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Asiedu W: Mastering PyQt

Mastering PyQt

Build Fast, Modern Applications with Python

A complete guide to deep neural networks – the technology behind AI – covering fundamental and advanced techniques to apply machine learning in real-world scenarios. Deep Learning Crash Course goes beyond the basics of machine learning to delve into modern techniques and applications of great interest right now, and whose popularity will only grow in the future. The book covers topics such as generative models (the technology behind deep fakes), self-supervised learning, attention mechanisms (the tech behind ChatGPT), graph neural networks (the tech behind AlphaFold), and deep reinforcement learning (the tech behind AlphaGo). This book bridges the gap between theory and practice, helping readers gain the confidence to apply deep learning in their work.

Deep Learning Crash Course

... für Dummies

Python entdecken - Das Abenteuer beginnt hier! Aus dem Dschungel der Programmiersprachen sticht Python durch seine elegante und schlichte Syntax hervor. Lernen Sie sie in einem Crashkurs kennen und erfahren Sie, wie man Programme mit Funktionen, Objekten und Modulen strukturiert. Es erwarten Sie jede Menge Tipps und Tricks zur Datenverarbeitung, Ablaufsteuerung und Fehlerbehandlung. Sie erfahren, wie man Programme testet, entwickeln ein Nachrichtenprotokoll fürs Netzwerk und probieren die visuelle Datenanalyse aus. Erstellen Sie Programme mit GUI und durchforsten Sie das Netz nach interessanten Daten. Starten Sie jetzt ins Abenteuer! Sie erfahren <ul><li>Wie Sie mit Python interessante Probleme lösen</li> <li>Wie Sie Programme mit Funktionen, Klassen und Modulen strukturieren</li> <li>Wie Sie das Internet nach Daten durchforsten und Webseiten mit Django erstellen</li></ul>

Python Alles-in-einem-Band für Dummies

Entdecke - Die Reihe mit der Eule / Kindersachbuchreihe

Reptilien sind die Drachen unserer Zeit! Einige von ihnen sind wirklich riesig. Manche haben große, scharfe Zähne und sind gefährlich. Andere spucken Gift, gleiten durch die Lüfte, wechseln blitzschnell ihre Farbe, schießen mit ihrer superlangen Zunge oder spritzen sogar mit Blut.

Und noch viel mehr Spannendes gibt es zu berichten: Was sind Reptilien, wo leben und was fressen sie? Können alle Reptilien ihren Schwanz abwerfen - und warum tun sie das überhaupt? Wozu haben Reptilien Schuppen? Welche Reptilien sind giftig - und welche tun nur so?

Diese und alle anderen Fragen rund um die gepanzerten Tiere beantwortet Reptilienexperte Heiko Werning in seinem spannenden Buch - eine aufregende und kurzweilige Entdeckungsreise in die Welt der Reptilien! 

Aus dem Inhalt:
- Die Nachfahren der Dinosaurier
- Wer war zuerst da: das Ei oder die Schildkröte?
- Lähmende Blicke und giftige Bisse
- Zwerge und Riesen
- Verehrt und gefürchtet
- Zärtliche Eltern
- Reptilien vor Deiner Haustür
- Extra: Großes Reptilien-Quiz

Entdecke die Reptilien

Dieses Buch vermittelt einen systematischen Einstieg in die Python-Programmierung und führt Schritt für Schritt durch alle wichtigen Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Konzepten. Es beginnt mit den zentralen Sprachelementen wie Datentypen, Variablen, Operatoren, Zeichenketten und numerischen Funktionen und zeigt anhand klarer Beispiele, wie Python effizient eingesetzt wird.
Aufbauend darauf behandelt das Buch strukturierte Daten wie Listen, Tupel, Dictionaries und Sets sowie Kontrollstrukturen mit Verzweigungen und Schleifen. Im weiteren Verlauf werden Funktionen, Fehlerbehandlung und objektorientierte Programmierung ausführlich erklärt. Ein eigenes Kapitel widmet sich dem Arbeiten mit Dateien, inklusive Lesen, Schreiben, CSV-Verarbeitung und grundlegenden Funktionen des Betriebssystems.
Abgerundet wird das Werk durch einen großen Übungsteil mit praxisnahen Aufgaben und vollständigen Lösungen, die das eigenständige Lernen unterstützen und den Stoff festigen. Damit eignet sich das Buch sowohl für Einsteigerinnen und Einsteiger in Informatik und Data Science als auch für Anwenderinnen und Anwender, die ein solides Fundament für weiterführende Python-Anwendungen aufbauen möchten.

