Verleger: Promise

Wprowadzenie do Raspberry Pi, wyd. II

Matt Richardson, Shawn Wallace

Raspberry Pi to komputer wielkości karty kredytowej, do którego można podłączyć zwykły telewizor i klawiaturę. Jednak jest to pełnoprawny, choć mały komputer, który można wykorzystać w rozmaitych projektach, a także do wielu rzeczy, które realizują "zwykłe" komputery PC, jak praca z arkuszami kalkulacyjnymi i tekstem, przeglądanie Internetu czy gry lub oglądanie wideo wysokiej rozdzielczości. Ta książka krok po kroku pokazuje różnorodne możliwości związane z zabawą i edukacją. Korzystaj z wielu wstępnie załadowanych języków programowania. Używaj Raspberry Pi z Arduino. Twórz projekty związane z Internetem. Baw się multimediami. Z Raspberry Pi możesz robić to wszystko i jeszcze więcej. Zawiera omówienie nowej wersji Raspberry Pi Model 3, a szczególnie jej możliwości komunikacyjnych.

Wprowadzenie do Raspberry Pi, wyd. III

Matt Richardson, Shawn Wallace, Wolfram Donat

Poznajemy niedrogi komputer z procesorem ARM i Linuksem Matt Richardson, Shawn Wallace i Wolfram Donat Dziesięć lat. To już dziesięć lat od chwili, gdy świat komputerów do góry nogami wywróciło wydanie Raspberry Pi: taniego, jednopłytowego komputera o rozmiarze karty kredytowej. W ciągu tej dekady Raspberry Pi wpłynęło na badania kosmiczne, domowe zastosowania komputerów, Internet rzeczy, a nawet na to, jak korzystamy z multimediów. Uaktualnione o omówienie Raspberry Pi 4, Raspberry Pi Pico i Raspberry Pi Zero W2, trzecie wydanie tej książki prowadzi Czytelnika krok po kroku poprzez wiele rzeczy, które może zaoferować przez Raspberry Pi: zdalne przetwarzanie, wykrywanie twarzy za pomocą opcjonalnej kamery, małe i wielkie projekty multimedialne. Przy użyciu Raspberry Pi możemy zrobić to wszystko i jeszcze więcej. Czego można nauczyć się z tej książki: Poznać sprzętowe możliwości Pi Opanować Linux w stopniu wystarczającym do swobodnego poruszania się po systemie operacyjnym Zacząć programować w Pythonie Używać pinów wejściowych i wyjściowych Pi do kontrolowania sprzętu Sprawić, aby Arduino i Raspberry Pi działały wspólnie Utworzyć własny serwer Web oparty na Pi Posługiwać się Raspberry Pi Camera Module i kamerkami USB Uczynić Pi centralnym elementem projektu Internetu rzeczy Hakuj sprzęt za pomocą oprogramowania!

