Vesti

Principi lepog veb dizajna   Našu knjigu možete da kupite kod nas ili u jednoj od sledećih knjižara: BEOGRAD   Vulkan KCB, KNEZ MIHAILOVA 6 Vulkan Sremska 2 Vulkan STADION TC – Zaplanjska 32 Vulkan SC KARABURMA - Mirijevski bulevar 18b Giunti knjižare Akademija, Knez Mihailova 35 DOBRA KNJIGA MAKSIMA GORKOG 137 DERETA KNEZ MIHAILOVA 46 Delfi MAKEDONSKA 12 Delfi STANOJA GLAVAŠA 1 Delfi Vareška 4 Delfi Požeška 118a Delfi KRALJA MILANA 48 Delfi SKC – RESAVSKA 33 Delfi Bulevar kralja Aleksandra 92 Delfi RUZVELTOVA 33 Delfi Gandijeva 21 Delfi Bul. Kr. Aleksandra 146 Delfi ŽIVKA DAVIDOVIĆA 86 TC AVIV PARK DATA STATUS 27. MARTA 43 - Podzemni prolaz BIGZ Školstvo Požeška 136 BIGZ Školstvo Kosovska 37 NOVI BEOGRAD   Vulkan DELTA CITY Vulkan T. C. MERKATOR Vulkan UŠĆE ŠOPING CENTAR Delfi MILUTINA MILANKOVIĆA 86A ČAČAK   Vulkan Gradsko šetalište 181 Knjižara reči TRG USTANKA 2 Delfi Gradsko šetalište bb GORNJI MILANOVAC   Delfi VOJVODE MILANA 4 JAGODINA   Delfi VIVO shopping PARK, lokal A10 KIKINDA   Leo Commerce TRG SRPSKIH DOBROVOLJACA 19 KRAGUJEVAC   Vulkan TC PLAZA Delfi KRALJA PETRA I br. 46 KRALJEVO   Kulturni centar Ribnica OMLADINSKA 59 Delfi Omladinska 16/1 KRUŠEVAC   Delfi MIRKA TOMIĆA 89 NIŠ   Vulkan OBILIĆEVA 42 Vulkan Vizantijski bulevar 1 Infoelektronika Milentijeva 18 a Delfi Obrenovićeva bb Delfi VOŽDOVA 4 Delfi Bulevar Medijana 21g NOVI SAD   Vulkan BIG CEE Vulkan MC - Bulevar oslobodjenja 102 Vulkan ZMAJ JOVINA 24 Solaris SUTJESKA 2 Delfi Zmaj Jovina 12 Delfi Big Shopping centar -Sentandrejski put 1 NOVI PAZAR   Službani glasnik 28. Novembra 21 PANČEVO   Vulkan AVIV T. C. Riznica V. RADOMIRA PUTNIKA 6 Delfi MILOŠA OBRENOVIĆA 12 POŽAREVAC   Delfi STARI KORZO 2 ŠABAC   Vulkan Jovana Cvijića bb SREMSKA MITROVICA   Delfi Trg Svetog Stefana 32 - TC RODIĆ SUBOTICA   LIMBUS KORZO 15 Delfi Korzo 8 Delfi Ritejl park Shoppi, Segedinski put 88 Danilo Kiš 10. OKTOBRA 2 UŽICE   Delfi Trg Svetog Save 46 VALJEVO   Delfi KNEZA MILOŠA 33 VRŠAC   Delfi Trg Sv. Teodora Vršačkog 5 ZAJEČAR   Kaligraf Svetozara Markovića 26 ZEMUN   Vulkan Glavna 25-27 Delfi GLAVNA 20 Delfi Auto put za Novi Sad br. 124-126 AGM knjiga Vrtlarska 27/9 ZRENJANIN   Delfi TC Aviv park, Ulica Bagljaš Zapad 5  

Algorithms and data structures implemented in JavaScript with explanations and links to further readings This repository contains JavaScript based examples of many popular algorithms and data structures. Each algorithm and data structure has its own separate README with related explanations and links for further reading (including ones to YouTube videos). Read this in other languages: 简体中文, 繁體中文, 한국어, 日本語, Polski, Français, Español, Português, Русский, Türk, Italiana, Bahasa Indonesia, Українська, Arabic, Deutsch  Note that this project is meant to be used for learning and researching purposes only, and it is not meant to be used for production. Data Structures A data structure is a particular way of organizing and storing data in a computer so that it can be accessed and modified efficiently. More precisely, a data structure is a collection of data values, the relationships among them, and the functions or operations that can be applied to the data. B - Beginner, A - Advanced B Linked List B Doubly Linked List B Queue B Stack B Hash Table B Heap - max and min heap versions B Priority Queue A Trie A Tree A Binary Search Tree A AVL Tree A Red-Black Tree A Segment Tree - with min/max/sum range queries examples A Fenwick Tree (Binary Indexed Tree) A Graph (both directed and undirected) A Disjoint Set A Bloom Filter Algorithms An algorithm is an unambiguous specification of how to solve a class of problems. It is a set of rules that precisely define a sequence of operations. B - Beginner, A - Advanced Algorithms by Topic Math B Bit Manipulation - set/get/update/clear bits, multiplication/division by two, make negative etc. B Binary Floating Point - binary representation of the floating-point numbers. B Factorial B Fibonacci Number - classic and closed-form versions B Prime