Informatyka
Lee Zhi Eng
With the growing need to develop GUIs for multiple targets and multiple screens, improving the visual quality of your application has become pivotal in helping it stand out from your competitors. With its cross-platform ability and the latest UI paradigms, Qt makes it possible to build intuitive, interactive, and user-friendly UIs for your applications.The third edition of Qt 6 C++ GUI Programming Cookbook teaches you how to develop functional and appealing UIs using the latest version of Qt 6 and C++. This book will help you learn a variety of topics such as GUI customization and animation, graphics rendering, and implementing Google Maps. You’ll also be taken through advanced concepts such as asynchronous programming, event handling using signals and slots, network programming, and other aspects to optimize your application.By the end of this Qt book, you’ll have the confidence you need to design and customize GUI applications that meet your clients' expectations and have an understanding of best-practice solutions to common problems during the app development process.
Hassi Norlen
IBM Quantum Experience® is a leading platform for programming quantum computers and implementing quantum solutions directly on the cloud. This book will help you get up to speed with programming quantum computers and provide solutions to the most common problems and challenges.You’ll start with a high-level overview of IBM Quantum Experience® and Qiskit®, where you will perform the installation while writing some basic quantum programs. This introduction puts less emphasis on the theoretical framework and more emphasis on recent developments such as Shor’s algorithm and Grover’s algorithm. Next, you’ll delve into Qiskit®, a quantum information science toolkit, and its constituent packages such as Terra, Aer, Ignis, and Aqua. You’ll cover these packages in detail, exploring their benefits and use cases. Later, you’ll discover various quantum gates that Qiskit® offers and even deconstruct a quantum program with their help, before going on to compare Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) and Universal Fault-Tolerant quantum computing using simulators and actual hardware. Finally, you’ll explore quantum algorithms and understand how they differ from classical algorithms, along with learning how to use pre-packaged algorithms in Qiskit® Aqua.By the end of this quantum computing book, you’ll be able to build and execute your own quantum programs using IBM Quantum Experience® and Qiskit® with Python.
Quantum GIS. Tworzenie i analiza map
Bartłomiej Iwańczak
Twórz mapy i wykorzystuj je do swoich celów! Współczesny świat stawia przed nami wiele wyzwań. Nieustannie się dokształcamy, poznajemy nowe obszary wiedzy. Uczymy się wykorzystywać je do własnych celów. Coraz rzadziej zwracamy się do profesjonalistów z problemami, gdyż dzięki technologii jesteśmy w stanie poradzić sobie sami. Odkrywamy przy tym mnóstwo nowych, inspirujących aspektów życia. Dzięki tej książce można opanować podstawy bardzo przydatnej, choć do tej pory specjalistycznej dziedziny - kartografii i analizy danych przestrzennych. W dodatku bez dodatkowych kosztów - w darmowym, intuicyjnym programie Quantum GIS. Mapy potrzebne są wszystkim, nie tylko geografom! Jeśli pracujesz jako informatyk, logistyk, marketingowiec, dziennikarz, urzędnik czy architekt, prędzej czy później zechcesz przedstawić zgromadzone informacje w sposób wizualny, najlepiej na mapie. Dzięki tej książce bez większego trudu, a nawet z przyjemnością opanujesz zasady rysowania mapy, nanoszenia na nią obiektów według danych zawartych w tabeli, wyświetlania tych informacji, które są Ci potrzebne. Dowiesz się, jak planować trasę przewozu towarów, jak sprytnie policzyć budynki w każdej dzielnicy miasta czy jak najefektywniej rozsyłać ofertę handlową. Nauczysz się dowolnie zmieniać wygląd map, przekształcać je w obrazy i drukować lub umieszczać w Internecie. Nie jest to zwyczajny podręcznik. Wraz z tą książką będziesz krok po kroku zdobywać nowe umiejętności. Towarzyszyć Ci będzie młoda dziewczyna, Ula. Niejeden raz podsunie Ci użyteczną wskazówkę albo podpowie, co warto zapamiętać. Dzięki atrakcyjnej formie graficznej i ponad 300 ilustracjom zawsze zorientujesz się, gdzie w programie można znaleźć odpowiednie narzędzie. Analiza danych przestrzennych nie będzie miała dla Ciebie żadnych tajemnic. Do dzieła! Dzięki tej książce: ogarniesz wzrokiem przestrzeń i stworzysz mapę z Quantum GIS, poznasz serce współczesnej mapy w komputerze, zwiększysz użyteczność działania z pomocą narzędzi analitycznych QGIS. Odkryj dla siebie nową przestrzeń!
