Informatyka
Munwar Shariff, Snehal Shah, Jayesh Prajapati, Vandana...
Alfresco 4 has improved a lot with its new and advanced concepts for content management. Users have been waiting for a book that covers these concepts along with security, dashboards, and the configuration features of Alfresco 4.Alfresco 4 Enterprise Content Management Implementation is a well-crafted and easy-to-use book, and it is a complete guide to implementing enterprise content management for your business needs using Alfresco 4. It covers the enhanced document management, integration with standard productivity tools, and various integration options with proven external applications.This book will take you through a number of clear, practical sections that will help you to make a proper decision for your business needs using standard practices with Alfresco's Document Management and various third-party integrationsYou will learn how to install, administer, and manage your entire application. The concepts of mapping your business documents by extending content models and achieving your complex business process using Workflow models and business rules will be discussed in this book. Integration with various third party tools like MS Office, Mobile Application, Outlook, Liferay, Ephesoft, and Kofax will also be covered. You will learn to create your own custom workflow using Activiti BPMN 2.0 Process Designer and also maintain and administrate the entire application.This book explains everything you need to know to manage your documents using standard processes and mechanisms.
Vandana Pal
Alfresco is an open source Enterprise Content Management (ECM) system for Windows and Linux-like operating systems.The year-on-year growth of business connections, contacts, and communications is expanding enterprise boundaries more than ever before. Alfresco enables organizations to collaborate more effectively, improve business process efficiency, and ensure information governance. The basic purpose of Alfresco is to help users to capture and manage information in a better way. It helps you capture, organize, and share binary files.This book will cover the basic building blocks of an Alfresco system, how the components fit together, and the information required to build a system architecture.This book will also focus on security aspects of Alfresco. such as authentication, troubleshooting, managing permissions, and so on.It will also focus on managing content and storage, indexing and searches, setting up clustering for high availability, and so forth.
Jeff Potts, Benjamin Chevallereau
Do you want to create more reliable and secure solutions for enterprise apps? Alfresco One 5.x is your gateway to developing the best industry-standard enterprise apps and this book will help you to become a pro with Alfresco One 5.x development. This book will help you create a complete fully featured app for your organization and while you create that perfect app, you will explore and implement the new and intriguing features of Alfresco. The book starts with an introduction to the Alfresco platform and you’ll see how to configure and customize it. You will learn how to work with the content in a content management system and how you can extend it to your own use case. Next, you will find out how to work with Alfresco Share, an all-purpose user interface for general document management, and customize it. Moving on, you write web scripts that create, read, and delete data in the back-end repository. Further on from that, you’ll work with a set of tools that Alfresco provides; to generate a basic AnglularJS application supporting use cases, to name a few authentication, document list, document view. Finally, you’ll learn how to develop your own Alfresco Mobile app and understand how Smart Folders and Search manager work.By the end of the book, you’ll know how to configure Alfresco to authenticate against LDAP, be able to set up Single Sign-On (SSO), and work with Alfresco’s security services.
Anna Romanowska
Podręcznik do wykładów z algebry na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej powstał na podstawie wykładów "Algebra i jej zastosowania 1, 2" oraz "Wybrane zagadnienia algebry" prowadzonych przez autorkę na tym wydziale przez wiele lat. Zrozumienie książki wymaga od Czytelnika znajomości algebry liniowej oraz elementów logiki i teorii mnogości w zakresie wykładanym na pierwszym roku studiów matematycznych. Podręcznik zawiera podstawowe informacje należące do kanonu jednosemestralnego kursu algebry tradycyjnie wykładanego na większości wydziałów matematycznych, ale materiał jest znacznie obszerniejszy. Poza działami "klasycznymi" dotyczącymi grup, pierścieni przemiennych i ciał omówione są również struktury mniej klasyczne, ale mające coraz większe znaczenie zarówno w algebrze, jak i jej zastosowaniach. Tematy są dobrane w sposób pozwalający na wskazanie pewnych kierunków zastosowań w innych dziedzinach matematyki. Książka zawiera sporo przykładów, brakuje w niej jednak zadań do samodzielnego rozwiązania, których dołączenie planowane jest w przyszłości.
