Programowanie
Niezależnie czy dopiero rozpoczynacie swoją przygodę z programowaniem, czy jesteście już uznanymi na rynku profesjonalistami, to w kategorii Programowanie na pewno znajdziecie podręczniki, które pomogą Wam w przebiegu pracy, czy też w nauce podstaw programowania.
W książkach z tego działu zawarta jest wiedza zarówno związana z czysto technicznymi sprawami typu składnia języków, ale także z umiejętnościami bardziej "miękkimi" jak obsługa i wykorzystanie pełnych możliwości środowisk programistycznych, czy też projektowanie oprogramowania lub metody numeryczne czy oraz struktury danych.
chromatic, Damian Conway, Curtis "Ovid" Poe
Zbiór skutecznych rozwiązań dla programistów aplikacji internetowych Zwiększanie produktywności pracy Tworzenie interfejsów użytkownika Wyszukiwanie i usuwanie błędów Perl, od swojego zaistnienia na rynku, wyewoluował od prostego narzędzia do przetwarzania tekstów i budowania raportów do formy zaawansowanego języka programowania pozwalającego na tworzenie praktycznie każdej aplikacji działającej w sieci. Mimo dość zaawansowanego "wieku", nie traci nic na popularności. W sieci pojawiają się coraz nowsze wersje, a grono programistów korzystających z Perla stale rośnie. Społeczność użytkowników tego języka skupiona wokół portalu CPAN udostępnia napisane przez siebie skrypty, wskutek czego z wieloma problemami programistycznymi można sobie poradzić, korzystając z gotowych rozwiązań lub sięgając do innych źródeł. Dzięki książce "100 sposobów na Perl" odkryjesz mało znane i mniej typowe zastosowania tego języka. Czytając ją, dowiesz się, w jaki sposób wykorzystać Perl do różnych zadań. Nauczysz się zwiększać efektywność swojej pracy, tworzyć elementy interaktywne i przetwarzać pliki tekstowe w nietypowy sposób. Zapoznasz się z odczytywaniem danych z baz i arkuszy kalkulacyjnych, pracą z modułami oraz programowaniem obiektowym. Znajdziesz tu także informacje o testowaniu kodu, usuwaniu błędów i optymalizowaniu wydajności programów napisanych w Perlu. Korzystanie z biblioteki CPAN Automatyczne formatowanie kodu w edytorze Emacs Generowanie elementów graficznych Przetwarzanie arkuszy kalkulacyjnych Praca z bazami danych Tworzenie zestawu narzędziowego modułów Korzystanie z obiektów Testowanie kodu Śledzenie wykonywania programu
David Hoyle
Data science combines the power of data with the rigor of scientific methodology, with mathematics providing the tools and frameworks for analysis, algorithm development, and deriving insights. As machine learning algorithms become increasingly complex, a solid grounding in math is crucial for data scientists. David Hoyle, with over 30 years of experience in statistical and mathematical modeling, brings unparalleled industrial expertise to this book, drawing from his work in building predictive models for the world's largest retailers. Encompassing 15 crucial concepts, this book covers a spectrum of mathematical techniques to help you understand a vast range of data science algorithms and applications. Starting with essential foundational concepts, such as random variables and probability distributions, you’ll learn why data varies, and explore matrices and linear algebra to transform that data. Building upon this foundation, the book spans general intermediate concepts, such as model complexity and network analysis, as well as advanced concepts such as kernel-based learning and information theory. Each concept is illustrated with Python code snippets demonstrating their practical application to solve problems.By the end of the book, you’ll have the confidence to apply key mathematical concepts to your data science challenges.
