Computer und IT
Kafka Troubleshooting in Production
This book provides Kafka administrators, site reliability engineers, and DataOps and DevOps practitioners with a list of real production issues that can occur in Kafka clusters and how to solve them. The production issues covered are assembled into a comprehensive troubleshooting guide for those engineers who are responsible for the stability and performance of Kafka clusters in production, whether those clusters are deployed in the cloud or on-premises. This book teaches you how to detect and troubleshoot the issues, and eventually how to prevent them.Kafka stability is hard to achieve, especially in high throughput environments, and the purpose of this book is not only to make troubleshooting easier, but also to prevent production issues from occurring in the first place. The guidance in this book is drawn from the author's years of experience in helping clients and internal customers diagnose and resolve knotty production problems and stabilize their Kafka environments. The book is organized into recipe-style troubleshooting checklists that field engineers can easily follow when under pressure to fix an unstable cluster. This is the book you will want by your side when the stakes are high, and your job is on the line.WHAT YOU WILL LEARN* Monitor and resolve production issues in your Kafka clusters* Provision Kafka clusters with the lowest costs and still handle the required loads* Perform root cause analyses of issues affecting your Kafka clusters* Know the ways in which your Kafka cluster can affect its consumers and producers* Prevent or minimize data loss and delays in data streaming* Forestall production issues through an understanding of common failure points* Create checklists for troubleshooting your Kafka clusters when problems occurWHO THIS BOOK IS FORSite reliability engineers tasked with maintaining stability of Kafka clusters, Kafka administrators who troubleshoot production issues around Kafka, DevOps and DataOps experts who are involved with provisioning Kafka (whether on-premises or in the cloud), developers of Kafka consumers and producers who wish to learn more about KafkaELAD ELDOR is a DataOps team leader in the Grow division of Unity (formerly ironSource), working on handling stability issues, improving performance, and reducing the cost of high-scale Kafka, Druid, Presto, and Spark clusters on AWS. He has 12 years of experience as a backend software engineer and six years handling DataOps of big data Linux-based clusters.Prior to working at Unity, Elad was a Site Reliability Engineer (SRE) at Cognyte, where he developed big data applications and handled the reliability and scalability of Spark and Kafka clusters in production. His main interests are performance tuning and cost reduction of big data clusters.
Testen in agilen Projekten (3. Auflage)
Testen in agilen Projekten. Methoden und Techniken für Softwarequalität in der agilen Welt. In 3., aktualisierter und überarbeiterer Auflage. Dezember 2023.Softwareentwicklung wird heute mit agilen Methoden durchgeführt. Ob ein Team, eine Softwareabteilung oder ein ganzes Unternehmen agile Entwicklung langfristig erfolgreich realisiert und damit die erhofften Vorteile erzielt, hängt entscheidend vom Softwaretest und der agilen Softwarequalitätssicherung ab.Dieses Buch gibt einen praxisorientierten Überblick über die gängigsten Testmethoden und -praktiken sowie Managementwerkzeuge in agilen Projekten. Softwareentwickler, Projektmanager, Product Owner und Scrum Master erhalten Hinweise und Tipps, wie Qualitätssicherung und Testen dazu beitragen können, das Potenzial agiler Vorgehensweisen voll auszuschöpfen. Professionelle (Certified) Tester und Experten für Softwarequalität erfahren, wie sie erfolgreich in agilen Teams mitarbeiten und ihre spezifische Expertise optimal einbringen können.Aus dem Inhalt:Agile und klassische VorgehensmodelleProduktplanung im agilen ProjektUnit Tests, Test FirstIntegrationstests, Continuous IntegrationSystemtests, Continuous TestingQualitätsmanagement, QualitätssicherungMehrere Fallstudien, ein durchgängiges Fallbeispiel sowie Übungsaufgaben und Checkfragen zum Self-Assessment runden den Inhalt ab. Die Codebeispiele stehen auf der Website zum Buch zum Download bereit.Das Buch orientiert sich an den Inhalten der ISTQB®-Lehrpläne zum Certified Tester Agile und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet und ist konform zu den ISTQB®-Lehrplänen zum Certified Tester:Agile TesterAgile Technical Tester (ATT)Agile Test Leadership at Scale (CTAL-ATLaS)Tilo Linz ist Vorstand und Mitgründer der imbus AG, einem führenden Lösungsanbieter für Softwaretest und seit mehr als 20 Jahren im Themengebiet Softwarequalitätssicherung und Softwaretest tätig. Als Gründer und Vorsitzender des German Testing Board e. V. und Gründungsmitglied im ISTQB hat er die Aus- und Weiterbildung in diesem Fachbereich auf nationaler und internationaler Ebene maßgeblich mitgestaltet und vorangebracht. Tilo Linz ist Koautor von »Basiswissen Softwaretest« (dpunkt.verlag), einem der erfolgreichsten und meistgelesenen Fachbücher in diesem Themengebiet.Die vielfältigen Chancen, aber auch Herausforderungen, die sich aus der Einführung und Anwendung agiler Methoden ergeben, kennt und erlebt er täglich aus nächster Nähe: in Softwareprojekten seiner Kunden, in der imbus-internen TestBench-Produktentwicklung, aber auch außerhalb der Softwareentwicklung, z. B. im imbus-Marketing, wo er ein an Kanban orientiertes agiles Marketing eingeführt hat.Leseprobe (PDF-Link)
Microsoft Azure Security
Microsoft Azure Security. Bewährte Methoden, Prozesse und Grundprinzipien für das Entwerfen und Entwickeln sicherer Anwendungen in der Cloud. November 2023. Wenn wichtige Anwendungen und Workloads eines Unternehmens in die Microsoft Azure-Cloud verlagert werden, müssen sie gegen eine Vielzahl von ebenso unterschiedlichen wie gefährlichen Bedrohungen gewappnet werden. Um ihre Sicherheit zu optimieren, ist es erforderlich, dass Sie diese bereits zuverlässig in Ihre Entwürfe einbauen, bewährte Best Practices über die gesamte Entwicklung hinweg anwenden und verschiedene Azure-Dienste kombinieren.In diesem Buch zeigen Ihnen drei führende Azure-Sicherheitsexperten, wie Sie genau das tun. Auf der Grundlage ihrer umfangreichen Erfahrungen mit der Absicherung von Azure-Workloads geben die Autoren Ihnen eine praktische Anleitung zur Bewältigung unmittelbarer Sicherheitsherausforderungen an die Hand sowie eine umfassende Referenz, auf die Sie sich über Jahre hinweg verlassen können. Egal ob Softwarearchitektin, Softwareentwickler oder beim Testen: Integrieren Sie die wichtigsten Azure-Sicherheitstechnologien – von Entwurf und Entwicklung über Tests und Bereitstellung bis hin zu Governance und Compliance.In diesem Buch werden folgende Themen behandelt:Verbesserung der Anwendungs-/Workload-Sicherheit, Verringerung der Angriffsflächen und Implementierung von Zero Trust im Cloud-CodeAnwendung von Sicherheitsmustern zur einfacheren Lösung gängiger ProblemeFrühzeitige Modellierung von Bedrohungen, um wirksame Abhilfemaßnahmen zu planenImplementierung moderner Identitätslösungen mit OpenID Connect und OAuth2Azure-Monitoring, Protokollierung und Kusto-Abfragen optimal nutzenAbsicherung von Workloads mit den Best Practices von Azure Security Benchmark (ASB)Prinzipien für sicheren Code, defensiven Code schreiben, unsicheren Code reparieren und Codesicherheit testenNutzung von Azure-Kryptographie und Technologien für verschlüsselte DatenverarbeitungVerstehen von Compliance- und RisikoprogrammenSichere automatisierte CI/CD-Workflows und -PipelinesVerstärkung der Container- und NetzwerksicherheitMichael Howard ist Principal Security Program Manager im Bereich Security Engineering. Er ist einer der Architekten des Microsoft Security Development Lifecycle und hat einer Vielzahl von unterschiedlichen Kunden dabei geholfen, ihre Azure-Workloads zu sichern. Heinrich Gantenbein ist Senior Principal Consultant für Cybersicherheit bei Microsofts Industry Solutions Delivery. Mit über 30 Jahren Erfahrung im Softwareengineering und in der Beratung bringt er jede Menge praktisches Know-how in seine Rolle ein. Er ist auf Azure-Sicherheit, Bedrohungsmodellierung und DevSecOps spezialisiert.Simone Curzi ist Principal Consultant bei Microsofts Industry Solutions Delivery. Als anerkannter Experte für Bedrohungsmodellierung und den Microsoft Security Development Lifecycle tritt er regelmäßig als Speaker auf internationalen Konferenzen auf.Leseprobe (PDF-Link)
Handbuch Data Science mit Python (2. Auflage)
