Python. Receptury. Wydanie III

David Beazley, Brian K. Jones

Python to język programowania z ponad 20-letnią historią. Opracowany na początku lat 90. ubiegłego wieku, błyskawicznie zdobył sympatię programistów. Jest używany zarówno do pisania przydatnych skryptów czy małych narzędzi, jak i do pracy nad dużymi projektami. Korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz pozwala na podejście obiektowe i funkcyjne do tworzonego programu. Wokół języka Python skupiona jest bardzo silna społeczność programistów. Ta książka to sprawdzone źródło informacji na temat Pythona i jego najczęstszych zastosowań. Należy ona do cenionej serii „Receptury”, w której znajdziesz najlepsze sposoby rozwiązywania problemów. Przekonaj się, jak wydajnie operować na strukturach danych, łańcuchach znaków, tekście i liczbach. Zobacz, jak korzystać z iteratorów i generatorów. Ponadto naucz się tworzyć własne klasy i funkcje oraz sprawdź, jak uzyskać dostęp do plików i sieci. Te i dziesiątki innych receptur opisano w tej książce. To obowiązkowa pozycja na półce każdego programisty pracującego z językiem Python. Dzięki tej książce: rozwiążesz w optymalny sposób najczęstsze problemy napiszesz program korzystający z puli wątków będziesz lepszym programistą Pythona! Najlepsze rozwiązania typowych problemów!

Python Reinforcement Learning. Solve complex real-world problems by mastering reinforcement learning algorithms using OpenAI Gym and TensorFlow

Sudharsan Ravichandiran, Sean Saito, Rajalingappaa Shanmugamani, Yang Wenzhuo

Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. This Learning Path will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms.The Learning Path starts with an introduction to RL followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. You'll also work on various datasets including image, text, and video. This example-rich guide will introduce you to deep RL algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore TensorFlow and OpenAI Gym to implement algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many of the recent advancements in RL.By the end of the Learning Path, you will have all the knowledge and experience needed to implement RL and deep RL in your projects, and you enter the world of artificial intelligence to solve various real-life problems.This Learning Path includes content from the following Packt products:• Hands-On Reinforcement Learning with Python by Sudharsan Ravichandiran• Python Reinforcement Learning Projects by Sean Saito, Yang Wenzhuo, and Rajalingappaa Shanmugamani

Python Robotics Projects. Build smart and collaborative robots using Python

Prof. Diwakar Vaish

Robotics is a fast-growing industry. Multiple surveys state that investment in the field has increased tenfold in the last 6 years, and is set to become a $100-billion sector by 2020. Robots are prevalent throughout all industries, and they are all set to be a part of our domestic lives. This book starts with the installation and basic steps in configuring a robotic controller. You'll then move on to setting up your environment to use Python with the robotic controller. You'll dive deep into building simple robotic projects, such as a pet-feeding robot, and more complicated projects, such as machine learning enabled home automation system (Jarvis), vision processing based robots and a self-driven robotic vehicle using Python.By the end of this book, you'll know how to build smart robots using Python.

Python. Rusz głową! Wydanie II

Paul Barry

Python, prosty, wszechstronny i elastyczny język programowania, nadaje się zarówno do pisania niedużych skryptów, wielkich systemów, jak i do wysoce specjalistycznych zadań, jak choćby analiza danych do celów naukowych. To ulubione narzędzie coraz liczniejszej rzeszy znakomitych programistów. Wiele osób próbuje się uczyć Pythona, jednak mimo różnorodnych podręczników i kursów nauka pisania poprawnego, wydajnego i przejrzystego kodu w tym języku wciąż sprawia problemy. Ta książka jest doskonałym podręcznikiem Pythona. Poza podstawami języka opisano tu sposoby posługiwania się Pythonem w prawdziwym świecie podczas pisania kodu aplikacji WWW czy obsługiwania baz danych. Przedstawiono tu również dość trudne tematy, takie jak kolekcje i niemodyfikowalność. Co ciekawe, materiał do książki przygotowano w szczególny sposób, posługując się metodami nowoczesnej kognitywistyki i dydaktyki, które uwzględniają specyfikę pracy ludzkiego mózgu, aktywnie go angażując podczas nauki. W ten sposób Python wchodzi do głowy niepostrzeżenie, w szybki, zabawny i interesujący sposób! W tej książce: szybkie wprowadzenie do Pythona korzystanie z danych i z baz danych praktyczne projektowanie aplikacji WWW zarządzanie kontekstem wątki, wyjątki i iteracje w Pythonie narzędzia, biblioteki i moduły przydatne programiście Pythona Jest problem? Rusz głową i zaprogramuj to w Pythonie! Paul Barry pochodzi z Belfastu. Obecnie mieszka wraz z rodziną w niewielkim miasteczku Carlow w Irlandii Północnej. Od 1997 roku wykłada w Instytucie Technologicznym w Carlow. Przedtem (w Irlandii i Kanadzie) zajmował się rozwiązaniami IT dla opieki zdrowotnej. Barry jest ekspertem w dziedzinie programowania w Pythonie i w Perlu. W przeszłości był stałym współpracownikiem „Linux Journal Magazine”, napisał także kilka książek o programowaniu.

