SOWA OPAC : Biblioteka - Katalog książek

116 wyników

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Python : instrukcje dla programisty / Eric Matthes ; przekład: Robert Górczyński. - Wyd. 2 zaktualizowane i poprawione - Gliwice : Helion S.A., cop. 2020. - 614, [2] s. : rys. ; 23 cm.

Autor

Matthes Eric (1972- ) Górczyński Robert

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Programowanie (informatyka) Python (język programowania) Języki programowania

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: O autorze; O korektorze merytorycznym; Podziękowania; Wprowadzenie do drugiego wydania książki; Wprowadzenie: Do kogo jest skierowana ta książka?; Czego nauczysz się z tej książki?; Zasoby w internecie; Dlaczego Python?; CZĘŚĆ I. PODSTAWY: 1. Rozpoczęcie pracy: Przygotowanie środowiska programistycznego; Python w różnych systemach operacyjnych; Uruchomienie programu typu "Witaj, świecie!"; Rozwiązywanie problemów podczas instalacji; Uruchamianie programów Pythona z poziomu powłoki; Podsumowanie; 2. Zmienne i proste typy danych: Co tak naprawdę dzieje się po uruchomieniu hello_world.py?; Zmienne; Ciągi tekstowe; Liczby; Komentarze; Zen Pythona; Podsumowanie; 3. Wprowadzenie do list: Czym jest lista?; Zmienianie, dodawanie i usuwanie elementów; Organizacja listy; Unikanie błędów indeksu podczas pracy z listą; Podsumowanie; 4. Praca z listą: Iteracja przez całą listę; Unikanie błędów związanych z wcięciami; Tworzenie list liczbowych; Praca z fragmentami listy; Krotka; Styl tworzonego kodu; Podsumowanie; 5. Konstrukcja if: Prosty przykład; Test warunkowy; Polecenie if; Używanie poleceń if z listami; Nadawanie stylu poleceniom if; Podsumowanie; 6. Słowniki: Prosty słownik; Praca ze słownikami; Iteracja przez słownik; Zagnieżdżanie; Podsumowanie; 7. Dane wejściowe użytkownika i pętla while: Jak działa funkcja input()?; Wprowadzenie do pętli while; Użycie pętli while wraz z listami i słownikami; Podsumowanie; 8. Funkcje: Definiowanie funkcji; Przekazywanie argumentów; Wartość zwrotna; Przekazywanie listy; Przekazywanie dowolnej liczby argumentów; Przechowywanie funkcji w modułach; Nadawanie stylu funkcjom; Podsumowanie; 9. Klasy: Utworzenie i użycie klasy; Praca z klasami i egzemplarzami; Dziedziczenie; Import klas; Biblioteka standardowa Pythona; Nadawanie stylu klasom; Podsumowanie; 10. Pliki i wyjątki: Odczytywanie danych z pliku; Zapisywanie danych w pliku; Wyjątki; Przechowywanie danych; Podsumowanie; 11. Testowanie kodu: Testowanie funkcji; Testowanie klasy; Podsumowanie; CZĘŚĆ II. PROJEKTY: PROJEKT 1. INWAZJA OBCYCH: 12. Statek, który strzela pociskami: Planowanie projektu; Instalacja Pygame; Rozpoczęcie pracy nad projektem gry; Dodanie obrazu statku kosmicznego; Refaktoryzacja, czyli metody _check_events() i _update_screen(); Kierowanie statkiem kosmicznym; Krótkie powtórzenie; Wystrzeliwanie pocisków; Podsumowanie; 13. Obcy!: Przegląd projektu; Utworzenie pierwszego obcego; Utworzenie floty obcych; Poruszanie flotą obcych; Zestrzeliwanie obcych; Zakończenie gry; Podsumowanie; 14. Punktacja: Dodanie przycisku Gra; Zmiana poziomu trudności; Punktacja; Podsumowanie; PROJEKT 2. WIZUALIZACJA DANYCH: 15. Generowanie danych: Instalacja matplotlib; Wygenerowanie prostego wykresu liniowego; Błądzenie losowe; Symulacja rzutu kością do gry za pomocą plotly; Podsumowanie; 16. Pobieranie danych: Format CSV; Mapowanie globalnych zbiorów danych - format JSON; Podsumowanie; 17. Praca z API: Użycie Web API; Wizualizacja repozytoriów za pomocą pakietu plotly; Hacker News API; Podsumowanie; PROJEKT 3. APLIKACJE INTERNETOWE: 18. Rozpoczęcie pracy z Django: Przygotowanie projektu; Uruchomienie aplikacji; Tworzenie stron internetowych - strona główna aplikacji; Utworzenie dodatkowych stron; Podsumowanie; 19. Konta użytkowników: Umożliwienie użytkownikom wprowadzania danych; Konfiguracja kont użytkowników; Umożliwienie użytkownikom bycia właścicielami swoich danych; Podsumowanie; 20. Nadanie stylu i wdrożenie aplikacji: Nadanie stylu aplikacji Learning Log; Wdrożenie aplikacji Learning Log; Podsumowanie; Posłowie; A. Instalacja Pythona i rozwiązywanie problemów: Python w Windows; Python w systemie macOS; Python w systemie Linux; Słowa kluczowe Pythona i wbudowane funkcje; B. Edytory tekstu i środowiska IDE: Dostosowanie ustawień edytora Sublime Text; Inne edytory tekstu i środowiska IDE; IDLE; Geany; Emacs i vim; Atom; Visual Studio Code; PyCharm; C. Uzyskiwanie pomocy: Pierwsze kroki; Wyszukiwanie informacji w internecie; Kanały IRC; Slack; Discord; D. Używanie Gita do kontroli wersji: Instalacja Gita; Tworzenie projektu; Ignorowanie plików; Inicjalizacja repozytorium; Sprawdzanie stanu; Dodawanie plików do repozytorium; Zatwierdzanie plików; Sprawdzanie dziennika projektu; Drugie zatwierdzenie; Przywracanie stanu projektu; Przywrócenie projektu do wcześniejszego stanu; Usunięcie repozytorium.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Python : machine learning i deep learning : biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2 / Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili ; przekł. Krzysztof Sawka. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2021. - 668, [4] s. : fot., rys., wykresy, wzory ; 24 cm.

Autor

Raschka Sebastian Mirjalili Vahid Sawka Krzysztof

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Uczenie się maszyn Deep learning Python (język programowania)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: R. 1 Umożliwianie komputerom uczenia się z danych: Tworzenie inteligentnych maszyn służących do przekształcania danych w wiedzę; Trzy różne rodzaje uczenia maszynowego; Wprowadzenie do podstawowej terminologii i notacji; Strategia tworzenia systemów uczenia maszynowego; Wykorzystywanie środowiska Python do uczenia maszynowego; Podsumowanie. R. 2 Trenowanie prostych algorytmów uczenia maszynowego w celach klasyfikacji: Sztuczne neurony - rys historyczny początków uczenia maszynowego; Implementacja algorytmu uczenia perceptronu w Pythonie; Adaptacyjne neurony liniowe i zbieżność uczenia; Podsumowanie. R. 3 Stosowanie klasyfikatorów uczenia maszynowego za pomocą biblioteki scikit-learn: Wybór algorytmu klasyfikującego; Pierwsze kroki z biblioteką scikit-learn - uczenie perceptronu; Modelowanie prawdopodobieństwa przynależności do klasy za pomocą regresji logistycznej; Wyznaczanie maksymalnego marginesu za pomocą maszyn wektorów nośnych; Rozwiązywanie nieliniowych problemów za pomocą jądra SVM; Uczenie drzew decyzyjnych; Algorytm k-najbliższych sąsiadów - model leniwego uczenia; Podsumowanie. R. 4 Tworzenie dobrych zestawów danych uczących - wstępne przetwarzanie danych: Kwestia brakujących danych; Przetwarzanie danych kategorialnych; Rozdzielanie zestawu danych na oddzielne podzbiory uczący i testowy; Skalowanie cech; Dobór odpowiednich cech; Ocenianie istotności cech za pomocą algorytmu losowego lasu; Podsumowanie. R. 5 Kompresja danych poprzez redukcję wymiarowości: Nienadzorowana redukcja wymiarowości za pomocą analizy głównych składowych; Nadzorowana kompresja danych za pomocą liniowej analizy dyskryminacyjnej; Jądrowa analiza głównych składowych jako metoda odwzorowywania nierozdzielnych liniowo klas; Podsumowanie. R. 6 Najlepsze metody oceny modelu i strojenie parametryczne: Usprawnianie cyklu pracy za pomocą kolejkowania; Stosowanie k-krotnego sprawdzianu krzyżowego w ocenie skuteczności modelu; Sprawdzanie algorytmów za pomocą krzywych uczenia i krzywych walidacji; Dostrajanie modeli uczenia maszynowego za pomocą metody przeszukiwania siatki; Przegląd wskaźników oceny skuteczności; Podsumowanie. R. 7 Łączenie różnych modeli w celu uczenia zespołowego: Uczenie zespołów; Łączenie klasyfikatorów za pomocą algorytmu głosowania większościowego; Agregacja - tworzenie zespołu klasyfikatorów za pomocą próbek początkowych; Usprawnianie słabych klasyfikatorów za pomocą wzmocnienia adaptacyjnego; Podsumowanie. R. 8 Wykorzystywanie uczenia maszynowego w analizie sentymentów: Przygotowywanie zestawu danych IMDb movie review do przetwarzania tekstu; Wprowadzenie do modelu worka słów; Uczenie modelu regresji logistycznej w celu klasyfikowania tekstu; Praca z większą ilością danych - algorytmy sieciowe i uczenie pozardzeniowe; Modelowanie tematyczne za pomocą alokacji ukrytej zmiennej Dirichleta; Podsumowanie. R. 9 Wdrażanie modelu uczenia maszynowego do aplikacji sieciowej: Serializacja wyuczonych estymatorów biblioteki scikit-learn; Konfigurowanie bazy danych SQLite; Tworzenie aplikacji sieciowej za pomocą środowiska Flask; Przekształcanie klasyfikatora recenzji w aplikację sieciową; Umieszczanie aplikacji sieciowej na publicznym serwerze; Podsumowanie. R. 10 Przewidywanie ciągłych zmiennych docelowych za pomocą analizy regresywnej: Wprowadzenie do regresji liniowej; Zestaw danych Housing; Implementacja modelu regresji liniowej wykorzystującego zwykłą metodę najmniejszych kwadratów; Uczenie odpornego modelu regresywnego za pomocą algorytmu RANSAC; Ocenianie skuteczności modeli regresji liniowej; Stosowanie regularyzowanych metod regresji; Przekształcanie modelu regresji liniowej w krzywą - regresja wielomianowa; Analiza nieliniowych relacji za pomocą algorytmu losowego lasu; Podsumowanie. R. 11 Praca z nieoznakowanymi danymi - analiza skupień: Grupowanie obiektów na podstawie podobieństwa przy użyciu algorytmu centroidów; Organizowanie skupień do postaci drzewa skupień; Wyznaczanie rejonów o dużej gęstości za pomocą algorytmu DBSCAN; Podsumowanie. R. 12 Implementowanie wielowarstwowej sieci neuronowej od podstaw: Modelowanie złożonych funkcji przy użyciu sztucznych sieci neuronowych; Klasyfikowanie pisma odręcznego; Trenowanie sztucznej sieci neuronowej; Zbieżność w sieciach neuronowych; Jeszcze słowo o implementacji sieci neuronowej; Podsumowanie. R. 13 Równoległe przetwarzanie sieci neuronowych za pomocą biblioteki TensorFlow: Biblioteka TensorFlow a skuteczność uczenia; Pierwsze kroki z biblioteką TensorFlow; Tworzenie potoków wejściowych za pomocą tf.data, czyli interfejsu danych TensorFlow; Tworzenie modelu sieci neuronowej za pomocą modułu TensorFlow; Dobór funkcji aktywacji dla wielowarstwowych sieci neuronowych; Podsumowanie. R. 14 Czas na szczegóły - mechanizm działania biblioteki TensorFlow: Cechy kluczowe TensorFlow; Grafy obliczeniowe TensorFlow: migracja do wersji TensorFlow 2; Obiekty Variable służące do przechowywania i aktualizowania parametrów modelu; Obliczanie gradientów za pomocą różniczkowania automatycznego i klasy GradientTape; Upraszczanie implementacji popularnych struktur za pomocą interfejsu Keras; Estymatory TensorFlow; Podsumowanie. R. 15 Klasyfikowanie obrazów za pomocą głębokich splotowych sieci neuronowych: Podstawowe elementy splotowej sieci neuronowej; Implementowanie sieci CNN; Implementacja głębokiej sieci splotowej za pomocą biblioteki TensorFlow; Klasyfikowanie płci na podstawie zdjęć twarzy za pomocą sieci splotowej; Podsumowanie. R. 16 Modelowanie danych sekwencyjnych za pomocą rekurencyjnych sieci neuronowych: Wprowadzenie do danych sekwencyjnych; Sieci rekurencyjne służące do modelowania sekwencji; Implementowanie wielowarstwowej sieci rekurencyjnej przy użyciu biblioteki TensorFlow do modelowania sekwencji; Przetwarzanie języka za pomocą modelu transformatora; Podsumowanie. R. 17. Generatywne sieci przeciwstawne w zadaniach syntetyzowania nowych danych: Wprowadzenie do generatywnych sieci przeciwstawnych; Implementowanie sieci GAN od podstaw; Poprawianie jakości syntetyzowanych obrazów za pomocą sieci GAN: splotowej i Wassersteina; Inne zastosowania modeli GAN; Podsumowanie. R. 18 Uczenie przez wzmacnianie jako mechanizm podejmowania decyzji w skomplikowanych środowiskach: Wprowadzenie: uczenie z doświadczenia; Podstawy teoretyczne uczenia przez wzmacnianie; Algorytmy uczenia przez wzmacnianie; Implementacja naszego pierwszego algorytmu uczenia przez wzmacnianie; Podsumowanie rozdziału i książki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Python : wprowadzenie / Mark Lutz ; przekład: Grzegorz Kowalczyk, Andrzej Watrak, Anna Trojan, Marek Pętlicki. - Gliwice : Helion S.A., cop. 2020. - 1494, [2] s. : il. ; 25 cm.