Handbuch Data Science mit Python. Grundlegende Tools für die Arbeit mit Daten. Übersetzung der 2. Auflage. November 2023.Für viele Data Scientists ist Python die Sprache der Wahl, weil zahlreiche ausgereifte Bibliotheken zum Speichern, Bearbeiten und Auswerten von Daten verfügbar sind. Jake VanderPlas versammelt in dieser 2. Auflage seines Standardwerks alle wichtigen Datenanalyse Tools in einem Band und erläutert deren Einsatz in der Praxis. Beschrieben werden IPython, Jupyter, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit Learn und verwandte Werkzeuge.Für Datenanalystinnen und analysten und Data Cruncher mit Python Kenntnissen ist dieses umfassende Handbuch von unschätzbarem Wert bei der Erledigung ihrer täglichen Aufgaben. Dazu gehören die Manipulation, Umwandlung und Bereinigung von Daten, die Visualisierung verschiedener Datentypen sowie die Nutzung von Daten zum Erstellen von Statistiken und Machine Learning Modellen.Dieses Handbuch beschreibt die folgenden Tools: IPython und Jupyter bieten eine Umgebung für Berechnungen, die von vielen Data Scientists genutzt wirdNumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereitPandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter DatenMatplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von DatenScikitLearn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning.Jake VanderPlas ist Software Engineer bei Google Research und arbeitet an Tools, die datenintensive Forschung unterstützen. Er entwickelt Python-Tools für den Einsatz in der Data Science, darunter Pakete wie Scikit-Learn, SciPy, AstroPy, Altair, JAX und viele andere. Er engagiert sich in der Data-Science-Community, konzipiert Tutorials zu Themen des wissenschaftlichen Computings und hält Vorträge auf vielen verschiedenen Konferenzen in der Data-Science-Welt.Leseprobe (PDF-Link)
Das Mac-Buch für Senioren (4. Auflage)
Das Mac-Buch für Senioren. Das Handbuch für iMac, Mac mini und MacBook. In 4., überarbeiteter Auflage. November 2023.In iMacs, Mac minis und Macbooks steckt begeisternde Technik. Doch die Vielzahl der Möglichkeiten, die sie bieten, überfordern viele Anwenderinnen und Anwender.Philip Kiefer nimmt seine Leserinnen und Leser von Anfang an bei der Hand und bringt Ihnen wichtige Funktionen und überraschende Tricks nahe, die Ihr Mac für Sie bereit hält. Alltagstaugliche Anleitungen mit vielen Abbildungen ersparen Ihnen langes Herumprobieren. Und Sie lernen, wie Sie Ihren Mac auch über die nächste Aktualisierung hinaus souverän bedienen. Das Buch ist so angelegt, dass es auch mit kommenden Versionen funktioniert. Die vorliegende 4. Auflage des Buchs wurde sorgfältig überarbeitet und zeichnet sich wie in den Vorauflagen aus durch:-größere Schrift zur besseren Lesbarkeitden Verzicht auf technische Sprache sorgfältige Erklärung von Spezialbegriffenillustrierte Schritt-für-Schritt-AnleitungenEntscheiden Sie mithilfe des Buchs selbst, welche der zahlreichen Möglichkeiten von macOS für Sie interessant sind. Behalten Sie mit Philip Kiefers Erläuterungen den Überblick und vermeiden Sie nervenaufreibende Überraschungen durch Experimente. Durch die klare Sprache des Autors wird das Buch zur angenehmen Lektüre, die Sie weiterbringt.Philip Kiefer, geboren in Friedrichshafen am Bodensee, studierte Literaturwissenschaften und Philosophie in Tübingen und Oxford. Nebenher jobbte er in verschiedenen Verlagen sowie in einem Altenpflegeheim. Ende 2001 machte er sich als Autor selbstständig und hat bis heute weit über 200 Bücher in namhaften Verlagen veröffentlicht, darunter zahlreiche Computerbücher speziell für Senioren.
Principles of Soft Computing Using Python Programming
PRINCIPLES OF SOFT COMPUTING USING PYTHON PROGRAMMINGAN ACCESSIBLE GUIDE TO THE REVOLUTIONARY TECHNIQUES OF SOFT COMPUTINGSoft computing is a computing approach designed to replicate the human mind’s unique capacity to integrate uncertainty and imprecision into its reasoning. It is uniquely suited to computing operations where rigid analytical models will fail to account for the variety and ambiguity of possible solutions. As machine learning and artificial intelligence become more and more prominent in the computing landscape, the potential for soft computing techniques to revolutionize computing has never been greater. Principles of Soft Computing Using Python Programming provides readers with the knowledge required to apply soft computing models and techniques to real computational problems. Beginning with a foundational discussion of soft or fuzzy computing and its differences from hard computing, it describes different models for soft computing and their many applications, both demonstrated and theoretical. The result is a set of tools with the potential to produce new solutions to the thorniest computing problems. Readers of Principles of Soft Computing Using Python Programming will also find:* Each chapter accompanied with Python codes and step-by-step comments to illustrate applications* Detailed discussion of topics including artificial neural networks, rough set theory, genetic algorithms, and more* Exercises at the end of each chapter including both short- and long-answer questions to reinforce learningPrinciples of Soft Computing Using Python Programming is ideal for researchers and engineers in a variety of fields looking for new solutions to computing problems, as well as for advanced students in programming or the computer sciences. GYPSY NANDI, PHD, is an Assistant Professor in the Department of Computer Applications at Assam Don Bosco University, Guwahati, India, and Coordinator of VanitAgrata, an empowerment cell of Assam Don Bosco University that teaches rural women digital awareness skills. She has authored two books on data science and soft computing and has also published extensively on machine learning and related subjects.
Creating Responsive Websites Using HTML5 and CSS3
Learn to implement web designs using HTML5 and CSS3. This book focuses on the need for responsive web design and how you can leverage HTML5 and CSS3 to create interactive websites that work in the real world. You do not need be a technology expert or have a prior coding background to benefit from this book. All you need is a want to learn and a curious mind to explore the full spectrum of features HTML5 and CSS3 have to offer.You'll see how to migrate legacy websites to responsive websites in a very easy-to-understand, step-by-step, manner. Additionally, you will learn to use supportive software to create, run, and debug any issues that may arise during the development process. This book will also show you how to implement websites that work on multiple devices, and on various browsers such as Opera, Chrome, internet Explorer, or Edge. All this will be explored with supporting files, open-source software, as well as a practical guide to creating your demo website along with learning new technologies.From the basics to more advanced topics, Creating Responsive Websites Using HTML and CSS is for anyone who wants to learn about and build beautiful responsive websites.WHAT YOU'LL LEARN* Code and design websites using HTML5 and CSS3 * Design professional-looking websites using colors, margins, images, and other aspects* Create a responsive design that will work on laptops, PCs, and any kind of mobile device* Troubleshoot and fix code errors independently using developer tools* Solve cross-browser responsiveness issues and the challenges that come with different operating systemsWHO THIS BOOK IS FORStudents and/or website designers who want to upskill their talentsVARUN GOR has over 14 years of experience in creating websites using java, HTML, CSS, and JavaScript technologies worked with major IT with exposure to a global clientele. Varun graduated in Computer Science from Visvesvaraya Technological University in2007 and has been part of the corporate world ever since. Along with his innate nature to explore technology, Varun is interested in outdoor activities and has been part of club cricket and played division 3 league matches, been on a night trek near Bengaluru, and explored the city (less city more food) on his bike. Apart from outdoor activities, he enjoys binge-watching good movies and tv shows (recently on web series) and at times he disconnects himself from the world around him using a device named headphones. Recently he has developedChapter 1 Introduction to Web Development.- Chapter 2 HTML5 and Responsive Web Design.- Chapter 3 Cascading Style Sheets & Layouts.- Chapter 4 Media Queries.- Chapter 5 CSS Selectors, Color Modes & More.- Chapter 6 Animations & Transitions in CSS3.- Chapter 7 Background and Shadows in CSS.- Chapter 8 Forms with HTML.- Chapter 9 Cross Browser Challenges and How to resolve it.