Python. Rusz głową! Wydanie III

Paul Barry

Python jest wyjątkowy! Umożliwia nie tylko tworzenie rozbudowanych aplikacji, ale również rozwiązywanie złożonych problemów. Korzystają z niego programiści, analitycy danych, naukowcy, inżynierowie, specjaliści od sztucznej inteligencji i profesjonaliści z wielu innych dziedzin. Przystępność i uniwersalność Pythona sprawiają, że jest jednym z najchętniej używanych języków programowania. Jeśli przed zagłębieniem się w tajniki kodowania powstrzymywała Cię obawa przed nudnym wertowaniem nieciekawych podręczników, to właśnie trzymasz w rękach książkę, która jest dla Ciebie! Ta pozycja, podobnie jak inne z serii Rusz głową!, została przygotowana zgodnie z jedyną w swoim rodzaju metodyką nauczania, wykorzystującą zasady funkcjonowania ludzkiego mózgu. Dzięki zagadkom, tajemniczym historiom, angażującym ćwiczeniom i przystępnie podanej wiedzy bez trudu przyswoisz nawet dość złożone koncepcje, takie jak programowanie zorientowane obiektowo, aplikacje sieciowe czy uczenie maszynowe. Znajdziesz tu zabawne i niekonwencjonalne ilustracje, świetne analogie, a w toku nauki krok po kroku zbudujesz własną aplikację. Przekonasz się, że to absolutnie wyjątkowy i niezwykle skuteczny podręcznik! Dzięki tej książce: opanujesz podstawy Pythona, w tym zmienne, typy danych, struktury danych i algorytmy zgłębisz tajniki funkcji, obiektów, klas i dziedziczenia przyswoisz zasady organizacji kodu w moduły i pakiety nauczysz się testować i debugować kod dowiesz się, jak używać baz danych w aplikacjach poznasz podstawy uczenia maszynowego w Pythonie Jeśli Python jest na Twojej liście rzeczy do zrobienia, to zacznij od tej książki! Daniel Hinojosa - programista, instruktor, prezenter

Python. Szybko i prosto. Wydanie III

Naomi Ceder

Na początku, w 1989 roku, był tylko wakacyjnym projektem Guida van Rossuma. Dziś jest potężnym językiem programowania o niesamowitej wszechstronności: można się nim posłużyć do napisania skryptu ułatwiającego prace administratora sieci, stworzenia aplikacji internetowej, a także opracowania systemu głębokiego uczenia maszynowego. Co więcej, dookoła Pythona skupiła się międzynarodowa społeczność tworząca niesamowite biblioteki i frameworki, co przenosi programowanie w Pythonie na zupełnie inny poziom. Ten język ma i taką ważną zaletę, że jego nauka jest przyjemna i angażująca. Nawet początkujący programista może bardzo szybko zacząć pisać poprawny i dobrze działający kod. Dzięki tej książce zaczniesz błyskawicznie programować w Pythonie! Pominięto tu zbędne szczegóły, a skoncentrowano się na najważniejszych dla programisty, fundamentalnych zasadach programowania: przepływie sterowania, programowaniu zorientowanym obiektowo, dostępie do plików czy obsłudze wyjątków. Liczne porady, wskazówki i obszerne przykłady pomogą Ci w opanowaniu poszczególnych zagadnień. Poza omówieniem Pythona, jego najważniejszych bibliotek, pakietów i narzędzi w tym wydaniu znajdziesz pięć nowych rozdziałów dotyczących data science. Praca z tym podręcznikiem sprawi, że szybko będziesz gotów nawet na bardzo trudne zadania - i w pełni wykorzystasz potencjał Pythona! W tej książce między innymi: wprowadzenie do Pythona i przygotowanie IDLE - środowiska pracy tworzenie kodu niezależnego od platformy dostęp do relacyjnych i nierelacyjnych baz danych obsługa wyjątków i praca na plikach pakiety w Pythonie Python: język elegancki, wszechstronny, elastyczny!

Python. Uczenie maszynowe

Sebastian Raschka

Sprawdź drugie wydanie tej książki >> --- Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych. Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego. W tej książce: podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie, biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego, wydajne łączenie różnych algorytmów uczących, analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania, praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane, tworzenie i trenowanie sieci neuronowych. Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!

Python. Uczenie maszynowe w przykładach. TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn. Wydanie III

Yuxi (Hayden) Liu

Systemy oparte na uczeniu maszynowym są coraz bardziej wyrafinowane. Spośród wielu narzędzi służących do implementacji algorytmów uczenia maszynowego najpopularniejszy okazał się Python wraz z jego bibliotekami. Znajomość tych narzędzi umożliwia sprawne tworzenie systemów uczących się, jednak uzyskanie spektakularnych wyników wymaga doświadczenia i wprawy. Konieczne są więc ćwiczenia i praktyka w samodzielnym rozwiązywaniu problemów. To trzecie wydanie popularnego podręcznika, który ułatwi Ci zdobycie praktycznej wiedzy o uczeniu maszynowym w Pythonie. Zapoznasz się z różnymi technikami implementacji algorytmów uczenia maszynowego. Przeanalizujesz rzeczywiste przykłady techniki eksploracyjnej analizy danych, inżynierii cech, klasyfikacji danych, regresji, klastrowania i przetwarzania języka naturalnego. To wydanie uzupełniono o najnowsze zagadnienia ważne dla biznesu, takie jak tworzenie systemu rekomendacji, rozpoznawanie twarzy, prognozowanie cen akcji, klasyfikowanie zdjęć, prognozowanie sekwencji danych i zastosowanie uczenia przez wzmacnianie w podejmowaniu decyzji. Dzięki książce poznasz omawiane zagadnienia od strony praktycznej i zdobędziesz wiedzę potrzebną do skutecznego rozwiązywania problemów z systemami uczącymi się. W książce między innymi: gruntowne podstawy uczenia maszynowego i nauki o danych techniki eksploracji i analizy danych za pomocą kodu Pythona trenowanie modeli za pomocą Apache Spark przetwarzanie języka naturalnego przy użyciu bibliotek Pythona praktyczne wdrażanie modeli i algorytmów uczenia maszynowego korzystanie z bibliotek Pythona: TensorFlow 2, PyTorch i scikit-learn Wypróbuj najlepsze praktyki uczenia maszynowego z Pythonem!