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任何使用動態類型語言的程序員都會告訴你，要擴展到更多的代碼行和更多的工程師是多么困難。這就是為什么Facebook、谷歌和微軟為他們的動態類型JavaScript和Python代碼發明了漸進靜態類型層。這本實用的書向你展示了TypeScript這個類型層的獨特之處:它通過其強大的靜態類型系統使編程變得有趣。

如果你是一個有中級JavaScript經驗的程序員，作者Boris Cherny會教你如何掌握TypeScript語言。你將了解TypeScript如何幫助你消除代碼中的bug，并使你的代碼能夠比以前在更多的工程師中擴展。

//www.oreilly.com/library/view/programming-typescript/9781492037644/

在這本書中，你會:

• 從基礎開始:學習TypeScript的不同類型和類型操作符，包括它們的用途和使用方法

• 探索高級主題:理解TypeScript復雜的類型系統，包括如何安全處理錯誤和構建異步程序

• 深入實踐:在你最喜歡的前端和后端框架中使用TypeScript，將你現有的JavaScript項目遷移到TypeScript中，并在生產環境中運行你的TypeScript應用

這是一個動手操作的初學者指南，它能讓你快速地構建游戲，所有的東西都有很棒的Unity引擎!您將快速通過基礎知識，并使用您現有的編碼技能來創建2D、3D和AR/VR游戲。

在Unity In Action，第三版，你將學習如何: 創造能夠奔跑、跳躍和撞到東西的角色 制作3D第一人稱射擊游戲和第三人稱動作游戲 構建2D卡牌游戲和橫向卷軸平臺游戲 帶有AI的腳本敵人 通過導入模型和圖像來改善游戲圖像 為游戲設計直觀的用戶界面 播放音樂和空間感知音效 將你的游戲連接到互聯網上進行在線游戲 將你的游戲部署到桌面、手機和網頁上

成千上萬的新游戲開發者選擇了Joe Hocking的《Unity in Action》作為他們掌握Unity的第一步。從一個新游戲開發項目的初始基礎開始，你將很快開始編寫自定義代碼，而不是點擊預先編寫好的腳本。這個完全更新的第三版包含了完全更新的圖形，Unity的最新功能，以及增強和虛擬現實工具包的覆蓋。您將從基礎上掌握Unity工具集，學習從應用程序程序員到游戲開發者的技能。

//www.manning.com/books/unity-in-action-third-edition

使用Scikit-Multiflow框架設計、開發和驗證帶有流數據的機器學習模型。這本書是一個快速入門指南，為數據科學家和機器學習工程師尋求實現機器學習模型流數據與Python產生實時見解。

本書首先介紹流數據、與它相關的各種挑戰、它的一些實際業務應用程序和各種窗口技術。然后，您將研究增量學習算法和在線學習算法，以及使用流數據進行模型評估的概念，并將介紹Python中的Scikit-Multiflow框架。接下來回顧了各種變化檢測/概念漂移檢測算法，以及使用Scikit-Multiflow實現各種數據集。

本書還介紹了流數據的各種有監督和無監督算法，以及它們使用Python在各種數據集上的實現。本書最后簡要介紹了其他可用于流媒體數據的開源工具，如Spark、MOA(大規模在線分析)、Kafka等。

你會學習到： 理解流數據的機器學習概念 回顧增量學習和在線學習 開發檢測概念漂移的模型 探索流數據上下文中的分類、回歸和集成學習技術 應用最佳實踐來調試和驗證流數據上下文中的機器學習模型 介紹其他處理流數據的開源框架。

Kafka是什么?它是如何運作的?在這本全面的電子書，你將得到Apache Kafka?的全面介紹，分發，出版-訂閱隊列處理實時數據feed。了解Kafka是如何工作的，內部架構，它的用途，以及如何充分利用Kafka流處理技術。

作者Neha Narkhede、Gwen Shapira和Todd Palino向您展示了如何部署生產Kafka集群;保護、調優和監視它們;使用Kafka編寫魯棒的應用程序;并構建流處理應用程序，以幫助您利用實時數據的強大功能。