Einfacher Einstieg für Anfänger und Quereinsteiger - mit Aufgaben und Lösungsbeispielen

Grundlagen der Python-Programmierung

- Vermittelt Konzepte moderner Game Engines, unabhängig von Unity, Unreal oder Godot
- Game Loop, Komponenten- und ECS-Architekturen systematisch verstehen
- Rendering-Pipeline, Physik, Animation und Audio aus der Engineering-Sicht
- Netzwerktechnik, Performance und Ressourcenmanagement fundiert beherrschen
- Nachvollziehbare Python-Codebeispiele auf jede Engine übertragbar
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches

Dieses Buch vermittelt fundiert und praxisnah die technischen Grundlagen moderner Game Engines aus architektonischer ebenso wie aus softwaretechnischer Perspektive.
Sie entwickeln ein systematisches Verständnis zentraler Konzepte wie Komponentenarchitektur, Game Loop, Rendering-Pipelines, Physik-Simulation, Zustandsmodelle, Animationssysteme, Audio-Integration und Netzwerkarchitekturen.
Der Schwerpunkt liegt dabei nicht auf einer einzelnen Engine, sondern auf den zugrunde liegenden Prinzipien, Entwurfsmustern und technischen Zusammenhängen, die professionelle Game-Engine-Systeme auszeichnen. Zahlreiche leicht nachvollziehbare Codebeispiele in Python und PyGame machen die Konzepte leicht greifbar und ermöglichen es Ihnen, zentrale Mechanismen zu verstehen und auf jede Engine zu übertragen.
Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, angehende Spieleentwicklerinnen und -entwickler sowie technisch interessierte Softwareentwicklerinnen und -entwickler, die die Architektur und Funktionsweise moderner Game Engines wirklich verstehen möchten.

AUS DEM INHALT //
- Architektur- und Komponentenmodelle moderner Game Engines
- Game Loop, Ereignisverarbeitung und Systemintegration
- Rendering-Grundlagen und Pipeline-Modelle
- Physik-Simulation und Kollisionserkennung
- Zustandsmodelle und Gameplay-Logik
- Animation und Audiosysteme
- Netzwerkarchitekturen und Multiplayer-Grundlagen
- Ressourcenmanagement und Performance-Optimierung
- Algorithmen in der Spieleentwicklung
- Softwaretechnische Prinzipien im Engine-Design

Grundlegende Konzepte und Techniken

Game Engineering

An Advanced Guide to Data-Driven Decision Making

Business Analytics and Artificial Intelligence

Die 5., überarbeitete und erweiterte Auflage dieses Lehrbuchs bietet Ihnen eine systemorientierte Einführung in das Fachgebiet der Regelungstechnik. Nach einer Einführung in die Programmiersprache Python und in die ergänzenden Software-Pakete NumPy, SciPy, SymPy und der Control Systems Library werden die theoretischen Grundlagen der Regelungstechnik behandelt. Im Vordergrund steht dabei die praxisnahe Vermittlung des Stoffes und nicht eine möglichst umfangreiche Aneinanderreihung von Analyse- und Syntheseverfahren.

So werden Sie schnell in die Lage versetzt, Berechnungen durchzuführen und erfolgreich einen Regler zu realisieren. Es werden nur die dafür notwendigen mathematischen Grundlagen vermittelt. Mithilfe von praktischen Beispielen und von Übungsaufgaben vertiefen Sie das erworbene Wissen. Viele Berechnungen werden mithilfe der freien Programmiersprache Python durchgeführt.

Der 5. Auflage wurden die Themen Störmodelle, nicht lineare Übertragungsglieder, Identifikation und die symbolische Berechnung von regelungstechnischen Systemen hinzugefügt.

Auf der Webseite www.einstieg-rt.de können Sie die Python-Code-Beispiele aus dem Buch bequem herunterladen. Darüber hinaus finden Sie dort Zusatzmaterialien wie Aufgaben und MicroPython-Programme für den Raspberry Pi Pico und den ESP32.

Prof. Dr.-Ing. Hans-Werner Philippsen unterrichtete Regelungstechnik an der Hochschule Bremen. Seine Arbeitsgebiete umfassen die Regelung von mechatronischen Systemen, Fahrzeugregelungen sowie die Anwendung von Python in der Regelungstechnik.

