Programowanie
Nirant Kasliwal
NLP in Python is among the most sought after skills among data scientists. With code and relevant case studies, this book will show how you can use industry-grade tools to implement NLP programs capable of learning from relevant data. We will explore many modern methods ranging from spaCy to word vectors that have reinvented NLP.The book takes you from the basics of NLP to building text processing applications. We start with an introduction to the basic vocabulary along with a work?ow for building NLP applications.We use industry-grade NLP tools for cleaning and pre-processing text, automatic question and answer generation using linguistics, text embedding, text classifier, and building a chatbot. With each project, you will learn a new concept of NLP. You will learn about entity recognition, part of speech tagging and dependency parsing for Q and A. We use text embedding for both clustering documents and making chatbots, and then build classifiers using scikit-learn.We conclude by deploying these models as REST APIs with Flask.By the end, you will be confident building NLP applications, and know exactly what to look for when approaching new challenges.
Thushan Ganegedara
Natural language processing (NLP) supplies the majority of data available to deep learning applications, while TensorFlow is the most important deep learning framework currently available. Natural Language Processing with TensorFlow brings TensorFlow and NLP together to give you invaluable tools to work with the immense volume of unstructured data in today’s data streams, and apply these tools to specific NLP tasks.Thushan Ganegedara starts by giving you a grounding in NLP and TensorFlow basics. You'll then learn how to use Word2vec, including advanced extensions, to create word embeddings that turn sequences of words into vectors accessible to deep learning algorithms. Chapters on classical deep learning algorithms, like convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN), demonstrate important NLP tasks as sentence classification and language generation. You will learn how to apply high-performance RNN models, like long short-term memory (LSTM) cells, to NLP tasks. You will also explore neural machine translation and implement a neural machine translator.After reading this book, you will gain an understanding of NLP and you'll have the skills to apply TensorFlow in deep learning NLP applications, and how to perform specific NLP tasks.
Thushan Ganegedara
Learning how to solve natural language processing (NLP) problems is an important skill to master due to the explosive growth of data combined with the demand for machine learning solutions in production. Natural Language Processing with TensorFlow, Second Edition, will teach you how to solve common real-world NLP problems with a variety of deep learning model architectures.The book starts by getting readers familiar with NLP and the basics of TensorFlow. Then, it gradually teaches you different facets of TensorFlow 2.x. In the following chapters, you then learn how to generate powerful word vectors, classify text, generate new text, and generate image captions, among other exciting use-cases of real-world NLP.TensorFlow has evolved to be an ecosystem that supports a machine learning workflow through ingesting and transforming data, building models, monitoring, and productionization. We will then read text directly from files and perform the required transformations through a TensorFlow data pipeline. We will also see how to use a versatile visualization tool known as TensorBoard to visualize our models.By the end of this NLP book, you will be comfortable with using TensorFlow to build deep learning models with many different architectures, and efficiently ingest data using TensorFlow Additionally, you’ll be able to confidently use TensorFlow throughout your machine learning workflow.
Naucz się Gita. Praktyczny podręcznik wizualny dla początkujących
Anna Skoulikari
Git - kultowe, darmowe i dojrzałe oprogramowanie. Im większy zespół i im bardziej złożony projekt, tym ważniejsze jest skuteczne zarządzanie wersjami. Git umożliwia wyrafinowaną konfigurację i pozwala na zaspokajanie szczególnych potrzeb. Jeśli chcesz w pełni korzystać z jego potencjału, musisz zdobyć solidną wiedzę o podstawach tego systemu. Dzięki tej książce dobrze zrozumiesz działanie Gita. Wiedza jest w niej przekazywana w prosty i konsekwentny sposób, a zastosowane techniki wizualne, opowiadane historie i liczne praktyczne ćwiczenia pozwolą Ci na skuteczną naukę krok po kroku. Stopniowo będziesz się zapoznawać z kluczowymi informacjami i dogłębnie zrozumiesz znaczenie poszczególnych terminów i koncepcji. Książkę docenią zwłaszcza osoby używające Gita w projektach prywatnych lub zawodowych, na przykład studenci i uczestnicy kursów programowania, młodsi programiści, specjaliści przetwarzania danych i pisarze techniczni. Jest to niezwykle przystępny i dokładny przewodnik, pełen praktycznej wiedzy o Gicie. Robert C. Martin aka Uncle Bob, twórca oprogramowania i autor książki Czysty kod Dzięki książce dowiesz się, jak: pobierać oprogramowanie Git i inicjalizować repozytorium lokalne dodawać pliki do przechowalni i wykonywać commity tworzyć, przełączać i usuwać gałęzie złączać i przebazowywać gałęzie obsługiwać repozytoria zdalne używać żądań pobrania podczas współpracy z innymi użytkownikami Z tej książki rzeczywiście możesz się nauczyć Gita! Ben Straub, współautor książki Pro Git
