Ozsvald Ian
Sortowanie
Źródło opisu
ebookpoint BIBLIO
(2)
Forma i typ
E-booki
(2)
Autor
Konopnicka Maria
(165)
Praca zbiorowa
(158)
Słowacki Juliusz
(132)
Morsztyn Jan Andrzej
(125)
Lenartowicz Teofil
(111)
Ozsvald Ian
(-)
Prus Bolesław
(100)
Bednarz Stanisław
(99)
Ryll Łucja
(98)
Włodarczyk Maria
(95)
Górczyński Robert
(93)
Gomulicki Wiktor
(91)
Orzeszkowa Eliza
(89)
Dooley Jenny
(87)
Walczak Tomasz
(87)
Kniaźnin Franciszek Dionizy
(83)
Cieślak Piotr
(82)
Evans Virginia
(79)
Ujejski Kornel
(79)
Piwko Łukasz
(71)
Rajca Piotr
(71)
Czechowicz Józef
(69)
Kraszewski Józef Ignacy
(66)
Meryk Radosław
(65)
Baudelaire Charles
(63)
Dąbrowska Maria (1889-1965)
(61)
Lange Antoni
(61)
Watrak Andrzej
(57)
Moszczyński Andrzej
(56)
Walczak Krzysztof (1950- )
(56)
Wrotek Witold
(55)
Mickiewicz Adam
(54)
Steczek-Czerniawska Elżbieta
(53)
Andrysiak Ewa (1955- )
(52)
Drożdż Jarosław
(52)
Kamiński Bogdan
(50)
Zgółkowa Halina (1947- )
(50)
Kulesza Alina
(49)
Lachowski Lech
(49)
Wolarski Wojciech
(49)
Przerwa-Tetmajer Kazimierz
(47)
Sałbut Bartosz
(47)
Walczak Krzysztof
(47)
Bonk Krzysztof
(46)
Gutowski Maksymilian
(46)
Orlewicz Leszek (1946- )
(45)
Dygasiński Adolf
(44)
Konopnicka Maria (1842-1910)
(44)
Laskowski Kazimierz
(44)
Poklewski-Koziełł Tadeusz
(44)
Kościelniak Władysław
(43)
Wołejszo Jarosław
(43)
Koper Sławomir (1963- )
(42)
Pikoń Andrzej
(42)
Suchodolski Bogdan
(41)
Anders Paweł
(40)
Flisek Aneta
(40)
Niemojewski Andrzej
(40)
Andrysiak Ewa
(39)
Szarzyński Mikołaj Sęp
(39)
Dobrzański Tadeusz
(38)
Kawalec Mieczysław
(38)
Pilch Piotr
(38)
Andersen Hans Christian
(37)
Kowalczyk Ryszard
(37)
Mruk Henryk
(37)
Polak Grzegorz (1952- )
(37)
Wyspiański Stanisław
(37)
Danowski Bartosz
(36)
Kowalska Samanta
(36)
Brzozowski Stanisław
(35)
Dmochowska Halina
(35)
Dziak Artur
(35)
Kowalczyk Grzegorz
(35)
Lis Marcin
(35)
Sinko Tadeusz
(35)
Vvedenskij Boris Alekseevič (1893-1969)
(35)
Waśko Zbigniew
(35)
Zapolska Gabriela
(35)
Łuczkiewicz Grzegorz
(35)
Estreicher Karol
(33)
Zboiński Krzysztof
(33)
Żeromski Stefan
(33)
Józefiok Adam
(32)
Nowak Edward
(32)
Oppman Artur
(32)
Oxenden Clive
(31)
Szeliga Marcin
(31)
Wojnowski Jan
(31)
Żeleński Tadeusz (1874-1941)
(31)
Bałucki Michał
(30)
Bręborowicz Grzegorz H. (1948- )
(30)
Kienzler Iwona (1956- )
(30)
Rzychoń Tomasz
(30)
Birkenmajer Aleksander
(29)
Czerni Sergiusz
(29)
Ehrlich Andrzej
(29)
Grimm Jakub
(29)
Grimm Wilhelm
(29)
Kokot Franciszek
(29)
Matuk Konrad
(29)
Rok wydania
2020 - 2024
(1)
2010 - 2019
(1)
Kraj wydania
Polska
(2)
Język
polski
(2)
2 wyniki Filtruj
E-book
W koszyku
Wydajne aplikacje w języku Python! Python to skryptowy język programowania istniejący na rynku od wielu lat — jego pierwsza wersja pojawiła się w 1991 roku. Przejrzystość kodu źródłowego była jednym z głównych celów Guida van Rossuma, twórcy tego języka. Dziś Python cieszy się dużą popularnością, co z jednej strony świadczy o jego przydatności, a z drugiej gwarantuje użytkownikom szerokie wsparcie społeczności programistów języka. Python jest elastyczny, dopuszcza różne style programowania, a dzięki temu znajduje zastosowanie w wielu miejscach świata IT.Jeżeli chcesz w pełni wykorzystać możliwości Pythona i tworzyć wydajne rozwiązania, to koniecznie zaopatrz się w tę książkę! Dzięki niej dowiesz się, jak wykorzystać profilowanie do lokalizowania „wąskich gardeł”, oraz poznasz efektywne techniki wyszukiwania danych na listach, w słownikach i zbiorach. Ponadto zdobędziesz wiedzę na temat obliczeń macierzowych i wektorowych oraz zobaczysz, jak