Jerzy Topp
Jest to najnowsza wersja podstawy wykładów i ćwiczeń dla studentów informatyki, prowadzonych przez autora na Uniwersytecie Gdańskim, Politechnice Gdańskiej i w Państwowej Wyższej Szkole Zawodowej w Elblągu. Treść obejmuje: podstawowe struktury algebraiczne, liczby zespolone, wielomiany, macierze, układy równań liniowych, wyznaczniki, przestrzeń wektorową, przekształcenia liniowe, iloczyn skalarny i ortogonalność wektorów, wartości własne, formy kwadratowe i elementy geometrii analitycznej. Teorię przedstawiono w sposób czytelny i ścisły, dowodząc prawie wszystkie twierdzenia. Ważniejsze pojęcia, twierdzenia i metody algebry liniowej zilustrowane są w ponad 300 rozwiązanych przykładach. Do zrozumienia materiału wystarczą standardowe wiadomości i umiejętności matematyczne na poziomie szkoły średniej.
Algebra liniowa z geometrią analityczną 1
Mateusz Woronowicz
Niniejsza książka dedykowana jest studentom pierwszego roku matematyki oraz tym studentom pozostałych kierunków ścisłych, którzy interesują się algebrą liniową i podstawami geometrii analitycznej. Powstała ona w związku z wykładem pt. "Algebra liniowa z geometrią analityczną 1" prowadzonym przez jej autora dla studentów matematyki stosowanej na Wydziale Informatyki Politechniki Białostockiej. Na treści prezentowane w tej książce składają się: algebraiczne preliminaria dotyczące teorii grup i pierścieni, w tym pierścieni wielomianów, liczby zespolone, rachunek macierzowy, układy równań liniowych, teoria przestrzeni i odwzorowań liniowych, elementy geometrii analitycznej w przestrzeni i na płaszczyźnie (wektory, proste, płaszczyzny), przykłady zastosowań algebry liniowej w zagadnieniach geometrycznych oraz kryptografii.
Algorytmika dla studenta i technika programisty INF.04
Jerzy Kluczewski
Książka "Algorytmika dla studenta i technika programisty" to podręcznik, dzięki któremu czytelnik, bez względu na stopień zaawansowania, zrozumie podstawowy myślenia algorytmicznego. Książka wprowadza w tajniki programowania poprzez zrozumienie zasad projektowania metod rozwiązywania prostych jak i skomplikowanych problemów za pomocą komputera. Dla ułatwienia nauki autor przedstawia bogaty zestaw narzędzi i dzieli treści pod względem zaawansowania. W książce autor sklasyfikował algorytmy, podzielił je na kategorie i wyjaśnił szereg podstawowych pojęć związanych z obszernym zagadnieniem tej dziedziny nauki. Przybliżył typowe struktury danych i ich funkcje. Przedstawił bogaty zestaw typowych algorytmów liniowych, arytmetycznych, znakowo-tekstowych wyjaśniając odmiany i wersje rozwiązywania typowych problemów. Zapoznał użytkownika ze znanymi schematami pracy w plikami, sortowaniem danych, szyfrowaniem od prostych po zaawansowane konstrukcje. Dodatkową zaletą omawianych treści są zadania i przykłady gotowe do pobrania i uruchomienia. Autorem książki jest Jerzy Kluczewski, długoletni instruktor Akademii CISCO CCNA. W swoim dorobku autorskim posiada już wiele publikacji książkowych i zbiory zadań o tematyce związanej z sieciami komputerowymi. Swoje doświadczenie zdobywał podczas pracy w przemyśle, obecnie jest wykładowcą Uniwersytety WSB Merito w Gdańsku.
