Python
Ryan T. White, Archana Tikayat Ray
Discrete mathematics deals with studying countable, distinct elements, and its principles are widely used in building algorithms for computer science and data science. The knowledge of discrete math concepts will help you understand the algorithms, binary, and general mathematics that sit at the core of data-driven tasks.Practical Discrete Mathematics is a comprehensive introduction for those who are new to the mathematics of countable objects. This book will help you get up to speed with using discrete math principles to take your computer science skills to a more advanced level.As you learn the language of discrete mathematics, you’ll also cover methods crucial to studying and describing computer science and machine learning objects and algorithms. The chapters that follow will guide you through how memory and CPUs work. In addition to this, you’ll understand how to analyze data for useful patterns, before finally exploring how to apply math concepts in network routing, web searching, and data science.By the end of this book, you’ll have a deeper understanding of discrete math and its applications in computer science, and be ready to work on real-world algorithm development and machine learning.
Valentina Alto
Practical Generative AI with ChatGPT is your hands-on guide to unlocking the full potential of ChatGPT. From building AI assistants and mastering prompt engineering to analyzing documents and images and even generating code, this book equips you with the skills to integrate generative AI into your workflow.Written by a technical architect specializing in AI and intelligent applications, this book provides the tools and knowledge you need to streamline tasks, enhance productivity, and create intelligent solutions. You’ll learn how to craft precise prompts, leverage ChatGPT for daily efficiency, and develop custom AI assistants tailored to your needs.The chapters show you how to use ChatGPT’s multimodal capabilities to generate images with DALL·E and even transform images into code. This ChatGPT book goes beyond basic interactions by showing you how to design custom GPTs and integrate OpenAI’s APIs into your applications. You’ll explore how businesses use OpenAI models, from building AI applications, including semantic search, to creating an AI roadmap. Each chapter is packed with practical examples, ensuring you can apply the techniques right away.By the end of this book, you’ll be well equipped to leverage OpenAI's technology for competitive advantage.*Email sign-up and proof of purchase required
Practical Machine Learning on Databricks. Seamlessly transition ML models and MLOps on Databricks
Debu Sinha
Unleash the potential of databricks for end-to-end machine learning with this comprehensive guide, tailored for experienced data scientists and developers transitioning from DIY or other cloud platforms. Building on a strong foundation in Python, Practical Machine Learning on Databricks serves as your roadmap from development to production, covering all intermediary steps using the databricks platform. You’ll start with an overview of machine learning applications, databricks platform features, and MLflow. Next, you’ll dive into data preparation, model selection, and training essentials and discover the power of databricks feature store for precomputing feature tables. You’ll also learn to kickstart your projects using databricks AutoML and automate retraining and deployment through databricks workflows. By the end of this book, you’ll have mastered MLflow for experiment tracking, collaboration, and advanced use cases like model interpretability and governance. The book is enriched with hands-on example code at every step. While primarily focused on generally available features, the book equips you to easily adapt to future innovations in machine learning, databricks, and MLflow.
Gary Smart
The age of connected devices is here, be it fitness bands or smart homes. It's now more important than ever to understand how hardware components interact with the internet to collect and analyze user data. The Internet of Things (IoT), combined with the popular open source language Python, can be used to build powerful and intelligent IoT systems with intuitive interfaces.This book consists of three parts, with the first focusing on the Internet component of IoT. You'll get to grips with end-to-end IoT app development to control an LED over the internet, before learning how to build RESTful APIs, WebSocket APIs, and MQTT services in Python. The second part delves into the fundamentals behind electronics and GPIO interfacing. As you progress to the last part, you'll focus on the Things aspect of IoT, where you will learn how to connect and control a range of electronic sensors and actuators using Python. You'll also explore a variety of topics, such as motor control, ultrasonic sensors, and temperature measurement. Finally, you'll get up to speed with advanced IoT programming techniques in Python, integrate with IoT visualization and automation platforms, and build a comprehensive IoT project.By the end of this book, you'll be well-versed with IoT development and have the knowledge you need to build sophisticated IoT systems using Python.