Factors - finding prime factors and counting them using Hardy-Ramanujan's theorem B Primality Test (trial division method) B Euclidean Algorithm - calculate the Greatest Common Divisor (GCD) B Least Common Multiple (LCM) B Sieve of Eratosthenes - finding all prime numbers up to any given limit B Is Power of Two - check if the number is power of two (naive and bitwise algorithms) B Pascal's Triangle B Complex Number - complex numbers and basic operations with them B Radian & Degree - radians to degree and backwards conversion B Fast Powering B Horner's method - polynomial evaluation B Matrices - matrices and basic matrix operations (multiplication, transposition, etc. ) B Euclidean Distance - distance between two points/vectors/matrices A Integer Partition A Square Root - Newton's method A Liu Hui π Algorithm - approximate π calculations based on N-gons A Discrete Fourier Transform - decompose a function of time (a signal) into the frequencies that make it up Sets B Cartesian Product - product of multiple sets B Fisher–Yates Shuffle - random permutation of a finite sequence A Power Set - all subsets of a set (bitwise and backtracking solutions) A Permutations (with and without repetitions) A Combinations (with and without repetitions) A Longest Common Subsequence (LCS) A Longest Increasing Subsequence A Shortest Common Supersequence (SCS) A Knapsack Problem - "0/1" and "Unbound" ones A Maximum Subarray - "Brute Force" and "Dynamic Programming" (Kadane's) versions A Combination Sum - find all combinations that form specific sum Strings B Hamming Distance - number of positions at which the symbols are different A Levenshtein Distance - minimum edit distance between two sequences A Knuth–Morris–Pratt Algorithm (KMP Algorithm) - substring search (pattern matching) A Z Algorithm - substring search (pattern matching) A Rabin Karp Algorithm - substring search A Longest Common Substring A Regular Expression Matching Searches B Linear Search B Jump Search (or Block Search) - search in sorted array B Binary Search - search in sorted array B Interpolation Search - search in uniformly distributed sorted array Sorting B Bubble Sort B Selection Sort B Insertion Sort B Heap Sort B Merge Sort B Quicksort - in-place and non-in-place implementations B Shellsort B Counting Sort B Radix Sort Linked Lists B Straight Traversal B Reverse Traversal Trees B Depth-First Search (DFS) B Breadth-First Search (BFS) Graphs B Depth-First Search (DFS) B Breadth-First Search (BFS) B Kruskal’s Algorithm - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph A Dijkstra Algorithm - finding the shortest paths to all graph vertices from single vertex A Bellman-Ford Algorithm - finding the shortest paths to all graph vertices from single vertex A Floyd-Warshall Algorithm - find the shortest paths between all pairs of vertices A Detect Cycle - for both directed and undirected graphs (DFS and Disjoint Set based versions) A Prim’s Algorithm - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph A Topological Sorting - DFS method A Articulation Points - Tarjan's algorithm (DFS based) A Bridges - DFS based algorithm A Eulerian Path and Eulerian Circuit - Fleury's algorithm - Visit every edge exactly once A Hamiltonian Cycle - Visit every vertex exactly once A Strongly Connected Components - Kosaraju's algorithm A Travelling Salesman Problem - shortest possible route that visits each city and returns to the origin city Cryptography B Polynomial Hash - rolling hash function based on polynomial B Rail Fence Cipher - a transposition cipher algorithm for encoding messages B Caesar Cipher - simple substitution cipher B Hill Cipher - substitution cipher based on linear algebra Machine Learning B NanoNeuron - 7 simple JS functions that illustrate how machines can actually learn (forward/backward propagation) B k-NN - k-nearest neighbors classification algorithm B k-Means - k-Means clustering algorithm Image Processing B Seam Carving - content-aware image resizing algorithm Uncategorized B