George Heineman, Gary Pollice, Stanley Selkow
Cała wiedza o algorytmach w jednym podręczniku! Jaki wpływ na różne algorytmy wywierają podobne decyzje projektowe? Jak rozwiązywać problemy dotyczące kodowania? Jak wykorzystać zaawansowane struktury danych do usprawnienia algorytmów? Tworzenie niezawodnego oprogramowania wymaga stosowania sprawnych algorytmów. Jednak programiści rzadko poświęcają im uwagę, dopóki nie pojawią się kłopoty. Aby ich uniknąć, powinieneś wiedzieć, w jaki sposób poprawianie efektywności najważniejszych algorytmów przesądza o sukcesie Twoich aplikacji. W tej książce znajdziesz przetestowane i wypróbowane metody wykorzystywania oraz poprawiania skuteczności algorytmów -- do użycia w celu wdrożenia sprawnych rozwiązań programistycznych. Książka "Algorytmy. Almanach" to cała wiedza o algorytmach, potrzebna ambitnemu programiście, zebrana w jeden kompletny podręcznik. Książka zawiera opisy algorytmów do rozwiązywania rozmaitych problemów, pomaga w wyborze i realizacji algorytmów odpowiednich do Twoich potrzeb, a także dostarcza wydajnych rozwiązań zakodowanych w kilku językach programowania, które łatwo można zaadaptować w konkretnych zadaniach. Dzięki temu podręcznikowi nauczysz się projektować struktury danych, a także dowiesz się, na czym polega przeszukiwanie drzewa binarnego oraz jak korzystać z informacji heurystycznych. Poznasz zaawansowane struktury danych, przydatne do usprawniania algorytmów, a jednocześnie niezbędne dla zagwarantowania pełnego sukcesu Twoich rozwiązań programistycznych. Algorytmy w ujęciu matematycznym Wzorce i dziedziny Algorytmy sortowania Wyszukiwanie sekwencyjne Przeszukiwanie drzewa binarnego Algorytmy grafowe Drzewa poszukiwań Korzystanie z informacji heurystycznych Algorytmy przepływu w sieciach Geometria obliczeniowa Zapytania przedziałowe Cała wiedza o algorytmach, potrzebna każdemu programiście!
Bogdan Buczek
Poznaj algorytmy, a profesjonalne programowanie nie będzie miało przed Tobą tajemnic Jak zaprojektować rozwiązanie problemu w formie algorytmu? Jak stosować instrukcje iteracyjne? Jak przedstawić algorytm w postaci schematu blokowego? W czasach ery informatycznej coraz większa liczba osób zainteresowana jest zdobyciem umiejętności programowania. Jednakże umiejętność ta wymaga zarówno rozległej i rzetelnej wiedzy, jak i doświadczenia. Podstawą owej wiedzy jest dobra znajomość algorytmów, która umożliwia przeprowadzanie kolejnych etapów programowania. Pozwala ona na przechodzenie od analizy i zdefiniowania problemu, poprzez testowanie i usuwanie błędów, aż do opracowania dokumentacji. Książka, którą trzymasz w rękach, pomoże Ci zrozumieć każdą z tych faz i nauczy Cię pisać własny kod. "Algorytmy. Ćwiczenia" to niezbędny elementarz dla każdego przyszłego programisty. Dzięki temu podręcznikowi poznasz różne sposoby opisu algorytmów oraz ich klasyfikację. Dowiesz się, jaki wpływ ma zastosowanie określonej metody obliczeniowej na dokładność wyników końcowych, a także, na czym polega przetwarzanie danych w pętli programowej. Wykonując kolejne ćwiczenia, opatrzone szczegółowymi komentarzami i wskazówkami, nauczysz się pisać algorytmy, sporządzać wykresy i schematy blokowe oraz tworzyć kod programu. Książka jest doskonałym podręcznikiem dla studentów informatyki, jednak dzięki temu, że wszystkie informacje przedstawiono tu w jasny i klarowny sposób, może z niej korzystać każdy, kto chce rozpocząć samodzielne programowanie. Sposoby opisu algorytmów Klasyfikacja algorytmów Algorytmy sekwencyjne Kodowanie algorytmów Algorytmy z rozgałęzieniami Przetwarzanie danych w pętli programowej Algorytmy iteracyjne Funkcja silnia Instrukcje iteracyjne w Turbo Pascal i Visual Basic Algorytmy rekurencyjne Schemat Hornera Pozycyjne systemy liczbowe Algorytmy sortowania danych Poznaj algorytmy i zacznij myśleć jak programista!