PKS Prakash, Avishek Pal
Time Series Analysis allows us to analyze data which is generated over a period of time and has sequential interdependencies between the observations. This book describes special mathematical tricks and techniques which are geared towards exploring the internal structures of time series data and generating powerful descriptive and predictive insights. Also, the book is full of real-life examples of time series and their analyses using cutting-edge solutions developed in Python. The book starts with descriptive analysis to create insightful visualizations of internal structures such as trend, seasonality, and autocorrelation. Next, the statistical methods of dealing with autocorrelation and non-stationary time series are described. This is followed by exponential smoothing to produce meaningful insights from noisy time series data. At this point, we shift focus towards predictive analysis and introduce autoregressive models such as ARMA and ARIMA for time series forecasting. Later, powerful deep learning methods are presented, to develop accurate forecasting models for complex time series, and under the availability of little domain knowledge. All the topics are illustrated with real-life problem scenarios and their solutions by best-practice implementations in Python.The book concludes with the Appendix, with a brief discussion of programming and solving data science problems using Python.
Mike Cohen
Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych. To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.
Praktyczne uczenie nienadzorowane przy użyciu języka Python
Ankur A. Patel
Wielu ekspertów branżowych uważa uczenie nienadzorowane za kolejną granicę w dziedzinie sztucznej inteligencji, która może stanowić klucz do pełnej sztucznej inteligencji. Ponieważ większość danych na świecie jest nieoznakowana, nie można do nich zastosować konwencjonalnego uczenia nadzorowanego. Z kolei uczenie nienadzorowane może być stosowane wobec nieoznakowanych zbiorów danych w celu odkrycia istotnych wzorców ukrytych głęboko w tych danych, które dla człowieka mogą być niemal niemożliwe do odkrycia. Autor Ankur Patel pokazuje, jak stosować uczenie nienadzorowane przy wykorzystaniu dwóch prostych platform dla języka Python: Scikit-learn oraz TensorFlow (wraz z Keras). Dzięki dołączonemu kodowi i praktycznym przykładom analitycy danych będą mogli identyfikować trudne do znalezienia wzorce w danych i odkrywać dogłębne zależności biznesowe, wykrywać anomalie, przeprowadzać automatyczną selekcję zmiennych i generować syntetyczne zbiory danych. Wystarczy znajomość programowania i nieco doświadczenia w uczeniu maszynowym, aby zająć się: Porównywaniem mocnych i słabych stron różnych podejść do uczenia maszynowego: uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i wzmacnianego. Przygotowywaniem i zarządzaniem projektami uczenia maszynowego. Budowaniem systemu wykrywania anomalii w celu wychwycenia oszustwa dotyczącego kard kredytowych. Rozdzielaniem użytkowników na wydzielone i jednorodne grupy. Przeprowadzaniem uczenia pół-nadzorowanego. Opracowywaniem systemów polecania filmów z użyciem ograniczonych automatów Boltzmanna. Generowaniem syntetycznych obrazów przy użyciu generujących sieci antagonistycznych. Badacze, inżynierowie i studenci docenią tę książkę pełną praktycznych technik uczenia nienadzorowanego, napisaną prostym językiem z nieskomplikowanymi przykładami w języku Python, które można szybko i skutecznie implementować. Sarah Nagy Główny analityk danych w firmie Edison Ankur A. Patel jest wiceprezesem ds. informatyki analitycznej w firmie 7Park Data, wspieranej przez firmę inwestycyjną Vista Equity Partners. W firmie 7Park Data, Ankur i jego zespół analizy danych wykorzystują dane alternatywne do opracowywania produktów związanych z danymi dla funduszy hedgingowych i korporacji oraz rozwijają usługi uczenia maszynowego dla klientów firmowych.
Ferran Garcia Pagans
If you are a business analyst who wants to understand how to improve your data analysis and how to apply predictive analytics, then this book is ideal for you. This book assumes you have some basic knowledge of statistics and a spreadsheet editor such as Excel, but knowledge of QlikView is not required.
