PHP. Zaawansowane programowanie

Peter MacIntyre, Mladen Gogala, Brian Danchilla

Zacznij tam, gdzie inni kończą! PHP jest obecnie najpopularniejszym językiem programowania aplikacji internetowych, a jego znajomość staje się koniecznością dla każdego programisty. "PHP Zaawansowane programowanie" zapozna Cię z nowymi możliwościami wersji 5.3.x, takimi jak przestrzenie nazw, funkcje anonimowe, Nowdoc, SPL oraz archiwa Phar. Doświadczeni programiści PHP znajdą tu przejrzyste wyjaśnienia i przydatne fragmenty kodów dotyczących programowania obiektowego, mobilnych urządzeń klienckich, skalowalnych źródeł danych, XML-a, AJAX-a, JSON-a oraz bezpieczeństwa. Autorzy tej książki skupiają się na zaawansowanych zagadnieniach związanych z językiem PHP. W trakcie lektury dowiesz się, jak stworzyć aplikację dla platform mobilnych, zintegrować swój serwis z takimi portalami, jak Facebook i Twitter. Znajdziesz tu rozdziały poświęcone ważnemu tematowi programowania baz danych — poczynając od mało znanych baz NoSQL, poprzez CouchDB, MongoDB i SQLite, aż do Oracle, rozszerzeń MySQLi, PDO, ADOdb oraz systemu wyszukiwania pełnotekstowego Sphinx. Nauczysz się korzystać z bibliotek open source oraz parsować wiadomości RSS, generować dokumenty PDF, pobierać dane ze stron WWW, korzystać z bibliotek Map Google i Google Chart, a także tworzyć wiadomości e-mail i SMS. Ta książka zaczyna się w miejscu, w którym inne kończą omawianie PHP. Jeżeli tworzysz nowatorskie aplikacje albo chcesz zintegrować się z serwisami społecznościowymi, musisz ją mieć! Integracja z serwisami Facebook i Twitter Dokumentowanie kodu Wykorzystanie wyspecjalizowanych baz danych Wsparcie dla platform mobilnych Nawet nie wiedziałeś, że PHP ma takie możliwości!

Tablice informatyczne. C#. Wydanie II

Krzysztof Rychlicki-Kicior

Koniec z wertowaniem książek i dokumentacji w poszukiwaniu składni poleceń, typów danych czy struktur języka. W tablicach informatycznych znajdziesz wszystkie podstawowe informacje, których potrzebujesz podczas codziennej pracy, podane w sposób zwięzły i treściwy. Składnia poleceń, struktura programu, funkcje i metody, obiekty, typy danych - jest tu wszystko, nad czym mógłbyś się zastanawiać. Tablice informatyczne. C# to podręczne zestawienie niezbędnych programiście informacji dotyczących języka C#. Pracując pod presją czasu, nie zawsze można znaleźć czas na wertowanie grubych książek. Niezależnie od tego, czy tworzysz aplikacje dla systemu Windows, aplikacje WWW, czy usługi sieciowe, docenisz tablice informatyczne. Znajdziesz w nich zagadnienia dotyczące obsługi w .NET: Komponentów wizualnych i niewizualnych XML (modelu DOM) Plików Strumieni Grafiki 2D LINQ

