Видавець: 8
Python. Zwięzłe kompendium dla programisty
David Beazley
Przez ostatnie trzydzieści lat Python intensywnie się rozwijał. Stał się dojrzałym językiem programowania, nadającym się do tworzenia zarówno niewielkich, wyspecjalizowanych narzędzi, jak i złożonych systemów. Zakres jego możliwości poszerzają liczne biblioteki i narzędzia. Ta wszechstronność i bogactwo stanowią jednak duże wyzwanie dla programistów, którzy chcieliby nie tyle poznać poszczególne funkcje tego języka, ile dogłębnie go zrozumieć i nauczyć się "pythonicznego" sposobu myślenia. Ta książka jest zwięzłym, skupionym na praktyce przewodnikiem po Pythonie w wersji 3.6 i nowszych. Dzięki niej skoncentrujesz się na rdzeniu języka i podstawowych zagadnieniach, które musisz doskonale opanować, jeśli chcesz pisać w nim dobry kod. Dowiesz się zatem, jak działa Python i jakich zasad należy przestrzegać podczas tworzenia programów, które później będą łatwe do przetestowania, debugowania i utrzymania. Dobrze zrozumiesz kluczowe kwestie, takie jak abstrakcja danych, kontrola przepływu programu, struktura programu, funkcje, obiekty i moduły. Poszczególne treści zostały zilustrowane przejrzystymi fragmentami kodu, pozwalającymi nie tylko łatwiej przyswoić opisane zagadnienia, ale i poczuć niezwykły urok Pythona - tę magię, która sprawia, że programowanie w tym języku daje mnóstwo przyjemności i satysfakcji! W książce: czym jest rdzeń Pythona praca z danymi i ich analiza zasady tworzenia przejrzystego i niezawodnego kodu funkcje i idiomy w programowaniu funkcjonalnym generatory, klasy, moduły, pakiety prawidłowa obsługa I/O i korzyści ze stosowania słowników Python? Zacznij od tego, co w nim najważniejsze!
Jarosław Księżyk
Co wspólnego ma Powstanie Warszawskie z Wyrocznią Delficką? Co w Prudentialu, słynnym drapaczu chmur, robią renesansowa dama czy admirał floty międzygalaktycznej? Jarosław Księżyk, posługując się nieco już zapomnianą formułą fantastyki socjologicznej, stworzył brawurową, niesamowitą i wciągającą story osadzoną w realiach walczącej Warszawy. Opowiadając o indywidualnych losach ludzi z różnych wieków, przedstawia uniwersalną historię wszechobecnego zła i ludzkich namiętności, które często prowadzą do tragedii. Jedyna w swoim rodzaju, wyborna lektura." Robert Ostaszewski
Jarosław Księżyk
Co wspólnego ma Powstanie Warszawskie z Wyrocznią Delficką? Co w Prudentialu, słynnym drapaczu chmur, robią renesansowa dama czy admirał floty międzygalaktycznej? Jarosław Księżyk, posługując się nieco już zapomnianą formułą fantastyki socjologicznej, stworzył brawurową, niesamowitą i wciągającą story osadzoną w realiach walczącej Warszawy. Opowiadając o indywidualnych losach ludzi z różnych wieków, przedstawia uniwersalną historię wszechobecnego zła i ludzkich namiętności, które często prowadzą do tragedii. Jedyna w swoim rodzaju, wyborna lektura." Robert Ostaszewski
Yuxi (Hayden) Liu
Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has gained popularity in recent times. It allows you to train AI models that learn from their own actions and optimize their behavior. PyTorch has also emerged as the preferred tool for training RL models because of its efficiency and ease of use.With this book, you'll explore the important RL concepts and the implementation of algorithms in PyTorch 1.x. The recipes in the book, along with real-world examples, will help you master various RL techniques, such as dynamic programming, Monte Carlo simulations, temporal difference, and Q-learning. You'll also gain insights into industry-specific applications of these techniques. Later chapters will guide you through solving problems such as the multi-armed bandit problem and the cartpole problem using the multi-armed bandit algorithm and function approximation. You'll also learn how to use Deep Q-Networks to complete Atari games, along with how to effectively implement policy gradients. Finally, you'll discover how RL techniques are applied to Blackjack, Gridworld environments, internet advertising, and the Flappy Bird game.By the end of this book, you'll have developed the skills you need to implement popular RL algorithms and use RL techniques to solve real-world problems.