Autor

Lutz Mark Kowalczyk Grzegorz Watrak Andrzej Trojan Anna Pętlicki Marek

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Programowanie (informatyka)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Przedmowa; Część I Wprowadzenie; Rozdział 1. Pytania i odpowiedzi dotyczące Pythona: Dlaczego ludzie używają Pythona?; Czy Python jest językiem skryptowym?; Jakie są wady języka Python?; Kto dzisiaj używa Pythona?; Co mogę zrobić za pomocą Pythona?; Jak Python jest rozwijany i wspierany?; Jakie są techniczne mocne strony Pythona?; Jak Python wygląda na tle innych języków?; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 2. Jak Python wykonuje programy?: Wprowadzenie do interpretera Pythona; Wykonywanie programu; Warianty modeli wykonywania; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 3. Jak wykonuje się programy?: Interaktywny wiersz poleceń; Systemowy wiersz poleceń i pliki źródłowe; Skrypty wykonywalne w stylu uniksowym #!; Klikanie ikon plików; Importowanie i przeładowywanie modułów; Wykorzystywanie funkcji exec do wykonywania plików modułów; Interfejs użytkownika środowiska IDLE; Inne środowiska IDE; Inne opcje wykonywania kodu; Jaką opcję wybrać?; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części pierwszej; Część II Typy i operacje: Rozdział 4. Wprowadzenie do typów obiektów Pythona: Hierarchia pojęć w Pythonie; Dlaczego korzystamy z typów wbudowanych; Najważniejsze typy danych w Pythonie; Liczby; Łańcuchy znaków; Listy; Słowniki; Krotki; Pliki; Inne typy podstawowe; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 5. Typy liczbowe: Podstawy typów liczbowych Pythona; Liczby w akcji; Inne typy liczbowe; Rozszerzenia numeryczne; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 6. Wprowadzenie do typów dynamicznych: Sprawa brakujących deklaracji typu; Referencje współdzielone; Typy dynamiczne są wszędzie; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 7. Łańcuchy znaków: Co znajdziesz w tym rozdziale; Łańcuchy znaków podstawy; Literały łańcuchów znaków; Łańcuchy znaków w akcji; Metody łańcuchów znaków; Wyrażenia formatujące łańcuchy znaków; Formatowanie łańcuchów z użyciem metody format; Generalne kategorie typów; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 8. Listy oraz słowniki: Listy; Listy w akcji; Słowniki; Słowniki w akcji; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 9. Krotki, pliki i wszystko inne: Krotki; Przegląd i podsumowanie podstawowych typów obiektów; Pułapki typów wbudowanych; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części drugiej; Część III Instrukcje i składnia: Rozdział 10. Wprowadzenie do instrukcji Pythona: Raz jeszcze o hierarchii pojęciowej języka Python; Instrukcje Pythona; Historia dwóch if; Szybki przykład interaktywne pętle; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 11. Przypisania, wyrażenia i wyświetlanie: Instrukcje przypisania; Instrukcje wyrażeń; Polecenia print; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 12. Testy if i reguły składni: Instrukcje if; Reguły składni Pythona raz jeszcze; Testy prawdziwości i testy logiczne; Wyrażenie trójargumentowe if/else; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 13. Pętle while i for: Pętle while; Instrukcje break, continue, pass oraz else w pętli; Pętle for; Techniki tworzenia pętli; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 14. Iteracje i listy składane: Iteracje pierwsze spojrzenie; Listy składane wprowadzenie; Inne konteksty iteracyjne; Nowe obiekty iterowalne w Pythonie 3.x; Inne zagadnienia związane z iteracjami; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 15. Wprowadzenie do dokumentacji: Źródła dokumentacji Pythona; Często spotykane problemy programistyczne; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części trzeciej; Część IV Funkcje i generatory; Rozdział 16. Podstawy funkcji: Dlaczego używamy funkcji; Tworzenie funkcji; Pierwszy przykład definicje i wywoływanie; Drugi przykład przecinające się sekwencje; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 17. Zasięgi: Podstawy zasięgów w Pythonie; Instrukcja global; Zasięgi a funkcje zagnieżdżone; Instrukcja nonlocal w Pythonie 3.x; Czemu służą zmienne nonlocal? Opcje zachowania stanu; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 18. Argumenty: Podstawy przekazywania argumentów; Specjalne tryby dopasowywania argumentów; Przykład z funkcją obliczającą minimum; Uogólnione funkcje działające na zbiorach; Emulacja funkcji print z Pythona 3.0; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 19. Zaawansowane zagadnienia dotyczące funkcji: Koncepcje projektowania funkcji; Funkcje rekurencyjne; Obiekty funkcji atrybuty i adnotacje; Funkcje anonimowe lambda; Narzędzia programowania funkcyjnego; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 20. Listy składane i generatory: Listy składane i narzędzia funkcyjne; Funkcje i wyrażenia generatorów; Podsumowanie obiektów składanych; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 21. Wprowadzenie do pomiarów wydajności: Pomiary wydajności iteracji; Mierzenie czasu iteracji z wykorzystaniem modułu timeit; Inne zagadnienia związane z mierzeniem szybkości działania kodu test pystone; Pułapki związane z funkcjami; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części czwartej; Część V Moduły i pakiety: Rozdział 22. Moduły wprowadzenie: Dlaczego używamy modułów; Architektura programu w Pythonie; Jak działa importowanie; Pliki kodu bajtowego __pycache__ w Pythonie 3.2+; Ścieżka wyszukiwania modułów; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 23. Podstawy tworzenia modułów: Tworzenie modułów; Używanie modułów; Przestrzenie nazw modułów; Przeładowywanie modułów; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 24. Pakiety modułów: Podstawy importowania pakietów; Przykład importowania pakietu; Do czego służy importowanie pakietów; Względne importowanie pakietów; Pakiety przestrzeni nazw w Pythonie 3.3; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 25. Zaawansowane zagadnienia związane z modułami: Koncepcje związane z projektowaniem modułów; Ukrywanie danych w modułach; Włączanie opcji z przyszłych wersji Pythona: __future__; Mieszane tryby użycia __name__ oraz __main__; Przykład kod działający w dwóch trybach; Modyfikacja ścieżki wyszukiwania modułów; Rozszerzenie as dla instrukcji import oraz from; Przykład moduły są obiektami; Importowanie modułów z użyciem nazwy w postaci ciągu znaków; Przykład przechodnie przeładowywanie modułów; Pułapki związane z modułami; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części piątej; Część VI Klasy i programowanie zorientowane obiektowo: Rozdział 26. Programowanie zorientowane obiektowo wprowadzenie: Po co używa się klas; Programowanie zorientowane obiektowo z dystansu; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 27. Podstawy tworzenia klas: Klasy generują wiele obiektów instancji; Klasy dostosowujemy do własnych potrzeb przez dziedziczenie; Klasy mogą przechwytywać operatory Pythona; Najprostsza klasa Pythona na świecie; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 28. Bardziej realistyczny przykład: Krok 1. tworzenie instancji; Krok 2. dodawanie metod; Krok 3. przeciążanie operatorów; Krok 4. dostosowywanie zachowania za pomocą klas podrzędnych; Krok 5. dostosowanie do własnych potrzeb także konstruktorów; Krok 6. wykorzystywanie narzędzi do introspekcji; Krok 7. i ostatni przechowywanie obiektów w bazie danych; Przyszłe kierunki rozwoju; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 29. Szczegóły kodowania klas: Instrukcja class; Metody; Dziedziczenie; Przestrzenie nazw cała historia; Raz jeszcze o notkach dokumentacyjnych; Klasy a moduły; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 30. Przeciążanie operatorów: Podstawy; Indeksowanie i wycinanie __getitem__ i __setitem__; Iteracja po indeksie __getitem__; Obiekty iteratorów __iter__ i __next__; Test przynależności __contains__, __iter__ i __getitem__; Dostęp do atrybutów __getattr__ oraz __setattr__; Reprezentacje łańcuchów __repr__ oraz __str__; Dodawanie prawostronne i miejscowa modyfikacja: metody __radd__ i __iadd__; Wywołania __call__; Porównania __lt__, __gt__ i inne; Testy logiczne __bool__ i __len__; Destrukcja obiektu __del__; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 31. Projektowanie z użyciem klas: Python a programowanie zorientowane obiektowo; Programowanie zorientowane obiektowo i dziedziczenie związek jest; Programowanie zorientowane obiektowo i kompozycja związki typu ma; Programowanie zorientowane obiektowo a delegacja obiekty opakowujące; Pseudoprywatne atrybuty klas; Metody są obiektami z wiązaniem i bez wiązania; Klasy są obiektami uniwersalne fabryki obiektów; Dziedziczenie wielokrotne klasy mieszane; Inne zagadnienia związane z projektowaniem; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 32. Zaawansowane zagadnienia związane z klasami: Rozszerzanie typów wbudowanych; Klasy w nowym stylu; Nowości w klasach w nowym stylu; Nowości w klasach w nowym styl; Metody statyczne oraz metody klasy; Dekoratory i metaklasy część 1.; Wbudowana funkcja super: zmiana na lepsze czy na gorsze?; Pułapki związane z klasami; Część VII Wyjątki oraz narzędzia: Rozdział 33. Podstawy wyjątków: Po co używa się wyjątków; Wyjątki w skrócie; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 34. Szczegółowe informacje dotyczące wyjątków: Instrukcja try/except/else; Instrukcja try/finally; Połączona instrukcja try/except/finally; Instrukcja raise; Instrukcja assert; Menedżery kontekstu with/as; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 35. Obiekty wyjątków: Wyjątki powrót do przyszłości; Do czego służą hierarchie wyjątków; Wbudowane klasy wyjątków; Własne sposoby wyświetlania; Własne dane oraz zachowania; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 36. Projektowanie z wykorzystaniem wyjątków: Zagnieżdżanie programów obsługi wyjątków; Zastosowanie wyjątków; Wskazówki i pułapki dotyczące projektowania wyjątków; Podsumowanie podstaw języka Python; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Sprawdź swoją wiedzę ćwiczenia do części siódmej; Część VIII Zagadnienia zaawansowane: Rozdział 37. Łańcuchy znaków Unicode oraz łańcuchy bajtowe: Zmiany w łańcuchach znaków w Pythonie 3.x; Podstawy łańcuchów znaków; Podstawy kodowania ciągów znaków; Kod łańcuchów znaków Unicode; Wykorzystywanie obiektów bytes z Pythona 3.x; Obiekt bytearray w wersji 3.x (oraz 2.6 lub nowszej); Wykorzystywanie plików tekstowych i binarnych; Wykorzystywanie plików Unicode; Inne zmiany w narzędziach do przetwarzania łańcuchów znaków w Pythonie 3.x; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 38. Zarządzane atrybuty: Po co zarządza się atrybutami; Właściwości; Deskryptory; Metody __getattr__ oraz __getattribute__; Przykład sprawdzanie poprawności atrybutów; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 39. Dekoratory: Czym jest dekorator; Podstawy; Kod dekoratorów funkcji; Kod dekoratorów klas; Bezpośrednie zarządzanie funkcjami oraz klasami; Przykład atrybuty prywatne i publiczne; Przykład sprawdzanie poprawności argumentów funkcji; Rozdział 40. Metaklasy: Tworzyć metaklasy czy tego nie robić?; Model metaklasy; Deklarowanie metaklas; Tworzenie metaklas; Instancje a dziedziczenie; Metody metaklas; Przykład dodawanie metod do klas; Przykład zastosowanie dekoratorów do metod; Podsumowanie rozdziału; Sprawdź swoją wiedzę quiz; Sprawdź swoją wiedzę odpowiedzi; Rozdział 41. Wszystko, co najlepsze: Paradoks Pythona; Dokąd dalej?; Na bis: wydrukuj swój certyfikat!; Dodatki: Dodatek A Instalacja i konfiguracja: Instalowanie interpretera Pythona; Konfiguracja Pythona; Dodatek B Uruchamianie Pythona 3.x w systemie Windows: Dziedzictwo systemu Unix; Dziedzictwo systemu Windows; Wprowadzenie nowego programu uruchomieniowego w systemie Windows; Podręcznik do programu uruchomieniowego; Pułapki nowego programu uruchomieniowego; Podsumowanie: ostateczny wynik dla systemu Windows; Dodatek C Zmiany w języku Python a niniejsza książka: Najważniejsze różnice między wersjami 2.x i 3.x; Ogólne uwagi do zmian w wersji 3.x; Zmiany opisane w piątym wydaniu: wersje 2.7, 3.2 i 3.3; Zmiany opisane w czwartym wydaniu: wersje 2.6, 3.0 i 3.1; Zmiany opisane w trzecim wydaniu: wersje 2.3, 2.4 i 2.5; Wcześniejsze i późniejsze zmiany w Pythonie; Dodatek D Rozwiązania ćwiczeń podsumowujących poszczególne części książki: Część I Wprowadzenie; Część II Typy i operacje; Część III Instrukcja i składnia; Część IV Funkcje i generatory; Część V Moduły i pakiety; Część VI Klasy i programowanie zorientowane obiektowo; Część VII Wyjątki oraz narzędzia; O autorze. Kolofon.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Python dla DevOps : naucz się bezlitośnie skutecznej automatyzacji / Noah Gift, Kennedy Behrman, Alfredo Deza, Grig Gheorghiu ; przekł. Radosław Meryk. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2021. - 462, [2] s. : rys., mapy, wykresy ; 24 cm.

Autor

Gift Noah Behrman Kennedy Deza Alfredo (1979- ) Gheorghiu Grig Meryk Radosław

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) DevOps (informatyka)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

1. Podstawy Pythona dla DevOps: Instalowanie i uruchamianie Pythona; Programowanie proceduralne; Sterowanie przepływem kodu; Pętle while; Obsługa wyjątków; Obiekty wbudowane; Funkcje; Korzystanie z wyrażeń regularnych; Leniwe wartościowanie; Dodatkowe funkcjonalności IPythona; Ćwiczenia; 2. Automatyzacja zadań dotyczących plików i systemu plików: Odczytywanie i zapisywanie plików; Korzystanie z wyrażeń regularnych do wyszukiwania tekstu; Przetwarzanie dużych plików; Szyfrowanie tekstu; Moduł os; Zarządzanie plikami i katalogami za pomocą modułu os.path; Przeglądanie drzew katalogów za pomocą funkcji os.walk; Ścieżki jako obiekty modułu pathlib; 3. Praca w wierszu polecenia: Praca w środowisku powłoki; Tworzenie narzędzi wiersza polecenia; Studium przypadku: Turbodoładowanie Pythona za pomocą narzędzi wiersza polecenia; Ćwiczenia; 4. Przydatne narzędzia systemu Linux: Narzędzia dyskowe; Narzędzia sieciowe; Narzędzia do badania CPU; Korzystanie z Bash i ZSH; Łączenie możliwości Pythona z powłoką Bash i ZSH; Jednowierszowe skrypty w Pythonie; strace; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; 5. Zarządzanie pakietami: Dlaczego tworzenie pakietów jest ważne?; Wytyczne dotyczące tworzenia pakietów; Wybór strategii; Sposoby tworzenia pakietów; Zarządzanie za pomocą systemd; Instalacja modułu; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; 6. Continuous Integration i Continuous Deployment: Studium przypadku: konwersja źle utrzymywanej witryny bazującej na WordPressie do Hugo; Studium przypadku: instalacja aplikacji Python App Engine za pomocą mechanizmu Google Cloud Build; Studium przypadku: NFSOPS; 7. Monitorowanie i logowanie: Kluczowe pojęcia dotyczące budowania niezawodnych systemów; Niezmienne zasady DevOps; Monitorowanie; Oprzyrządowanie; Logowanie; Stos ELK; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; 8. Pytest dla DevOps: Testowanie za pomocą frameworka pytest; Pierwsze kroki z pytest; Cechy frameworka pytest; Fikstury; Testowanie infrastruktury; Przykłady; Testowanie notatników Jupyter Notebooks z wykorzystaniem frameworka pytest; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; 9. Chmura obliczeniowa: Podstawy chmury obliczeniowej; Rodzaje chmur obliczeniowych; Rodzaje usług chmury obliczeniowej; Infrastruktura jako kod; Ciągłe dostawy; Wirtualizacja i kontenery; Wyzwania i możliwości przetwarzania rozproszonego; Współbieżność, wydajność i zarządzanie procesami w dobie chmury obliczeniowej; Zarządzanie procesami; Wniosek; Ćwiczenia; Studia przypadków; 10. Infrastruktura jako kod: Klasyfikacja narzędzi automatyzacji infrastruktury; Dostarczanie ręczne; Automatyczne dostarczanie infrastruktury z wykorzystaniem systemu Terraform; Zautomatyzowane dostarczanie infrastruktury za pomocą systemu Pulumi; Ćwiczenia; 11. Technologie kontenerowe: Docker i Docker Compose: Czym jest kontener Dockera?; Tworzenie, budowanie, uruchamianie i usuwanie obrazów i kontenerów Dockera; Publikowanie obrazów Dockera w Rejestrze Dockera; Uruchamianie kontenera Dockera z tego samego obrazu na innym hoście; Uruchamianie wielu kontenerów Dockera za pomocą systemu Docker Compose; Przenoszenie usług docker-compose do nowego hosta i systemu operacyjnego; Ćwiczenia; 12. Orkiestracja kontenerów: Kubernetes: Przegląd pojęć związanych z systemem Kubernetes; Korzystanie z systemu Kompose do tworzenia manifestów Kubernetesa na podstawie pliku docker-compose.yaml; Instalacja manifestów Kubernetesa w lokalnym klastrze Kubernetesa z wykorzystaniem minikube; Uruchomienie klastra GKE Kubernetes w GCP za pomocą Pulumi; Instalacja przykładowej aplikacji Flask do GKE; Instalacja wykresów Helm Prometheus i Grafana; Niszczenie klastra GKE; Ćwiczenia; 13. Technologie bezserwerowe: Wdrażanie tej samej funkcji Pythona do chmur dostawców z Wielkiej Trójki; Wdrażanie funkcji Pythona do platform FaaS działających w trybie self-hosted; Konfigurowanie tabeli DynamoDB, funkcji Lambda i metod API Gateway za pomocą AWS CDK; Ćwiczenia; 14. MLOps i inżynieria uczenia maszynowego: Czym jest uczenie maszynowe?; Ekosystem uczenia maszynowego w Pythonie; Platformy uczenia maszynowego w chmurze; Model dojrzałości uczenia maszynowego; Model Sklearn Flask z wykorzystaniem systemów Kubernetes i Docker; Sklearn Flask z wykorzystaniem Kubernetesa i Dockera; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; Pytania i zadania kontrolne; 15. Inżynieria danych: Small data; Zapis do pliku; Odczyt z pliku; Potok generatora używany w celu czytania i przetwarzania wierszy; Korzystanie z formatu YAML; Big Data; Narzędzia Big Data, komponenty i platformy; Pobieranie strumieni danych w czasie rzeczywistym; Studium przypadku: budowanie własnego potoku danych; Inżynieria danych w trybie bezserwerowym; Wnioski; Ćwiczenia; Zadanie związane ze studium przypadku; 16. Historie wojenne DevOps i wywiady: Studio filmowe nie może produkować filmów; Studio gier nie może opublikować gry; Uruchomienie skryptów Pythona zajmuje 60 sekund; Gaszenie pożarów za pomocą pamięci podręcznej i inteligentnej instrumentacji; Automatyzacja zabierze Ci pracę!; Antywzorce DevOps; Wywiady; Zalecenia; Ćwiczenia; Wyzwania; Projekt końcowy.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (3 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Python dla każdego : podstawy programowania / Michael Dawson ; [tłum. Grzegorz Pawłowski]. - Gliwice : Helion , cop. 2014. - 432 s. : il. ; 24 cm.

