Vesti

Ove godine slavimo 35 godina postojanja. Ukoliko neku od knjiga niste kupili u pretplati sa 40% popusta, sada je trenutak da grešku ispravite. Cene 36 naših najtraženijih knjiga smo snizili za oko 30%. Najtraženije knjige: Spisak knjiga: CCNA 200-301 Zvanični vodič za sertifikat, knjiga 1 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD Čista arhitektura, Praktična rešenja softverske arhitekture legendarnog Roberta C. Martina,ujka Boba 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD Node. js veb razvoj - prevod petog izdanja 2. 200,00 RSD 2. 750,00 RSD GO od početnika do profesionalca 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD 40 algoritama koje bi svaki programer trebalo da zna 1. 400,00 RSD 1. 980,00 RSD Django 3 kroz primere, prevod III izdanja 1. 700,00 RSD 2. 530,00 RSD WordPress kreiranje veb aplikacija 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD JavaScript funkcionalno programiranje, drugo izdanje 1. 600,00 RSD 2. 310,00 RSD Python mašinsko učenje, prevod trećeg izdanja 2. 000,00 RSD 2. 970,00 RSD Java 11 i 12, naučite za 21 dan, prevod osmog izdanja 1. 800,00 RSD 2. 640,00 RSD C# 8 i . NET Core 3, moderno međuplatformsko programiranje, prevod IV izdanja 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD Uvod u digitalni marketing 1. 600,00 RSD 2. 200,00 RSD Pragmatični programer: vaš put do stručnosti 1. 400,00 RSD 1. 980,00 RSD Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja 1. 400,00 RSD 1. 980,00 RSD SQL za analizu podataka 1. 540,00 RSD 2. 200,00 RSD C# i . NET Core projektni obrasci 1. 500,00 RSD 2. 090,00 RSD GraphQL i React Full-Stack veb razvoj 1. 600,00 RSD 2. 310,00 RSD Laravel - Radni okvir za izradu modernih PHP aplikacija 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD Administriranje Linux sistema - kuvar 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD Zaštita od zlonamernih programa (Malware analysis) 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD WordPress 5 u celosti, VII izdanje 1. 400,00 RSD 1. 980,00 RSD Amazon veb servisi u akciji, prevod drugog izdanja 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD Android 9, Kotlin i Android Studio 3. 2 u jednoj knjizi 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD R analiza podataka, drugo izdanje 1. 700,00 RSD 2. 530,00 RSD Naučite Linux Shell skriptovanje, drugo izdanje 1. 200,00 RSD 1. 760,00 RSD Naučite Bootstrap 4, drugo izdanje 1. 200,00 RSD 1. 760,00 RSD Kali Linux - Testiranje neprobojnosti veba - treće izdanje 1. 400,00 RSD 1. 980,00 RSD Java 9 1. 200,00 RSD 1. 760,00 RSD PHP 7, MYSQL I JAVASCRIPT U JEDNOJ KNJIZI 2. 100,00 RSD 2. 970,00 RSD Node. js, MongoDB i Angular integrisane alatke za razvoj veb strana 2. 000,00 RSD 2. 860,00 RSD Objektno-orijentisan JavaScript treće izdanje 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD Naučite Spring 5 1. 700,00 RSD 2. 420,00 RSD Naučite Unity 5. x 2. 030,00 RSD 2. 530,00 RSD C++ jedna lekcija dnevno 2. 000,00 RSD 2. 860,00 RSD HTML5, CSS3 I JavaScript za razvoj veb strana 2. 000,00 RSD 2. 970,00 RSD Uvod u Python, automatizovanje dosadnih poslova 1. 540,00 RSD 2. 200,00 RSD AKCIJA TRAJE DO 31. jula 2021. Napomena: Dodatni popust od 10% ne važi za 2 i više kupljenih knjiga jer su knjige na akciji.

Od početka godine ova tri kompleta su vas najviše privlačila Hit knjige "ujka Boba" Više o kompletu: KNJIGE "UJKA BOBA" Komplet za JavaScript Više o knjigama: JAVASCRIPT KNJIGE KOMPLET ZA . NET VIŠE O KNJIGAMA: . NET KNJIGE    

Obeležavamo 35 godina postojanja. U aprilu ste navikli na ekstra popuste. Ovim knjigama smo snizili cene na 1. 000 dinara. Akcija traje do kraja aprila. Zaštita od zlonamernih programa (Malware analysis) CCNA Routing and Switching 200-125 - vodič za dobijanje sertifikata Android 9, Kotlin i Android Studio 3. 2 u jednoj knjizi 101 princip za dobar UX dizajn Arduino i JavaScript za povezivanje na veb Angular 6 od osnovnih do poslovnih veb aplikacija Naučite Linux Shell skriptovanje, drugo izdanje R analiza podataka, drugo izdanje Naučite Bootstrap 4, drugo izdanje Kali Linux - Testiranje neprobojnosti veba - treće izdanje Popravka i nadgradnja PC računara Java 9 Node. js, MongoDB i Angular integrisane alatke za razvoj veb strana Python razvoj mikroservisa Photoshop CC knjiga za digitalne fotografe Naučite jQuery 3, prevod V izdanja Naučite Swift 3 Visual Basic 2015 u 24 lekcije Android Studio IDE kuvar za razvoj aplikacija Naučite Angular 2 C# 7. 1 i . NET Core 2. 0 – Moderno međuplatformsko programiranje - Treće izdanje PHP 7 objektno-orijentisano modularno programiranje (HTML 5, CSS 3, JavaScript, XML) Uvod u Python, automatizovanje dosadnih poslova WordPress 4. x u celosti Java 8 programiranje ArchiCAD 19 PC I GADŽETI - Vodič za rešavanje problema i nadogradnju Joomla! 3 prevod drugog izdanja Raspberry Pi kuvar za Python programere Prilagodljiv web dizajn pomoću HTML-a 5 i CSS-a 3 Windows 8 razvoj aplikacija Android 4 razvoj aplikacija JavaScript 24-časovna obuka + DVD CSS - Profesionalne tehnike za dizajn savremenih web stranica - II izdanje jQuery i napredne web tehnologije SPSS 20 Analiza bez muke Smashing WordPress više od bloga, prevod 3. izdanja Autodesk Inventor 2013 osnove Posebno smo snizili cenu i našoj najtraženijoj knjizi:Do kraja aprila cena knjige je samo 2. 000 dinara. LINK ZA NARUČIVANJE

