Bawiąc się tęczową piłką Dawida

Jacek Podsiadło

Jacek Podsiadło Wychwyt Grahama Bawiąc się tęczową piłką Dawida Bladoróżowe, miały gęsią skórkę. Zdaje się, kosztowały 16,50. Przebite kurczyły się z sykiem i twardniały. Leżała potem taka w agreście lub rabarbarze, kula wgnieciona kopniakiem. Pękały jak bańki mydlane, ile meczów zostało na zawsze niedokończonych. Jesienią Matka piekła burocorz. Z buraków cukro... Jacek Podsiadło ur.7 lutego 1964 Najważniejsze dzieła:Nieszczęście doskonałe (1987), Niczyje, boskie (1998), Wychwyt Grahama (1999), Kra (2005), Przez sen (2014), Włos Bregueta (2016) Poeta, prozaik, tłumacz, dziennikarz, felietonista. Publikował w wielu czasopismach literackich, a jego twórczość przetłumaczono na angielski, niemiecki, słowacki, słoweński i ukraiński. Czołowy obok Marcina Świetlickiego poeta pokolenia bruLionu. Głosił poglądy anarchistyczne i pacyfistyczne. W latach 1993-2008 prowadził audycję Studnia w Radiu Opole, a od 2009 roku prowadzi internetowe Domowe Radio Studnia. Kupując książkę wspierasz fundację Nowoczesna Polska, która propaguje ideę wolnej kultury. Wolne Lektury to biblioteka internetowa, rozwijana pod patronatem Ministerstwa Edukacji Narodowej. W jej zbiorach znajduje się kilka tysięcy utworów, w tym wiele lektur szkolnych zalecanych do użytku przez MEN, które trafiły już do domeny publicznej. Wszystkie dzieła są odpowiednio opracowane - opatrzone przypisami oraz motywami.

Bayesian Analysis with Python. A practical guide to probabilistic modeling - Third Edition

Osvaldo Martin, Christopher Fonnesbeck, Thomas Wiecki

The third edition of Bayesian Analysis with Python serves as an introduction to the main concepts of applied Bayesian modeling using PyMC, a state-of-the-art probabilistic programming library, and other libraries that support and facilitate modeling like ArviZ, for exploratory analysis of Bayesian models; Bambi, for flexible and easy hierarchical linear modeling; PreliZ, for prior elicitation; PyMC-BART, for flexible non-parametric regression; and Kulprit, for variable selection.In this updated edition, a brief and conceptual introduction to probability theory enhances your learning journey by introducing new topics like Bayesian additive regression trees (BART), featuring updated examples. Refined explanations, informed by feedback and experience from previous editions, underscore the book's emphasis on Bayesian statistics. You will explore various models, including hierarchical models, generalized linear models for regression and classification, mixture models, Gaussian processes, and BART, using synthetic and real datasets.By the end of this book, you will possess a functional understanding of probabilistic modeling, enabling you to design and implement Bayesian models for your data science challenges. You'll be well-prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if the need arises.

Bayesian Analysis with Python. Click here to enter text

Osvaldo Martin

The purpose of this book is to teach the main concepts of Bayesian data analysis. We will learn how to effectively use PyMC3, a Python library for probabilistic programming, to perform Bayesian parameter estimation, to check models and validate them. This book begins presenting the key concepts of the Bayesian framework and the main advantages of this approach from a practical point of view. Moving on, we will explore the power and flexibility of generalized linear models and how to adapt them to a wide array of problems, including regression and classification. We will also look into mixture models and clustering data, and we will finish with advanced topics like non-parametrics models and Gaussian processes. With the help of Python and PyMC3 you will learn to implement, check and expand Bayesian models to solve data analysis problems.

Bayesian Analysis with Python. Introduction to statistical modeling and probabilistic programming using PyMC3 and ArviZ - Second Edition

Osvaldo Martin

The second edition of Bayesian Analysis with Python is an introduction to the main concepts of applied Bayesian inference and its practical implementation in Python using PyMC3, a state-of-the-art probabilistic programming library, and ArviZ, a new library for exploratory analysis of Bayesian models.The main concepts of Bayesian statistics are covered using a practical and computational approach. Synthetic and real data sets are used to introduce several types of models, such as generalized linear models for regression and classification, mixture models, hierarchical models, and Gaussian processes, among others. By the end of the book, you will have a working knowledge of probabilistic modeling and you will be able to design and implement Bayesian models for your own data science problems. After reading the book you will be better prepared to delve into more advanced material or specialized statistical modeling if you need to.