Autor

Dawson Michael Pawłowski Grzegorz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Języki programowania Programowanie (informatyka)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Wstęp; Rozdział 1. Wprowadzenie. Program Koniec gry: Analiza programu Koniec gry; Co warto wiedzieć o Pythonie?; Konfiguracja Pythona w systemie Windows; Konfiguracja Pythona w innych systemach operacyjnych; Wprowadzenie do IDLE; Powrót do programu Koniec gry; Podsumowanie; Rozdział 2. Typy, zmienne i proste operacje wejścia-wyjścia. Program Nieistotne fakty: Wprowadzenie do programu Nieistotne fakty; Użycie cudzysłowów przy tworzeniu łańcuchów znaków; Używanie sekwencji specjalnych w łańcuchach znaków; Konkatenacja i powielanie łańcuchów; Operacje na liczbach; Pojęcie zmiennych; Pobieranie danych wprowadzanych przez użytkownika; Używanie metod łańcucha; Stosowanie właściwych typów; Konwersja wartości; Powrót do programu Nieistotne fakty; Podsumowanie; Rozdział 3. Rozgałęzianie kodu, pętle while, projektowanie programu. Gra Odgadnij moją liczbę: Wprowadzenie do gry Jaka to liczba?; Generowanie liczb losowych; Używanie instrukcji if; Używanie klauzuli else; Używanie klauzuli elif; Tworzenie pętli while; Unikanie pętli nieskończonych; Traktowanie wartości jako warunków; Tworzenie umyślnych pętli nieskończonych; Korzystanie z warunków złożonych; Projektowanie programów; Powrót do gry Jaka to liczba?; Podsumowanie; Rozdział 4. Pętle for, łańcuchy znaków i krotki. Gra Wymieszane litery: Wprowadzenie do programu Wymieszane litery; Liczenie za pomocą pętli for; Stosowanie funkcji i operatorów sekwencji do łańcuchów znaków; Indeksowanie łańcuchów; Niemutowalność łańcuchów; Tworzenie nowego łańcucha; Wycinanie łańcuchów; Powrót do gry Wymieszane litery; Podsumowanie; Rozdział 5. Listy i słowniki. Gra Szubienica: Wprowadzenie do gry Szubienica; Korzystanie z list; Korzystanie z metod listy; Kiedy należy używać krotek zamiast list?; Używanie sekwencji zagnieżdżonych; Referencje współdzielone; Używanie słowników; Powrót do gry Szubienica; Podsumowanie; Rozdział 6. Funkcje. Gra Kółko i krzyżyk: Wprowadzenie do gry Kółko i krzyżyk; Tworzenie funkcji; Używanie parametrów i wartości zwrotnych; Wykorzystanie argumentów nazwanych i domyślnych wartości parametrów; Wykorzystanie zmiennych globalnych i stałych; Powrót do gry Kółko i krzyżyk; Podsumowanie; Rozdział 7. Pliki i wyjątki. Gra Turniej wiedzy: Wprowadzenie do programu Turniej wiedzy; Odczytywanie danych z plików tekstowych; Zapisywanie danych do pliku tekstowego; Przechowywanie złożonych struktur danych w plikach; Obsługa wyjątków; Powrót do gry Turniej wiedzy; Podsumowanie; Rozdział 8. Obiekty programowe. Program Opiekun zwierzaka: Wprowadzenie do programu Opiekun zwierzaka; Podstawy programowania obiektowego; Tworzenie klas, metod i obiektów; Używanie konstruktorów; Wykorzystywanie atrybutów; Wykorzystanie atrybutów klasy i metod statycznych; Hermetyzacja obiektów; Używanie atrybutów i metod prywatnych; Kontrolowanie dostępu do atrybutów; Powrót do programu Opiekun zwierzaka; Podsumowanie; Rozdział 9. Programowanie obiektowe. Gra Blackjack: Wprowadzenie do gry Blackjack; Wysyłanie i odbieranie komunikatów; Tworzenie kombinacji obiektów; Wykorzystanie dziedziczenia do tworzenia nowych klas; Rozszerzanie klasy poprzez dziedziczenie; Modyfikowanie zachowania odziedziczonych metod; Polimorfizm; Tworzenie modułów; Powrót do gry Blackjack; Podsumowanie; Rozdział 10. Tworzenie interfejsów GUI. Gra Mad Lib: Wprowadzenie do programu Mad Lib; Przyjrzenie się interfejsowi GUI; Programowanie sterowane zdarzeniami; Zastosowanie okna głównego; Używanie przycisków; Tworzenie interfejsu GUI przy użyciu klasy; Wiązanie widżetów z procedurami obsługi zdarzeń; Używanie widżetów Text i Entry oraz menedżera układu Grid; Wykorzystanie pól wyboru; Wykorzystanie przycisków opcji; Powrót do programu Mad Lib; Podsumowanie; Rozdział 11. Grafika. Gra Pizza Panic: Wprowadzenie do gry Pizza Panic; Wprowadzenie do pakietów pygame i livewires; Tworzenie okna graficznego; Ustawienie obrazu tła; Układ współrzędnych ekranu graficznego; Wyświetlanie duszka; Wyświetlanie tekstu; Wyświetlanie komunikatu; Przemieszczanie duszków; Radzenie sobie z granicami ekranu; Obsługa danych wejściowych z myszy; Wykrywanie kolizji; Powrót do gry Pizza Panic; Podsumowanie; Rozdział 12. Dźwięk, animacja i rozwijanie programu. Gra Astrocrash: Wprowadzenie do gry Astrocrash; Odczyt klawiatury; Obracanie duszka; Tworzenie animacji; Przegląd obrazów eksplozji; Wykorzystywanie dźwięku i muzyki; Planowanie gry Astrocrash; Utworzenie asteroidów; Obracanie statku; Poruszanie statku; Wystrzeliwanie pocisków; Regulowanie tempa wystrzeliwania pocisków; Obsługa kolizji; Dodanie efektów eksplozji; Dodanie poziomów gry, rejestracji wyników oraz tematu muzycznego; Podsumowanie; Dodatek A. Strona internetowa książki: Pliki archiwów; Dodatek B. Opis pakietu livewires: Pakiet livewires; Klasy modułu games; Funkcje modułu games; Stałe modułu games; Stałe modułu color; Skorowidz.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Python dla programistów : z analizami przypadków wprowadzającymi w tematykę sztucznej inteligencji / Paul Deitel, Harvey Deitel ; [tłum. Andrzej Grażyński]. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2020. - 08, [4] s. : rys., wykresy ; 24 cm.

Autor

Deitel Paul J. Deitel Harvey M. (1945- ) Grażyński Andrzej

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Języki programowania Programowanie (informatyka)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Przedmowa; Zanim zaczniesz; 1. Wprowadzenie do komputerów i języka Python: 1.1. Wstęp; 1.2. Podstawy technologii obiektowych; 1.3. Język Python; 1.4. Biblioteki; 1.5. IPython i notatniki Jupytera - pierwsze spotkanie; 1.6. Chmury i internet rzeczy; 1.7. Big Data - ile to jest "Big"?; 1.8. Analiza przypadku - mobilna aplikacja Big Data; 1.9. Wprowadzenie do Data Science: gdy informatyka spotyka się z Data Science; 1.10. Podsumowanie; 2. Wprowadzenie do programowania w języku Python: 2.1. Wstęp; 2.2. Zmienne i instrukcje przypisania; 2.3. Obliczenia arytmetyczne; 2.4. Funkcja "print" i łańcuchy znaków; 2.5. Łańcuchy z potrójnymi ogranicznikami; 2.6. Wprowadzanie danych z klawiatury; 2.7. Podejmowanie decyzji: instrukcja "if" i operatory porównania; 2.8. Obiekty i typowanie dynamiczne; 2.9. Wprowadzenie do Data Science - podstawowe statystyki opisowe; 2.10. Podsumowanie; 3. Instrukcje przepływu sterowania: 3.1. Wstęp; 3.2. Słowa kluczowe języka Python; 3.3. Instrukcja "if"; 3.4. Instrukcje "if ... else" i "if ... elif ... else"; 3.5. Instrukcja "while"; 3.6. Instrukcja "for"; 3.7. Rozszerzone przypisania; 3.8. Iterowanie po ciągach. Formatowane łańcuchy; 3.9. Nadzorowane iterowanie; 3.10. Wbudowana funkcja "range" - nieco dokładniej; 3.11. Obliczenia finansowe - typ "Decimal"; 3.12. Instrukcje "continue" i "break"; 3.13. Operatory boolowskie; 3.14. Wprowadzenie do Data Science: miary tendencji centralnej; 3.15. Podsumowanie; 4. Funkcje: 4.1. Wstęp; 4.2. Funkcje definiowane w programie; 4.3. Funkcje z wieloma parametrami; 4.4. Generowanie liczb pseudolosowych; 4.5. Analiza przypadku - gra losowa; 4.6. Standardowa biblioteka Pythona; 4.7. Funkcje modułu "math"; 4.8. Wspomagane uzupełnianie kodu; 4.9. Domyślne wartości parametrów; 4.10. Argumenty kluczowe; 4.11. Zmienne listy parametrów; 4.12. Metody - funkcje należące do obiektów; 4.13. Zasięg definicji; 4.14. O importowaniu nieco dokładniej; 4.15. Przekazywanie argumentów - nieco szczegółów; 4.16. Rekurencja; 4.17. Funkcyjny styl programowania; 4.18. Wprowadzenie do Data Science: miary rozproszenia; 4.19. Podsumowanie; 5. Ciągi: listy i krotki: 5.1. Wstęp; 5.2. Listy; 5.3. Krotki; 5.4. Rozpakowywanie ciągów; 5.5. Wyodrębnianie podciągów; 5.6. Instrukcja "del"; 5.7. Listy jako argumenty wywołań funkcji; 5.8. Sortowanie list; 5.9. Multiplikacja ciągu; 5.10. Przeszukiwanie ciągów; 5.11. Inne metody listy; 5.12. Symulowanie stosu za pomocą listy; 5.13. Odwzorowywanie list; 5.14. Wyrażenia generatorowe; 5.15. Natywne filtrowanie, mapowanie i redukcja; 5.16. Inne funkcje do przetwarzania ciągów; 5.17. Listy dwuwymiarowe; 5.18. Wprowadzenie do Data Science: symulacje i ich statyczna wizualizacja; 5.19. Podsumowanie; 6. Słowniki i zbiory: 6.1. Wstęp; 6.2. Słowniki; 6.3. Zbiory; 6.4. Wprowadzenie do Data Science: dynamiczna wizualizacja symulacji; 6.5. Podsumowanie; 7. Biblioteka NumPy i tablice ndarray: 7.1. Wstęp; 7.2. Tworzenie tablic na podstawie istniejących danych; 7.3. Atrybuty tablic 2357.4. Wypełnianie tablicy zadaną wartością; 7.5. Tworzenie tablicy na podstawie zakresu danych; 7.6. %timeit - porównanie efektywności tablic i list; 7.7. Inne "magiczne" polecenia IPythona; 7.8. Operatory tablicowe; 7.9. Metody obliczeniowe biblioteki "NumPy"; 7.10. Funkcje uniwersalne biblioteki "NumPy"; 7.11. Indeksowanie i wyodrębnianie; 7.12. Widoki tablic jako płytkie kopie; 7.13. Głębokie kopiowanie; 7.14. Restrukturyzacja i transponowanie tablic; 7.15. Wprowadzenie do Data Science: szeregi i ramki danych biblioteki Pandas; 7.16. Podsumowanie; 8. Łańcuchy znaków: 8.1. Wstęp; 8.2. Formatowanie łańcuchów; 8.3. Konkatenowanie i zwielokrotnianie łańcuchów; 8.4. Usuwanie białych znaków otaczających łańcuch; 8.5. Zmiana wielkości liter w łańcuchu; 8.6. Operatory porównywania łańcuchów; 8.7. Wyszukiwanie podłańcuchów; 8.8. Zastępowanie podłańcuchów; 8.9. Dzielenie i składanie łańcuchów; 8.10. Testowanie specyficznych właściwości łańcucha i jego znaków; 8.11. Surowe łańcuchy; 8.12. Podstawy wyrażeń regularnych; 8.13. Wprowadzenie do Data Science: wyrażenia regularne i preparacja danych w bibliotece Pandas; 8.14. Podsumowanie; 9. Pliki i wyjątki: 9.1. Wstęp; 9.2. Pliki; 9.3. Przetwarzanie plików tekstowych; 9.4. Aktualizowanie plików tekstowych; 9.5. Serializacja obiektów w formacie JSON; 9.6. Niebezpieczny moduł "pickle"; 9.7. Dodatkowe uwagi o plikach; 9.8. Obsługa wyjątków; 9.9. Klauzula "finally"; 9.10. Jawne generowanie wyjątków; 9.11. Odwijanie stosu i ślad wykonania; 9.12. Wprowadzenie do Data Science: przetwarzanie plików CSV; 9.13. Podsumowanie; 10. Programowanie zorientowane obiektowo: 10.1. Wstęp; 10.2. Przykład: klasa "Account"; 10.3. Kontrolowanie dostępu do atrybutów; 10.4. Właściwości organizują dostęp do atrybutów. Przykład: klasa "Time"; 10.5. Symulowanie "prywatności" atrybutów; 10.6. Analiza przypadku: symulacja tasowania i rozdawania kart; 10.7. Dziedziczenie: klasy bazowe i podklasy; 10.8. Hierarchia dziedziczenia a polimorfizm; 10.9. "Kacze typowanie" a polimorfizm; 10.10. Przeciążanie operatorów; 10.11. Klasy wyjątków - hierarchia i definiowanie podklas; 10.12. Nazwane krotki; 10.13. Nowość wersji 3.7: klasy danych; 10.14. Testy jednostkowe przy użyciu łańcuchów dokumentacyjnych i modułu "doctest"; 10.15. Przestrzenie nazw i widoczność identyfikatorów; 10.16. Wprowadzenie do Data Science: szeregi czasowe i prosta regresja liniowa; 10.17. Podsumowanie; 11. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): 11.1. Wstęp; 11.2. Klasa "TextBlob"; 11.3. Wizualizacja statystyki słów; 11.4. Ocena czytelności tekstu - biblioteka "Textatistic"; 11.5. Rozpoznawanie nazwanych encji - biblioteka "spaCy"; 11.6. Podobieństwo dokumentów; 11.7. Inne biblioteki i narzędzia NLP; 11.8. Zastosowanie NLP w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu; 11.9. Zbiory danych dla NLP; 11.10. Podsumowanie; 12. Eksploracja masowych danych – Twitter: 12.1. Wstęp; 12.2. Ogólnie o API Twittera; 12.3. Pierwszy krok - konto deweloperskie; 12.4. Drugi krok - aplikacja i poświadczenia; 12.5. Tweety jako obiekty; 12.6. Biblioteka "Tweepy"; 12.7. Uwierzytelnianie za pomocą biblioteki "Tweepy"; 12.8. Informacja o koncie Twittera; 12.9. Kursory biblioteki "Tweepy"; 12.10. Przeszukiwanie niedawnych tweetów; 12.11. Odkrywanie trendów - Twitter Trends API; 12.12. Preparacja tweetów przed analizą; 12.13. Strumieniowanie tweetów - Twitter Streaming API; 12.14. Tweety i analiza sentymentu - klasa "SentimentListener"; 12.15. Mapy i geokodowanie; 12.16. Przechowywanie tweedów; 12.17. Twitter a szeregi czasowe; 12.18. Podsumowanie; 13. Przetwarzanie poznawcze - IBM Watson: 13.1. Wstęp; 13.2. Konto IBM Cloud i konsola usług; 13.3. Usługi platformy Watson; 13.4. Przydatne narzędzia platformy Watson; 13.5. Watson Developer Cloud Python SDK; 13.6. Analiza przypadku: dwujęzyczna aplikacja konwersacyjna; 13.7. Zasoby powiązane z IBM Watson; 13.8. Podsumowanie; 14. Uczenie maszynowe: klasyfikacja, regresja i klasteryzacja: 14.1. Wstęp; 14.2. Analiza przypadku: algorytm k najbliższych sąsiadów - klasyfikacja w zbiorze "Digits". Część pierwsza; 14.3. Analiza przypadku: algorytm k najbliższych sąsiadów - klasyfikacja w zbiorze "Digits". Część druga; 14.4. Analiza przypadku: prosta regresja liniowa na szeregu czasowym; 14.5. Analiza przypadku: wielokrotna regresja liniowa na zbiorze "California Housing"; 14.6. Analiza przypadku: uczenie nienadzorowane. Część pierwsza - redukcja wymiarowości; 14.7. Analiza przypadku: uczenie nienadzorowane. Część druga - klasteryzacja za pomocą algorytmu k średnich; 14.8. Podsumowanie; 15. Głębokie uczenie: 15.1. Wstęp; 15.2. Pliki danych wbudowane w bibliotekę "Keras"; 15.3. Alternatywne środowiska Anacondy; 15.4. Sieci neuronowe; 15.5. Tensory; 15.6. Konwolucyjne sieci neuronowe i widzenie komputerowe: wieloklasyfikacja w zbiorze "MNIST"; 15.7. TensorBoard - wizualizacja trenowania sieci; 15.8. ConvNetJS: wizualizacja trenowania w oknie przeglądarki WWW; 15.9. Rekurencyjne sieci neuronowe i ciągi danych: analiza sentymentu w zbiorze "IMDb"; 15.10. Dostrajanie modeli głębokiego uczenia; 15.11. Modele wstępnie wytrenowane; 15.12. Podsumowanie; 16. Big Data: Hadoop, Spark, NoSQL i IoT: 16.1. Wstęp; 16.2. Relacyjne bazy danych i język SQL; 16.3. Bazy danych NoSQL i NewSQL dla Big Data - krótki rekonesans; 16.4. Analiza przypadku: dokumenty JSON w bazie MongoDB; 16.5. Hadoop; 16.6. Spark; 16.7. Strumieniowanie Sparka: zliczanie hashtagów przy użyciu "pyspark-notebook"; 16.8. Internet rzeczy (IoT) i dashboardy; 16.9. Podsumowanie.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Python i Excel : nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych / Felix Zumstein ; przekład: Leszek Sagalara. - Gliwice : Helion S.A., cop. 2021. - 274, [6] s. : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Zumstein Felix Sagalara Leszek