R: Data Analysis and Visualization. Click here to enter text
Tony Fischetti, Brett Lantz, Jaynal Abedin, Hrishi...
The R learning path created for you has five connected modules, which are a mini-course in their own right. As you complete each one, you'll have gained key skills and be ready for the material in the next module!This course begins by looking at the Data Analysis with R module. This will help you navigate the R environment. You'll gain a thorough understanding of statistical reasoning and sampling. Finally, you'll be able to put best practices into effect to make your job easier and facilitate reproducibility.The second place to explore is R Graphs, which will help you leverage powerful default R graphics and utilize advanced graphics systems such as lattice and ggplot2, the grammar of graphics. You'll learn how to produce, customize, and publish advanced visualizations using this popular and powerful framework.With the third module, Learning Data Mining with R, you will learn how to manipulate data with R using code snippets and be introduced to mining frequent patterns, association, and correlations while working with R programs.The Mastering R for Quantitative Finance module pragmatically introduces both the quantitative finance concepts and their modeling in R, enabling you to build a tailor-made trading system on your own. By the end of the module, you will be well-versed with various financial techniques using R and will be able to place good bets while making financial decisions.Finally, we'll look at the Machine Learning with R module. With this module, you'll discover all the analytical tools you need to gain insights from complex data and learn how to choose the correct algorithm for your specific needs. You'll also learn to apply machine learning methods to deal with common tasks, including classification, prediction, forecasting, and so on.
R Data Mining. Implement data mining techniques through practical use cases and real-world datasets
Andrea Cirillo
R is widely used to leverage data mining techniques across many different industries, including finance, medicine, scientific research, and more. This book will empower you to produce and present impressive analyses from data, by selecting and implementing the appropriate data mining techniques in R.It will let you gain these powerful skills while immersing in a one of a kind data mining crime case, where you will be requested to help resolving a real fraud case affecting a commercial company, by the mean of both basic and advanced data mining techniques. While moving along the plot of the story you will effectively learn and practice on real data the various R packages commonly employed for this kind of tasks. You will also get the chance of apply some of the most popular and effective data mining models and algos, from the basic multiple linear regression to the most advanced Support Vector Machines. Unlike other data mining learning instruments, this book will effectively expose you the theory behind these models, their relevant assumptions and when they can be applied to the data you are facing. By the end of the book you will hold a new and powerful toolbox of instruments, exactly knowing when and how to employ each of them to solve your data mining problems and get the most out of your data.Finally, to let you maximize the exposure to the concepts described and the learning process, the book comes packed with a reproducible bundle of commented R scripts and a practical set of data mining models cheat sheets.
R Deep Learning Cookbook. Solve complex neural net problems with TensorFlow, H2O and MXNet
PKS Prakash, Achyutuni Sri Krishna Rao
Deep Learning is the next big thing. It is a part of machine learning. It's favorable results in applications with huge and complex data is remarkable. Simultaneously, R programming language is very popular amongst the data miners and statisticians. This book will help you to get through the problems that you face during the execution of different tasks and Understand hacks in deep learning, neural networks, and advanced machine learning techniques. It will also take you through complex deep learning algorithms and various deep learning packages and libraries in R. It will be starting with different packages in Deep Learning to neural networks and structures. You will also encounter the applications in text mining and processing along with a comparison between CPU and GPU performance.By the end of the book, you will have a logical understanding of Deep learning and different deep learning packages to have the most appropriate solutions for your problems.
