Bash_и_кибербезопасность_Атака,_защита_и_анализ_из_командной_строки.pdf
4.8 MB
Bash и кибербезопасность: Атака, защита и анализ из командной строки Linux [2020] Тронкон
Командная строка может стать идеальным инструментом для обеспечения кибербезопасности. Невероятная гибкость и абсолютная доступность превращают стандартный интерфейс командной строки (CLI) в фундаментальное решение, если у вас есть соответствующий опыт. Авторы Пол Тронкон и Карл Олбинг рассказывают об инструментах и хитростях командной строки, помогающих собирать данные при упреждающей защите, анализировать логи и отслеживать состояние сетей. Пентестеры узнают, как проводить атаки, используя колоссальный функционал, встроенный практически в любую версию Linux.
Командная строка может стать идеальным инструментом для обеспечения кибербезопасности. Невероятная гибкость и абсолютная доступность превращают стандартный интерфейс командной строки (CLI) в фундаментальное решение, если у вас есть соответствующий опыт. Авторы Пол Тронкон и Карл Олбинг рассказывают об инструментах и хитростях командной строки, помогающих собирать данные при упреждающей защите, анализировать логи и отслеживать состояние сетей. Пентестеры узнают, как проводить атаки, используя колоссальный функционал, встроенный практически в любую версию Linux.
👍6
Научные фильмы по физике, математике, науке и технике.
📺 https://t.me/maths_lib 🎥
Библиотека лучших видеоуроков
➡️ Подписаться
📺 https://t.me/maths_lib 🎥
Библиотека лучших видеоуроков
➡️ Подписаться
Над этой задачей спорят лучшие финансисты мира... 🤔
Получится ли её решить нашим подписчикам? 😏
Ваши ответы напишите в комментарии !
👨🏻💻 Обсуждение задачи 📌
#задачи #математика #логика
Получится ли её решить нашим подписчикам? 😏
Ваши ответы напишите в комментарии !
👨🏻💻 Обсуждение задачи 📌
#задачи #математика #логика
Бывали ли у вас случаи неудачного разгона или неудачного апгрейда/ремонта компьютера, в результате которого техника перестала работать? Расскажите свои истории в комментариях. 👨💻
➡️ Обсуждение тут ⬅️
#ночной_чат #железо
➡️ Обсуждение тут ⬅️
#ночной_чат #железо
Java_9_Полное_руководство_2018_Шилдт_Герберт.pdf
148.8 MB
Java 9. Полное руководство [2018] Шилдт Герберт
В этом десятом издании справочного пособия, полностью обновленном с учетом последней версии Java SE 9, поясняется, как разрабатывать, компилировать, отлаживать и выполнять программы на языке программирования Java. Это пособие составлено Гербертом Шилдтом, автором популярных во всем мире книг по языкам программирования, таким образом, чтобы охватить все языковые средства Java, включая синтаксис, ключевые слова, основные принципы объектно-ориентированного программирования, значительную часть прикладного интерфейса Java API, библиотеки классов, аплеты и сервлеты, компоненты JavaBeans, библиотеки AWT и Swing, а также продемонстрировать их применение на простых и наглядных примерах. Не обойдены вниманием и новые средства, появившиеся в версии Java SE 9, в том числе модули и утилита JShell.
В этом десятом издании справочного пособия, полностью обновленном с учетом последней версии Java SE 9, поясняется, как разрабатывать, компилировать, отлаживать и выполнять программы на языке программирования Java. Это пособие составлено Гербертом Шилдтом, автором популярных во всем мире книг по языкам программирования, таким образом, чтобы охватить все языковые средства Java, включая синтаксис, ключевые слова, основные принципы объектно-ориентированного программирования, значительную часть прикладного интерфейса Java API, библиотеки классов, аплеты и сервлеты, компоненты JavaBeans, библиотеки AWT и Swing, а также продемонстрировать их применение на простых и наглядных примерах. Не обойдены вниманием и новые средства, появившиеся в версии Java SE 9, в том числе модули и утилита JShell.
👍1
Java_9_10_Руководство_для_начинающих_2019_Шилдт_Герберт_.pdf
11.4 MB
Java 9-10. Руководство для начинающих [2019] Шилдт Герберт
Очередное издание бестселлера, обновленное с учетом всех новинок Java Platform, Standard Edition 9 (Java SE 9), позволит читателям в кратчайшие сроки приступить к программированию на языке Java. Опытнейший автор Герберт Шилдт уже в начале книги познакомит читателей с тем, как создаются, компилируются и выполняются программы, написанные на Java. Далее обсуждаются ключевые слова, синтаксис и языковые конструкции, составляющие основу Java. Также будут рассмотрены темы повышенной сложности, включая многопоточное программирование, обобщения, лямбда-выражения, Swing, JavaFX и ключевое нововведение Java SE 9 — модули. В качестве бонуса читателей ждет знакомство с JShell — новой интерактивной оболочкой Java.