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!
Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II
David Natingga
Data science jest interdyscyplinarną dziedziną naukową łączącą osiągnięcia uczenia maszynowego, statystyki i eksploracji danych. Umożliwia wydobywanie nowej wiedzy z istniejących danych poprzez stosowanie odpowiednich algorytmów i analizy statystycznej. Stworzono dotąd wiele algorytmów tej kategorii i wciąż powstają nowe. Stanowią one podstawę konstruowania modeli umożliwiających wyodrębnianie określonych informacji z danych odzwierciedlających zjawiska zachodzące w świecie rzeczywistym, pozwalają też na formułowanie prognoz ich przebiegu w przyszłości. Algorytmy data science są postrzegane jako ogromna szansa na zdobycie przewagi konkurencyjnej, a ich znaczenie stale rośnie. Ta książka jest zwięzłym przewodnikiem po algorytmach uczenia maszynowego. Jej cel jest prosty: w ciągu siedmiu dni masz opanować solidne podstawy siedmiu najważniejszych dla uczenia maszynowego algorytmów. Opisom poszczególnych algorytmów towarzyszą przykłady ich implementacji w języku Python, a praktyczne ćwiczenia, które znajdziesz na końcu każdego rozdziału, ułatwią Ci lepsze zrozumienie omawianych zagadnień. Co więcej, dzięki książce nauczysz się właściwie identyfikować problemy z zakresu data science. W konsekwencji dobieranie odpowiednich metod i narzędzi do ich rozwiązywania okaże się dużo łatwiejsze. W tej książce: efektywne implementacje algorytmów uczenia maszynowego w języku Python klasyfikacja danych przy użyciu twierdzenia Bayesa, drzew decyzyjnych i lasów losowych podział danych na klastery za pomocą algorytmu k-średnich stosowanie analizy regresji w parametryzacji modeli przewidywań analiza szeregów czasowych pod kątem trendów i sezonowości danych Algorytmy data science: poznaj, zrozum, zastosuj!
Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie
Shannon W. Bray
Dzięki kryptografii możemy w dużym stopniu zabezpieczyć swoje dane. Z szyfrowaną komunikacją wiążą się jednak kontrowersje i sprzeczności interesów. Przestępcy, ale również rządy, policja i służby wywiadowcze dążą do uzyskania możliwości wglądu we wszystkie formy komunikacji. Świat toczy wojnę o to, co można zaszyfrować, co powinno być zaszyfrowane i kto powinien dysponować kluczem pozwalającym odczytać zaszyfrowane wiadomości należące do innej osoby. W tej sytuacji zrozumienie, czym jest szyfrowanie, jak je stosować i jak się upewniać co do autentyczności i poufności otrzymywanych danych, staje się niezwykle ważne. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym są poufność, autentyczność i integralność wiadomości. Zaprezentowano najciekawsze biblioteki kryptograficzne Pythona i dokładnie pokazano, w jaki sposób można je wykorzystywać we własnych implementacjach. Wiele z prezentowanych koncepcji, między innymi kryptografia klucza publicznego i implementacja kryptografii krzywych eliptycznych, zostało przedstawionych w praktyce, za pomocą kodu Pythona, tak aby można było wymieniać dane w bardzo bezpiecznym formacie przez niezabezpieczony kanał. W książce: podstawy Pythona i kryptografii protokoły kryptograficzne i matematyka kryptograficzna kryptoanaliza za pomocą kodu Pythona kryptografia wizualna: biblioteki, algorytmy, tryby kodowania integralność wiadomości tworzenie rozwiązań kryptograficznych w Pythonie Masz coś do ukrycia? Zaszyfruj to w Pythonie!
