Machine Learning with Spark. Develop intelligent, distributed machine learning systems - Second Edition

Rajdeep Dua, Manpreet Singh Ghotra

This book will teach you about popular machine learning algorithms and their implementation. You will learn how various machine learning concepts are implemented in the context of Spark ML. You will start by installing Spark in a single and multinode cluster. Next you'll see how to execute Scala and Python based programs for Spark ML. Then we will take a few datasets and go deeper into clustering, classification, and regression. Toward the end, we will also cover text processing using Spark ML.Once you have learned the concepts, they can be applied to implement algorithms in either green-field implementations or to migrate existing systems to this new platform. You can migrate from Mahout or Scikit to use Spark ML.By the end of this book, you will acquire the skills to leverage Spark's features to create your own scalable machine learning applications and power a modern data-driven business.

Mastering Microservices with Java. Build enterprise microservices with Spring Boot 2.0, Spring Cloud, and Angular - Third Edition

Sourabh Sharma

Microservices are key to designing scalable, easy-to-maintain applications. This latest edition of Mastering Microservices with Java, works on Java 11. It covers a wide range of exciting new developments in the world of microservices, including microservices patterns, interprocess communication with gRPC, and service orchestration.This book will help you understand how to implement microservice-based systems from scratch. You'll start off by understanding the core concepts and framework, before focusing on the high-level design of large software projects. You'll then use Spring Security to secure microservices and test them effectively using REST Java clients and other tools. You will also gain experience of using the Netflix OSS suite, comprising the API Gateway, service discovery and registration, and Circuit Breaker. Additionally, you'll be introduced to the best patterns, practices, and common principles of microservice design that will help you to understand how to troubleshoot and debug the issues faced during development.By the end of this book, you'll have learned how to build smaller, lighter, and faster services that can be implemented easily in a production environment.

Największe katastrofy lotnicze w Polsce

Jacek Leski

"Depesza PAP: 09.05.1987 r. Katastrofa samolotu Ił-62M Tadeusz Kościuszko Warszawa (PAP). 9 bm. po godz. 11.00 pod Warszawą w Lasach Kabackich wydarzyła się tragiczna katastrofa. Rozbił się polski samolot pasażerski IŁ-62M Tadeusz Kościuszko lecący czarterem z Warszawy do Stanów Zjednoczonych. Zginęły 183 osoby." Komisja badająca przyczyny katastrofy ustaliła, że...

Znajdź z polskim wspólny język. Fonetyka w nauczaniu języka polskiego jako obcego. Poradnik metodyczny

Michalina Biernacka

Prezentowana publikacja to praktyczny poradnik dla nauczycieli języka polskiego jako obcego/drugiego, a szczególnie dla młodych lektorów, rozpoczynających zawodową karierę, zarówno polonistów, jak i neofilologów. Informuje o spodziewanych trudnościach w nauczaniu podsystemu fonicznego (norma językowa, błąd i sposoby korekty, tzw. miejsca trudne), omawia rolę, jaką fonetyka odgrywa w przyswajaniu innych podsystemów języka i podsumowuje wiedzę z zakresu kształcenia kompetencji fonologicznej uczących się (wraz z czynnikami implikującymi jej nabywanie). Szczególnie przyjrzano się fonetyce korektywnej, opisano podstawowe zasady nauczania, wybrane metody i techniki kształcenia słuchu mownego oraz wymowy cudzoziemców, a także sposoby wykorzystania niestandardowych technik pracy, np. logopedycznych, opartych na tekstach kultury czy podejściu komunikacyjnym. 

