Inne - Programowanie
SwiftUI Cookbook. A guide for building beautiful and interactive SwiftUI apps - Third Edition
Juan C. Catalan
SwiftUI is the modern way to build user interfaces for iOS, macOS, and watchOS. It provides a declarative and intuitive way to create beautiful and interactive user interfaces. The new edition of this comprehensive cookbook includes a fully updated repository for SwiftUI 5, iOS 17, Xcode 15, and Swift 5.9. With this arsenal, it teaches you everything you need to know to build beautiful and interactive user interfaces with SwiftUI 5, from the basics to advanced topics like custom modifiers, animations, and state management.In this new edition, you will dive into the world of creating powerful data visualizations with a new chapter on Swift Charts and how to seamlessly integrate charts into your SwiftUI apps. Further, you will be able to unleash your creativity with advanced controls, including multi-column tables and two-dimensional layouts. You can explore new modifiers for text, images, and shapes that give you more control over the appearance of your views.You will learn how to develop apps for multiple platforms, including iOS, macOS, watchOS, and more.With expert insights, real-world examples, and a recipe-based approach, you’ll be equipped to build remarkable SwiftUI apps that stand out in today’s competitive market.
Symulacje komputerowe w fizyce i chemii. Wybrane zagadnienia
Stanisław Romanowski, Dorota Światła-Wójcik
Symulacje komputerowe są coraz powszechniej stosowane przez badaczy w różnych dziedzinach naukowych - w naukach ścisłych stały się wręcz jednym z podstawowych narzędzi badawczych.??? Symulacje komputerowe należą do najtrudniejszych przedmiotów wykładowych na kierunkach studiów informatycznych. zagadnienia poruszane w tym podręczniku dobrze ilustrują specyfikę symulacji komputerowych i przybliżoną metodykę rozwiązywania problemów na konkretnych przykładach.
Jon Holt
Systems engineering helps us to understand, specify, and develop complex systems, and is applied across a wide set of disciplines. As systems and their associated problems become increasingly complex in this evermore connected world, the need for more rigorous, demonstrable, and repeatable techniques also increases.Written by Professor Jon Holt – an internationally recognized systems engineering expert – this book provides a blend of technical and business aspects you need to understand in order to develop successful systems. You'll start with systems engineering basics and understand the complexity, communication, and different stakeholders' views of the system. The book then covers essential aspects of model-based systems engineering, systems, life cycles, and processes, along with techniques to develop systems. Moving on, you'll explore system models and visualization techniques, focusing on the SysML, and discover how solutions can be defined by developing effective system design, verification, and validation techniques. The book concludes by taking you through key management processes and systems engineering best practices and guidelines.By the end of this systems engineering book, you'll be able to confidently apply modern model-based systems engineering techniques to your own systems and projects.
Systemy reaktywne. Wzorce projektowe i ich stosowanie
Roland Kuhn Dr., Brian Hanafee, Jamie Allen