Zaawansowane uczenie maszynowe z językiem Python

John Hearty

Uczenie maszynowe przyczyniło się do powstania wielu innowacyjnych technologii. Pojazdy autonomiczne, mechanizmy rozpoznawania obrazów, badania genetyczne, a także dynamiczne dostosowywanie prezentowanych treści do preferencji odbiorcy to tylko niektóre przykłady. Możliwości związane z rozwojem tych technik sprawiają, że analityka danych i zaawansowane uczenie maszynowe stają się wyjątkowo cenną wiedzą. Dotyczy to szczególnie nowatorskich technik analizy danych, takich jak głębokie uczenie, algorytmy częściowo nadzorowane i metody zespołowe. Niniejsza książka jest przystępnie napisanym podręcznikiem, dzięki któremu poznasz niektóre zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Szczególną uwagę poświęcono tu algorytmom uczenia maszynowego: zostały dokładnie wyjaśnione, opisano ich zastosowanie oraz topologię, metody uczenia i miary wydajności. Każdy rozdział uzupełniono o wykaz źródeł, pomocny w dalszym zgłębianiu tematu. Dodatkowo przedstawiono wiele cennych wskazówek dotyczących specyfiki pracy analityka danych. Do prezentacji przykładów wybrano język Python z uwagi na jego wszechstronność, elastyczność, prostotę oraz możliwość stosowania do specjalistycznych zadań. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: identyfikacja struktur i wzorców w zbiorach danych stosowanie sieci neuronowych praca z językiem naturalnym modele zespołowe i poprawa ich elastyczności narzędzia uczenia maszynowego w Pythonie Zaawansowane uczenie maszynowe — poznaj algorytmy przyszłości! John Hearty — jest autorytetem w dziedzinie analityki danych i inżynierii infrastruktury. Przez pewien czas zajmował się modelowaniem zachowań gracza i infrastrukturą dużych zbiorów danych w Microsofcie. Ważniejszymi jego projektami były modelowanie umiejętności gracza w grach asymetrycznych i modele segmentacji graczy mające na celu zindywidualizowanie rozgrywki. Obecnie Hearty jest niezależnym ekspertem, szczególnie cenionym przez zespoły zajmujące się eksploracją danych. W wolnym czasie tworzy modele uczenia maszynowego w Pythonie.

Szybkie projektowanie. Zapanuj nad chaosem zadań i presją czasu

Steve McConnell

Zespoły projektowe borykają się z ciągłym niedostatkiem czasu. Napięte do granic możliwości terminy wymuszają na software developerach narzucenie morderczego tempa pracy. Takie podejście sprawia, że albo dostarczony produkt nie spełnia oczekiwań, albo nie udaje się dotrzymać terminu. Co gorsza, ciągła praca pod presją czasu powoduje chroniczne przemęczenie i problemy zdrowotne, nie wspominając już o braku sił i czasu na rozwój, który w branży IT ma kolosalne znaczenie. Książka ta jest praktycznym, zdroworozsądkowym poradnikiem metod projektowania. Opisane w tej książce strategie pracy pozwolą na usprawnienie procesu projektowego i przyśpieszenie go. Przedstawiono tu również takie zagadnienia, jak zarządzanie ryzykiem, podstawy projektowania aplikacji oraz planowanie cyklu życia projektu. Mimo że nie są bezpośrednio związane z metodami szybkiego projektowania, to jednak mają kluczowe znaczenie dla produktywności zespołu. Naturalnie, nie istnieje jedna magiczna metoda przydatna w każdych warunkach — w tej książce opisano i krytycznie przeanalizowano najprzydatniejsze rozwiązania z różnych branż tworzenia oprogramowania. Najważniejsze zagadnienia przedstawione w książce: strategie szybkiego projektowania i sprawdzone rozwiązania rozwiązania przyśpieszające realizację projektu, takie jak prototypowanie, języki szybkiego projektowania, ale i zasady motywowania zespołu oraz zasady wydajnej współpracy najczęściej popełniane błędy, ich przyczyny i konsekwencje oparte na rzeczywistych wydarzeniach studia przypadków dobieranie właściwych metod do poszczególnych projektów Odzyskaj kontrolę nad swoim projektem i zrealizuj go w terminie! Steve McConnell jest głównym inżynierem oprogramowania i dyrektorem generalnym w spółce Construx Software Builders. Jest także członkiem organizacji IEEE Computer Society oraz ACM. McConnell jest aktywnym programistą, koncentruje się głównie na projektowaniu komercyjnego oprogramowania „celofanowego” (ang. shrink-wrap). Współpracuje z wieloma znanymi firmami, w tym z korporacją Microsoft. Wraz z żoną i z dziećmi mieszka w Bellevue, w stanie Waszyngton.

