Recenzje

Penny z przyjaciółką w walentynki postanawiają się dobrze bawić, dlatego wychodzą razem na imprezę. Penny nie dość, że jest koordynatorką mediów społecznościowych drużyny Vancouver Agitators, to jeszcze jest siostrą jednego z zawodników Paceya Lawesa, który jest przyjacielem Eliego. Eli w tym samym klubie, w którym bawią się dziewczyny 14 lutego, w walentynki, obchodzi swoje urodziny… Problem polega na tym, że od jakiegoś czasu mają się ku sobie, ale Eli obiecał swojemu przyjacielowi trzymać się z daleka od jego siostry. No ale cóż… na tym kończy się jego silna wola, bo po wspaniałym wieczorze spędzają razem noc i to bardzo owocną. 🫢🥹 Przygoda na jedną noc i od tamtego czasu się nie widzieli. Jednak po pięciu tygodniach Penny robi test ciążowy i mamy niespodziankę, którą musi przekazać ojcu dziecka i swojemu bratu. Przy przekazywaniu nowiny zachowuje się egoistycznie, ale nie ma siły na inny sposób i nie wychodzi to najlepiej… Pacey jest w stosunku do niej bardzo opiekuńczy i od razu szuka rozwiązania sytuacji. Natomiast Eli jest w szoku. Przez same złe doświadczenia z dzieciństwa zostaje zmuszony do zamieszkania z ciężarną Penny i pomagania jej. Chce przeżywać każdą chwilę związaną z rozwojem dziecka, ale najbardziej wygadany i otwarty człowiek drużyny w stosunku do matki swojego dziecka całkowicie poległ i popełnia same gafy. Do tego stopnia, że przez skrępowanie nie potrafią nawet ze sobą rozmawiać. Ciągle panuje między nimi niezręczna cisza, a jak już się do siebie odezwą to boki zrywać! 🤣 Kiedy jednak zaczynają się dogadywać i przyjaźnić, aż łezka w oku się kręci, kiedy Eli opowiada jej historię swojego życia. To, jak wspaniale ją traktuje i jak na nią patrzy, jest naprawdę rozczulające. A humor w dialogach pomiędzy nimi jest wyśmienity! Do tego dochodzi jeszcze Pacey w roli brata-strażnika oraz przyjaciółka Penny w roli swatki. Eli jest niesamowicie opiekuńczy, troskliwy i uważny. ❤ Jeśli chcesz miło zakończyć letni, przyjemny klimat słodkim i przyjemnym romansem z wątkiem hokeja, to ta historia jest koniecznie dla Ciebie.⬇⬇

Motyw friends to lovers - hot or not? 🤭 Camilla to pracoholiczka i sama się do tego przyznaje. Zawodowo spełniła się na sto procent, a nawet można powiedzieć, że na dwieście, bo w wieku trzydziestu jeden lat jest szanowaną prawniczką, ale… no właśnie, jest jednak „ale”. Nie jest szczęśliwa. Okazuje się, że wokół niej są szczęśliwe pary z dziećmi. A właśnie ona chciałaby to mieć. RODZINĘ. Postanawia więc zrobić plan. Oczywiście jest przygotowana na wiele niepowodzeń, jednak nie spodziewa się, że randkowanie jest AŻ TAKIE TRUDNE. I tutaj cały na biało (prawie) wchodzi Bryan. Mężczyzna, z którym bawiła się bardzo dobrze kilka miesięcy temu, wyjechał jednak do pracy, a Cami myśli, że o niej zapomniał. Nic bardziej mylnego. Bryan pamiętał o niej cały czas i teraz chce się z nią „zaprzyjaźnić” i pokazać jej, jak powinny wyglądać prawdziwe randki. „Nieplanowany układ” to historia dwójki ludzi, którzy spotykają się ponownie, w końcu w odpowiednim dla siebie czasie. Ich wcześniejsze friends with benefits było szalone, ale to po prostu nie był jeszcze ich czas. Jak się okazuje, trochę musieli poczekać na swój moment i oto zawierają układ. On pomoże jej w realizacji jej celów, a ona po prostu będzie przy nim, bo jak się okazuje, Bryan nie lubi, gdy jego „przyjaciółka” chodzi na randki z kimś innym niż on 🤭 Jeśli potrzebujecie komedii romantycznej w papierze, to ta książka jest właśnie dla Was 💛 Lubicie ciasta cytrynowe? 👀 (Jak przeczytacie książkę, to dowiecie się, skąd to pytanie 🤭).