Gaston C. Hillar
Microsoft Silverlight is a programmable web browser plug-in that enables the animation, vector graphics, and audio-video playback features that characterize Rich Internet Applications. Silverlight is a great (and growing) RIA platform and games are the next level to exploit in it. But it doesn't offer 3D capabilities out of the box and integrating a 3D engine can involve lot of complex mathematics and matrix algebra. This book will help C# developers to get their fingers on the pulse of 3D in Silverlight.This book uses Balder, an open source 3D engine offering 3D capabilities for Silverlight 3. It leaves out boring matrix algebra and complex 3D mathematics. By the end of the book you will have explored the entire engine, and will be able to design and program your own 3D games with ease!The book begins by introducing you to the fundamental concepts of 2D games and then drives you into the 3D world, using easy-to-follow, step-by-step examples. The book employs amazing graphics and impressive performance, and increasingly adds more features to a 3D game giving you a rich interactive experience.By following the practical examples in this book, you will learn the important concepts, from the creation of the initial models, up to the addition of physics and artificial intelligence.The book helps you to provide realistic behaviors for 3D characters by enveloping models with different textures, using lights to create effects, animating multiple 3D characters using a physics engine (Farseer Physics Engine), and simulating real-life physics. Videos, music, and sounds associated with specific events offer the final touches to the 3D game development learning experience.
Sergey Kosarevsky, Viktor Latypov
OpenGL is a popular cross-language, cross-platform application programming interface (API) used for rendering 2D and 3D graphics, while Vulkan is a low-overhead, cross-platform 3D graphics API that targets high-performance applications. 3D Graphics Rendering Cookbook helps you learn about modern graphics rendering algorithms and techniques using C++ programming along with OpenGL and Vulkan APIs.The book begins by setting up a development environment and takes you through the steps involved in building a 3D rendering engine with the help of basic, yet self-contained, recipes. Each recipe will enable you to incrementally add features to your codebase and show you how to integrate different 3D rendering techniques and algorithms into one large project. You'll also get to grips with core techniques such as physically based rendering, image-based rendering, and CPU/GPU geometry culling, to name a few. As you advance, you'll explore common techniques and solutions that will help you to work with large datasets for 2D and 3D rendering. Finally, you'll discover how to apply optimization techniques to build performant and feature-rich graphics applications.By the end of this 3D rendering book, you'll have gained an improved understanding of best practices used in modern graphics APIs and be able to create fast and versatile 3D rendering frameworks.
Imran Ahmad
Algorithms have always played an important role in both the science and practice of computing. Beyond traditional computing, the ability to use algorithms to solve real-world problems is an important skill that any developer or programmer must have. This book will help you not only to develop the skills to select and use an algorithm to solve real-world problems but also to understand how it works.You’ll start with an introduction to algorithms and discover various algorithm design techniques, before exploring how to implement different types of algorithms, such as searching and sorting, with the help of practical examples. As you advance to a more complex set of algorithms, you'll learn about linear programming, page ranking, and graphs, and even work with machine learning algorithms, understanding the math and logic behind them. Further on, case studies such as weather prediction, tweet clustering, and movie recommendation engines will show you how to apply these algorithms optimally. Finally, you’ll become well versed in techniques that enable parallel processing, giving you the ability to use these algorithms for compute-intensive tasks.By the end of this book, you'll have become adept at solving real-world computational problems by using a wide range of algorithms.
