mayton2019

Я отметил совет Нестерова как решение. Но добавлю.

Тебе нужно подойти к преподавателю и задать ему макимальное число вопросов
по поводу того что он хочет на самом деле видеть. Желательно сузить постановку
до такого уровня чтоб ты успела за семестр это сделать. Например делать
транслятор сразу без файлов и сетевого I/O. Пускай это будет просто REPL
консоль как в ранних версиях Haskell.

Есть софистические языки наподобие Brainfuck и Нормальных алгоритмов Маркова.
Они тоже являются языками но скорее экспериментом доведенным до крайности
чем практически полезным. Их можно реализовать за пару дней на любой другом
императивном языке.

Разработка Форт-подобного языка мне тоже кажется набиолее выгодной с точки
зрения цена/производительность но Форт это достаточно нишевый язык и препод
может быть недоволен. Возможно он хотел какие-то более развитые грамматики
а не токько words and spacers.

Можно разработать простейший Лисп но я не уверен что тут в семестр уложишся. Тем
более что у тебя только базовый уровень всего остального. Но Лисп транслятор
на минималках был бы самой красивой курсовой работой на потоке.

То что в таблицах - не надо переводить. Перевод будет безсмысленным т.к. речь идет о
тех формах английского, которые без контекста не существуют или не существуют в других
языках. Это shall/will, will have to.

Просто выучи как есть.

Вопрос - просто замечательный. Если говорить простым языком - Хочу Все знать!

Мне кажется что тебе лучше пойти от практики. Тоесть начать делать игру под Windows/Android
на том языке который ты знаешь и уже потом пойти "от проблемы". Например, ты пишешь
как оптимизировать. Оптимизиация графики или основных алгоритмов игры или оптимизация I/O
это такие себе три разные задачи по каждой из которых можно книгу написать.

Короче будешь распылятся - еще лет 20 будешь читать умные книжки.

Я пока студент, перешёл на второй курс.

Тебя в любом случае градуируют как junior/trainee на первой работе.
И дело даже не в том сколько олимпиад ты прошел и сколько ты книжек прочитал.
Просто звездочки в погонах надо заслужить. Если ты талантлив - то наверное
за год перепрыгнешь уровнеь junior но я советую вообще с этим не спешить.

Нет ничего хуже самозванца. Согласен?

Это - тяжелая книга для новичка. Начните с Вирта или Седжвика.

Не знаю кто тебе рассказал про EAV но это тебе точно не друг в производительных приложениях.

Микросервисная архитектура. По этому есть книжка от Sam Newman.

RabbitMq - быстр но недостаточно. В сравнительных характеристиках берут Kafka за образец.

Redis - изучи обязательно. Вообще связка Redis/NGinx - это основа любого самого быстрого веб-приложения. Без нее - нечего даже и думать о быстроте.

Postgresql - хорошая вещь но он не должен появляться именно во фронтовой части веб приложения
напрямую. Основа любой скорости в вебе - это предварительный прогрев кешей и публикация в них вообще
всего что может пользователь запросить.

event sourcing - очень размытое понятие. Наверное все что я перечислил выше может просто
быть частью этого огромного паттерна. Шаблон настолько общий и универсальный что его можно
найти и в BigData, и в платежных системах, и в чатах и соцсетях.

Алгоритмы брать не надо. Седжвик вообще писал не про Java а только про алгоритмы.
У него - целое семейство книг такого вида. Сначала Алгоритмы на С. Потом на C++ И потом Java. Он по сути портировал исходники. Какой толк вам в таком портировании?

А Хорстман, Эккель - вполне себе норм.

Видео могут забанить или перенести куда-то в платное.
А книгу купил - и лежит себе на полке.

Django, NumPy, Scrapy

Перечислены 3 библиотеки которые имеют очень разное назначение. У них пожалуй общее - это язык разработки.
А предметная область настолько разная что копать все 3 сразу не имеет смысла. Тоесть это похоже на желание
знать сразу квантовую физику, физику тепла и физику радиопредающихз устройств. Вы будете
распыляться и выгорите раньше чем добъетесь успеха. А заниматься надо тем что есть в вакансиях
в вашем городе.

Изучать SQL как сферический язык в вакууме - нет особого смысла. Особенно если ты спрашиваешь про хинты. Хинты - это опция конкретной реализации DBMS. У Оракла - свои хинты. У Microsoft - свои. И знания между ними - совершенно не переносимые. И сами хинты кажется не стандартизированы в SQL стандарте. Здесь я могу ошибаться - пускай знающие подскажут.

Вобщем если ты где-то уже работаешь и вы используете конкретную БД - то бери и читай по ней.

Я в своё время тоже искал теоретическую литературу по оптимизации SQL. Нет толком ничего. Есть Ден Тоу. Настройка SQL для профессионалов. Он пытается подогнать под оптимизацию свою теорию. Считает селективности и кардинальности для суб-запросов и рисует "облачки" - диаграммы пытаясь вывести формулу cost. Но это всё не работает. Это разбивается о практику. Ни одна практика Oracle/PG/MSQL/MySQL не подрверждает эффеткивности диаграмм Тоу. Вобщем я зря потратил время на чтение этой книги. И тебе не советую.

Бери конкретные книги от вендора и по ним смотри.

И в твоём вопросе не хватает еще одного хеш-тега.

Если это Брюс Эккель - то я читал ее в 2013 году. Тогда хорошо зашла. Но я не знаю насколько книга актуальна для современной Java. После того как сообщество перешло на такой бешеный темп создания релизов - то книги стали устаревать быстрее.

Я бы очень хотел чтобы в книге разбирались конкретные библиотеки (tensorflow например), а не просто голая теория.

Тут что-то не то. Вопрос не так поставлен. Ведь ТензорФлоу это чертов API и по сути тоже теория. Твой вопрос наверное звучит так что нужны какие-то практические задачи с решениями. Верно?

Такого факультета как backend не существует. Программирование (оно-же кибернетика и информатика и вычислительная техника) это совокупность наук которые вращаются вокруг железа и софта. С железом все понятно. Это всё что вас окружает. С софтом - это в основном языки программирования и ОС.

Backend - это модное слово последнего времени и на него нет точного определения. В некоторых случаях back-end-ом могут называть один компиллятор по отношению к другому.

По вопросам.

1) Да Python прекрасно подходит. Это очень распространённый язык для автоматизации и тестирования и еще много-много чего например в области data-science. Желаю конечно чтобы это был не последний ваш язык.
2) Подходит Java и C#. Их сильная сторона - это строгая типизация и как следствие меньше ошибок рантайма. Это кстати одна из причин по которой большие проекты на Python труднее поддерживать в рабочем состоянии.
3) С книгами - сложнее. Можете начать с Алгоритмов и структур данных Вирта. Там - самый минимум.
Кнута - не читайте. Это уведет надолго в глухую теорию со слабой практической ценностью.