Systemy reaktywne. Wzorce projektowe i ich stosowanie Uznane duże aplikacje internetowe, takie jak portale społecznościowe, systemy bankowe czy handlowe, działają szybko i niezawodnie. Muszą radzić sobie nawet wtedy, gdy ich niektóre części ulegną awarii. Nie mogą zawieść, gdy będzie z nich korzystać większa liczba użytkowników niż zwykle. Naturalnie, muszą być odporne na różne zagrożenia, a oprócz tego skalowalne i łatwe w rozbudowie. Tym i wielu innym wymaganiom odpowiadają systemy responsywne — które bez względu na okoliczności sprawnie przetwarzają dane wprowadzane przez użytkowników. Pomyślne wdrożenie systemu reaktywnego wymaga jednak nieco innego spojrzenia na tworzenie oprogramowania. Jakie cechy wyrózniają system reaktywny? O tym mówi tzw. Manifest reaktywny i jego podstawowe 4 postulaty: responsywność - system musi reagować na interakcje użytkowników, niezawodność - system musi reagować na awarie i być dostępny non stop, elastyczność - system musi reagować na zmieniające się obciążenie, sterowanie za pomocą komunikatów - system musi reagować na wprowadzane dane. Niniejsza książka jest wyczerpującym wprowadzeniem do implementacji systemów reaktywnych. Opisano tu filozofię programowania reaktywnego, zasady projektowania aplikacji, wzorce projektowe i ich zastosowanie. Szczegółowo wyjaśniono, jakie problemy można rozwiązywać w ten sposób, a podane przykłady opatrzono pełnymi kodami źródłowymi. Bazując na postulatach Manifestu reaktywnego, przedstawiono metodykę budowy architektury modułowej, zasady tworzenia komunikatów, które sterują tą architekturą, opisano też potrzebne narzędzia i sposób ich wykorzystania. Nie zabrakło informacji o dobrych praktykach programowania i testowaniu aplikacji. Na pewno do lektury przyda Ci się znajomość podstawowych zagadnień programistycznych i pewne doświadczenie w pracy z systemami rozproszonymi. Najważniejsze zagadnienia w książce: manifest reaktywny i jego postulaty hierarchia modułów i przepływy danych programowanie funkcyjne i reaktywne obsługa awarii wzorce projektowe i ich stosowanie Systemy reaktywne — odpowiedź na wyzwania naszych czasów! Dr Roland Kuhn jest ekspertem w dziedzinie rozproszonych systemów obliczeniowych. Obronił doktorat w instytucie CERN w Szwajcarii. Później pracował dla Niemieckiej Agencji Kosmicznej. Obecnie tworzy systemy reaktywne. Brian Hanafee jest głównym architektem systemów w Wells Fargo Bank. Wcześniej tworzył nowe produkty dla Oracle i pisał oprogramowanie do systemów wizyjnych montowanych w hełmach pilotów samolotów wojskowych. Jamie Allen jest programistą i architektem oprogramowania. Pracuje jako dyrektor techniczny projektu platformy handlowej UCP w Starbucks. Od 2008 r. tworzy w języku Scala reaktywne aplikacje dla klientów na całym świecie.
Szkoła programisty PLC. Sterowniki Przemysłowe
Tomasz Gilewski
Poznaj możliwości sterowników PLC i zasady ich programowania. Programowalne sterowniki logiczne od niemal pół wieku kontrolują pracę zautomatyzowanych zakładów przemysłowych i linii produkcyjnych oraz maszyn i urządzeń wykorzystywanych w rozmaitych branżach. Wraz z postępującą automatyzacją przemysłu rośnie zapotrzebowanie na tego rodzaju rozwiązania, a co za tym idzie, również na specjalistów, którzy potrafią odpowiednio je zaprogramować. Jeśli chcesz dołączyć do tej poszukiwanej na rynku i świetnie opłacanej grupy zawodowej, powinieneś gruntownie poznać najpopularniejsze sterowniki oraz nauczyć się wydajnie je programować. Oczywiście z użyciem nowoczesnych narzędzi dla automatyków. Dzięki tej książce poznasz popularny sterownik S7-1200, zaznajomisz się z językiem SCL i nauczysz się obsługiwać środowisko programistyczne TIA Portal. Na praktycznym przykładzie kompletnego projektu przemysłowej linii transportowej odkryjesz podstawowe cechy i możliwości nowoczesnego sprzętu PLC, struktury danych i konstrukcje składniowe wydajnego języka SCL oraz funkcje oferowane przez środowisko wspierające każdy etap rozwoju projektu. Dowiesz się, jak projektować, programować i analizować konkretną aplikację przemysłową i testować ją za pomocą narzędzia FactoryIO. Jeśli jesteś uczniem technikum elektronicznego, studentem pokrewnego kierunku lub automatykiem, który chce lepiej poznać sterownik Siemensa i nauczyć się go programować, to książka właśnie dla Ciebie! Budowa i działanie sterownika Siemens S7-1200 Korzystanie z oprogramowania TIA Portal i FactoryIO Konfiguracja warsztatu pracy programisty PLC Podstawy projektowania linii technologicznych Inżynieria oprogramowania i dobre praktyki programistyczne Konstrukcje języka SCL i struktury danych Korzystanie z urządzeń zewnętrznych Testowanie aplikacji i eliminacja błędów PLC? Z tą książką to nic trudnego! ---- BONUS: Rozdział z krótkim wprowadzeniem » ----
