Informatyka
Lutowanie od podstaw. Wydanie III
Witold Wrotek
Wszystko, co musisz wiedzieć o lutowaniu Lutowanie jest procesem, w którym elementy metalowe łączy się trwale w wysokiej temperaturze za pomocą metalowego spoiwa zwanego lutem. To najtańsza, najpopularniejsza i najskuteczniejsza metoda łączenia elementów obwodów elektrycznych i elektronicznych. Nawet najbardziej zaawansowane układy nie mogłyby działać bez zastosowania tej techniki. Metodę tę ludzkość zna od starożytności, jednak lutowanie stało się szczególnie ważne, kiedy zaczęliśmy na szeroką skalę korzystać z elektroniki. Umiejętność lutowania drobnych elementów przydaje się zarówno zawodowcom, jak i majsterkowiczom hobbystom. Pozwala ona na samodzielny montaż i konserwowanie podzespołów, płytek drukowanych albo większych układów, na przykład tych, które wprawiają w ruch roboty. Jeśli planujesz zająć się elektroniką amatorsko lub zawodowo, ten poradnik jest skierowany właśnie do Ciebie. Dowiesz się z niego między innymi: Jak się przygotować do lutowania W jakie narzędzia i materiały trzeba się zaopatrzyć Na czym polegają dobre praktyki i najczęstsze błędy podczas lutowania Co warto wiedzieć przed przystąpieniem do procesu Jakie prace lutownicze wykonuje się najczęściej Co możesz zrobić, by poprawić precyzję swojej pracy W jaki sposób lutuje się elementy elektroniczne Jak usunąć najczęściej występujące usterki Trzecie wydanie książki zostało wzbogacone o dodatek poświęcony wyborowi odpowiedniej stacji lutowniczej.
Fabrizio Volpe, Alessio Giombini, Lasse N Wedo,...
If you work with Lync on a daily basis or if you have to use a specific feature of Lync for a project, this is the book for you. For solutions architects, technical consultants, and administrators, if you have a Lync deployment and you want to upgrade, integrate, secure, or extend it to the cloud, you can get valuable information from the recipes in this book.
Łamanie i zabezpieczanie aplikacji w systemie iOS
Jonathan Zdziarski
Twoja lektura obowiązkowa! iOS to obecnie jeden z najpopularniejszych systemów operacyjnych, wykorzystywany w urządzeniach firmy Apple. Jednak dzięki tej popularności jest on też łakomym kąskiem dla hakerów. Uzyskanie dostępu do danych przechowywanych w telefonie może mieć katastrofalne skutki. Dlatego jeżeli tworzysz aplikacje na platformę iOS, ta książka jest dla Ciebie pozycją obowiązkową. Jak obronić się przed atakiem? Wszystkie niezbędne informacje znajdziesz w tym wyjątkowym podręczniku. W trakcie lektury dowiesz się, jak działają hakerzy, jak wyszukują słabe punkty aplikacji oraz jak modyfikują jej kod. Ponadto nauczysz się utrudniać śledzenie kodu Twojej aplikacji oraz bezpiecznie usuwać pliki (tak, aby nie było możliwe ich odtworzenie). Wśród poruszanych tematów znajdziesz również te związane z transmisją danych: wykorzystanie protokołu SSL to nie wszystko, musisz zadbać także o to, żeby nie było możliwe przejęcie sesji SSL. Weź książkę do ręki i obroń się przed atakiem! Dzięki tej książce: zrozumiesz, jak działają hakerzy zabezpieczysz swoją aplikację przez nieuprawnionymi zmianami ochronisz swoje bezpieczne połączenia bezpowrotnie usuniesz niepotrzebne pliki zagwarantujesz bezpieczeństwo danych użytkownikom Twojej aplikacji Zadbaj o bezpieczeństwo danych użytkowników Twojej aplikacji!
Łamanie i zabezpieczanie aplikacji w systemie iOS
Jonathan Zdziarski
Twoja lektura obowiązkowa! iOS to obecnie jeden z najpopularniejszych systemów operacyjnych, wykorzystywany w urządzeniach firmy Apple. Jednak dzięki tej popularności jest on też łakomym kąskiem dla hakerów. Uzyskanie dostępu do danych przechowywanych w telefonie może mieć katastrofalne skutki. Dlatego jeżeli tworzysz aplikacje na platformę iOS, ta książka jest dla Ciebie pozycją obowiązkową. Jak obronić się przed atakiem? Wszystkie niezbędne informacje znajdziesz w tym wyjątkowym podręczniku. W trakcie lektury dowiesz się, jak działają hakerzy, jak wyszukują słabe punkty aplikacji oraz jak modyfikują jej kod. Ponadto nauczysz się utrudniać śledzenie kodu Twojej aplikacji oraz bezpiecznie usuwać pliki (tak, aby nie było możliwe ich odtworzenie). Wśród poruszanych tematów znajdziesz również te związane z transmisją danych: wykorzystanie protokołu SSL to nie wszystko, musisz zadbać także o to, żeby nie było możliwe przejęcie sesji SSL. Weź książkę do ręki i obroń się przed atakiem! Dzięki tej książce: zrozumiesz, jak działają hakerzy zabezpieczysz swoją aplikację przez nieuprawnionymi zmianami ochronisz swoje bezpieczne połączenia bezpowrotnie usuniesz niepotrzebne pliki zagwarantujesz bezpieczeństwo danych użytkownikom Twojej aplikacji Zadbaj o bezpieczeństwo danych użytkowników Twojej aplikacji!
