Search results

Czysty kod w Pythonie. Twórz wydajny i łatwy w utrzymaniu kod. Wydanie II

Mariano Anaya

Popularność Pythona, ulubionego języka programistów i naukowców, stale rośnie. Jest on bowiem łatwy do nauczenia się: nawet początkujący programista może napisać działający kod. W efekcie, mimo że Python pozwala na pisanie kodu przejrzystego i prostego w konserwacji, zdarzają się przypadki kodu źle zorganizowanego, nieczytelnego i praktycznie nietestowalnego. Jedną z przyczyn tego stanu rzeczy jest tendencja niektórych programistów do pisania kodu bez czytelnej struktury. Zidentyfikowanie takich problemów i ich rozwiązywanie nie jest łatwym zadaniem. Dzięki tej książce nauczysz się korzystać z kilku narzędzi służących do zarządzania projektami napisanymi w Pythonie. Dowiesz się, czym się charakteryzuje czysty kod i jakie techniki umożliwiają tworzenie czytelnego i wydajnego kodu. Przekonasz się, że do tego celu wystarczą standardowa biblioteka Pythona i zestaw najlepszych praktyk programistycznych. Opisano tu szczegóły programowania obiektowego w Pythonie wraz z zastosowaniem deskryptorów i generatorów. Zaprezentowano również zasady testowania oprogramowania i sposoby rozwiązywania problemów poprzez implementację wzorców projektowych w kodzie. Pokazano też, jak można podzielić monolityczną aplikację na mikrousługi, by otrzymać solidną architekturę aplikacji. W książce między innymi: konfiguracja wydajnego środowiska programistycznego tworzenie zaawansowanych projektów obiektowych techniki eliminacji zdublowanego kodu i tworzenie rozbudowanych abstrakcji zastosowanie dekoratorów i deskryptorów skuteczna refaktoryzacja kodu budowa solidnej architektury opartej na czystym kodzie Pythona Czysty kod w Pythonie. Tylko taki warto pisać!

Czy można mnożyć pieniądze? Zdrowy rozsądek w nauczaniu matematyki

Danuta Zaremba

Przekonaj uczniów, że matma wcale nie musi być nudna i niezrozumiała! Poznaj sposoby skutecznego przekazywania wiedzy Naucz się wzbudzać zainteresowanie matematyką Dowiedz się, czego unikać na swoich lekcjach Matematyka jest najlepszym przykładem przedmiotu, który zupełnie niesłusznie ma opinię trudnego, nudnego i nieprzydatnego w codziennym życiu. Tę złą sławę zawdzięcza głównie przestarzałym metodom edukacyjnym, niepodzielnie panującym w większości polskich szkół, oraz nieinteresującym, z punktu widzenia uczniów, przykładom i zadaniom, które są zmuszeni rozwiązywać. Tymczasem matematyka to pasjonująca dziedzina, która znajduje zastosowanie dosłownie wszędzie i której zawdzięczamy rozwój wielu innych nauk i tysiące wynalazków technicznych. Wyjdź poza schemat i zerwij z tradycją złego nauczania matematyki! Dowiedz się, jak prowadzić interesujące lekcje i zachęcać uczniów do aktywności, poznaj sposoby, dzięki którym dostrzegą zastosowanie zdobytej wiedzy poza murami szkoły, i spraw, aby nauka stałą się dla nich prawdziwą przygodą. Zebrane w tej książce felietony pomogą Ci przygotowywać ciekawe zajęcia, zrozumieć młodych ludzi i wzbudzić w nich pasję do matematyki. Autorka dzieli się swoim bogatym doświadczeniem i nieszablonowym podejściem do tematu, a także pokazuje, jak w pracy nauczyciela stosować dobre praktyki i korzystać z przykładów, które uczą logicznego myślenia, zamiast powielać schematy. Pasja i pomysłowość Nauka przez zabawę Myślenie ponad schematy Nieszablonowe metody Obalanie starych mitów Radość ze zdobywania wiedzy Eksperymenty, które uczą Samodzielne wyciąganie wniosków Błędy jako okazja do nauki Zastosowanie wiedzy w praktyce Przykłady z życia wzięte Spraw, aby lekcje matematyki były niezapomnianą przygodą!