The Rational software Engineer
This book will serve as a framework for you as a software engineer seeking a fulfilling career and wishing to stay passionate and maintain a healthy mental state. It is filled with protocols to achieve effective life-long learning, navigate career development, adapt to changes, maintain work-life balance, and have a healthy lifestyle.As a successful software engineer you tend to focus on improving your technical skills: learning a new programming language, mastering another tool, or using a library. But you also need to build a solid mental framework that will help you navigate your professional development. You need to develop the skills that will help you be a happy software engineer.This book will help you if you feel frustrated, unmotivated, or unhappy; lost in your career path; or uncertain if you want to be a software engineer. It can help you deal with burnout, high levels of stress, or depression; or if you struggle to be productive while working from home.WHAT YOU WILL LEARN* Efficiently organize your work day* Know when and how to seek a new project, company, or career* Take care of your body and mind in a software engineering context* Understand what contributes to job satisfaction and how to integrate it into your career* Use non-coding activities for your and your company’s benefit* Build healthy relationships with managers and colleaguesWHO THIS BOOK IS FORThe typical reader of this book is a software engineer who is highly skilled in technical areas but may feel frustrated, unmotivated, or unhappy in their current position and looking for a way to navigate their professional development and find a healthy work-life balance.The book also will appeal to audiences of other IT or tech professionals, such as project managers, product owners, or designers, who work closely with software engineers and want to understand the challenges they face in their roles. Additionally, individuals who are considering a career in software engineering or development may benefit from the book by gaining insight into the profession and understanding the skills and mindset required to be successful.Mykyta Chernenko, originally from Kharkiv, Ukraine, now resides in Oslo, Norway. Beginning with Backend with Python, Mykyta soon expanded his toolkit to include Fullstack development and diverse languages like Go, Kotlin, and Typescript. Beyond his main technical focus, Mykyta has experience in DevOps, Data Engineering and Product Management.Throughout his professional journey, Mykyta has been a part of various intriguing projects through his experience in product, outsource, and consultancy companies. He contributed to the Azure integration of Nutanix's cluster discovery project, and played a central technical role at Factmata, taking over the engineering and infrastructure. He further continued to product teams at both Mercell as a Tech Lead and as a Senior Software Engineer at Arundo Analytics.Separate from his project contributions, Mykyta has shown a strong passion for teaching and sharing his experience. He has taken on mentoring roles throughout his career, guiding and supporting over 20 professionals in the field, and expressed himself through his blog, "The Rational Software Engineer" on Hackernoon.Understanding that Software Engineering is driven by people and their thinking, Mykyta consistently tries to broaden his horizons in the psychology and neurobiology realm through books and courses.Now Mykyta is a Co-Founder of Nemlys - a promising tech startup dedicated to helping couples improve their communication through personalized AI questions for their dates.Part 1: Passion.- Chapter 1: Job Satisfaction.- Chapter 2: Work Time Organization.- Chapter 3: There is no Perfect Project.- Chapter 4: Initiative.- Chapter 5: Burnout.- Chapter 6: Avoiding What is Bad in the Long Run.- Chapter 7: Career Change.- Chapter 8: How to Find a Dream Job.- Part 2: Mindset.- Chapter 9: Lifelong Learning.- Chapter 10: Collaboration.- Chapter 11: Values.- Chapter 12: Mental and Physical Health.- Chapter 13: Company Attitude.- Chapter 14: Handling Failures.- Part 3: Learning.- Chapter 15: What to Learn.- Chapter 16: Learning Effectively.- Chapter 17: Feedback.- Chapter 18: Learning from Other People.- Chapter 19: Sharing Your Knowledge.- Chapter 20: Learning the Most Out of Code.- Chapter 21: Rotation.
SPS für Dummies
SPS OHNE STRESSWenn Sie Maschinen oder Anlagen mithilfe einer SPS auch ohne Vorkenntnisse steuern möchten, dann ist dieses Buch für Sie gemacht. Ob Aufbau der Hardware, Installation und Verdrahtung oder Erstellung von Programmen: Jederzeit leicht verständlich erläutert Ihnen Oliver Tonn Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der SPS-Programmierung. Dabei lernen Sie SPS sowohl herstellerunabhängig kennen als auch Besonderheiten der verschiedenen Hersteller. Mit zahlreichen Praxisbeispielen vertiefen Sie Ihr Wissen und wenden es schon bald in komplexeren Szenarien erfolgreich an. SIE ERFAHREN* Wie Sie ein SPS-Projekt und -Programm erstellen* Wie Sie einen Antrieb steuern * Wie Sie mit TwinCAT 3 und TIA visualisieren * Wie Sie Fehler vermeiden und behebenOLIVER TONN ist seit 2003 selbständig und unterstützt seit 2008 Industrieunternehmen als SPS-Entwickler bei der Programmierung und Inbetriebnahme von Steuerungsanlagen. Darüber hinaus führt er regelmäßig Schulungen zur SPS-Programmierung durch, und hilft anderen im deutschsprachigen SPS-Forum bei Problemen.
Principles of Soft Computing Using Python Programming
PRINCIPLES OF SOFT COMPUTING USING PYTHON PROGRAMMINGAN ACCESSIBLE GUIDE TO THE REVOLUTIONARY TECHNIQUES OF SOFT COMPUTINGSoft computing is a computing approach designed to replicate the human mind’s unique capacity to integrate uncertainty and imprecision into its reasoning. It is uniquely suited to computing operations where rigid analytical models will fail to account for the variety and ambiguity of possible solutions. As machine learning and artificial intelligence become more and more prominent in the computing landscape, the potential for soft computing techniques to revolutionize computing has never been greater. Principles of Soft Computing Using Python Programming provides readers with the knowledge required to apply soft computing models and techniques to real computational problems. Beginning with a foundational discussion of soft or fuzzy computing and its differences from hard computing, it describes different models for soft computing and their many applications, both demonstrated and theoretical. The result is a set of tools with the potential to produce new solutions to the thorniest computing problems. Readers of Principles of Soft Computing Using Python Programming will also find:* Each chapter accompanied with Python codes and step-by-step comments to illustrate applications* Detailed discussion of topics including artificial neural networks, rough set theory, genetic algorithms, and more* Exercises at the end of each chapter including both short- and long-answer questions to reinforce learningPrinciples of Soft Computing Using Python Programming is ideal for researchers and engineers in a variety of fields looking for new solutions to computing problems, as well as for advanced students in programming or the computer sciences. GYPSY NANDI, PHD, is an Assistant Professor in the Department of Computer Applications at Assam Don Bosco University, Guwahati, India, and Coordinator of VanitAgrata, an empowerment cell of Assam Don Bosco University that teaches rural women digital awareness skills. She has authored two books on data science and soft computing and has also published extensively on machine learning and related subjects. About the Author xiPreface xiii1 FUNDAMENTALS OF SOFT COMPUTING 11.1 Introduction to Soft Computing 11.2 Soft Computing versus Hard Computing 21.3 Characteristics of Soft Computing 41.4 Components of Soft Computing 71.4.1 Fuzzy Computing 71.4.2 Neural Network 101.4.3 Evolutionary Computing 121.4.4 Machine Learning 191.4.5 Other Techniques of Soft Computing 292 FUZZY COMPUTING 352.1 Fuzzy Sets 372.1.1 Features of Fuzzy Membership Functions 382.2 Fuzzy Set Operations 412.3 Fuzzy Set Properties 422.4 Binary Fuzzy Relation 452.5 Fuzzy Membership Functions 462.6 Methods of Membership Value Assignments 492.7 Fuzzification vs. Defuzzification 582.8 Fuzzy c-Means 623 ARTIFICIAL NEURAL NETWORK 753.1 Fundamentals of Artificial Neural Network (ANN) 763.2 Standard Activation Functions in Neural Networks 813.2.1 Binary Step Activation Function 813.2.2 Linear Activation Function 833.2.3 Sigmoid/Logistic Activation Function 843.2.4 ReLU Activation Function 853.2.5 Tanh Activation Function 873.2.6 Leaky ReLU Activation Function 883.2.7 SoftMax Activation Function 903.3 Basic Learning Rules in ANN 913.3.1 Hebbian Learning Rule 933.3.2 Perceptron Learning Rule 933.3.3 Delta Learning Rule 943.3.4 Correlation Learning Rule 943.3.5 Competitive Learning Rule 953.3.6 Outstar