Šta obuhvata ova knjiga U Poglavlju 1, „Kako da računarima pružite mogućnost da uče iz podataka“, predstavićemo glavne podoblasti mašinskog učenja koje se koriste za rešavanje različitih problema. Osim toga, opisaćemo osnovne korake za kreiranje tipične protočne obrade izgradnje modela mašinskog učenja, koji će nas pratiti u narednim poglavljima. U Poglavlju 2, „Treniranje jednostavnih algoritama mašinskog učenja za klasifikaciju“, vraćamo se na početke mašinskog učenja i predstavljamo binarne klasifikatore perceptrona i adaptivne linearne neurone. Predstavićemo osnove klasifikacije obrazaca i fokusiraćemo se na interakciju algoritama optimizacije i mašinskog učenja. U Poglavlju 3, „Predstavljanje klasifikatora mašinskog učenja pomoću scikit-learna“, opisaćemo važne algoritme mašinskog učenja za klasifikaciju i obezbedićemo praktične primere upotrebom scikit-learna, jedne od najpopularnih i sveobuhvatnijih biblioteka mašinskog učenja otvorenog koda. U Poglavlju 4, „Izgradnja dobrih skupova podataka za trening - pretprocesiranje podataka“, opisaćemo kako se rešavaju najčešći problemi u neobrađenim skupovima podataka, kao što je podatak koji nedostaje. Takođe ćemo predstaviti nekoliko pristupa za identifikaciju najinformativnijih atributa u skupovima podataka i način kako se pripremaju promenljive različitih tipova kao pravilni unosi za algoritme mašinskog učenja. U Poglavlju 5, „Kompresovanje podataka upotrebom redukcije dimenzionalnosti“, upoznaćete tehnike za redukciju broja atributa u skupovima podataka na manje skupove, uz zadržavanje većine njihovih korisnih i diskriminitornih informacija. Osim toga, opisaćemo standardni pristup za redukciju dimenzionalnosti analizom glavnih komponenata i njihovim upoređivanjem sa nadgledanim tehnikama nelinearne transformacije. U Poglavlju 6, „Učenje najbolje prakse za procenu modela i podešavanje hiperparametara“, saznaćete šta treba, a šta ne treba da radite za procenu performanse prediktivnih modela. Upoznaćete i različite metrike za merenje performanse modela i tehnika za fino podešavanje algoritama mašinskog učenja. U Poglavlju 7, „Kombinovanje različitih modela za učenje udruživanjem“, predstavićemo različite koncepte efikasnog kombinovanja većeg broja algoritama učenja. Istražićemo kako se grade ansambli stručnjaka, koji će prevazići slabosti pojedinačnih učenika, što dovodi do tačnijih i pouzdanijih predviđanja. U Poglavlju 8, „Primena mašinskog učenja na analizu sentimenta“, opisaćemo osnovne korake za transformisanje tekstualnih podataka u smislene reprezentacije za algoritme mašinskog učenja za predviđanje mišljenja ljudi na osnovu njihovog pisanja. U Poglavlju 9, „Ugrađivanje modela mašinskog učenja u veb aplikacije“, nastavićemo upotrebu prediktivnog modela iz prethodnog poglavlja i vodićemo vas kroz osnovne korake razvoja veb aplikacija sa ugrađenim modelima mašinskog učenja. U Poglavlju 10, „Predviđanje kontinualnih ciljnih promenljivih pomoću analize regresije“, opisaćemo osnovne tehnike za modelovanje linearnog odnosa između cilja i promenljivih odgovora za izvršavanje kontinualnog predviđanja. Nakon predstavljanja različitih linearnih modela, biće reči o polinomnoj regresiji i pristupima zasnovanim na stablu. U Poglavlju 11, „Upotreba neoznačenih podataka - analiza grupisanja“, fokus prebacujemo na različite podoblasti mašinskog učenja, odnosno na nenadgledano učenje. Opisaćemo algoritme iz tri osnovne familije algoritama za grupisanje, koji pronalaze grupe objekata i dele određeni stepen sličnosti. U Poglavlju 12, „Implementiranje višeslojnih veštačkih neuronskih mreža 'od nule'“, proširićemo koncept optimizacije zasnovane na gradijentu, koju smo predstavili u Poglavlju 2. Izgradićemo moćne višeslojne neuronske mreže (NN) na osnovu popularnog algoritma propagacije greške unazad u Pythonu. Poglavlje 13, „Paralelizacija treninga neuronske mreže pomoću TensorFlowa“, nadovezuje se na znanje stečeno u prethodnom poglavlju za obezbeđivanje efikasnijeg praktičnog vodiča za trening NN-a. Fokus u ovom poglavlju je na TensorFlowu 2. 0, Python biblioteci otvorenog koda koja omogućava da iskoristimo više jezgara modernih procesora (GPU-a) i konstruišemo duboke NN-e iz zajedničkih gradivnih blokova pomoću jednostavnog Keras API-a. U Poglavlju 14, „Detaljnije - mehanika TensorFlowa“, nastavićemo razmatranje teme iz prethodnog poglavlja i predstavićemo naprednije koncepte i funkcionalnosti TensorFlowa 2. 