Einstieg in die Regelungstechnik mit Python

Schule für Mathematik, Informatik, Logistik und Erfolg

In diesem Buch der SMILE-Reihe werden mathematische Grundlagen und deren Beweise für die konkreten Anwendungen im SMILE- Kompaktband dargestellt. Aus diesem Grund ist die inhaltliche Struktur an die des Kompaktbandes ausgerichtet.Im Kapitel „Grundlagen“ werden Logik und Mengenlehre als Basis für mathematische Aussagen und Beweise behandelt. Darauf aufbauend zeigt das Kapitel „Wareneingangskontrolle“ die mathematische Grundlage der Fehlercodeübertragung durch Teilen mit Rest und vollständige Induktion zur Binärdarstellung. Chargen und Splits werden über freie Monoide algebraisch beschrieben. Im Praxisteil wird eine injektive Schnittstellenfunktion zwischen Logistik- und ERP-Systemen definiert. Für die Kühlguteinlagerung sind ganze Zahlen, deren Ordnung und Intervalle relevant. Äquivalenzrelationen helfen bei komplexer Bestandslagerung. Sortieralgorithmen wie Bubble-, Insertion-, Merge- und Bucket-Sort ordnen Lagerplatz-Tupel nach Kapazität mittels Permutationen.Im Kapitel „Python-GUI-Dialoge mit Tkinter“ wird ein Suchfeld zur Stammdatensuche vorgestellt, basierend auf dem Boyer-Moore-Horspool-Algorithmus. Palettenscans am I-Punkt nutzen Zufallsgeneratoren zur Fehlersimulation. Für Passwortnutzung werden Hash-Grundlagen erklärt. In einer DEMO wird eine Palette im zweidimensionalen Raum bewegt, wozu Vektorraum, Basis und Dimension erläutert werden. Die unverformte Bewegung führt zur bilinearen Algebra und zur Untersuchung von Orthogonalität per Skalarprodukt. Geometrische Konzepte wie Bogenmaß, π, Winkelsätze und trigonometrische Sätze dienen der Bewegungsdarstellung im Lager.Im letzten Kapitel steht die LKW-Disposition im Fokus, wobei Heuristiken zentral sind. Dafür sind Umrechnungen zwischen Einheiten wie Paletten und Kilogramm nötig. Das Zahlensystem von natürlichen bis reellen Zahlen wird vorgestellt, um mit Brüchen und Dezimalzahlen rechnen zu können.Der AutorDr. Sven Bodo Wirsing
 studierte Mathematik mit dem Nebenfach BWL (insbesondere Logistik) an der CAU zu Kiel und promovierte im Jahr 2005. Seither arbeitet er als IT-Berater für Logistik-Prozesse bei der Brandt &amp; Partner GmbH &amp; Co. KG und ist seit 2012 als Buchautor tätig.

Algebra, Analysis und Zahlentheorie in der praktischen Anwendung

SMILE - Vertiefungsband Mathematik für die Logistik

Haufe Fachbuch

Künstliche Intelligenz und Data Science verändern die Arbeitsweise im Controlling grundlegend. Das Buch von Florian Bliefert hilft, die Funktionsweise von KI zu verstehen, passende Tools auszuwählen und gezielt einzusetzen, eigene Anwendungsfälle umzusetzen und KI verantwortungsvoll zu nutzen.&nbsp;Anhand von Best Practices sowie typischer Fallstricke wird gezeigt, worauf bei der Einführung datengetriebener Methoden zu achten ist.
 
 Inhalte:
 
 <ul>
 <li>Wie Data Science und Machine Learning im Controlling zielgerichtet eingesetzt werden kann</li>
 <li>Wie Werkzeuge wie Excel, Python oder KNIME in typischen Controlling-Fällen konkret angewendet werden</li>
 <li>Was Sprachmodelle wie ChatGPT in der Analyse leisten - und was nicht</li>
 <li>Wie sich der Einsatz von KI-Agents auf Forecasting, Reporting und Analysen auswirken könnte</li>
 <li>Welche Best Practices und Fallstricke in der Einführung datengetriebener Arbeitsweisen zu beachten sind</li>
 </ul>

Methoden, Tools und Anwendungen

Künstliche Intelligenz und Data Science im Controlling verstehen und anwenden

This book is a hands-on, technical guide to building and deploying generative AI models using advanced deep learning architectures like transformers, GANs, VAEs, and diffusion models. Designed for AI engineers, data scientists, and ML practitioners, it offers a practical roadmap from data ingestion to real-world deployment and evaluation.