Yu-Wei, Chiu (David Chiu)
This cookbook offers a range of data analysis samples in simple and straightforward R code, providing step-by-step resources and time-saving methods to help you solve data problems efficiently.The first section deals with how to create R functions to avoid the unnecessary duplication of code. You will learn how to prepare, process, and perform sophisticated ETL for heterogeneous data sources with R packages. An example of data manipulation is provided, illustrating how to use the “dplyr” and “data.table” packages to efficiently process larger data structures. We also focus on “ggplot2” and show you how to create advanced figures for data exploration.In addition, you will learn how to build an interactive report using the “ggvis” package. Later chapters offer insight into time series analysis on financial data, while there is detailed information on the hot topic of machine learning, including data classification, regression, clustering, association rule mining, and dimension reduction.By the end of this book, you will understand how to resolve issues and will be able to comfortably offer solutions to problems encountered while performing data analysis.
Aloysius Shao Qin Lim, Tjhi W Chandra,...
Dipanjan Sarkar, Raghav Bali
Data science and machine learning are some of the top buzzwords in the technical world today. From retail stores to Fortune 500 companies, everyone is working hard to making machine learning give them data-driven insights to grow their business. With powerful data manipulation features, machine learning packages, and an active developer community, R empowers users to build sophisticated machine learning systems to solve real-world data problems.This book takes you on a data-driven journey that starts with the very basics of R and machine learning and gradually builds upon the concepts to work on projects that tackle real-world problems.You’ll begin by getting an understanding of the core concepts and definitions required to appreciate machine learning algorithms and concepts. Building upon the basics, you will then work on three different projects to apply the concepts of machine learning, following current trends and cover major algorithms as well as popular R packages in detail. These projects have been neatly divided into six different chapters covering the worlds of e-commerce, finance, and social-media, which are at the very core of this data-driven revolution. Each of the projects will help you to understand, explore, visualize, and derive insights depending upon the domain and algorithms.Through this book, you will learn to apply the concepts of machine learning to deal with data-related problems and solve them using the powerful yet simple language, R.
Dr. Sunil Kumar Chinnamgari
R is one of the most popular languages when it comes to performing computational statistics (statistical computing) easily and exploring the mathematical side of machine learning. With this book, you will leverage the R ecosystem to build efficient machine learning applications that carry out intelligent tasks within your organization.This book will help you test your knowledge and skills, guiding you on how to build easily through to complex machine learning projects. You will first learn how to build powerful machine learning models with ensembles to predict employee attrition. Next, you’ll implement a joke recommendation engine and learn how to perform sentiment analysis on Amazon reviews. You’ll also explore different clustering techniques to segment customers using wholesale data. In addition to this, the book will get you acquainted with credit card fraud detection using autoencoders, and reinforcement learning to make predictions and win on a casino slot machine.By the end of the book, you will be equipped to confidently perform complex tasks to build research and commercial projects for automated operations.
R: Mining spatial, text, web, and social media data. Create and customize data mining algorithms
Nathan H. Danneman, Richard Heimann, Pradeepta Mishra,...
Data mining is the first step to understanding data and making sense of heaps of data. Properly mined data forms the basis of all data analysis and computing performed on it. This learning path will take you from the very basics of data mining to advanced data mining techniques, and will end up with a specialized branch of data mining—social media mining.You will learn how to manipulate data with R using code snippets and how to mine frequent patterns, association, and correlation while working with R programs. You will discover how to write code for various predication models, stream data, and time-series data. You will also be introduced to solutions written in R based on R Hadoop projects. Now that you are comfortable with data mining with R, you will move on to implementing your knowledge with the help of end-to-end data mining projects. You will learn how to apply different mining concepts to various statistical and data applications in a wide range of fields. At this stage, you will be able to complete complex data mining cases and handle any issues you might encounter during projects.After this, you will gain hands-on experience of generating insights from social media data. You will get detailed instructions on how to obtain, process, and analyze a variety of socially-generated data while providing a theoretical background to accurately interpret your findings. You will be shown R code and examples of data that can be used as a springboard as you get the chance to undertake your own analyses of business, social, or political data.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:? Learning Data Mining with R by Bater Makhabel ? R Data Mining Blueprints by Pradeepta Mishra? Social Media Mining with R by Nathan Danneman and Richard Heimann