0. TensorFlow je izuzetno velika i sofisticirana biblioteka i u ovom poglavlju ćemo vas provesti kroz koncepte, kao što su kompajliranje koda u statičke grafove za brže izvršenje i definisanje parametara modela koji se mogu trenirati. Osim toga, obezbedićemo dodatnu praktičnu vežbu treniranja dubokih neuronskih mreža upotrebom Keras API-a TensorFlowa, kao i unapred definisanih Estimatora Tensor Flowa. U Poglavlju 15, „Klasifikovanje slika pomoću dubokih konvolucionih neuronskih mreža“, predstavićemo konvolucione neuronske mreže (CNN). CNN predstavlja određeni tip duboke NN arhitekture koja je posebno dobro prilagođena skupovima podataka slika. Zbog svoje superiorne performanse u odnosu na tradicionalne pristupe, CNN se sada koristi u računarskom vidu za postizanje vrhunskih rezultata za različite zadatke prepoznavanja slika. U ovom poglavlju ćete naučiti kako konvolucioni slojevi mogu da se upotrebe kao moćni ekstraktori atributa za klasifikaciju slika. U Poglavlju 16, „Modelovanje sekvencijalnih podataka upotrebom rekurentnih neuronskih mreža“, upoznaćete još jednu popularnu NN arhitekturu za duboko učenje, koja je posebno dobro prilagođena za upotrebu teksta i drugih tipova sekvencijalnih podataka i podataka vremenskih serija. Kao vežbu zagrevanja, u ovom poglavlju predstavićemo rekurentnu NN za predviđanje sentimenta recenzija filmova. Zatim ćemo opisati učenje rekurentnih mreža da prebacuju informacije iz knjiga da bi generisale potpuno novi tekst. U Poglavlju 17, „Generativne suparničke mreže za sintetizovanje novih podataka“, predstavićemo popularni suparnički trening režim za NN-e koji može da se upotrebi za generisanje novih slika realističnog izgleda. Poglavlje ćemo započeti kratkim uvodom u autoenkodere koji su poseban tip NN arhitekture koji može da se upotrebi za kompresovanje podataka. Zatim ćemo prikazati kako se kombinuje deo dekodera autoenkodera sa drugom NN, koji može da razlikuje stvarne i sintetizovane slike. Omogućavanjem nadmetanja dve NN u pristupu suparničkog treninga implementiraćemo generativnu suparničku mrežu koja generiše nove ručno pisane cifre. Na kraju, nakon predstavljanja osnovnih koncepata generativnih suparničkih mreža, predstavićemo i poboljšanja koja mogu da stabilizuju suparnički trening, kao što je upotreba Wasserstein metrika udaljenosti. U Poglavlju 18, „Učenje uslovljavanjem za donošenje odluka u kompleksnim okruženjima“, obuhvatićemo potkategoriju mašinskog učenja koja se često koristi za treniranje robota i drugih autonomnih sistema. Prvo ćemo predstaviti osnove učenja uslovljavanjem (RL) da biste upoznali interakcije agenta/okruženja procesom nagrađivanja RL sistema i konceptom učenja iz iskustva. Obuhvatićemo dve glavne kategorije RL-a: RL koji je zasnovan na modelu i RL bez modela. Nakon što naučite osnovne algoritamske pristupe, kao što su Monte Carlo i vremensko učenje zasnovano na udaljenosti, implementiraćete i trenirati agenta koji može da se kreće kroz mrežu okruženja upotrebom Q-learning algoritma. Na kraju ćemo predstaviti duboki Q-learning algoritam koji je varijanta Q-learning algoritma koji koristi duboke NN-e. NARUČITE KNJIGU   LINK ZA NARUČIVANJE

​Šta obuhvata ova knjiga U Poglavlju 1, „Izrada aplikacije za blog“, upoznaćete radni okvir, koristeći aplikaciju za blog. Kreiraćete osnovne modele bloga, prikaze (views), šablone (templates) i URL-ove za prikazivanje postova na blogu. Naučićete kako da izradite QuerySets pomoću Django objektnog-relacionog mapera (ORM – Object-Relational Mapper) i kako da konfigurišete Django administratorski sajt. U Poglavlju 2, „Poboljšanje bloga pomoću naprednih funkcija“, naučićete kako da upravljate obrascima i ModelFormsima, da šaljete e-poštu pomoću Djangoa i da integrišete nezavisne aplikacije. Primenićete sistem za komentare na svoje blogove i omogućićete korisnicima da dele postove pomoću e-pošte. Ovo poglavlje će vas takođe voditi kroz proces kreiranja sistema za označavanje. U Poglavlju 3, „Proširenje aplikacije za blog“, istražujemo kako se kreiraju prilagođene oznake šablona i filteri. Takođe će biti prikazano kako se koristi radni okvir mape sajta (sitemap) i kako se kreira RSS feed za postove. Završićete svoju aplikaciju za blog izradom pretraživača koji ima mogućnost PostgreSQL-ovog pretraživanja punog teksta. U Poglavlju 4, „Izrada društvenog veb sajta“, objašnjeno je kako se kreira društveni veb sajt. Koristićete Django radni okvir za autentifikaciju da biste kreirali prikaz korisničkih naloga. Takođe ćete naučiti kako da kreirate prilagođeni model korisničkog profila i kako da ugradite društvenu autentifikaciju u svoj projekat, koristeći glavne društvene mreže. U Poglavlju 5, „Deljenje sadržaja na veb sajtu“, naučićete kako da transformišete svoju društvenu aplikaciju u veb sajt za merenje popularnosti slika. Definisaćete veze tipa „više prema više“ i kreiraćete AJAX aktivni obeleživač (bookmarklet) u JavaScriptu koji ćete integrisati u svoj projekat. U ovom poglavlju će biti prikazano kako se generiše umanjeni prikaz slika i kako se kreiraju prilagođeni dekoratori za prikaze. U Poglavlju 6, „Praćenje korisničkih radnji“, prikazano je kako se izrađuje sistem praćenja za korisnike. Završićete veb sajt za merenje popularnosti slika, tako što ćete kreirati aplikaciju za tok korisničkih aktivnosti. Naučićete kako da optimizujete QuerySets i koristićete signale. Na kraju ćete integrisati Redis u svoj projekat da biste izbrojali prikaze slika. U Poglavlju 7, „Izrada internet prodavnice“, istražujemo kako se kreira internet prodavnica. Izradićete modele kataloga i kreiraćete korpu za kupovinu, koristeći Django sesije. Izradićete kontekstni procesor za korpu za kupovinu i naučićete kako da primenite slanje asinhronih obaveštenja korisnicima koji koriste Celery. U Poglavlju 8, „Upravljanje plaćanjem i narudžbenicama“, objašnjeno je kako možete da integrišete platni mrežni prolaz u svoju prodavnicu. Takođe ćete prilagoditi administratorski sajt za izvoz narudžbenica u CSV datoteke i dinamički ćete generisati PDF