D3.js w akcji

Elijah Meeks

D3.js jest biblioteką przeznaczoną do tworzenia zaawansowanych wizualizacji danych w rozmaitych aplikacjach internetowych. Ta solidnie zaprojektowana biblioteka oczywiście umożliwia generowanie wykresów, ale pozwala również na tworzenie map, interaktywnych diagramów, paneli kontrolnych dla danych, raportów i wielu innych animowanych elementów. Zapewnia co najmniej tę samą wydajność co Flash czy aplety Javy, ale jest zintegrowana ze standardami internetowymi i modelem DOM dla HTML. To nie koniec zalet D3.js — to także świetne narzędzie do dynamicznego aktualizowania bardziej standardowych witryn internetowych. Niniejsza książka pozwoli Ci na płynne rozpoczęcie pracy z tą biblioteką, dającą fantastyczne możliwości. Nauczysz się, jak tworzyć interaktywną grafikę i aplikacje sterowane danymi. Zaczniesz od zestawu praktycznych przykładów, dostosowanych do różnego rodzaju wykresów, sieci i map. Wykorzystasz przy tym gotowe układy z biblioteki D3. Zapoznasz się z praktycznymi technikami projektowania zawartości stron, tworzenia animacji i prezentowania zmieniających się danych. Zobaczysz między innymi, jak tworzyć interaktywną grafikę i wykorzystywać dane przesyłane strumieniowo. Dzięki tej książce zrozumiesz: zasady wizualizacji danych, techniki wiązania i wczytywania danych oraz tworzenia elementów graficznych na ich podstawie, metody pracy z grafiką wektorową, tworzenie elementów służących do wizualizacji danych, rozbudowane aplikacje wykorzystujące mapy, sposoby tworzenia kompletnych aplikacji opartych na bibliotece D3, również dla urządzeń przenośnych.

Dane grafowe w praktyce. Jak technologie grafowe ułatwiają rozwiązywanie złożonych problemów

Denise Gosnell, Matthias Broecheler

Komputer do pracy potrzebuje liczb i danych. Człowiek chętniej wysnuwa wnioski i wyodrębnia kontekst na podstawie relacji. Te dwa sposoby myślenia są tak odmienne, że komputery do niedawna z trudem wykonywały zadania związane z operowaniem na relacjach. Obecnie może się to zmienić dzięki grafom. Technologie grafowe łączą ludzkie postrzeganie świata i liniową pamięć komputerów. Ich wdrożenie na szerszą skalę będzie stanowić przełom i pozwoli osiągnąć nieznany dziś poziom. Ale najpierw trzeba nauczyć się stosować myślenie grafowe w rozwiązywaniu problemów technicznych. Dzięki tej książce opanujesz podstawy myślenia grafowego. Zapoznasz się z elementarnymi koncepcjami grafowymi: teorią grafów, schematami baz danych, systemami rozproszonymi, a także analizą danych. Dowiesz się również, jak wyglądają typowe wzorce wykorzystania danych grafowych w aplikacjach produkcyjnych. Poznasz sposób, w jaki można te wzorce stosować w praktyce. Pokazano tu, jak używać technik programowania funkcyjnego oraz systemów rozproszonych do tworzenia zapytań i analizowania danych grafowych. Opisano też podstawowe podejścia do proceduralnego przechodzenia przez dane grafowe i ich wykorzystanie za pomocą narzędzi grafowych. W książce: nowy paradygmat rozwiązywania problemów: dane grafowe wzorce wykorzystania danych grafowych przykładowa architektura aplikacji w technologiach relacyjnych i grafowych technologie grafowe a przewidywanie preferencji i zaufania użytkowników filtrowanie kolaboratywne i jego zastosowanie Grafy: przełomowa koncepcja w analizie danych!