R: Predictive Analysis. Master the art of predictive modeling
Eric Mayor, Tony Fischetti, Rui Miguel Forte
Predictive analytics is a field that uses data to build models that predict a future outcome of interest. It can be applied to a range of business strategies and has been a key player in search advertising and recommendation engines.The power and domain-specificity of R allows the user to express complex analytics easily, quickly, and succinctly. R offers a free and open source environment that is perfect for both learning and deploying predictive modeling solutions in the real world. This Learning Path will provide you with all the steps you need to master the art of predictive modeling with R. We start with an introduction to data analysis with R, and then gradually you’ll get your feet wet with predictive modeling. You will get to grips with the fundamentals of applied statistics and build on this knowledge to perform sophisticated and powerful analytics. You will be able to solve the difficulties relating to performing data analysis in practice and find solutions to working with “messy data”, large data, communicating results, and facilitating reproducibility. You will then perform key predictive analytics tasks using R, such as train and test predictive models for classification and regression tasks, score new data sets and so on. By the end of this Learning Path, you will have explored and tested the most popular modeling techniques in use on real-world data sets and mastered a diverse range of techniques in predictive analytics.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:• Data Analysis with R, Tony Fischetti• Learning Predictive Analytics with R, Eric Mayor• Mastering Predictive Analytics with R, Rui Miguel Forte
R Programming By Example. Practical, hands-on projects to help you get started with R
Omar Trejo Navarro
R is a high-level statistical language and is widely used among statisticians and data miners to develop analytical applications. Often, data analysis people with great analytical skills lack solid programming knowledge and are unfamiliar with the correct ways to use R. Based on the version 3.4, this book will help you develop strong fundamentals when working with R by taking you through a series of full representative examples, giving you a holistic view of R.We begin with the basic installation and configuration of the R environment. As you progress through the exercises, you'll become thoroughly acquainted with R's features and its packages. With this book, you will learn about the basic concepts of R programming, work efficiently with graphs, create publication-ready and interactive 3D graphs, and gain a better understanding of the data at hand. The detailed step-by-step instructions will enable you to get a clean set of data, produce good visualizations, and create reports for the results. It also teaches you various methods to perform code profiling and performance enhancement with good programming practices, delegation, and parallelization.By the end of this book, you will know how to efficiently work with data, create quality visualizations and reports, and develop code that is modular, expressive, and maintainable.
R: Recipes for Analysis, Visualization and Machine Learning. Click here to enter text
Shanthi Viswanathan, Atmajitsinh Gohil, Viswa Viswanathan, Yu-Wei,...
The R language is a powerful, open source, functional programming language. At its core, R is a statistical programming language that provides impressive tools to analyze data and create high-level graphics. This Learning Path is chock-full of recipes. Literally! It aims to excite you with awesome projects focused on analysis, visualization, and machine learning. We’ll start off with data analysis – this will show you ways to use R to generate professional analysis reports. We’ll then move on to visualizing our data – this provides you with all the guidance needed to get comfortable with data visualization with R. Finally, we’ll move into the world of machine learning – this introduces you to data classification, regression, clustering, association rule mining, and dimension reduction.This Learning Path combines some of the best that Packt has to offer in one complete, curated package. It includes content from the following Packt products:• R Data Analysis Cookbook by Viswa Viswanathan and Shanthi Viswanathan• R Data Visualization Cookbook by Atmajitsinh Gohil• Machine Learning with R Cookbook by Yu-Wei, Chiu (David Chiu)
R Web Scraping Quick Start Guide. Techniques and tools to crawl and scrape data from websites
Olgun Aydin
Web scraping is a technique to extract data from websites. It simulates the behavior of a website user to turn the website itself into a web service to retrieve or introduce new data. This book gives you all you need to get started with scraping web pages using R programming.You will learn about the rules of RegEx and Xpath, key components for scraping website data. We will show you web scraping techniques, methodologies, and frameworks. With this book's guidance, you will become comfortable with the tools to write and test RegEx and XPath rules. We will focus on examples of dynamic websites for scraping data and how to implement the techniques learned. You will learn how to collect URLs and then create XPath rules for your first web scraping script using rvest library. From the data you collect, you will be able to calculate the statistics and create R plots to visualize them. Finally, you will discover how to use Selenium drivers with R for more sophisticated scraping. You will create AWS instances and use R to connect a PostgreSQL database hosted on AWS. By the end of the book, you will be sufficiently confident to create end-to-end web scraping systems using R.