fakture. U Poglavlju 9, „Proširenje prodavnice“, naučićete kako da kreirate sistem za kupone za primenu popusta na porudžbine. Takođe ćemo prikazati kako da dodate internacionalizaciju svom projektu i kako da prevedete modele. Na kraju ćete kreirati mehanizam za preporuku proizvoda pomoću Redisa. Poglavlje 10, „Izrada platforme za elektronsko učenje“, vodiće vas kroz kreiranje platforme za elektronsko učenje. U projektu ćete da dodate fixture (skup podataka), da koristite nasleđivanje modela, da kreirate polja prilagođenih modela, da koristite prikaze zasnovane na klasama i da upravljate grupama i dozvolama. Takođe ćete da kreirate sistem za upravljanje sadržajem i da upravljate skupovima obrazaca (formsets). U Poglavlju 11, „Renderovanje i keširanje sadržaja“, biće prikazano kako možete da kreirate sistem za registraciju učenika i kako da upravljate upisom učenika na kurseve. Renderovaćete različite sadržaje kursa i naučićete kako da koristite radni okvir keš memorije. U Poglavlju 12, „Izrada API-a“, naučićete postupak izrade RESTful API-a za svoj projekat, koristeći Django REST radni okvir. U Poglavlju 13, „Izrada servera za ćaskanje“, objasnićemo kako se koriste Django kanali za kreiranje servera za ćaskanje u realnom vremenu za učenike. Naučićete kako da primenite funkcije koje se oslanjaju na asinhronu komunikaciju pomoću WebSocketsa. U Poglavlju 14, „Akcija“, biće prikazano kako da podesite proizvodno okruženje, koristeći uWSGI, NGINX i Daphne. Naučićete kako da obezbedite okruženje pomoću HTTPS-a. U ovom poglavlju je takođe objašnjeno kako se kreiraju prilagođeni posrednički softver i prilagođene komande za upravljanje. NARUČITE KNJIGU: KORPA

Cene knjiga su snižene do kraja oktobra na našem sajtu. Ukoliko vas interesuju knjige po 1. 000 dinara napravili smo poseban spisakI dalje važi:10% dodatnog popusta za 2 ili više knjiga, osim knjiga koje su u pretplati i kompleta knjiga. Prva na spisku najtraženijih knjiga je knjiga "Django 3" VIŠE O KNJIZI I KORPA ZA NARUČIVANJE NAJTRAŽENIJI NASLOVI U 2020. GODINI SU:   KNJIŽARSKA SAJAMSKA Django 3 kroz primere, prevod III izdanja 2530 2000 Pragmatični programer: vaš put do stručnosti 1980 1400 GO od početnika do profesionalca 2970 2300 Uvod u digitalni marketing 2200 1700 C# 8 i . NET Core 3, moderno međuplatformsko programiranje, prevod IV izdanja 2970 2300 HTML5, CSS3 I JavaScript za razvoj veb strana 2970 2300 Python mašinsko učenje, prevod trećeg izdanja 2970 2300 Java 11 i 12, naučite za 21 dan, prevod osmog izdanja 2970 2300 Osnove veštačke inteligencije i mašinskog učenja 1980 1500 Uvod u Python, automatizovanje dosadnih poslova 2200 1700 JavaScript funkcionalno programiranje, drugo izdanje 2310 1800 40 algoritama koje bi svaki programer trebalo da zna 1980 1500 WordPress kreiranje veb aplikacija 2420 1900 PHP 7, MYSQL I JAVASCRIPT U JEDNOJ KNJIZI 2970 2200 C# i . NET Core projektni obrasci 2090 1600 WordPress 5 u celosti, VII izdanje 1980 1500 Laravel - Radni okvir za izradu modernih PHP aplikacija 2420 1800 C++ jedna lekcija dnevno 2970 2300 SQL za analizu podataka 2200 1700 Administriranje Linux sistema - kuvar 2970 2300 Zaštita od zlonamernih programa (Malware analysis) 2420 1800 Amazon veb servisi u akciji, prevod drugog izdanja 2420 1800 R analiza podataka, drugo izdanje 2530 1800 Objektno-orijentisan JavaScript treće izdanje 2420 1800 Naučite Spring 5 2420 1800 Naučite Unity 5. x 2530 1900 SPISAK SVIH KNJIGA HORONOLOŠKI: LINK

Ove godine nema Sajma knjiga u Beogradu. Na našem sajtu do kraja oktobra ćemo vam ponuditi knjige po sajamskim cenama. Prvo krećemo sa knjigama koje vam nudimo po specijalnoj ceni od 1. 000 dinara primerak.   ZA 2 I VIŠE KUPLJENIH KNJIGA ODOBRAVAMO DODATNIH 10% POPUSTA. TROŠKOVI SLANJA SU 200 DINARA BEZ OBZIRA NA BROJ NARUČENIH KNJIGA. NARUČITE KLIKOM NA LINK ŽELJENE KNJIGE Posebno izdavajamo 5 knjiga (kliknite na link knjige): Android 9, Kotlin i Android Studio 3. 2 u jednoj knjizi 101 princip za dobar UX dizajn Naučite jQuery 3, prevod V izdanja Naučite Linux Shell skriptovanje, drugo izdanje PHP 7 objektno-orijentisano modularno programiranje (HTML 5, CSS 3, JavaScript, XML) Možda će vas interesovati neki od sledećih naslova (kliknite na link knjige): AutoCAD tajne koje svaki korisnik treba da zna Autodesk Inventor 2013 osnove C# 6 i . NET Core 1. 0 moderno međuplatformsko programiranje Camera RAW studijske tehnike KOLORNA KNJIGA CATIA V5 Dizajn mehanizama i njihova animacija CATIA V5 ver. 17 Workbook CSS 3 - Profesionalne tehnike za dizajn savremenih web stranica - II izdanje Google trikovi Java 9 Joomla - Kreiranje moćnih i efikasnih sajtova - II izdanje Joomla! 3 prevod drugog izdanja jQuery i napredne web tehnologije Naučite Angular 2 Naučite Bootstrap 4, drugo izdanje Naučite Swift 3 Naučite TypeScript prevod drugog izdanja PC I GADŽETI - Vodič za rešavanje problema i nadogradnju Photoshop CC knjiga za digitalne fotografe PHP 5 Popravka i nadgradnja PC računara Prelazak na Linux: Zbogom Windowsu Prilagodljiv web dizajn pomoću HTML-a 5 i CSS-a 3 PRO/ENGINEER WILDFIRE 4. 0 Python razvoj mikroservisa Raspberry Pi kuvar za Python programere Sequrity+ SPSS 20 Analiza bez muke Visual Basic 2015 u 24 lekcije WordPress 4. x u celosti Hvala vam što nas podržavate kupovinom naših knjiga.