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie IV
Piotr Wróblewski
Podstawowy podręcznik do nauki algorytmiki Przystępne wprowadzenie do algorytmiki Bez zbędnej teorii Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej i cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. W pierwszej kolejności autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Szybko opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione w książce algorytmy zilustrowane zostały przykładowymi kodami źródłowymi w C++ , ułatwiającymi zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka ta pozwala szybko, a także bezboleśnie opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Wykorzystanie rekurencji Analiza złożoności algorytmów Algorytmy sortowania Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Struktury danych i ich implementacja Optymalizacja algorytmów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Algorytmy numeryczne Poradnik kompilacji i uruchamiania programów (GCC, DevC++, Microsoft Visual C++ Express Edition). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Rishal Hurbans
Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!
Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik
Rishal Hurbans
Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!
Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji
Giuseppe Bonaccorso
Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!
Aman Dhingra, Mike Mackay
This book will help you master Amazon DynamoDB, the fully managed, serverless, NoSQL database service designed for high performance at any scale. Authored by Aman Dhingra, senior DynamoDB specialist solutions architect at AWS, and Mike Mackay, former senior NoSQL specialist solutions architect at AWS, this guide draws on their expertise to equip you with the knowledge and skills needed to harness DynamoDB's full potential.This book not only introduces you to DynamoDB's core features and real-world applications, but also provides in-depth guidance on transitioning from traditional relational databases to the NoSQL world. You'll learn essential data modeling techniques, such as vertical partitioning, and explore the nuances of DynamoDB's indexing capabilities, capacity modes, and consistency models. The chapters also help you gain a solid understanding of advanced topics such as enhanced analytical patterns, implementing caching with DynamoDB Accelerator (DAX), and integrating DynamoDB with other AWS services to optimize your data strategies.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and deliver low-latency, high-throughput DynamoDB solutions, driving new levels of efficiency and performance for your applications.
Aman Dhingra, Mike Mackay
This book will help you master Amazon DynamoDB, the fully managed, serverless, NoSQL database service designed for high performance at any scale. Authored by Aman Dhingra, senior DynamoDB specialist solutions architect at AWS, and Mike Mackay, former senior NoSQL specialist solutions architect at AWS, this guide draws on their expertise to equip you with the knowledge and skills needed to harness DynamoDB's full potential.This book not only introduces you to DynamoDB's core features and real-world applications, but also provides in-depth guidance on transitioning from traditional relational databases to the NoSQL world. You'll learn essential data modeling techniques, such as vertical partitioning, and explore the nuances of DynamoDB's indexing capabilities, capacity modes, and consistency models. The chapters also help you gain a solid understanding of advanced topics such as enhanced analytical patterns, implementing caching with DynamoDB Accelerator (DAX), and integrating DynamoDB with other AWS services to optimize your data strategies.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and deliver low-latency, high-throughput DynamoDB solutions, driving new levels of efficiency and performance for your applications.
Sekhar Reddy
Discover how to perform a complete forensic investigation of large-scale Hadoop clusters using the same tools and techniques employed by forensic experts. This book begins by taking you through the process of forensic investigation and the pitfalls to avoid. It will walk you through Hadoop’s internals and architecture, and you will discover what types of information Hadoop stores and how to access that data. You will learn to identify Big Data evidence using techniques to survey a live system and interview witnesses. After setting up your own Hadoop system, you will collect evidence using techniques such as forensic imaging and application-based extractions. You will analyze Hadoop evidence using advanced tools and techniques to uncover events and statistical information. Finally, data visualization and evidence presentation techniques are covered to help you properly communicate your findings to any audience.