Rachunek macierzowy. Podręcznik dla studentów studiów licencjackich i inżynierskich
Marta Jarocka, Justyna Kozłowska, Beata Madras-Kobus, Anna...
Niniejszy podręcznik powstał z myślą o studentach Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Białostockiej kształcących się na kierunkach: logistyka, zarządzanie, zarządzanie i inżynieria produkcji, zarządzanie i inżynieria usług oraz inżynieria meblarstwa. Może on również służyć innym młodym adeptom matematyki – studentom studiów licencjackich i inżynierskich, którzy poznają tajniki rachunku macierzowego. Książka zawiera bowiem podstawowe treści, które są zgodne z obowiązującym programem przedmiotu matematyka na wielu kierunkach studiów.
Beata Madras-Kobus, Marta Jarocka, Anna Małgorzata Olszewska
Pojęcie funkcji znane jest z nauki matematyki w szkole. Ale czy potrafimy obliczyć pochodne funkcji jednej zmiennej? Czy wiemy jak wykorzystać pochodne do badania przebiegu zmienności i narysowania wykresu funkcji? Jakie zastosowania mają pochodne w naukach ekonomicznych czy w fizyce? Odpowiedzi na te i wiele innych pytań dotyczących rachunku różniczkowego funkcji jednej zmiennej można znaleźć w podręczniku napisanym przez wykładowców z Międzynarodowej Katedry Logistyki i Inżynierii Usług Wydziału Inżynierii Zarządzania - dr Beatę Madras-Kobus, dr Martę Jarocką, prof. PB oraz dr inż. Annę M. Olszewską, prof. PB zatytułowanym Rachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej. Podręcznik dla studentów studiów licencjackich i inżynierskich. Podręcznik powstał z myślą o studentach Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Białostockiej kształcących się na kierunkach: logistyka, zarządzanie, zarządzanie i inżynieria produkcji, zarządzanie i inżynieria usług oraz zarządzanie finansami i rachunkowość.
Eric Berry
Cała wiedza o Rails, której potrzebujesz! Jak zainstalować i skonfigurować Rails? Jak wykorzystać możliwości technologii ActiveRecord? Jak stworzyć dynamiczną aplikację, korzystając z technologii AJAX? Ruby on Rails przebojem wdarł się na rynek szkieletów aplikacji internetowych. Stworzony w architekturze MVC, został niezmiernie dobrze przyjęty przez programistów z całego świata. Niewątpliwie wpływ na ten fakt miały założenia poczynione przez autora projektu - łatwość i przyjemność tworzenia kodu. Powszechnie wiadomo, że te atuty mają niebagatelny wpływ na szybkość tworzenia aplikacji internetowych. Dzięki popularności Ruby on Rails również znajomość języka Ruby, pochodzącego przecież z Dalekiego Wschodu, staje się powszechniejsza. W tej niezwykłej książce znajdziesz odpowiedzi na wszystkie pytania, które mogą pojawić się w trakcie kodowania nowej aplikacji. Dowiesz się, jak skonfigurować Rails, testować napisany kod, wykorzystać technologię ActiveRecord oraz przygotować widoki. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat używania technologii AJAX i REST, nauczysz się wykorzystywać usługi sieciowe oraz logować ważne informacje w trakcie pracy Twojej aplikacji. Z wiedzy tu zawartej możesz skorzystać szybko i w każdej chwili, a co najważniejsze, nie będziesz musiał przedzierać się przez setki niepotrzebnych stron. Tu znajdziesz tylko wiedzę niezbędną w Twojej pracy! Instalacja Rails Struktura plików Konfiguracja Rails Wykorzystanie skryptów Konfiguracja środowiska Sposoby przeprowadzania testów w Rails Używanie technologii ActiveRecord Zarządzanie danymi w bazie Zastosowanie ActionController Tworzenie widoków Sposoby użycia technologii AJAX i REST w Rails Wykorzystanie usług sieciowych Logowanie informacji w trakcie pracy aplikacji Stosowanie metod pomocniczych Wykorzystaj Rails w Twoim projekcie szybko i przyjemnie!