Łamanie i zabezpieczanie aplikacji w systemie iOS
Jonathan Zdziarski
Twoja lektura obowiązkowa! iOS to obecnie jeden z najpopularniejszych systemów operacyjnych, wykorzystywany w urządzeniach firmy Apple. Jednak dzięki tej popularności jest on też łakomym kąskiem dla hakerów. Uzyskanie dostępu do danych przechowywanych w telefonie może mieć katastrofalne skutki. Dlatego jeżeli tworzysz aplikacje na platformę iOS, ta książka jest dla Ciebie pozycją obowiązkową. Jak obronić się przed atakiem? Wszystkie niezbędne informacje znajdziesz w tym wyjątkowym podręczniku. W trakcie lektury dowiesz się, jak działają hakerzy, jak wyszukują słabe punkty aplikacji oraz jak modyfikują jej kod. Ponadto nauczysz się utrudniać śledzenie kodu Twojej aplikacji oraz bezpiecznie usuwać pliki (tak, aby nie było możliwe ich odtworzenie). Wśród poruszanych tematów znajdziesz również te związane z transmisją danych: wykorzystanie protokołu SSL to nie wszystko, musisz zadbać także o to, żeby nie było możliwe przejęcie sesji SSL. Weź książkę do ręki i obroń się przed atakiem! Dzięki tej książce: zrozumiesz, jak działają hakerzy zabezpieczysz swoją aplikację przez nieuprawnionymi zmianami ochronisz swoje bezpieczne połączenia bezpowrotnie usuniesz niepotrzebne pliki zagwarantujesz bezpieczeństwo danych użytkownikom Twojej aplikacji Zadbaj o bezpieczeństwo danych użytkowników Twojej aplikacji!
Oliver Theobald
Starting with Python syntax and data types, this guide builds toward implementing key machine learning models. Learn about loops, functions, OOP, and data cleaning, then transition into algorithms like regression, KNN, and neural networks. A final section walks you through model optimization and building projects in Python.The book is split into two major sections—foundational Python programming and introductory machine learning. Readers are guided through essential concepts such as data types, variables, control flow, object-oriented programming, and using libraries like pandas for data manipulation.In the machine learning section, topics like model selection, supervised vs unsupervised learning, bias-variance, and common algorithms are demystified with practical coding examples. It’s a structured, clear roadmap to mastering both programming and applied ML from zero knowledge.
Oliver Theobald
Starting with Python syntax and data types, this guide builds toward implementing key machine learning models. Learn about loops, functions, OOP, and data cleaning, then transition into algorithms like regression, KNN, and neural networks. A final section walks you through model optimization and building projects in Python.The book is split into two major sections—foundational Python programming and introductory machine learning. Readers are guided through essential concepts such as data types, variables, control flow, object-oriented programming, and using libraries like pandas for data manipulation.In the machine learning section, topics like model selection, supervised vs unsupervised learning, bias-variance, and common algorithms are demystified with practical coding examples. It’s a structured, clear roadmap to mastering both programming and applied ML from zero knowledge.
Giuseppe Bonaccorso
Machine learning has gained tremendous popularity for its powerful and fast predictions with large datasets. However, the true forces behind its powerful output are the complex algorithms involving substantial statistical analysis that churn large datasets and generate substantial insight.This second edition of Machine Learning Algorithms walks you through prominent development outcomes that have taken place relating to machine learning algorithms, which constitute major contributions to the machine learning process and help you to strengthen and master statistical interpretation across the areas of supervised, semi-supervised, and reinforcement learning. Once the core concepts of an algorithm have been covered, you’ll explore real-world examples based on the most diffused libraries, such as scikit-learn, NLTK, TensorFlow, and Keras. You will discover new topics such as principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA), Bayesian regression, discriminant analysis, advanced clustering, and gaussian mixture.By the end of this book, you will have studied machine learning algorithms and be able to put them into production to make your machine learning applications more innovative.
