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Scott H. Cameron, Edward Falzon
Unity 2022 by Example is a complete introduction to building games in Unity following a project-based approach. You’ll be introduced to the Unity game engine and the tools available for building and customizing a game exactly the way you want it, while maintaining a good code foundation to build upon.Once you get to grips with the fundamentals of Unity game development, you'll start creating a 2D collection game and an adventure game, followed by a 3D first person shooter game. Next, you’ll explore advanced topics, such as using machine learning to create AI-based enemy behavior, virtual reality for extending the first-person game, and augmented reality for developing a farming simulation game in a real-world setting. The book will help you gain hands-on knowledge of these topics as you build projects using the latest game tool kits. You'll also learn how to commercialize your game by publishing it to a distribution platform and maintain and support it throughout its lifespan. As you progress, you’ll gain real-world knowledge and experience by taking your games from conceptual design to completion.By the end of this Unity book, you’ll have strong foundational knowledge of how to structure a Unity project that is both maintainable and extensible for commercially released games.
Master Apache JMeter - From Load Testing to DevOps. Master performance testing with JMeter
Antonio Gomes Rodrigues, Bruno Demion (Milamber), Philippe Mouawad
Load tests help identify the maximum number of requests a software system can handle. One popular open source tool for load testing is JMeter. By leveraging the features and capabilities of JMeter, you can perform extensive load testing and fix issues in your application before they become problematic. This book is written by JMeter developers and begins by discussing the whole process, including recording a script, setting it up, and launching it, enabling you to almost immediately start load testing. You'll learn the best practices that you must follow while designing test cases. You'll also explore the different protocols offered by JMeter through various real-world examples. Finally, you'll see how to integrate JMeter into the DevOps approach and create professional reports. You'll discover ways to use the eco-system of JMeter to integrate new protocols, enrich its monitoring, and leverage its power through the use of the cloud. By the end of this book, you'll know all that's needed to perform comprehensive load testing on your applications by using all the best practices and features of JMeter.
The super-fast evolution of the JDK between versions 12 and 21 has made the learning curve of modern Java steeper, and increased the time needed to learn it. This book will make your learning journey quicker and increase your willingness to try Java’s new features by explaining the correct practices and decisions related to complexity, performance, readability, and more.Java Coding Problems takes you through Java’s latest features but doesn’t always advocate the use of new solutions — instead, it focuses on revealing the trade-offs involved in deciding what the best solution is for a certain problem.There are more than two hundred brand new and carefully selected problems in this second edition, chosen to highlight and cover the core everyday challenges of a Java programmer.Apart from providing a comprehensive compendium of problem solutions based on real-world examples, this book will also give you the confidence to answer questions relating to matching particular streams and methods to various problems.By the end of this book you will have gained a strong understanding of Java’s new features and have the confidence to develop and choose the right solutions to your problems.
This book features all the information you need to get started with administrating Microsoft Dynamics 365 Business Central Online. It contains detailed information about the admin portal and cloud migration process, all based on real usage experience.The book starts by covering the data migration process for developers, which will show you how to organize the data without code. You’ll also learn how the admin portal can be useful if you want to export a database copy, restore a backup, and set up telemetry to get detailed information about the call stack and operation statuses. As you progress, you’ll learn how to check your Business Central SaaS environment details, create new and different types of environments, and notifications, and keep your cloud data within limits. Later, you’ll explore how to set up cloud migration from an on-premise environment to SaaS, run the migration, upgrade data, and fix problems if something goes wrong.By the end of this book, you’ll be able to create new production and sandbox environments, restore them from backups, analyze environment telemetry, and confidently migrate your data to the cloud.
Causal methods present unique challenges compared to traditional machine learning and statistics. Learning causality can be challenging, but it offers distinct advantages that elude a purely statistical mindset. Causal Inference and Discovery in Python helps you unlock the potential of causality.You’ll start with basic motivations behind causal thinking and a comprehensive introduction to Pearlian causal concepts, such as structural causal models, interventions, counterfactuals, and more. Each concept is accompanied by a theoretical explanation and a set of practical exercises with Python code. Next, you’ll dive into the world of causal effect estimation, consistently progressing towards modern machine learning methods. Step-by-step, you’ll discover Python causal ecosystem and harness the power of cutting-edge algorithms. You’ll further explore the mechanics of how “causes leave traces” and compare the main families of causal discovery algorithms. The final chapter gives you a broad outlook into the future of causal AI where we examine challenges and opportunities and provide you with a comprehensive list of resources to learn more.By the end of this book, you will be able to build your own models for causal inference and discovery using statistical and machine learning techniques as well as perform basic project assessment.