Marek Kasperski
Czy można zbudować świadomą maszynę, sztuczny mózg? Czy też w naszych umysłach tkwi jakiś element, którego nie da się uchwycić w programach komputerowych? Może takim nieuchwytnym elementem jest ludzka świadomość? Systemy komputerowe wykazujące zdrowy rozsądek i dysponujące ogromną wiedzą, zdolne do dialogu z człowiekiem mogą się pojawić jeszcze w tym dziesięcioleciu. Celem i przedmiotem badań specjalistów od Sztucznej Inteligencji są maszyny, które potrafiłyby rozwiązywać zadania, podejmować decyzje, a mówiąc ogólniej -- rozumowałyby na wzór człowieka. Badania nad Sztuczną Inteligencją rozwijają się obecnie bardzo dynamicznie, a ich wyniki są wykorzystywane w wielu dziedzinach: począwszy od gier komputerowych, przez robotykę po systemy rozpoznawania mowy i obrazów. Książka niniejsza ma jednak dużo szerszy zakres - tematycznie obejmuje zagadnienia z zakresu ogólnie rozumianej Sztucznej Inteligencji, filozofii tej dziedziny i nauk kognitywnych. Zagadnienia te można powiązać m.in. z logiką, informatyką, lingwistyką, psychologią. Przedstawia bogatą historię badań nad SI, współczesne osiągnięcia, a także prezentuje kierunki, w których badania te mają szansę się rozwinąć. Znajdziesz w niej próbę odpowiedzi na pytania, związane z tematem SI praktycznie od samego początku: Czy maszyna może myśleć? Czy myśląca maszyna będzie równoznaczna ze sztucznym człowiekiem? Dlaczego chcemy budować maszyny myślące? Czy maszyna myśląca będzie mieć prawa człowieka? Czy grozi nam "bunt robotów"?
Hadelin de Ponteves
Grono entuzjastów sztucznej inteligencji stale rośnie. Jest już bowiem jasne, że stanowi ona dostępną metodę zmiany świata na lepsze. Pełnymi garściami ze zdobyczy AI czerpią naukowcy, analitycy danych, przedsiębiorcy i menedżerowie, a nawet politycy i ekonomiści. Jej możliwości wydają się dziś nieograniczone - aby je wykorzystać, wystarczy zdobyć gruntowną wiedzę i dobrze zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji. Na pierwszy rzut oka nie są to trudne zadania. Choćby ze względu na dostęp do wielu artykułów, kursów czy książek o technologiach sztucznej inteligencji. Jednak w tym nadmiarze materiałów bardzo trudno dokonać właściwego dla siebie wyboru. To kompletny, zwięzły przewodnik po świecie sztucznej inteligencji. Znalazły się tu przejrzyście wyłożone podstawy i bardziej zaawansowane zagadnienia. Wyjaśniono, jak najlepiej zabrać się do tworzenia systemów AI wykorzystujących uczenie ze wzmacnianiem oraz głębokie uczenie. Krok po kroku pokazano, jak zrealizować pięć praktycznych projektów. To książka skierowana zarówno do studentów, jak i naukowców, menedżerów czy przedsiębiorców - dowiedzą się z niej, jak zbudować inteligentne oprogramowanie przy użyciu najlepszych i najprostszych narzędzi do programowania AI. Co ważne, aby w pełni z niej skorzystać, nie trzeba posiadać umiejętności programowania. Dzięki tej książce: opanujesz kluczowe umiejętności związane z uczeniem maszynowym zrozumiesz Q-learning oraz głęboki Q-learning poznasz takie narzędzia jak TensorFlow, Keras czy PyTorch będziesz samodzielnie tworzyć takie projekty jak wirtualny samochód wykorzystasz AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych nauczysz się budować inteligentne roboty Oto Twoja świetlana przyszłość w świecie AI!
