Suchergebnisse
Python. Nowoczesne programowanie w prostych krokach. Wydanie II
Bill Lubanovic
Python nie jest językiem idealnym, jednak przybywa programistów, którzy uważają go za bliski ideału. Wyróżnia się prostotą i wszechstronnością. Jest wdzięcznym narzędziem do badania danych i tworzenia systemów sztucznej inteligencji, uwielbiają go analitycy, ekonomiści i naukowcy. Może posłużyć do tworzenia stron WWW czy aplikacji specjalnego przeznaczenia. Python należy do najbardziej spójnych i czytelnych języków programowania. Jest przykładem całkiem udanego kompromisu pomiędzy prostotą, łatwością przyswajania i wyjątkową skutecznością. Z pewnością warto się go nauczyć, jednak od początku dobrze jest wpoić sobie nawyki pisania kodu nowoczesnego, wysokiej jakości, zgodnego z dobrą praktyką. Oto znakomity, przystępny i świetnie napisany podręcznik do nauki Pythona. Opisuje podstawy kodu i struktur danych i stopniowo wprowadza bardziej zaawansowane zagadnienia, takie jak praca z bazami danych i stronami WWW, podstawy działania chmury obliczeniowej, uczenia maszynowego i strumieniowania zdarzeń. Poza standardową biblioteką Pythona przedstawiono tu przydatne zewnętrzne pakiety, dokładniej opisano te najbardziej pomocne. Omówiono dobre praktyki tworzenia, testowania i diagnozowania kodu. Książka zawiera też mnóstwo wskazówek i przykładów kodu. Wyjaśnia pewne szczególne funkcjonalności Pythona, których stosowanie jest o wiele lepszym rozwiązaniem niż adaptowanie technik z innych języków. Nawet jeśli dziś o programowaniu wiesz mniej niż niewiele, dzięki temu podręcznikowi staniesz się prawdziwym pythonowcem! W tej książce między innymi: podstawy Pythona oraz funkcje, moduły i pakiety programowanie zorientowane obiektowo praca z bazami danych: relacyjnymi i NoSQL klienty internetowe, serwery, interfejsy API i usługi zarządzanie programami, procesami i wątkami implementacja współbieżności i komunikacji sieciowej Problemy? Rozwiąż je po pythonowsku!
Python. Uczenie maszynowe. Wydanie II
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili
Uczenie maszynowe jest wyjątkowo fascynującą dziedziną inżynierii. Coraz częściej spotykamy się z praktycznym wykorzystaniem tego rodzaju innowacyjnych technologii. Samouczące algorytmy maszynowe pozwalają na uzyskiwanie wiedzy z ogromnych ilości danych. Dla osoby planującej rozwój kariery osiągnięcie biegłości w rozwiązywaniu problemów uczenia maszynowego jest nadzwyczaj atrakcyjną ścieżką. Użycie do tego celu Pythona pozwala dodatkowo skorzystać z bardzo przystępnego, wszechstronnego i potężnego narzędzia przeznaczonego do analizowania danych naukowych. Ta książka jest drugim, wzbogaconym i zaktualizowanym wydaniem znakomitego podręcznika do nauki o danych. Wyczerpująco opisano tu teoretyczne podwaliny uczenia maszynowego. Sporo uwagi poświęcono działaniu algorytmów uczenia głębokiego, sposobom ich wykorzystania oraz metodom unikania istotnych błędów. Dodano rozdziały prezentujące zaawansowane informacje o sieciach neuronowych: o sieciach splotowych, służących do rozpoznawania obrazów, oraz o sieciach rekurencyjnych, znakomicie nadających się do pracy z danymi sekwencyjnymi i danymi szeregów czasowych. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane praktycznymi przykładami kodu napisanego w Pythonie, co ułatwi bezpośrednie zapoznanie się z tematyką uczenia maszynowego. W tej książce: struktury używane w analizie danych, uczeniu maszynowym i uczeniu głębokim metody uczenia sieci neuronowych implementowanie głębokich sieci neuronowych analiza sentymentów i analiza regresywna przetwarzanie obrazów i danych tekstowych najwartościowsze biblioteki Pythona przydatne w uczeniu maszynowym Uczenie maszynowe: oto droga do wiedzy ukrytej w oceanie danych!