Poglavlje 1, „O radnom okruženju Node. js“, uvodi vas u Node. js platformu. Obuhvata njenu upotrebu, izbor tehnološke arhitekture na platformi Node. js, njenu istoriju, istoriju JavaScript na strani servera, razloge zašto bi JavaScript trebalo da bude „oslobođen“ od pregledača i važna nedavna dostignuća na JavaScript „sceni“. U Poglavlju 2, „Podešavanje radnog okruženja Node. js“, razmatramo podešavanje Node. js programerskog okruženja. To uključuje instaliranje platforme Node. js na Windowsu, macOSu i Linuxu. Obuhvaćene su važne alatke, uključujući sisteme za upravljanje paketima npm i yarni Babel, koji se koriste za prevođenje modernog JavaScripta u oblik koji se može pokrenuti na starijim JavaScript implementacijama. U Poglavlju 3, „Istraživanje Node. js modula“, razmatramo modul kao jedinicu modularnosti u Node. js aplikacijama. „Zaronićemo“ duboko u razvoj Node. js modula i koristićemo npm za održavanje zavisnosti. Upoznaćete novi format modula, tj. ES6 modul, i saznaćete kako se koristi na platformi Node. js kada ga ona lokalno podržava. U Poglavlju 4, „HTTP serveri i klijenti“, započinjemo istraživanje veb razvoja pomoću platforme Node. js. Razvićemo nekoliko malih veb serverskih i klijentskih aplikacija u radnom okruženju Node. js. Koristićemo Fibonačijev algoritam u Node. js aplikaciji za istraživanje efekata teških izračunavanja, koja dugo traju. Naučićete i nekoliko strategija za smanjenje rizika i steći ćete osnovno iskustvo u razvoju REST servisa. U Poglavlju 5, „Vaša prva aplikacija Express“, započinjemo glavno „putovanje“ ove knjige u kojoj razvijamo aplikaciju za kreiranje i uređivanje beležaka. U ovom poglavlju pokrećemo osnovnu aplikaciju za beleške i prvo ćemo koristiti radni okvir Express. U Poglavlju 6, „Implementacija paradigme Mobile-First“, koristimo radni okvir Bootstrap V4 za implementaciju prilagodljivog veb dizajna u aplikaciji za beleške. Ovo uključuje integrisanje popularnog skupa ikona i korake neophodne za prilagođavanje Bootstrapa. U Poglavlju 7, „Čuvanje i učitavanje podataka“, istražićemo nekoliko mehanizama baze podataka i metod za lako menjanje baza podataka po želji. Cilj je robusno čuvanje podataka na disku. U Poglavlju 8, „Autentifikacija korisnika pomoću mikroservisa“, dodajemo autentifikaciju korisnika aplikaciji za beleške. Naučićete kako da upravljate prijavljivanjem i odjavljivanjem pomoću PassportJS-a. Autentifikacija je podržana i za lokalno uskladištena ovlašćenja korisnika i za upotrebu OAutha na Twitteru. Poglavlje 9, „Dinamička klijent/server interakcija pomoću biblioteke Socket. IO“, omogućava korisnicima da razgovaraju jedni sa drugima u realnom vremenu. Koristićemo popularni radni okvir Socket. IO za dinamičku interakciju između klijenta i servera, radi podrške dinamičkim ažuriranjima sadržaja i jednostavnom sistemu komentarisanja. Svi korisnici se dinamički ažuriraju u pseudorealnom vremenu, pa možete da upoznate dinamičko ažuriranje u realnom vremenu. U Poglavlju 10, „Implementacija Node. js aplikacija na Linux servere“, započinjemo „put“ implementacije. U ovom poglavlju koristićemo tradicionalne metode implementiranja pozadinskih servisa na operativni sistem Ubuntu pomoću sistema Sistemd. U Poglavlju 11, „Implementacija Node. js mikroservisa pomoću Dockera“, započinjemo istraživanje implementacije u „oblaku“ pomoću Dockera, radi tretiranja aplikacije za beleške kao klastera mikroservisa. Poglavlje 12, „Implementacija Docker Swarma na servisu AWS EC2 pomoću Terraforma“, doslovno nas vodi u „oblak“, pri čemu razmatramo izradu sistema za hosting u „oblaku“ pomoću AWS EC2 sistema. Koristićemo popularnu alatku Terraform za kreiranje i upravljanje EC2 klasterom i naučićete kako da gotovo u potpunosti automatizujete implementaciju klastera Docker Swarma pomoću Terraform funkcija. U Poglavlju 13, „Testiranje koda i funkcionalno testiranje“, istražićemo tri načina testiranja: testiranje koda, REST testiranje i funkcionalno testiranje. Koristićemo popularne radne okvire za testiranje Mocha i Chai da bismo pokrenuli testne slučajeve na sva tri načina. Za testiranje funkcionalnosti koristićemo Puppeteer popularni radni okvir za automatizaciju izvršenja testa u Chrome instanci. U Poglavlju 14, „Bezbednost u Node. js aplikacijama“, integrisaćemo bezbednosne tehnike i alatke za smanjenje rizika od neovlašćenog pristupa. Prvo ćemo da primenimo HTTPS na AWS EC2 implementaciju pomoću Let's Encrypta. Zatim ćemo razmotriti nekoliko alatki u radnom okruženju Node. js za implementaciju bezbednosnih postavki i najbolju praksu za Docker i AWS okruženja.

