Algorytmy
Siddharth Shekar, Wajahat Karim
Game engines such as Unity are the power-tools behind the games we know and love. Unity is one of the most widely-used and best loved packages for game development and is used by everyone, from hobbyists to large studios, to create games and interactive experiences for the Web, desktop, mobile, and console. With Unity's intuitive, easy-to-learn toolset and this book, it's never been easier to become a game developer.You will begin with the basic concepts of Android game development, a brief history of Android games, the building blocks of Android games in Unity 5, and the basic flow of games. You will configure an empty project for the Jetpack Joyride Clone Game, add an environment and characters, and control them. Next you will walk through topics such as particle systems, camera management, prefabs, animations, triggers, colliders, and basic GUI systems. You will then cover the basic setup for 3D action fighting games, importing models, textures and controlling them with a virtual on-screen joystick. Later you will set up Scene for 3D Configuration, create basic gameplays, and manage input controls. Next you will learn to create the interface for the main menu, gameplay, game over, achievements, and high score screens. Finally you will polish your game with stats, sounds, and Social Networking, followed by testing the game on Android devices and then publishing it on Google Play, Amazon, and OUYA Stores.
Anatolii Kmetiuk
Functional programming is a paradigm specifically designed to deal with the complexity of software development in large projects. It helps developers to keep track of the interdependencies in the code base and changes in its state in runtime. Mastering Functional Programming provides detailed coverage of how to apply the right abstractions to reduce code complexity, so that it is easy to read and understand.Complete with explanations of essential concepts, practical examples, and self-assessment questions, the book begins by covering the basics such as what lambdas are and how to write declarative code with the help of functions. It then moves on to concepts such as pure functions and type classes, the problems they aim to solve, and how to use them in real-world scenarios. You’ll also explore some of the more advanced patterns in the world of functional programming such as monad transformers and Tagless Final. In the concluding chapters, you’ll be introduced to the actor model, which you can implement in modern functional languages, and delve into parallel programming.By the end of the book, you will be able to apply the concepts of functional programming and object-oriented programming (OOP)in order to build robust applications.
Cory Lesmeister
Given the growing popularity of the R-zerocost statistical programming environment, there has never been a better time to start applying ML to your data. This book will teach you advanced techniques in ML ,using? the latest code in R 3.5. You will delve into various complex features of supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning algorithms to design efficient and powerful ML models. This newly updated edition is packed with fresh examples covering a range of tasks from different domains. Mastering Machine Learning with R starts by showing you how to quickly manipulate data and prepare it for analysis. You will explore simple and complex models and understand how to compare them. You’ll also learn to use the latest library support, such as TensorFlow and Keras-R, for performing advanced computations. Additionally, you’ll explore complex topics, such as natural language processing (NLP), time series analysis, and clustering, which will further refine your skills in developing applications. Each chapter will help you implement advanced ML algorithms using real-world examples. You’ll even be introduced to reinforcement learning, along with its various use cases and models. In the concluding chapters, you’ll get a glimpse into how some of these blackbox models can be diagnosed and understood. By the end of this book, you’ll be equipped with the skills to deploy ML techniques in your own projects or at work.
Alvaro Fuentes
Python is a programming language that provides a wide range of features that can be used in the field of data science. Mastering Predictive Analytics with scikit-learn and TensorFlow covers various implementations of ensemble methods, how they are used with real-world datasets, and how they improve prediction accuracy in classification and regression problems.This book starts with ensemble methods and their features. You will see that scikit-learn provides tools for choosing hyperparameters for models. As you make your way through the book, you will cover the nitty-gritty of predictive analytics and explore its features and characteristics. You will also be introduced to artificial neural networks and TensorFlow, and how it is used to create neural networks. In the final chapter, you will explore factors such as computational power, along with improvement methods and software enhancements for efficient predictive analytics.By the end of this book, you will be well-versed in using deep neural networks to solve common problems in big data analysis.