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Automatyzacja Excel Programowanie (informatyka) Przetwarzanie danych Python (język programowania)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Opinie o książce; Wprowadzenie: Dlaczego napisałem tę książkę?; Dla kogo jest ta książka?; Jak podzielona jest ta książka?; Wersje Pythona i Excela; Konwencje stosowane w książce; Korzystanie z kodu źródłowego; Podziękowania; CZĘŚĆ I. Wprowadzenie do Pythona: Rozdział 1. Dlaczego Python w Excelu?: Excel jest językiem programowania; Python dla Excela; Podsumowanie; Rozdział 2. Środowisko programistyczne: Dystrybucja Anaconda Python; Notatniki Jupyter; Visual Studio Code; Podsumowanie; Rozdział 3. Wprowadzenie do Pythona: Typy danych; Indeksowanie i wycinanie; Struktury danych; Przepływ sterowania; Organizacja kodu; PEP 8 przewodnik stylu kodowania w Pythonie; Podsumowanie; CZĘŚĆ II. Wprowadzenie do biblioteki pandas: Rozdział 4. Podstawy NumPy: Pierwsze kroki z NumPy; Tworzenie tablic i operowanie nimi; Podsumowanie; Rozdział 5. Analiza danych z biblioteką pandas: DataFrame i Series; Operowanie danymi; Łączenie obiektów DataFrame; Statystyka opisowa i agregacja danych; Tworzenie wykresów; Importowanie i eksportowanie obiektów DataFrame; Podsumowanie; Rozdział 6. Analiza szeregów czasowych za pomocą pandas: DatetimeIndex; Typowe operacje na szeregach czasowych; Ograniczenia związane z pandas; Podsumowanie; CZĘŚĆ III. Odczytywanie i zapisywanie plików Excela bez Excela: Rozdział 7. Operowanie plikami Excela za pomocą pandas: Studium przypadku: raportowanie w Excelu; Odczytywanie i zapisywanie plików Excela za pomocą pandas; Ograniczenia związane z używaniem pandas z plikami Excela; Podsumowanie; Rozdział 8. Manipulowanie plikami Excela za pomocą pakietów do odczytu i zapisu: Pakiety do odczytu i zapisu; Zaawansowane zagadnienia związane z odczytem i zapisem; Praca z dużymi plikami Excela; Formatowanie obiektów DataFrame w Excelu; Studium przypadku (nowe podejście): raportowanie w Excelu; Podsumowanie; CZĘŚĆ IV. Programowanie aplikacji Excel za pomocą xlwings: Rozdział 9. Automatyzacja Excela: Pierwsze kroki z xlwings; Konwertery, opcje i kolekcje; Zaawansowane zagadnienia związane z xlwings; Podsumowanie; Rozdział 10. Narzędzia Excela działające w oparciu o język Python: Wykorzystanie Excela jako frontendu za pomocą xlwings; Wdrażanie; Podsumowanie; Rozdział 11. Tropiciel pakietów Pythona: Co będziemy budować?; Podstawowa funkcjonalność; Struktura aplikacji; Podsumowanie; Rozdział 12. Funkcje definiowane przez użytkownika (UDF): Pierwsze kroki z funkcjami UDF; Studium przypadku: Google Trends; Zaawansowane tematy dotyczące funkcji UDF; Podsumowanie; Dodatek A. Środowiska Condy: Tworzenie nowego środowiska Condy; Wyłączanie automatycznej aktywacji; Dodatek B. Zaawansowane funkcjonalności VS Code: Debugger; Notatniki Jupyter w VS Code; Dodatek C. Zaawansowane pojęcia związane z Pythonem: Klasy i obiekty; Praca z obiektami datetime uwzględniającymi strefę czasową; Mutowalne i niemutowalne obiekty Pythona; O autorze; Kolofon.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Python, C++, JavaScript : zadania z programowania / Marek Luliński & Gniewomir Sarbicki. - Gliwice : Helion , cop. 2018. - 136 s. : rys., tab., wykresy, wzory ; 24 cm.

Autor

Luliński Marek Sarbicki Gniewomir Paweł

Forma i typ

Książki

Temat

Python (język programowania) C++ (język programowania) JavaScript Języki programowania Programowanie (informatyka)

Gatunek

Ćwiczenia i zadania

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Wprowadzenie; R. 1 Zadania; R. 2 Rozwiązania; R. 3 Dodatek: T-komputer; R. 4 Trochę historii: Programowanie z „myszką”; Zastosowanie tablic; Języki programowania.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Raspberry Pi : receptury / Simon Monk ; przekł. Anna Mizerska, Konrad Matuk. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2020. - 526, [2] s. : fot., rys., wykresy ; 24 cm.

Autor

Monk Simon Mizerska Anna Matuk Konrad

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Minikomputery i mikrokomputery Raspberry Pi