Sztuczna inteligencja dla bystrzaków
John Mueller, Luca Massaron
Dowiedz się, co sztuczna inteligencja daje społeczeństwu Poznaj zastosowania SI w robotach, dronach i samochodach autonomicznych Zrozum, z czego wynikają ograniczenia sztucznej inteligencji O co chodzi z tą sztuczną inteligencją? Sztuczna inteligencja - ekscytuje i przeraża. W dodatku jest wszędzie. Chroni przed oszustwami bankowymi, pomaga w leczeniu, obsłudze klientów, a nawet wyborze programów telewizyjnych i sprzątaniu domu. Ta książka wyjaśnia, czym sztuczna inteligencja jest, a czym nie. Zwraca też uwagę na kwestie etyczne związane z jej aktualnymi zastosowaniami oraz prezentuje niesamowite rzeczy, które SI umożliwi ludziom w przyszłości. Jeśli interesujesz się techniką albo po prostu ciekawi Cię ten temat, ta publikacja z pewnością Cię zafascynuje - i sporo nauczy! W książce... Historia sztucznej inteligencji Rola danych Zastosowania SI w aplikacjach komputerowych, medycynie, kosmosie i uczeniu maszynowym Półprawdy wokół SI Roboty i drony
Laurence Moroney
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują coraz więcej zastosowań w niemal wszystkich istotnych branżach. W technologiach sieci neuronowych tkwi olbrzymi potencjał. Za rozwojem uczenia maszynowego muszą nadążać architekci i programiści: aplikacja, w której wykorzystano technologie sztucznej inteligencji, musi pasować do określonego zastosowania. Poszczególne systemy różnią się od siebie, tak samo jak różne są rozwiązywane przez nie problemy. Sztuczna inteligencja ujawni swoje ogromne możliwości tylko, jeśli inżynierowie dostosują swoje aplikacje do rozwiązywania konkretnych problemów. Ta książka jest praktycznym podręcznikiem opartym na sprawdzonej metodyce: nauce poprzez pisanie kodu w Pythonie. Aby w pełni z niego skorzystać, nie musisz znać wyższej matematyki. Dzięki praktycznym lekcjom szybko zaczniesz programowo tworzyć konkretne rozwiązania. Dowiesz się, jak można zaimplementować najważniejsze algorytmy uczenia maszynowego, korzystając ze znakomitej biblioteki TensorFlow. Nauczysz się też, w jaki sposób wdrażać modele uczenia maszynowego i tworzyć przydatne aplikacje, które będą działały w różnych środowiskach i na różnych platformach: przykładowo napiszesz aplikację w języku Kotlin w środowisku Android Studio czy też w języku Swift w środowisku Xcode. W książce między innymi: podstawy uczenia maszynowego zastosowanie biblioteki TensorFlow do budowy praktycznych modeli tworzenie modeli sieci neuronowych implementacja widzenia komputerowego i rozpoznawania obrazów przetwarzanie języka naturalnego implementacja modeli dla urządzeń z systemami Android i iOS udostępnianie modeli w internecie i chmurze dzięki systemowi TensorFlow Serving Uczenie maszynowe: nie przestawaj zdobywać wiedzy!
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 1
Stuart Russell, Peter Norvig
Sztuczna inteligencja budzi zachwyt i kontrowersje. W porównaniu z innymi gałęziami nauki jest stosunkowo młoda: liczy około siedemdziesięciu lat, mimo że czerpie ze znacznie starszych idei. Jednak błyskawiczny rozwój sztucznej inteligencji i przeobrażanie osiągnięć nauki w działające technologie sprawiają, że wyrobienie poglądu na całokształt tej dziedziny jest trudnym zadaniem. Warto więc spojrzeć na historię rozwoju sztucznej inteligencji z perspektywy jej współczesnych osiągnięć i dzięki temu lepiej zrozumieć, czym ta nauka jest w swojej istocie i dokąd podąża. Oto pierwszy tom dzieła, które stanowi inspirujące spojrzenie na sztuczną inteligencję. Jego zrozumienie nie wymaga wybitnej znajomości informatyki i matematyki. Książka jest wspaniałą syntezą wczesnych i późniejszych koncepcji, a także technik, przeprowadzoną we frameworku idei, metod i technologii. Zawiera ogrom rzetelnej wiedzy przekazanej w niezbyt sformalizowany sposób. Opisy, formuły matematyczne i algorytmy, pokazane w formie czytelnego pseudokodu, cechują się przejrzystością i precyzją. Zaprezentowano tu wszystkie ważne idee i koncepcje sztucznej inteligencji, zgodnie z najnowszymi trendami i osiągnięciami. W tomie pierwszym między innymi: koncepcje sztucznej inteligencji różne podejścia do rozwiązywania problemów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji reprezentacja wiedzy i modelowanie, a także wyszukiwanie i planowanie wnioskowanie w warunkach niepewności podejmowanie złożonych decyzji, również w środowisku wieloagentowym Sztuczna inteligencja: to się staje na naszych oczach!