Mastering Spark for Data Science. Lightning fast and scalable data science solutions
Andrew Morgan, Antoine Amend, Matthew Hallett, David...
Data science seeks to transform the world using data, and this is typically achievedthrough disrupting and changing real processes in real industries. In order to operate at this level you need to build data science solutions of substance –solutions that solve real problems. Spark has emerged as the big data platform of choice for data scientists due to its speed, scalability, and easy-to-use APIs.This book deep dives into using Spark to deliver production-grade data sciencesolutions. This process is demonstrated by exploring the construction of a sophisticated global news analysis service that uses Spark to generate continuous geopolitical and current affairs insights.You will learn all about the core Spark APIs and take a comprehensive tour of advanced libraries, including Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, and more.You will be introduced to advanced techniques and methods that will help you to construct commercial-grade data products. Focusing on a sequence of tutorials that deliver a working news intelligence service, you will learn about advanced Spark architectures, how to work with geographic data in Spark, and how to tune Spark algorithms so they scale linearly.
Matematyczne szkiełko i oko. Mniej i bardziej poważne zastosowania matmy
Dariusz Laskowski
Nie ma litości, jest matematyka! Matematyka to potęga do potęgi Czy wiesz, że matematyka to nie czarna magia, tylko dowcip, inteligencja i odrobina tajemniczości w czystej formie? Tak, tak. To nie żadna ściema czy inna niewiadoma. Zamiast włączać telewizor albo odpalać kolejną gierkę w sieci, otwórz tę książkę. Dzięki odkryciom matematyki przekonasz się, jak można odpowiedzieć na niezwykle frapujące pytania z codziennego życia - także Twojego własnego. Ile liczb mieści się na końcu szpilki? Na czym polega geometria bazgrołów? Co język C++ ma wspólnego z ponętną Moniką? Ile kompotu można wypić, gdy pan Czesław ma kolonoskopię? I wreszcie wyższa szkoła jazdy: jak odkodować PIN do lodówki algorytmem spigot? Okazuje się, że nieznana kraina faktów, teorii, hipotez, przełomowych eksperymentów i odkryć, dowodów, pojęć i matematycznych idei to nic innego jak nasze życie. A w życiu, jak w matematyce - jeden błąd może popsuć wszystko. Lepiej więc wiedzieć więcej i spojrzeć w zagadkowe oczy matmy. Nie taki X straszny, jak go malują…
Matematyka dla programistów Java
Jacek Piechota
Matematyka w Javie? Nic trudnego! Przypomnij sobie reguły i działania matematyczne Poznaj w praktyce funkcje matematyczne języka Java Zamieniaj wzory i problemy matematyczne na algorytmy Naucz się wizualizować wyniki swoich obliczeń Matematyka nie jest ulubioną dziedziną wiedzy większości ludzi, a społeczność informatyczna nie stanowi tu wyjątku. Funkcje matematyczne, obliczenia statystyczne, działania na macierzach - każda z tych czynności może wywołać popłoch nawet wśród najbardziej doświadczonych programistów, z wieloletnim stażem w zawodzie. Jest tak, mimo że zarówno zasada działania komputerów, jak i języki programowania opierają się właśnie na królowej nauk. Na szczęście na rynku jest ta książka! Szybko wprowadzi Cię ona w świat obliczeń matematycznych wykonywanych za pomocą komputera. Na praktycznych przykładach, opracowanych w popularnym języku Java, przedstawia sposoby przeprowadzania różnych działań i przekształceń, stosowania algorytmów i wizualizowania otrzymanych wyników. Przestań się więc martwić i zostań prawdziwym matematycznym ninja! Podstawy matematyki i teorii informacji Działania na liczbach binarnych i heksadecymalnych Kombinatoryka i prawdopodobieństwo Działania na wektorach i macierzach Przetwarzanie liczb zespolonych Wykresy krzywych Chaos, fraktale i paradoksy Działania matematyczne? Obliczenia naukowe? Wypróbuj to w Javie!
Dr. Yeasmin Khandakar, Dr. Roman Ahmed, Rob...