Nauka algorytmów. Poradnik pisania lepszego kodu
George Heineman
Doskonałe opanowanie dowolnego języka programowania nie wystarczy do tego, aby stać się świetnym programistą czy deweloperem. Konieczne jest również zdobycie praktycznej wiedzy dotyczącej algorytmów. Oznacza to, że aby pisać lepszy kod, podczas rozwiązywania rzeczywistych problemów trzeba umieć korzystać z algorytmów, włączając w to ich budowanie, modyfikację i implementację. Niezależnie od tego, jaką dziedziną informatyki się zajmujesz, biegłość w posługiwaniu się algorytmami w wymierny sposób ułatwi Ci pracę i poprawi jej rezultaty. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do wiedzy o algorytmach wraz z przykładami implementacji napisanymi w Pythonie. Oprócz praktycznego omówienia algorytmów znalazło się tu wyjaśnienie takich pojęć jak klasy złożoności czy analiza asymptotyczna. Dokładnie omówiono także najważniejsze algorytmy, w tym różne sposoby haszowania, sortowania czy przeszukiwania. Tam, gdzie to niezbędne, wprowadzono struktury danych języka Python. Z poradnika programiści i testerzy dowiedzą się, w jaki sposób wykorzystywać algorytmy do pomysłowego rozwiązywania problemów obliczeniowych. Zrozumienie treści ułatwiają ciekawe materiały wizualne i ćwiczenia utrwalające, które pozwolą na przetestowanie zdobytej wiedzy w praktyce. W książce między innymi: podstawowe algorytmy wykorzystywane w inżynierii oprogramowania standardowe strategie wydajnego rozwiązywania problemów ocena złożoności czasowej kodu z wykorzystaniem notacji dużego O praktyczne stosowanie algorytmów z wykorzystaniem bibliotek i struktury danych Pythona główne zasady działania ważnych algorytmów
Nauka algorytmów. Poradnik pisania lepszego kodu
George Heineman
Doskonałe opanowanie dowolnego języka programowania nie wystarczy do tego, aby stać się świetnym programistą czy deweloperem. Konieczne jest również zdobycie praktycznej wiedzy dotyczącej algorytmów. Oznacza to, że aby pisać lepszy kod, podczas rozwiązywania rzeczywistych problemów trzeba umieć korzystać z algorytmów, włączając w to ich budowanie, modyfikację i implementację. Niezależnie od tego, jaką dziedziną informatyki się zajmujesz, biegłość w posługiwaniu się algorytmami w wymierny sposób ułatwi Ci pracę i poprawi jej rezultaty. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do wiedzy o algorytmach wraz z przykładami implementacji napisanymi w Pythonie. Oprócz praktycznego omówienia algorytmów znalazło się tu wyjaśnienie takich pojęć jak klasy złożoności czy analiza asymptotyczna. Dokładnie omówiono także najważniejsze algorytmy, w tym różne sposoby haszowania, sortowania czy przeszukiwania. Tam, gdzie to niezbędne, wprowadzono struktury danych języka Python. Z poradnika programiści i testerzy dowiedzą się, w jaki sposób wykorzystywać algorytmy do pomysłowego rozwiązywania problemów obliczeniowych. Zrozumienie treści ułatwiają ciekawe materiały wizualne i ćwiczenia utrwalające, które pozwolą na przetestowanie zdobytej wiedzy w praktyce. W książce między innymi: podstawowe algorytmy wykorzystywane w inżynierii oprogramowania standardowe strategie wydajnego rozwiązywania problemów ocena złożoności czasowej kodu z wykorzystaniem notacji dużego O praktyczne stosowanie algorytmów z wykorzystaniem bibliotek i struktury danych Pythona główne zasady działania ważnych algorytmów
Elton Stoneman
U podstaw sukcesu Dockera leżał bardzo prosty pomysł: spakowanie aplikacji w lekkim, łatwym do zainstalowania kontenerze. Nagle się okazało, że można zarządzać aplikacjami bez budowania złożonej infrastruktury. Kontenery są niezależne od platformy i wszechstronne. Upraszczają opracowanie, testowanie, wdrażanie i skalowanie aplikacji, a także ułatwiają automatyzację przepływu pracy i ciągły rozwój aplikacji. Docker jest przy tym rozwiązaniem bezpłatnym, o otwartych źródłach. Coraz większa liczba użytkowników, programistów i administratorów przekonuje się do tej technologii, co sprawia, że lawinowo rośnie liczba wdrożeń. Dziś Dockera po prostu trzeba znać! Ta książka składa się z ponad dwudziestu krótkich, praktycznych lekcji, w ramach których przedstawiono najważniejsze koncepcje związane ze stosowaniem Dockera. Dzięki niej szybko i bez problemów zaczniesz wdrażać aplikacje kontenerowe w środowisku produkcyjnym. Skupisz się na rzeczywistych zadaniach i stopniowo będziesz zdobywać doświadczenie związane z Dockerem, aplikacjami rozproszonymi, orkiestracją i ekosystemem kontenerów. Publikacja zawiera mnóstwo wskazówek, przykładów, ćwiczeń i rozbudowanych projektów, które ułatwią nabywanie wiedzy i przydatnych umiejętności. Każdy rozdział powinien Ci zająć nie więcej niż godzinę: w tym czasie zapoznasz się z niewielką porcją teorii, wykonasz ćwiczenia i przeanalizujesz praktyczne przykłady. W rezultacie po lekturze będziesz pewnie tworzyć i uruchamiać aplikacje w Dockerze. W książce: gruntowne wprowadzenie do koncepcji Dockera pakowanie aplikacji w kontenerach uruchamianie kontenerów w środowisku produkcyjnym tworzenie zoptymalizowanych obrazów Dockera uruchamianie i skalowanie skonteneryzowanych aplikacji Docker. Należy znać. Trzeba używać!