Oliver Theobald
This book is an ideal starting point for anyone interested in Artificial Intelligence and Machine Learning. It begins with the foundational principles of AI, offering a deep dive into its history, building blocks, and the stages of development. Readers will explore key AI concepts and gradually transition to practical applications, starting with machine learning algorithms such as linear regression and k-nearest neighbors. Through step-by-step Python tutorials, the book helps readers build and implement models with hands-on experience.As the book progresses, readers will dive into advanced AI topics like deep learning, natural language processing (NLP), and generative AI. Topics such as recommender systems and computer vision demonstrate the real-world applications of AI technologies. Ethical considerations and privacy concerns are also addressed, providing insight into the societal impact of these technologies.By the end of the book, readers will have a solid understanding of both the theory and practice of AI and Machine Learning. The final chapters provide resources for continued learning, ensuring that readers can continue to grow their AI expertise beyond the book.
Oliver Theobald
This book is an ideal starting point for anyone interested in Artificial Intelligence and Machine Learning. It begins with the foundational principles of AI, offering a deep dive into its history, building blocks, and the stages of development. Readers will explore key AI concepts and gradually transition to practical applications, starting with machine learning algorithms such as linear regression and k-nearest neighbors. Through step-by-step Python tutorials, the book helps readers build and implement models with hands-on experience.As the book progresses, readers will dive into advanced AI topics like deep learning, natural language processing (NLP), and generative AI. Topics such as recommender systems and computer vision demonstrate the real-world applications of AI technologies. Ethical considerations and privacy concerns are also addressed, providing insight into the societal impact of these technologies.By the end of the book, readers will have a solid understanding of both the theory and practice of AI and Machine Learning. The final chapters provide resources for continued learning, ensuring that readers can continue to grow their AI expertise beyond the book.
Uday Kamath, Krishna Choppella
Machine Learning is one of the core area of Artificial Intelligence where computers are trained to self-learn, grow, change, and develop on their own without being explicitly programmed. In this course, we cover how Java is employed to build powerful machine learning models to address the problems being faced in the world of Data Science. The course demonstrates complex data extraction and statistical analysis techniques supported by Java, applying various machine learning methods, exploring machine learning sub-domains, and exploring real-world use cases such as recommendation systems, fraud detection, natural language processing, and more, using Java programming. The course begins with an introduction to data science and basic data science tasks such as data collection, data cleaning, data analysis, and data visualization. The next section has a detailed overview of statistical techniques, covering machine learning, neural networks, and deep learning. The next couple of sections cover applying machine learning methods using Java to a variety of chores including classifying, predicting, forecasting, market basket analysis, clustering stream learning, active learning, semi-supervised learning, probabilistic graph modeling, text mining, and deep learning.The last section highlights real-world test cases such as performing activity recognition, developing image recognition, text classification, and anomaly detection. The course includes premium content from three of our most popular books:[*]Java for Data Science[*]Machine Learning in Java [*]Mastering Java Machine LearningOn completion of this course, you will understand various machine learning techniques, different machine learning java algorithms you can use to gain data insights, building data models to analyze larger complex data sets, and incubating applications using Java and machine learning algorithms in the field of artificial intelligence.
Andrew P. McMahon
The Second Edition of Machine Learning Engineering with Python is the practical guide that MLOps and ML engineers need to build solutions to real-world problems. It will provide you with the skills you need to stay ahead in this rapidly evolving field.The book takes an examples-based approach to help you develop your skills and covers the technical concepts, implementation patterns, and development methodologies you need. You'll explore the key steps of the ML development lifecycle and create your own standardized model factory for training and retraining of models. You'll learn to employ concepts like CI/CD and how to detect different types of drift.Get hands-on with the latest in deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions. This edition goes deeper in all aspects of ML engineering and MLOps, with emphasis on the latest open-source and cloud-based technologies. This includes a completely revamped approach to advanced pipelining and orchestration techniques.With a new chapter on deep learning, generative AI, and LLMOps, you will learn to use tools like LangChain, PyTorch, and Hugging Face to leverage LLMs for supercharged analysis. You will explore AI assistants like GitHub Copilot to become more productive, then dive deep into the engineering considerations of working with deep learning.
Andrew P. McMahon
The Second Edition of Machine Learning Engineering with Python is the practical guide that MLOps and ML engineers need to build solutions to real-world problems. It will provide you with the skills you need to stay ahead in this rapidly evolving field.The book takes an examples-based approach to help you develop your skills and covers the technical concepts, implementation patterns, and development methodologies you need. You'll explore the key steps of the ML development lifecycle and create your own standardized model factory for training and retraining of models. You'll learn to employ concepts like CI/CD and how to detect different types of drift.Get hands-on with the latest in deployment architectures and discover methods for scaling up your solutions. This edition goes deeper in all aspects of ML engineering and MLOps, with emphasis on the latest open-source and cloud-based technologies. This includes a completely revamped approach to advanced pipelining and orchestration techniques.With a new chapter on deep learning, generative AI, and LLMOps, you will learn to use tools like LangChain, PyTorch, and Hugging Face to leverage LLMs for supercharged analysis. You will explore AI assistants like GitHub Copilot to become more productive, then dive deep into the engineering considerations of working with deep learning.