Modern Time Series Analysis with R is a comprehensive, hands-on guide to mastering the art of time series analysis using the R programming language. Written by leading experts in applied statistics and econometrics, this book helps data scientists, analysts, and developers bridge the gap between traditional statistical theory and practical business applications.Starting with the foundations of R and tidyverse, you’ll explore the core components of time series data, data wrangling, and visualization techniques. The chapters then guide you through key modeling approaches, ranging from classical methods like ARIMA and exponential smoothing to advanced computational techniques, such as machine learning, deep learning, and ensemble forecasting.Beyond forecasting, you’ll discover how time series can be applied to causal inference, anomaly detection, change point analysis, and multiple time series modeling. Practical examples and reproducible code will empower you to assess business problems, choose optimal solutions, and communicate results effectively through dynamic R-based reporting.By the end of this book, you’ll be confident in applying modern time series methods to real-world data, delivering actionable insights for strategic decision-making in business, finance, technology, and beyond.
Nauka algorytmów. Poradnik pisania lepszego kodu
George Heineman
Doskonałe opanowanie dowolnego języka programowania nie wystarczy do tego, aby stać się świetnym programistą czy deweloperem. Konieczne jest również zdobycie praktycznej wiedzy dotyczącej algorytmów. Oznacza to, że aby pisać lepszy kod, podczas rozwiązywania rzeczywistych problemów trzeba umieć korzystać z algorytmów, włączając w to ich budowanie, modyfikację i implementację. Niezależnie od tego, jaką dziedziną informatyki się zajmujesz, biegłość w posługiwaniu się algorytmami w wymierny sposób ułatwi Ci pracę i poprawi jej rezultaty. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do wiedzy o algorytmach wraz z przykładami implementacji napisanymi w Pythonie. Oprócz praktycznego omówienia algorytmów znalazło się tu wyjaśnienie takich pojęć jak klasy złożoności czy analiza asymptotyczna. Dokładnie omówiono także najważniejsze algorytmy, w tym różne sposoby haszowania, sortowania czy przeszukiwania. Tam, gdzie to niezbędne, wprowadzono struktury danych języka Python. Z poradnika programiści i testerzy dowiedzą się, w jaki sposób wykorzystywać algorytmy do pomysłowego rozwiązywania problemów obliczeniowych. Zrozumienie treści ułatwiają ciekawe materiały wizualne i ćwiczenia utrwalające, które pozwolą na przetestowanie zdobytej wiedzy w praktyce. W książce między innymi: podstawowe algorytmy wykorzystywane w inżynierii oprogramowania standardowe strategie wydajnego rozwiązywania problemów ocena złożoności czasowej kodu z wykorzystaniem notacji dużego O praktyczne stosowanie algorytmów z wykorzystaniem bibliotek i struktury danych Pythona główne zasady działania ważnych algorytmów
Nauka programowania. Rusz głową!
Eric Freeman
Przewodnik po kodowaniu i myśleniu komputacyjnym Programista to bardzo szczególny typ specjalisty. Jeśli uważasz, że myśli w inny sposób niż tak zwani normalni ludzie, to masz rację. Dobra wiadomość jest taka, że i Ty możesz się nauczyć myślenia komputacyjnego - umiejętności, która się przydaje niezależnie od charakteru rozwiązywanego problemu, środowiska czy języka programowania. Tylko w ten sposób można od początku nauki programowania pisać przejrzysty, uporządkowany, znakomity kod, zgodny z najlepszymi praktykami wypracowanymi przez mistrzów. Innymi słowy: pracować jak profesjonalny programista. Ta książka jest niezwykłym podręcznikiem programowania. Być może wygląda nieco dziwacznie, ale prędko się przekonasz, że to podręcznik jest wyjątkowo skuteczny: w końcu jego formuła została opracowana na podstawie najlepszych osiągnięć neurologii i kognitywistyki. W ten sposób Twój mózg się zaangażuje i błyskawicznie przyswoi sobie zasady programowania w Pythonie. Autor wykorzystał oczywistą prawdę, że najszybciej uczymy się wtedy, gdy uwzględnimy specyfikę działania własnego mózgu! Najpierw więc się zainteresujesz, potem zaangażujesz, wreszcie przygotujesz sobie warsztat pracy, czyli zainstalujesz Pythona. Później zaczniesz ćwiczyć myślenie komputacyjne i oczywiście napiszesz swój pierwszy program. A dalej będzie coraz ciekawiej... W tej książce między innymi: Istotne koncepcje programistyczne Zasady programowania w Pythonie Funkcje i rekurencja Programowanie obiektowe Tworzenie API dla aplikacji internetowych Widgety i zdarzenia Neurony płoną. Emocje szaleją. Tak napiszesz kod godny mistrza!
