Programowanie
Ivan Vasilev, Valentino Zocca
The field of deep learning has developed rapidly recently and today covers a broad range of applications. This makes it challenging to navigate and hard to understand without solid foundations. This book will guide you from the basics of neural networks to the state-of-the-art large language models in use today.The first part of the book introduces the main machine learning concepts and paradigms. It covers the mathematical foundations, the structure, and the training algorithms of neural networks and dives into the essence of deep learning.The second part of the book introduces convolutional networks for computer vision. We’ll learn how to solve image classification, object detection, instance segmentation, and image generation tasks.The third part focuses on the attention mechanism and transformers – the core network architecture of large language models. We’ll discuss new types of advanced tasks they can solve, such as chatbots and text-to-image generation.By the end of this book, you’ll have a thorough understanding of the inner workings of deep neural networks. You'll have the ability to develop new models and adapt existing ones to solve your tasks. You’ll also have sufficient understanding to continue your research and stay up to date with the latest advancements in the field.
Python: Deeper Insights into Machine Learning. Deeper Insights into Machine Learning
John Hearty, Sebastian Raschka, David Julian
Machine learning and predictive analytics are becoming one of the key strategies for unlocking growth in a challenging contemporary marketplace. It is one of the fastest growing trends in modern computing, and everyone wants to get into the field of machine learning. In order to obtain sufficient recognition in this field, one must be able to understand and design a machine learning system that serves the needs of a project. The idea is to prepare a learning path that will help you to tackle the real-world complexities of modern machine learning with innovative and cutting-edge techniques. Also, it will give you a solid foundation in the machine learning design process, and enable you to build customized machine learning models to solve unique problems.The course begins with getting your Python fundamentals nailed down. It focuses on answering the right questions that cove a wide range of powerful Python libraries, including scikit-learn Theano and Keras.After getting familiar with Python core concepts, it’s time to dive into the field of data science. You will further gain a solid foundation on the machine learning design and also learn to customize models for solving problems.At a later stage, you will get a grip on more advanced techniques and acquire a broad set of powerful skills in the area of feature selection and feature engineering.
Python Digital Forensics Cookbook. Effective Python recipes for digital investigations
Chapin Bryce, Preston Miller
Technology plays an increasingly large role in our daily lives and shows no sign of stopping. Now, more than ever, it is paramount that an investigator develops programming expertise to deal with increasingly large datasets. By leveraging the Python recipes explored throughout this book, we make the complex simple, quickly extracting relevant information from large datasets. You will explore, develop, and deploy Python code and libraries to provide meaningful results that can be immediately applied to your investigations. Throughout the Python Digital Forensics Cookbook, recipes include topics such as working with forensic evidence containers, parsing mobile and desktop operating system artifacts, extracting embedded metadatafrom documents and executables, and identifying indicators of compromise. Youwill also learn to integrate scripts with Application Program Interfaces (APIs) suchas VirusTotal and PassiveTotal, and tools such as Axiom, Cellebrite, and EnCase. By the end of the book, you will have a sound understanding of Python and how you can use it to process artifacts in your investigations.
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig...
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes. W tej książce: wprowadzenie do Pythona automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig...
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes. W tej książce: wprowadzenie do Pythona automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Python dla DevOps. Naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji
Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig...
Ostatnia dekada zmieniła oblicze IT. Kluczowego znaczenia nabrały big data, a chmura i automatyzacja rozpowszechniły się wszędzie tam, gdzie mowa o efektywności. Inżynierowie muszą wykorzystywać zalety systemów linuksowych w codziennej praktyce, aby zapewnić należyty poziom automatyzacji swoich zadań. Do tych celów świetnie nadaje się Python. Język ten zdobywa coraz większe uznanie z uwagi na jego wszechstronność, jak również wydajność, przenaszalność i bezpieczeństwo kodu. Warto więc wykorzystywać Pythona do administrowania systemami Linux wraz z takimi narzędziami DevOps jak Docker, Kubernetes i Terraform. Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes. W tej książce: wprowadzenie do Pythona automatyczne przetwarzanie tekstu oraz automatyzacja operacji na plikach automatyzacja za pomocą sprawdzonych narzędzi linuksowych chmura, infrastruktura jako kod, Kubernetes i tryb bezserwerowy uczenie maszynowe i inżynieria danych z perspektywy DevOps tworzenie i operacjonalizacja projektu uczenia maszynowego Python: tutaj ważna jest prawdziwa nowoczesność oprogramowania!