Wprowadzenie do uczenia maszynowego według Esposito

Dino Esposito, Francesco Esposito

Opanuj koncepcje uczenia maszynowego i rozwiązuj rzeczywiste problemy Uczenie maszynowe stwarza niesamowite możliwości, a książka Wprowadzenie do uczenia maszynowego zawiera praktyczną wiedzę o ich wykorzystaniu. Dino i Francesco Esposito zaczynają od krótkiego omówienia podstawowych zagadnień sztucznej inteligencji oraz zasad każdego projektu uczenia maszynowego. Następ-nie wprowadzają do potężnej biblioteki ML.NET opracowanej przez firmę Microsoft. Omawiają między innymi przetwarzanie danych, uczenie i weryfikację. Prezentują rodziny algorytmów, które można uczyć w celu rozwią-zywania rzeczywistych problemów, a także techniki uczenia głębokiego wykorzystujące sieci neuronowe. Na koniec autorzy omawiają wartościowe usługi czasu wykonywania, dostępne za pośrednictwem chmury obli-czeniowej Azure, a także rozważają długoterminowe perspektywy biznesowe związane z uczeniem maszyno-wym. Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, oraz Francesco Esposito ułatwią nam: Zgłębianie poznanych zasad uczenia się ludzi oraz budowy inteligentnego oprogramowania Odkrycie problemów, które można rozwiązać z wykorzystaniem uczenia maszynowego Zrozumienie potoku uczenia maszynowego, czyli kroków prowadzących do uzyskania gotowego modelu Użycie AutoML w celu automatycznego wybrania najlepszego potoku dla dowolnego problemu i zbioru danych Opanowanie biblioteki ML.NET, zaimplementowanie jej potoku oraz wykorzystanie zadań i algorytmów Zgłębianie matematycznych podstaw uczenia maszynowego Prognozowanie, ulepszanie sposobów podejmowania decyzji i stosowanie metod probabilistycznych Grupowanie danych poprzez klasyfikację i klasteryzację Poznanie podstaw uczenia głębokiego, włącznie z projektowaniem sieci neuronowych Wykorzystanie usług w chmurze AI w celu szybszego tworzenia lepszych rzeczywistych rozwiązań O książce Dla profesjonalistów zamierzających tworzyć aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe: zarówno dla programistów chcących zdobyć umiejętności z zakresu analizy danych, jak i dla analityków danych, którzy chcą zdobyć odpowiednie umiejętności programistyczne Zawiera przykładowe scenariusze kodu uczenia maszynowego wykorzystujące bibliotekę ML.NET O autorach Dino Esposito, 14-krotnie wyróżniony tytułem Microsoft MVP, jest autorem ponad 20 książek, włącznie z best-sellerem wydawnictwa Microsoft Press, zatytułowanym Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enter-prise. Od 22 lat jest autorem kolumny Cutting Edge, a także prowadzi regularne wykłady w firmie Microsoft i na niezależnych wydarzeniach branżowych na całym świecie. Od ponad 25 lat jest programistą, a obecnie kon-centruje się na sztucznej inteligencji w kontekście inteligentnych rozwiązań dla miast i energetyki, pracując na stanowisku stratega do spraw korporacyjnych rozwiązań cyfrowych w BaxEnergy. Francesco Esposito jest 21-letnim programistą zawieszonym między zagadnieniami zaawansowanej matema-tyki i tajnikami nauk o danych. Interesuje się przede wszystkim hydrologią i służbą zdrowia. Francesco założył Youbiquitous, firmę zajmującą się oprogramowaniem i sztuczną inteligencją, a także prowadzi małą firmę in-westycyjną. Cały przykładowy kod, włącznie z kompletnymi aplikacjami, jest dostępny pod adresem MicrosoftPressStore.com/IntroMachineLearning/downloads Obraz na okładce autorstwa Andreya Pronin/aAlamy Stock Vector