Od matematyki do programowania uogólnionego
Alexander A. Stepanov, Daniel E. Rose
Pasjonująca matematyka dla programistów! Program to nic innego jak ciąg poleceń realizujących zadany algorytm. A gdy mówimy o algorytmach, jesteśmy tylko o krok od matematyki! To wyjątkowo interesująca dziedzina, którą w praktyce powinien znać każdy programista. Jeżeli chciałbyś zrozumieć uogólnione zasady programowania oraz podstawy matematycznych abstrakcji, na których się ono opiera, to trzymasz w rękach odpowiednią publikację. Na kolejnych stronach znajdziesz interesujące informacje na temat pierwszych algorytmów, historii zera oraz nowoczesnych teorii liczb. Po zdobyciu podstawowych wiadomości oraz poznaniu ogólnej historii matematyki przejdziesz do zaznajamiania się z abstrakcjami, takimi jak grupy, monoidy, półgrupy. Następnie opanujesz m.in. takie zagadnienia, jak wyprowadzanie algorytmu uogólnionego, struktury algebraiczne oraz sposoby organizacji wiedzy matematycznej. Sprawdzisz też, jak wyglądają najważniejsze koncepcje programowania, co to są algorytmy permutacyjne i czym zajmuje się kryptologia. Książka ta jest doskonałą lekturą, która pochłonie Cię na wiele godzin! Poznasz między innymi: jak uogólnić liczący cztery tysiące lat algorytm, niezrównane ujęcie klarowności i wydajności; starożytne paradoksy, piękne twierdzenia i produktywne napięcie występujące między tym, co ciągłe, i tym, co dyskretne; prosty algorytm znajdowania największego wspólnego dzielnika (NWD) i nowoczesne, wywodzące się z niego abstrakcje; solidne matematyczne podejścia do abstrakcji; że algebra abstrakcyjna dostarcza koncepcji pozostających w samym centrum programowania uogólnionego; aksjomaty, dowody, teorie i modele, czyli zastosowanie metod matematycznych do organizowania wiedzy o Twoich algorytmach i strukturach danych; zaskakujące subtelności tkwiące w prostych zadaniach programistycznych i co jest w nich pouczającego; jak wykorzystać wiedzę teoretyczną w praktycznych implementacjach, a także poczujesz ducha i aurę, które otaczały myślicieli, matematyków i twórców algorytmów od najdawniejszych czasów po współczesność. Przekonaj się, jakie tajemnice kryje świat matematyki! Alexander A. Stepanov — jest autorem licznych prac o podstawach programowania. W swojej karierze programował systemy operacyjne, narzędzia, kompilatory oraz dodatkowe biblioteki. Jest laureatem nagrody Excellence in Programming, przyznawanej przez miesięcznik „Dr. Dobb’s Journal”, i autorem projektu standardowej biblioteki szablonów (STL) w języku C++. Daniel E. Rose — zajmował kierownicze stanowiska w firmach Apple, AltaVista, Xigo, Yahoo! i A9.com. W swoich badaniach skupia się na wszystkich aspektach związanych z wyszukiwaniem danych. Na Uniwersytecie Kalifornijskim w San Diego zrobił doktorat z kognitywistyki.