Tower of Hanoi B Square Matrix Rotation - in-place algorithm B Jump Game - backtracking, dynamic programming (top-down + bottom-up) and greedy examples B Unique Paths - backtracking, dynamic programming and Pascal's Triangle based examples B Rain Terraces - trapping rain water problem (dynamic programming and brute force versions) B Recursive Staircase - count the number of ways to reach to the top (4 solutions) B Best Time To Buy Sell Stocks - divide and conquer and one-pass examples A N-Queens Problem A Knight's Tour Algorithms by Paradigm An algorithmic paradigm is a generic method or approach which underlies the design of a class of algorithms. It is an abstraction higher than the notion of an algorithm, just as an algorithm is an abstraction higher than a computer program. Brute Force - look at all the possibilities and selects the best solution B Linear Search B Rain Terraces - trapping rain water problem B Recursive Staircase - count the number of ways to reach to the top A Maximum Subarray A Travelling Salesman Problem - shortest possible route that visits each city and returns to the origin city A Discrete Fourier Transform - decompose a function of time (a signal) into the frequencies that make it up Greedy - choose the best option at the current time, without any consideration for the future B Jump Game A Unbound Knapsack Problem A Dijkstra Algorithm - finding the shortest path to all graph vertices A Prim’s Algorithm - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph A Kruskal’s Algorithm - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph Divide and Conquer - divide the problem into smaller parts and then solve those parts B Binary Search B Tower of Hanoi B Pascal's Triangle B Euclidean Algorithm - calculate the Greatest Common Divisor (GCD) B Merge Sort B Quicksort B Tree Depth-First Search (DFS) B Graph Depth-First Search (DFS) B Matrices - generating and traversing the matrices of different shapes B Jump Game B Fast Powering B Best Time To Buy Sell Stocks - divide and conquer and one-pass examples A Permutations (with and without repetitions) A Combinations (with and without repetitions) Dynamic Programming - build up a solution using previously found sub-solutions B Fibonacci Number B Jump Game B Unique Paths B Rain Terraces - trapping rain water problem B Recursive Staircase - count the number of ways to reach to the top B Seam Carving - content-aware image resizing algorithm A Levenshtein Distance - minimum edit distance between two sequences A Longest Common Subsequence (LCS) A Longest Common Substring A Longest Increasing Subsequence A Shortest Common Supersequence A 0/1 Knapsack Problem A Integer Partition A Maximum Subarray A Bellman-Ford Algorithm - finding the shortest path to all graph vertices A Floyd-Warshall Algorithm - find the shortest paths between all pairs of vertices A Regular Expression Matching Backtracking - similarly to brute force, try to generate all possible solutions, but each time you generate next solution you test if it satisfies all conditions, and only then continue generating subsequent solutions. Otherwise, backtrack, and go on a different path of finding a solution. Normally the DFS traversal of state-space is being used. B Jump Game B Unique Paths B Power Set - all subsets of a set A Hamiltonian Cycle - Visit every vertex exactly once A N-Queens Problem A Knight's Tour A Combination Sum - find all combinations that form specific sum Branch & Bound - remember the lowest-cost solution found at each stage of the backtracking search, and use the cost of the lowest-cost solution found so far as a lower bound on the cost of a least-cost solution to the problem, in order to discard partial solutions with costs larger than the lowest-cost solution found so far. Normally BFS traversal in combination with DFS traversal of state-space tree is being used. ORIGINAL: javascript algoritmi i strukture podataka trekhleb/javascript-algorithms

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.