Sherin Thomas , Sudhanshu Passi , Xingyu...
PyTorch Deep Learning Hands-On is a book for engineers who want a fast-paced guide to doing deep learning work with PyTorch. It is not an academic textbook and does not try to teach deep learning principles. The book will help you most if you want to get your hands dirty and put PyTorch to work quickly.PyTorch Deep Learning Hands-On shows how to implement the major deep learning architectures in PyTorch. It covers neural networks, computer vision, CNNs, natural language processing (RNN), GANs, and reinforcement learning. You will also build deep learning workflows with the PyTorch framework, migrate models built in Python to highly efficient TorchScript, and deploy to production using the most sophisticated available tools.Each chapter focuses on a different area of deep learning. Chapters start with a refresher on how the model works, before sharing the code you need to implement it in PyTorch.This book is ideal if you want to rapidly add PyTorch to your deep learning toolset.
Pzp w praktyce zamawiającego i wykonawcy - 10 powtarzających się problemów
Andrzela Gawrońska-Baran, Justyna Rek-Pawłowska, Katarzyna Bełdowska, Krzysztof...
E-book "Pzp w praktyce zamawiającego i wykonawcy - 10 powtarzających się problemów" omawia rzeczywiste wyzwania pojawiające się podczas przygotowania i realizacji zamówień publicznych. Publikacja wyjaśnia m.in. zasady ustalania wadium, kwestie rażąco niskiej ceny, podwykonawstwa, szacowania wartości zamówień, stosowania znaków towarowych, różnych stawek VAT oraz waloryzacji umów. Praktyczne case study, stanowiska UZP i odpowiedzi na najczęstsze pytania pomagają podejmować prawidłowe decyzje i ograniczać ryzyko błędów w postępowaniach.
Vaseem Khan
"Skup się, 007... To jest historia, o jakiej zawsze marzyliśmy, a Vaseem Khan opowiada ją jak prawdziwy mistrz: szybko, mądrze, zabawnie i trzymając w napięciu. Gorąco polecam!" - Lee Child Q - znany również jako major Boothroyd - zostaje niespodziewanie odsunięty od pracy w brytyjskim wywiadzie, gdzie zajmował się rozwojem technologii dla agentów MI6. Postanawia zatem powrócić do swojego sennego rodzinnego miasteczka by odpocząć po służbie. Jego przyjaciel z dzieciństwa - znany informatyk kwantowy Peter Napier - ginie w dziwnych okolicznościach, pozostawiając po sobie tajemniczą notatkę. Q czuje się zobowiązany do zbadania sprawy i wkrótce odkrywa, że przełomowe odkrycia Napiera mogły przyciągnąć złowrogie siły... Czy Q zdoła rozszyfrować prawdę o śmierci przyjaciela, nawet gdy zbliża się niebezpieczeństwo? "Sprytny, przebiegły i ekscentryczny... Kwintesencja Khana." - Mick Herron "Przebiegły i porywający thriller pełen dowcipu." - Mark Billingham "Mocny, dowcipny, inteligentny i porywający. "Q. Cząstka strachu" to lektura na miarę Astona Martina." - Janice Hallett "Znakomicie wyważony i skonstruowany thriller!" - M.W. Craven "Oryginalny pomysł. Genialnie wykonany. Wstrząśnięty, nie zmieszany." - Ragnar Jonasson
Vaseem Khan
"Skup się, 007... To jest historia, o jakiej zawsze marzyliśmy, a Vaseem Khan opowiada ją jak prawdziwy mistrz: szybko, mądrze, zabawnie i trzymając w napięciu. Gorąco polecam!" - Lee Child Q - znany również jako major Boothroyd - zostaje niespodziewanie odsunięty od pracy w brytyjskim wywiadzie, gdzie zajmował się rozwojem technologii dla agentów MI6. Postanawia zatem powrócić do swojego sennego rodzinnego miasteczka by odpocząć po służbie. Jego przyjaciel z dzieciństwa - znany informatyk kwantowy Peter Napier - ginie w dziwnych okolicznościach, pozostawiając po sobie tajemniczą notatkę. Q czuje się zobowiązany do zbadania sprawy i wkrótce odkrywa, że przełomowe odkrycia Napiera mogły przyciągnąć złowrogie siły... Czy Q zdoła rozszyfrować prawdę o śmierci przyjaciela, nawet gdy zbliża się niebezpieczeństwo?