Sebastian Raschka
Sprawdź drugie wydanie tej książki >> --- Uczenie maszynowe, zajmujące się algorytmami analizującymi dane, stanowi chyba najciekawszą dziedzinę informatyki. W czasach, w których generuje się olbrzymie ilości danych, samouczące się algorytmy maszynowe stanowią wyjątkową metodę przekształcania tych danych w wiedzę. W ten sposób powstało wiele innowacyjnych technologii, a możliwości uczenia maszynowego są coraz większe. Nieocenioną pomoc w rozwijaniu tej dziedziny stanowią liczne nowe biblioteki open source, które pozwalają na budowanie algorytmów w języku Python, będącym ulubionym, potężnym i przystępnym narzędziem naukowców i analityków danych. Niniejsza książka jest lekturą obowiązkową dla każdego, kto chce rozwinąć swoją wiedzę o danych naukowych i zamierza w tym celu wykorzystać język Python. Przystępnie opisano tu teoretyczne podstawy dziedziny i przedstawiono wyczerpujące informacje o działaniu algorytmów uczenia maszynowego, sposobach ich wykorzystania oraz metodach unikania poważnych błędów. Zaprezentowano również biblioteki Theano i Keras, sposoby przewidywania wyników docelowych za pomocą analizy regresywnej oraz techniki wykrywania ukrytych wzorców metodą analizy skupień. Nie zabrakło opisu technik przetwarzania wstępnego i zasad oceny modeli uczenia maszynowego. W tej książce: podstawowe rodzaje uczenia maszynowego i ich zastosowanie, biblioteka scikit-learn i klasyfikatory uczenia maszynowego, wydajne łączenie różnych algorytmów uczących, analiza sentymentów — przewidywanie opinii osób na podstawie sposobu pisania, praca z nieoznakowanymi danymi — uczenie nienadzorowane, tworzenie i trenowanie sieci neuronowych. Uczenie maszynowe — odkryj wiedzę, którą niosą dane!
Python. Kurs dla nauczycieli i studentów. Wydanie II
Gniewomir Sarbicki
Python - prosto, szybko, skutecznie Konstrukcje języka Python Sposoby ich użycia Zadania z rozwiązaniami Python to nowoczesny, potężny i uniwersalny język programowania, który zdobył dużą popularność zarówno wśród zawodowców z branży IT, jak i w szkołach i na uczelniach - jako doskonałe narzędzie do nauki programowania na różnych poziomach. Duże możliwości, prostota i zwartość składni, czytelność kodu, wszechstronność zastosowań i wsparcie wielu paradygmatów sprawiają, że co najmniej podstawowa znajomość Pythona stanowi jedno z najczęstszych wymagań wobec poszukujących pracy programistów i inżynierów, nawet jeśli na co dzień mają oni używać zupełnie innych technologii. Ta książka pomoże nauczycielom, uczniom, studentom i wszystkim zainteresowanym poznaniem Pythona opanować podstawy tego języka i rozpocząć stosowanie go w praktyce. Krok po kroku uczy czytać i pisać kod, przedstawiając zarówno konstrukcje i funkcje języka, jak i możliwości ich praktycznego użycia do rozwiązywania typowych problemów programistycznych. Programowanie interfejsów graficznych, programowanie wielowątkowe, programowanie sieciowe, tworzenie stron WWW, obliczenia numeryczne - w tym wszystkim świetnie sprawdzi się Python. I wszystko to można znaleźć w tej książce! Pisanie i uruchamianie programów w Pythonie Podstawowe typy danych i ich zastosowanie Instrukcje warunkowe, pętle i funkcje Obsługa wyjątków i używanie plików Programowanie obiektowe w Pythonie Graficzny interfejs użytkownika Wielowątkowość, sieci, bazy danych i strony WWW Funkcje wyższych rzędów Iteratory, generatory, koprocedury Programowanie asynchroniczne i współbieżne Programowanie w Pythonie w praktyce
Python dla profesjonalistów. Debugowanie, testowanie i utrzymywanie kodu
Kristian Rother
Python istnieje już ponad 25 lat. Nie jest trudnym językiem i oferuje ogromne możliwości. Tworzenie dobrych programów w Pythonie wymaga jednak od programistów dużych umiejętności. Cykl rozwoju oprogramowania jest pełen pułapek nieznanych początkującym koderom. Mimo to w podręcznikach Pythona niewiele uwagi poświęca się debugowaniu i testowaniu, a przecież etapy te mają kluczowe znaczenie dla jakości kodu i funkcjonalności tworzonego oprogramowania. Ta książka uczyni Cię lepszym programistą! Dzięki przedstawionym tu podstawowym praktykom stosowanym przez najbardziej profesjonalnych programistów Pythona będziesz tworzył doskonalszy kod. Zoptymalizujesz z nimi procesy debugowania programów, pisania automatycznych testów i utrzymywania oprogramowania bez nadmiernego wysiłku. Przedstawione tu techniki będą szczególnie przydatne dla programistów zajmujących się analizą danych, tworzeniem stron internetowych oraz rozwijaniem oprogramowania naukowego. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: błędy semantyczne i wyjątki, sposoby eliminacji błędów i narzędzia do debugowania, zasady i techniki testowania aplikacji, mocne i słabe strony testów automatycznych, mechanizm kontroli wersji, kontrola typów i sporządzanie dokumentacji. Ty też możesz programować w Pythonie! Dr Kristian Rother zajmuje się programowaniem od wczesnego dzieciństwa. Jest również specjalistą w dziedzinie bioinformatyki: prowadził badania struktur 3D białek i RNA na Uniwersytecie Humboldta w Berlinie. Przez wiele lat doskonalił swoje umiejętności nauczania, a obecnie pracuje w Berlinie jako profesjonalny trener. Prowadzi szkolenia z programowania w Pythonie, uczy biochemii, statystyki, testowania aplikacji internetowych, wyszukiwarek, wygłasza prezentacje.