Очередное издание бестселлера, обновленное с учетом всех новинок Java Platform, Standard Edition 9 (Java SE 9), позволит читателям в кратчайшие сроки приступить к программированию на языке Java. Опытнейший автор Герберт Шилдт уже в начале книги познакомит читателей с тем, как создаются, компилируются и выполняются программы, написанные на Java. Далее обсуждаются ключевые слова, синтаксис и языковые конструкции, составляющие основу Java. Также будут рассмотрены темы повышенной сложности, включая многопоточное программирование, обобщения, лямбда-выражения, Swing, JavaFX и ключевое нововведение Java SE 9 — модули. В качестве бонуса читателей ждет знакомство с JShell — новой интерактивной оболочкой Java.
👍1
OpenCV_и_Java_Обработка_изображений_и_компьютерное_зрение_2018_Прохоренок.pdf
4.6 MB
OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение [2018] Прохоренок
Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java. Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.
Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java. Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.
👍2
Python_для_сложных_задач_Наука_о_данных_и_машинное_обучение_2018.pdf
11.9 MB
Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение [2018] Плас Дж
Это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы.
Это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы.
👍1
Машинное_обучение_и_TensorFlow_2019_Шакла.pdf
46.6 MB
Машинное обучение и TensorFlow [2019] Шакла
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель - познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи.
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель - познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи.
👍6
Основы_Data_Science_и_Big_Data_Python_и_наука_о_данных_2018_Силен.pdf
108.3 MB
Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных [2018] Силен
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.
🔥3👍1
Библиотека_Keras_инструмент_глубокого_обучения_Реализация_нейронных.pdf
58.4 MB
Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow [2018] Антонио
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.
👍4
Прикладное_машинное_обучение_с_помощью_Scikit_Learn_и_TensorFlow.pdf
42.7 MB
Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем [2018] Жерон
"Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".
— Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow.
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.
"Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".
— Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow.
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.
👍2
Глубокое_обучение_в_Python_2018_Франсуа_Шолле.pdf
10.3 MB
Глубокое обучение в Python [2018] Франсуа Шолле
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
Глубокое обучение - Deep learning - это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе. Но всё не так страшно, если о глубоком обучении рассказывает Франсуа Шолле, который создал Keras - самую мощную библиотеку для работы с нейронными сетями.
👍1
Вам стукнуло двенадцать лет. И вот в один ужасный день семья вашего лучшего друга уезжает в другой город. Время от времени вы болтаете с другом по телефону, но это даже отдаленно не напоминает полуночные сеансы связи с фонариками и азбукой Морзе. Со временем вашим новым лучшим другом становится парень, живущий по соседству. Пришло время сдуть пыль с фонарика и обучить друга азбуке Морзе. Но вот беда — из окна вашей комнаты не видно окна вашего приятеля! Дома рядом, да вот окна обращены в одну сторону. Пока вы не придумаете способ установить снаружи несколько зеркал, общаться по ночам с помощью фонариков у вас не получится. Или получится?
📝 Читать статью 👨🏻💻
#электроника #физика #самоделки
📝 Читать статью 👨🏻💻
#электроника #физика #самоделки
Задачи_по_термодинамике,_статистической_физике_и_кинетической_теории.pdf
1.3 MB
Задачи по термодинамике, статистической физике и кинетической теории [2007] Кондратьев
Сборник задач соответствует современному курсу статистической физики для студентов физических специальностей вузов. Наряду с классическими задачами впервые рассматриваются задачи по теории квантовых жидкостей, которая широко применяется в настоящее время в физике твердого тела, физике металлов, физике магнитных явлений, ядерной физике и астрофизике. Для большинства задач приведены подробные решения.
Сборник задач соответствует современному курсу статистической физики для студентов физических специальностей вузов. Наряду с классическими задачами впервые рассматриваются задачи по теории квантовых жидкостей, которая широко применяется в настоящее время в физике твердого тела, физике металлов, физике магнитных явлений, ядерной физике и астрофизике. Для большинства задач приведены подробные решения.
❤1👍1