Od matematyki do programowania. Wszystko, co każdy programista wiedzieć powinien
Wiesław Rychlicki
"Wędrówka do źródła kodu" Popularna definicja programowania określa je jako "proces projektowania, tworzenia, testowania i utrzymywania kodu źródłowego programów komputerowych lub urządzeń mikroprocesorowych". Wspomniany kod źródłowy może być napisany w różnych językach programowania, z użyciem określonych reguł. Każdy z języków pozwala na wykorzystanie odpowiednich stylów programowania, a wybór konkretnego języka może zależeć od indywidualnych upodobań, polityki firmy lub funkcji, jakie końcowa aplikacja ma realizować. W zasadzie nie istnieje odpowiedź na pytanie, który z języków jest najlepszy. Dlatego w tej książce nie znajdziesz typowego abecadła. Zapoznasz się za to z danym problemem, a następnie programem komputerowym służącym do jego rozwiązania. Jeśli chcesz wreszcie rozpocząć przygodę z programowaniem i nawiązać dialog ze swoim komputerem, ta publikacja jest właśnie dla Ciebie! Różnorodne obliczenia, mniej lub bardziej skomplikowane, znane Ci z lekcji matematyki lub nieznacznie wykraczające poza program nauczania, stanowią tutaj podstawę do zdobywania informacji na temat programowania w wybranych językach. Wybrane zadania zaprezentowane są w popularnych językach programowania: Pascal, C i C++. Stosowane algorytmy wymagają także sięgnięcia po różne funkcje matematyczne, dostępne standardowo w bibliotekach języków programowania oraz konstruowane na podstawie wzorów. Zostań informatycznym poliglotą. Programuj każdego dnia!
PHP 7. Algorytmy i struktury danych
Mizanur Rahman
Algorytmy i struktury danych leżą u podstaw programowania. Zrozumienie zasad rządzących tymi zagadnieniami jest koniecznym warunkiem opracowania prawidłowej i efektywnej aplikacji. Niestety, wielu programistów uznaje tę tematykę za zbyt złożoną czy zbyt banalną i nie poświęca jej wystarczającej uwagi. Takie podejście często się mści: modne narzędzia, frameworki czy technologie deweloperskie nie zapewnią sukcesu, jeśli projektant nie przemyśli zastosowanych algorytmów i struktur danych. Z tego obowiązku nie zwalniają nawet narzędzia wbudowane w język PHP! Jeśli chcesz biegle posługiwać się algorytmami, wziąłeś do ręki właściwą książkę! Przedstawiono tu podstawy implementacji algorytmów i struktur danych w PHP, dzięki czemu poznasz rodzaje struktur i powody, dla których warto je wybierać, a także dowiesz się, gdzie i kiedy należy stosować poszczególne algorytmy. Znajdziesz tu dużo praktycznych przykładów, które uzupełniono rysunkami i wyczerpującym komentarzem. Przystępne i zrozumiałe wyjaśnienia ułatwią Ci szybkie przyswojenie prezentowanych koncepcji, nawet tak złożonych, jak programowanie dynamiczne, algorytmy zachłanne, algorytmy z nawrotami czy funkcyjne struktury danych. Najważniejsze zagadnienia: podstawy analizy algorytmów i struktur danych, tablice, listy i drzewa, stosy, kolejki i algorytmy rekurencyjne, sortowanie, wyszukiwanie, sterty i kopce, wsparcie ze strony PHP, w tym biblioteki PECL i Tarsana. Algorytmy: poznaj, zrozum, stosuj! Mizanur Rahman od 14 lat rozwija aplikacje w PHP. Jest znawcą Laravela, CodeIgnitera, Symfony, JavaScriptu, C, C++, Javy, Node.js, Socket.io i React.js. Jest właścicielem dwóch startupów technologicznych. Jest osobą niezwykle zaangażowaną w życie kilku społeczności programistycznych, takich jak PHPXperts, Agile Bangladesh czy Project Euler. Regularnie wygłasza referaty na różnych konferencjach i seminariach technologicznych. Wraz z żoną Nishą i dwoma synami, Adiyanem i Mikhaelem, mieszka w Dhace w Bangladeszu. Jego pasją są podróże po świecie.