Learning Rule 953.4 McCulloch–Pitts ANN Model 963.5 Feed-Forward Neural Network 983.5.1 Single-Layer Perceptron 993.5.2 Multilayer Perceptron 1033.5.3 Radial Basis Function Network 1073.6 Feedback Neural Network 1113.6.1 Self-Organizing Map (SOM) 1113.6.2 Hopfield Neural Network (HNN) 1164 DEEP LEARNING 1234.1 Introduction to Deep Learning 1234.2 Classification of Deep Learning Techniques 1254.2.1 Convolutional Neural Networks 1254.2.2 Recurrent Neural Network (RNN) 1374.2.3 Generative Adversarial Network (GAN) 1444.2.4 Autoencoders 1495 PROBABILISTIC REASONING 1595.1 Introduction to Probabilistic Reasoning 1595.1.1 Random Experiment 1605.1.2 Random Variables 1605.1.3 Independence 1615.1.4 Sample Space 1625.1.5 Odds and Risks 1625.1.6 Expected Values 1655.2 Four Perspectives on Probability 1655.2.1 The Classical Approach 1665.2.2 The Empirical Approach 1665.2.3 The Subjective Approach 1675.2.4 The Axiomatic Approach 1675.3 The Principles of Bayesian Inference 1685.4 Belief Network and Markovian Network 1715.4.1 Syntax and Semantics 1725.4.1.1 Belief Network 1725.4.1.2 Markovian Network 1725.4.2 Conditional Independence 1725.4.3 Learning Methods of the Networks 1775.5 Hidden Markov Model 1785.6 Markov Decision Processes 1865.7 Machine Learning and Probabilistic Models 1916 POPULATION-BASED ALGORITHMS 1976.1 Introduction to Genetic Algorithms 1976.2 Five Phases of Genetic Algorithms 1986.2.1 Population Initialization 1986.2.2 Fitness Function Calculation (Evaluation) 1996.2.3 Parent Selection 2006.2.4 Crossover 2046.2.5 Mutation 2056.3 How Genetic AlgorithmWorks? 2076.4 Application Areas of Genetic Algorithms 2126.4.1 Using GA in Travelling Salesman Problem 2126.4.2 Using GA in Vehicle Routing Problem 2166.5 Python Code for Implementing a Simple Genetic Algorithm 2216.6 Introduction to Swarm Intelligence 2256.7 Few Important Aspects of Swarm Intelligence 2276.7.1 Collective Sorting 2286.7.2 Foraging Behavior 2286.7.3 Stigmergy 2296.7.4 Division of Labor 2296.7.5 Collective Transport 2306.7.6 Self-Organization 2316.8 Swarm Intelligence Techniques 2336.8.1 Ant Colony Optimization 2336.8.1.1 How ACO TechniqueWorks? 2336.8.1.2 Applying ACO to Optimization Problems 2356.8.1.3 Using ACO in Travelling Salesman Problem 2366.8.1.4 Python Code for Implementing ACO in TSP 2396.8.2 Particle Swarm Optimization 2416.8.2.1 How PSO TechniqueWorks? 2426.8.2.2 Applying PSO to Optimization Problems 2436.8.2.3 Using PSO in Job-Shop Scheduling Problem 2466.8.2.4 Python Code for Implementing PSO 2477 ROUGH SET THEORY 2557.1 The Pawlak Rough Set Model 2557.1.1 Basic Terms in Pawlak Rough Set Model 2567.1.2 Measures of Rough Set Approximations 2607.2 Using Rough Sets for Information System 2627.3 Decision Rules and Decision Tables 2637.3.1 Parameters of Decision Tables 2647.3.1.1 Consistency Factor 2647.3.1.2 Support and Strength 2657.3.1.3 Certainty Factor 2657.3.1.4 Coverage Factor 2667.3.2 Probabilistic Properties of Decision Tables 2667.4 Application Areas of Rough Set Theory 2687.4.1 Classification 2687.4.2 Clustering 2717.4.3 Medical Diagnosis 2737.4.4 Image Processing 2767.4.5 Speech Analysis 2787.5 Using ROSE Tool for RST Operations 2807.5.1 Attribute Discretization 2807.5.2 Finding Lower and Upper Approximations 2818 HYBRID SYSTEMS 2898.1 Introduction to Hybrid Systems 2898.2 Neurogenetic Systems 2918.2.1 GA-based Weight Determination of Multilayer Feed-forward Net 2928.2.2 Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT) 2988.3 Fuzzy-Neural Systems 3028.3.1 Fuzzy Neurons 3038.3.2 Adaptive Neuro-fuzzy Inference System (ANFIS) 3078.4 Fuzzy-Genetic Systems 3118.5 Hybrid Systems in Medical Devices 315Exercises 322Index 327
AWS Certified Cloud Practitioner Study Guide With 500 Practice Test Questions
DISTINGUISH YOURSELF BY BECOMING A CERTIFIED AWS CLOUD PRACTITIONERIn the newly revised second edition of AWS Certified Cloud Practitioner Study Guide: Foundational (CLF-C02) Exam, a team of veteran IT professionals and educators delivers an up-to-date and easy-to-follow introduction to Amazon’s industry-leading cloud technology and the introductory certification exam that demonstrates your understanding of it. Used by thousands of companies across the globe, Amazon Web Services (AWS) is an integral part of business IT operations at firms in virtually every industry and sector. In this book, you’ll prepare to pass the recently updated AWS Certification Exam and prove your knowledge of critical AWS cloud technologies and capabilities. You’ll find complete and thorough coverage of every topic included on the exam, from infrastructure to architecture and cybersecurity. You’ll also discover comprehensive discussions of the AWS Cloud value proposition, as well as billing, account management, and pricing models. After reading and completing the practice questions provided by this book, you’ll be able to:* Distinguish yourself as an AWS expert by obtaining a highly sought-after certification in a popular cloud platform* Hone your skills and gain new insights on AWS Cloud you can use in your own profession, whether you work in a technical, managerial, sales, purchasing, or financial role* Fully prepare for and succeed on the new exam using expert content based on real-world knowledge, key exam essentials, and chapter review questions* Access the Sybex online interactive learning environment and test bank, including hundreds of practice questions, a key term glossary, and electronic flashcardsThe AWS Certified AWS Certified Cloud Practitioner Study Guide is an essential resource for any IT professional that works directly with Amazon Web Services, as well as students in IT fields, and non-technical professionals who work with and alongside technical experts. BEN PIPER is an IT consultant who has created more than 30 educational courses covering Amazon Web Services, networking, and automation. Learn more about Ben from his website at www.benpiper.com. DAVID CLINTON is a system administrator, teacher, and writer. He has created training material for subjects including Linux systems, cloud computing (AWS in particular), and virtualization. David has written books on AWS, Linux administration, and data analytics. Access more of David’s technology content at bootstrap-it.com.
Team Topologies
Effektive Softwareteams sind für jedes Unternehmen unerlässlich, um kontinuierlich und nachhaltig Werte zu schaffen. Team Topologies ist ein praktisches, schrittweise anpassbares Modell für die Gestaltung von Organisationen und die Interaktion von Teams. Es basiert auf vier Teamtypen und drei Formen der Teaminteraktion und versteht Teams als entscheidenden Faktor der Wertschöpfung. Mit der technologischen und organisatorischenReife einer Organisation werden sich Teamstrukturen und Kommunikationswege kontinuierlich weiterentwickeln.Im Bestseller Team Topologies präsentieren die IT-Berater Matthew Skelton und Manuel Pais eine grundlegende Weiterentwicklung des Organisationsdesigns für die Entwicklung von Software. Anhand von Fallstudien und Beispielen aus der Industrie beschreiben sie eine klar definierte Vorgehensweise für die Interaktion und das Zusammenwirken von Teams. Ihre Methode trägt entscheidend dazu bei, die Architektur von Software klarer und nachhaltiger zu gestalten und Probleme zwischen Teams in wertvolle Signale für eine sich selbst lenkende Organisation zu verwandeln.• Verstehen Sie das Conway'sche Gesetz und seine Bedeutung• Vereinfachen Sie mit vier Teamtypen die Organisation moderner Softwareteams• Gestalten Sie Teamgrenzen – und -APIs und reduzieren Sie die kognitive Belastung Ihrer Entwicklungsteams• Verbessern Sie durch drei Formen der Interaktion die Bereitstellung von Software• Nutzen Sie den Betrieb der Software als sensorischen Input zur Selbststeuerung Ihrer OrganisationMatthew Skelton entwickelt, implementiert und betreibt seit 1998 kommerzielle Software-Systeme und hat für Unternehmen wie die London Stock Exchange, GlaxoSmithKline, FT.com, LexisNexis und die britische Regierung gearbeitet. Matthew ist Head of Consulting bei Conflux (confluxdigital.net) und Co-Autor der Bücher Continuous Delivery with Windows and .NET (2016) und Team Guide to Software Operability (2016). Matthew hat einen BSc in Computerwissenschaften und Kybernetik von der University of Reading, einen MSc in Neurowissenschaften von der University of Oxford und einen MA in Musik von der Open University. Er ist ein Chartered Engineer (CEng) in Großbritannien. In seiner Freizeit spielt Matthew Trompete, singt in Chören, schreibt Musik und genießt das Trailrunning.Manuel Pais ist ein unabhängiger DevOps- und Continuous Delivery-Berater, der sich auf Team-Design, Praktiken und Arbeitsfluss konzentriert. Er hilft Organisationen bei der Definition und Einführung von DevOps und Continuous Delivery (sowohl aus technischer als auch aus menschlicher Sicht) durch strategische Bewertungen, praktische Workshops und Coaching. Manuel ist Co-Autor von Team Guide to Software Releasability (2018).