kompilacja do postaci kodu C wpływa na wydajność Twojego rozwiązania. Osobne rozdziały zostały poświęcone współbieżności oraz modułowi multiprocessing. Opanowanie tych zagadnień pozwoli Ci ogromnie przyspieszyć działanie Twojej aplikacji. Na sam koniec nauczysz się tworzyć klastry i kolejki zadań oraz optymalizować zużycie pamięci RAM. Rozdział dwunasty to gratka dla wszystkich — zawiera najlepsze porady specjalistów z branży! Książka ta jest obowiązkową lekturą dla wszystkich programistów chcących tworzyć wydajne rozwiązania w języku Python. Poznaj lepiej narzędzia numpy i Cython, a także narzędzia profilujące Dowiedz się, jak w języku Python dokonywana jest abstrakcja bazowej architektury komputera. Użyj profilowania do znajdowania „wąskich gardeł” związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci. Utwórz wydajne programy, wybierając odpowiednie struktury danych. Przyspiesz obliczenia oparte na macierzach i wektorach. Zastosuj narzędzia do kompilacji kodu Python do postaci kodu maszynowego. Zarządzaj jednocześnie wieloma operacjami obliczeniowymi i operacjami wejścia-wyjścia. Przekształć kod przetwarzania współbieżnego w celu uruchomienia go w klastrze lokalnym lub zdalnym. Rozwiąż duże problemy, używając mniej pamięci RAM. Wyciśnij z Pythona siódme poty!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
E-book
W koszyku
Python jest językiem łatwym do opanowania i przyjemnym dla programisty. Jednak łatwość projektowania nie przekłada się na szybkość działania kodu. W konsekwencji przetwarzanie dużych wolumenów danych czy próba skalowania aplikacji kończą się problemami z wydajnością lub niezawodnością. Niekiedy rozwiązaniem jest zastosowanie procesów szeregowych, w innych przypadkach warto sięgnąć do architektury wielordzeniowej, klastrów lub układów GPU. Relatywnie często okazuje się, że dobre wyniki uzyskuje się w efekcie takiego zmodyfikowania technik kodowania, aby przy wykorzystaniu potencjału Pythona stosować sprawdzone metody poprawy wydajności kodu. Dzięki drugiemu, poszerzonemu i zaktualizowanemu wydaniu tej książki zdobędziesz wszechstronną wiedzę o czynnikach wpływających na wydajność kodu. Dowiesz się, jakie procesy zachodzą w tle komputera, na jakich zasadach odbywa się przydzielanie pamięci, oraz zyskasz nowe spojrzenie na proces kompilacji do postaci kodu maszynowego. Zapoznasz się z zagadnieniem współbieżności i obliczeń klastrowych. Zaczniesz swobodnie posługiwać się najlepszymi narzędziami Pythona, takimi jak NumPy czy moduł multiprocessing. Z pewnością docenisz techniki zapewniające korzystanie z minimum zasobów, takich jak czas procesora czy pamięć RAM. Opisane tu zagadnienia zilustrowano przykładami kodu oraz poradami najlepszych specjalistów z branży. W książce: narzędzia NumPy, Cython i Docker znajdowanie wąskich gardeł związanych z wykorzystaniem czasu procesora i pamięci wydajność kodu a odpowiednie struktury danych przyspieszanie obliczeń opartych na macierzach i wektorach zarządzanie wieloma operacjami obliczeniowymi i wejścia-wyjścia przetwarzanie współbieżne i uruchamianie kodu w klastrze Programowanie w Pythonie: przede wszystkim wydajność i niezawodność!
Ta pozycja jest dostępna przez Internet. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.
Dostęp do treści elektronicznej poza siecią Uczelni możliwy jest po pobraniu w Bibliotece PIN-u do logowania.
Pozycja została dodana do koszyka. Jeśli nie wiesz, do czego służy koszyk, kliknij tutaj, aby poznać szczegóły.
Nie pokazuj tego więcej