Rails. Projektowanie systemów klasy enterprise
Dan Chak
Poznaj najbardziej zaawansowane tajniki Rails! Jak zorganizować kod, wykorzystując system wtyczek lub moduły? Jakie zalety posiada architektura SOA? Jak zwiększyć wydajność Rails? Rynek szkieletów aplikacji internetowych jest niezwykle urozmaicony. Wśród wielu dostępnych opcji można znaleźć tu rozwiązania przeznaczone dla projektów o różnej skali złożoności, zarówno te mniej, jak i bardziej popularne. Warto jednak sięgnąć po rozwiązanie absolutnie unikatowe i wyjątkowe — Rails. Szkielet ten świetnie sprawdza się zarówno w projektach małych, jak i tych klasy enterprise, a ponadto znany jest ze swoich możliwości, wydajności oraz elastyczności. Warto także podkreślić, że w pakiecie razem z nim dostaniemy liczną, chętną do pomocy społeczność użytkowników! Autor książki porusza interesujące kwestie związane z budową zaawansowanych systemów informatycznych opartych o Rails. W trakcie lektury dowiesz się, jak wykorzystać system wtyczek jako środek organizujący Twój kod oraz jak w tej roli sprawdzą się moduły. Kolejne rozdziały przyniosą solidny zastrzyk wiedzy na temat tworzenia rozbudowanego i bezpiecznego modelu danych, dziedziczenia wielotabelarycznego oraz wykorzystania wyzwalaczy jako narzędzia kontroli skomplikowanych zależności w danych. Dan Chak duży nacisk kładzie na zagadnienia związane z SOA (skrót od ang. Service Oriented Architecture) oraz wydajnością. Jest to genialna pozycja dla wszystkich programistów i projektantów uczestniczących w projekcie wytwarzanym z wykorzystaniem Rails. Komponenty aplikacji Organizacja kodu z wykorzystaniem wtyczek Rola modułów w porządkowaniu kodu Budowa solidnego modelu danych Normalizacja modelu Obsługa danych dziedzinowych Wykorzystanie wyzwalaczy w celu kontroli zależności w danych Dziedziczenie jedno- i wielotabelaryczne Zastosowanie modeli widokowych Architektura SOA Dostarczanie usług typu XML-RPC Usługi typu REST Zwiększenie wydajności Rails Obowiązkowa pozycja dla wszystkich programistów i projektantów korzystających z Rails!
Rob Orsini
Zbiór gotowych rozwiązań dla twórców aplikacji internetowych Instalacja i uruchomienie środowiska Rails Przetwarzanie grafiki Korzystanie z technologii AJAX Dynamiczny rozwój sieci sprawia, że tradycyjne programy są stopniowo wypierane przez aplikacje sieciowe dostępne z poziomu przeglądarki internetowej -- wygodne, niezależne od systemu operacyjnego i łatwe w aktualizowaniu. Nadal jednak kluczowe znaczenie ma szybkość ich przygotowywania i modyfikowania. Dzięki zbiorom bibliotek zwanym "frameworks" proces tworzenia takich produktów znacznie się skrócił -- umożliwia to programistom skoncentrowanie się na faktycznej funkcjonalności tworzonego narzędzia, ponieważ biblioteki te przejmują wiele typowych i wspólnych dla wszystkich aplikacji zadań. Wśród dostępnych w sieci narzędzi tego typu coraz większą popularność zyskuje Ruby on Rails, powoli stający się "ikoną" nurtu Web 2.0. Tworzone za jego pomocą systemy są zwarte i łatwe do skalowania, a ich kod źródłowy jest przejrzysty i czytelny. "Rails. Receptury" to zestaw porad i rozwiązań problemów, przed którymi stają programiści stosujący ten zbiór bibliotek w swojej pracy. Omówione tu zagadnienia przydadzą się zarówno początkującym, jak i doświadczonym twórcom aplikacji sieciowych. Przeczytasz tu o instalowaniu, konfigurowaniu i uruchamianiu środowiska Rails, połączeniach z bazami danych za pomocą ActiveRecord, generowaniu kodu HTML, zabezpieczaniu programów i tworzeniu kontrolerów odpowiadających za funkcjonalność systemu. Dowiesz się, jak wdrażać aplikacje Rails i korzystać w nich z możliwości oferowanych przez mechanizmy AJAX. Instalacja i uruchomienie środowiska Komunikacja z bazami danych Wyświetlanie danych w przeglądarce Wykorzystywanie szablonów RHTML Generowanie kodu XML i RSS Przetwarzanie danych z formularzy Personalizacja narzędzi Korzystanie z JavaScript i AJAX Zabezpieczanie aplikacji Rails Optymalizacja aplikacji Wdrażanie i utrzymywanie systemów na serwerach Przetwarzanie obrazów Skorzystaj ze sprawdzonych receptur i dołącz do twórców Web 2.0!
