Physics.Math.Code
146K subscribers
5.29K photos
2.47K videos
5.79K files
4.83K links
VK: vk.com/physics_math
Чат инженеров: @math_code
Учебные фильмы: @maths_lib
Репетитор IT mentor: @mentor_it
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode

Обратная связь: @physicist_i
Download Telegram
Основы_технологий_баз_данных_учебное_пособие_2020_Новиков.pdf
2.8 MB
Основы технологий баз данных: учебное пособие [2020] Новиков

Материал первой части учебного пособия составляет основу для базового курса и содержит краткий обзор требований и критериев оценки СУБД и баз данных, теоретическую реляционную модель данных, основные конструкции языка запросов SQL, организацию доступа к базе данных PostgreSQL, вопросы проектирования приложений и основные расширения, доступные в системе PostgreSQL. Вторая часть, добавленная в настоящем издании, содержит материал, который будет полезен разработчикам баз данных и СУБД. В ней подробно рассматриваются структуры хранения, методы выполнения и оптимизации запросов, дополнительные возможности языка SQL, средства поддержки согласованности и надежности. Рассмотрены средства программирования серверов баз данных, средства расширения функциональности PostgreSQL, вопросы создания систем с репликацией, параллельных и распределенных систем баз данных. Для программистов и студентов. #sql #PostgreSQL #bigdata #datascience
👍3
📘 Numerical Algorithms Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics [2015] Justin Solomon

💾 Скачать книгу

Для физика, погружающегося в мир компьютерных наук, выбор правильной книги по численным методам — задача нетривиальная. Слишком часто учебники либо уходят в абстрактную математику, либо становятся справочниками без живой связи с реальными задачами. Книга Джастина Соломона «Numerical Algorithms: Methods for Computer Vision, Machine Learning, and Graphics» (2015) предлагает третий, крайне удачный путь. #ЧисленныеМетоды #NumericalAlgorithms #JustinSolomon #ВычислительнаяМатематика #Алгоритмы #МашинноеОбучение #ComputerVision #КомпьютерноеЗрение #Графика #DataScience

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
23👍12🔥7🤩4🙏1💯1