессия -- полиномиялды регрессия -- логистикалық регрессия -- классификация есебі -- шешім қабылдау аралығы -- бірнеше класстық классификатор -- регуляризация -- асыра сілтеп үйрету -- баға функциясына қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация -- сызықтық регрессияға қосылған регуляризация коды -- логистикалық регрессия үшін регуляризация амалы -- нейрондық жүйелер -- сызықтық емес болжам функциясы -- жасанды нейрондық жүйелердің адам миымен қатынасы -- жасанды нейрондық жүйе -- жасанды нейрондық жүйедегі векторлық есептеу жолы -- сызықтық емес болжамды нейрондық жүйе арқылы жүргізу -- бірнеше класстық нейрондық жүйе -- нейрондық жүйедегі оқыту -- нейрондық жүйедегі баға функциясы -- артқа тарау алгоритмі -- градиенттік тексеру -- нейрондық жүйедегі параметрлерді кездейсоқ сандарға теңеу -- жасанды нейрондық жүйені оқыту үшін арналған бағдарлама -- нейрондық жүйенің толықтай алгоритмі -- машина үйретудегі кеңестер -- қателіктермен жұмыс істеу -- болжам модельіне баға беру -- машина үйрету модельдерін таңдау -- машина үйрету жүйесін құру -- теңеспеген ақпараттар жиынтығы -- тіреу векторының машиналары -- баға функциясын жетілдіру -- ядро функциясы 1 -- ядро функциясы 2 -- тіреу вектор машинасын қалай қолданамыз -- k жақын көршілер -- k жақын көршілер алгоритмі -- k жақын көршілер алгоритміндегі параметрлер -- шешім қабылдау ағашы -- кездейсоқ орман алгоритмі -- қарапайым байес -- байес теоремасы -- класстеризация есебі -- к-орта -- к-орта алгоритмі үшін баға функциясы -- центроидтардың бастапқы орны -- өлшемдікті қысқарту -- деректердің көлемін кішірейту -- деректер визуализациясы -- негізгі компонент анализі -- меншікті вектор есептеу жолы -- аномалияны анықтау -- гаусстық таралу -- аномалиялық құбылысты анықтау алгоритмі -- қасиеттерді таңдау -- көп айнымалы гаусстық таралу -- ұсыныс жүйелері -- бірлескен ұсыныс жүйесі -- орта нормализациясы -- үлкен деректермен жұмыс -- стохастикалық градиенттік түсу -- кіші топтық градиенттік түсу -- үйрету параллельизациясы -- оптикалық символды анықтау мысалы -- есеп берілгені -- жүгірмелі терезе -- деректерді жинау жолдары -- модель жұмысының өнімділігін арттыру
Аннотация: Бұл кiтаптың басты мақсаты — машинаны үйрету саласын оқырмандарға таныстыра келіп нөлдiк деңгейден халықаралық дәрежедегi Junior Machine Learning Engineer деңгейiне дейiнгі бiлiм беруді іске асыру. Өз тарапымыздан Junior Machine Learning Engineer деңгейін көздейтін тақырыптарды қарастырып, оларға толықтай түсінік беруге тырыстық. Әр тақырыптағы өз бiлiмдерiңiздi тексеру үшiн тест сұрақтар мен жаттығулар берiп отырдық. Бұл оқу құралында келесідей тақырыптар қамтылған: "Машинаны Үйретуге кіріспе", "Сызықтық Регрессия", "Логистикалық регрессия", "Нейрондық жүйелер", "Машинаны үйрету мен Машинаны үйрету жүйесiн құру кеңестері", "Тiреу векторының машиналары", "k Жақын Көршiлер", "Шешiм қабылдау ағашы", "Қарапайым Байес", "Класстеризация есебi", "Өлшемдiктi қысқарту", "Аномалияны анықтау", "Ұсыныс жүйелерi" және "Үлкен деректермен жұмыс". Әр тақырып үшiн Python тiлiнде код жазылып, сол тақырыпты теориялық түрде түсiнiп қана қоймай, сол кодты бiзбен бiрге жазып, практикалық тұрғыдан бiлiмдерiңiздi арттыра алуға қолайлы жағдай жасадық. Осылайша, өтілген әрбір тақырыпты толығырақ түсiну үшiн осы есептердi шығара отырып, тек теориялық тұрғыдан ғана емес, сонымен бірге практикалық тұрғыдан да түсiнік аласыздар.
Держатели документа:
БҚУ
Экземпляры всего: 2
оқу залы 2 (2)
Свободны: оқу залы 2 (2)
Страница 1, Результатов: 4