Srinivasa Rao Aravilli, Sam Hamilton
– In an era of evolving privacy regulations, compliance is mandatory for every enterprise – Machine learning engineers face the dual challenge of analyzing vast amounts of data for insights while protecting sensitive information – This book addresses the complexities arising from large data volumes and the scarcity of in-depth privacy-preserving machine learning expertise, and covers a comprehensive range of topics from data privacy and machine learning privacy threats to real-world privacy-preserving cases – As you progress, you’ll be guided through developing anti-money laundering solutions using federated learning and differential privacy – Dedicated sections will explore data in-memory attacks and strategies for safeguarding data and ML models – You’ll also explore the imperative nature of confidential computation and privacy-preserving machine learning benchmarks, as well as frontier research in the field – Upon completion, you’ll possess a thorough understanding of privacy-preserving machine learning, equipping them to effectively shield data from real-world threats and attacks
Privilege Escalation Techniques. Learn the art of exploiting Windows and Linux systems
Alexis Ahmed
Privilege Escalation Techniques is a detailed guide to privilege escalation techniques and tools for both Windows and Linux systems. This is a one-of-a-kind resource that will deepen your understanding of both platforms and provide detailed, easy-to-follow instructions for your first foray into privilege escalation. The book uses virtual environments that you can download to test and run tools and techniques. After a refresher on gaining access and surveying systems, each chapter will feature an exploitation challenge in the form of pre-built virtual machines (VMs). As you progress, you will learn how to enumerate and exploit a target Linux or Windows system. You’ll then get a demonstration on how you can escalate your privileges to the highest level.By the end of this book, you will have gained all the knowledge and skills you need to be able to perform local kernel exploits, escalate privileges through vulnerabilities in services, maintain persistence, and enumerate information from the target such as passwords and password hashes.
Profesjonalne programowanie w Pythonie. Poziom ekspert. Wydanie II
Michal Jaworski, Tarek Ziade
Twórcy Pythona niemal od początku starali się opracować wieloparadygmatowy język zorientowany na czytelność kodu i produktywność programisty. Dziś język ten jest uważany za wszechstronny i potężny, a do tego cechuje się prostotą i elastycznością. Nadaje się zarówno do pisania niedużych skryptów, jak i wielkich systemów, a także do wysoce specjalistycznych zadań, jak choćby analiza danych w celach naukowych. Mimo to pisanie kodu, który jest wydajny, prosty w utrzymaniu oraz łatwy w użyciu, wciąż sprawia problemy nawet zaawansowanym programistom Pythona. Niniejsza książka jest zbiorem praktyk stosowanych przez najlepszych programistów pracujących z Pythonem. Jest przeznaczona dla osób zawodowo zajmujących się rozwojem oprogramowania oraz dla ambitnych pasjonatów w tej dziedzinie. Poza opisem zaawansowanych technik programowania w Pythonie znalazły się tu również informacje o narzędziach i technikach stosowanych obecnie przez profesjonalnych programistów. Opisano metody zarządzania kodem, tworzenia, dokumentowania i testowania kodu oraz zasady optymalizacji oprogramowania. Przedstawiono również wzorce projektowe, które szczególnie docenią programiści Pythona. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: metodologie pracy w Pythonie i najlepsze praktyki składniowe rozszerzenia Pythona napisane w innych językach programowania techniki profilowania aplikacji przetwarzanie współbieżne i równoległe najprzydatniejsze wzorce projektowe Python — niezawodne narzędzie dla profesjonalisty!
