| 
Podobno dziś jest Światowy Dzień Zwierząt 😲
I na przykład taki dzik. Jaki jest, każdy widzi - lepiej z nim nie zadzierać 🐗 Podobnie jak z wieloma innymi zwierzętami, które zaprezentowano na okładkach publikacji z serii O'Reilly 😉
Na szczęście te okładkowe nie są specjalnie groźne, za to strzegą sporej dawki wiedzy na temat programowania w Pythonie, JavaScripcie, C# i nie tylko.
Sprawdź i zgarnij je taniej do -45%! 🐵🐘🐺🐴👇
NOWOŚCI 🆕 
Programowanie samo w sobie nie jest łatwym zagadnieniem, a tworzenie funkcjonalnych aplikacji najczęściej wymaga współdziałania wielu osób. Przez to kod budujący aplikację szybko zwiększa swoją złożoność, staje się niezrozumiały i bardzo trudny w utrzymaniu. Na szczęście te problemy zostały dostrzeżone i istnieją sposoby ich rozwiązywania!
A znajdziesz je w książce "Zrównoważony kod. Dobre praktyki i heurystyki dla inżynierów oprogramowania" 📘
Ta publikacja przyda Ci się jeśli jesteś już doświadczonym programistą, który chce zdobyć lub pogłębić wiedzę o metodologiach i dobrych praktykach tworzenia złożonego oprogramowania. Lektura stanowi interesująco napisany zbiór heurystyk i technik ułożonych w kolejności stosowania podczas rozwijania projektu programistycznego. Omówiono tu między innymi listy kontrolne, TDD, rozdzielenie poleceń i zapytań, Git, złożoność cyklomatyczną, przezroczystość referencyjną, wycinki pionowe, refaktoryzację zastanego kodu czy programowanie typu outside-in. Pokazano również, jak utrzymać właściwe tempo pracy podczas dodawania funkcjonalności, jak rozwiązywać problemy optymalizacji, enkapsulacji, a także projektowania API i testów jednostkowych.
Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane kodem przykładowego projektu napisanego w C#, zrozumiałego dla każdego, kto zna dowolny język zorientowany obiektowo.
Bez ugruntowanych podstaw matematyki nie można mówić o profesjonalnym podejściu do uczenia maszynowego. Jednak obecnie obliczenia i modele matematyczne są często pomijane przez projektantów. Wszystko przez coraz lepsze narzędzia służące do tworzenia aplikacji. Cała sytuacja wiąże się z ryzykiem braku świadomości co do wszystkich konsekwencji wybranych rozwiązań projektowych, szczególnie ich mocnych i słabych stron.
Sam chciałbyś dobrze zrozumieć matematyczne podstawy uczenia maszynowego i nabrać praktycznego doświadczenia w używaniu pojęć matematycznych w tym zakresie?
Poznaj publikację "Matematyka w uczeniu maszynowym" 📘
W książce wyjaśniono stosowanie szeregu technik matematycznych, takich jak algebra liniowa, geometria analityczna, rozkłady macierzy, rachunek wektorowy, optymalizacja, probabilistyka i statystyka. Następnie zaprezentowano matematyczne aspekty czterech podstawowych metod uczenia maszynowego: regresji liniowej, analizy głównych składowych, modeli mieszanin rozkładów Gaussa i maszyn wektorów nośnych.
Co ważne: W każdym rozdziale znalazły się przykłady i ćwiczenia ułatwiające przyswojenie materiału.
Pozostałe premiery 👇
| | |