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Wstęp do wydania trzeciego; 1. Podłączanie i konfiguracja: 1.0. Wprowadzenie; 1.1. Wybór modelu Raspberry Pi; 1.2. Podłączanie urządzeń zewnętrznych do Raspberry Pi; 1.3. Zamknięcie Raspberry Pi w obudowie; 1.4. Wybór zasilacza; 1.5. Wybór dystrybucji systemu operacyjnego; 1.6. NOOBS - zapis na kartę mikro-SD; 1.7. Instalacja systemu operacyjnego bez NOOBS; 1.8. Użycie PiBakery do konfiguracji i zapisu karty SD; 1.9. Użycie PiBakery do konfiguracji Raspberry Pi bez monitora; 1.10. Uruchamianie systemu z zewnętrznego dysku twardego lub z pendrive'a; 1.11. Podłączanie monitora wyposażonego w interfejs DVI lub VGA; 1.12. Korzystanie z telewizora lub monitora podłączonego za pośrednictwem złącza composite video; 1.13. Zmiana rozmiaru obrazu wyświetlanego na monitorze; 1.14. Maksymalizacja wydajności; 1.15. Zmiana hasła; 1.16. Wyłączanie Raspberry Pi; 1.17. Instalacja modułu kamery; 1.18. Użycie Bluetootha; 2. Praca w sieci: 2.0. Wprowadzenie; 2.1. Łączenie z siecią przewodową; 2.2. Ustalanie własnego adresu IP; 2.3. Przypisywanie stałego adresu IP; 2.4. Zmiana nazwy, pod którą Raspberry Pi jest widoczne w sieci; 2.5. Nawiązywanie połączenia z siecią bezprzewodową; 2.6. Korzystanie z kabla konsolowego; 2.7. Zdalne sterowanie Raspberry Pi za pomocą protokołu SSH; 2.8. Sterowanie Raspberry Pi za pomocą VNC; 2.9. Zdalne sterowanie Raspberry Pi za pomocą zdalnego pulpitu; 2.10. Udostępnianie plików w sieci komputerów Macintosh; 2.11. Używanie Raspberry Pi jako magazynu NAS; 2.12. Drukowanie sieciowe; 3. System operacyjny: 3.0. Wprowadzenie; 3.1. Przenoszenie plików w interfejsie graficznym; 3.2. Kopiowanie plików na pamięć USB; 3.3. Uruchamianie sesji Terminala; 3.4. Przeglądanie plików i folderów za pomocą Terminala; 3.5. Kopiowanie plików i folderów; 3.6. Zmiana nazwy pliku lub folderu; 3.7. Edycja pliku; 3.8. Oglądanie zawartości pliku; 3.9. Tworzenie plików bez użycia edytora; 3.10. Tworzenie katalogów; 3.11. Kasowanie plików i katalogów; 3.12. Wykonywanie zadań z uprawnieniami administratora; 3.13. Co oznaczają atrybuty plików?; 3.14. Modyfikacja atrybutów plików; 3.15. Zmiana właściciela pliku; 3.16. Wykonywanie zrzutów ekranu; 3.17. Instalacja oprogramowania za pomocą polecenia apt-get; 3.18. Usuwanie zainstalowanego oprogramowania za pomocą polecenia apt-get; 3.19. Instalowanie bibliotek Pythona za pomocą Pip; 3.20. Pobieranie plików za pomocą wiersza poleceń; 3.21. Pobieranie kodu źródłowego za pomocą polecenia git; 3.22. Pobieranie materiałów pomocniczych do tej książki; 3.23. Automatyczne uruchamianie programu lub skryptu przy starcie Raspberry Pi; 3.24. Automatyczne uruchamianie programu lub skryptu jako usługi; 3.25. Automatyczne uruchamianie programu lub skryptu w regularnych odstępach czasu; 3.26. Wyszukiwanie; 3.27. Korzystanie z historii wiersza poleceń; 3.28. Monitorowanie aktywności procesora; 3.29. Obsługa archiwów; 3.30. Wyświetlanie listy podłączonych urządzeń USB; 3.31. Zapisywanie w pliku komunikatów wyświetlanych w wierszu poleceń; 3.32. Łączenie plików; 3.33. Korzystanie z potoków; 3.34. Ukrywanie danych wyjściowych wyświetlanych w oknie Terminala; 3.35. Uruchamianie programów w tle; 3.36. Tworzenie aliasów poleceń; 3.37. Ustawianie daty i godziny; 3.38. Ustalanie ilości wolnego miejsca na karcie pamięci; 3.39. Sprawdzanie wersji systemu operacyjnego; 3.40. Aktualizacja systemu Raspbian; 4. Oprogramowanie: 4.0. Wprowadzenie; 4.1. Tworzenie multimedialnego centrum rozrywki; 4.2. Instalowanie oprogramowania biurowego; 4.3. Uruchamianie serwera kamery internetowej; 4.4. Uruchamianie emulatora klasycznej konsoli do gier; 4.5. Uruchamianie gry Minecraft; 4.6. Raspberry Pi jako nadajnik radiowy; 4.7. Edycja grafiki rastrowej; 4.8. Edycja grafiki wektorowej; 4.9. Radio internetowe; 5. Podstawy Pythona: 5.0. Wprowadzenie; 5.1. Wybór pomiędzy Pythonem 2 a 3; 5.2. Edytowanie programów Pythona z Mu; 5.3. Korzystanie z konsoli Pythona; 5.4. Uruchamianie programów napisanych w Pythonie za pomocą Terminala; 5.5. Zmienne; 5.6. Wyświetlanie danych generowanych przez program; 5.7. Wczytywanie danych wprowadzonych przez użytkownika; 5.8. Działania arytmetyczne; 5.9. Tworzenie łańcuchów; 5.10. Scalanie (łączenie) łańcuchów; 5.11. Konwersja liczb na łańcuchy; 5.12. Konwersja łańcuchów na liczby; 5.13. Ustalanie długości łańcucha; 5.14. Ustalanie pozycji łańcucha w łańcuchu; 5.15. Wydobywanie fragmentu łańcucha; 5.16. Zastępowanie fragmentu łańcucha innym łańcuchem; 5.17. Zamiana znaków łańcucha na wielkie lub małe litery; 5.18. Uruchamianie poleceń po spełnieniu określonych warunków; 5.19. Porównywanie wartości; 5.20. Operatory logiczne; 5.21. Powtarzanie instrukcji określoną liczbę razy; 5.22. Powtarzanie instrukcji do momentu, w którym zostanie spełniony określony warunek; 5.23. Przerywanie działania pętli; 5.24. Definiowanie funkcji; 6. Python - listy i słowniki: 6.0. Wprowadzenie; 6.1. Tworzenie list; 6.2. Uzyskiwanie dostępu do elementu znajdującego się na liście; 6.3. Ustalanie długości listy; 6.4. Dodawanie elementów do listy; 6.5. Usuwanie elementów z listy; 6.6. Tworzenie listy w wyniku przetwarzania łańcucha; 6.7. Iteracja listy; 6.8. Numerowanie elementów listy; 6.9. Sortowanie listy; 6.10. Wycinanie fragmentu listy; 6.11. Przetwarzanie elementów listy przez funkcję; 6.12. Tworzenie słownika; 6.13. Uzyskiwanie dostępu do elementów znajdujących się w słowniku; 6.14. Usuwanie elementów ze słownika; 6.15. Iteracja słownika; 7. Python - zaawansowane funkcje: 7.0. Wprowadzenie; 7.1. Formatowanie liczb; 7.2. Formatowanie dat; 7.3. Zwracanie więcej niż jednej wartości; 7.4. Definiowanie klasy; 7.5. Definiowanie metody; 7.6. Dziedziczenie; 7.7. Zapis danych w pliku; 7.8. Odczytywanie pliku; 7.9. Serializacja; 7.10. Obsługa wyjątków; 7.11. Stosowanie modułów; 7.12. Liczby losowe; 7.13. Wysyłanie żądań do sieci Web; 7.14. Argumenty Pythona w wierszu poleceń; 7.15. Uruchamianie poleceń Linuxa z Pythona; 7.16. Wysyłanie wiadomości pocztą elektroniczną z poziomu aplikacji Pythona; 7.17. Prosty serwer sieci Web napisany w Pythonie; 7.18. Usypianie programu Pythona; 7.19. Wykonywanie kilku zadań naraz; 7.20. Python i Minecraft Pi; 7.21. Przetwarzanie danych do formatu JSON; 7.22. Tworzenie interfejsu użytkownika; 7.23. Wyszukiwanie tekstu za pomocą wyrażeń regularnych; 7.24. Sprawdzanie poprawności wprowadzanych danych przy użyciu wyrażeń regularnych; 7.25. Pozyskiwanie danych ze stron internetowych przy użyciu wyrażeń regularnych; 8. Rozpoznawanie obrazów: 8.0. Wprowadzenie; 8.1. Instalacja programu SimpleCV; 8.2. Ustawienie kamery USB do rozpoznawania obrazów; 8.3. Użycie modułu kamery do Raspberry Pi do rozpoznawania obrazów; 8.4. Liczenie monet; 8.5. Wykrywanie twarzy; 8.6. Wykrywanie ruchu; 8.7. Optyczne rozpoznawanie znaków; 9. Podstawowy sprzęt elektroniczny; 9.0. Wprowadzenie: 9.1. Styki złącza GPIO; 9.2. Bezpieczne korzystanie ze złącza GPIO; 9.3. Konfiguracja magistrali I2C; 9.4. Korzystanie z narzędzi I2C; 9.5. Przygotowanie do pracy interfejsu SPI; 9.6. Instalowanie biblioteki PySerial pozwalającej na korzystanie z portu szeregowego przez aplikacje Pythona; 9.7. Testowanie portu szeregowego za pomocą aplikacji Minicom; 9.8. Łączenie Raspberry Pi z płytką prototypową za pomocą przewodów połączeniowych; 9.9. Łączenie modułu Pi Cobbler z płytką prototypową; 9.10. Użycie Raspberry Squid; 9.11. Użycie przycisku Raspberry Squid; 9.12. Zmniejszanie napięcia sygnałów z 5 do 3,3 V za pomocą dwóch rezystorów; 9.13. Korzystanie z modułu przetwornika obniżającego napięcie sygnałów z 5 do 3,3 V; 9.14. Zasilanie Raspberry Pi za pomocą baterii; 9.15. Zasilanie Raspberry Pi za pomocą akumulatora litowo-polimerowego (LiPo); 9.16. Rozpoczęcie pracy z Sense HAT; 9.17. Rozpoczęcie pracy z Explorer HAT Pro; 9.18. Rozpoczynanie pracy z płytką RaspiRobot; 9.19. Używanie płytki prototypowej Pi Plate; 9.20. Tworzenie HAT; 9.21. Pi Zero i Pi Zero W; 10. Sterowanie sprzętem elektronicznym: 10.0. Wprowadzenie; 10.1. Podłączanie diody LED; 10.2. Pozostawienie pinów GPIO w bezpiecznym stanie; 10.3. Regulacja jasności diody LED; 10.4. Sterowanie pracą urządzenia o dużej mocy zasilanego prądem stałym za pośrednictwem tranzystora; 10.5. Włączanie urządzeń o dużej mocy za pomocą przekaźnika; 10.6. Sterowanie urządzeniami zasilanymi wysokim napięciem przemiennym; 10.7. Sterowanie sprzętem za pomocą Androida i Bluetootha; 10.8. Tworzenie interfejsu pozwalającego na włączanie i wyłączanie elektroniki podłączonej do Raspberry Pi; 10.9. Tworzenie interfejsu użytkownika pozwalającego na sterowanie mocą diod i silników za pomocą modulacji czasu trwania impulsu; 10.10. Zmiana koloru diody RGB LED; 10.11. Stosowanie analogowego woltomierza w charakterze wyświetlacza wskazówkowego; 11. Silniki: 11.0. Wprowadzenie; 11.1. Sterowanie pracą serwomotoru; 11.2. Dokładne sterowanie serwomotorami; 11.3. Sterowanie pracą wielu serwomotorów; 11.4. Sterowanie prędkością obrotową silnika zasilanego prądem stałym; 11.5. Zmienianie kierunku obrotów silnika zasilanego prądem stałym; 11.6. Używanie unipolarnych silników krokowych; 11.7. Korzystanie z bipolarnych silników krokowych; 11.8. Sterowanie pracą bipolarnego silnika krokowego za pomocą Stepper Motor HAT; 11.9. Sterowanie pracą bipolarnego silnika krokowego za pośrednictwem płytki RasPiRobot; 11.10. Budowa prostego jeżdżącego robota; 12. Cyfrowe wejścia: 12.0. Wprowadzenie; 12.1. Podłączanie przełącznika chwilowego; 12.2. Korzystanie z przełącznika chwilowego; 12.3. Korzystanie z dwupozycyjnego przełącznika bistabilnego lub suwakowego; 12.4. Korzystanie z przełącznika trójpozycyjnego; 12.5. Redukcja drgań styków powstających podczas wciskania przycisku; 12.6. Korzystanie z zewnętrznego rezystora podciągającego; 12.7. Korzystanie z (kwadrantowego) enkodera obrotowego; 12.8. Korzystanie z bloku klawiszy; 12.9. Wykrywanie ruchu; 12.10. Raspberry Pi i moduł GPS; 12.11. Wprowadzanie danych z klawiatury; 12.12. Przechwytywanie ruchów myszy; 12.13. Korzystanie z modułu zegara czasu rzeczywistego; 12.14. Dodanie włącznika do Raspberry Pi; 13. Czujniki: 13.0. Wprowadzenie; 13.1. Korzystanie z czujników rezystancyjnych; 13.2. Pomiar jasności światła; 13.3. Pomiar temperatury za pomocą termistora; 13.4. Wykrywanie metanu; 13.5. Pomiar stężenia dwutlenku węgla; 13.6. Pomiar napięcia; 13.7. Stosowanie dzielnika napięcia; 13.8. Podłączanie rezystancyjnego czujnika do przetwornika analogowo-cyfrowego; 13.9. Pomiar temperatury za pomocą przetwornika analogowo-cyfrowego; 13.10. Pomiar temperatury procesora Raspberry Pi; 13.11. Pomiar temperatury, wilgotności i ciśnienia za pomocą Sense HAT; 13.12. Pomiar temperatury za pomocą cyfrowego czujnika; 13.13. Pomiar przyspieszenia przy użyciu modułu MMA8452Q; 13.14. Wyznaczanie magnetycznej północy przy użyciu Sense HAT; 13.15. Wykorzystanie inercyjnej jednostki zarządzania nakładki Sense HAT; 13.16. Wykrywanie magnesu przy użyciu kontraktonu; 13.17. Wykrywanie magnesu przy użyciu nakładki Sense HAT; 13.18. Pomiar odległości przy użyciu ultradźwiękowego dalmierza; 13.19. Pomiar odległości przy użyciu czujnika Time-of-Flight; 13.20. Pojemnościowy czujnik dotyku; 13.21. Odczyt kart elektronicznych przy użyciu RFID; 13.22. Wyświetlanie mierzonych wielkości; 13.23. Zapisywanie danych do dziennika utworzonego w pamięci USB; 14. Wyświetlacze: 14.0. Wprowadzenie; 14.1. Korzystanie z czterocyfrowego wyświetlacza LED; 14.2. Wyświetlanie komunikatów za pomocą wyposażonego w interfejs I2C wyświetlacza składającego się z matrycy diod LED; 14.3. Korzystanie z wyświetlacza składającego się z matrycy diod LED na nakładce Sense HAT; 14.4. Wyświetlanie komunikatów na alfanumerycznej nakładce LCD HAT; 14.5. Korzystanie z wyświetlacza OLED; 14.6. Korzystanie z taśmy LED RGB; 14.7. Korzystanie z nakładki Unicorn HAT firmy Pimoroni; 14.8. Korzystanie z papieru elektronicznego; 15. Dźwięk: 15.0. Wprowadzenie; 15.1. Podłączenie głośnika; 15.2. Kontrolowanie wyjścia audio; 15.3. Odtwarzanie dźwięku z linii poleceń; 15.4. Odtwarzanie dźwięku za pomocą Pythona; 15.5. Użycie mikrofonu na USB; 15.6. Generowanie brzęczącego dźwięku; 16. Internet rzeczy: 16.0. Wprowadzenie; 16.1. Sterowanie złączem GPIO za pomocą sieci Web; 16.2. Wyświetlanie odczytów czujników na stronie internetowej; 16.3. Rozpoczęcie pracy z Node-RED; 16.4. Wysyłanie powiadomień z użyciem IFTTT; 16.5. Wysyłanie tweetów za pomocą ThingSpeak; 16.6. CheerLights; 16.7. Wysyłanie odczytów czujnika do ThingSpeak; 16.8. Odpowiadanie na tweety przy użyciu Dweet i IFTTT; 17. Inteligentny dom: 17.0. Wprowadzenie; 17.1. Raspberry Pi jako Message Broker; 17.2. Korzystanie z Node-RED i MQTT; 17.3. Wgrywanie nowego oprogramowania układowego na bezprzewodowy przełącznik Sonoff Wi-Fi Smart Switch; 17.4. Konfiguracja przełącznika Sonoff Wi-Fi Smart Switch; 17.5. Użycie przełącznika Sonoff z MQTT; 17.6. Użycie przełącznika Sonoff z Node-RED; 17.7. Panel sterowania w Node-RED; 17.8. Planowanie zdarzeń z Node-RED; 17.9. Publikowanie wiadomości MQTT z WeMos D1; 17.10. Użycie WeMos D1 z Node-RED; 18. Raspberry Pi i Arduino: 18.0. Wprowadzenie; 18.1. Programowanie Arduino za pośrednictwem Raspberry Pi; 18.2. Komunikacja z Arduino za pośrednictwem monitora portu szeregowego; 18.3. Sterowanie Arduino za pomocą biblioteki PyFirmata zainstalowanej na Raspberry Pi; 18.4. Sterowanie pracą cyfrowych wyjść Arduino za pomocą Raspberry Pi; 18.5. Sterowanie Arduino za pomocą biblioteki PyFirmata za pośrednictwem portu szeregowego; 18.6. Odczytywanie danych z cyfrowych wejść Arduino za pomocą biblioteki PyFirmata; 18.7. Odczytywanie danych z analogowych wejść Arduino za pomocą biblioteki PyFirmata; 18.8. Obsługa wyjść analogowych (PWM) za pomocą biblioteki PyFirmata; 18.9. Sterowanie pracą serwomotoru za pomocą biblioteki PyFirmata; 18.10. Podłączanie do Raspberry Pi mniejszych płytek Arduino; 18.11. Korzystanie z płytki z wbudowanym Wi-Fi (ESP8266); A. Komponenty i dystrybutorzy; B. Piny Raspberry Pi.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

React 16 : framework dla profesjonalistów / Adam Freeman ; przekł. Piotr Rajca. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2020. - 707, [5] s. : fot., rys., wzory ; 25 cm.

Autor

Freeman Adam (1972- ) Rajca Piotr (1970- )

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Programowanie (informatyka) React.js

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

O autorze; O recenzencie technicznym; CZĘŚĆ I. ROZPOCZYNANIE PRAC Z FRAMEWORKIEM REACT. Rozdział 1. Twoja pierwsza aplikacja Reacta: Przygotowanie środowiska programistycznego; Tworzenie projektu; Usuwanie treści zastępczej; Wyświetlanie treści dynamicznych; Dodawanie możliwości aplikacji listy zadań; Wprowadzanie dodatkowych komponentów; Ostatnie szlify; Podsumowanie; Rozdział 2. Zrozumieć React: Czy powinienem używać Reacta?; Co muszę wiedzieć?; Jak skonfigurować środowisko programistyczne?; Jaka jest struktura tej książki?; Czy w książce jest dużo przykładów?; Skąd pobrać kody źródłowe przykładów?; Gdzie szukać informacji o poprawkach?; Podsumowanie; Rozdział 3. Podstawy HTML, JSX i CSS: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Język HTML i elementy DOM; Stosowanie wyrażeń w elementach Reacta; Prezentacja frameworka Bootstrap; Podsumowanie; Rozdział 4. Podstawy JavaScriptu: Przygotowania do lektury tego rozdziału; Stosowanie instrukcji; Definiowanie i stosowanie funkcji; Stosowanie zmiennych i typów; Stosowanie operatorów JavaScriptu; Stosowanie tablic; Stosowanie obiektów; Tworzenie i stosowanie modułów JavaScript; Obietnice języka JavaScript; Podsumowanie; Rozdział 5. SportsStore - prawdziwa aplikacja Reacta: Przygotowanie projektu; Tworzenie magazynu danych; Tworzenie możliwości funkcjonalnych sklepu; Dodawanie koszyka; Podsumowanie; Rozdział 6. SportsStore - REST i kasa: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Korzystanie z internetowej usługi typu RESTful; Podział danych na strony; Dodanie obsługi składania zamówienia; Uproszczenie komponentu konektora sklepu; Podsumowanie; Rozdział 7. SportsStore – administracja: Przygotowania do lektury tego rozdziału; Tworzenie usługi GraphQL; Tworzenie narzędzi administracyjnych do zarządzania zamówieniami; Tworzenie narzędzi zarządzania produktami; Podsumowanie; Rozdział 8. SportsStore - uwierzytelnianie i wdrażanie: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Dodanie uwierzytelniania do żądań GraphQL-a; Przygotowanie aplikacji do wdrożenia; Umieszczanie aplikacji w kontenerze; Podsumowanie; CZĘŚĆ II. PRACA Z REACTEM. Rozdział 9. Prezentacja projektów Reacta: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Opis struktury projektów Reacta; Stosowanie narzędzi programistycznych Reacta; Debugowanie aplikacji Reacta; Podsumowanie; Rozdział 10. Komponenty i właściwości props: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Komponenty; Właściwości props; Łączenie kodu JavaScript i właściwości props w celu renderowania treści; Stosowanie funkcyjnych właściwości props; Przekazywanie właściwości props do komponentów podrzędnych; Sprawdzanie typów wartości właściwości props; Podsumowanie; Rozdział 11. Komponenty ze stanem: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Różne typy komponentów; Tworzenie komponentów ze stanem; Dodawanie danych stanu; Modyfikacja danych stanu; Definiowanie komponentów ze stanem przy użyciu hooków; Podnoszenie danych stanu; Definiowanie typów i wartości domyślnych właściwości props; Podsumowanie; Rozdział 12. Stosowanie zdarzeń: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Przedstawienie zdarzeń; Zarządzanie propagacją zdarzeń; Podsumowanie; Rozdział 13. Rekoncyliacja i cykl życia: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Wyjaśnienie sposobu renderowania treści; Jawne wyzwalanie procesu rekoncyliacji; Cykl życia komponentów; Hook efektów; Stosowanie zaawansowanych metod cyklu życia; Podsumowanie; Rozdział 14. Konstruowanie aplikacji: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Podstawowe zależności pomiędzy komponentami; Stosowanie właściwości props children; Tworzenie komponentów wyspecjalizowanych; Tworzenie komponentów wyższego rzędu; Stosowanie renderującej właściwości props; Stosowanie kontekstu do przechowywania danych globalnych; Definiowanie granic błędów; Podsumowanie; Rozdział 15. Formularze i walidacja: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Stosowanie elementów formularzy; Walidacja danych z formularzy; Podsumowanie; Rozdział 16. Referencje i portale: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Tworzenie referencji; Użycie referencji do tworzenia niekontrolowanych komponentów formularzy; Referencje a cykl życia; Stosowanie referencji z innymi bibliotekami lub frameworkami; Dostęp do zawartości komponentów podrzędnych; Stosowanie portali; Podsumowanie; Rozdział 17. Testy jednostkowe: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Uruchamianie zastępczego testu jednostkowego; Testowanie komponentów z wykorzystaniem renderowania płytkiego; Testowanie komponentów z użyciem pełnego renderowania; Testowanie z użyciem właściwości props, stanu, metod i zdarzeń; Podsumowanie; CZĘŚĆ III. TWORZENIE KOMPLETNYCH APLIKACJI. Rozdział 18. Tworzenie kompletnych aplikacji: Tworzenie przykładowego projektu; Tworzenie przykładowej aplikacji; Wyjaśnienie ograniczeń przedstawionej aplikacji; Podsumowanie; Rozdział 19. Stosowanie magazynu danych Redux: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Tworzenie magazynu danych; Stosowanie magazynu danych w aplikacji Reacta; Rozszerzanie magazynu danych; Rozsyłanie wielu akcji; Wyjaśnienie potrzeby użycia referencji; Podsumowanie; Rozdział 20. Stosowanie API magazynu danych: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Stosowanie API magazynu danych Redux; Rozszerzanie możliwości reduktorów; Stosowanie komponentów warstwy pośredniej magazynu danych; Rozszerzanie magazynu danych; Stosowanie API pakietu React-Redux; Podsumowanie; Rozdział 21. Trasowanie adresów URL: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Rozpoczynanie korzystania z mechanizmu trasowania; Reagowanie na nawigację; Generowanie odnośników nawigacyjnych; Wybór i konfiguracja mechanizmu trasowania; Podsumowanie; Rozdział 22. Zaawansowane zagadnienia trasowania adresów URL: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Tworzenie komponentów świadomych trasowania; Dostęp do danych trasowania w innych komponentach; Programowe prowadzenie nawigacji; Programowe generowanie tras; Trasowanie z komponentami podłączonymi do magazynu danych; Podsumowanie; Rozdział 23. Korzystanie z usługi internetowej typu RESTful: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Opis usług internetowych typu RESTful; Korzystanie z usługi internetowej; Korzystanie z usługi internetowej w magazynie danych; Podsumowanie; Rozdział 24. Przedstawienie GraphQL-a: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Omówienie GraphQL-a; Tworzenie serwera GraphQL-a; Wykonywanie zapytań GraphQL-a; Wykonywanie mutacji GraphQL-a; Inne możliwości GraphQL-a; Podsumowanie; Rozdział 25. Korzystanie z GraphQL-a: Przygotowania do prac w tym rozdziale; Korzystanie z usługi GraphQL; Używanie GraphQL-a z magazynem danych; Stosowanie frameworka klienta GraphQL; Podsumowanie.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Refaktoryzacja : ulepszanie struktury istniejącego kodu / Martin Fowler we współpracy z Kentem Beckiem ; tłum. Andrzej Watrak. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2019. - 400 s. : rys. ; 24 cm.