Michał Jaworski, Tarek Ziadé
Python cechuje się dużą prostotą, a przy tym jest wszechstronny. Ma bardzo szeroki zakres zastosowania, przez co coraz więcej osób podejmuje naukę programowania w tym języku. Python należy do języków najczęściej używanych przez programistów, którzy tworzą w nim gry i aplikacje webowe. Świetnie sprawdza się ponadto w pracy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Tym, co programiści doceniają w Pythonie, jest też obiektywność. Ucząc się, przyswajamy bowiem również zasady programowania obiektywnego, a więc koncepcji dla wielu innych języków. Oto książka, którą docenią i osoby rozpoczynające przygodę z programowaniem, i programiści znający już inne języki. Znajdziesz tu zarówno podstawowe informacje o Pythonie, jak i wskazówki dotyczące pisania rozszerzeń, dzięki którym będziesz w stanie korzystać z atutów kilku języków. Przydatnym uzupełnieniem są liczne przykłady, pokazujące, jak rozwiązywać częste problemy. To już czwarte wydanie tego praktycznego podręcznika ? docenianego za to, że pozwala dobrze poznać Pythona i uczy, jak pisać wydajny i czytelny kod. Z książki dowiesz się: jakie są najważniejsze usprawnienia w Pythonie jak przeprowadzić izolację środowiska jak używać najnowszych funkcji w Pythonie czym Python się różni od innych języków co to jest współbieżność i wielowątkowość na czym polega programowanie sterowane zdarzeniami jakie są elementy metaprogramowania jak przeprowadzić automatyzację kontroli jakości jak optymalizować kod Koduj wszystko w Pythonie. Obiektywnie, strukturalnie i funkcjonalnie!
Matthew Whiteside
Programming Puzzles is a meticulously crafted collection designed to elevate your coding skills through engaging and challenging exercises. The book begins with a helpful guide on getting started, ensuring that readers are well-prepared to tackle the puzzles ahead. As you delve deeper, you'll encounter a series of challenge puzzles that test your logical thinking and problem-solving abilities, followed by fun puzzles that offer a more relaxed yet equally rewarding experience.Hints are provided for the challenge puzzles to guide you through particularly tough spots, ensuring you stay motivated without giving away the solutions. Once you've worked through the puzzles, comprehensive solutions are provided, allowing you to understand different approaches and learn from your mistakes. Each section of the book is designed to progressively build your skills, from basic logic to advanced problem-solving techniques, making it an invaluable resource for anyone looking to improve their programming abilities.The journey through this book is not just about finding solutions; it's about developing a deeper understanding of how to approach and solve complex problems. By the end of this book, you'll have honed your coding skills, enhanced your logical thinking, and gained a new appreciation for the art of problem-solving in programming.
Programowalność i automatyzacja sieci. Poradnik inżyniera sieci następnej generacji
Jason Edelman, Scott S. Lowe, Matt Oswalt
Programowalna i zautomatyzowana sieć upraszcza pracę jej administratora. Rozwój technologii radykalnie komplikuje takie zadania jak zarządzanie i operowanie sprzętem sieciowym, topologiami sieci i połączeniami sieciowymi. Trzeba tu mieć na uwadze systemy operacyjne, nowe metodologie oraz narzędzia. W takich warunkach zarządzanie większą czy nieco bardziej złożoną siecią wyłącznie za pomocą działań manualnych jest obarczone sporym ryzykiem. Profesjonalny inżynier sieciowy musi dziś dobrze orientować się w świecie programowalności i automatyzacji sieci. Powinien poznawać nowe protokoły, technologie, modele dostarczania i pojawiające się w związku z nimi potrzeby biznesowe. W tej książce znajdziesz solidne podstawy pozwalające zapewnić sieci programowalność i zautomatyzowanie jej pracy. Dowiesz się, jakie narzędzia i umiejętności będą potrzebne do dokonania tego kluczowego przekształcenia w sieć nowej generacji. W bardzo przystępny i praktyczny sposób wyjaśniono, jak korzystać z takich technologii jak Linux, Python, JSON i XML, aby programowo zautomatyzować pracę systemu. Opisano koncept modeli danych, podstawy języka YANG oraz najważniejsze technologie związane z API. Sporo miejsca poświęcono narzędziom open source służącym do automatyzacji pracy sieci. Znalazły się tu również informacje o interfejsach macvlan, sieciach wykorzystujących maszyny wirtualne, sieciowych przestrzeniach nazw oraz o bibliotece Pythona NAPALM i jej integracji z narzędziami: Ansible, Salt i StackStorm. W książce między innymi: powstanie sieci sterowanych programowo technologie automatyzacji sieci Linux i Python a technologie sieciowe praca z szablonami konfiguracji sieciowej kontrola źródła w pracy z niektórymi serwisami online prosty przepływ pracy w automatyzacji sieci Sieć zautomatyzowana i programowalna - najlepszy przyjaciel admina!