40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie
Imran Ahmad
Wiedza o algorytmach jest niezbędna każdemu, kto rozwiązuje problemy programistyczne. Algorytmy są również ważne w teorii i praktyce obliczeń. Każdy programista powinien znać możliwie szeroki ich zakres. Powinien też umieć z nich korzystać przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów, w tym przy projektowaniu algorytmów, ich modyfikacji i implementacji. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się sztuczną inteligencją, zabezpieczaniem systemów informatycznych lub inżynierią danych, musisz dobrze zrozumieć, czym właściwie są i jak działają algorytmy. Ta książka jest praktycznym wprowadzeniem do algorytmów i ich zastosowania. Znalazły się w niej podstawowe informacje i pojęcia dotyczące algorytmów, ich działania, a także ograniczeń, jakim podlegają. Opisano też techniki ich projektowania z uwzględnieniem wymagań dotyczących struktur danych. Zaprezentowano klasyczne algorytmy sortowania i wyszukiwania, algorytmy grafowe, jak również wiele zagadnień związanych ze sztuczną inteligencją: algorytmy uczenia maszynowego, sieci neuronowych i przetwarzania języka naturalnego. Ważną częścią publikacji są rozdziały poświęcone przetwarzaniu danych i kryptografii oraz algorytmom powiązanym z tymi zagadnieniami. Wartościowym podsumowaniem prezentowanych treści jest omówienie technik pracy z problemami NP-trudnymi. W książce między innymi: struktury danych i algorytmy w bibliotekach Pythona algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw w procesie analizy sieciowej przewidywanie pogody przy użyciu algorytmów uczenia nadzorowanego rozpoznawanie obrazu za pomocą syjamskich sieci neuronowych tworzenie systemu rekomendacji filmów szyfrowanie symetryczne i asymetryczne podczas wdrażania modelu uczenia maszynowego Oto algorytm: poznaj, zaimplementuj, zastosuj!
Imran Ahmad, Somaieh Nikpoor
The ability to use algorithms to solve real-world problems is a must-have skill for any developer or programmer. This book will help you not only to develop the skills to select and use an algorithm to tackle problems in the real world but also to understand how it works.You'll start with an introduction to algorithms and discover various algorithm design techniques, before exploring how to implement different types of algorithms, with the help of practical examples. As you advance, you'll learn about linear programming, page ranking, and graphs, and will then work with machine learning algorithms to understand the math and logic behind them.Case studies will show you how to apply these algorithms optimally before you focus on deep learning algorithms and learn about different types of deep learning models along with their practical use.You will also learn about modern sequential models and their variants, algorithms, methodologies, and architectures that are used to implement Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT.Finally, you'll become well versed in techniques that enable parallel processing, giving you the ability to use these algorithms for compute-intensive tasks.By the end of this programming book, you'll have become adept at solving real-world computational problems by using a wide range of algorithms.
Imran Ahmad
Wiedza o algorytmach jest niezbędna przy rozwiązywaniu problemów programistycznych i prowadzeniu złożonych obliczeń. Każdy programista powinien dobrze znać algorytmy, musi też umieć je zaprojektować, modyfikować i stosować. Niezależnie od tego, czy zajmujesz się uczeniem maszynowym, kwestiami bezpieczeństwa, czy inżynierią danych, rzetelne zrozumienie algorytmów jest Ci bardzo potrzebne. Dzięki tej książce nauczysz się stosować algorytmy w praktycznych sytuacjach i zrozumiesz mechanizmy ich działania. Liczne przykłady pozwolą Ci się zapoznać z kilkoma sposobami ich projektowania i implementacji. Następnie poznasz algorytm określania pozycji stron w wynikach wyszukiwarek internetowych, związane z nimi grafy i algorytmy uczenia maszynowego, a także logikę. Zaznajomisz się ponadto z nowoczesnymi modelami sekwencyjnymi i ich wariantami, jak również algorytmami, metodykami i architekturami implementacji dużych modeli językowych, takich jak ChatGPT. W ostatniej części tego przewodnika znajdziesz opis technik przetwarzania równoległego, przydatnego w zadaniach wymagających dużej mocy obliczeniowej. W książce między innymi: projektowanie algorytmów przeznaczonych do złożonych zadań sieci neuronowe i techniki uczenia głębokiego struktury danych i algorytmy dostępne w bibliotekach Pythona algorytm grafowy służący do wykrywania oszustw za pomocą analizy sieciowej najnowocześniejsze algorytmy przetwarzania języka naturalnego tworzenie systemu rekomendacji filmów sekwencyjne modele uczenia maszynowego i nowoczesne modele LLM Algorytmy: klucz do sukcesu w programowaniu!