Autor

Fowler Martin (1963- ) Watrak Andrzej Beck Kent Walkowska Justyna

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Refaktoryzacja Programowanie (informatyka)

Gatunek

Opracowanie

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Przedmowa: Czym jest refaktoryzacja?; Co zawiera ta książka?; Kto powinien przeczytać tę książkę?; Podstawowe prace wykonane przez innych; Podziękowania; 1. Refaktoryzacja: pierwszy przykład: Punkt wyjścia; Uwagi na temat przykładowego programu; Pierwszy krok refaktoryzacji; Dekompozycja funkcji statement; Aktualny stan: mnóstwo zagnieżdżonych funkcji; Rozdzielenie faz obliczeń i formatowania; Aktualny stan: podział na dwa pliki (i fazy); Uporządkowanie obliczeń według typów przedstawień; Aktualny stan: tworzenie danych za pomocą polimorficznego kalkulatora; Podsumowanie; 2. Zasady refaktoryzacji: Definicja refaktoryzacji; Dwa kapelusze; Po co refaktoryzować?; Kiedy refaktoryzować?; Problemy z refaktoryzacją; Refaktoryzacja, architektura i yagni; Refaktoryzacja i szerszy proces tworzenia oprogramowania; Refaktoryzacja a wydajność; Skąd się wzięła refaktoryzacja?; Refaktoryzacja automatyczna; Dalsze kroki; 3. Brzydkie zapaszki w kodzie: Tajemnicza nazwa; Zduplikowany kod; Długa funkcja; Długa lista parametrów; Dane globalne; Dane mutowalne; Rozbieżne zmiany; Fala uderzeniowa; Zazdrosne funkcjonalności; Stada danych; Opętanie typami prostymi; Powtarzane instrukcje warunkowe; Pętle; Leniwa klasa; Spekulacyjne uogólnienia; Pole tymczasowe; Łańcuchy komunikatów; Pośrednik; Niestosowna bliskość; Duża klasa; Alternatywne klasy z różnymi interfejsami; Klasa danych; Odmowa przyjęcia spadku; Uwagi; 4. Testy: Zalety samotestującego się kodu; Prosty kod do przetestowania; Pierwszy test; Dodanie następnego testu; Modyfikacja danych początkowych; Sprawdzanie warunków granicznych; Dalsze kroki; 5. Katalog przekształceń refaktoryzacyjnych: Format opisu przekształceń; Wybór przekształceń; 6. Pierwszy pakiet przekształceń: Ekstrakcja Funkcji; Wchłonięcie Funkcji; Ekstrakcja Zmiennej; Wchłonięcie Zmiennej; Zmiana Deklaracji Funkcji; Enkapsulacja Zmiennej; Zmiana Nazwy Zmiennej; Wprowadzenie Obiektu Parametrycznego; Zebranie Funkcji w Klasę; Zebranie Funkcji w Transformatę; Podział na Fazy; 7. Enkapsulacja: Enkapsulacja Rekordu; Enkapsulacja Kolekcji; Zastąpienie Typu Prostego Obiektem; Zastąpienie Zmiennej Tymczasowej Zapytaniem; Ekstrakcja Klasy; Wchłonięcie Klasy; Ukrycie Delegata; Usunięcie Pośrednika; Zastąpienie Algorytmu; 8. Przenoszenie funkcjonalności: Przeniesienie Funkcji; Przeniesienie Pola; Przeniesienie Instrukcji do Funkcji; Przeniesienie Instrukcji do Kodu Wywołującego; Zastąpienie Wchłoniętego Kodu Wywołaniem Funkcji; Przesunięcie Instrukcji; Podział Pętli; Zastąpienie Pętli Potokiem; Usunięcie Martwego Kodu; 9. Porządkowanie danych: Podział Zmiennej; Zmiana Nazwy Pola; Zastąpienie Wyliczanej Zmiennej Zapytaniem; Zamiana Referencji na Wartość; Zamiana Wartości na Referencję; 10. Upraszczanie wyrażeń warunkowych: Dekompozycja Instrukcji Warunkowej; Scalenie Instrukcji Warunkowej; Zastąpienie Zagnieżdżonej Instrukcji Warunkowej Instrukcją Wyjścia; Zastąpienie Instrukcji Warunkowej Polimorfizmem ; Wprowadzenie Przypadku Specjalnego; Wprowadzenie Asercji; 11. Refaktoryzacja interfejsu API: Rozdzielenie Zapytania i Modyfikacji; Parametryzacja Funkcji; Usunięcie Parametru-Flagi; Przekazanie Całego Obiektu; Zastąpienie Parametru Zapytaniem; Zastąpienie Zapytania Parametrem; Usunięcie Funkcji Ustawiającej Wartość; Zastąpienie Konstruktora Funkcją Wytwórczą; Zastąpienie Funkcji Poleceniem; Zastąpienie Polecenia Funkcją; 12. Praca z hierarchią klas: Przesunięcie Metody w Górę Hierarchii; Przesunięcie Pola w Górę Hierarchii; Przesunięcie Ciała Konstruktora w Górę Hierarchii; Przesunięcie Metody w Dół Hierarchii; Przesunięcie Pola w Dół Hierarchii; Zastąpienie Kodu Typu Podklasami; Usunięcie Podklasy; Ekstrakcja Nadklasy; Zwinięcie Hierarchii; Zastąpienie Podklasy Delegatem; Zastąpienie Nadklasy Delegatem; Bibliografia; Skorowidz.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Rozwijanie mikrousług w Pythonie : budowa, testowanie, instalacja i skalowanie / Tarek Ziadé ; tłum. Andrzej Watrak. - Gliwice : Helion S.A. , 2018. - 280 s. : rys., wykresy ; 24 cm.

Autor

Ziadé Tarek Watrak Andrzej

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Mikroserwis

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

O autorze; O korektorze merytorycznym; Przedmowa; Wstęp; Rozdział 1. Czym są mikrousługi?: Geneza architektury SOA; Podejście monolityczne; Podejście mikrousługowe; Zalety mikrousług; Wady mikrousług; Implementacja mikrousług w języku Python; Wydajność kodu; Podsumowanie; Rozdział 2. Platforma Flask: Jaka wersja Pythona?; Obsługa zapytań w platformie Flask; Wbudowane funkcjonalności platformy Flask; Szkielet mikrousługi; Podsumowanie; Rozdział 3. Cykl doskonały: kodowanie, testowanie, dokumentowanie: Rodzaje testów; Pakiet WebTest; Narzędzia pytest i tox; Dokumentacja programistyczna; Ciągła integracja; Podsumowanie; Rozdział 4. Aplikacja Runnerly: Aplikacja Runnerly; Struktura monolityczna; Dzielenie monolitu; Usługa danych; Standard Open API 2.0; Dalszy podział aplikacji; Podsumowanie; Rozdział 5. Interakcje z innymi usługami: Wywołania synchroniczne; Wywołania asynchroniczne; Testy; Podsumowanie; Rozdział 6. Monitorowanie usług: Centralizacja dzienników; Wskaźniki wydajnościowe; Podsumowanie; Rozdział 7. Zabezpieczanie usług: Protokół OAuth2; Uwierzytelnienie oparte na tokenach; Zapora WAF; Zabezpieczanie kodu; Podsumowanie; Rozdział 8. Wszystko razem: Tworzenie interfejsu za pomocą biblioteki ReactJS; Biblioteka ReactJS i platforma Flask; Uwierzytelnianie użytkowników i autoryzowanie zapytań; Podsumowanie; Rozdział 9. Spakowanie i uruchomienie Runnerly: Narzędzia pakujące; Uruchamianie mikrousług; Zarządzanie procesami; Podsumowanie; Rozdział 10. Usługi kontenerowe: Czym jest Docker?; Docker od podstaw; Uruchamianie aplikacji Flask na platformie Docker; Kompletny system - OpenResty, Circus i Flask; Wdrożenia kontenerowe; Podsumowanie; Rozdział 11. Instalacja w chmurze AWS: Chmura AWS; Kierowanie zapytań - Route53, ELB i AutoScaling; Wykonywanie kodu - EC2 i Lambda; Gromadzenie danych - EBS, S3, RDS, ElasticCache i CloudFront; Podstawy wdrażania mikrousług w chmurze AWS; Wdrażanie klastrów przy użyciu usługi ECS; Usługa Route53; Podsumowanie; Rozdział 12. Co dalej?: Iteratory i generatory; Koprocedury; Biblioteka asyncio; Platforma aiohttp; Platforma Sanic; Model asynchroniczny i synchroniczny; Podsumowanie; Skorowidz.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Scratch bez tajemnic : programowanie gier od podstaw / Jakub Porzycki, Urszula Łukasik. - Gliwice : Helion , 2015. - 128 stron : ilustracje ; 24 cm.

Autor

Porzycki Jakub Łukasik Urszula

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Gry komputerowe Programowanie (informatyka) Scratch (język programowania)

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Część 01. Na czym polega programowanie; Część 02. Jak samodzielnie rozwiązywać problemy; Część 03. Jak stworzyć wymarzoną grę.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (1 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Scrum i nie tylko : teoria i praktyka w metodach Agile / Krystian Kaczor. - Wydanie 2. poszerzone. - Warszawa : PWN Wydaw. Nauk., 2016. - 324, [6] s. : il. ; 24 cm.

Autor

Kaczor Krystian

Forma i typ

Książki Publikacje naukowe Publikacje fachowe

Temat

Programowanie zwinne

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Przedmowa; Wstęp; Podziękowania; Jak czytać tę książkę?; Rozdział 1. W tym szaleństwie jest metoda: 1.1. (R)ewolucje; Rozdział 2. Waterfall: 2.1. Omówienie metody Waterfall; Rozdział 3. Agile: 3.1. Manifest Agile; 3.2. 12 Zasad Agile; 3.3. Deklaracja współzależności; 3.4. Porównanie Agile z metodami tradycyjnymi; Rozdział 4. Rodzina Metod Agile: 4.1. Lean Software Development; 4.2. Kanban; 4.3. Programowanie Ekstremalne; 4.4. Feature-Driven Development; 4.5. Dynamic Systems Development Method; 4.6. Crystal; 4.7. Wpływy i przenikanie metod zwinnych; Rozdział 5. Scrum: 5.1. Pochodzenie i podstawowe mechanizmy; 5.2. Framework Scrum; Rozdział 6. O czym Scrum Guide nie powiedział, a chciałbyś to wiedzieć: 6.1. Wartości Scrum; 6.2. Wykresy Spalania; 6.3. Sprint Zero; 6.4. Scrum of Scrums; 6.5. Modyfikacje Scrum; 6.6. Oznaki problemów; 6.7. Usłużny Lider; 6.8. Świnie i kurczaki; 6.9. Gdzie jest Menedżer Projektu?; 6.10. Scrum Board; 6.11. Jak przeprowadzić Retrospekcję Sprintu; 6.12. Pielęgnacja Rejestru Produktu; 6.13. Co z defektami?; 6.14. Wyłaniająca się architektura; Rozdział 7. Problemy z wymaganiami: Rozdział 8. Wizja: 8.1. Koleżeńska Jednomyślność; 8.2. Opakowanie Produktu; 8.3. Wypowiedź w Windzie; 8.4. Przyszły Komunikat Prasowy; Rozdział 9. Persony: 9.1. Budowa Persony; 9.2. Typy Person; Rozdział 10. User Story: 10.1. Budowa User Story; 10.2. Porównanie z IEEE 830; 10.3. Wymagania Techniczne; 10.4. Epiki i Tematy; 10.5. Dobra User Story - Model INVEST; 10.6. Góra Lodowa Rejestru Produktu; 10.7. Grupowanie; 10.8. Metody podziału; Rozdział 11. Szacowanie: 11.1. Aspekty Szacowania; 11.2. Tradycyjne Metody Szacowania; 11.3. Szacowanie w Agile; Rozdział 12. Ustalanie priorytetów: 12.1. MoSCoW; 12.2. Monopol Money; 12.3. 100-Point Method; 12.4. Planning Poker dla Wartości; 12.5. Analiza Kano; 12.6. Relatywne Ważenie; 12.7. Selekcja Tematów; 12.8. Punktowanie Tematów; 12.9. Priorytety Finansowe; 12.10. Mapowanie Story; Rozdział 13. Planowanie: 13.1. Planowanie Tradycyjne; 13.2. Planowanie w Agile; Rozdział 14. Agile Coaching: 14.1. Dlaczego coaching jest potrzebny?; 14.2. Czym jest Coaching?; 14.3. Agile Coaching; Rozdział 15. Kontrakty w Agile; 15.1. Stopniowany Kontrakt z Ustaloną Ceną; 15.2. Pakiety Pracy o Ustalonej Cenie; 15.3. Money for Nothing and Change for Free; Rozdział 16. Wprowadzanie Agile: 16.1. Trochę statystyk; 16.2. Kroki wprowadzania zmiany; 16.3. Przebieg zmiany; Rozdział 17. Skalowanie Agile: 17.1. Co może oznaczać Skalowanie Agile i do czego jest potrzebne?; 17.2. Co wiąże się ze Skalowaniem Agile?; 17.3. Podstawowe zasady skalowania Scrum; 17.4. Large-Scale Scrum – LeSS; 17.5. Nexus; 17.6. Scrum at Scale; 17.7. Scaled Agile Framework; 17.8. Model Spotify; Do przemyślenia; Bibliografia; W Sieci; Indeks; Słownik; Scrum w Pigułce.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Sekretne życie programów : zrozumieć komputery - tworzyć lepsze kody / Jonathan E. Steinhart ; [przekład Tomasz Lewandowski]. - Warszawa : PWN Wydaw. Nauk., 2021. - XXXVII, [1], 493, [1] s. : fotografie, ilustracje, wykresy ; 24 cm.