Data Science. Programowanie, analiza i wizualizacja danych z wykorzystaniem języka R

Michael Freeman, Joel Ross

Aby surowe dane przekuć w gotową do wykorzystania wiedzę, potrzebna jest umiejętność ich analizy, przekształcania i niekiedy również wizualizacji. Nagrodą za włożony w to wysiłek jest lepsze rozumienie różnych złożonych zagadnień z wielu dziedzin wiedzy. Co więcej, znajomość procesów programowego przetwarzania danych pozwala na szybkie wykrywanie i opisywanie wzorców danych, praktycznie niemożliwych do dostrzeżenia innymi technikami. Dla wielu badaczy jednak barierą na drodze do skorzystania z tych atrakcyjnych możliwości jest konieczność pisania kodu. Oto podręcznik programowania w języku R dla analityków danych, szczególnie przydatny dla osób, które nie mają doświadczenia w tej dziedzinie. Dokładnie opisano tu potrzebne narzędzia i technologie. Zamieszczono wskazówki dotyczące instalacji i konfiguracji oprogramowania do pisania kodu, wykonywania go i zarządzania nim, a także śledzenia wersji projektów i zmian w nich oraz korzystania z innych podstawowych mechanizmów. Poszczególne kroki tworzenia kodu w języku R wyjaśniono dokładnie i przystępnie. Dzięki tej książce można płynnie przejść do konkretnych zadań i budować potrzebne aplikacje. Zrozumienie prezentowanych w niej treści ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia, co pozwala szybko przystąpić do skutecznego analizowania własnych zbiorów danych. W tej książce między innymi: przygotowanie środowiska pracy i rozpoczęcie programowania w R podstawy zarządzania projektami, kontrola wersji i generowanie dokumentacji ramki danych, pakiety dplyr i tidyr kod do wizualizacji danych i pakiet ggplot2 tworzenie aplikacji i techniki współpracy w zespołach specjalistów Po prostu R i dane. Wyciśniesz każdą kroplę wiedzy!

Deep Learning. Uczenie głębokie z językiem Python. Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe

Valentino Zocca, Gianmario Spacagna, Daniel Slater, Peter...

Na naszych oczach dokonuje się przełom: technologie wykorzystujące rozmaite formy sztucznej inteligencji zaczynają się pojawiać w różnych branżach. Niektórzy nawet nie zdają sobie sprawy, jak często i jak powszechnie stosuje się algorytmy uczenia głębokiego. Możliwości w tym zakresie stale rosną. Wzrasta też zapotrzebowanie na inżynierów, którzy swobodnie operują wiedzą o uczeniu głębokim i są w stanie zaimplementować potrzebne algorytmy w konkretnym oprogramowaniu. Uczenie głębokie jest jednak dość złożonym zagadnieniem, a przyswojenie sobie potrzebnych umiejętności wymaga wysiłku. Ta książka stanowi doskonałe wprowadzenie w temat uczenia głębokiego. Wyjaśniono tu najważniejsze pojęcia uczenia maszynowego. Pokazano, do czego mogą się przydać takie narzędzia jak pakiet scikit-learn, biblioteki Theano, Keras czy TensorFlow. Ten praktyczny przewodnik znakomicie ułatwi zrozumienie zagadnień rozpoznawania wzorców, dokładnego skalowania danych, pozwoli też na rzetelne zapoznanie się z algorytmami i technikami uczenia głębokiego. Autorzy zaproponowali wykorzystanie w powyższych celach języka Python - ulubionego narzędzia wielu badaczy i pasjonatów nauki. W książce między innymi: Solidne podstawy uczenia maszynowego i sieci neuronowych Trening systemów sztucznej inteligencji w grach komputerowych Rozpoznawanie obrazów Rekurencyjne sieci neuronowej w modelowaniu języka Budowa systemów wykrywania oszustw i włamań Uczenie głębokie: zajrzyj w przyszłość programowania! Dr Valentino Zokka opracował wiele algorytmów matematycznych i modeli prognostycznych dla firmy Boeing. Obecnie jest konsultantem w branży finansowej. Gianmario Spacagna pracuje w firmie Pirelli, gdzie buduje systemy maszynowego uczenia się i kompletne rozwiązania do produktów informacyjnych. Daniel Slater tworzył oprogramowanie do oceny ryzyka dla branży finansowej. Obecnie zajmuje się systemami do przetwarzania dużych ilości danych i analizy zachowań użytkowników. Peter Roelants specjalizuje się w stosowaniu technik uczenia głębokiego do badań spektralnych obrazów, rozpoznawania mowy czy ekstrakcji danych z dokumentów.

Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch

Jeremy Howard, Sylvain Gugger

Uczenie głębokie zmienia oblicze wielu branż. Ta rewolucja już się zaczęła, jednak potencjał AI i sieci neuronowych jest znacznie większy. Korzystamy więc dziś z osiągnięć komputerowej analizy obrazu i języka naturalnego, wspierania badań naukowych czy budowania skutecznych strategii biznesowych - wchodzimy do świata, który do niedawna był dostępny głównie dla naukowców. W konsekwencji trudno o źródła wiedzy, które równocześnie byłyby przystępne dla zwykłych programistów i miały wysoką wartość merytoryczną. Problem polega na tym, że bez dogłębnego zrozumienia działania algorytmów uczenia głębokiego trudno tworzyć dobre aplikacje. Oto praktyczny i przystępny przewodnik po koncepcjach uczenia głębokiego, napisany tak, aby ułatwić zrozumienie najnowszych technik w tej dziedzinie bez znajomości wyższej matematyki. Książka daje znakomite podstawy uczenia głębokiego, a następnie stopniowo wprowadza zagadnienia sposobu działania modeli, ich budowy i trenowania. Pokazano w niej również praktyczne techniki przekształcania modeli w działające aplikacje. Znalazło się tu mnóstwo wskazówek ułatwiających poprawianie dokładności, szybkości i niezawodności modeli. Nie zabrakło też informacji o najlepszych sposobach wdrażania od podstaw algorytmów uczenia głębokiego i stosowaniu ich w najnowocześniejszych rozwiązaniach. W książce między innymi: gruntownie i przystępnie omówione podstawy uczenia głębokiego najnowsze techniki uczenia głębokiego i ich praktyczne zastosowanie działanie modeli oraz zasady ich treningu praktyczne tworzenie aplikacji korzystających z uczenia głębokiego wdrażanie algorytmów uczenia głębokiego etyczne implikacje AI Uczenie głębokie? Dobrze zrozum, dobrze zastosuj!

Deep Learning. Receptury

Douwe Osinga

Pomysł, by komputery wykorzystywać do generowania inteligentnych rozwiązań, narodził się w zamierzchłych dla informatyki czasach, mniej więcej w połowie XX wieku. Bardzo długo jednak idea ta - z powodu ograniczeń technologicznych - nie mogła wyjść poza rozważania teoretyczne. Dziś osoby zainteresowane uczeniem głębokim są w komfortowej sytuacji: mogą korzystać z ogólnie dostępnych frameworków uczenia głębokiego, sięgać po ogromne zbiory danych, a ponadto wyniki tego rodzaju badań znalazły się w centrum zainteresowania biznesu. Okazuje się, że nawet bez szczególnego przygotowania teoretycznego można budować i udoskonalać potężne modele sieci neuronowych oraz uczenia głębokiego i wdrażać je w konkretnych sytuacjach. Dzięki tej książce, nawet jeśli nie posiadasz zaawansowanej wiedzy o uczeniu głębokim (oryg. deep learning), zaczniesz szybko tworzyć rozwiązania z tego zakresu. Zamieszczone tu receptury pozwolą Ci sprawnie zaznajomić się z takimi zastosowaniami uczenia głębokiego jak klasyfikacja, generowanie tekstów, obrazów i muzyki. Cennym elementem książki są informacje o rozwiązywaniu problemów z sieciami neuronowymi - testowanie sieci wciąż jest trudnym zagadnieniem. Ponadto znalazły się w niej porady dotyczące pozyskiwania danych niezbędnych do trenowania sieci, a także receptury, dzięki którym łatwiej zacząć użytkować modele w środowiskach produkcyjnych. Z tej książki dowiesz się, jak: tworzyć użyteczne aplikacje, które docenią użytkownicy obliczać podobieństwo tekstów wizualizować wewnętrzny stan systemu sztucznej inteligencji napisać usługę odwrotnego wyszukiwania obrazów za pomocą wyuczonych sieci wykorzystać sieci GAN, autoenkodery i LSTM do generowania ikon wykrywać style w utworach muzycznych Uczenie głębokie - rzecz dla kreatywnych filozofów z myszą w dłoni!