Python dla programistów. Big Data i AI. Studia przypadków
Paul J. Deitel, Harvey Deitel
Programiści lubią Pythona. Ujmuje ich wyrazistość, zwięzłość i interaktywność kodu, a także bogata kolekcja narzędzi i bibliotek. Zalety te są uzupełniane przez rozwój innych technologii, zwiększającą się dostępność coraz szybszego sprzętu oraz rosnącą przepustowość internetu. Z kolei to wszystko wiąże się z powstawaniem niewyobrażalnych ilości danych, które trzeba magazynować i efektywnie przetwarzać. Większość innowacji w świecie informatyki koncentruje się wokół danych. A z tymi zadaniami można sobie poradzić dzięki imponującym możliwościom Pythona i jego bibliotek. Ta książka ułatwi naukę Pythona metodą analizy i eksperymentów. Zawiera ponad 500 przykładów faktycznie wykorzystywanego kodu - od krótkich bloków po kompletne studia przypadków. Pokazano, w jaki sposób można kodować w interpreterze IPython i notatnikach Jupytera. Znalazł się tu obszerny opis Pythona oraz jego instrukcji sterujących i funkcji, omówiono pracę na plikach, kwestie serializacji w notacji JSON i obsługę wyjątków. Zaprezentowano różne paradygmaty programowania: proceduralnego, w stylu funkcyjnym i zorientowanego obiektowo. Sporo miejsca poświęcono bibliotekom: standardowej bibliotece Pythona i bibliotekom data science do realizacji złożonych zadań przy minimalnym udziale kodowania. Nie zabrakło wprowadzenia do takich zagadnień data science jak sztuczna inteligencja, symulacje, animacje czy przygotowanie danych do analizy. W książce między innymi: przetwarzanie języka naturalnego IBM stosowanie bibliotek scikit-learn i Keras big data, Hadoop(R), Spark™, NoSQL i usługi chmurowe programowanie dla internetu rzeczy (IoT) biblioteki: standardowa, NumPy, Pandas, SciPy, NLTK, YexyBlob, Tweepy, Matplotlib i inne
Wysoko wydajny Python. Efektywne programowanie w praktyce. Wydanie II
Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu. Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży. W książce: narzędzia NumPy, Cython i Docker znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci wydajność kodu a odpowiednie struktury danych przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!
Python. Receptury. Wydanie III
David Beazley, Brian K. Jones
Python to język programowania z ponad 20-letnią historią. Opracowany na początku lat 90. ubiegłego wieku, błyskawicznie zdobył sympatię programistów. Jest używany zarówno do pisania przydatnych skryptów czy małych narzędzi, jak i do pracy nad dużymi projektami. Korzysta z automatycznego zarządzania pamięcią oraz pozwala na podejście obiektowe i funkcyjne do tworzonego programu. Wokół języka Python skupiona jest bardzo silna społeczność programistów. Ta książka to sprawdzone źródło informacji na temat Pythona i jego najczęstszych zastosowań. Należy ona do cenionej serii „Receptury”, w której znajdziesz najlepsze sposoby rozwiązywania problemów. Przekonaj się, jak wydajnie operować na strukturach danych, łańcuchach znaków, tekście i liczbach. Zobacz, jak korzystać z iteratorów i generatorów. Ponadto naucz się tworzyć własne klasy i funkcje oraz sprawdź, jak uzyskać dostęp do plików i sieci. Te i dziesiątki innych receptur opisano w tej książce. To obowiązkowa pozycja na półce każdego programisty pracującego z językiem Python. Dzięki tej książce: rozwiążesz w optymalny sposób najczęstsze problemy napiszesz program korzystający z puli wątków będziesz lepszym programistą Pythona! Najlepsze rozwiązania typowych problemów!