Rails. Zaawansowane programowanie
Brad Ediger
Twórz zaawansowane projekty w Rails! Jak zadbać o bezpieczeństwo? Jak zapewnić wydajność Twojej aplikacji? Jak stworzyć i utrzymać duży projekt w Rails? Ruby on Rails przebojem wdarł się na rynek szkieletów aplikacji internetowych. Stworzony w architekturze MVC z wykorzystaniem popularnego języka Ruby, został entuzjastycznie przyjęty przez społeczność programistów. Główne założenia autora tego projektu, Davida Heinemeiera Hanssona, to szybkość, łatwość i przyjemność tworzenia kodu. Ruby on Rails jest dojrzałym rozwiązaniem, wykorzystywanym przez wiele firm w aplikacjach internetowych, tworzonych pod kątem ich specyficznych potrzeb. Liczba aplikacji, które powstały z wykorzystaniem tego szkieletu, świadczy o jego wysokiej jakości oraz niewątpliwie ma wpływ na wzrost popularności samego języka Ruby. "Rails. Zaawansowane programowanie" porusza te tematy, które Wy, programiści, lubicie najbardziej! Dzięki tej książce dowiesz się, w jaki sposób wykorzystać gotowe wtyczki oraz jak stworzyć nowe. Nauczysz się stosować zaawansowane funkcje bazy danych oraz podłączać się jednocześnie do wielu baz. Po lekturze tego podręcznika bez problemu zapewnisz swojej aplikacji najwyższy poziom bezpieczeństwa, optymalną wydajność i skalowalność. Autor wskazuje tutaj również niezwykle interesujące kwestie, dotyczące projektowania dużych aplikacji, wykorzystania systemów kontroli wersji oraz utrzymywania właściwej struktury projektu. Przypomnienie i omówienie podstawowych elementów Ruby i Rails Stosowanie ActiveSupport oraz RailTies Zastosowanie i projektowanie wtyczek Zaawansowane wykorzystanie baz danych Uwierzytelnianie za pomocą LDAP Bezpieczne szyfrowanie haseł Bezpieczne przetwarzanie formularzy i danych użytkownika Zapewnienie wydajności Skalowanie architektury Wykorzystywanie usług Web Tworzenie wielojęzycznych aplikacji Zarządzanie dużymi projektami Używanie systemów kontroli wersji Poznaj wszystkie funkcje Ruby on Rails!
Rancher Deep Dive. Manage enterprise Kubernetes seamlessly with Rancher
Matthew Mattox
Knowing how to use Rancher enables you to manage multiple clusters and applications without being locked into a vendor’s platform. This book will guide you through Rancher’s capabilities while deepening your understanding of Kubernetes and helping you to take your applications to a new level.The book begins by introducing you to Rancher and Kubernetes, helping you to learn and implement best practices. As you progress through the chapters, you’ll understand the strengths and limitations of Rancher and Kubernetes and discover all the different ways to deploy Rancher. You’ll also find out how to design and deploy Kubernetes clusters to match your requirements. The concluding chapters will show you how to set up a continuous integration and continuous deployment (CI/CD) pipeline for deploying applications into a Rancher cluster, along with covering supporting services such as image registries and Helm charts.By the end of this Kubernetes book, you’ll be able to confidently deploy your mission-critical production workloads on Rancher-managed Kubernetes clusters.