PHP 7 Data Structures and Algorithms. Implement linked lists, stacks, and queues using PHP
Mizanur Rahman
PHP has always been the the go-to language for web based application development, but there are materials and resources you can refer to to see how it works. Data structures and algorithms help you to code and execute them effectively, cutting down on processing time significantly.If you want to explore data structures and algorithms in a practical way with real-life projects, then this book is for you.The book begins by introducing you to data structures and algorithms and how to solve a problem from beginning to end using them. Once you are well aware of the basics, it covers the core aspects like arrays, listed lists, stacks and queues. It will take you through several methods of finding efficient algorithms and show you which ones you should implement in each scenario. In addition to this, you will explore the possibilities of functional data structures using PHP and go through advanced algorithms and graphs as well as dynamic programming. By the end, you will be confident enough to tackle both basic and advanced data structures, understand how they work, and know when to use them in your day-to-day work
Aristides Bouras
Begin your journey into PHP programming and algorithmic thinking with a structured, detailed course that takes you from understanding the basic components of a computer to mastering complex decision control and loop structures. Each chapter builds on the previous one, starting with an introduction to how computers work and gradually progressing to more complex topics like decision control structures, loop structures, arrays, and subprograms.You'll start with foundational concepts such as variables, constants, and operators, before diving into more advanced topics like manipulating strings, handling input and output, and developing complex mathematical expressions. The course emphasizes practical application, guiding you through the use of Visual Studio Code, integrated development environments, and essential software packages.By the end of this book, you will have a solid understanding of PHP programming and algorithmic thinking, enabling you to write efficient code, develop your own subprograms, and utilize various control structures and arrays effectively. This course is tailored for beginners, ensuring a smooth learning curve with tips, tricks, and exercises to reinforce your knowledge, and prepare you with the necessary skills needed to be a programmer.
Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne
Maciej Sysło
Odkryj niesamowity świat algorytmiki! Naucz się definiować i opisywać problemy Poznaj metody analizy problemów i znajdowania ich rozwiązań Dowiedz się, jak realizować algorytmy za pomocą komputera Całym otaczającym nas światem rządzą ścisłe reguły, choć nie zawsze wydaje się to takie oczywiste, a dostrzeżenie istniejących prawidłowości wymaga analitycznego spojrzenia i pewnego doświadczenia. Jeszcze większego doświadczenia i głębszej wiedzy wymaga definiowanie tych zasad i zapisywanie ich w postaci prostych ciągów operacji określanych mianem algorytmów. Wbrew pozorom nie jest to jednak umiejętność nie do zdobycia, a znajdowanie rozwiązań problemów spotykanych w codziennym życiu jest zajęciem niezwykle rozwijającym intelektualnie i… może okazać się świetną zabawą! Łatwo się o tym przekonać, czytając książkę Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne. Prezentuje ona rzeczywiste problemy oraz sposoby ich analizowania dla wypracowania odpowiednich algorytmów, za pomocą których problemy te mogą zostać skutecznie rozwiązane, a także implementacje tych rozwiązań z wykorzystaniem komputerów. Ta niewielka książeczka umożliwia łatwe rozpoczęcie opracowywania metod praktycznego radzenia sobie z różnego rodzaju sytuacjami problemowymi, które spotyka się w codziennym życiu i stanowi doskonałe uzupełnienie książki Algorytmy napisanej przez tego samego autora. Znajdziesz w niej: Przykłady algorytmów w otaczającym nas świecie Rozwiązania typowych problemów logicznych i matematycznych Analizowanie, przeszukiwanie i porządkowanie zbiorów danych Zastosowanie rekurencji w praktyce Przenoszenie algorytmów na język zrozumiały dla komputerów Znajduj skuteczne rozwiązania niewielkim kosztem!