Sztuczna inteligencja. Nowe spojrzenie. Wydanie IV. Tom 2
Stuart Russell, Peter Norvig
Praktycznie codziennie korzystamy z osiągnięć sztucznej inteligencji. Mimo to jej potencjał wciąż jest zagadką: nie wiemy, gdzie leżą granice jej rozwoju i jakie jeszcze technologie przyniesie nam ta relatywnie młoda dziedzina nauki. Równocześnie niektóre zastosowania sztucznej inteligencji budzą niepokój i zmuszają do zadawania trudnych pytań. Jakakolwiek próba odpowiedzi jednak wymaga wiedzy o tym, czym w istocie jest sztuczna inteligencja i jakie są jej ograniczenia. To drugi tom klasycznego podręcznika wiedzy o sztucznej inteligencji. Podobnie jak w wypadku pierwszej części, lektura tej książki nie wymaga wybitnej znajomości tematu. Dzięki przejrzystości tekstu i umiejętnemu unikaniu nadmiernego formalizmu można w dość łatwy sposób zrozumieć kluczowe idee i koncepcje nauki o sztucznej inteligencji. Najnowsze technologiczne osiągnięcia zostały pokazane na tle rozwijającej się wiedzy, również z innych dziedzin inżynierii. Sporo miejsca poświęcono zagadnieniom, które budzą wątpliwości. Mowa tu o wyrafinowanych technikach uczenia maszynowego, modelach językowych czy widzeniu komputerowym, a także o sprawach, które już dziś wymagają najwyższej troski: o etycznych aspektach sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie związanych z nią technologii i jej perspektywach. W drugim tomie: różne modele i koncepcje uczenia maszynowego przetwarzanie języka naturalnego i modele językowe widzenie komputerowe, w tym generowanie obrazów roboty: percepcja, działanie, uczenie perspektywy sztucznej inteligencji Sztuczna inteligencja: dokąd zmierzasz, technologio?
Sztuczna inteligencja od podstaw
Feliks Kurp
Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizuje w najbliższych dekadach nasze życie. Wśród największych autorytetów świata nauki panuje przekonanie, że stoimy w obliczu przełomu porównywalnego z wynalezieniem i zastosowaniami elektryczności. Sztuczna inteligencja od podstaw to pozycja, która począwszy od opisu klasycznych metod SI, takich jak algorytm genetyczny, algorytm mrówkowy, systemy ekspertowe czy sztuczne życie, zapoznaje Czytelnika z najbardziej zaawansowanymi modelami opartymi na sztucznych sieciach neuronowych. Autor skrupulatnie objaśnia złożone zagadnienia dotyczące zarówno podstaw teoretycznych, jak i budowy i zastosowań takich systemów, nie unika przy tym odwołania do historii ich rozwoju. Książka stanowi kompendium wiedzy na temat tej niesłychanie szybko rozwijającej się i dynamicznie wkraczającej w nasze życie dziedziny. Została napisana tak, aby była przystępna dla osób posiadających podstawowe umiejętności matematyczne. Może stanowić podręcznik dla studentów takich kierunków jak informatyka, mechatronika, a także automatyka i robotyka. Dzięki książce: poznasz historię rozwoju sztucznej inteligencji zdobędziesz wiedzę na temat aktualnych metod AI, takich jak uczenie maszynowe (ML), głębokie uczenie maszynowe (DL) czy przetwarzanie języka naturalnego (NLP) na podstawie udostępnionych kodów źródłowych kilku autorskich aplikacji nabędziesz umiejętności w zakresie tworzenia i optymalizacji systemów sztucznej inteligencji
Szybkie projektowanie. Zapanuj nad chaosem zadań i presją czasu
Steve McConnell
Zespoły projektowe borykają się z ciągłym niedostatkiem czasu. Napięte do granic możliwości terminy wymuszają na software developerach narzucenie morderczego tempa pracy. Takie podejście sprawia, że albo dostarczony produkt nie spełnia oczekiwań, albo nie udaje się dotrzymać terminu. Co gorsza, ciągła praca pod presją czasu powoduje chroniczne przemęczenie i problemy zdrowotne, nie wspominając już o braku sił i czasu na rozwój, który w branży IT ma kolosalne znaczenie. Książka ta jest praktycznym, zdroworozsądkowym poradnikiem metod projektowania. Opisane w tej książce strategie pracy pozwolą na usprawnienie procesu projektowego i przyśpieszenie go. Przedstawiono tu również takie zagadnienia, jak zarządzanie ryzykiem, podstawy projektowania aplikacji oraz planowanie cyklu życia projektu. Mimo że nie są bezpośrednio związane z metodami szybkiego projektowania, to jednak mają kluczowe znaczenie dla produktywności zespołu. Naturalnie, nie istnieje jedna magiczna metoda przydatna w każdych warunkach — w tej książce opisano i krytycznie przeanalizowano najprzydatniejsze rozwiązania z różnych branż tworzenia oprogramowania. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: strategie szybkiego projektowania i sprawdzone rozwiązania rozwiązania przyśpieszające realizację projektu, takie jak prototypowanie, języki szybkiego projektowania, ale i zasady motywowania zespołu oraz zasady wydajnej współpracy najczęściej popełniane błędy, ich przyczyny i konsekwencje oparte na rzeczywistych wydarzeniach studia przypadków dobieranie właściwych metod do poszczególnych projektów Odzyskaj kontrolę nad swoim projektem i zrealizuj go w terminie! Steve McConnell jest głównym inżynierem oprogramowania i dyrektorem generalnym w spółce Construx Software Builders. Jest także członkiem organizacji IEEE Computer Society oraz ACM. McConnell jest aktywnym programistą, koncentruje się głównie na projektowaniu komercyjnego oprogramowania „celofanowego” (ang. shrink-wrap). Współpracuje z wieloma znanymi firmami, w tym z korporacją Microsoft. Wraz z żoną i z dziećmi mieszka w Bellevue, w stanie Waszyngton.