Deep Learning. Praca z językiem R i biblioteką Keras

Francois Chollet, J. J. Allaire

W ostatnich latach byliśmy świadkami ogromnego postępu technik sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego oraz uczenia głębokiego. Konsekwencje tego błyskawicznego rozwoju są odczuwalne w niemal każdej dziedzinie. Wydaje się, że to jedna z tych technologii, które powinny być dostępne dla jak najszerszej grupy ludzi. Dopiero wtedy uczenie głębokie wykorzysta w pełni swój potencjał i stanie się prawdziwym impulsem rozwoju naszej cywilizacji. Co prawda na pierwszy rzut oka ta niesamowita technologia może wydawać się wyjątkowo skomplikowana i trudna do zrozumienia, warto jednak wykorzystać dostępne narzędzia, takie jak biblioteka Keras i język R, aby implementować mechanizmy uczenia głębokiego wszędzie tam, gdzie okażą się przydatne. Ta książka jest znakomitym przewodnikiem po technikach uczenia głębokiego. Poza wyczerpująco przedstawionymi podstawami znajdziesz tu zasady implementacji tych technik z wykorzystaniem języka R i biblioteki Keras. Dzięki przystępnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom szybko zrozumiesz nawet bardziej skomplikowane zagadnienia uczenia głębokiego. Poznasz koncepcje i dobre praktyki związane z tworzeniem mechanizmów analizy obrazu, przetwarzania języka naturalnego i modeli generatywnych. Przeanalizujesz ponad 30 przykładów kodu uzupełnionego dokładnymi komentarzami. W efekcie szybko przygotujesz się do korzystania z uczenia głębokiego w rozwiązywaniu konkretnych problemów. W tej książce między innymi: podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego wprowadzenie do budowy i trenowania sieci neuronowych uczenie głębokie w przetwarzaniu obrazów modele generatywne tworzące obrazy i tekst perspektywy i ograniczenia uczenia głębokiego Uczenie głębokie: zafascynuj się i zaimplementuj!

Design dla hakerów. Sekrety genialnych projektów

David Kadavy

Pasjonująca wyprawa w świat projektów! Tego jeszcze nie było! Książka, która rozprawia się z mitami oraz wyjaśnia powszechnie przyjęte założenia. Prawda, że Comic Sans to znienawidzona czcionka? Ale czy wiesz dlaczego? Czy złota proporcja faktycznie ma znaczenie? Dlaczego Monet nigdy nie używał czarnego na swoich obrazach? To tylko niektóre z pytań, nad którymi zastanawia się David Kadavy — utytułowany projektant, który rozłożył klasyczne zasady projektowania i techniki webdesignerów na części pierwsze. Co jeszcze umieścił w tej wyjątkowej książce? Znajdziesz tu mnóstwo informacji na temat typografii, grafiki tworzonej na potrzeby stron internetowych oraz teorii kolorów. W trakcie lektury nauczysz się dobierać odpowiednie proporcje projektu oraz wykorzystywać kolory do ożywienia swojego dzieła. Ponadto zdobędziesz ogromną wiedzę na temat odpowiedniego zagospodarowania przestrzeni i tworzenia przejrzystych układów. Jeżeli chcesz tworzyć eleganckie, intrygujące i przyciągające wzrok prace, ta książka wprost idealnie spełni Twoje oczekiwania. Dodatkowo zawiera ona wiele informacji o niuansach i sprawach historycznych, lecz wciąż mających wpływ na dzisiejsze sposoby projektowania. Uważaj, ta lektura naprawdę wciąga! Dowiedz się: dlaczego używanie czcionki Comic Sans jest niewskazane w jaki sposób teoria kolorów wpływa na codzienną pracę jak zapewnić projektowi przejrzystość Myśl jak haker, a Twoje projekty będą nowatorskie, niebanalne i funkcjonalne!

