2012

 It’s been over 10 years since I was first introduced to R. Back then, I was a young product development manager at DoubleClick, a company that sold advertising software for managing online ad sales. I was working on inventory prediction: estimating the number of ad impressions that could be sold for a given search term, web page, or demographic characteristic. I wanted to play with the data myself, but we couldn’t afford a piece of expensive software like SAS or MATLAB. I looked around for a little while, trying to find an open-source statistics package, and stumbled on R. Back then, R was a bit rough around the edges and was missing a lot of the features it has today (like fancy graphics and statistics functions). But R was intuitive and easy to use; I was hooked. Since that time, I’ve used R to do many different things: estimate credit risk, analyze baseball statistics, and look for Internet security threats. I’ve learned a lot about data and matured a lot as a data analyst.

 R, too, has matured a great deal over the past decade. R is used at the world’s largest technology companies (including Google, Microsoft, and Facebook), the largest pharmaceutical companies (including Johnson & Johnson, Merck, and Pfizer), and at hundreds of other companies. It’s used in statistics classes at universities around the world and by statistics researchers to try new techniques and algorithms.

 На взгляд автора, сущность программирования заключается в решении проблем. Программист всегда думает о проблеме и возможных решениях – либо пишет код для выражения этих решений.

 Язык Haskell имеет множество впечатляющих возможностей, но главное его свойство в том, что меняется не только способ написания кода, но и сам способ размышления о проблемах и возможных решениях. Этим Haskell действительно отличается от большинст ва языков программирования. С его помощью мир можно представить и описать нестандартным образом. И поскольку Haskell предлагает совершенно новые способы размышления о проблемах, изучение этого языка может изменить и стиль программирования на всех прочих

 Ещё одно необычное свойство Haskell состоит в том, что в этом языке придаётся особое значение рассуждениям о типах данных. Как следствие, вы помещаете больше внимания и меньше кода в ваши программы.

 Вне зависимости от того, в каком направлении вы намерены двигаться, путешествуя в мире программирования, небольшой заход в страну Haskell себя оправдает. А если вы решите там остаться, то наверняка найдёте чем заняться и чему поучиться!

 Эта книга поможет многим читателям найти свой путь к Haskell.

 This book is for anyone who needs to analyze any data, whatever their discipline or line of work. Whether you are in science, business, medicine, or engineering, you will have data to analyze and results to present. R is powerful and flexible and completely cross-platform. This means you can share data and results with anyone. R is backed by a huge project team, so being free does not mean being inferior!

 If you are completely new to R, this book will enable you to get it and start to become familiar with it. There is no assumption that you know anything about the program to begin with. If you are already familiar with R, you will find this book a useful reference that you can call upon time and time again; the first chapter is largely concerned with installing R, so you may want to skip to Chapter 2.

 This book is not about statistical analyses, so some familiarity with basic analytical methods is helpful (but not obligatory). The book deals with the means to make R work for you; this means learning the language of R rather than learning statistics. Once you are familiar with R you will be empowered to use it to undertake a huge variety of analytical tasks, more than can be conveniently packaged into a single book. R also produces presentation-quality graphics and this book leads you through the complexities of that.

 В наши дни компьютеры с несколькими многоядерными процессорами стали нормой. Стандарт C++11 языка C++ предоставляет развитую поддержку многопоточности в приложениях. Поэтому, чтобы сохранять конкурентоспособность, вы должны овладеть принципами и приемами их разработки, а также новыми средствами языка, относящимися к параллелизму.

 Книга «Параллельное программирование на С++ в действии» не предполагает предварительных знаний в этой области. Вдумчиво читая ее, вы научитесь писать надежные и элегантные многопоточные программы на C++11. Вы узнаете о том, что такое потоковая модель памяти, и о том, какие средства поддержки многопоточности, в том числе запуска и синхронизации потоков, имеются в стандартной библиотеке. Попутно вы познакомитесь с различными нетривиальными проблемами программирования в условиях параллелизма.

В этой книге обсуждается базовый язык С и текущие функциональные средства С++, что делает ее самодостаточной. В ней представлены основы языка С++, иллюстрируемые с помощью коротких и точных программ, которые легко скопировать для дальнейших экспериментов. Вы узнаете о вводе-выводе, о решении повторяющихся задач и возможностях выбора, о способах обработки данных и о функциях. Будут описаны многие средства С++, которые были добавлены к языку С.