Programowanie dla początkujących w 24 godziny. Wydanie IV
Greg Perry, Dean Miller
Warto nauczyć się programowania! Poza stworzeniem sobie możliwości znalezienia ciekawej i dobrze płatnej pracy czy pasjonującego hobby umiejętność programowania bywa niezwykle przydatna w rozwiązywaniu różnych problemów. Paleta języków programowania i narzędzi programistycznych jest niezwykle szeroka i praktycznie każdy znajdzie coś dla siebie. Zanim to jednak nastąpi, trzeba zdobyć trochę wiedzy i umiejętności. Ale bez obaw! W nauce programowania najtrudniejszy bywa pierwszy krok, jednak ta książka sprawi, że wykonasz go bez trudu i dumnie wkroczysz w świat kodowania! To kolejne wydanie lubianego samouczka, dzięki któremu w ramach 24 godzinnych lekcji przyswoisz solidne podstawy programowania. Zrozumiesz, jak działają programy, i nauczysz się reguł stosowanych przez profesjonalistów przy ich projektowaniu. Dowiesz się, jak wygląda świat programistów i na czym dokładnie polega programowanie w korporacjach. Znajdziesz tutaj także wprowadzenie do kilku najpopularniejszych języków programowania, co pozwoli na ich porównanie i ułatwi wybór języka do dalszej nauki. Każdy z 24 rozdziałów zawiera materiał, który można opanować w ciągu godziny. Naukę ułatwiają instrukcje krok po kroku, quizy, ćwiczenia i praktyczne przykłady. Dzięki tej książce zdobędziesz najlepsze podstawy, aby stać się dobrym programistą. Przygotujesz się też do świadomego kształtowania swojej dalszej ścieżki zawodowej! W książce między innymi: przygotowanie narzędzi do pracy - sprzęt i oprogramowanie podstawowe aspekty programowania i projektowania programów algorytmy, interaktywność, zmienne, funkcje debugowanie kodu programowanie obiektowe i korzystanie z baz danych planowanie kariery programisty Zacznij programować. Najlepiej od razu!
Programowanie funkcyjne w Pythonie. Jak pisać zwięzły, wydajny i ekspresywny kod. Wydanie III
Steven F. Lott
Mimo że Python nie jest typowym językiem programowania funkcyjnego, umożliwia pisanie kodu w sposób właściwy dla tego podejścia. W efekcie można tworzyć zwięzłe i eleganckie programy, które działają szybciej i zużywają mniej zasobów. Jeśli uważasz, że te argumenty uzasadniają zapoznanie się z funkcyjnym podejściem do programowania w Pythonie, to ta książka jest dla Ciebie. Dzięki temu praktycznemu podręcznikowi zrozumiesz, kiedy i dlaczego warto zastosować myślenie funkcyjne, a także jak korzystać z technik funkcyjnych w różnych scenariuszach. Dowiesz się również, jakie narzędzia i biblioteki przeznaczone do tego celu są dostępne w Pythonie i jak używać wyrażeń generatorowych, list składanych i dekoratorów. W tym wydaniu znalazły się nowe rozdziały dotyczące złożonych obiektów bezstanowych, funkcji kombinatorycznych i pakietu toolz, zawierającego zbiór modułów wspomagających pisanie programów funkcyjnych. Umieszczono tu ponadto sporo ciekawych przykładów, dotyczących choćby eksploracyjnej analizy danych i ich czyszczenia. W książce między innymi: najciekawsze biblioteki i wbudowane funkcje wyższego rzędu w Pythonie tworzenie funkcji generatorowych i leniwe wartościowanie implementacja dekoratorów do kompozycji funkcyjnej podpowiedzi typów w Pythonie obsługa współbieżności i implementacja usług sieciowych biblioteka PyMonad i tworzenie symulacji z obsługą stanów Chcesz tworzyć wydajny kod? Naucz się programowania funkcyjnego!