Digitalizacja w systemach automatyki SIMATIC. Teoria, przykłady, ćwiczenia. Wydanie II

Artur Nowocień

Z pamięci papieru do pamięci komputera Współczesnym przemysłem rządzi... informatyka. Ta dziedzina stale się rozwija i zagarnia pod swoje skrzydła kolejne sektory ― od produkcji, przez logistykę i księgowość, po dystrybucję i sprzedaż. Tyle teorii. W praktyce zaś często się okazuje, że podczas gdy otoczenie biznesowe i technologie pędzą naprzód, systemy stosowane w przemyśle zostają nieco z tyłu. Głównym celem, jaki przyświeca autorowi tej publikacji, skierowanej przede wszystkim do automatyków i programistów sterowników PLC, jest odczarowanie pojęcia digitalizacji i udowodnienie, że technologie, które się w nie wpisują, nie są wcale zarezerwowane dla specjalistów IT. W rzeczywistości wszyscy stosujemy je na co dzień, tylko w okrojonej formie. W książce poruszane są takie tematy jak podstawowe założenia czwartej rewolucji przemysłowej, cyberbezpieczeństwo, mechanizmy informatyczne implementowane na poziomie konwencjonalnych urządzeń automatyki, internet rzeczy, chmury obliczeniowe, systemy brzegowe, a także technologie, które wyznaczają przyszłość automatyki przemysłowej. Każdy rozdział składa się z dwóch części: teoretycznej, zawierającej omówienie podstawowych zagadnień, które należy przyswoić, aby móc świadomie korzystać z danej technologii, i praktycznej, prezentującej jej implementację przy użyciu powszechnie stosowanych komponentów automatyki.

Docker. Praktyczne zastosowania. Wydanie II

Sean P. Kane, Karl Matthias

Docker jest nową technologią, która radykalnie zmieniła podejście do wdrażania oprogramowania. Obrazy i kontenery Dockera upraszczają zarządzanie zależnościami, dzięki czemu testowanie, wdrażanie i skalowanie aplikacji staje się o wiele prostsze. W ciągu ostatnich lat Docker znacznie się rozwinął. Jest teraz bardzo stabilny i daje programistom wiele narzędzi do wyboru. W oczywisty sposób zwiększa to jego popularność wśród twórców dużych systemów. Niemniej zrozumieć działanie Dockera i nauczyć się wykorzystywać go w poprawny sposób - to nie jest trywialne i wymaga wysiłku. Oto kolejne - zaktualizowane i uzupełnione - wydanie praktycznego przewodnika, dzięki któremu szybko nauczysz się korzystać z Dockera. Wyjaśniono tu podstawy jego działania, pokazano praktyczne techniki wdrażania i testowania kontenerów Dockera, przedstawiono także podstawowe wewnętrzne procesy kontenerów. Z książki dowiesz się, jak przygotować pakiet aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a następnie przetestować go, wdrożyć, skalować oraz utrzymywać w środowiskach produkcyjnych. Znajdziesz tu również nowy rozdział na temat Docker Compose, głębsze omówienie trybu Docker Swarm, wprowadzenie do Kubernetes, a także przykłady optymalizacji obrazów Dockera i wiele innych przydatnych informacji. W tej książce między innymi: solidne wprowadzenie do Dockera oraz przygotowanie środowiska pracy debugowanie obrazów i kontenerów Dockera sprawne wdrażanie aplikacji w środowiskach produkcyjnych wdrażanie kontenerów w publicznych i prywatnych chmurach standardy branżowe przy projektowaniu oprogramowania w Dockerze Docker. Koniec problemów z zależnościami w aplikacjach!