Nauka Javy. Wprowadzenie do tworzenia aplikacji do rzeczywistych zastosowań. Wydanie V
Marc Loy, Patrick Niemeyer, Daniel Leuck
Twórcy Javy od początku historii tego języka śmiało wprowadzali kolejne awangardowe innowacje, a pisane w niej aplikacje miały swój udział w napędzaniu internetowego postępu. Obecnie Java jest uważana za najpopularniejszy język programowania na świecie, a miliony deweloperów wciąż tworzą za jej pomocą oprogramowanie dla niemal każdego urządzenia wyposażonego w procesor. Java jest wyjątkowo wszechstronnym narzędziem: pozwala napisać zarówno prostą aplikację mobilną, jak i złożony system internetowy. Pozostaje przy tym stosunkowo prosta w nauce - co sprawia, że jest idealnym językiem dla początkujących, którzy mają ambicję dojścia do profesjonalnego poziomu. Ta książka jest praktycznym przewodnikiem dla każdego, kto chce zdobyć doświadczenie w tworzeniu rzeczywistych aplikacji w Javie. To również znakomity kurs programowania obiektowego dla początkujących, umożliwiający gruntowne zrozumienie podstaw języka Java i jego interfejsów API. Wyczerpująco opisano tu biblioteki klas, techniki programowania oraz idiomy. Nie zabrakło zaawansowanych zagadnień, takich jak wyrażenia lambda czy serwlety. W tym przejrzanym i zaktualizowanym wydaniu ujęto zmiany wprowadzone zarówno w wersji 11 Javy, jak i w przeglądowych wersjach 12, 13 i 14. Przedstawiono więc takie nowości jak interferencja typów w typach sparametryzowanych, ulepszenia w obsłudze wyjątków czy nowe środowisko testowe jshell. W książce między innymi: przygotowanie środowiska pracy i konfiguracja przydatnych narzędzi typy, instrukcje, wyrażenia oraz obiekty w Javie obsługa wątków i pakiet współbieżności Javy błędy i wyjątki interfejs API wyrażeń regularnych tworzenie zaawansowanych aplikacji i usług sieciowych Java: niezawodny kod, aplikacja, która działa!
Elton Stoneman
Kubernetes to system, który uruchamia aplikacje w kontenerach i nimi zarządza. Jest obsługiwany przez wszystkie ważne platformy chmurowe i znakomicie się sprawdza jako centrum danych. Został zbudowany w 2014 roku przez Google i do teraz prężnie się rozwija. Słynie ze skalowalności, z elastyczności, wszechstronności i potężnego zestawu funkcjonalności. Biegłość w posługiwaniu się Kubernetesem jest dziś receptą na sukces. Aby ją zdobyć, musisz zainwestować trochę zaangażowania i nieco ponad 20 godzin. Resztę znajdziesz w tej książce. Oto znakomity przewodnik po Kubernetesie. Dzięki niemu w ciągu 22 godzinnych lekcji poznasz najważniejsze możliwości Kubernetesa. Od początku będziesz się koncentrować na praktyce: dzięki codziennym ćwiczeniom, przykładom i laboratoriom zdobędziesz biegłość w używaniu najlepszych narzędzi Kubernetesa zgodnie ze sprawdzonymi praktykami. Dowiesz się, jak definiować aplikacje w manifestach YAML, nauczysz się konfigurować ruch sieciowy i uruchamiać zadania wsadowe. Płynnie przejdziesz do pracy w środowisku produkcyjnym i zapewnisz aplikacji wysoki poziom bezpieczeństwa. Zapoznasz się też z zagadnieniami zaawansowanymi, takimi jak skalowanie aplikacji w górę i w dół, kontrola dostępu oparta na rolach, a także używanie Kubernetesa jako platformy dla funkcji bezserwerowych i jako klastra wieloarchitekturowego. Najciekawsze zagadnienia ujęte w książce: cykl życia aplikacji Kubernetesa bezpieczeństwo w Kubernetesie wdrażanie aplikacji w klastrach Kubernetes tworzenie aplikacji skalowalnych i odpornych na błędy Kubernetes jako platforma dla nowych technologii Kubernetes: wystarczą Ci 22 godziny!