Wydajne programowanie w R. Praktyczny przewodnik po lepszym programowaniu

Colin Gillespie, Robin Lovelace

Istnieje wiele znakomitych materiałów dotyczących wizualizacji, analizy danych i tworzenia pakietów w języku R. Setki rozproszonych winiet, stron internetowych i forów wyjaśnia, w jaki sposób należy wykorzystywać R w określonych domenach. Niewiele jednak zostało napisane o tym, jak w prosty sposób zapewnić efektywne działanie języka R aż do teraz. Ten praktyczny podręcznik uczy nowych i doświadczonych użytkowników R, jak pisać w tym języku wydajny kod. Bazując na swoim wieloletnim doświadczeniu w prowadzeniu kursów języka R, autorzy Colin Gillespie i Robin Lovelace dostarczają szereg praktycznych porad na wiele różnych tematów od optymalizowania konfiguracji środowiska RStudio po wykorzystywanie języka C++ które czynią z tej książki przydatną pozycję w zbiorze literatury dowolnego użytkownika R. Z treści podręcznika Wydajne programowanie w R z pewnością skorzystają nauczyciele akademiccy, użytkownicy biznesowi i programiści z wielu różnych środowisk. Uzyskaj porady związane z konfigurowaniem środowiska programistycznego R Poznaj ogólne koncepcje programowania i techniki kodowania w R Zapoznaj się z elementami składowymi wydajnego przepływu pracy w R Naucz się, jak wydajnie odczytywać i zapisywać dane w R Zagłęb się w stolarce danych kluczowej umiejętności czyszczenia surowych danych Zoptymalizuj swój kod przy użyciu profilowania, standardowych trików oraz innych metod Określ swoje możliwości sprzętowe w zakresie obsługi obliczeń R Zmaksymalizuj korzyści płynące z programowania zespołowego Przyspiesz swoją przemianę z hakera R w programistę R Colin Gillespie jest starszym wykładowcą (profesor nadzwyczajny) na Uniwersytecie w Newcastle w Wielkiej Brytanii. Jego zainteresowania badawcze obejmują obliczenia o wysokiej wydajności oraz statystykę bayesowską. Regularnie zatrudniany przez Jumping Rivers (jumpingrivers.com) jako konsultant, uczy języka R od 2005 roku. Robin Lovelace jest pracownikiem Instytutu Badań nad Transportem oraz Instytutu Analizy Danych na Uniwersytecie w Leeds w Wielkiej Brytanii. Przez pięć lat wykorzystywał R w badaniach akademickich, zaś przez cztery lata uczył języka R na wszystkich poziomach. Robin wykorzystał ponadto język R w kilku projektach realizowanych w ramach programu badań stosowanych. Autorzy piszą czystą prozą, która daje zwięzłą i dobitną odpowiedź na pytanie Dlaczego wydajne programowanie?. Podwójny nacisk na programowanie i produktywność jest bardzo przydatny. -Garrett Grolemund Główny instruktor w RStudio oraz autor książek R for Data Science i Hands-on Programming with R (obie wydawnictwa O'Reilly)

Wydajny JavaScript. Budowanie szybkich interfejsów aplikacji

Nicholas C. Zakas

Jeśli jesteś podobny do większości projektantów, w znacznym stopniu opierasz się na JavaScript, aby tworzyć interaktywne i szybko reagujące aplikacje Web. Problem polega na tym, że wszystkie te wiersze kodu JavaScript mogą spowolnić nasze aplikacje. W tej książce pokazano techniki i strategie eliminowania wąskich gardeł już podczas pisania programu. Nauczymy się, jak między innymi poprawić czas wykonania, ładowanie kodu, interakcję z modelem DOM, cykl życia strony. Nicholas C. Zakas, inżynier frontonu Yahoo! i pięciu innych ekspertów JavaScript – Ross Harmes, Julien Lecomte, Steven Levithan, Stoyan Stefanov i Matt Sweeney – pokazują optymalne sposoby ładowania kodu na stronę oraz podają wskazówki programistyczne, dzięki którym JavaScript może działać tak szybko i efektywnie, jak to możliwe. Poznamy najlepsze praktyki tworzenia plików i ich wdrażania w środowisku eksploatacyjnym, a także narzędzia do rozwiązywania problemów na już działających stronach.

Wzorce projektowe uczenia maszynowego. Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps

Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn

Rozwiązania typowych problemów dotyczących przygotowania danych, konstruowania modeli i MLOps Wzorce projektowe opisane w tej książce obejmują najlepsze praktyki i rozwiązania powtarzalnych problemów w uczeniu maszynowym. Autorzy, troje inżynierów z firmy Google, skatalogowali sprawdzone metody, aby pomóc badaczom danych sprostać typowym problemom występującym w całym procesie uczenia maszynowego. Te wzorce projektowe kodyfikują doświadczenie setek ekspertów w prostych, przystępnych radach. W tej książce znajdziesz szczegółowe wyjaśnienia 30 wzorców reprezentacji danych i problemów, operacjonalizacji, powtarzalności, odtwarzalności, elastyczności, objaśnialności i bezstronności. Każdy wzorzec obejmuje opis problemu, różnorodne potencjalne rozwiązania oraz rekomendacje dotyczące wyboru najlepszej techniki w danej sytuacji. Nauczysz się: •  Rozpoznawać i minimalizować typowe problemy występujące podczas uczenia, oceniania oraz wdrażania modeli uczenia maszynowego •  Przedstawiać dane dla różnych typów modeli uczenia maszynowego, w postaci reprezentacji wektorowych, krzyżowania cech i nie tylko •  Wybierać prawidłowy typ modelu dla konkretnych problemów •  Konstruować wydajną pętlę uczenia z zastosowaniem punktów kontrolnych, strategii rozkładu i strojenia hiperparametrów •  Wdrażać skalowalne systemy uczenia maszynowego, które można uczyć ponownie i aktualizować, aby odzwierciedlać nowe dane •  Interpretować predykcje modeli dla interesariuszy i zapewniać, że modele traktują użytkowników bezstronnie •  Zwiększać dokładność, odtwarzalność i elastyczność   „Dzięki wspaniałym, różnorodnym przykładom ta książka jest obowiązkową lekturą dla badaczy danych i inżynierów uczenia maszynowego dążących do zrozumienia sprawdzonych rozwiązań złożonych problemów uczenia maszynowego.” ­—David Kanter Dyrektor wykonawczy, ML Commons „Jeśli chcesz oszczędzić sobie siniaków na drodze do konstruowania rozwiązań uczenia maszynowego, Lak, Sara i Michael to osoby, na które możesz liczyć.” ­—Will Grannis Dyrektor zarządzający, Cloud CTO Office, Google Valliappa (Lak) Lakshmanan jest globalnym kierownikiem działu analizy danych i rozwiązań sztucznej inteligencji w Google Cloud. Sara Robinson jest rzeczniczką deweloperów w zespole Google Cloud, skupiającą się na uczeniu maszynowym. Michael Munn jest inżynierem rozwiązań uczenia maszynowego w Google, gdzie pomaga klientom projektować, implementować i wdrażać modele uczenia maszynowego.

Zaawansowane zarządzanie pamięcią w .NET: Lepszy kod, wydajność i skalowalność

Konrad Kokosa

Ta książka pozwoli lepiej zrozumieć wewnętrzne działanie zarządzania pamięcią w .NET, związane z tym pułapki i techniki, które pozwolą skutecznie unikać szerokiej gamy problemów związanych z wydajnością i skalowalnością tworzonego oprogramowania. Pomimo automatycznego zarządzania pamięcią w .NET, zrozumienie zasad działania pamięci w .NET ma wiele zalet i pozwoli pisać lepsze oprogramowanie obsługujące pamięć wydajnie i skutecznie. Zaawansowane zarządzanie pamięcią w .NET jest wyczerpującym przewodnikiem prowadzącym do pisania lepszego oprogramowania poprzez lepsze zrozumienie działania zarządzania pamięcią w .NET. Dzięki tej książce można: • Zrozumieć teoretyczne podstawy automatycznego zarządzania pamięcią. • Dogłębnie poznać każdy aspekt zarządzania pamięcią w .NET, w tym szczegółowe omówienie implementacji odśmiecania pamięci (GC – garbage collection). • Uzyskać praktyczne wskazówki, jak stosować tę wiedzę w codziennym tworzeniu oprogramowania. • Wykorzystać praktyczną znajomość narzędzi związanych z zarządzaniem pamięcią w .NET do diagnozowania różnych problemów związanych z pamięcią. • Zbadać różne aspekty zaawansowanego zarządzania pamięcią, w tym wykorzystanie typów Span i Memory. Książka ta jest przeznaczona dla programistów .NET, architektów rozwiązań programistycznych oraz inżynierów zajmujących się wydajnością. Książka ta została dokładnie zweryfikowana przez zespół .NET w firmie Microsoft i zawiera 25 cennych przykładów rozwiązywania problemów, mających pomóc w diagnozowaniu trudnych problemów związanych z pamięcią. Czytelnicy będą też mogli skorzystać z wielu „zasad” dotyczących zarządzania pamięcią w .NET, które wprowadzają metody pisania kodu uwzględniające działanie zarządzania pamięcią oraz sposoby unikania typowych problemów. Konrad Kokosa jest doświadczonym projektantem i twórcą oprogramowania, posiadającym tytuł Microsoft MVP i specjalizującym się w technologiach Microsoft, ale interesującym się też wieloma innymi. Będąc programistą od ponad dekady, z zamiłowaniem rozwiązuje problemy związane z wydajnością, przyspieszaniem działania aplikacji oraz wszelkiego rodzaju łamigłówki architektoniczne w .NET. Konrad jest niezależnym konsultantem oraz aktywnym członkiem społeczności, prowadzącym blog, szkolenia i prezentacje. Jest współzałożycielem Dotnetos.org.