The book starts by guiding readers on selecting the right model architecture for their application, be it text generation, image synthesis, or multimodal tasks. It then walks through essential components of model training, including dataset handling, self-supervised learning, and core optimisation techniques such as backpropagation, gradient descent, and learning rate scheduling. It also delves into large-scale training infrastructure, covering GPU/TPU usage, distributed computing frameworks, and system-level strategies for scaling performance. Practical guidance is provided on fine-tuning models with domain-specific data and applying reinforcement learning from human feedback (RLHF), model quantisation, and pruning to improve efficiency. Key challenges in generative AI—such as overfitting, bias, hallucination, and data efficiency—are addressed through proven techniques and emerging best practices. Readers will also gain insight into model interpretability and generalisation, ensuring robust and trustworthy outputs. The book demonstrates how to build scalable, production-ready generative systems across domains like media, healthcare, scientific simulation, and design through real-world examples and applied case studies.

 

By the end, readers will gain an understanding of how to architect, optimise, and apply generative models across diverse domains such as media creation, healthcare, design, scientific simulation, and beyond.

What you will learn;

Learn how to choose and implement generative models—VAEs, GANs, transformers, and diffusion models—for specific use cases.

Master training optimization techniques such as backpropagation, gradient descent, adaptive learning rates, and regularization.

Apply best practices for large-scale training using GPUs, TPUs, and distributed computing frameworks for performance scaling.

Boost model efficiency through quantization, pruning, fine-tuning, and RLHF to enhance output quality and reduce overhead.




Who this book is for:

AI Engineers and Machine Learning Practitioners looking to build and deploy generative models in real-world applications. Data Scientists working on deep learning projects involving text, vision, audio, or multimodal generation.

A Practical Guide to Generative AI Development and Scaling

Building and Training Generative AI Models

This book is designed to help you master API development using the Django REST Framework (DRF). Written for seasoned developers, this book offers practical, hands-on guidance to becoming an expert in using DRF, providing in-depth coverage of the framework's features and best practices and their application in API development.The book will introduce you to and enable you to grasp advanced DRF topics such as authentication, permissions, throttling, caching, API versioning, and schema generation. Each chapter of the book focuses on a specific topic and introduces a standalone Django application that will ensure a structured and isolated learning experience for you. Real-world examples and step-by-step instructions provide a practical approach to building DRF APIs. The book also aids you in exploring customizing DRF for complex use cases, integrating third-party tools, and writing unit tests for secure, robust APIs. Special attention is given to working with multi-application Django projects, offering conventions to avoid conflicts and ensure clear API documentation.By the end of this book, you will have the skills to build secure, scalable, and maintainable APIs using DRF. Whether you're working on a startup, enterprise project, or personal venture, this book equips you with the knowledge and tools to create efficient, future-proof APIs.What You Will Learn<ul><li>How to manage and structure complex multi-application projects without conflicts, leveraging best practices</li><li>Optimizing API Performance and Implementing advanced techniques like throttling, caching, and efficient query handling to enhance API performance.</li><li>Use versioning, customization, and extensible patterns to create APIs that adapt to evolving business requirements</li></ul>

Simplifying API Development with Django

Django REST APIs Demystified

Apress Pocket Guides

Unlock the secrets of effective data analysis with the Data Flow Map framework, a game-changing approach that transcends tools and platforms. This book isn't just another programming manual—it's a guide to thinking and communicating about data at a higher level. Whether using a spreadsheet, database, or AI-driven model, you'll learn how to elevate your analytical skills, tell compelling stories with your findings, and quickly align your team for impactful decision making.
In today's data-rich environment, the real challenge is clarity. We're often buried in technical details that obscure the potential for world-changing insights. The Data Flow Map framework simplifies this complexity into three motions: source, focus, and build, along with the section tagging action. The book’s first part explores these categories in detail, laying out the concepts with illustrations and stories. The second half dives into sample data, demonstrating how the framework can be applied using various tools—from spreadsheets to SQL databases to programming languages such as Python. This structure makes it easier to grasp the framework in real-world scenarios, empowering you to focus on the key drivers and deliver results that truly matter.
This book stands out as a crucial resource for analysts at any level. With its practical approach, real-world examples, and hands-on applications, you'll quickly adapt to any dataset or tool. The Data Flow Map framework provides a universal mental model for data analysis, enabling you to approach data challenges with confidence, precision, and a deeper understanding. It’s not just a method—it’s a transformation in how you approach data analytics.
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What You Will Learn
<ul>
<li>Grasp essential elements applicable to every data analysis </li>
<li>Adapt quickly to any dataset or tool</li>
<li>&nbsp;Understand how analytics patterns are universal and key to understanding our world</li>
<li>&nbsp;Iterate more quickly to find better solutions</li>
</ul>

A Practical Guide to Clear and Creative Analytics in Any Data Environment

The Data Flow Map

Mastering PyQt

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