Java lernen - kurz & gut
Dieses Buch ist für vielbeschäftigte Programmierer:innen, die eine knappe und dennoch gut verständliche Einführung in Java als eine seit Jahren populäre Programmiersprache suchen. Java lernen – kurz & gut bietet einen unterhaltsamen Einstieg und informiert Sie über viele Java-Themen, die Ihnen helfen werden, schnell durchzustarten:- Installation von Java und einer Entwicklungsumgebung - Schnelleinstieg in die wichtigsten Aspekte - Basisbausteine wie Strings, Arrays, Zufallszahlen, Fallunterscheidungen und Schleifen - Klassen und objektorientierte Programmierung - Datencontainer wie Listen, Mengen und Maps - Fortgeschrittene Themen zu Collections wie Lambdas und Streams - Datumsverarbeitung inklusive Berechnungen - Dateiverarbeitung und Behandlung von Fehlern mit ExceptionsTrotz seines kompakten Formats liefert dieses Buch eine fundierte Einführung und eine Fülle an leicht nachvollziehbaren Beispielen, die zum Experimentieren einladen. Es unterstützt Sie optimal dabei, Ihre Java-Kenntnisse auf- und auszubauen. Insbesondere wenn Sie bereits ein wenig mit z.B. C++ oder C# vertraut sind, ist dieses Buch die ideale Wahl, um fundiert in Java einzusteigen und eigene Experimente zu beginnen.Dipl.-Inform. Michael Inden ist Oracle-zertifizierter Java-Entwickler. Nach seinem Studium in Oldenburg hat er bei diversen internationalen Firmen in verschiedenen Rollen etwa als Softwareentwickler, -architekt, Consultant, Teamleiter, CTO sowie Leiter Academy gearbeitet. Nach rund 1,5 Jahren als freiberuflicher Autor und Trainer ist er seit Januar 2022 als Head of Development in Zürich tätig. Michael Inden hat über zwanzig Jahre Berufserfahrung beim Entwurf komplexer Softwaresysteme gesammelt und an diversen Fortbildungen sowie mehreren Java-One-Konferenzen teilgenommen. Sein besonderes Interesse gilt dem Design qualitativ hochwertiger Applikationen sowie dem Coaching. Sein Wissen gibt er gerne als Trainer in internen und externen Schulungen und auf Konferenzen weiter, etwa bei der JAX/W-JAX, JAX London, Oracle Code One, ch.open sowie bei der Java User Group Switzerland.
Arduino
* Alle Komponenten der Hardware für Arduino UNO R4 und R3 * Verwendung der digitalen und analogen Ports, Einsatzbeispiele mit Sensoren, Aktoren und Anzeigen * Beispielprojekte wie Gefrierschrankwächter, Miniroboter mit Fernsteuerung, Geschwindigkeitsmesser und Internetanwendungen wie XML-Reader und Wetterstation Arduino besteht aus einem Mikrocontroller und der dazugehörigen kostenlosen Programmierumgebung. Aufgrund der einfachen C-ähnlichen Programmiersprache eignet sich die Arduino-Umgebung für alle Bastler und Maker, die auf einfache Weise Mikrocontroller programmieren möchten, ohne gleich Technik-Freaks sein zu müssen. Dieses Buch ermöglicht einen leichten Einstieg in die Arduino-Plattform. Der Autor bietet Ihnen eine praxisnahe Einführung und zeigt anhand vieler Beispiele, wie man digitale und analoge Signale über die Ein- und Ausgänge verarbeitet. Darüber hinaus lernen Sie, wie man verschiedene Sensoren wie Temperatur-, Umwelt-, Beschleunigungs- und optische Sensoren für Anwendungen mit dem Arduino-Board einsetzen kann. Anschließend werden Servo- und Motoranwendungen beschrieben. Dabei wird ein kleiner Roboter realisiert, der ferngesteuert werden kann. Im Praxiskapitel beschreibt der Autor verschiedene Internetanwendungen mit dem Arduino. Mittels einer Ethernet-Verbindung wird Ihr Arduino Umweltdaten sammeln und verarbeiten können. Als Projekt wird eine Wetterstation realisiert, die Wetterinformationen aus dem Internet abruft und Wetter- und Sensordaten auf einem Display darstellt. Zum Abschluss werden verschiedene Werkzeuge und Hilfsmittel sowie Softwareprogramme für den Basteleinsatz beschrieben und Sie erfahren, wie die Arduino-Anwendung im Miniformat mit ATtiny realisiert werden kann. Mit dem Wissen aus diesem Praxis-Handbuch können Sie Ihre eigenen Ideen kreativ umsetzen. Aus dem Inhalt: * Hardwarekomponenten * Entwicklungsumgebung * Eingänge und Ausgänge verarbeiten * Einsatz von Sensoren, Aktoren und Anzeigen * Serielle Datenübertragung * Daten sammeln und speichern * Softwarebibliotheken und Hardware-Erweiterungen * Praxisanwendungen wie Kompass, Fieberthermometer, Wasserwaage, Netzteil und Roboter * Internetanwendungen mit Arduino wie RSS-Reader und Wetterstation, WiFi mit ESP8266 * Eigene DIY-Boards und Arduino-Clones * Arduino im Miniformat mit ATtiny * Tools für Praktiker Thomas Brühlmann arbeitet als Consultant und hat langjährige Erfahrung in der Hardware- und Softwareentwicklung. Nebenbei realisiert er Projekte mit Open-Source-Hardware, hält Vorträge und führt Workshops durch. In seinem Blog unter arduino-praxis.ch verfolgt er die aktuelle Entwicklung des Arduino-Projektes und publiziert Projekte, Anwendungen, Tipps und Tricks.
Arduino Praxiseinstieg (5. Auflg.)
Die 5. Auflage aus November 2023. Behandelt Arduino UNO R4 und R3.Arduino besteht aus einem Mikrocontroller und der dazugehörigen kostenlosen Programmierumgebung. Aufgrund der einfachen C-ähnlichen Programmiersprache eignet sich die Arduino-Umgebung für alle Bastler und Maker, die auf einfache Weise Mikrocontroller programmieren möchten, ohne gleich Technik-Freaks sein zu müssen.Dieses Buch ermöglicht einen leichten Einstieg in die Arduino-Plattform. Der Autor bietet Ihnen eine praxisnahe Einführung und zeigt anhand vieler Beispiele, wie man digitale und analoge Signale über die Ein- und Ausgänge verarbeitet.Darüber hinaus lernen Sie, wie man verschiedene Sensoren wie Temperatur-, Umwelt-, Beschleunigungs- und optische Sensoren für Anwendungen mit dem Arduino-Board einsetzen kann. Anschließend werden Servo- und Motoranwendungen beschrieben. Dabei wird ein kleiner Roboter realisiert, der ferngesteuert werden kann.Im Praxiskapitel beschreibt der Autor verschiedene Internetanwendungen mit dem Arduino-Board. Mittels einer Ethernet-Verbindung wird Ihr Arduino Umweltdaten sammeln und verarbeiten können. Als Projekt wird eine Wetterstation realisiert, die Wetterinformationen aus dem Internet abruft und Wetter- und Sensordaten auf einem Display darstellt.Zum Abschluss werden verschiedene Werkzeuge und Hilfsmittel sowie Softwareprogramme für den Basteleinsatz beschrieben und Sie erfahren, wie die Arduino-Anwendung im Miniformat mit ATtiny realisiert werden kann.Mit dem Wissen aus diesem Praxis-Handbuch können Sie Ihre eigenen Ideen kreativ umsetzen.Aus dem Inhalt:HardwarekomponentenEntwicklungsumgebungEingänge und Ausgänge verarbeitenEinsatz von Sensoren, Aktoren und AnzeigenSerielle DatenübertragungDaten sammeln und speichernSoftwarebibliotheken und Hardware-ErweiterungenPraxisanwendungen wie Kompass, Fieberthermometer, Wasserwaage, Netzteil und RoboterInternetanwendungen mit Arduino wie RSS-Reader und Wetterstation, WiFi mit ESP8266Eigene DIY-Boards und Arduino-ClonesArduino im Miniformat mit ATtinyTools für PraktikerInhaltsverzeichnis und Leseprobe (PDF-Link)Downloads zum Buch (zip-Datei von mitp-Seite)Über den Autor:Thomas Brühlmann arbeitet als Consultant und hat langjährige Erfahrung in der Hardware- und Softwareentwicklung. Nebenbei realisiert er Projekte mit Open-Source-Hardware, hält Vorträge und führt Workshops durch. In seinem Blog unter arduino-praxis.ch verfolgt er die aktuelle Entwicklung des Arduino-Projektes und publiziert Projekte, Anwendungen, Tipps und Tricks.
