Programowanie
Alejandro Duarte
Vaadin is an open-source Java framework used to build modern user interfaces. Vaadin 8 simplifies application development and improves user experience. The book begins with an overview of the architecture of Vaadin applications and the way you can organize your code in modules.Then it moves to the more advanced topics about advanced topics such as internationalization, authentication, authorization, and database connectivity. The book also teaches you how to implement CRUD views, how to generate printable reports, and how to manage data with lazy loading.By the end of this book you will be able to architect, implement, and deploy stunning Vaadin applications, and have the knowledge to master web development with Vaadin.
Thomas Kurian Theakanath
Datadog is an essential cloud monitoring and operational analytics tool which enables the monitoring of servers, virtual machines, containers, databases, third-party tools, and application services. IT and DevOps teams can easily leverage Datadog to monitor infrastructure and cloud services, and this book will show you how.The book starts by describing basic monitoring concepts and types of monitoring that are rolled out in a large-scale IT production engineering environment. Moving on, the book covers how standard monitoring features are implemented on the Datadog platform and how they can be rolled out in a real-world production environment. As you advance, you'll discover how Datadog is integrated with popular software components that are used to build cloud platforms. The book also provides details on how to use monitoring standards such as Java Management Extensions (JMX) and StatsD to extend the Datadog platform. Finally, you'll get to grips with monitoring fundamentals, learn how monitoring can be rolled out using Datadog proactively, and find out how to extend and customize the Datadog platform.By the end of this Datadog book, you will have gained the skills needed to monitor your cloud infrastructure and the software applications running on it using Datadog.
DAX for Humans. The No CALCULATE Guide that Makes DAX Easy
Greg Deckler
Although DAX has been around for over a decade, many struggle to master the language primarily because DAX is often taught through the CALCULATE function, which is the most complex and unintuitive function in all of DAX. But what if DAX could be taught without CALCULATE? The result would be an incredibly intuitive and easy way to learn DAX.DAX for Humans stands the traditional approach to learning DAX on its head, foregoing the traditional, legacy methods of learning DAX for a more modern approach that focuses on core DAX concepts and not any specific function. Even if you know nothing about DAX, from the very first chapter you will learn the essentials of the DAX language, as well as a single pattern to solve the majority of DAX problems. From that point forward, you’ll explore how to work with the basic building blocks of the DAX language and apply what you learn to real-world business scenarios across customers, human resources, projects, finance, operations, and more.By the end of this book, you’ll be able to apply your DAX skills to simple, complex, and advanced scenarios; understand how to optimize and debug your DAX code; and even know how to efficiently apply artificial intelligence to help you write and debug your DAX code.
Vaughn Vernon
DDD w pigułce Modelowanie oprogramowania jest kojarzone z pojęciem programowania dziedzinowego, w skrócie zwanego DDD. Jest to dość nowatorskie podejście do tworzenia architektury oprogramowania, a jego największą zaletą jest wysoka pewność uzyskiwania bardzo dobrych rezultatów. Programiści często błyskawicznie dostrzegają zalety DDD i korzyści płynące ze stosowania odpowiednich narzędzi, stąd technika ta cieszy się coraz większym uznaniem. Dopiero jednak pełne zrozumienie zasad stosowania wzorców projektowych DDD przez wszystkich zaangażowanych w projekt pozwala na osiągnięcie imponujących wyników przy projektowaniu skomplikowanych systemów oprogramowania. Ten zwięzły i czytelnie napisany podręcznik jest przeznaczony dla programistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów, analityków biznesowych, architektów informacji i testerów. Koncentruje się na praktycznej wiedzy niezbędnej do uzyskania pożądanych rezultatów. Wyjaśniono, jak segregować modele dziedzin za pomocą wzorca kontekstu ograniczonego, jak rozwinąć język wszechobecny, a także w jaki sposób zintegrować wiele kontekstów ograniczonych poprzez wykorzystanie relacji zespołowych i mechanizmów technicznych. Co najważniejsze, dowiesz się, jak podejście DDD działa w rzeczywistości i co zrobić, aby jak najszybciej cieszyć się jego zaletami. W książce przedstawiono następujące zagadnienia: wprowadzenie do DDD i zalety tego podejścia do projektowania projektowanie strategiczne DDD integrowanie istniejących systemów w ramach tworzenia nowych aplikacji modelowanie taktyczne - agregaty i zdarzenia dziedziny narzędzia do zarządzania projektami i przyśpieszania prac Narzędzia DDD - ciesz się udanym wdrożeniem!