Ova knjiga je namenjena Go programerima sa početnim i srednjim znanjem koji žele podići svoje poznavanje Goa na sledeći nivo, kao i iskusnim programerima u drugim programskim jezicima koji žele da nauče Go bez ponovnog učenja kako radi for petlja. Neke informacije koje se nalaze u ovoj knjizi se mogu naći i u mojoj drugoj knjizi Go Systems Programming. Glavna razlika između ove dve knjige je u tome što je Go Systems Programming posvećena razvoju sistemskih alata koji koriste mogućnosti Goa, dok je u knjizi Mastering Go u pitanju objašnjavanje mogućnosti i Go internala da biste postali bolji programer za Go. Obe knjige se mogu koristiti kao referenca nakon što ih pročitate prvi ili drugi put. Šta ova knjiga pokriva Poglavlje 1, Go i operativni sistem, započinje pričom o istoriji Goa i njegovim prednostima pre nego što počnu opisivanje korisničke alatke godoc i objašnjenja kako možete kompajlirati i izvršavati Go programe. Nakon toga, govori se o ispisu rezultata i dobijanju korisnikovog unosa, upotrebi argumenata komandne linije programa i korišćenju datoteka dnevnika. Završna tema u prvom poglavlju je rukovanje greškama, koje u Gou igra ključnu ulogu. U Poglavlju 2, Razumevanje Go komponenata, upoznaćete sakupljač smeća u Gou i način na koji on operiše. Takođe će biti reči o nesigurnom kodu i unsafe paketu, kao i načinima kako pozvati program napisan u C kodu iz Goa i kako pozvati Go kod iz C programa. Nakon toga, prikazana je upotreba ključne reči defer i predstavljeni su alati strace(1) i dtrace(1). U ostalim odeljcima ovog poglavlja naučićete kako da pronađete informacije o okruženju vašeg Goa, kako se upotrebljava Go asembler i kako se iz Go koda generiše WebAssembly kod. Poglavlje 3, Korišćenje osnovnih tipova Go podataka, posvećeno je tipovima podataka koje nudi Go, što uključuje nizove, kriške i mape, kao i Go pokazivače, konstante, petlje i korišćenje datuma i vremena. Poglavlje 4, Korišćenje složenih tipova, počinje učenjem o Go strukturama i ključnoj reči struct, pre nego što budemo predstavili slogove, nizove, rune, kriške bajtova i literale stringova. U ostatku poglavlja se govori o regularnim izrazima i podudaranju uzoraka, instrukciji switch, paketu strings, paketu math/big, razvoju spremišta ključ-vrednost u Gou i korišćenju XML i JSON datoteka. Poglavlje 5, Kako poboljšati Go kod pomoću struktura podataka, odnosi se na razvoj vlastitih struktura podataka kada strukture koje nudi Go ne odgovaraju određenom problemu. Ovo uključuje razvoj binarnih stabala, povezane liste, hash tabele, stekove i redove čekanja i učenje o njihovim prednostima. U ovom poglavlju takođe je prikazana upotreba struktura koje se mogu pronaći u standardnom Go paketu container i način kako se Go koristi za verifikaciju Sudoku zagonetki i kako se generišu slučajni brojevi. Poglavlje 6, Ono što možda ne znate o Go paketima i funkcijama, u celini je posvećeno paketima i funkcijama, upotrebi funkcije init(), standardnom Go paketu syscall i paketima text/template i html/template. Pored toga, prikazana je upotreba naprednih paketa go/scanner, go/parser i go/token. Ovo poglavlje će vas definitivno učiniti boljim Go developerom! U Poglavlju 7, Refleksije i interfejsi za sve sezone, upoznaćete tri napredna Go koncepta: refleksije, interfejse i metode tipa. Pored toga, biće reči o objektno-orijentisanim mogućnostima Goa i uklanjanju grešaka u Go programima pomoću Delve. Poglavlje 8, Naložiti UNIX sistemu šta da radi, odnosi se na programiranje sistema u Gou, koji obuhvata teme poput flag paketa za rad uz korišćenje argumenata komandne linije, rukovanje UNIX signalima, ulaznim i izlaznim datotekama, paket bytes, interfejse io. Reader i io. Writer i upotrebu Viper i Kobra Go paketa. Ako stvarno radite na programiranju sistema u Gou, toplo preporučujem da, nakon knjige Mastering Go (drugo izdanje), pročitate Go Systems Programming. U Poglavlju 9, Istovremeni tokovi u Gou - goroutine, kanali i cevovodi, razmatramo o goroutinama, kanalima i cevovodimai. Takođe ćete učiti o razlikama između procesa, niti i gorutina, sync paketima i načinu kako radi Go planer. Poglavlje 10, Istovremeni tokovi u Gou - napredne teme, započeće od tačke gde je završeno prethodno poglavlje i učiniće vas majstorom goroutina i kanala! Naučićete više o Go planeru, upotrebi moćne ključne reči select i raznim tipovima Go kanala, kao i o deljenoj memoriji, muteksima, sync. Mutex tipu i sync. RWMutex tipu. Završni deo poglavlja posvećen je context paketu, udruživanju izvršilaca i načinu kako se detektuju uslovi trke. U Poglavlju 11, Testiranje koda, optimizacija i profilisanje, biće reči o testiranju koda, optimizaciji i profilisanju koda, kao i unakrsnom kompajliranju, kreiranju dokumentacije, benčmarkingu Go koda, kreiranju primera funkcija i pronalaženju nedostupnog Go koda. U Poglavlju 12, Osnove mrežnog programiranja u Gou, predstavićemo net/http paket i saznaćete kako možete da razvijate veb klijente i veb servere u Gou. Ovaj razvoj takođe uključuje upotrebu http. Response, http. Request i http. Transport struktura i http. NewServeMux tip. Čak ćete naučiti kako da u Gou razvijete čitavu veb stranicu! Nadalje, u ovom poglavlju ćete naučiti kako da čitate konfiguraciju vašeg mrežnog interfejsa, kako se izvodi DNS pretraga u Gou i kako se koristi gRPC sa Goom. Poglavlje 13, Mrežno programiranje - izrada vlastitih servera i klijenata, posvećeno je aktivnostima u vezi sa HTTPS saobraćajem i kreiranju UDP i TCP servera i klijenata u Gou pomoću funkcionalnosti koju nudi net paket. Ostale teme sadržane u ovom poglavlju su kreiranje RPC klijenata i servera, razvoj TCP servera istovremenog toka u Gou i čitanje „sirovih“ mrežnih paketa. Poglavlje 14, Mašinsko učenje u Go, posvećeno je mašinskom učenju u Gou, uključujući klasifikaciju, klasterisanje, otkrivanje anomalija, izuzetke, neuronske mreže i TensorFlow, kao i korišćenju Apači Kafke pomoću Goa. Ovu knjigu smo podelili u tri logička dela. Prvi deo sadrži sofisticirani pogled na neke važne koncepte Goa, uključujući unos korisnika i izlaz, preuzimanje spoljnih Go paketa, kompajliranje Go koda, pozivanje C koda iz Goa i kreiranje WebAssembly iz Goa, kao i upotrebu