Autor

Steinhart Jonathan E. Lewandowski Tomasz

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Budowa i konstrukcje Komputery Obsługa i eksploatacja Programowanie (informatyka) Programy komputerowe Technologia informacyjna (IT)

Gatunek

Opracowanie

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Podziękowania; Wstęp; Wprowadzenie; 1. Język wewnętrzny komputerów; 2. Układy kombinacyjne; 3. Układy sekwencyjne; 4. Anatomia komputera; 5. Architektura komputera; 6. Analiza komunikacji; 7. Organizacji danych; 8. Przetwarzanie języka; 9. Przeglądarki internetowe; 10. Programowanie aplikacyjne i systemowe;; 11. Skróty i przybliżenia; 12. Zakleszczenia i wyścigi; 13. Bezpieczeństwo; 14. Sztuczna inteligencja; 15. Świat realny; Indeks.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Software Craftsman : profesjonalizm, czysty kod i techniczna perfekcja / Sandro Mancuso ; [słowo wstępne Robert C. Martin ; tłum. Zbigniew Waśko]. - Gliwice : Helion , cop. 2016. - 252 s. : il., wykresy ; 24 cm.

Autor

Mancuso Sandro Martin Robert C. Waśko Zbigniew

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne Publikacje fachowe

Temat

Programowanie zwinne Zarządzanie projektami Zwinne zarządzanie Programowanie ekstremalne Dobre praktyki

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne Zarządzanie i marketing

Słowo wstępne; Przedmowa; Podziękowania; O autorze; CZĘŚĆ I. IDEOLOGIA I PODEJŚCIE. Rozdział 1. Tworzenie oprogramowania w XXI wieku: Starszeństwo; Nowa rzeczywistość; Rozdział 2. Agile, czyli zwinność: Dyscypliny Agile ukierunkowane na proces; Dyscypliny ukierunkowane na technikę; Na czym polega bycie zwinnym?; Manifest Agile; Czas wdrażania zasad Agile; Kac agilowy; Zwinność a rzemiosło programowania; Podsumowanie; Rozdział 3. Software Craftsmanship: Lepsza metafora; Co mówi Wikipedia?; Definicja osobista; Definicja krótka; Wykraczając poza definicje; Rzemiosło, zawód, inżynieria, nauka czy sztuka; Historia idei Software Craftsmanship; Podsumowanie; Rozdział 4. Podejście rzemieślnicze: Kto rządzi Twoją karierą?; Nadążanie za postępem; Za kim podążać?; Praktyka, praktyka, praktyka; Wiedzieć, czego się nie wie; Nie samą pracą człowiek żyje; Podsumowanie; Rozdział 5. Bohaterowie, życzliwość i profesjonalizm: Nauka mówienia "NIE"; Wysuwanie propozycji; Oświecone kierownictwo; Podsumowanie; Rozdział 6. Oprogramowanie działające: Działanie oprogramowania to jeszcze nie wszystko; Pielęgnowanie ogrodu; Ukryte zagrożenie; Niewłaściwe poczucie czasu; Kod zastany; Podsumowanie; Rozdział 7. Praktyki techniczne: Właściwy produkt kontra właściwe wykonanie; Kontekst; Historia programowania ekstremalnego; Praktyki i wartości; Odpowiedzialność; Pragmatyzm; Podsumowanie; Rozdział 8. Długa droga: Opowieść brazylijskiego nastolatka; Koncentracja i wytrwałość; Praca jako inwestycja; Samodzielność, mistrzostwo i cel; Kariera w ramach firmy; Podsumowanie; CZĘŚĆ II. PEŁNA TRANSFORMACJA. Rozdział 9. Rekrutacja: Typowy opis stanowiska pracy; Zbyt zajęci, by przeprowadzić rozmowę kwalifikacyjną; Bez opisów stanowiska pracy; Rekomendacje; Współpraca ze środowiskiem; Definiowanie skutecznych kryteriów wyboru; Rekrutacja proaktywna; Podsumowanie; Rozdział 10. Rozmowa kwalifikacyjna z programistą-rzemieślnikiem: Negocjacje biznesowe; Rozpoznawanie efektywnego partnerstwa; Dobra rozmowa kwalifikacyjna; Sztuka wyboru; Przyjmowanie do zespołu istniejącego a przyjmowanie do zespołu zupełnie nowego; Ćwiczenia w kodowaniu przed rozmową kwalifikacyjną; Każdy powinien umieć przeprowadzać rozmowy kwalifikacyjne; Z deweloperami powinni rozmawiać deweloperzy; Podsumowanie; Rozdział 11. Antywzorce rozmowy kwalifikacyjnej: Nie wymądrzaj się; Nie dawaj łamigłówek do rozwiązania; Nie zadawaj pytań, na które nie znasz odpowiedzi; Nie próbuj udowadniać kandydatowi, że jest głupcem; Nie blokuj internetu; Nie każ pisać kodu na papierze; Nie stosuj algorytmów; Nie przeprowadzaj telefonicznych rozmów kwalifikacyjnych; Podsumowanie; Rozdział 12. Koszt niskiego morale: Kac agilowy - niskie morale; Koszty zatrudniania deweloperów pracujących od 9.00 do 17.00; Ograniczenia wynikające z braku motywacji; Zaszczepianie pasji; Podsumowanie; Rozdział 13. Kult uczenia się: Zła motywacja; Tworzenie kultu uczenia się; A jeśli towarzystwo jest oporne?; Podsumowanie; Rozdział 14. Wprowadzanie zmian technicznych: Rodzaje sceptycyzmu; Bądź przygotowany; Od czego zacząć?; Strach i niekompetencja; Jak przekonać kierownika?; Jak przekonać zespół do stosowania metodyki TDD?; Jak przekonać sceptyków?; Czy naprawdę powinno nas to wszystko obchodzić?; Podsumowanie; Rozdział 15. Rzemiosło pragmatyczne: Jakość jest zawsze oczekiwana; Obalanie mitu jakości kosztownej i czasochłonnej; Refaktoryzacja; "Jedyny" sposób tworzenia oprogramowania; Pomaganie stronie biznesowej; W projektach informatycznych nie chodzi o nas; Wybitny kontra przeciętny; Cztery zasady prostoty; Rzemiosło a pragmatyzm; Podsumowanie; Rozdział 16. Kariera programisty-rzemieślnika: Bycie rzemieślnikiem; Rozwój kariery; Drogi i kamienie milowe; Różnorodność prac; Misja; Dodatek A. Mity na temat rzemiosła i dalsze wyjaśnienia; Deweloper-rzemieślnik a zwykły deweloper; Elitaryzm; Terminator, czeladnik i mistrz; Mistrz rzemiosła; Klapki na oczach; Rzemiosło a XP; Przywiązanie do praktyk; Agile coachowie i kierownicy; Nauka zawodu programisty; Problem z metaforą; Skorowidz.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

SQL : zapytania i techniki dla bazodanowców : receptury / Anthony Molinaro, Robert de Graaf ; przekł. Mikołaj Szczepaniak, Piotr Cieślak. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2021. - 537, [7] s. ; 24 cm.

Autor

Molinaro Anthony De Graaf Robert Szczepaniak Mikołaj Cieślak Piotr

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Programowanie (informatyka) SQL (język zapytań)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Rozdział 1. Odczytywanie rekordów. 1.1. Odczytywanie wszystkich wierszy i kolumn tabeli. 1.2. Odczytywanie podzbioru wierszy tabeli. 1.3. Odnajdywanie wierszy spełniających wiele warunków. 1.4. Odczytywanie podzbioru kolumn tabeli. 1.5. Definiowanie sensownych nazw kolumn. 1.6. Odwołania do aliasów kolumn w klauzuli WHERE. 1.7. Konkatenacja wartości kolumn. 1.8. Stosowanie logiki warunkowej w wyrażeniu SELECT. 1.9. Ograniczanie liczby zwracanych wierszy. 1.10. Zwracanie n losowych rekordów tabeli. 1.11. Odnajdywanie wartości pustych (NULL). 1.12. Przekształcanie wartości pustych w rzeczywiste. 1.13. Poszukiwanie wzorców. 1.14. Podsumowanie. Rozdział 2. Sortowanie wyników zapytań. 2.1. Zwracanie wyników zapytań posortowanych w określonym porządku. 2.2. Sortowanie zbioru wynikowego według zawartości wielu pól. 2.3. Sortowanie według podłańcuchów. 2.4. Sortowanie wymieszanych danych alfanumerycznych. 2.5. Obsługa wartości pustych w zapytaniach sortujących. 2.6. Sortowanie według klucza zależnego od danych. 2.7. Podsumowanie. Rozdział 3. Praca z wieloma tabelami. 3.1. Umieszczanie jednego zbioru wierszy ponad drugim. 3.2. Łączenie wzajemnie powiązanych wierszy. 3.3. Odnajdywanie wspólnych wierszy pomiędzy dwiema tabelami. 3.4. Uzyskiwanie z jednej tabeli tylko tych wartości, które nie występują w innej tabeli. 3.5. Uzyskiwanie z jednej tabeli tylko tych wierszy, dla których nie istnieją odpowiedniki w innej tabeli. 3.6. Dodawanie złączeń do zapytań bez konieczności modyfikowania pozostałych, już istniejących złączeń. 3.7. Określanie, czy dwie tabele zawierają te same dane. 3.8. Identyfikowanie i eliminowanie iloczynów kartezjańskich. 3.9. Stosowanie złączeń w zapytaniach wykorzystujących funkcje agregujące. 3.10. Stosowanie złączeń zewnętrznych w zapytaniach wykorzystujących funkcje agregujące. 3.11. Zwracanie brakujących danych z wielu tabel. 3.12. Wykorzystywanie wartości NULL w operacjach i porównaniach. 3.13. Podsumowanie. Rozdział 4. Wstawianie, aktualizowanie i usuwanie. 4.1. Wstawianie nowych rekordów. 4.2. Wstawianie wartości domyślnych. 4.3. Zastępowanie wartości domyślnych wartością NULL. 4.4. Kopiowanie wierszy pomiędzy tabelami. 4.5. Kopiowanie definicji tabel. 4.6. Wstawianie wierszy do wielu tabel jednocześnie. 4.7. Blokowanie możliwości wstawiania wartości do wybranych kolumn. 4.8. Modyfikowanie rekordów tabeli. 4.9. Aktualizowanie danych pod warunkiem istnienia w tabeli określonych wierszy. 4.10. Aktualizowanie wartości według zawartości innej tabeli. 4.11. Scalanie rekordów. 4.12. Usuwanie wszystkich rekordów z tabeli. 4.13. Usuwanie rekordów spełniających określone kryteria. 4.14. Usuwanie pojedynczych rekordów. 4.15. Usuwanie wierszy naruszających integralność referencyjną. 4.16. Usuwanie powtarzających się rekordów. 4.17. Usuwanie rekordów na podstawie danych z innej tabeli. 4.18. Podsumowanie. Rozdział 5. Zapytania przetwarzające metadane. 5.1. Generowanie listy tabel wchodzących w skład schematu bazy danych. 5.2. Generowanie listy kolumn danej tabeli. 5.3. Generowanie listy indeksowanych kolumn danej tabeli. 5.4. Generowanie listy ograniczeń zdefiniowanych dla tabeli. 5.5. Generowanie listy kluczy obcych pozbawionych indeksów. 5.6. Generowanie kodu języka SQL za pomocą wyrażeń tego języka. 5.7. Opisywanie widoków słownika danych w bazie danych Oracle. 5.8. Podsumowanie. Rozdział 6. Praca z łańcuchami. 6.1. Przechodzenie pomiędzy znakami łańcucha. 6.2. Umieszczanie apostrofów w stałych łańcuchowych. 6.3. Zliczanie wystąpień znaku w łańcuchu wejściowym. 6.4. Usuwanie z łańcucha niechcianych znaków. 6.5. Oddzielanie danych numerycznych od danych znakowych. 6.6. Określanie, czy łańcuch jest ciągiem alfanumerycznym. 6.7. Określanie inicjałów na podstawie całych imion i nazwisk. 6.8. Sortowanie kolumn według wybranych fragmentów łańcuchów. 6.9. Sortowanie danych według liczb zapisanych w łańcuchach. 6.10. Tworzenie listy wartości oddzielonych przecinkami z danych zawartych w wierszach tabeli. 6.11. Konwertowanie danych oddzielonych przecinkami na wielowartościową listę IN. 6.12. Sortowanie znaków w łańcuchach w porządku alfabetycznym. 6.13. Identyfikowanie łańcuchów, które można traktować jak liczby. 6.14. Odnajdywanie n-tego podłańcucha na liście oddzielonej przecinkami. 6.15. Przetwarzanie adresów IP. 6.16. Porównywanie łańcuchów znaków na podstawie brzmienia. 6.17. Wyszukiwanie tekstu niepasującego do wzorca. 6.18. Podsumowanie. Rozdział 7. Praca z liczbami. 7.1. Wyznaczanie wartości średniej. 7.2. Identyfikacja minimalnej i maksymalnej wartości w kolumnie. 7.3. Sumowanie wartości składowanych w kolumnie. 7.4. Zliczanie wierszy tabeli. 7.5. Zliczanie różnych wartości w kolumnie. 7.6. Generowanie sum bieżących. 7.7. Generowanie iloczynów bieżących. 7.8. Wygładzanie serii wartości. 7.9. Wyznaczanie wartości modalnej (dominanty). 7.10. Wyznaczanie mediany. 7.11. Określanie procentowego udziału w wartości łącznej. 7.12. Agregowanie kolumn zawierających wartości NULL. 7.13. Wyznaczanie wartości średnich z wyłączeniem wartości spoza określonego przedziału. 7.14. Wyodrębnianie liczb z łańcuchów alfanumerycznych. 7.15. Modyfikowanie wartości uwzględnianych w sumach bieżących. 7.16. Znajdowanie wartości odstających metodą mediany odchylenia bezwzględnego. 7.17. Wyszukiwanie anomalii przy użyciu prawa Benforda. 7.18. Podsumowanie. Rozdział 8. Działania na datach. 8.1. Dodawanie i odejmowanie dni, miesięcy i lat. 8.2. Określanie liczby dni pomiędzy dwiema datami. 8.3. Określanie liczby dni roboczych pomiędzy dwiema datami. 8.4. Określanie liczby miesięcy lub lat dzielących dwie daty. 8.5. Określanie liczby sekund, minut lub godzin dzielących dwie daty. 8.6. Zliczanie wystąpień poszczególnych dni tygodnia w roku. 8.7. Określanie różnicy dat między rekordem bieżącym a następnym. 8.8. Podsumowanie. Rozdział 9. Przetwarzanie dat. 9.1. Określanie, czy dany rok jest rokiem przestępnym. 9.2. Określanie liczby dni w roku. 9.3. Wyodrębnianie jednostek czasu z dat wejściowych. 9.4. Określanie pierwszego i ostatniego dnia miesiąca. 9.5. Określanie wszystkich dat występowania konkretnego dnia tygodnia w ciągu danego roku. 9.6. Określanie dat pierwszego i ostatniego wystąpienia określonego dnia tygodnia w danym miesiącu. 9.7. Tworzenie kalendarza. 9.8. Generowanie dat rozpoczynających i kończących poszczególne kwartały danego roku. 9.9. Określanie daty początkowej i końcowej dla danego kwartału. 9.10. Uzupełnianie brakujących dat. 9.11. Przeszukiwanie według określonych jednostek czasu. 9.12. Porównywanie rekordów według określonych fragmentów dat. 9.13. Identyfikacja wzajemnie pokrywających się przedziałów czasowych. 9.14. Podsumowanie. Rozdział 10. Praca z przedziałami. 10.1. Lokalizowanie przedziałów w ramach ciągów wartości. 10.2. Odnajdywanie różnic pomiędzy wierszami należącymi do tej samej grupy lub partycji danych. 10.3. Lokalizowanie początków i końców przedziałów wartości następujących bezpośrednio po sobie. 10.4. Uzupełnianie brakujących wartości w przedziale. 10.5. Generowanie kolejnych wartości liczbowych. 10.6. Podsumowanie. Rozdział 11. Zaawansowane przeszukiwanie. 11.1. Podział zbioru wynikowego na strony. 11.2. Pomijanie n wierszy tabeli. 11.3. Stosowanie logiki alternatywy w zapytaniach wykorzystujących złączenia zewnętrzne. 11.4. Identyfikacja par odwrotnych w przetwarzanym zbiorze wierszy. 11.5. Wybieranie n pierwszych rekordów. 11.6. Odnajdywanie rekordów z największymi i najmniejszymi wartościami. 11.7. Badanie przyszłych wierszy. 11.8. Przenoszenie wartości wierszy. 11.9. Tworzenie rankingu rezultatów. 11.10. Eliminowanie powtórzeń. 11.11. Odnajdywanie wartości skoczka. 11.12. Generowanie prostych prognoz. 11.13. Podsumowanie. Rozdział 12. Raportowanie i przekształcanie danych. 12.1. Konwertowanie zbioru wynikowego do postaci pojedynczego wiersza. 12.2. Konwertowanie zbioru wynikowego do postaci zbioru wielowierszowego. 12.3. Odwrotna transpozycja zbioru wynikowego. 12.4. Odwrotna transpozycja zbioru danych do postaci zbioru jednokolumnowego. 12.5. Eliminowanie powtórzeń ze zbioru wynikowego. 12.6. Przekształcanie zbioru wynikowego w celu ułatwienia obliczeń na wierszach. 12.7. Tworzenie bloków danych tej samej wielkości. 12.8. Tworzenie predefiniowanej liczby bloków danych. 12.9. Tworzenie histogramów poziomych. 12.10. Tworzenie histogramów pionowych. 12.11. Zwracanie zbiorów wynikowych bez kolumn wykorzystywanych w procesie grupowania. 12.12. Wyznaczanie prostych sum częściowych 12.13. Wyznaczanie sum częściowych dla wszystkich możliwych kombinacji wyrażeń. 12.14. Identyfikowanie wierszy niebędących sumami częściowymi. 12.15. Konwertowanie wierszy na wersję bitową za pomocą wyrażeń CASE. 12.16. Tworzenie tzw. macierzy rzadkich. 12.17. Grupowanie wierszy według określonych jednostek czasu. 12.18. Jednoczesne agregowanie danych według różnych grup i bloków. 12.19. Agregowanie zmiennych (ruchomych) przedziałów wartości. 12.20. Obracanie zbioru wynikowego zawierającego sumy częściowe. 12.21. Podsumowanie. Rozdział 13. Zapytania hierarchiczne. 13.1. Wyrażanie relacji rodzic potomek. 13.2. Wyrażanie relacji potomek rodzic dziadek. 13.3. Tworzenie hierarchicznego widoku tabeli. 13.4. Odnajdywanie wszystkich wierszy potomnych dla danego wiersza rodzica. 13.5. Określanie wierszy występujących w rolach liści, gałęzi i korzeni. 13.6. Podsumowanie. Rozdział 14. Rozmaitości. 14.1. Tworzenie raportów krzyżowych za pomocą operatora PIVOT systemu SQL Server. 14.2. Odtwarzanie układu raportów krzyżowych za pomocą operatora UNPIVOT systemu SQL Server. 14.3. Transponowanie zbiorów wynikowych za pomocą klauzuli MODEL systemu Oracle. 14.4. Wyodrębnianie z łańcucha elementów o nieustalonym położeniu. 14.5. Znajdowanie liczby dni w roku (rozwiązanie alternatywne tylko dla systemu Oracle). 14.6. Przeszukiwanie danych wejściowych pod kątem zawierania łańcuchów alfanumerycznych. 14.7. Konwertowanie liczb całkowitych na system dwójkowy w systemie Oracle. 14.8. Obracanie zbioru wynikowego z wartościami rankingowymi. 14.9. Wstawianie nagłówków kolumn w dwukrotnie obróconych zbiorach wynikowych. 14.10. Konwertowanie podzapytań skalarnych na podzapytania złożone w systemie Oracle. 14.11. Przenoszenie uszeregowanych danych do osobnych wierszy. 14.12. Wyznaczanie procentowych stosunków poszczególnych wartości względem sumy wszystkich wartości. 14.13. Testowanie występowania wartości w grupie. 14.14. Podsumowanie. Dodatek A Przypomnienie funkcji okna. Grupowanie. Tworzenie okien. Dodatek B Wyrażenia tablicowe (CTE). Podzapytania. Wyrażenia tablicowe. Podsumowanie.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Struktury danych i algorytmy w języku Java : przewodnik dla początkujących / James Cutajar ; tłum.Krzysztof Bąbol. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2019. - 161, [7] s. : il. ; 24 cm.

