Informatyka

Ubuntu Server Cookbook. Arm yourself to make the most of the versatile, powerful Ubuntu Server with over 100 hands-on recipes

Uday Sawant

Ubuntu is one of the most secure operating systems and defines the highest level of security as compared other operating system. Ubuntu server is a popular Linux distribution and the first choice when deploying a Linux server. It can be used with a $35 Raspberry Pi to top-notch, thousand-dollar-per-month cloud hardware. Built with lists that there are 4 million + websites built using Ubuntu. With its easy-to-use package management tools and availability of well-known packages, we can quickly set up our own services such as web servers and database servers using Ubuntu.This book will help you develop the skills required to set up high performance and secure services with open source tools. Starting from user management and an in-depth look at networking, we then move on to cover the installation and management of web servers and database servers, as well as load balancing various services. You will quickly learn to set up your own cloud and minimize costs and efforts with application containers. Next, you will get to grips with setting up a secure real-time communication system. Finally, we’ll explore source code hosting and various collaboration tools. By the end of this book, you will be able to make the most of Ubuntu’s advanced functionalities.

Ubuntu Server Essentials. Unleash the true potential of Ubuntu Server in your production environment using this administration guide

Abdelmonam Kouka

Ubuntu is a Debian-based Linux operating system built on top of the Debian architecture. It is used to make operating systems for multiple platforms, including phones, desktops, TVs and mobiles. It has made some serious progress in the realms of efficiency and user friendliness.With evolving technology trends, demands on software have changed, with more and more skilled users. Over the past few years, services such as Facebook, Twitter, and push notifications on smartphones mean that users are used to being up to date with everything that happens all the time. With SignalR, the applications stay connected and will generate notifications when something happens either from the system or by other users. This provides new opportunities for the system administrators, to enter this new and exciting world of real-time application development.This is a concise and a cost-friendly guide, packed with up-to-date essentials on Ubuntu Server fundamentals. It will guide you through deploying and configuring Ubuntu servers in your office environments. You’ll start by installing Ubuntu Server, then move to the most useful aspect —the command-line interface inside it. You’ll extend your knowledge by learning how to administrate and configure Ubuntu Server. You will also see how to deploy services on Ubuntu Server and find out how to secure it. You’ll get to grips with the virtualization and cloud computing facilities provided by Ubuntu, and finally, you’ll gain some very useful tips.

Uchwycić przemijanie

Michał Heller

   Jednym z najbardziej osobistych doświadczeń człowieka jest doświadczenie zanurzenia w strumień czasu. Michał Heller przedstawia zagadnienie czasu w perspektywie historycznej mając na uwadze dzisiejszy stan nauk: matematyki, fizyki i kosmologii. Możemy śledzić pasjonującą historię myśli ludzkiej zmagającej się z uchwyceniem czegoś tak dobrze nam znanego z codziennego, a jednocześnie tak trudnego do zwerbalizowania, jak przemijanie.  Przeszłość to ogromny obszar, który już był, przyszłość to nieskończone pole możliwości, a chwila teraźniejsza jest punktem, nicością, odgradzająca przeszłość od przyszłości, ale równocześnie jest ona czymś najbardziej rzeczywistym – rzeczywistym, bo jedynym, co naprawdę istnieje.  Przeszłości już nie ma, przyszłości jeszcze nie ma, jedynie teraźniejszość JEST.  Michał Heller  Michał Heller – kosmolog, filozof i teolog, Laureat Nagrody Templetona i założyciel Centrum Kopernika Badań Interdyscyplinarnych w Krakowie. Autor m.in. książek Bóg i geometria (CCPress 2015), Moralność myślenia (CCPress 2015), Ważniejsze niż Wszechświat (CCPress 2018). 

Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie

Seth Weidman

Uczenie głębokie (ang. deep learning) zyskuje ostatnio ogromną popularność. Jest to ściśle związane z coraz częstszym zastosowaniem sieci neuronowych w przeróżnych branżach i dziedzinach. W konsekwencji inżynierowie oprogramowania, specjaliści do spraw przetwarzania danych czy osoby w praktyce zajmujące się uczeniem maszynowym muszą zdobyć solidną wiedzę o tych zagadnieniach. Przede wszystkim trzeba dogłębnie zrozumieć podstawy uczenia głębokiego. Dopiero po uzyskaniu biegłości w posługiwaniu się poszczególnymi koncepcjami i modelami możliwe jest wykorzystanie w pełni potencjału tej dynamicznie rozwijającej się technologii. Ten praktyczny podręcznik, poświęcony podstawom uczenia głębokiego, zrozumiale i wyczerpująco przedstawia zasady działania sieci neuronowych z trzech różnych poziomów: matematycznego, obliczeniowego i konceptualnego. Takie podejście wynika z faktu, że dogłębne zrozumienie sieci neuronowych wymaga nie jednego, ale kilku modeli umysłowych, z których każdy objaśnia inny aspekt działania tych sieci. Zaprezentowano tu również techniki implementacji poszczególnych elementów w języku Python, co pozwala utworzyć działające sieci neuronowe. Dzięki tej książce stanie się jasne, w jaki sposób należy tworzyć, uczyć i stosować wielowarstwowe, konwolucyjne i rekurencyjne sieci neuronowe w różnych praktycznych zastosowaniach. W książce między innymi: matematyczne podstawy uczenia głębokiego tworzenie modeli do rozwiązywania praktycznych problemów standardowe i niestandardowe techniki treningu sieci neuronowych rozpoznawanie obrazów za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych rekurencyjne sieci neuronowe, ich działanie i implementacja praca z wykorzystaniem biblioteki PyTorch Uczenie głębokie: zrozum, zanim zaimplementujesz!

Uczenie maszynowe dla programistów

Drew Conway, John Myles White

Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid  

Uczenie maszynowe dla programistów

Drew Conway, John Myles White

Wyciągnij najlepsze wnioski z dostępnych danych! Maszyna myśląca jak człowiek to marzenie ludzkości. Dzięki dzisiejszej wiedzy i dostępnym narzędziom wciąż przybliżamy się do jego spełnienia. Zastanawiasz się, jak nauczyć maszynę myślenia? Jak sprawić, żeby podejmowała trafne decyzje oraz przewidywała najbliższą przyszłość na podstawie przygotowanych modeli? Na to i wiele innych pytań odpowiada ta wspaniała książka. Dzięki niej poznasz język R, nauczysz się eksplorować dostępne dane, określać wartość mediany i odchylenia standardowego oraz wizualizować powiązania między kolumnami. Gdy opanujesz już solidne podstawy teoretyczne, możesz śmiało przejść do kolejnych rozdziałów i zapoznać się z klasyfikacją binarną, tworzeniem rankingów oraz modelowaniem przyszłości przy użyciu regresji. Ponadto zrozumiesz, jak tworzyć systemy rekomendacyjne, analizować sieci społeczne oraz łamać szyfry. Książka ta jest doskonałą lekturą dla pasjonatów analizy danych i wyciągania z nich wniosków. Każdy rozdział książki jest poświęcony konkretnemu zagadnieniu uczenia maszynowego: klasyfikacji, predykcji, regresji, optymalizacji i wreszcie rekomendacji. Czytelnik nauczy się konstruować proste algorytmy uczenia maszynowego (i przepuszczać przez nie próbki danych) za pomocą języka programowania R. Uczenie maszynowe dla programistów jest więc znakomitą lekturą dla programistów parających się czy to projektami komercyjnymi, czy to rządowymi, czy wreszcie akademickimi. Skonstruuj prosty klasyfikator bayesowski odróżniający wiadomości treściwe od niechcianych na podstawie ich zawartości. Używaj regresji liniowej do przewidywania liczby odwiedzin najpopularniejszych stron WWW. Naucz się optymalizacji, próbując złamać prosty szyfr literowy. Statystycznie skonfrontuj poglądy polityków, używając rejestru głosowań. Zbuduj system rekomendacji wartościowych twitterowców. Naucz się czytać i analizować dane! Książka ta stanowi świetny przegląd przypadków i tuzina różnych technik uczenia maszynowego. Jest ukierunkowana na proces dochodzenia do rozwiązania, a nie gotowe recepty ani abstrakcyjne teorie; dzięki temu jej materiał jest dostępny dla wszystkich programistów, ale też przysłowiowych „umysłów ścisłych” — Max Shron, OkCupid  

Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych

Leszek Albrzykowski

Na styku matematyki i informatyki Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI). Obok komputerów kwantowych to dwa główne, gorące tematy we współczesnej informatyce. Oba nieco tajemnicze, futurystyczne i przede wszystkim wymagające posiadania dość sporej wiedzy i umiejętności matematycznych. Stąd podręczniki akademickie poświęcone sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu zwykle są grube, ciężkie i naszpikowane detalami. Niesprzyjające szybkiej nauce i w rzeczywistości wcale nie takie… podręczne. Inaczej jest z tą niewielkich rozmiarów książką. Jej autor przedstawia tematy związane z AI i ML z naciskiem na matematykę, tłumaczy jednak wszystko krok po kroku ― tak by czytelnikom było łatwiej je zrozumieć. Zagadnienia matematyczne są tu objaśniane o tyle, o ile jest to konieczne dla opanowania konkretnych treści z zakresu uczenia maszynowego.  Znajdziesz tu omówienie takich kluczowych zagadnień jak: Wnioskowanie bayesowskie Modele liniowe Zmienne informatywne i entropia informacji Ocena wpływu cech na model Detekcja anomalii Ocena modelu

Uczenie maszynowe na Raspberry Pi

Donald Norris

Rozwijaj i replikuj interesujące eksperymenty uczenia maszynowego (ML) przy użyciu kamery Pi Camera i płytki Raspberry Pi. Niniejsza książka zapewnia solidny przegląd technik uczenia maszynowego i niezliczonych zagadnień leżących u jego podstaw, zachęcając do ich dalszego poznawania. Nietechniczne omówienia równoważą złożone objaśnienia techniczne, sprawiając, że najnowszy i najbardziej złożony temat w świecie hobbystów informatyki staje się zrozumiały i przystępny. Uczenie maszynowe, odwołujące się zwykle także do uczenia głębokiego (DL) jest obecnie zintegrowane z mnóstwem komercyjnych produktów, a także szeroko stosowane w przemyśle, medycynie i wojskowości. Trudno znaleźć jakąkolwiek nowoczesną działalność człowieka, która nie została "dotknięta" przez aplikacje sztucznej inteligencji (AI). Bazując na koncepcjach wprowadzonych w książce Beginning Artificial Intelligence with the Raspberry Pi, niniejsza książka prowadzi poza proste rozumienie koncepcji AI do rzeczywistych doświadczeń z wykorzystaniem uczenia maszynowego i praktycznych zastosowań koncepcji uczenia głębokiego w eksperymentach związanych z rozpoznawaniem obrazów przy użyciu płytki Pi. Koncepcje związane z uczeniem maszynowym na Raspberry Pi można przenieść na inne platformy, wchodząc jeszcze dalej w świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, aby realizować coraz lepsze projekty hobbystyczne lub komercyjne.

Uczenie maszynowe w aplikacjach. Projektowanie, budowa i wdrażanie

Emmanuel Ameisen

Uczenie maszynowe jest coraz popularniejsze. Stosuje się je w systemach wsparcia, systemach rekomendacyjnych, tłumaczeniach tekstów i wielu innych aplikacjach. Jednak podczas tworzenia tego rodzaju produktów inżynierowie napotykają bardzo poważne problemy. Jeśli ich nie rozwiążą, nawet obiecujący projekt może upaść. Trudność polega na tym, że zastosowanie uczenia maszynowego w konkretnej, użytkowej aplikacji jest złożonym zadaniem. Konieczne są wybór właściwej implementacji danej funkcjonalności, analiza błędów modelu, rozwiązanie problemów z czystością danych, a także weryfikacja wyników gwarantująca odpowiednią jakość produktu. To książka przeznaczona dla programistów i menedżerów, którzy wśród rodzących się idei uczenia maszynowego wciąż poszukują rozwiązań dla swojego biznesu. Autor omawia krok po kroku proces tworzenia i wdrażania aplikacji opartej na uczeniu maszynowym, a praktyczne koncepcje przedstawia za pomocą przykładowych kodów, rysunków i wywiadów z liderami w tej dziedzinie. Podpowiada, jak planować aplikację i oceniać jej jakość. Wyjaśnia także, jak budować skuteczny model, i demonstruje metody jego systematycznego usprawniania, aż do momentu osiągnięcia celu. W końcowej części opisuje strategie wdrażania i monitorowania modelu. W odróżnieniu od innych pozycji poświęconych uczeniu maszynowym ten przewodnik skupia się przede wszystkim na definiowaniu problemów, diagnozowaniu modeli i ich wdrażaniu. Dzięki tej książce: łatwiej określisz, do czego produkt ma służyć trafnie zdefiniujesz problem uczenia maszynowego szybko zbudujesz kompletny proces i pozyskasz początkowy zbiór danych zbudujesz, wytrenujesz i zoptymalizujesz model wdrożysz model w środowisku produkcyjnym przyjmiesz najlepszą metodę monitorowania pracy modelu Dobry pomysł - to zaledwie początek. Najważniejsze dzieje się później!