Czy o anatomii i pracy ludzkiego ciała można napisać ciekawie, zabawnie i tak, żeby dzieci nie chciały odłożyć książki? Oczywiście! Róża Hajkuś udowadnia to po raz kolejny. 😄 Co dzieje się z jedzeniem, kiedy znika w buzi? A co, jeśli tym jedzeniem jest zrobiona przez mamę… Kociokanapka? 🥪🐱 Kiedy Tosia zjada swoją kanapkę, zaczyna się prawdziwa przygoda — i to w jej układzie pokarmowym! Oprowadza nas po nim sama Kociokanapka, pokazując, że każdy ma tutaj swoje zadanie. Są zęby, migdałki, żołądek, trzustka, jelita… i zdecydowanie nie ma czasu na nudę! Szczególnie że wszystko zostało wyjaśnione w prosty, przystępny i pełen humoru sposób. Pojawiają się oczywiście medyczne nazwy, ale bez obaw — nawet najmłodsi bez problemu zrozumieją, co się dzieje w ich brzuchu. 😉 „Wielka przygoda jedzonka” to historia pełna dialogów, ciekawostek i humoru, dzięki której nauka anatomii staje się naprawdę smakowitą przygodą! 🍎 A przy okazji dzieci dowiadują się, jak działa ich ciało, poznają zdrowe nawyki i uczą się, jak dobrze dbać o swój brzuch i cały układ pokarmowy. ❤ Bo kto powiedział, że nauka o jelitach nie może być świetną zabawą? 😄

„Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” to polska edycja bestsellerowego podręcznika Auréliena Gérona. Książka liczy 816 stron i stanowi kompleksowy przewodnik po uczeniu maszynowym (ML) i głębokim uczeniu (deep learning), wykorzystujący dwa najpopularniejsze pythonowskie frameworki: Scikit-Learn do klasycznych algorytmów ML oraz PyTorch do programowania sieci neuronowych. Jest to kolejne wydanie i aktualizacja wcześniejszych edycji, które opierały się na TensorFlow i Keras – Géron zastąpił je PyTorchem, odpowiadając na zmiany w szybko zmieniającym się ekosystemie ML. Struktura i zawartość Książka podzielona jest na dwie główne części, które prowadzą czytelnika od fundamentów po zaawansowane techniki deep learningu. Część I – Podstawy uczenia maszynowego (Scikit-Learn) Pierwsza część obejmuje fundamenty ML i pracę z biblioteką Scikit-Learn: – Przygotowanie danych – czyszczenie, transformacja i inżynieria cech. – Wybór i trenowanie modeli – walidacja krzyżowa, metryki oceniania. – Algorytmy klasyfikacji i regresji – regresja liniowa i logistyczna. – Drzewa decyzyjne i lasy losowe. – Techniki redukcji wymiarowości. – Kompletny projekt ML. Część II – Uczenie głębokie (PyTorch) Druga część koncentruje się na sieciach neuronowych i frameworku PyTorch: – Podstawy sieci neuronowych – perceptrony, propagacja wsteczna, optymalizatory. – Sieci splotowe (CNN). – Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM). – Transformery. – Uczenie przez wzmacnianie (RL) (ang. reinforcement learning). – Generatywne modele AI. – Optymalizacja modeli. Styl książki i podejście do tematu Géron pisze w przystępnym stylu, ale bez uproszczeń, z naciskiem na praktyczne przykłady i intuicyjnie zrozumiałe wyjaśnienia. Każdy rozdział zawiera praktyczne przykłady w postaci notatników Jupyter, do przećwiczenia przez Czytelnika. Podstawy uczenia maszynowego Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której systemy informatyczne uczą się wykonywać zadania na podstawie danych, zamiast być jawnie programowane do każdego konkretnego przypadku. Zamiast pisać reguły typu „jeśli X, to Y”, dostarczamy algorytmowi przykłady, a on sam odkrywa wzorce i podejmuje na ich podstawie decyzje. Uczenie maszynowe to proces, w którym komputer wykorzystuje dane treningowe do pozyskania oraz udoskonalenia umiejętności w określonym temacie/zadaniu poprzez doświadczenie. Kluczowa idea polega na tym, że system „uczy się” z danych treningowych, budując model matematyczny, który może później poprawnie działać na innych, wcześniej nieznanych danych. Jest to odrębny paradygmat programowania. Rodzaje systemów uczenia maszynowego 1. Uczenie nadzorowane (Supervised Learning). Algorytm uczy się na danych opatrzonych „etykietami” – czyli każdy przykład treningowy ma przypisaną poprawną odpowiedź. 2. Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning). Dane nie mają „etykiet”, algorytm sam musi znaleźć w danych strukturę i odkryć wzorce. 3. Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning, RL). Program (agent) uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody lub będąc karanym za swoje działania. Przykładem jest na przykład nauczenie systemu AlphaGo gry w go. Kluczowe pojęcia Dane treningowe i testowe. Zbiór treningowy to dane, na których model się uczy. Zbiór testowy to, na których oceniamy jakość i wydajność modelu (dane testowe muszą być różne i niezależne od danych treningowych). Cechy (Features) i etykiety (Labels). Cechy to zmienne wejściowe, które opisują dane (np. metraż domu, liczba pokoi). Etykiety to zmienne wyjściowe, które chcemy przewidzieć (np. cena domu) Overfitting i underfitting. Overfitting (przeuczenie) – model zbyt ściśle dopasowuje się do danych treningowych, ale przez to źle generalizuje i nie sprawdza się na nowych danych. Underfitting (niedouczenie) – model jest zbyt prosty i nie wyłąpuje nawet podstawowych wzorców w danych. Walidacja krzyżowa (Cross-Validation). Jest to technika oceny modelu, która dzieli dane na wiele podzbiorów i wielokrotnie przeprowadza cykl trening-testowanie modelu na różnych kombinacjach. Książka Gérona „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” jest doskonałym punktem startu, ponieważ prowadzi czytelnika przez wszystkie te etapy z licznymi praktycznymi przykładami. Książkę można polecić zarówno początkującym, którzy chcą przejść od prostych skryptów do zaawansowanych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, jak i doświadczonym praktykom szukającym aktualnego kompendium wiedzy o machine learning. Aurélien Géron „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemów”. Wydawnictwo Helion 2026

„Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” to polska edycja bestsellerowego podręcznika Auréliena Gérona. Książka liczy 816 stron i stanowi kompleksowy przewodnik po uczeniu maszynowym (ML) i głębokim uczeniu (deep learning), wykorzystujący dwa najpopularniejsze pythonowskie frameworki: Scikit-Learn do klasycznych algorytmów ML oraz PyTorch do programowania sieci neuronowych. Jest to kolejne wydanie i aktualizacja wcześniejszych edycji, które opierały się na TensorFlow i Keras – Géron zastąpił je PyTorchem, odpowiadając na zmiany w szybko zmieniającym się ekosystemie ML. Struktura i zawartość Książka podzielona jest na dwie główne części, które prowadzą czytelnika od fundamentów po zaawansowane techniki deep learningu. Część I – Podstawy uczenia maszynowego (Scikit-Learn) Pierwsza część obejmuje fundamenty ML i pracę z biblioteką Scikit-Learn: – Przygotowanie danych – czyszczenie, transformacja i inżynieria cech. – Wybór i trenowanie modeli – walidacja krzyżowa, metryki oceniania. – Algorytmy klasyfikacji i regresji – regresja liniowa i logistyczna. – Drzewa decyzyjne i lasy losowe. – Techniki redukcji wymiarowości. – Kompletny projekt ML. Część II – Uczenie głębokie (PyTorch) Druga część koncentruje się na