Autor

Cutajar James Bąbol Krzysztof

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Java (język programowania) Algorytmy2 Programowanie (informatyka) Struktury danych

Gatunek

Poradnik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Rozdział 1. Algorytmy i ich złożoność. Tworzymy nasz pierwszy algorytm. Mierzenie złożoności algorytmów za pomocą notacji dużego O. Identyfikacja algorytmów o różnej złożoności. Podsumowanie. Rozdział 2. Algorytmy sortowania i podstawowe struktury danych. Wprowadzenie do sortowania bąbelkowego. Zrozumienie sortowania szybkiego. Korzystanie z sortowania przez scalanie. Rozpoczęcie pracy z podstawowymi strukturami danych. Podsumowanie. Rozdział 3. Tablice z haszowaniem i binarne drzewa poszukiwań. Wprowadzenie do tablic z haszowaniem, Rozpoczęcie pracy z binarnymi drzewami poszukiwań. Podsumowanie. Rozdział 4. Paradygmaty projektowania algorytmów. Wprowadzenie do algorytmów zachłannych. Wprowadzenie do algorytmów typu "dziel i zwyciężaj". Zrozumienie programowania dynamicznego. Podsumowanie. Rozdział 5. Algorytmy wyszukiwania wzorca w tekście. Algorytm wyszukiwania naiwnego. Pierwsze kroki z algorytmem wyszukiwania wzorca Boyera-Moore'a. Prezentacja innych algorytmów wyszukiwania wzorca w tekście. Podsumowanie. Rozdział 6. Grafy, liczby pierwsze i klasy złożoności. Reprezentacja grafów. Przechodzenie przez graf. Obliczanie najkrótszych ścieżek. Liczby pierwsze w algorytmach. Inne koncepcje związane z grafami. Zrozumienie klas złożoności problemów. Podsumowanie.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Książka

W koszyku

oceń

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów : praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji / Laurence Moroney ; przekł. Jacek Janusz. - Gliwice : Helion S.A. , cop. 2021. - 348, [4] s. : il. ; 24 cm.

Autor

Moroney Laurence Janusz Jacek

Forma i typ

Książki Publikacje fachowe

Temat

Python (język programowania) Sztuczna inteligencja Uczenie się maszyn

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

CZĘŚĆ I. Tworzenie modeli. Rozdział 1. Wprowadzenie do biblioteki TensorFlow. Czym jest uczenie maszynowe? Ograniczenia programowania tradycyjnego. Od programowania do uczenia. Czym jest TensorFlow? Użycie platformy TensorFlow. Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym. Podsumowanie. Rozdział 2. Wprowadzenie do widzenia komputerowego. Rozpoznawanie elementów odzieży. Neurony widzenia komputerowego. Projektowanie sieci neuronowej. Trenowanie sieci neuronowej. Analiza wyników modelu. Trenowanie przez dłuższy czas nadmierne dopasowanie. Zakończenie trenowania. Podsumowanie. Rozdział 3. Bardziej zaawansowane zagadnienie: wykrywanie cech w obrazach. Konwolucje. Pooling. Implementacja konwolucyjnych sieci neuronowych. Analiza sieci konwolucyjnej. Tworzenie konwolucyjnej sieci neuronowej rozróżniającej konie i ludzi. Generowanie dodatkowych obrazów. Uczenie transferowe. Klasyfikowanie wieloklasowe. Regularyzacja dropout. Podsumowanie. Rozdział 4. Korzystanie za pomocą biblioteki TensorFlow Datasets z publicznie dostępnych zbiorów danych. Pierwsze kroki z TFDS. Użycie biblioteki TFDS z modelami Keras. Użycie funkcji mapowania do generowania sztucznych danych. Korzystanie z niestandardowych podzbiorów. Czym jest TFRecord? Użycie procesu ETL do zarządzania danymi w TensorFlow. Podsumowanie. Rozdział 5. Wprowadzenie do przetwarzania języka naturalnego. Zamiana języka na liczby. Usuwanie słów nieinformatywnych i porządkowanie tekstu. Obsługa realnych źródeł danych. Podsumowanie. Rozdział 6. Programowa analiza emocji za pomocą osadzeń. Ustalanie znaczenia słów. Osadzenia w bibliotece TensorFlow. Wizualizacja osadzeń. Korzystanie ze wstępnie wytrenowanych osadzeń przy użyciu TensorFlow Hub. Podsumowanie. Rozdział 7. Użycie rekurencyjnych sieci neuronowych do przetwarzania języka naturalnego. Podstawy rekurencji. Zastosowanie rekurencji w przetwarzaniu języka naturalnego. Tworzenie klasyfikatora tekstu przy użyciu rekurencyjnych sieci neuronowych. Użycie wstępnie wytrenowanych osadzeń w rekurencyjnych sieciach neuronowych. Podsumowanie. Rozdział 8. Użycie biblioteki TensorFlow do generowania tekstu. Zamiana sekwencji na sekwencje wejściowe. Tworzenie modelu. Generowanie tekstu. Poszerzenie zbioru danych. Zmiana architektury modelu. Ulepszenie danych. Kodowanie oparte na znakach. Podsumowanie. Rozdział 9. Sekwencje i dane szeregów czasowych. Wspólne atrybuty szeregów czasowych. Metody prognozowania szeregów czasowych. Podsumowanie. Rozdział 10. Tworzenie modeli uczenia maszynowego do prognozowania sekwencji. Tworzenie okna zbioru danych. Tworzenie sieci DNN i jej trenowanie w celu dopasowania do danych sekwencji. Ocena wyników działania sieci DNN. Analiza ogólnej prognozy. Dostrajanie współczynnika uczenia. Dostrajanie hiperparametrów za pomocą narzędzia Keras Tuner. Podsumowanie. Rozdział 11. Użycie metod konwolucyjnych i rekurencyjnych w modelowaniu sekwencji. Użycie konwolucji z danymi sekwencyjnymi. Korzystanie z danych pogodowych NASA. Używanie sieci RNN do modelowania sekwencji. Użycie innych metod rekurencyjnych. Użycie dropoutu. Użycie dwukierunkowych sieci RNN. Podsumowanie. CZĘŚĆ II. Używanie modeli. Rozdział 12. Wprowadzenie do TensorFlow Lite. Czym jest TensorFlow Lite? Przykład: utworzenie modelu i przekonwertowanie go do formatu TensorFlow Lite. Przykład: wykorzystanie uczenia transferowego w klasyfikatorze obrazów i jego konwersja na format TensorFlow Lite. Przykład: wykorzystanie uczenia transferowego w klasyfikatorze obrazów. Podsumowanie. Rozdział 13. Użycie TensorFlow Lite w systemie Android. Czym jest Android Studio? Tworzenie pierwszej aplikacji opartej na TensorFlow Lite dla systemu Android. Coś więcej niż Witaj, świecie! przetwarzanie obrazów. Przykładowe aplikacje wykorzystujące bibliotekę TensorFlow Lite. Podsumowanie. Rozdział 14. Użycie TensorFlow Lite w systemie iOS. Tworzenie pierwszej aplikacji TensorFlow Lite za pomocą Xcode. Coś więcej niż Witaj, świecie! przetwarzanie obrazów. Przykładowe aplikacje wykorzystujące bibliotekę TensorFlow Lite. Podsumowanie. Rozdział 15. Wprowadzenie do TensorFlow.js. Czym jest TensorFlow.js? Instalowanie i używanie środowiska programistycznego Brackets. Tworzenie pierwszego modelu wykorzystującego bibliotekę TensorFlow.js. Tworzenie klasyfikatora irysów. Podsumowanie. Rozdział 16. Rozwiązywanie problemów z zakresu widzenia komputerowego za pomocą biblioteki TensorFlow.js. Uwagi dla programistów używających biblioteki TensorFlow dotyczące języka JavaScript. Tworzenie konwolucyjnej sieci neuronowej za pomocą języka JavaScript. Stosowanie wywołań zwrotnych do wizualizacji. Trenowanie za pomocą zbioru MNIST. Przeprowadzanie wnioskowania dla obrazów przy użyciu biblioteki TensorFlow.js. Podsumowanie. Rozdział 17. Konwersja modeli z Pythona do JavaScriptu i ponowne ich użycie. Konwersja modeli z Pythona do JavaScriptu. Użycie wcześniej przekonwertowanych modeli. Podsumowanie. Rozdział 18. Wykorzystanie uczenia transferowego w języku JavaScript. Uczenie transferowe przy użyciu biblioteki MobileNet. Uczenie transferowe przy użyciu repozytorium TensorFlow Hub. Użycie modeli z portalu TensorFlow.org. Podsumowanie. Rozdział 19. Wdrażanie modeli za pomocą usługi TensorFlow Serving. Czym jest TensorFlow Serving? Instalowanie systemu TensorFlow Serving. Tworzenie i udostępnianie modelu. Podsumowanie. Rozdział 20. Sztuczna inteligencja a etyka, uczciwość i prywatność. Uczciwość w procesie programowania. Uczciwość w procesie uczenia maszynowego. Narzędzia związane z kwestiami uczciwości. Uczenie federacyjne. Zasady firmy Google dotyczące sztucznej inteligencji. Podsumowanie. Rysunki.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

oceń

Testowanie i jakość oprogramowania : modele, techniki, narzędzia / Adam Roman. - Wyd. 2 - 3 dodruk. - Warszawa : PWN Wydaw. Nauk., 2021 - XLVII, [1], 1110, [1] s. : il. ; 25 cm.

Autor

Roman Adam

Forma i typ

Książki Publikacje dydaktyczne

Temat

Programowanie (informatyka)

Gatunek

Podręcznik

Dziedzina i ujęcie

Informatyka i technologie informacyjne

Zawiera: Część 1. Podstawy testowania: 1. Wprowadzenie do testowania; 2. Podstawowe definicje; 3. Proces testowy; 4. Testowanie w cyklu życia oprogramowania; 5. Testowanie a architektura systemu informatycznego; Część 2. Techniki projektowania testów: 6. Testowanie oparte na modelu; 7. Techniki testowania statycznego; 8. Analiza dynamiczna; 9. Techniki oparte na specyfikacji (czarnoskrzynkowe); 10. Techniki oparte na strukturze (białoskrzynkowe); 11. Techniki oparte na defektach i na doświadczeniu; 12. Wybór odpowiednich technik; 13. Priorytetyzacja przypadków testowych; 14. Testowanie systemów specyficznych; Część 3. Testowanie charakterystyk jakościowych: 15. Model jakości według ISO 9126; 16. Modele jakości według ISO 25010; 17. Testowanie jakości użytkowej; 18. Testowanie jakości produktu; 19. Testowanie jakości danych; Część 4. Zarządzenie testowaniem: 20. Zarządzanie testowaniem w kontekście; 21. Testowanie oparte na ryzyku; 22. Pozostałe strategie testowania; 23. Dokumentacja w zarządzaniu testowaniem; 24. Szacowanie testów; 25. Nadzór i kontrola postępu testów; 26. Biznesowa wartość testowania; 27. Testowanie rozproszone, zakontraktowane i zewnętrzne; 28. Zarządzanie wdrażaniem standardów przemysłowych; 29. Zarządzenie incydentami; Część 5. Ludzie i narzędzia: 30. Ludzie i ich kompetencje – tworzenie zespołu; 31. Techniki pracy grupowej; 32. Testowanie wspierane narzędziami; 33. Rozwój zawodowy testera; Część 6. Udoskonalanie procesu testowego: 34. Kontekst udoskonalania procesu; 35. Udoskonalanie oparte na modelu; 36. Podejście analityczne; 37. Wybór metody usprawniania; 38. Proces udoskonalania; 39. Organizacja, role i umiejętności; 40. Czynniki sukcesu; Część 7. Jakoś oprogramowania: 41. Czym jest jakość oprogramowania?; 42. Podstawy teorii pomiarów; 43. Narzędzia kontroli jakości; 44. Metryki wielkości oprogramowania; 45. Metryki charakterystyk jakościowych; 46. Metryki złożoności oprogramowania; 47. Metryki i modele wysiłku; 48. Metryki i modele dla defektów; 49. Metryki i modele przyrostu niezawodności; 50. Metryki i modele dostępności; 51. Metryki dla procesu testowego; 52. Metryki zadowolenia klienta; 53. Sposób prezentowania danych; Dodatek A. Specyfikacja programu ELROJ; Dodatek B. Normy i standardy; Dodatek C. Matematyczny i teoretyczno-informatyczny; Dodatek D. Informacje o certyfikacji i egzaminach; Bibliografia; Skorowicz.

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 004 (2 egz.)