Vaughn Vernon
DDD w pigułce Modelowanie oprogramowania jest kojarzone z pojęciem programowania dziedzinowego, w skrócie zwanego DDD. Jest to dość nowatorskie podejście do tworzenia architektury oprogramowania, a jego największą zaletą jest wysoka pewność uzyskiwania bardzo dobrych rezultatów. Programiści często błyskawicznie dostrzegają zalety DDD i korzyści płynące ze stosowania odpowiednich narzędzi, stąd technika ta cieszy się coraz większym uznaniem. Dopiero jednak pełne zrozumienie zasad stosowania wzorców projektowych DDD przez wszystkich zaangażowanych w projekt pozwala na osiągnięcie imponujących wyników przy projektowaniu skomplikowanych systemów oprogramowania. Ten zwięzły i czytelnie napisany podręcznik jest przeznaczony dla programistów, ekspertów dziedzinowych, menedżerów, analityków biznesowych, architektów informacji i testerów. Koncentruje się na praktycznej wiedzy niezbędnej do uzyskania pożądanych rezultatów. Wyjaśniono, jak segregować modele dziedzin za pomocą wzorca kontekstu ograniczonego, jak rozwinąć język wszechobecny, a także w jaki sposób zintegrować wiele kontekstów ograniczonych poprzez wykorzystanie relacji zespołowych i mechanizmów technicznych. Co najważniejsze, dowiesz się, jak podejście DDD działa w rzeczywistości i co zrobić, aby jak najszybciej cieszyć się jego zaletami. W książce przedstawiono następujące zagadnienia: wprowadzenie do DDD i zalety tego podejścia do projektowania projektowanie strategiczne DDD integrowanie istniejących systemów w ramach tworzenia nowych aplikacji modelowanie taktyczne - agregaty i zdarzenia dziedziny narzędzia do zarządzania projektami i przyśpieszania prac Narzędzia DDD - ciesz się udanym wdrożeniem!
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności
Brian W. Fitzpatrick, Ben Collins-Sussman
Debugging Teams. Przez współpracę do lepszej produktywności Programiści i inżynierowie oprogramowania spędzają mnóstwo czasu na zgłębianiu tajników algorytmów, kodu czy technik budowy aplikacji. Bardzo mało uwagi poświęcają jednak takim zagadnieniom, jak komunikacja, skuteczna praca w zespole czy prowadzenie wspólnych projektów. Tymczasem programowanie jest jednym z zadań, które realizuje się w grupie. Oznacza to, że sposób pracy zespołu ma bezpośredni i znaczący wpływ na produktywność i zadowolenie jego członków. Zaniedbanie tej kwestii stało się przyczyną niepowodzenia wielu obiecujących projektów. Niniejsza książka, choć pozornie adresowana do liderów zespołów programistów, tak naprawdę przyda się każdemu, kto bierze udział w dowolnym twórczym grupowym przedsięwzięciu: począwszy od studenckiego klubu, na korporacji architektów skończywszy. Znalazły się tu bardzo praktyczne wskazówki dotyczące efektywnego kierowania zespołem, poruszania się w ramach organizacji oraz budowania zdrowych relacji z użytkownikami. Nie zabrakło porad dotyczących różnych sposobów komunikowania się i skutecznego wpływania na drugiego człowieka, a także metod radzenia sobie z trudnymi ludźmi. Jest to znakomita lektura dla każdego twórczego człowieka! W tej książce: wzorce komunikacyjne a kultura zespołu przywództwo: wzorce i antywzorce skuteczne strategie współpracy z innymi zespołami w ramach organizacji identyfikacja i zażegnywanie zagrożeń związanych z komunikacją zarządzanie opinią publiczną Mniej czasu na kłótnie, więcej na współpracę! Brian Fitzpatrick przez kilka lat prowadził duże projekty inżynieryjne dla firmy Google, takie jak Data Liberation Front i Transparency Engineering. Przed przejściem do Google Fitzpatrick pracował m.in. w Apple i CollabNet. Jest autorem wielu artykułów. Mieszka w Chicago. Ben Collins-Sussman tworzył system kontroli wersji Subversion. Od lat pracuje dla firmy Google, zainicjował projekt Google Code, zajmował się technologią wyświetlania reklam oraz infrastrukturą wyszukiwarki. W wolnych chwilach gra na banjo i komponuje musicale. Mieszka w Chicago z żoną, dziećmi i kotami.
