Bücher der Reihe Animals

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen! Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und ChatGPT für Programmierer:innen verständlich Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning Inklusive Codebeispielen auf GitHub und Glossar Diese kompakte Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und ChatGPT und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie Applikationen zur Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung oder für das Question Answering entwickeln. Anschauliche Beispielprojekte und klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub-Repository verfügbar, zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen. Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. Es behandelt: Grundlagen und Stärken von GPT-4 und ChatGPT und deren Funktionsweise Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing Die praktischen Schritte, um mit den APIs von GPT-4 und ChatGPT und den entsprechenden Python-Bibliotheken Anwendungen zu entwickeln Spezifische Aspekte der Arbeit mit LLMs wie das API-Schlüsselmanagement, Datenschutz, Softwarearchitekturdesign oder die Gefahren durch Prompt Injection Fortgeschrittene GPT-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, Plug-ins und der Einsatz des LangChain-Frameworks

Bewährte Praktiken zur Verbesserung von Privacy für Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht Das Buch zeigt, wie Sie dafür sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind Auf den europäischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet für Thoughtworks und ist Mitgründerin der PyLadies Die Anforderungen an den Datenschutz sind in Daten- und KI-Projekten heute so hoch wie nie. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschlüsselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschläge für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen. Das Buch beantwortet diese wichtigen Fragen: Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf meine Datenworkflows und Data-Science-Anwendungen aus? Was ist unter »anonymisierten Daten« zu verstehen und wie lassen sich Daten anonymisieren? Wie funktionieren Federated Learning und Federated Analysis? Homomorphe Verschlüsselung klingt großartig - doch ist sie auch anwendungsreif? Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die für mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierfür zur Verfügung? Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein geschützt und sicher sind? Wie kann ich mit den für Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen?

Der unverzichtbare Werkzeugkasten für Data Science in der 2. Auflage Das bewährte Standardwerk jetzt in vollständig aktualisierter Neuauflage Behandelt die neuesten Versionen von IPython, NumPy, pandas, Matplotlib und Scikit-Learn Die leicht nachvollziehbaren Beispiele helfen Ihnen bei der erfolgreichen Einrichtung und Nutzung der Data-Science-Tools Inklusive Jupyter Notebooks, die es Ihnen ermöglichen, den Code direkt beim Lesen auszuprobieren 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 wird NumPy stellt das ndarray zum effizienten Speichern und Bearbeiten dicht gepackter Datenarrays bereit Pandas verfügt über das DataFrameObjekt für die Speicherung und Manipulation gelabelter und spaltenorientierter Daten Matplotlib ermöglicht die flexible und vielseitige Visualisierung von Daten Scikit-Learn unterstützt bei der Implementierung der wichtigsten und gebräuchlichsten Algorithmen für das Machine Learning »Jake beschreibt weit mehr als die Grundlagen dieser Open-Source-Tools; er erläutert die zugrunde liegenden Konzepte, Vorgehensweisen und Abstraktionen in klarer Sprache und mit verständlichen Erklärungen.« -- Brian Granger, Physikprofessor und Mitbegründer des Jupyter-Projekts

Must-have für Administratoren Das Praxisbuch zur Standardsoftware Profiwissen für die Administration Aktuell zur Version 12, u.a. mit Anleitungen wie ein Linux-Proxy und ein Hardened Repository aufgesetzt werden Backup und Recovery gehören zu den wichtigsten Aufgaben, die Administrator*innen für die produktive Umgebung wahrnehmen. Hierbei spielt es keine Rolle, ob es sich um die virtuelle Welt handelt oder physische Systeme gesichert werden müssen. Im Krisenfall muss sich ein Unternehmen auf das Backup verlassen können. Administrator*innen werden das Recovery deshalb regelmäßig kontrollieren oder diese Aufgabe automatisiert durch eine Software durchführen lassen. Veeam Backup & Replication unterstützt bei diesen anspruchsvollen Aufgaben. Es ist eine bewährte und mehrfach ausgezeichnete Backup- und Replikationslösung für virtuelle und physische Maschinen mit Windows und Linux als Betriebssystem und VMware oder Hyper-V als Basis. In diesem Praxisbuch erläutert Ralph Göpel alles, was Sie zu typischen Problemstellungen rund um Backup und Wiederherstellung sowie den sicheren Umgang mit dieser leistungsfähigen Software wissen müssen. Backup-Grundlagen und -Strategien: Optionen wie Full Backup, Incremental Forever oder das Festegen von Wiederherstellungszeiten und Restore Points Installation von Veeam Backup & Replication Infrastruktur für Backups: Backup Repositories, Proxies und Transportmodi Konfiguration von Backup- und Replication-Jobs Wiederherstellung von VMs und Backup-Servern Veeam Agent: das Tool für physische Maschinen Veeam Explorer: das Recovery-Werkzeug für Objekte u.a. aus AD, SQL, Exchange Neu in der 3. Auflage: Immutable Storage, Microsoft 365, Backup auf Objekt-Storages, Best Practices Analyzer u.v.m.