Python dla nastolatków. Projekty graficzne z Python Turtle
Krzysztof Łos
Książka "Python dla nastolatków. Projekty graficzne z Python Turtle" Krzysztofa Łosa zdobyła wyróżnienie w kategorii podręczników w konkursie na Najlepszą Polską Książkę Informatyczną 2023r. organizowanym przez Polskie Towarzystwo Informatyczne. Każdy może zostać programistą! Czy wiesz, czym się zajmuje programista? To ktoś, kto, używając swojego umysłu i odpowiedniego języka programowania, rozwiązuje rozmaite problemy. Programista to taki współczesny superbohater. Przychodzi, siada do komputera, szybko przebiega palcami po klawiaturze i proszę ― działa. Oczywiście, to pewne uproszczenie, ale... Brzmi ciekawie? Słusznie. Bo praca programisty, kodera, developera jest ciekawa. I fajna. I daje dużo satysfakcji. A najlepsze jest to: podstaw programowania można się szybko nauczyć, po prostu się bawiąc. We własny, ulubiony sposób. Choć Twoim przewodnikiem po świecie programowania w Pythonie będzie żółw, obiecujemy ― praca pójdzie Ci w mig. Na początek nauczysz się konfigurować środowisko pracy, czyli uruchomisz na komputerze wszystko, co przyda się Tobie i żółwiowi. Potem zapoznasz się z językiem Python, z jego zmiennymi, funkcjami i klasami. Następnie zajrzysz do biblioteki turtle i dowiesz się, jak sterować swoim żółwiem. Wreszcie najlepsze: algorytmy. Przekonasz się między innymi, jak za pomocą kodu języka Python i elementów biblioteki turtle wygenerować niesamowite figury geometryczne. UWAGA! Książka jest polecana osobom biorącym udział w konkursie Logia. Informacje o konkursie można znaleźć pod adresem: logia.oeiizk.waw.pl
Python dla profesjonalistów. Debugowanie, testowanie i utrzymywanie kodu
Kristian Rother
Python istnieje już ponad 25 lat. Nie jest trudnym językiem i oferuje ogromne możliwości. Tworzenie dobrych programów w Pythonie wymaga jednak od programistów dużych umiejętności. Cykl rozwoju oprogramowania jest pełen pułapek nieznanych początkującym koderom. Mimo to w podręcznikach Pythona niewiele uwagi poświęca się debugowaniu i testowaniu, a przecież etapy te mają kluczowe znaczenie dla jakości kodu i funkcjonalności tworzonego oprogramowania. Ta książka uczyni Cię lepszym programistą! Dzięki przedstawionym tu podstawowym praktykom stosowanym przez najbardziej profesjonalnych programistów Pythona będziesz tworzył doskonalszy kod. Zoptymalizujesz z nimi procesy debugowania programów, pisania automatycznych testów i utrzymywania oprogramowania bez nadmiernego wysiłku. Przedstawione tu techniki będą szczególnie przydatne dla programistów zajmujących się analizą danych, tworzeniem stron internetowych oraz rozwijaniem oprogramowania naukowego. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: błędy semantyczne i wyjątki, sposoby eliminacji błędów i narzędzia do debugowania, zasady i techniki testowania aplikacji, mocne i słabe strony testów automatycznych, mechanizm kontroli wersji, kontrola typów i sporządzanie dokumentacji. Ty też możesz programować w Pythonie! Dr Kristian Rother zajmuje się programowaniem od wczesnego dzieciństwa. Jest również specjalistą w dziedzinie bioinformatyki: prowadził badania struktur 3D białek i RNA na Uniwersytecie Humboldta w Berlinie. Przez wiele lat doskonalił swoje umiejętności nauczania, a obecnie pracuje w Berlinie jako profesjonalny trener. Prowadzi szkolenia z programowania w Pythonie, uczy biochemii, statystyki, testowania aplikacji internetowych, wyszukiwarek, wygłasza prezentacje.
Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków
Paul J. Deitel, Harvey Deitel
Programiści lubią Pythona. Ujmuje ich wyrazistość, zwięzłość i interaktywność kodu, a także bogata kolekcja narzędzi i bibliotek. Zalety te są uzupełniane przez rozwój innych technologii, zwiększającą się dostępność coraz szybszego sprzętu oraz rosnącą przepustowość internetu. Z kolei to wszystko wiąże się z powstawaniem niewyobrażalnych ilości danych, które trzeba magazynować i efektywnie przetwarzać. Większość innowacji w świecie informatyki koncentruje się wokół danych. A z tymi zadaniami można sobie poradzić dzięki imponującym możliwościom Pythona i jego bibliotek. Ta książka ułatwi naukę Pythona metodą analizy i eksperymentów. Zawiera ponad 500 przykładów faktycznie wykorzystywanego kodu - od krótkich bloków po kompletne studia przypadków. Pokazano, w jaki sposób można kodować w interpreterze IPython i notatnikach Jupytera. Znalazł się tu obszerny opis Pythona oraz jego instrukcji sterujących i funkcji, omówiono pracę na plikach, kwestie serializacji w notacji JSON i obsługę wyjątków. Zaprezentowano różne paradygmaty programowania: proceduralnego, w stylu funkcyjnym i zorientowanego obiektowo. Sporo miejsca poświęcono bibliotekom: standardowej bibliotece Pythona i bibliotekom data science do realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale kodowania. Nie zabrakło wprowadzenia do takich zagadnień data science jak sztuczna inteligencja, symulacje, animacje czy przygotowanie danych do analizy. W książce między innymi: przetwarzanie języka naturalnego IBM stosowanie bibliotek scikit-learn i Keras big data, Hadoop(R), Spark™, NoSQL i usługi chmurowe programowanie dla internetu rzeczy (IoT) biblioteki: standardowa, NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, YexyBlob, Tweepy, Matplotlib i inne
Piotr Wróblewski
Wkrocz w świat testów z Pythonem! Wkrocz do strefy "wolnej od zbędnej teorii" Opanuj podstawy najpopularniejszego języka programowania Poznaj praktyczne procedury i skrypty przydatne w codziennej pracy Zdobądź ciekawą i dobrze płatną pracę w branży IT/ICT Też masz wrażenie, że Python jest ostatnimi czasy dosłownie wszędzie? Nic dziwnego - to najbardziej uniwersalny i przystępny język programowania, jaki kiedykolwiek powstał! Jeśli chcesz poznać go od podstaw, sięgnij po odpowiedni podręcznik - taki jak ta książka! To wydanie przeznaczone dla użytkowników Linuxa (także macOS) i Windowsa; ewentualne cechy specyficzne dla konkretnych systemów są na bieżąco wyjaśniane w tekście. Zawiera zagadnienia ukierunkowane na praktyczne potrzeby testerów oprogramowania, którzy pragną wkroczyć w magiczny świat automatyzacji zadań. Została napisana przez autora wielu książek z dziedziny programowania, obecnie kierownika zespołu testerów w dziale rozwoju oprogramowania dużej firmy telekomunikacyjnej, realizującego zaawansowane testy manualne i automatyczne. Opis języka opiera się na najnowszej specyfikacji języka (wersja 3.9x lub wyższe). Środowisko Pythona i polecany pakiety IDE Z terminalem za pan brat Systemy liczbowe i kodowanie dla nieinformatyków Błyskawiczny kurs języka Typy i struktury danych bez tajemnic Interakcja z użytkownikiem Zapis i odczytywanie danych z plików Programowanie obiektowe bez tajemnic Własne biblioteki (moduły) Analiza danych z NumPy i Pandas Wizualizacji wyników pracy z Matplotlib Python i Excel Tajniki plików CSV Proste aplikacje okienkowe z EasyGUI Programuj, uruchamiaj, automatyzuj - przekonaj się, jak dużo oferuje Python!