• 了解Apache Kafka如何與其他發布/訂閱消息隊列進行比較
• Kafka如何融入大數據生態系統
• 深入內部架構和設計(Kafka生產者、消費者、主題、代理、日志等等)
• 學習開發使用Kafka的應用程序的最佳實踐
• 了解在生產監控、調優和維護任務中部署Kafka的最佳方式
• 學習如何保護Kafka集群
• 學習最重要的指標
• Kafka的原因嗎?獲得詳細的好處和流處理用例
• 構建實時數據管道:注意事項和使用Kafka連接
• 帶示例和用例的Kafka流指南

本書建立在基本的Python教程的基礎上，解釋了許多沒有被常規覆蓋的Python語言特性:從通過利用入口點作為微服務扮演雙重角色的可重用控制臺腳本，到使用asyncio高效地整理大量來源的數據。通過這種方式，它涵蓋了基于類型提示的linting、低開銷測試和其他自動質量檢查，以演示一個健壯的實際開發過程。

Python的一些功能強大的方面通常用一些設計的示例來描述，這些示例僅作為一個獨立示例來解釋該特性。通過遵循從原型到生產質量的真實應用程序示例的設計和構建，您不僅將看到各種功能是如何工作的，而且還將看到它們如何作為更大的系統設計過程的一部分進行集成。此外，您還將受益于一些有用的附加說明和庫建議，它們是Python會議上問答會議的主要內容，也是討論現代Python最佳實踐和技術的主要內容，以便更好地生成易于維護的清晰代碼。

高級Python開發是為已經能用Python編寫簡單程序的開發人員準備的，這些開發人員希望了解什么時候使用新的和高級語言特性是合適的，并且能夠以一種自信的方式這樣做。它對于希望升級到更高級別的開發人員和迄今為止使用過較老版本Python的非常有經驗的開發人員特別有用。

你將學習

• 理解異步編程
• 檢查開發插件架構
• 使用類型注釋
• 回顧測試技術
• 探索打包和依賴項管理

這本書是給誰的 -已經有Python經驗的中高級開發人員。

Kafka in Action是構建基于Kafka的數據管道的實用指南。充滿了真實的用例和場景，這本書探討了Kafka最常見的用例，從簡單的日志記錄到管理用于消息路由、分析等的流數據系統。

在處理大數據、流數據或快速數據的系統中，確保數據管道正確是非常重要的。Apache Kafka是一個非常快的分布式流平臺，它不僅僅作為一個持久的日志或靈活的消息隊列來運行。

//www.manning.com/books/mastering-large-datasets-with-python

現代數據科學解決方案需要簡潔、易于閱讀和可伸縮。在《用Python掌握大型數據集》一書中，作者J.T. Wolohan向您介紹了如何使用Python編碼的功能影響方法來處理小型項目并對其進行擴展。您將探索有助于清晰性和可伸縮性的方法和內置Python工具，比如高性能并行方法，以及支持高數據吞吐量的分布式技術。本實用教程中豐富的實踐練習將為任何大型數據科學項目鎖定這些基本技能。

對這項技術

當應用于大量文件或分布式數據集時，在筆記本大小的數據上運行良好的編程技術可能會變慢，甚至完全失敗。通過掌握強大的map和reduce范型，以及支持它的基于python的工具，您可以編寫以數據為中心的應用程序，這些應用程序可以有效地擴展，而不需要在需求發生變化時重寫代碼庫。

關于這本書

使用Python掌握大型數據集教會您編寫可以處理任何大小的數據集的代碼。您將從筆記本大小的數據集開始，這些數據集通過將大任務分解為可以同時運行的小任務來教會您并行化數據分析。然后將這些程序擴展到云服務器集群上的工業級數據集。有了map和reduce范型，您將探索像Hadoop和PySpark這樣的工具來有效地處理大量的分布式數據集，使用機器學習加速決策制定，并使用AWS S3簡化數據存儲。

里面有什么

• 對map和reduce范例的介紹

• 并行化與多處理模塊框架

• 分布式計算的Hadoop和Spark

• 運行AWS作業來處理大型數據集