Programowanie
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Aurélien Géron
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia. To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji! W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving wdrażanie modeli TensorFlow techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow. Wydanie II
Aurélien Géron
W 2006 roku świat nauki zafascynował się głębokimi sieciami neuronowymi. Wbrew wcześniejszym przekonaniom okazało się, że ich uczenie jest możliwe. Technika ta została nazwana uczeniem głębokim. Wymagała zapewnienia olbrzymiej mocy obliczeniowej i potężnych ilości danych, jednak potencjał wytrenowanych sieci głębokich był niesamowity. Kolejne lata przyniosły bujny rozwój tej technologii w wielu obszarach, co pozwoliło na tworzenie przeróżnych zaawansowanych produktów. Prace nad nowymi zastosowaniami sieci głębokich trwają. Wszystko wskazuje na to, że już wkrótce zdominują one większość dziedzin naszego życia. To drugie wydanie bestsellerowego przewodnika po technikach uczenia maszynowego. Wystarczą minimalne umiejętności programistyczne, aby dzięki tej książce nauczyć się budowania i trenowania głębokiej sieci neuronowej. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki jest ułatwiony przez liczne przykłady i ćwiczenia. Wykorzystano gotowe rozwiązania i przedstawiono zasady pracy ze specjalistycznymi narzędziami, w tym z TensorFlow 2, najnowszą odsłoną modułu. W efekcie niepostrzeżenie przyswoisz niezbędny zasób pojęć i narzędzi służących do tworzenia systemów inteligentnych. Poznasz różnorodne techniki i zaczniesz samodzielnie ich używać. Po lekturze będziesz biegle posługiwać się najnowszymi technologiami sztucznej inteligencji! W tej książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego i rozpoczęcie pracy z TensorFlow techniki wykrywania obiektów, segmentacji semantycznej i mechanizmy uwagi interfejs Keras, narzędzia TF Transform i TF Serving wdrażanie modeli TensorFlow techniki uczenia nienadzorowanego, wykrywanie anomalii oraz biblioteka TF Agents TensorFlow 2: źródło magii zaawansowanych technologii!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
Aurélien Géron
Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!
Uczenie przez wzmacnianie w finansach. Wprowadzenie z wykorzystaniem Pythona
Yves J. Hilpisch
Uczenie przez wzmacnianie okazało się przełomowym rozwiązaniem. Jednym z najciekawszych algorytmów jest Deep Q-Learning (DQL), który może być stosowany do zmieniających się warunków decyzyjnych. DQL w wielu przypadkach wykazuje skuteczność nieosiągalną dla człowieka. Nic dziwnego, że użycie tego rodzaju algorytmów w branży finansowej wydaje się wyjątkowo atrakcyjną opcją. Ta książka jest zwięzłym wprowadzeniem do głównych zagadnień i aspektów uczenia przez wzmacnianie i algorytmów DQL. Docenią ją zarówno naukowcy, jak i praktycy poszukujący skutecznych algorytmów, przydatnych w pracy z finansami. Znajdziesz tu wiele interesujących przykładów w języku Python, zaprezentowanych w formie najciekawszych algorytmów gotowych do samodzielnego modyfikowania i testowania. W książce między innymi: uczenie przez wzmacnianie algorytm DQL algorytm aktor-krytyk implementacja powyższych algorytmów w Pythonie rozwiązywanie problemów handlu algorytmicznego, hedgingu dynamicznego i dynamicznej alokacji środków w aktywa Książka ta doskonale wypełnia lukę między teorią a praktyką dzięki jasnym objaśnieniom i szczegółowemu kodowi w Pythonie! Ivilina Popova, Texas State University
Dan Pilone, Neil Pitman