Docker. Praktyczne zastosowania

Karl Matthias, Sean P. Kane

Docker został zaprezentowany światu w marcu 2013 roku i praktycznie od początku wzbudza zaskakujące zainteresowanie. Narzędzie to pozwala na proste zarządzanie procesem tworzenia określonego elementu aplikacji, wdrażania go na dużą skalę w dowolnym środowisku oraz usprawniania przepływu pracy. Ma przy tym duże możliwości i łączy w sobie prostotę wdrażania aplikacji z prostotą administrowania. Jednym słowem, Docker jest niezwykle użytecznym narzędziem! Niniejsza książka jest praktycznym przewodnikiem, dzięki któremu Docker przyczyni się do sukcesu organizacji na wiele sposobów: uprości podejmowanie decyzji dotyczących architektury, ułatwi pisanie narzędzi pomocniczych, a przede wszystkim umożliwi bezproblemowe przeprowadzanie integracji kolejnych elementów aplikacji. Opisano tu, w jaki sposób za pomocą Dockera można przygotować pakiet aplikacji ze wszystkimi ich zależnościami, a następnie je testować, wdrażać, skalować oraz utrzymywać ich pracę w środowiskach produkcyjnych. W tej książce omówiono: wykorzystanie Dockera do automatyzacji i uproszczenia obsługi pakietów zasady pracy z obrazami, kontenerami i aplikacjami Dockera dołączanie do kodu aplikacji niezbędnych plików systemu operacyjnego możliwość testowania tego samego elementu aplikacji we wszystkich systemach i środowiskach oddzielenie warstwy aplikacji od warstwy sprzętowej bez poświęcania cennych zasobów zagadnienia konfiguracji sieci, koordynacji, bezpieczeństwa i zarządzania konfiguracją Dockera Docker — sposób na niezawodne zarządzanie rozwojem aplikacji!

Docker. Wydajność i optymalizacja pracy aplikacji. Wydanie II

Allan Espinosa, Russ McKendrick

Docker to technologia, dzięki której można uruchamiać kod w wielu środowiskach i na różnych platformach. Sposób działania tego oprogramowania bardzo upraszcza opracowywanie, testowanie, wdrażanie i skalowanie aplikacji. Docker wciąż jest sukcesywnie rozwijany. Zyskał znakomitą stabilność, a zestaw udostępnianych programistom narzędzi stale rośnie. Twórcy dużych systemów, zwłaszcza rozproszonych, coraz bardziej doceniają jego potencjał. Szczególnie atrakcyjny jest dla tych projektantów, którzy stawiają na konteneryzację i automatyzację przepływu pracy i ciągle poszukują sposobów optymalizowania działania swoich aplikacji. Ta książka to znakomity przewodnik, dzięki któremu szybko poprawisz wydajność swoich aplikacji Dockera. Wyjaśniono tu zasady dostrajania plików Dockerfile, pokazano praktyczne techniki wdrażania kontenerów Dockera, przedstawiono także informacje o monitorowaniu wydajności kontenerów oraz o pracy z dziennikami zdarzeń hostów za pomocą stosu ELK. Z książki dowiesz się również, w jaki sposób standardowe narzędzia Linuksa umożliwiają diagnozowanie i rozwiązywanie problemów związanych z kontenerami. Nie zabrakło bardzo przydatnych wskazówek odnoszących się do przygotowania aplikacji do wdrożenia w środowiskach produkcyjnych z wykorzystaniem najefektywniejszych technik DevOps. W tej książce między innymi: przygotowanie Dockera i jego konfigurowanie za pomocą programu Chef monitorowanie Dockera za pomocą systemu Prometheus sprawne wdrażanie aplikacji i testy wydajności skalowanie aplikacji Dockera debugowanie kontenerów Wydajny. Wydajniejszy. Docker.