Go osnovnih i kompozitnih Go tipova. Drugi deo čine Poglavlje 5, Kako poboljšati Go kod pomoću struktura podataka, Poglavlje 6, Ono što možda ne znate o Go paketima i funkcijama, i Poglavlje 7, Refleksije i interfejsi za sve sezone. U ova tri poglavlja su predstavljeni organizacija Go koda u pakete i module, dizajn Go projekata i neke Go napredne karakteristike, respektivno. U preostalih sedam poglavlja, koja čine poslednji deo knjige, bavimo se praktičnijim Go temama. Poglavlja 8, 9, 10 i 11 posvećena su programiranju sistema u Gou, istovremenimm tokovima u Gou, testiranju koda, optimizaciji i profilisanju. U poslednja tri poglavlja biće reči o mrežnom programiranju i mašinskom učenju u Gou. Knjiga uključuje sadržaje kao što su Go i WebAssembly, upotrebu Dokera sa Goom, kreiranje profesionalnih alata za naredbenu liniju sa paketima Viper i Kobra, koji parsiraju JSON i YAML slogove, izvođenje operacija s matricama, korišćenje Sudoku zagonetki, go/scanner i go/token, upotrebu git(1) i GitHuboma, atomic paket, gRPC i Go i HTTPS. Knjiga sadrži relativno male, ali kompletne Go programe koji ilustruju predstavljene koncepte. To ima dve glavne prednosti: prvo, ne morate gledati beskrajne listinge koda kada pokušavate da naučite određenu tehniku ​​i, drugo, taj kod možete koristiti kao polazište prilikom kreiranja vlastitih aplikacija i uslužnih programa. PREUZMITE POGLAVLJE IZ KNJIGE: LINK Iskoristite priliku i rezervišite knjigu u pretplati po ceni od samo 1. 800 dinara. VIŠE O KNJIZI I LINK ZA NARUČIVANJE: LINK

 Za koga je ova knjiga Ova knjiga je za ozbiljne programere! Bez obzira da li ste iskusan programer, koji želi bolje da razume matematiku iza algoritama, ili imate ograničeno znanje na polju programiranja, ili nauke o podacima, a želite da naučite više o načinu na koji možete da iskorisite ove testirane algoritme, da biste poboljšali način na koji dizajnirate i pišete kod, ova knjiga će vam biti korisna. Iskustvo u Python programiranju je obavezno, a poznavanje nauke o podacima je korisno, ali nije neophodno. Šta obuhvata ova knjiga? Poglavlje 1, Pregled algoritama – u ovom poglavlju rezimiraćemo osnove algoritama. Poglavlje započinjemo odeljkom o osnovnim konceptima koji su potrebni da biste razumeli kako funkcionišu različiti algoritmi. Rezimiraćemo kako su ljudi počeli da koriste algoritme da bi matematički formulisali određene klase i probleme. Takođe ćemo pomenuti ograničenja različitih algoritama. U sledećem odeljku ćemo objasniti različite načine specifikovanja logike algoritma. Pošto je u ovoj knjizi upotrebljen Python za pisanje algoritama, objašnjeno je i kako da podesite okruženje da biste pokrenuli primere. Zatim su opisani različitih načini na koje možete da kvantifikujete i uporedite performansu algoritma sa drugim algoritmima. Na kraju ovog poglavlja govorićemo o različitim načinima na koje određena implementacija algoritma može da bude potvrđena. Poglavlje 2, Strukture podataka upotrebljene u algoritmima – u ovom poglavlju ćemo se fokusirati na potrebu algoritama za strukturama podataka u memoriji, koje mogu da skladište privremene podatke. Algoritmi mogu da budu veoma intenzivni u pogledu podataka ili izračunavanja, ili oba. Ali za sve različite tipove algoritama, biranje odgovarajuće strukture podataka je važno za njihovu optimalnu implementaciju. Mnogi algoritmi imaju rekurzivnu i iterativnu logiku i zahtevaju specijalizovane strukture podataka, koje su u osnovi iterativne po prirodi. Pošto u ovoj knjizi koristimo Python, u ovom poglavlju ćemo se fokusirati na Python strukture podataka, koje mogu da se upotrebe za implementiranje algoritama koji su opisani u ovoj knjizi. Poglavlje 3, Algoritmi sortiranja i pretraživanja – u ovom poglavlju predstavićemo osnovne algoritme koji se koriste za sortiranje i pretraživanje. Ovi algoritmi mogu, kasnije, da postanu osnova za mnogo složenije algoritme. Poglavlje ćemo započeti predstavljanjem različitih tipova algoritama za sortiranje. Takođe ćemo uporediti peformanse različitih pristupa. Zatim ćemo predstaviti različite algoritme za pretragu. Uporedićemo ih i kvantifikovanti njihovu performansu i kompleksnost. Na kraju ovog poglavlja predstavićemo primenu ovih algoritama. Poglavlje 4, Dizajniranje algoritama – u ovom poglavlju ćemo predstaviti osnovne koncepte dizajna različitih algoritama. Takođe ćemo opisati različite tipove algoritama i govoriti o njihovim vrlinama i slabostima. Razumevanje ovih koncepata je važno kada je reč o dizajniranju optimalnih kompleksnih algoritama. Poglavlje ćemo započeti opisom različitih tipova dizajna algoritma. Zatim ćemo predstaviti rešenje za poznati problem trgovačkog putnika. Zatim ćemo govoriti o linearnom programiranju i njegovim ograničenjima. Na kraju ćemo predstaviti praktični primer koji pokazuje kako linearno programiranje može da se upotrebi za planiranje kapaciteta. Poglavlje 5, Grafovski algoritmi – u ovom poglavlju ćemo se fokurisati na algoritme za probleme grafa koji su uobičajeni u računarskoj nauci. Postoje mnogi problemi izračunavanja, koji mogu najbolje da se predstave u terminima grafova. U ovom poglavlju ćemo predstaviti metode za predstavljanje grafa i za pretraživanje grafa. Pretraživanje grafa podrazumeva sistematsko praćenje ivica grafa, da biste odredili vrh grafa. Algoritmi za pretraživanje grafa mogu da otkriju mnogo o strukturi grafa. Mnogi algoritmi započinju pretraživanjem ulaznog grafa za dobijanje informacija o njegovoj strukturi. Nekoliko drugih grafovskih algoritama razrađuju osnovno pretraživanje grafa. Tehnike za pretraživanje grafa nalaze se u srcu polja grafovskih algoritama. U prvom odeljku ćemo opisati dve najčešće računske reprezentacije grafova: lista susedstva i matrice povezanosti. Zatim ćemo predstaviti jednostavan algoritam pretraživanja grafa, pod nazivom breadth-first search i prikazaćemo kako da kreirate breadth-first stablo. U sledećim odeljcima predstavljena je depth-first pretraga i obezbeđeni su neki standardni rezultati o redosledu u kojem depth-first pretraga doseže vrh grafa. Poglavlje 6, Algoritmi nenadgledanog mašinskog učenja – u ovom poglavlju predstavićemo algoritme nenadgledanog mašinskog učenja. Ovi