Wyczerpujący przewodnik po języku UML 2.0 Specyfikacja języka UML 2.0 Modelowanie statyczne i dynamiczne Rozszerzanie i zastosowania UML-a Ujednolicony język modelowania (UML) początkowo służył do opisu elementów oprogramowania, jednak z powodu swej elegancji i przejrzystości zyskuje na popularności w zakresie modelowania zagadnień z innych dziedzin. W związku z tym coraz więcej osób ma szansę zetknąć się z diagramami w języku UML. Jeśli sięgnąłeś po tę książkę, prawdopodobnie czeka to także Ciebie. Chciałbyś wiedzieć, co oznaczają różne zakończenia linii na diagramach klas albo zrozumieć skomplikowany diagram interakcji? Zajrzyj do środka. "UML 2.0. Almanach" to kompletny podręcznik dla użytkowników tego języka. Dzięki tej książce poznasz podstawy modelowania w UML-u. Nauczysz się tworzyć i rozumieć diagramy statyczne, na przykład klas, pakietów czy struktur złożonych, a także diagramy zachowania, takie jak przypadków użycia, aktywności czy interakcji. Dowiesz się, jak wszechstronne zastosowania ma ten język oraz w jaki sposób można go rozszerzać do wykonywania specyficznych zadań. Znajdziesz tu także krótkie wprowadzenie do języka Object Constraint Language (OCL) oraz architektury sterowanej modelem (MDA). Podstawy modelowania w UML-u Diagramy statyczne i diagramy zachowania Dobór odpowiedniego rodzaju diagramu Znaczenie symboli, notacji i linii Rozszerzanie UML-a za pomocą etykiet, stereotypów i profili Architektura sterowana modelem Język Object Constraint Language (OCL) Praktyczne wskazówki z zakresu modelowania Poznaj tajniki modelowania w języku UML 2.0
UML 2.0 w akcji. Przewodnik oparty na projektach
Patrick Graessle, Henriette Baumann, Philippe Baumann
Poznaj język UML i wykorzystaj jego możliwości Opanuj podstawy języka Stwórz modele systemów biznesowych i informatycznych Zaplanuj integrację systemów przy użyciu języka UML Kluczowym elementem dużych projektów programistycznych jest modelowanie, pomocne również przy tworzeniu średnich i małych projektów. Język UML to narzędzie służące właśnie do modelowania. Za pomocą diagramów i wykresów będących jego elementami można przedstawić zarówno sam system informatyczny, jak i jego związki z otoczeniem biznesowym, w którym będzie on wykorzystywany. Gdy system tworzony jest przez duży zespół projektowy, zastosowanie języka UML daje gwarancję poprawnego zinterpretowania zarówno założeń, jak i zadań systemu, a także zgodnej z nimi realizacji projektu. Książka "UML 2.0 w akcji. Przewodnik oparty na projektach" prezentuje język UML w sposób gwarantujący jego błyskawiczne opanowanie. Jej autorzy koncentrują się wyłącznie na tych zastosowaniach UML-a, które mogą okazać się przydatne w modelowaniu. Wszystkie zagadnienia teoretyczne podane są wraz z konkretnymi przykładami ich przydatności praktycznej. Dzięki tej publikacji poznasz elementy języka i nauczysz się wykorzystywać je podczas projektowania. Dowiesz się, jak tworzyć projekty systemów biznesowych i informatycznych oraz jak stosować UML w opisach zależności pomiędzy nimi. Oto kwestie poruszane w tej książce: przegląd elementów i zastosowań języka UML 2.0 modelowanie procesów biznesowych diagramy przypadków użycia diagramy aktywności i sekwencji diagramy klas i stanów modelowanie systemu informatycznego i jego otoczenia Przekonaj się, jak język UML usprawnia pracę nad projektami.
Russ Miles, Kim Hamilton
Najtrudniejszym etapem każdego procesu tworzenia systemu informatycznego jest wykonanie odpowiedniego projektu. Umiejętność pogodzenia wymagań użytkowników i osób finansujących system z możliwościami oferowanymi przez technologię jest kluczowym elementem sukcesu. Im bardziej złożony system, tym bardziej zawiły staje się projekt. Konieczność ustandaryzowana technik projektowania systemów zaowocowała powstaniem narzędzi, dzięki którym nawet najbardziej skomplikowany projekt można przedstawić w prosty i czytelny sposób. Takim narzędziem jest notacja UML -- zestaw ikon tworzących diagramy opisujące system i jego elementy. Książka "UML 2.0. Wprowadzenie" w praktyczny sposób przedstawia techniki modelowania systemów informatycznych za pomocą języka UML 2.0. Czytając ją, nauczysz się graficznie przedstawiać otoczenie systemu, wymagania stawiane przez użytkowników i metody ich implementacji w systemie. Utworzysz diagramy klas, interakcji, komponentów, wdrożenia i inne, które opisują projekt w jednoznaczny oraz prosty sposób. Dowiesz się także, jak zaplanować proces wdrożenia produktu za pomocą UML. Elementy języka UML Modelowanie wymagań za pomocą przypadków użycia Diagramy czynności i sekwencji Modelowanie klas i powiązań pomiędzy nimi Diagramy komponentów Podział modelu na pakiety Modelowanie wdrożenia systemu Poznaj nowoczesne metody projektowania systemów informatycznych.
UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane
Stanisław Wrycza, Bartosz Marcinkowski, Jacek Maślankowski
Poznaj najnowszy standard języka UML Naucz się w pełni wykorzystywać jego możliwości Rozszerz swoją wiedzę o zagadnienia zaawansowane i profile Zostań ekspertem dzięki praktycznym przykładom Dowiedz się, jak użyteczny jest język UML! Modelowanie systemów informatycznych w oparciu o język UML znalazło wiele zastosowań i jest obecnie przedmiotem nauczania na kierunkach informatycznych wielu światowych uczelni. UML stał się również inspiracją do opracowania licznych standardów branżowych, przyjmujących postać profili tego języka. Dla analityków, projektantów oraz inżynierów systemów informatycznych najważniejszy jest bez wątpienia SysML, ułatwiający projektowanie aplikacji technicznych w oparciu o architekturę języka UML. Choć UML zyskał w ostatnich latach status standardu i stał się narzędziem wykorzystywanym przy tworzeniu wielu projektów informatycznych, jego architektura może stanowić poważne wyzwanie dla użytkowników, a zastosowanie jego profili w projektowaniu aplikacji i systemów może prowadzić do dalszych komplikacji. Nauki języka nie ułatwia również fakt, że podlega on stałej ewolucji, przejawiającej się w licznych udoskonaleniach i rozszerzeniach kolejnych wersji standardu UML. Osoby zainteresowane rozszerzeniem swojej wiedzy na temat UML-a oraz poznaniem bardziej zaawansowanych zagadnień związanych z jego używaniem powinny sięgnąć po książkę "UML 2.x. Ćwiczenia zaawansowane". Znajdą w niej dużo innowacyjnych przykładów zastosowania języka i praktycznych zadań utrwalających wiadomości oraz ułatwiających wdrażanie ich w codzienną praktykę projektowania czy analizowania systemów informatycznych. Autorzy nie ograniczyli się do najbardziej typowych aplikacji, lecz zaprezentowali sposoby wykorzystania UML-a w bardzo różnych dziedzinach gospodarki elektronicznej, przedstawiając między innymi zagadnienia związane z planowaniem akcji marketingowej, sterowaniem ruchem pojazdów oraz tworzeniem rozmaitych systemów rezerwacyjnych czy serwisów rozliczeniowo-handlowych. Książka jest logiczną kontynuacją cyklu publikacji na temat UML-a i doskonale uzupełnia poprzednie pozycje, umożliwiając poszerzenie wiedzy o wiadomości związane z najnowszymi wersjami języka oraz nowymi obszarami jego używania. Struktura języków UML i SysML Zmiany, uaktualnienia oraz profile UML-a Rodzaje diagramów i ich zastosowania Praktyczne przykłady wykorzystania diagramów Zadania do samodzielnego wykonania Wdrażanie modelowanych systemów i aplikacji
Unity 2017 Game Optimization. Optimize all aspects of Unity performance - Second Edition
Chris Dickinson
Unity is an awesome game development engine. Through its massive feature-set and ease-of-use, Unity helps put some of the best processing and rendering technology in the hands of hobbyists and professionals alike.This book shows you how to make your games fly with the recent version of Unity 2017, and demonstrates that high performance does not need to be limited to games with the biggest teams and budgets.Since nothing turns gamers away from a game faster than a poor user-experience, the book starts by explaining how to use the Unity Profiler to detect problems. You will learn how to use stopwatches, timers and logging methods to diagnose the problem. You will then explore techniques to improve performance through better programming practices. Moving on, you will then learn about Unity’s built-in batching processes; when they can be used to improve performance, and their limitations. Next, you will import your art assets using minimal space, CPU and memory at runtime, and discover some underused features and approaches for managing asset data. You will also improve graphics, particle system and shader performance with a series of tips and tricks to make the most of GPU parallel processing. You will then delve into the fundamental layers of the Unity3D engine to discuss some issues that may be difficult to understand without a strong knowledge of its inner-workings. The book also introduces you to the critical performance problems for VR projects and how to tackle them.By the end of the book, you will have learned to improve the development workflow by properly organizing assets and ways to instantiate assets as quickly and waste-free as possible via object pooling.