Der praktische Einstieg mit über 100 praxisnahen Rezepten mit konkreten Aufgaben aus dem Arbeitsalltag mit Lösung und Diskussion sowohl ein praktisches Begleitbuch für den Einstieg in Flutter und Dart als auch ein nützliches Nachschlagewerk für den täglichen Einsatz inkl. topaktuellen Themen wie Cloud und Gaming Lernen Sie die Grundlagen der App-Entwicklung mit Flutter und Dart kennen, um Cross-Platform-Apps zu erstellen, die den modernen Anforderungen einer Cloud-gesteuerten Welt gerecht werden. Flutter ist ideal für die Frontend-Entwicklung und hilft Ihnen, plattformübergreifende Anwendungen für die Betriebssysteme Android, iOS, Linux, macOS, Windows und Google Fuchsia zu entwickeln. Das Dart-SDK bietet nativen Zugriff auf Lösungen von Drittanbietern, einschließlich APIs, Datenbanken und Authentifizierung. Zusammen bilden Flutter und Dart eine optimale Lösung für die Entwicklung von plattformübergreifenden Anwendungen. Die Rezepte in diesem Kochbuch zeigen Ihnen anhand von konkreten, praxisnahen und unterhaltsamen Beispielen, wie Sie diese starke Kombination erfolgreich einsetzen - egal ob Sie gerade erst in die Entwicklung mit Flutter einsteigen oder schnell etwas nachschlagen wollen. Aus dem Inhalt: Effektiven Dart-Code mithilfe von Variablen und Datenstrukturen schreiben Anwendungen mit Widgets und Datenverarbeitung erstellen Lösungen von verschiedenen Cloud-Anbietern mit Flutter integrieren Daten über APIs mit Google Cloud Serverless verwalten Mit Firebase-Lösungen wie der Cloud-Firestore-Datenbank arbeiten Webanwendungen, die mit mobilen und Desktop-Plattformen funktionieren, erstellen

Das Buch für alle, die neu in TypeScript einsteigen! Vermittelt JavaScript-Entwicklerinnen und -Entwicklern, die keine Vorkenntnisse zu Typisierung und Typsystemen mitbringen, die Grundlagen von TypeScript. Mit verständlichen, jeweils eigenständigen Codebeispielen, wertvollen Hilfestellungen und Tipps nach dem Motto: aus alt und unsicher (JS) mach neu und sicher (TS). Gut lesbar, mit viel Humor geschrieben. TypeScript hat die JavaScript-Welt erobert: Laut Umfragen ist es eine der beliebtesten und sich am schnellsten verbreitenden Sprachen weltweit. Mit seinem durchdachten Typsystem unterstützt TypeScript strukturiertes Programmieren, das Refaktorieren von Code und die Entwicklung skalierender Webanwendungen. JavaScript-Entwicklerinnen und -Entwickler, die bislang noch nichts mit Typen oder Typsystemen zu tun hatten, erhalten in diesem praktischen Buch alle erforderlichen Informationen, um Sprache und Typsystem gründlich zu verstehen und erfolgreich für ihre Projekte zu nutzen. Sie erfahren in diesem Buch: alles über TypeScripts Stärken und die Merkmale seines Typsystems als Ergänzung zu »Vanilla«-JavaScript wie Sie das Typsystem mit entwicklungsspezifischen Typkommentaren versehen wie TypeScript Code analysiert und versteht und Sie bei Ihrer Entwicklungsarbeit entlastet wie TypeScript Sie bei der Arbeit mit Arrays, Klassen, Funktionen, Objekten und anderen integrierten JavaScript-Konstrukten unterstützt wie Sie die Vielzahl von TypeScript-Konfigurationsoptionen effektiv nutzen, um den TypeScript-Compiler an Ihre Teams und Projekte anzupassen Details zu den IDE-Integrationen wie automatisierte Refactoring-Funktionen und intelligente Codesuchmöglichkeiten, mit denen Sie schneller und fehlerfreier entwickeln

Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze

Data Mesh = verteilte Architekturen auch für das Datenmanagement! Aus erster Hand: Die Autorin ist die Begründerin des innovativen Data-Mesh-Konzepts Von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zum dezentralen Data Mesh Das Buch zeigt, wie Data-Mesh-Architekturen sowohl organisatorisch als auch technisch implementiert werden Mit zahlreichen farbigen Abbildungen Wir befinden uns an einem Wendepunkt im Umgang mit Daten. Unser bisheriges Datenmanagement wird den komplexen Organisationsstrukturen, den immer zahlreicheren Datenquellen und dem zunehmenden Einsatz von künstlicher Intelligenz nicht mehr gerecht. Dieses praxisorientierte Buch führt Sie in Data Mesh ein, ein dezentrales soziotechnisches Konzept basierend auf modernen verteilten Architekturen. Data Mesh ist ein neuer Ansatz für die Beschaffung, Bereitstellung, den Zugriff und die Verwaltung analytischer Daten, der auch skaliert. Zhamak Dehghani begleitet Softwarearchitekt*innen, Entwickler*innen und Führungskräfte auf ihrem Weg von einer traditionellen, zentralen Big-Data-Architektur hin zu einer verteilten, dezentralen Organisationsstruktur für das Managen analytischer Daten. Data Mesh behandelt dabei Daten als Produkt, ist stark domänengetrieben und zielt auf eine Self-Serve-Datenplattform ab. Das Buch erläutert technische Migrationsstrategien, aber auch die organisatorischen Veränderungen von Teamstrukturen, Rollen und Verantwortlichkeiten, die mit dezentralen Architekturen einhergehen. Lernen Sie die Prinzipien von Data Mesh und ihre Bestandteile kennen Entwerfen Sie eine Data-Mesh-Architektur Definieren Sie Ihre Data-Mesh-Strategie und begleiten Sie deren Umsetzung Steuern Sie den organisatorischen Wandel hin zu dezentraler Data Ownership Migrieren Sie von traditionellen Data Warehouses und Data Lakes hin zu einem verteilten Data Mesh

Eine großartige Ressource für alle, die mit PyTorch arbeiten Kurzgefasstes und präzises Wissen zu dem populären Deep-Learning-Framework Sowohl für PyTorch-Einsteiger:innen als auch für Fortgeschrittene nützlich Überblick über Modellentwicklung, Deployment, das PyTorch-Ökosystem und über hilfreiche PyTorch-Bibliotheken Mit Kurzeinstieg in PyTorch Dieses praktische Nachschlagewerk zu PyTorch, einem der beliebtesten Frameworks für Deep Learning, hält jederzeit präzises Wissen für Sie bereit. Joe Papa bietet Ihnen mit seiner Referenz den direkten Zugriff auf Syntax, Design Patterns und gut nachvollziehbare PyTorch-Codebeispiele. Das Buch enthält - neben einem PyTorch-Schnelleinstieg - eine Fülle von Informationen, die Ihre Entwicklungsarbeit verbessern und effizienter machen. Data Scientists, Softwareentwickler:innen und Machine Learning Engineers finden in diesem Buch klaren, strukturierten PyTorch-Code, der jeden Schritt der Entwicklung neuronaler Netze abdeckt - vom Laden der Daten über die Anpassung von Trainingsschleifen bis hin zur Modelloptimierung und GPU-/TPU-Beschleunigung. Erfahren Sie außerdem, wie Sie Ihre ML-Modelle über AWS, Google Cloud oder Azure deployen und auf mobilen und Edge-Geräten bereitstellen. Lernen Sie Tensoren und die grundlegende Syntax von PyTorch kennen Erstellen Sie maßgeschneiderte Modelle sowie eigene Komponenten und Algorithmen für Deep Learning Nutzen Sie Design Patterns zu Transfer Learning, Stimmungsanalyse oder Generative Adversarial Networks (GANs) für Ihre Projekte Trainieren und deployen Sie Modelle sowohl auf GPUs als auch auf TPUs Beschleunigen Sie den Trainingsprozess durch Optimierung der Modelle und durch parallele und verteilte Verarbeitung Informieren Sie sich über nützliche PyTorch-Bibliotheken und das PyTorch-Ökosystem

Der verständliche Angular-Einstieg - mit durchgängigem Praxisbeispiel Manfred Steyer ist bekannter Trainer und Berater mit Schwerpunkt Angular Vermittelt die Grundlagen des Frameworks anhand einer Flight-Search-Anwendung (Programmcode zum Download)  Weiterführende Themen wie moderne Security-Szenarien, Performance-Tuning, State Management mit NgRX und RxJS, Monorepos u.v.a.m. Das von Google entwickelte Framework Angular unterstützt effektiv bei der Entwicklung JavaScript-basierter Single-Page-Anwendungen. Es verfügt über die nötigen Bordmittel für alle anfallenden Programmieraufgaben und überzeugt durch den Support einer großen Community. Das Buch zeigt anhand eines durchgehenden Beispiels (ein Flugportal), wie Sie moderne Clients, die mit einem Backend kommunizieren, programmieren. Alle Aspekte der Entwicklung werden demonstriert: angefangen von Komponenten und dem HTTP-Zugriff über Formulare, Routing und Animationen bis hin zu Testing, Build-Automatisierung, Security und Performanceoptimierungen. Der Autor erläutert darüber hinaus Architekturaspekte wie Modularisierung und reaktives JavaScript sowie das Zustandsmanagement mit Redux und NgRx. Aus dem Inhalt: Überblick über die Sprache TypeScript mit der Angular CLI ein Projekt schnellstmöglich starten RESTful Services und Web APIs anbinden Template-getriebene und reaktive Formulare bereitstellen, Eingaben validieren logische Seiten einer SPA mit Routing realisieren Anwendungen durch Module, Bibliotheken und Monorepos strukturieren reaktive Anwendungen mit RxJS entwickeln wiederverwendbare Komponenten und Direktiven bereitstellen Testautomatisierung die Performance mit Lazy Loading, AOT, serverside Rendering und OnPush sicherstellen Internationalisierung von Ein- und Ausgaben

