%{search_type} search results

Przedsiębiorstwa z branży technologicznej ciągle mierzą się z silną konkurencją. Nietrudno zrozumieć, co stanowi o przewadze firmy niezależnie od branży czy wielkości. Wygrywanie wymaga utrzymywania przewagi konkurencyjnej, jaką jest zdolność określania, wdrażania i osiągania poziomów wydajności nieosiągalnych dla konkurencji. Najczęściej przewaga konkurencyjna ma dwa źródła. Pierwszym jest dostarczanie funkcjonalnych rozwiązań, które dają radość użytkownikom. Drugim -- wykorzystywanie właściwych danych do wdrażania odpowiedniej strategii, która wciąż podlega optymalizacji. Zastosowanie w tych działaniach rozwiązań z dziedziny sztucznej inteligencji znacznie przyczynia się do sukcesu firmy

Frameworki bardzo ułatwiają życie programistom. Pozwalają na szybkie tworzenie nawet rozbudowanych aplikacji, ale praca z frameworkiem najczęściej oznacza duże ograniczenia w doborze technologii. Wszystko jest w porządku, dopóki deweloper stosuje dokładnie te rozwiązania, które zaplanowali twórcy frameworka. Jeśli jednak zechce użyć innej bazy danych albo wykorzystać własną, autorską metodę uwierzytelniania użytkowników, może napotkać różne nieprzewidziane problemy. Szczęśliwie nie wszystkie mikrośrodowiska zachowują się w ten sposób. Framework napisany w Pythonie Flask, w odróżnieniu od typowych frameworków, umożliwia swobodne dobieranie technologii i komponentów aplikacji, a nawet tworzenie własnych rozwiązań. Oznacza to, że Flask pozwoli Ci zachować pełną kontrolę nad budowanym oprogramowaniem!

Kubernetes jest platformą do orkiestracji kontenerów. Projekt ten należy dziś do najpopularniejszych i najbogatszych narzędzi w swojej klasie, stanowi także podstawę dla wielu innych platform, znanych jako systemy typu PaaS. Dzięki nim Kubernetes zyskał możliwość tworzenia aplikacji, jednak tego rodzaju narzędzia wymagają od programistów i architektów zastosowania odpowiednich wzorców projektowych. Opisują one schematy rozwiązywania problemów na różnych poziomach dokładności, a tym samym umożliwiają efektywne projektowanie i implementację nowoczesnych, elastycznych natywnych aplikacji chmurowych w Kubernetesie

To książka przeznaczona dla programistów, którzy chcą maksymalnie wykorzystać możliwości Kubernetesa, również poprzez pisanie własnych zasobów. W praktyczny sposób pokazuje, jak rozwijać natywne, działające w chmurze aplikacje dla Kubernetesa. Wyjaśnia, w jaki sposób działa biblioteka API client-go i jak należy budować zasoby niestandardowe. Znalazło się tu obszerne i szczegółowe omówienie interfejsu programowania i działania platformy Kubernetes, a także pisania stabilnego oprogramowania w języku Go. Nie zabrakło szeregu wskazówek dotyczących samego pisania kodu oraz przeprowadzania testów. Dużo uwagi poświęcono niestandardowym zasobom, kontrolerom, webhookom i niestandardowym serwerom API oraz wzorcom rozszerzania Kubernetesa

Dzięki tej książce dowiesz się, jak sobie z tym poradzić. Znalazło się w niej krótkie wprowadzenie do Pythona oraz do automatyzacji przetwarzania tekstu i obsługi systemu plików, a także do pisania własnych narzędzi wiersza poleceń. Zaprezentowano również przydatne narzędzia linuksowe, systemy zarządzania pakietami oraz systemy budowania, monitorowania i automatycznego testowania kodu. Zagadnienia te szczególnie zainteresują specjalistów DevOps. Ponadto zawarto tu podstawowe informacje o chmurze obliczeniowej, usługach IaC i systemach Kubernetes. Omówiono zasady uczenia maszynowego i inżynierii danych z perspektywy DevOps. Przedstawiono także kompletny przewodnik po procesach budowania, wdrażania oraz operacyjnego wykorzystywania modelu uczenia maszynowego z użyciem systemów Flask, sklearn, Docker i Kubernetes

Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie

Ta książka jest przeznaczona dla średnio zaawansowanych i początkujących programistów, którzy chcą poznać narzędzia ułatwiające tworzenie różnych aplikacji w JavaScripcie. Przedstawiono tu kompletne instrumentarium, dzięki któremu można tworzyć kod aplikacji w stylu CRUD działającej na każdej platformie. Opisano, w jaki sposób należy przygotować sobie środowisko programistyczne do pracy, omówiono sposób tworzenia API za pomocą Node i Express, bazy danych MongoDB oraz serwera Apollo. Sporo miejsca poświęcono tworzeniu interfejsów użytkownika niezależnych od platformy za pomocą różnych narzędzi. Poszczególne zagadnienia zilustrowano praktycznymi przykładami działającego kodu. Dzięki tej publikacji nawet początkujący programista zacznie szybko podejmować świadome decyzje technologiczne

Companies looking to move enterprise applications to the cloud are busy weighing several options, such as the use of containers, machine learning, and serverless computing. There's a better way. Instead of helping you fit your use case to individual technologies, this practical guide explains how to use these technologies to fit your use case. Author Rui Costa, a learning consultant with Google, demonstrates this approach by showing you how to run your application on Google Cloud. Each chapter is dedicated to an area of technology that you need to address when planning and deploying your application. This book starts by presenting a detailed fictional use case, followed by chapters that focus on the building blocks necessary to deploy a secure enterprise application successfully. Build serverless applications with Google Cloud Functions Explore use cases for deploying a real-time messaging service Deploy applications to Google Kubernetes Engine (GKE) Build multiregional GKE clusters Integrate continuous integration and continuous delivery with your application Incorporate Google Cloud APIs, including speech-to-text and data loss prevention Enrich data with Google Cloud Dataflow Secure your application with Google Cloud Identity-Aware Proxy Explore BigQuery and visualization with Looker and BigQuery SDKs.

Using an easily accessible, highly templated format, Clinical Cases in Tropical Medicine, 2nd Edition, provides more than 100 realistic scenarios for tropical infectious diseases. Full-color photographs and maps, a convenient question-and-answer presentation, and succinct summary boxes help you identify and understand the tropical diseases you're likely to encounter. This up-to-date 2nd Edition is an excellent resource and study tool for infectious diseases fellows, doctors preparing for exams in tropical medicine, primary care doctors with patients who are global travelers, and global health nurses and practitioners alike. Offers realistic scenarios for encountering patients in rural, resource-poor settings, presenting cases as "unknowns, " just as in a real clinic or emergency situation. Covers newly emerging diseases such as Zika virus, severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS), and knowlesi malaria. Features topics in migrant medicine of particular importance to clinicians in non-tropical countries, including louse-borne-relapsing fever, spinal brucellosis, and hyperreactive malarial splenomegaly. Includes "classic" tropical diseases such as African trypanosomiasis, chagas, leprosy, and yaws. Reflects the use of novel diagnostics used in resource-poor settings, as well as developing drug resistance in relevant cases. Provides a useful index and map that organize cases geographically, for a targeted approach to study. Serves as a companion to Manson's Tropical Diseases, with a reading list at the end of each case referring to the corresponding chapter in the larger text. Enhanced eBook version included with purchase. Your enhanced eBook allows you to access all of the text, figures, and references from the book on a variety of devices.
(source: Nielsen Book Data)