Python

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

Using Stable Diffusion with Python. Leverage Python to control and automate high-quality AI image generation using Stable Diffusion

Andrew Zhu (Shudong Zhu), Matthew Fisher

Stable Diffusion is a game-changing AI tool that enables you to create stunning images with code. The author, a seasoned Microsoft applied data scientist and contributor to the Hugging Face Diffusers library, leverages his 15+ years of experience to help you master Stable Diffusion by understanding the underlying concepts and techniques.You’ll be introduced to Stable Diffusion, grasp the theory behind diffusion models, set up your environment, and generate your first image using diffusers. You'll optimize performance, leverage custom models, and integrate community-shared resources like LoRAs, textual inversion, and ControlNet to enhance your creations. Covering techniques such as face restoration, image upscaling, and image restoration, you’ll focus on unlocking prompt limitations, scheduled prompt parsing, and weighted prompts to create a fully customized and industry-level Stable Diffusion app. This book also looks into real-world applications in medical imaging, remote sensing, and photo enhancement. Finally, you'll gain insights into extracting generation data, ensuring data persistence, and leveraging AI models like BLIP for image description extraction.By the end of this book, you'll be able to use Python to generate and edit images and leverage solutions to build Stable Diffusion apps for your business and users.

Web Data Mining z użyciem języka Python. Odkrywaj i wyodrębniaj informacje ze stron internetowych za pomocą języka Python

Dr Ranjana Rajnish; Dr Meenakshi Srivastava

Danologia to najszybciej rozwijająca się dziedzina na świecie. Przewiduje się, że do roku 2026 stworzy 11,5 mln nowych miejsc pracy, tak więc osoby poszukujące pracy i posiadające ten zestaw umiejętności mają tu wiele możliwości. Jednym z najbardziej pożądanych obszarów w dziedzinie danologii jest wydobywanie informacji ze stron internetowych. Jeśli jesteś początkującym danologiem, który chce się nauczyć różnych technik eksplorowania stron sieci Web, ta książka jest właśnie dla Ciebie. Na początku tej książki omawiane są kluczowe koncepcje związane z eksploracją danych w sieci Web i jej taksonomią. Następnie omawiane są podstawy dotyczące procesu ekstrakcji danych ze stron, jego zastosowania i komponenty, a także inne tematy, jak choćby aspekty prawne związane z procesem ekstrakcji, wyodrębnianiem i wstępnym przetwarzaniem danych, ekstrakcją danych z dynamicznych stron internetowych czy zabezpieczeniem CAPTCHA. Przedstawia również koncepcję eksploracji opinii oraz struktury stron internetowych. Ponadto omawia ona eksplorację grafów, wyodrębnianie informacji ze stron internetowych, wyszukiwanie na stronach i hiperłącza, wyszukiwanie algorytmem Hyperlink Induced Topic Search (HITS) oraz algorytmy partycjonowania, które używane są przy eksploracji danych w sieci Web. Na końcu książki prezentowane są różne techniki eksploracji ułatwiające odkrywanie interesujących wzorców użycia z danych na stronach internetowych. Kluczowe elementy Pełny przegląd podstawowych i zaawansowanych koncepcji dotyczących eksploracji danych w sieci Web. Pracuj z łatwymi w użyciu bibliotekami open source języka Python do eksplorowania danych. Zapoznaj się z różnymi korzystnymi obszarami i zastosowaniami dla eksploracji danych w sieci Web. CZEGO SIĘ NAUCZYSZ? Dokonywać ekstrakcji danych z dowolnej witryny internetowej z użyciem języka Python. Zapoznasz się z koncepcjami dotyczącymi eksploracji opinii i analizy nastrojów. Użyjesz eksploracji struktury do odkrywania informacji o strukturze danej strony. Nauczysz się zbierać i analizować dane z mediów społecznościowych z użyciem języka Python. Użyjesz eksploracji korzystania ze strony do przewidywania zachowań internautów podczas przeglądania stron. Dla kogo jest ta książka Ta książka jest przeznaczona dla każdego, kto chce się nauczyć eksplorować dane na stronach sieci Web. Będzie najbardziej pomocna dla początkujących danologów, inżynierów danych i analityków danych, którzy chcą opanować techniki eksplorowania danych na stronach internetowych.

Web Development with Django. Learn to build modern web applications with a Python-based framework

Ben Shaw, Saurabh Badhwar, Andrew Bird, Bharath...

Do you want to develop reliable and secure applications which stand out from the crowd, rather than spending hours on boilerplate code? Then the Django framework is where you should begin. Often referred to as a 'batteries included' web development framework, Django comes with all the core features needed to build a standalone application.Web Development with Django takes this philosophy and equips you with the knowledge and confidence to build real-world applications using Python.Starting with the essential concepts of Django, you'll cover its major features by building a website called Bookr – a repository for book reviews. This end-to-end case study is split into a series of bitesize projects that are presented as exercises and activities, allowing you to challenge yourself in an enjoyable and attainable way.As you progress, you'll learn various practical skills, including how to serve static files to add CSS, JavaScript, and images to your application, how to implement forms to accept user input, and how to manage sessions to ensure a reliable user experience. Throughout this book, you'll cover key daily tasks that are part of the development cycle of a real-world web application.By the end of this book, you'll have the skills and confidence to creatively tackle your own ambitious projects with Django.

Web Scraping with Python. Successfully scrape data from any website with the power of Python

Richard Penman

Wielkie umysły programowania. Jak myślą i pracują twórcy najważniejszych języków

Federico Biancuzzi, Shane Warden

Poznaj z bliska największe autorytety świata informatyki! Jak powstają języki programowania? Jaka jest ich przyszłość? Jak szybko nauczyć się takiego języka? Droga od pomysłu do gotowej aplikacji jest długa i kręta. Najprawdopodobniej jednym z najdłuższych jej odcinków jest ten poświęcony na programowanie. Sztab ludzi, wiele języków programowania, technologii i narzędzi. Dzięki świetnej znajomości tych narzędzi powstają coraz nowsze, bardziej niezawodne aplikacje. Ale skąd biorą się języki programowania? Jak powstają i kto za tym stoi? Na półce księgarni znajdziesz tysiące książek poświęconych językom programowania - i tylko tą jedną, która odpowiada na pytanie, co było na początku. Książka stanowi zbiór wywiadów z twórcami najbardziej znanych i najpopularniejszych języków. W trakcie pasjonującej lektury dowiesz się, co kierowało ludźmi, którzy postanowili stworzyć nowy język programowania, jakie mieli problemy, jak oceniają swoje dzieła z perspektywy czasu i jaką wróżą im przyszłość. Lektura tego tomu to niezwykła podróż przez historię informatyki w niesamowitym wydaniu. W książce znajdziesz wywiady z autorami takich języków, jak: C++ Python APL Forth BASIC AWK Lua Haskell ML SQL Java C# Perl Inspirująca i pouczająca podróż przez historię informatyki!

Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej

Matheus Facure

Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie. Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej. W książce między innymi: podstawy wnioskowania przyczynowego problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania badanie błędu systematycznego modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics

Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II

Micha Gorelick, Ian Ozsvald

Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu. Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży. W książce: narzędzia NumPy, Cython i Docker znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci wydajność kodu a odpowiednie struktury danych przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!