Leitfaden für Installation, Konfiguration und Optimierung Das etablierte Praxisbuch zur Standardsoftware Erprobtes Profi-Knowhow für Administrator*innen Aktuell zur Version 7.0 Sie brauchen praxisrelevante Informationen zur technischen Realisierung einer virtualisierten Infrastruktur mittels vSphere 7? Dann halten Sie mit dem »Praxishandbuch VMware vSphere 7.0« genau das richtige Buch in Ihren Händen. In diesem Handbuch finden Sie komprimiert alles, was Sie über Virtualisierung im Allgemeinen und vSphere 7 im Speziellen wissen müssen - samt unzähligen Tipps und Tricks aus der Praxis, Warnungen und Hinweisen zu angrenzenden Technologien. Schritt für Schritt zur optimalen virtualisierten Umgebung Das Buch gibt Ihnen schnell eine Übersicht über die einzelnen vSphere-Komponenten, deren Konfiguration und Optimierung. Sobald der Hypervisor (ESXi) installiert ist, können die ersten virtuellen Maschinen von Grund auf richtig eingerichtet und optimiert werden. Dann erfahren Sie, wie Sie Ihr Netzwerk am besten konfigurieren müssen und die ESXi Server an gemeinsamen Speicher anbinden. Was die Funktion Hostprofile, der VMware Lifecycle Manager oder der VMware Converter für Sie tun können, fehlt genauso wenig wie der Einsatz von vApps und Templates. Und auch wenn die vSphere-Umgebung steht, bleibt immer etwas zu tun: Backups und Sicherheitsstrategien (am Beispiel von Veeam Backup & Replication), die geschickte Verwaltung der Ressourcen und eine kontinuierliche Optimierung des laufenden Betriebs lassen sich mit den richtigen Werkzeugen und Konzepten besser in die Tat umsetzen. Auch die Kommandozeile und PowerCLI kommen nicht zu kurz. Aktualisierte fünfte Auflage Die fünfte Auflage wurde komplett auf VMware vSphere 7 aktualisiert. Zusätzlich aufgenommen wurden die Neuerungen von vSphere 7, z.B. vSAN, virtuelle Volumes, der HTML5-Client und die neue vSphere Appliance auf Photon Linux Basis. Weiterhin beinhaltet die fünfte Auflage die Themen Upgrade von einer Vorversion, NFS Storage unter Linux erstellen, Alarme, Hostprofile (erweitert), Troubleshooting (erweitert) und eine bestmögliche Netzwerkkonfiguration.

- Bestseller in den USA- Grundlagenwerk zu Konzepten des Data-Engineering- konkurrenzlos durch die umfassende Darstellung des modernen datenbasierten Systemdesigns- überbrückt die Lücke zwischen theoretischen Abhandlungen zu verteilten Systemen und dem praktischem EngineeringDaten stehen bei vielen Aufgaben des modernen Systemdesigns im Mittelpunkt. Dabei sind komplexe Fragen wie Skalierbarkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Effizienz und Wartbarkeit zu klären. Darüber hinaus gibt es eine unüberschaubare Werkzeugpalette, einschließlich relationaler Datenbanken, NoSQL-Datenspeicher, Stream- und Batchprocessing und Message Broker. Was bedeuten diese Schlagworte? Und was ist die richtige Wahl für Ihre Anwendung?Dieser praktische und umfassende Leitfaden hilft Ihnen, sich in diesem schwierigen Terrain zurechtzufinden, indem er die Vor- und Nachteile verschiedener Technologien zur Verarbeitung und Speicherung von Daten aufzeigt. Software verändert sich ständig, die Grundprinzipien bleiben aber gleich. Mit diesem Buch lernen Softwareentwickler und -architekten, wie sie die Konzepte in der Praxis umsetzen und wie sie Daten in modernen Anwendungen optimal nutzen können.