Mastering Geospatial Analysis with Python. Explore GIS processing and learn to work with GeoDjango, CARTOframes and MapboxGL-Jupyter

Silas Toms, Paul Crickard, Eric van Rees

Python comes with a host of open source libraries and tools that help you work on professional geoprocessing tasks without investing in expensive tools. This book will introduce Python developers, both new and experienced, to a variety of new code libraries that have been developed to perform geospatial analysis, statistical analysis, and data management. This book will use examples and code snippets that will help explain how Python 3 differs from Python 2, and how these new code libraries can be used to solve age-old problems in geospatial analysis.You will begin by understanding what geoprocessing is and explore the tools and libraries that Python 3 offers. You will then learn to use Python code libraries to read and write geospatial data. You will then learn to perform geospatial queries within databases and learn PyQGIS to automate analysis within the QGIS mapping suite. Moving forward, you will explore the newly released ArcGIS API for Python and ArcGIS Online to perform geospatial analysis and create ArcGIS Online web maps. Further, you will deep dive into Python Geospatial web frameworks and learn to create a geospatial REST API.

"Scripta Classica" 2018. Vol. 15

red. Edyta Gryksa

Praca jest zbiorem ciekawych artykułów dotyczących historii kultury i tradycji starożytnej Grecji i Rzymu, skierowaną do grona czytelników zainteresowanych szeroko rozumianą tematyką antyczną. Pierwszym tekstem jest „Pieśń na cześć Pejtaufeja, Usi oraz Klasyki, tzn. pieśń na cześć Katowickiego Koła Polskiego Towarzystwa Filologicznego, które kończy lat dziewięćdziesiąt, Uniwersytetu Śląskiego, który wkrótce osiągnie półwiecze, oraz Katedry Filologii Klasycznej w Katowicach, która zdołała przetrwać ćwierć wieku.” Pieśń, autorstwa dr Anny Szczepaniak, została napisana w języku greckim i przetłumaczona na język polski. Obok przekładu tekstu Repozjanusa, który do tej pory nie został wydany w języku polskim, czytelnik może sięgnąć po artykuły dotyczące problemu starożytnej perswazji. Ich treści zostały zreferowane podczas CVII Walnego Zjazdu Polskiego Towarzystwa Filologicznego, w ramach którego zorganizowana została konferencja naukowa Antyczne Techniki Perswazyjne (14-16.09.2017, Katowice). Wspomniane teksty to: “References to Historical Figures as a Means of Persuasion in Ancient Rhetoric. A Research Methodology Applicable to Cicero”; “Ispirazioni antiche nella retorica politica del ’300: dall’immagine alla parola. Il caso di Cola di Rienzo e Francesco Petrarca”; “Persuasion and Religion, i.e. How to Convince Somebody about Religious Illusion”; “If Cloud Cuckoo Land Were Conquered by the Nazis…”.

Jun

J.A.Malec

Romans paranormalny. Opowiada historię Jun, upartej kobiety o ostrym języku i równie upartego anioła Davida, który chciał nie chciał znalazł swoją partnerkę. Oboje od samego początku nie za bardzo za sobą przepadają. Ale kto się czubi ten się lubi. Prawda? Los na ich drodze stawia bardzo restrykcyjne prawo i …żonę Davida.

Statistics for Data Science. Leverage the power of statistics for Data Analysis, Classification, Regression, Machine Learning, and Neural Networks

James D. Miller

Data science is an ever-evolving field, which is growing in popularity at an exponential rate. Data science includes techniques and theories extracted from the fields of statistics; computer science, and, most importantly, machine learning, databases, data visualization, and so on.This book takes you through an entire journey of statistics, from knowing very little to becoming comfortable in using various statistical methods for data science tasks. It starts off with simple statistics and then move on to statistical methods that are used in data science algorithms. The R programs for statistical computation are clearly explained along with logic. You will come across various mathematical concepts, such as variance, standard deviation, probability, matrix calculations, and more. You will learn only what is required to implement statistics in data science tasks such as data cleaning, mining, and analysis. You will learn the statistical techniques required to perform tasks such as linear regression, regularization, model assessment, boosting, SVMs, and working with neural networks.By the end of the book, you will be comfortable with performing various statistical computations for data science programmatically.