Distributed Machine Learning with PySpark
Migrate from pandas and scikit-learn to PySpark to handle vast amounts of data and achieve faster data processing time. This book will show you how to make this transition by adapting your skills and leveraging the similarities in syntax, functionality, and interoperability between these tools.Distributed Machine Learning with PySpark offers a roadmap to data scientists considering transitioning from small data libraries (pandas/scikit-learn) to big data processing and machine learning with PySpark. You will learn to translate Python code from pandas/scikit-learn to PySpark to preprocess large volumes of data and build, train, test, and evaluate popular machine learning algorithms such as linear and logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines, Naïve Bayes, and neural networks.After completing this book, you will understand the foundational concepts of data preparation and machine learning and will have the skills necessary to apply these methods using PySpark, the industry standard for building scalable ML data pipelines.WHAT YOU WILL LEARN* Master the fundamentals of supervised learning, unsupervised learning, NLP, and recommender systems* Understand the differences between PySpark, scikit-learn, and pandas* Perform linear regression, logistic regression, and decision tree regression with pandas, scikit-learn, and PySpark* Distinguish between the pipelines of PySpark and scikit-learnWHO THIS BOOK IS FORData scientists, data engineers, and machine learning practitioners who have some familiarity with Python, but who are new to distributed machine learning and the PySpark framework.ABDELAZIZ TESTAS, PH.D., is a data scientist with over a decade of experience in data analysis and machine learning, specializing in the use of standard Python libraries and Spark distributed computing. He holds a Ph.D. in Economics from Leeds University and a Master's degree in Finance from Glasgow University. He has also earned several certificates in computer science and data science.In the last ten years, he has worked for Nielsen in Fremont, California as a Lead Data Scientist focused on improving the company’s audience measurement through planning, initiating, and executing end-to-end data science projects and methodology work. He has created advanced solutions for Nielsen’s digital ad and content rating products by leveraging subject matter expertise in media measurement and data science. He is passionate about helping others improve their machine learning skills and workflows, and is excited to share his knowledge and experience with a wider audience through this book.Chapter 1: An Easy Transition.- Chapter 2: Selecting Algorithms.- Chapter 3: Multiple Linear Regression with Pandas, Scikit-Learn, and PySpark.- Chapter 4: Decision Trees for Regression with Pandas, Scikit-Learn, and PySpark.- Chapter 5: Random Forests for Regression with Pandas, Scikit-Learn, and PySpark.- Chapter 6: Gradient-Boosted Tree Regression with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 7: Logistic Regression with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 8: Decision Tree Classification with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 9: Random Forest Classification with Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 10: Support Vector Machine Classification with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 11: Naïve Bayes Classification with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 12: Neural Network Classification with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 13: Recommender Systems with Pandas, Surprise and PySpark.- Chapter 14: Natural Language Processing with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 15: K-Means Clustering with Pandas, Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 16: Hyperparameter Tuning with Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 17: Pipelines with Scikit-Learn and PySpark.- Chapter 18: Deploying Models in Production with Scikit-Learn and PySpark.
Learn Microservices with Spring Boot 3
This book will show you how to build Java-based microservices architecture using the popular Spring Boot framework by evolving a small monolith application to an event-driven architecture composed of several services. This third edition has been updated to cover Spring Boot 3, including its compatibility with Java 17 and Jakarta EE 10, and employs an incremental approach to teach the structure of microservices, test-driven development, and common patterns in distributed systems such as service discovery, load balancing, routing, centralized logs, per-environment configuration, and containerization.Authors Moisés Macero and Tarun Telang get the ball rolling by introducing you to the fundamentals of microservices and Spring Boot before walking you through the development of a basic Spring Boot application. You’ll then see how to build a front end using React, and learn how to use the data layer to read and write data from and to other systems via Spring Boot and its access to Spring Data and its available APIs. Putting together what you've learned thus far, you’ll begin to transform an application from a monolith to a microservice.This pragmatic approach will enable you to better grasp the benefits of using this type of software architecture, instead of keeping you distracted with theoretical concepts. The emphasis is on what matters most, starting with the minimum viable product, while maintaining the ability to adapt and improve your application as needed. After completing this book, you will have the foundational knowledge necessary to build your own microservice-based applications using Spring Boot.WHAT YOU WILL LEARN* Gain a thorough understanding of microservices architecture and how it differs from monolithic architectures.* Discover the step-by-step process of breaking down a monolithic application into smaller, focused services* Build microservices with Spring Boot 3, Spring Data, Spring Cloud, React.js, Docker, Cucumber, and more* Develop Java-based microservices using the latest version of Spring Boot, compatible with Java 17 and Jakarta EE 10.* Discover architecture patterns for distributed systems such as asynchronous processing, eventual consistency, resilience, scalability, and more* Gain insight into event-driven communication patterns and understand how to design and build event-driven microservices* Trace every request from beginning to end with Sleuth and centralized logging* Deploy your microservices anywhere as Docker containersWHO THIS BOOK IS FORThose with at least some prior experience with Java programming. Some prior exposure to Spring Boot recommended but not required.MOISÉS MACERO GARCÍA has been a software developer since he was a kid, when he started playing around with BASIC on his ZX Spectrum. During his career, Moisés has most often worked in development and architecture for small and large projects, and for his own startups as well. He enjoys making software problems simple, and he likes working in teams where he can not only coach others, but also learn from them. Moisés is the author of the blog thepracticaldeveloper.com, where he shares solutions for technical challenges, guides, and his view on different ways of working in IT companies. He also organizes workshops for companies that need a practical approach to software engineering. In his free time, he enjoys traveling and hiking.TARUN TELANG is a seasoned technologist with a wealth of experience in designing and implementing highly scalable software applications. With an impressive career spanning over 18 years, Tarun has been a valuable contributor to renowned companies such as Microsoft, Oracle, Polycom, and SAP. He began his career as an enterprise Java developer at SAP, where he honed his skills in crafting distributed business applications tailored for large enterprises. Through his dedication to continuous learning and professional development, he has become an Oracle Certified Java Programmer and SAP Certified Development Consultant for Java Web Application Servers.
Introduction to Responsible AI
Learn and implement responsible AI models using Python. This book will teach you how to balance ethical challenges with opportunities in artificial intelligence.The book starts with an introduction to the fundamentals of AI, with special emphasis given to the key principles of responsible AI. The authors then walk you through the critical issues of detecting and mitigating bias, making AI decisions understandable, preserving privacy, ensuring security, and designing robust models. Along the way, you’ll gain an overview of tools, techniques, and code examples to implement the key principles you learn in real-world scenarios.The book concludes with a chapter devoted to fostering a deeper understanding of responsible AI’s profound implications for the future. Each chapter offers a hands-on approach, enriched with practical insights and code snippets, enabling you to translate ethical considerations into actionable solutions.WHAT YOU WILL LEARN* Understand the principles of responsible AI and their importance in today's digital world* Master techniques to detect and mitigate bias in AI* Explore methods and tools for achieving transparency and explainability* Discover best practices for privacy preservation and security in AI* Gain insights into designing robust and reliable AI modelsWHO THIS BOOK IS FORAI practitioners, data scientists, machine learning engineers, researchers, policymakers, and students interested in the ethical aspects of AIAVINASHMANURE is a seasoned machine learning professional with more than ten years of experience in building, deploying, and maintaining state-of-the-art machine learning solutions across different industries. He has more than six years of experience in leading and mentoring high performance teams in developing ML systems catering to different business requirements. He is proficient in deploying complex machine learning and statistical modeling algorithms/ and techniques for identifying patterns and extracting valuable insights for key stakeholders and organizational leadership.He is the author of Learn Tensorflow 2.0 and Introduction to Prescriptive AI, both with Apress.Avinash holds a bachelor’s degree in Electronics Engineering from Mumbai University and earned his Masters in Business Administration (Marketing) from the University of Pune. He resides in Bangalore with his wife and child. He enjoys travelling to new places and reading motivational books.SHALEEN is a machine learning engineer with 4+ years of experience in building, deploying, and managing cutting-edge machine learning solutions across varied industries. He has developed several frameworks and platforms that have significantly streamlined processes and improved efficiency of machine learning teams.SHALEEN BENGANI has authored the book Operationalizing Machine Learning Pipelines as well as three research papers in the deep learning space.He holds a bachelors degree in Computer Science and Engineering from BITS Pilani, Dubai Campus, where he was awarded the Director’s Medal for outstanding all-around performance. In his leisure time, he likes playing table tennis and reading.SARAVANAN S is an AI engineer with more than six years of experience in data science and data engineering. He has developed robust data pipelines for developing and deploying advanced machine learning models, genratinginsightful reports, and ensuring cutting edge solutions for diverse industries.Saravanan earned a masters degree in statistics from Loyola College from Chennai. In his spare time he likes traveling, reading books and playing games.
Augmented Reality im Marketing
Die Einsatzmöglichkeiten von Augmented Reality – der Erweiterung der Realität durch digitale Elemente – im E-Commerce sind vielfältig,. Der Verlauf der Customer Journey bietet eine sinnvolle Struktur, um eine systematische Einordnung verschiedener Augmented-Reality-Anwendungen aufzuzeigen. So wird anhand von zahlreichen Beispielen deutlich, dass die Möglichkeiten dieser Technologie noch bei Weitem nicht ausgeschöpft sind und für zahlreiche Unternehmen großes Potenzial bergen.VITTORIA VON GIZYCKI ist Professorin für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Marketing, an der Hochschule für Wirtschaft und Recht Berlin (HWR). Darüber hinaus nimmt sie Lehraufträge zum Thema E-Commerce und Digital Media wahr. Ihr besonderes Forschungsinteresse gilt den Veränderungen im Kaufprozess von Konsumenten durch digitale Elemente insbesondere durch Augmented Reality und das Metaverse.Augmented Reality – Begriff und Entwicklung.- Augmented Reality in der Customer Journey .- Use Cases.