Zaawansowany Python. Jasne, zwięzłe i efektywne programowanie

Luciano Ramalho

Prostota języka Python pozwala szybko osiągnąć produktywność, ale oznacza to również, że często nie wykorzystujemy wszystkiego, co ma da zaoferowania. Dzięki temu praktycznemu poradnikowi Czytelnik nauczy się, jak pisać efektywny, idiomatyczny kod Pythona dzięki wykorzystaniu jego najlepszych   i zapewne najbardziej lekceważonych   cech. Autor, Luciano Ramalho, prowadzi Czytelnika poprzez podstawowe cechy języka i biblioteki i pokazuje, jak sprawić, aby kod był jednocześnie krótszy, szybszy i bardziej czytelny. Wielu doświadczonych programistów próbuje nagiąć Pythona do wzorców, których nauczyli się z innych języków i nigdy nie odkrywa możliwości, które wykraczają poza ich doświadczenie. Dzięki tej książce ci programiści będą mogli się nauczyć, jak osiągnąć biegłość w języku Python 3. Książka obejmuje: Model danych Pythona: pozwala zrozumieć, że metody specjalne są kluczem do spójnego zachowania obiektów Struktury danych: umożliwia w pełni wykorzystać wbudowane typy i zrozumieć dualizm tekstowo-bajtowy w erze Unicode Funkcje jako obiekty: wgląd w funkcje Pythona jako obiekty pierwszej klasy i wyjaśnienie, jak wpływa to na popularne wzorce projektowania Idiomy zorientowane obiektowo: budowanie klas poprzez poznawanie odwołań, zmienności, interfejsów, przeciążanie operatorów i wielokrotne dziedziczenie Przepływ sterowania: wykorzystanie menedżerów kontekstu, generatorów, współprogramów i współbieżności przy użyciu pakietów concurrent.futures i asyncio Metaprogramowanie: wykorzystanie właściwości, deskryptorów atrybutów, dekoratorów klas i metaklas Luciano Ramalho, programista Pythona od roku 1998, jest członkiem Python Software Foundation, współwłaścicielem Python.pro.br   brazylijskiej firmy szkoleniowej i współzałożycielem Garoa Hacker Clube, pierwszego w Brazyli klubu hackerskiego. Prowadzi zespoły projektowania oprogramowania i wykłada stosowanie Pythona dla sektora medialnego, bankowego i rządowego. „Jestem dumny, że zostałem recenzentem technicznym tej książki   nie tylko pomoże ona wielu średnio zaawanowanym programistom w ich drodze do mistrzostwa, ale ja sam nauczyłem się z niej kilku rzeczy!” —Alex Martelli Python Software Foundation „Zaawansowany Python to skarbiec pełen użytecznych programistycznych trików, przydatnych tak średnio, jak i bardzo doświadczonym programistom, którzy chcą rozszerzyć granice swojej wiedzy.” —Daniel i Audrey Roy Greenfeld autorzy Two Scoops of Django