Tableau Prep Cookbook. Use Tableau Prep to clean, combine, and transform your data for analysis
Hendrik Kleine
Tableau Prep is a tool in the Tableau software suite, created specifically to develop data pipelines. This book will describe, in detail, a variety of scenarios that you can apply in your environment for developing, publishing, and maintaining complex Extract, Transform and Load (ETL) data pipelines.The book starts by showing you how to set up Tableau Prep Builder. You’ll learn how to obtain data from various data sources, including files, databases, and Tableau Extracts. Next, the book demonstrates how to perform data cleaning and data aggregation in Tableau Prep Builder. You’ll also gain an understanding of Tableau Prep Builder and how you can leverage it to create data pipelines that prepare your data for downstream analytics processes, including reporting and dashboard creation in Tableau. As part of a Tableau Prep flow, you’ll also explore how to use R and Python to implement data science components inside a data pipeline. In the final chapter, you’ll apply the knowledge you’ve gained to build two use cases from scratch, including a data flow for a retail store to prepare a robust dataset using multiple disparate sources and a data flow for a call center to perform ad hoc data analysis.By the end of this book, you’ll be able to create, run, and publish Tableau Prep flows and implement solutions to common problems in data pipelines.
Tablice informatyczne. Algorytmy
Piotr Wróblewski
Cała wiedza w jednym miejscu! Nie pamiętasz jakiegoś algorytmu? Nie wiesz, jaką strukturę danych należy zastosować? Nie masz pojęcia, jak wyznaczyć złożoność obliczeniową algorytmu? Nie martw się, Twoje problemy należą już do przeszłości! Tablice informatyczne. Algorytmy pozwolą Ci szybko odnaleźć i przypomnieć sobie podstawowe zagadnienia dotyczące algorytmów i ich zastosowania. Będą doskonałą ściągą na wykładach lub laboratoriach, a nawet w pracy. Przykłady opracowane w C++ lub pseudokodzie pomogą właściwie zrozumieć i wdrożyć odpowiednie rozwiązania. Podstawowe pojęcia Złożoność obliczeniowa Algorytmy rekurencyjne Wyszukiwanie i sortowanie Typy i struktury danych Grafy i algorytmy grafowe Systemy liczbowe Kodowanie i kompresja Algorytmika nigdy nie była prostsza!
Tablice informatyczne. C#. Wydanie III
Krzysztof Rychlicki-Kicior
Najważniejsza wiedza jest tu! C# to obecnie jeden z najważniejszych, najpopularniejszych i najbardziej wszechstronnych obiektowych języków programowania, nic więc dziwnego, że na rynku dostępnych jest mnóstwo publikacji na jego temat. Niestety, są to przeważnie opasłe tomy, zupełnie nieprzydatne jako pomoc w codziennej pracy. Na szczęście są też Tablice informatyczne. C#, a ich nowe wydanie zawiera większość informacji, które zawsze należy mieć pod ręką! Skoncentrowana treść, zwarta forma, praktyczne przykłady kodu - tu szybko znajdziesz to, czego szukasz! Składnia języka Typy danych Klasy i dziedziczenie LINQ i komponenty WPF Połączenia HTTP Obsługa formatów danych XML i JSON Szukasz podpowiedzi? Sięgnij po tablice!