The Language of Deception
A PENETRATING LOOK AT THE DARK SIDE OF EMERGING AI TECHNOLOGIESIn The Language of Deception: Weaponizing Next Generation AI, artificial intelligence and cybersecurity veteran Justin Hutchens delivers an incisive and penetrating look at how contemporary and future AI can and will be weaponized for malicious and adversarial purposes. In the book, you will explore multiple foundational concepts to include the history of social engineering and social robotics, the psychology of deception, considerations of machine sentience and consciousness, and the history of how technology has been weaponized in the past. From these foundations, the author examines topics related to the emerging risks of advanced AI technologies, to include:* The use of Large Language Models (LLMs) for social manipulation, disinformation, psychological operations, deception and fraud* The implementation of LLMs to construct fully autonomous social engineering systems for targeted attacks or for mass manipulation at scale* The technical use of LLMs and the underlying transformer architecture for use in technical weapons systems to include advanced next-generation malware, physical robotics, and even autonomous munition systems* Speculative future risks such as the alignment problem, disembodiment attacks, and flash wars.Perfect for tech enthusiasts, cybersecurity specialists, and AI and machine learning professionals, The Language of Deception is an insightful and timely take on an increasingly essential subject. JUSTIN HUTCHENS is a leading voice in the fields of cybersecurity, risk management, and artificial intelligence. He has studied the adversarial misuse of Natural Language Processing (NLP) technology for over a decade. He's a veteran of the United States Air Force and holds a master's degree in information systems.Introduction xi1 Artificial Social Intelligence 12 Social Engineering and Psychological Exploitation 193 A History of Technology and Social Engineering 534 A History of Language Modeling 835 Consciousness, Sentience, and Understanding 1276 The Imitation Game 1517 Weaponizing Social Intelligence 1758 Weaponizing Technical Intelligence 2159 Multimodal Manipulation 23910 The Future 25711 The Quest for Resolution 283Appendix A: Bot Automation 295Appendix B: LLM Pretext Engineering 303Appendix C: CAPTCHA Bypass 317Appendix D: Context Manipulation Attacks 321Appendix E: Attack Optimization with Monte Carlo Simulations 333Appendix F: Autonomous C2 Operations with LLMs 349Appendix G: Disembodiment Attacks 353Bibliography 357Acknowledgments 373About the Author 375Index 377
The Language of Deception
A PENETRATING LOOK AT THE DARK SIDE OF EMERGING AI TECHNOLOGIESIn The Language of Deception: Weaponizing Next Generation AI, artificial intelligence and cybersecurity veteran Justin Hutchens delivers an incisive and penetrating look at how contemporary and future AI can and will be weaponized for malicious and adversarial purposes. In the book, you will explore multiple foundational concepts to include the history of social engineering and social robotics, the psychology of deception, considerations of machine sentience and consciousness, and the history of how technology has been weaponized in the past. From these foundations, the author examines topics related to the emerging risks of advanced AI technologies, to include:* The use of Large Language Models (LLMs) for social manipulation, disinformation, psychological operations, deception and fraud* The implementation of LLMs to construct fully autonomous social engineering systems for targeted attacks or for mass manipulation at scale* The technical use of LLMs and the underlying transformer architecture for use in technical weapons systems to include advanced next-generation malware, physical robotics, and even autonomous munition systems* Speculative future risks such as the alignment problem, disembodiment attacks, and flash wars.Perfect for tech enthusiasts, cybersecurity specialists, and AI and machine learning professionals, The Language of Deception is an insightful and timely take on an increasingly essential subject. JUSTIN HUTCHENS is a leading voice in the fields of cybersecurity, risk management, and artificial intelligence. He has studied the adversarial misuse of Natural Language Processing (NLP) technology for over a decade. He’s a veteran of the United States Air Force and holds a master’s degree in information systems.
Applied Generative AI for Beginners
This book provides a deep dive into the world of generative AI, covering everything from the basics of neural networks to the intricacies of large language models like ChatGPT and Google Bard. It serves as a one-stop resource for anyone interested in understanding and applying this transformative technology and is particularly aimed at those just getting started with generative AI.Applied Generative AI for Beginners is structured around detailed chapters that will guide you from foundational knowledge to practical implementation. It starts with an introduction to generative AI and its current landscape, followed by an exploration of how the evolution of neural networks led to the development of large language models. The book then delves into specific architectures like ChatGPT and Google Bard, offering hands-on demonstrations for implementation using tools like Sklearn. You’ll also gain insight into the strategic aspects of implementing generative AI in an enterprise setting, with the authors covering crucial topics such as LLMOps, technology stack selection, and in-context learning. The latter part of the book explores generative AI for images and provides industry-specific use cases, making it a comprehensive guide for practical application in various domains.Whether you're a data scientist looking to implement advanced models, a business leader aiming to leverage AI for enterprise growth, or an academic interested in cutting-edge advancements, this book offers a concise yet thorough guide to mastering generative AI, balancing theoretical knowledge with practical insights.WHAT YOU WILL LEARN* Gain a solid understanding of generative AI, starting from the basics of neural networks and progressing to complex architectures like ChatGPT and Google Bard* Implement large language models using Sklearn, complete with code examples and best practices for real-world application* Learn how to integrate LLM’s in enterprises, including aspects like LLMOps and technology stack selection* Understand how generative AI can be applied across various industries, from healthcare and marketing to legal compliance through detailed use cases and actionable insightsWHO THIS BOOK IS FORData scientists, AI practitioners, Researchers and software engineers interested in generative AI and LLMs.AKSHAY KULKARNI is an AI and machine learning evangelist and IT leader. He has assisted numerous Fortune 500 and global firms in advancing strategic transformations using AI and data science. He is a Google Developer Expert, author, and regular speaker at major AI and data science conferences (including Strata, O’Reilly AI Conf, and GIDS). He is also a visiting faculty member for some of the top graduate institutes in India. In 2019, he was featured as one of the top 40 under-40 Data Scientists in India. He enjoys reading, writing, coding, and building next-gen AI products.ADARSHA S is a data science and ML Ops leader. Presently, he is focused on creating world-class ML Ops capabilities to ensure continuous value delivery using AI. He aims to build a pool of exceptional data scientists within and outside the organization to solve problems through training programs, and always wants to stay ahead of the curve. He has worked in the pharma, healthcare, CPG, retail, and marketing industries. He lives in Bangalore and loves to read and teach data science.ANOOSH KULKARNI is a data scientist and ML Ops engineer. He has worked with various global enterprises across multiple domains solving their business problems using machine learning and AI. He has worked at Awok-dot-com, one of the leading e-commerce giants in UAE, where he focused on building state of art recommender systems and deep learning-based search engines. He is passionate about guiding and mentoring people in their data science journey. He often leads data sciences/machine learning meetups, helping aspiring data scientists carve their career road map.DILIP GUDIVADA is a seasoned senior data architect with 13 years of experience in cloud services, big data, and data engineering. Dilip has a strong background in designing and developing ETL solutions, focusing specifically on building robust data lakes on the Azure cloud platform. Leveraging technologies such as Azure Databricks, Data Factory, Data Lake Storage, PySpark, Synapse, and Log Analytics, Dilip has helped organizations establish scalable and efficient data lake solutions on Azure. He has a deep understanding of cloud services and a track record of delivering successful data engineering projects.