Integracja PHP z Windows

Arno Hollosi

Optymalna wydajność i bezpieczeństwo PHP to najpopularniejszy język do tworzenia dynamicznych stron WWW i aplikacji internetowych. Swoją pozycję zawdzięcza niezwykle łatwej konfiguracji oraz efektom, które błyskawicznie osiągają używający go programiści. Nawet kompletny laik już po kilku godzinach może zobaczyć efekty swoich eksperymentów. PHP powszechnie stosowany jest w połączeniu z serwerem HTTP spod znaku Apache oraz bazą danych MySQL. Czy jest to jedyna słuszna konfiguracja? Nie. Jest jeszcze IIS i baza danych Microsoft SQL Server! Wznieś swoje umiejętności programowania w PHP na wyższy poziom - zacznij tworzyć wydajne i zaawansowane aplikacje PHP w systemie Windows z wykorzystaniem technologii przeznaczonych dla tego systemu operacyjnego. Szczegółowy przewodnik opatrzony licznymi przykładami pokaże Ci, w jaki sposób tworzyć aplikacje PHP współpracujące z serwerami Internet Information Services 7.5 (IIS), Microsoft SQL Server 2008, Microsoft Exchange Server 2010 oraz Active Directory. Dowiesz się, jak najbardziej wydajnie stosować praktyki tworzenia aplikacji języka PHP w środowisku Windows. Zobaczysz, jakie są najlepsze techniki optymalizacji oraz tuningu tego języka, aby wycisnąć z niego siódme poty. Ta wyjątkowa pozycja pozwoli Ci zaoszczędzić czas, a przy okazji otworzy przed Tobą nowe możliwości dostarczania jeszcze lepszych produktów Twoim klientom. Sprawdź, jak: uruchomić PHP na serwerze IIS połączyć go z bazą danych Microsoft SQL Server zintegrować go z Active Directory wykorzystać informacje zawarte w Microsoft Exchange Wykorzystaj możliwości usług Microsoft w połączeniu z PHP!

Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III

Aurélien Géron

Pojęcia, techniki i narzędzia służące do tworzenia systemów inteligentnych Głębokie sieci neuronowe mają niesamowity potencjał. Osiągnięcia ostatnich lat nadały procesom uczenia głębokiego zupełnie nową jakość. Obecnie nawet programiści niezaznajomieni z tą technologią mogą korzystać z prostych i niezwykle skutecznych narzędzi, pozwalających na sprawne implementowanie programów uczących się z danych. Znajdziesz tu rozsądne, intuicyjne objaśnienia, a także mnóstwo praktycznych porad! Francois Chollet, twórca interfejsu Keras To trzecie wydanie bestsellerowego przewodnika po uczeniu maszynowym. Książka jest adresowana do osób, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego ― przy czym wystarczą do tego minimalne umiejętności programistyczne. Zawarto tu minimum teorii, a proces nauki ułatwiają liczne przykłady i ćwiczenia. Dzięki temu przyswoisz niezbędne pojęcia i nauczysz się korzystać z gotowych platform produkcyjnych Pythona: Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. W tym wydaniu pokazano różnorodne techniki, od prostej regresji liniowej aż po głębokie sieci neuronowe. Szybko nauczysz się tworzyć działające systemy inteligentne! W książce między innymi: korzystanie ze Scikit-Learn, z TensorFlow i Keras modele: maszyny wektorów nośnych, drzewa decyzyjne, lasy losowe i metody zespołowe uczenie nienadzorowane: redukcja wymiarowości, analiza skupień, wykrywanie anomalii sieci neuronowe: sieci splotowe, rekurencyjne, modele dyfuzyjne i transformatory trenowanie i implementacje sieci neuronowych To znakomite wprowadzenie do teoretycznych i praktycznych rozważań na temat rozwiązywania problemów za pomocą sieci neuronowych! Pete Warden, mobile lead projektu Tensor Flow Twórz i trenuj nowoczesne sieci neuronowe!

Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy

Matt Harrison

Uczenie maszynowe i nauka o danych są dziś ogromnie popularne. Dziedziny te szybko się rozwijają, a poszczególne techniki uczenia maszynowego znajdują coraz więcej różnorodnych zastosowań. Wiedza, którą można uzyskać dzięki odpowiedniemu przygotowaniu danych i ich eksploracji, często jest bezcenna. Umiejętność ich analizy oraz wiedza o możliwych sposobach rozwiązywania problemów napotykanych podczas uczenia maszynowego są więc dużymi atutami i mogą być wykorzystywane w wielu gałęziach nauki, techniki i biznesu. Z tego zwięzłego przewodnika po technikach uczenia maszynowego opartego na strukturalnych danych skorzystają programiści, badacze, osoby zajmujące się nauką o danych oraz twórcy systemów sztucznej inteligencji. Znalazł się tu wyczerpujący opis procesu uczenia maszynowego i klasyfikacji danych strukturalnych. Przedstawiono też metody klastrowania danych, analizy regresji, redukcji wymiarowości oraz inne ważne zagadnienia. Prezentowane treści zostały zilustrowane uwagami, tabelami i przykładami kodu. Nie zabrakło opisu przydatnych bibliotek, niezwykle użytecznych w pracy analityka danych. W efekcie książka pozwala na szybkie rozwiązywanie różnego rodzaju problemów związanych z przetwarzaniem danych strukturalnych. W książce między innymi: klasyfikacja, oczyszczanie i uzupełnianie braków danych eksploracyjna analiza danych i dobór modelu danych przykłady analiz regresji redukcja wymiarowości potoki w bibliotece scikit-learn Uczenie maszynowe: nowy wymiar analizy danych!

Site Reliability Engineering. Jak Google zarządza systemami producyjnymi

Betsy Beyer, Chris Jones, Jennifer Petoff, Niall Richard Murphy

Historia firmy Google może być analizowana na wiele sposobów. Można podziwiać jej błyskawiczny rozwój i niesamowitą umiejętność skalowania usług. Na uwagę zasługuje jej innowacyjność i zaangażowanie w rozwijanie technologii, które jeszcze wczoraj wydawały się fikcją. Nie możemy traktować tradycji jako autorytetu, musimy nauczyć się myśleć od nowa i nie mamy czasu na czekanie — tak brzmi filozofia firmy, która przyświeca jej ogromnemu sukcesowi. W ten sposób narodziły się praktyki z obszarów rozwoju oprogramowania, ale i zarządzania zwane SRE: Site Reliability Engineering. Każda firma może je zastosować, ale tylko Google mógł je wymyślić. Jeśli chcesz zrozumieć filozofię SRE, trzymasz w ręku właściwą, choć nietypową książkę. Jest to zbiór najciekawszych esejów i artykułów autorstwa osób odpowiedzialnych za SRE w Google. Z lektury tych esejów dowiesz się, w jaki sposób zaangażowanie w cały cykl życia oprogramowania umożliwił skuteczne budowanie, wdrażanie, monitorowanie i konserwowanie jednych z największych systemów informatycznych świata. Poznasz zasady i praktyki, które pozwalają inżynierom z Google tworzyć bardziej skalowalne i niezawodne oraz wydajniejsze systemy. Zaprezentowane tu podejście SRE możesz naturalnie bezpośrednio wdrożyć w swojej organizacji. W tej książce: wyjaśniono, czym jest Site Reliability Engineering (SRE) i dlaczego podejście to różni się od tradycyjnych praktyk z branży IT, opisano wzorce, operacje i obszary zainteresowania wpływające na pracę inżynierów SRE, przedstawiono zasady codziennej pracy inżynierów SRE, pokazano, jak budować duże rozproszone systemy informatyczne i nimi zarządzać, skomentowano stosowane w Google dobre praktyki z obszaru szkoleń, komunikacji i spotkań. SRE — niezbędne, gdy podstawą sukcesu jest niezawodność systemu! Betsy Beyer pisze dokumentacje techniczne dla Google. Specjalizuje się w podejściu SRE. Kilka lat temu była wykładowcą na Stanford University. Chris Jones jest inżynierem SRE odpowiedzialnym za Google App Engine. Wcześniej odpowiadał za statystyki reklam, hurtownie danych i system pomocy technicznej w Google. Jennifer Petoff jest menedżerem programu w zespole SRE w Google. Zarządzała dużymi globalnymi projektami z wielu dziedzin, takich jak badania naukowe, inżynieria czy kadry. Niall Murphy kieruje zespołem SRE odpowiedzialnym za reklamy w Google. Przewodniczy organizacji INEX — irlandzkiego huba internetowego. Jest też autorem lub współautorem wielu prac i książek technicznych.