sieciach neuronowych i frameworku PyTorch: – Podstawy sieci neuronowych – perceptrony, propagacja wsteczna, optymalizatory. – Sieci splotowe (CNN). – Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM). – Transformery. – Uczenie przez wzmacnianie (RL) (ang. reinforcement learning). – Generatywne modele AI. – Optymalizacja modeli. Styl książki i podejście do tematu Géron pisze w przystępnym stylu, ale bez uproszczeń, z naciskiem na praktyczne przykłady i intuicyjnie zrozumiałe wyjaśnienia. Każdy rozdział zawiera praktyczne przykłady w postaci notatników Jupyter, do przećwiczenia przez Czytelnika. Podstawy uczenia maszynowego Uczenie maszynowe (Machine Learning, ML) to dziedzina sztucznej inteligencji, w której systemy informatyczne uczą się wykonywać zadania na podstawie danych, zamiast być jawnie programowane do każdego konkretnego przypadku. Zamiast pisać reguły typu „jeśli X, to Y”, dostarczamy algorytmowi przykłady, a on sam odkrywa wzorce i podejmuje na ich podstawie decyzje. Uczenie maszynowe to proces, w którym komputer wykorzystuje dane treningowe do pozyskania oraz udoskonalenia umiejętności w określonym temacie/zadaniu poprzez doświadczenie. Kluczowa idea polega na tym, że system „uczy się” z danych treningowych, budując model matematyczny, który może później poprawnie działać na innych, wcześniej nieznanych danych. Jest to odrębny paradygmat programowania. Rodzaje systemów uczenia maszynowego 1. Uczenie nadzorowane (Supervised Learning). Algorytm uczy się na danych opatrzonych „etykietami” – czyli każdy przykład treningowy ma przypisaną poprawną odpowiedź. 2. Uczenie nienadzorowane (Unsupervised Learning). Dane nie mają „etykiet”, algorytm sam musi znaleźć w danych strukturę i odkryć wzorce. 3. Uczenie przez wzmacnianie (Reinforcement Learning, RL). Program (agent) uczy się poprzez interakcję ze środowiskiem, otrzymując nagrody lub będąc karanym za swoje działania. Przykładem jest na przykład nauczenie systemu AlphaGo gry w go. Kluczowe pojęcia Dane treningowe i testowe. Zbiór treningowy to dane, na których model się uczy. Zbiór testowy to, na których oceniamy jakość i wydajność modelu (dane testowe muszą być różne i niezależne od danych treningowych). Cechy (Features) i etykiety (Labels). Cechy to zmienne wejściowe, które opisują dane (np. metraż domu, liczba pokoi). Etykiety to zmienne wyjściowe, które chcemy przewidzieć (np. cena domu) Overfitting i underfitting. Overfitting (przeuczenie) – model zbyt ściśle dopasowuje się do danych treningowych, ale przez to źle generalizuje i nie sprawdza się na nowych danych. Underfitting (niedouczenie) – model jest zbyt prosty i nie wyłąpuje nawet podstawowych wzorców w danych. Walidacja krzyżowa (Cross-Validation). Jest to technika oceny modelu, która dzieli dane na wiele podzbiorów i wielokrotnie przeprowadza cykl trening-testowanie modelu na różnych kombinacjach. Książka Gérona „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch” jest doskonałym punktem startu, ponieważ prowadzi czytelnika przez wszystkie te etapy z licznymi praktycznymi przykładami. Książkę można polecić zarówno początkującym, którzy chcą przejść od prostych skryptów do zaawansowanych aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję, jak i doświadczonym praktykom szukającym aktualnego kompendium wiedzy o machine learning. Aurélien Géron „Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i PyTorch. Koncepcje, narzędzia i techniki umożliwiające konstruowanie inteligentnych systemów”. Wydawnictwo Helion 2026