Maschinelles Lernen - Grundlagen und Anwendungen
In diesem Fachbuch werden vorwiegend die Grundlagen des Maschinellen Lernens erläutert. Die Hauptthemen sind die mathematischen Grundlagen, Optimierungsmethoden und die ML-Algorithmen. Es wird zu jedem Kapitel mindestens eine Beispiel-Übung durchgeführt. Die Übungen könnten durch Python-Code ergänzt werden. Zusätzlich werden Aufgabenstellungen definiert, dies dient der Festigung des in dem jeweiligen Kapitel gelernten. Spezielle Anwendungen sollen ebenfalls dargestellt werden. Die Zielgruppe sind hauptsächlich Studierende, welche sich in dieses Themengebiet einarbeiten möchten. Ingenieure können allerdings ebenfalls von diesem Fachbuch profitieren, da ein großer Schwerpunkt bei der Anwendung von ML liegt. Besonders die Verwendung in interdisziplinären Fachrichtungen wie der Regelungstechnik, Bildverarbeitung und der Chemie werden aufgezeigt.Mein Name ist Benny Botsch und studierte Maschinenbau an der Technischen Universität in Berlin. Ich arbeite seit einigen Jahren als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik e.V. (GFaI e.V.) im Bereich der Bildverarbeitung / Industrielle Anwendungen. Dabei entwickle ich Software zur Auswertung von 2D-Materialbildern durch klassische Bildverarbeitung (Objekterkennung, Kantenerkennung), aber auch durch neuronale Netze, um Materialkennwerte zu ermitteln.Inhaltsverzeichnis1 Einführung1.1 Was ist maschinelles Lernen1.2 Überwachtes Lernen1.2.1 Klassifikation und Regression1.2.2 Generalisierung, Überanpassung und Unteranpassung1.3 Unüberwachtes Lernen1.4 Bestärkendes Lernen1.5 Teilüberwachte Lernen1.6 Herausforderungen des maschinellen Lernens1.6.1 Unzureichende Menge an Trainingsdaten1.6.2 Nicht repräsentative Trainingsdaten1.6.3 Daten von schlechter Qualität1.6.4 Irrelevante Merkmale1.6.5 Explainable Artificial Intelligence1.7 Bewertung und Vergleich von Algorithmen1.7.1 Kreuzvalidierung1.7.2 Messfehler1.7.3 Intervallschätzung1.7.4 Hypothesenprüfung1.8 Werkzeuge und Ressourcen1.8.1 Installation von Python mit Anaconda1.8.2 Entwicklungsumgebungen1.8.3 Python Bibliotheken1.8.4 Grundlagen in Python2 Lineare Algebra2.1 Skalare, Vektoren und Matrizen2.1.1 Operationen mit Skalaren und Vektoren 2.1.2 Operationen mit Vektoren und Matrizen2.1.3 Die Inverse einer Matrix2.2 Lineare Gleichungssysteme2.2.1 Gauß-Algorithmus2.2.2 Numerische Lösungsmethoden linearer Gleichungssysteme3 Wahrscheinlichkeit und Statistik3.1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeit3.2 Zufallsgrößen und Verteilungsfunktionen3.3 Momente einer Verteilung3.3.1 Erwartungswert und Streuung3.3.2 Schiefe und Exzess3.4 Bedingte Wahrscheinlichkeiten3.5 Deskriptive Statistik3.6 Einfache statistische Tests3.6.1 Ablauf eines statistischen Tests3.6.2 Parametertests bei normalverteilter Grundgesamtheit3.6.3 Mittelwerttest3.6.4 ����2 Streuungstest4 Optimierung4.1 Grundlagen der Optimierung4.1.1 Univariate Optimierung4.1.2 Bivariate Optimierung4.1.3 Multivariate Optimierung4.2 Gradient Descent4.2.1 Momentum-Based Learning4.2.2 AdaGrad4.2.3 Adam4.3 Newton Methode5 Parametrische Methoden5.1 Regressionsanalyse5.1.1 Lineare Regression5.1.2 Logistische Regression5.2 Lineare Support Vector Machines5.2.1 Die optimale Trennebene5.2.2 Soft-Margin5.2.3 Kernfunktionen5.3 Der Bayessche Schätzer5.3.1 Stochastische Unabhängigkeit5.3.2 Bayessche Netze5.4 Neuronale Netze5.4.1 Das künstliche Neuron5.4.2 Mehrschichtige Neuronale Netze5.4.3 Lernvorgang5.5 Deep Learning5.5.1 Convolutional Neural Networks5.5.2 Rekurrent Neural Networks5.5.3 Generative Modelle6 Nichtparametrische Methoden6.1 Nichtparametrische Dichteschätzung6.1.1 Histogrammschätzer6.1.2 Kernschätzer6.1.3 ����-Nächste-Nachbarn-Schätzer6.2 Entscheidungsbäume6.2.1 Univariate Bäume6.2.2 Multivariate Bäume6.2.3 Pruning6.2.4 Random Forest7 Bestärkendes Lernen7.1 Was ist bestärkendes Lernen7.1.1 Belohnung7.1.2 Der Agent7.1.3 Die Umgebung7.1.4 Aktionen7.1.5 Beobachtungen7.2 Theoretische Grundlagen7.2.1 Markov Entscheidungsprozesse7.2.2 Markov Prozess7.2.3 Markov Belohnungsprozess7.2.4 Policy7.3 Wertebasierte Verfahren7.3.1 Grundlagen der Wertefunktion und der Bellman-Gleichung7.3.2 Q-Learning7.3.3 SARSA7.3.4 Deep Q-Networks (DQN)7.4 Policybasierte Verfahren7.4.1 Policy Gradien7.4.2 Actor-Critic-Verfahren7.4.3 Soft Actor-Critic (SAC)8 Custeranalyse8.1 ����-Means-Clustermethode8.2 Hierarchisches Clustermethode 8.3 Gaußsche Mischmodelle9 Anwendungen9.1 Regelungstechnik9.1.1 Systemidentifikation9.1.2 Neuronaler Regler9.1.3 Regelung eines inversen Pendels9.2 Bildverarbeitung9.2.1 Klassifikation von Zahlen9.2.2 Segmentierung von Bruchflächen9.2.3 Objekterkennung mit Vision Transformers9.2.4 Künstliche Generierung von Bildern9.2.5 Interpretierbarkeit von Vision-Modellen mit Grad-CAM9.3 Chemie9.3.1 Klassifizierung von Wein9.3.2 Vorhersage von Eigenschaften organischer Moleküle9.4 Physik9.4.1 Statistische Versuchsplanung optimieren9.4.2 Vorhersage von RANS-Strömungen9.5 Generierung von Text9.5.1 Textgenerierung mit einem Miniatur-GPT9.5.2 Englisch-Spanisch-Übersetzung mit TensorFlow9.6 Audiodatenverarbeitung9.6.1 Automatische Spracherkennung mit CTC9.6.2 Klassifizierung von Sprechern mit FFTLiteraturverzeichnis
Google Cloud Platform for Data Science
This book is your practical and comprehensive guide to learning Google Cloud Platform (GCP) for data science, using only the free tier services offered by the platform.Data science and machine learning are increasingly becoming critical to businesses of all sizes, and the cloud provides a powerful platform for these applications. GCP offers a range of data science services that can be used to store, process, and analyze large datasets, and train and deploy machine learning models.The book is organized into seven chapters covering various topics such as GCP account setup, Google Colaboratory, Big Data and Machine Learning, Data Visualization and Business Intelligence, Data Processing and Transformation, Data Analytics and Storage, and Advanced Topics. Each chapter provides step-by-step instructions and examples illustrating how to use GCP services for data science and big data projects.Readers will learn how to set up a Google Colaboratory account and run Jupyter notebooks, access GCP services and data from Colaboratory, use BigQuery for data analytics, and deploy machine learning models using Vertex AI. The book also covers how to visualize data using Looker Data Studio, run data processing pipelines using Google Cloud Dataflow and Dataprep, and store data using Google Cloud Storage and SQL.WHAT YOU WILL LEARN* Set up a GCP account and project* Explore BigQuery and its use cases, including machine learning* Understand Google Cloud AI Platform and its capabilities * Use Vertex AI for training and deploying machine learning models* Explore Google Cloud Dataproc and its use cases for big data processing* Create and share data visualizations and reports with Looker Data Studio* Explore Google Cloud Dataflow and its use cases for batch and stream data processing * Run data processing pipelines on Cloud Dataflow* Explore Google Cloud Storage and its use cases for data storage * Get an introduction to Google Cloud SQL and its use cases for relational databases * Get an introduction to Google Cloud Pub/Sub and its use cases for real-time data streamingWHO THIS BOOK IS FORData scientists, machine learning engineers, and analysts who want to learn how to use Google Cloud Platform (GCP) for their data science and big data projectsSHITALKUMAR R. SUKHDEVE is an experienced senior data scientist with a strong track record of developing and deploying transformative data science and machine learning solutions to solve complex business problems in the telecom industry. He has notable achievements in developing a machine learning-driven customer churn prediction and root cause exploration solution, a customer credit scoring system, and a product recommendation engine.Shitalkumar is skilled in enterprise data science and research ecosystem development, dedicated to optimizing key business indicators, and adding revenue streams for companies. He is pursuing a doctorate in business administration from SSBM, Switzerland, and an M.Tech in computer science and engineering from VNIT Nagpur.Shitalkumar has authored a book titled Step Up for Leadership in Enterprise Data Science and Artificial Intelligence with Big Data: Illustrations with R and Python and co-authored a book titled Web Application Development with R Using Shiny, 3rd edition. He is a speaker at various technology and business events such as WorldAI Show Jakarta 2021, 2022, and 2023, NXT CX Jakarta 2022, Global Cloud Native Open Source Summit 2022, Cyber Security Summit 2022, and ASEAN Conversational Automation Webinar. You can find him on LinkedIn.SANDIKA S. SUKHDEVE is an expert in Data Visualization and Google-certified Project Management. She previously served as Assistant Professor in a Mechanical Engineering Department and has authored Amazon bestseller titles across diverse markets such as the USA, Germany, Canada, and more. She has a background in Human Resources and a wealth of experience in Branding.As an Assistant Professor, she successfully guided more than 2,000 students and delivered 1,000+ lectures, and mentored numerous projects (including Computational Fluid Dynamics). She excels in managing both people and multiple projects, ensuring timely completion. Her areas of specialization encompass Thermodynamics, Applied Thermodynamics, Industrial Engineering, Product Design and Development, Theory of Machine, Numerical Methods and Optimization, and Fluid Mechanics. She holds a master's degree in Technology (with a Specialization in Heat-Power), and she possesses exceptional skills in visualizing, analyzing, and constructing classification and prediction models using R and MATLAB. You can find her on LinkedIn.Chapter 1: Introduction to GCP.- Chapter 2: Google Colaboratory.- Chapter 3: Big Data and Machine Learning.- Chapter 4: Data Visualization and Business Intelligence.- Chapter 5: Data Processing and Transformation.- Chapter 6: Data Analytics and Storage.- Chapter 7: Advanced Topics.