![Deciphering Object-Oriented Programming with C++ [WARNING: NOT FOR USE IN OTHER MATERIAL/SEE CONTRACT]. A practical, in-depth guide to implementing object-oriented design principles to create robust code](https://static01.helion.com.pl/global/okladki/326x466/e_39y5.jpg)
Dorothy R. Kirk
Even though object-oriented software design enables more easily maintainable code, companies choose C++ as an OO language for its speed. Object-oriented programming in C++ is not automatic – it is crucial to understand OO concepts and how they map to both C++ language features and OOP techniques. Distinguishing your code by utilizing well-tested, creative solutions, which can be found in popular design patterns, is crucial in today’s marketplace. This book will help you to harness OOP in C++ to write better code.Starting with the essential C++ features, which serve as building blocks for the key chapters, this book focuses on explaining fundamental object-oriented concepts and shows you how to implement them in C++. With the help of practical code examples and diagrams, you’ll learn how and why things work. The book’s coverage furthers your C++ repertoire by including templates, exceptions, operator overloading, STL, and OO component testing. You’ll discover popular design patterns with in-depth examples and understand how to use them as effective programming solutions to solve recurring OOP problems.By the end of this book, you’ll be able to employ essential and advanced OOP concepts to create enduring and robust software.
Cuantum Technologies LLC
Dive into the world of deep learning with this comprehensive guide that bridges theory and practice. From foundational neural networks to advanced architectures like CNNs, RNNs, and Transformers, this book equips you with the tools to build, train, and optimize AI models using TensorFlow, Keras, and PyTorch. Clear explanations of key concepts such as gradient descent, loss functions, and backpropagation are combined with hands-on exercises to ensure practical understanding.Explore cutting-edge AI frameworks, including generative adversarial networks (GANs) and autoencoders, while mastering real-world applications like image classification, text generation, and natural language processing. Detailed chapters cover transfer learning, fine-tuning pretrained models, and deployment strategies for cloud and edge computing. Practical exercises and projects further solidify your skills as you implement AI solutions for diverse challenges.Whether you're deploying AI models on cloud platforms like AWS or optimizing them for edge devices with TensorFlow Lite, this book provides step-by-step guidance. Designed for developers, AI enthusiasts, and data scientists, it balances theoretical depth with actionable insights, making it the ultimate resource for mastering modern deep learning frameworks and advancing your career in AI
Deep learning is a popular subset of machine learning, and it allows you to build complex models that are faster and give more accurate predictions. This book is your companion to take your first steps into the world of deep learning, with hands-on examples to boost your understanding of the topic.This book starts with a quick overview of the essential concepts of data science and machine learning which are required to get started with deep learning. It introduces you to Tensorflow, the most widely used machine learning library for training deep learning models. You will then work on your first deep learning problem by training a deep feed-forward neural network for digit classification, and move on to tackle other real-world problems in computer vision, language processing, sentiment analysis, and more. Advanced deep learning models such as generative adversarial networks and their applications are also covered in this book.By the end of this book, you will have a solid understanding of all the essential concepts in deep learning. With the help of the examples and code provided in this book, you will be equipped to train your own deep learning models with more confidence.