Baza BDO w pigułce. Kompendium użytkownika

Praca zbiorowa

Baza BDO podlega ciągłym zmianom. Co chwila dodawane są kolejne zmiany mające na celu ulepszyć i ułatwić pracę w systemie, a także zapewnić skrupulatną ewidencję odpadów. Od 2023 roku pojawiło się kilka istotnych zmian dla użytkowników. Od 1 stycznia 2020 roku wpisy do rejestru dokonuje się tylko na wniosek elektroniczny. Wszystkie papierowe wnioski są odrzucane. Podmiotem odpowiedzialnym za prowadzenie BDO jest właściwy miejscowo marszałek województwa.

Baza danych o odpadach w pytaniach i odpowiedziach

Praca zbiorowa

Baza Danych o Produktach i Opakowaniach oraz o Gospodarce Odpadami (BDO) została uruchomiona 1 stycznia 2020 r. Natomiast rejestr podmiotów wprowadzających produkty, produkty w opakowaniach i gospodarujących odpadami będący częścią bazy BDO funkcjonuje od 24 stycznia 2018 r. W tekście e-booka znajdziesz pytania i odpowiedzi, dotyczące zarówno modułu elektronicznych wniosków, prowadzenia ewidencji odpadów, jak i sprawozdawczości, które ułatwią Ci realizację codziennych zadań i pozwolą na uniknięcie ewentualnych kar w tym zakresie.

Baza danych od środka. Analiza działania rozproszonych systemów danych

Alex Petrov

W ciągu ostatnich 15 lat powstało tak wiele baz danych i narzędzi, że łatwo się pogubić, jeśli próbuje się zrozumieć przypadki użycia, szczegóły i specyfiki. Większość opracowań na temat systemów baz danych nie opisuje implementacji mechanizmu pamięci masowej. Tymczasem znajomość tych wewnętrznych aspektów jest bardzo ważna dla programistów, inżynierów, architektów i menedżerów. Aby wybrać odpowiednie narzędzie do pracy, musisz zrozumieć idee i algorytmy stojące za ich projektem. Michael Klishin, współpracownik RabbitMQ Ta książka ułatwi Ci zgłębienie koncepcji kryjących się za działaniem nowoczesnych baz danych. Dzięki niej zrozumiesz, w jaki sposób struktury dyskowe różnią się od tych w pamięci i jak działają algorytmy efektywnego utrzymywania struktur B drzewa na dysku. Poznasz implementacje pamięci masowej o strukturze dziennika. Znajdziesz tu również wyjaśnienie zasad organizacji węzłów w klaster baz danych i specyfiki środowisk rozproszonych. Dowiesz się, jak algorytmy rozproszone poprawiają wydajność i stabilność systemu i jak uzyskać ostateczną spójność danych. Ponadto w książce zaprezentowano koncepcje antyentropii i plotek, służące do zapewniania zbieżności i rozpowszechniania danych, a także mechanizm transakcji utrzymujący spójność logiczną bazy. Najważniejsze zagadnienia: klasyfikacja i taksonomia pamięci masowej silniki pamięci masowej oparte na B-drzewie i niezmienna struktura dziennika struktura plików bazy danych pamięć podręczna stron i pule buforów systemy rozproszone: złożone wzorce komunikacji węzłów i procesów klastry baz danych Obowiązkowa lektura dla każdego, kto korzysta z jakiejkolwiek bazy danych! Nate McCall, przewodniczący PMC

Baza danych odpadowych - w pytaniach i odpowiedziach

Małgorzata Hain-Kotowska

Baza Danych o Produktach i Opakowaniach oraz o Gospodarce Odpadami (BDO) została uruchomiona 1 stycznia 2020 r. Natomiast rejestr podmiotów wprowadzających produkty, produkty  w opakowaniach i gospodarujących odpadami, który jest częścią bazy BDO funkcjonuje od 24 stycznia 2018 r. System, jego działanie oraz realizacja ustawowych obowiązków za jego pośrednictwem budzą wiele pytań, mimo iż minęło kilka lat od jego powstania. Przeczytaj koniecznie!