Domowe sieci komputerowe. Gotowe rozwiązania

Adam Józefiok

Szybko zbuduj własną, niezawodną sieć! Jak udostępniać foldery? Jak być widocznym w Internecie? Jak zabezpieczyć komputer w sieci? Domowa sieć komputerowa daje możliwość wymiany plików i folderów pomiędzy użytkownikami. Pozwala wszystkim korzystać z tej samej drukarki lub skanera. Zaś podłączenie jej do Internetu znacznie ułatwia codzienną pracę i zapewnia rozrywkę, a także umożliwia szybki kontakt z rodziną i znajomymi na całym świecie dzięki poczcie elektronicznej, komunikatorom lub darmowym połączeniom telefonicznym. Czytając tę książkę, nauczysz się samodzielnie budować i obsługiwać bezpieczną domową sieć komputerową -- w taki sposób, abyś mógł cieszyć się zdobyczami informatyki! Książka "Domowe sieci komputerowe. Gotowe rozwiązania" to praktyczny przewodnik zawierający wszelkie niezbędne informacje, które pozwolą Ci samodzielnie podłączyć i skonfigurować domowy komputer do pracy w Internecie. Z tego podręcznika dowiesz się także, jakie urządzenia umożliwiają rozdzielenie łącza na kilku użytkowników, jak dobrać odpowiednie okablowanie, w jaki sposób udostępniać urządzenia współpracujące z komputerem, a także jak korzystać z darmowych połączeń telefonii internetowej oraz komunikatorów. Nauczysz się nie tylko zabezpieczać swój komputer przed atakami z sieci, ale także usuwać wirusy, gdy sprzęt zostanie zainfekowany. Przygotowanie komputera do pracy w sieci Podłączanie i okablowanie Instalacja karty sieciowej Adresy IP Udostępnianie drukarki Dostęp do Internetu -- rodzaje łączy Poczta elektroniczna Komunikatory internetowe Telefonia internetowa Program Skype Bezpieczeństwo pracy w sieci Zostań administratorem własnej domowej sieci komputerowej!

Excel 2016 PL. Programowanie w VBA. Vademecum Walkenbacha

Michael Alexander, Richard Kusleika

Wielu z nas nie wyobraża sobie pracy bez Excela. Studenci, naukowcy, biznesmeni, analitycy, księgowi, a nawet gospodynie domowe znajdują dla tego potężnego arkusza kalkulacyjnego najróżniejsze zastosowania. Mimo że możliwości Excela są imponujące, można je jeszcze rozszerzać i budować aplikacje szczególnego przeznaczenia za pomocą dostarczonego przez Microsoft narzędzia — języka Visual Basic for Applications (VBA). Wystarczy tylko poznać składnię i zasady programowania w VBA! Niniejsza książka jest zaktualizowanym wydaniem unikalnego przewodnika po języku VBA. W przystępny sposób wyjaśniono tu wiele złożonych zagadnień, dzięki czemu szybko zaczniesz pisać programy, które automatyzują wykonywanie różnych zadań w Excelu. Będą to zarówno proste makra, jak i wyrafinowane aplikacje i narzędzia, pozwalające na zaawansowaną interakcję z użytkownikiem. Układ treści w książce pozwala zarówno na systematyczną naukę VBA, jak i szybkie wyszukanie porad i wskazówek umożliwiających rozwiązanie konkretnego zadania. Nie zabrakło również wielu praktycznych przykładów gotowego do użycia kodu. Najważniejsze zagadnienia ujęte w książce: podstawy programowania w VBA, w tym tworzenie funkcji i procedur projektowanie aplikacji arkusza kalkulacyjnego automatyzacja operacji na tabelach przestawnych i wykresach integracja aplikacji Excela z innymi aplikacjami, takimi jak Word czy Outlook praca z zewnętrznymi źródłami danych formularze UserForm Połącz VBA z Excelem i napisz najlepszą aplikację!