algoritmi su klasifikovani kao nenadgledani jer model ili algoritam pokušava da nauči svojstvene strukture, obrasce i odnose iz datih podataka, bez ikakvog nadgledanja. Prvo su opisani metodi klasterovanja. To su metodi mašinskog učenja koji pokušavaju da pronađu obrasce sličnosti i odnosa među uzorcima podataka u skupu podataka, a zatim klasteruju ove uzorke u različite grupe, na primer, tako da svaka grupa ili klaster uzoraka podataka ima neke sličnosti, na osnovu svojstvenih karakteristika ili atributa. U sledećim odeljcima opisani su algoritmi redukcije dimenzionalnosti, koji se koriste kada postoji više atributa. Zatim su predstavljeni neki algoritmi koji se bave detekcijom anomalija. Na kraju ovog poglavlja predstavićemo mining pravila asocijacije, koji je metod data mininga koji se koristi za ispitivanje i analizu velikih transakcionih skupova podataka, za identifikovanje obrazaca i pravila. Ovi obrasci predstavljaju interesantne odnose i asocijacije između različitih stavki u transakcijama. Poglavlje 7, Algoritmi tradicionalnog nadgledanog učenja – u ovom poglavlju opisaćemo algoritme tradicionalnog nadgledanog mašinskog učenja u odnosu na skup problema mašinskog učenja, u kojem postoji označeni skup podataka sa ulaznim atributima i odgovarajuće izlazne oznake ili klase. Ovi ulazi i odgovarajući izlazi se, zatim, koriste za obučavanje generalizovanog sistema, koji može da se upotrebi za predviđanje rezultata za prethodno neviđene tačke podataka. Prvo ćemo predstaviti koncept klasifikacije u kontekstu mašinskog učenja. Zatim ćemo predstaviti najjednostavnije algoritme mašinskog učenja, linearnu regresiju. Nakon toga ćemo govoriti o jednom od najvažnijih algoritama, stablu odlučivanja. Takođe ćemo govoriti o ograničenjima i moći algoritama stabla odlučivanja i opisaćemo dva najvažnija algoritma, SVM and XGBoost. Poglavlje 8, Algoritmi neuronske mreže – prvo ćemo predstaviti glavne koncepte i komponente tipične neuronske mreže, koja postaje najvažniji tip tehnike mašinskog učenja. Zatim ćemo predstaviti različite tipove neuronskih mreža i takođe ćemo objasniti različite vrste aktivacionih funkcija koje se koriste za realizaciju ovih neuronskih mreža. Zatim je detaljno opisan backpropagation algoritam. Ovo je najčešće upotrebljavan algoritam za konvergenciju problema neuronske mreže. Zatim je objašnjena tehnika transfer učenja, koja može da se upotrebi za znatno pojednostavljivanje i delimičnu automatizaciju obučavanja modela. Na kraju je, kao primer stvarnog sveta, predstavljeno kako da upotrebite duboko učenje za detektovanje objekata u multimedijalnim podacima. Poglavlje 9, Algoritmi za obradu prirodnog jezika – u ovom poglavlju ćemo predstaviti algoritme za obradu prirodnog jezika (NLP). U ovom poglavlju obuhvaćena je teorija i praksa na progresivan način. Prvo ćemo predstaviti osnove, zatim osnovnu matematiku. Zatim ćemo govoriti o najčešće upotrebljavanim neuronskim mrežama za dizajniranje i implementiranje nekoliko važnih slučajeva upotrebe tekstualnih podataka. Ograničenja NLP-a su takođe opisana. Na kraju, predstavljena je studija slučaja u kojem je model obučen za detektovanje autora rada na osnovu stila pisanja. Poglavlje 10, Mehanizmi za preporučivanje – u ovom poglavlju ćemo se fokusirati na mehanizme za preporučivanje, koji su način za modelovanje informacija dostupnih u odnosu na preference korisnika, a zatim upotreba ovih informacija, za obezbeđivanje informisanih preporuka na osnovu tih informacija. Osnova mehanizma za preporučivanje je uvek snimljena interakcija između korisnika i proizvoda. Ovo poglavlje ćemo započeti predstavljanjem osnovne ideje iza mehanizma za preporučivanje. Zatim ćemo govoriti o različitim tipovima mehanizma za preporučivanje. Na kraju ovog poglavlja opisaćemo kako se mehanizmi za preporučivanje koriste za predlaganje stavki i proizvoda različitim korisnicima. Poglavlje 11, Algoritmi podataka – u ovom poglavlju ćemo se fokusirati na probleme vezane za algoritme usmerene ka podacima. Poglavlje ćemo započeti kratkim pregledom problema vezanih za podatke. Zatim ćemo predstaviti kriterijum za klasifikaciju podataka. Zatim ćemo opisati kako da primenite algoritme, da biste olakšali primenu podataka, a zatim ćemo predstaviti temu kriptografije. Na kraju ćemo predstaviti praktičan primer izdvajanja obrazaca iz Twitter podataka. Poglavlje 12, Kriptografija – u ovom poglavlju ćemo predstaviti algoritme vezane za kriptografiju. Poglavlje ćemo započeti predstavljanjem pozadine. Zatim ćemo govoriti o algoritmima simetrične enkripcije. Objasnićemo MD5 i SHA algoritme heširanja i ograničenja i slabosti povezane sa implementiranjem simetričnih algoritama. Zatim ćemo govoriti o algoritmima asimentrične enkripcije i kako se oni koriste za kreiranje digitalnih sertifikata. Na kraju ćemo predstaviti praktičan primer koji rezimira sve ove tehnike. Poglavlje 13, Algoritmi velikih razmera – u ovom poglavlju ćemo objasniti kako algoritmi velikih razmera obrađuju podatke koji ne mogu da se uklope u memoriju jednog čvora i uključivanje obrade koja zahteva više CPU-a. Poglavlje ćemo započeti opisom tipova algoritama koji su najprikladniji za paralelno pokretanje. Zatim ćemo govoriti o problemima vezanim za paralelizaciju algoritama. Takođe ćemo predstaviti CUDA arhitekturu i opisati kako jedan GPU ili niz GPU-ova može da se upotrebi za ubrzavanje algoritama i koje se promene moraju izvršiti u algoritmu da bismo efikasno iskoristili moć GPU-a. Na kraju ovog poglavlja ćemo govoriti o klaster računarstvu i opisaćemo kako Apache Spark kreira resilient distributed dataset-ove (RDD) za kreiranje ekstremno brzin paralelnih implementacija standardnih algoritama. Poglavlje 14, Praktična razmatranja – ovo poglavlje ćemo započeti važnom temom objašnjenja, koja postaje sve važnija sada kada je objašnjena logika iza automatizovanog donošenja odluka. Zatim ćemo predstaviti etiku upotrebe algoritma i mogućnosti kreiranja biasa kada ih implementiramo. Zatim ćemo detaljno opisati tehnike za obradu NP problema. Na kraju ćemo opisati načine implementiranja algoritama i izazove iz stvarnog sveta povezane sa njima. VIŠE O KNJIZI I KORPA ZA NARUČIVANJE