📚 Топ-4 книги по нестандартному реверс-инжинирингу
1️⃣ Денис Юричев — «Reverse Engineering для начинающих»
Это не только учебник по реверс-инжинирингу, но и отличный материал по основам программирования, который подойдет как для изучения глубин C++ и Java, так и для лучшего понимания того, как работает компьютер.
2️⃣ Snakeninny — «iOS App Reverse Engineering»
Книга охватывает основы iOS, включая файловую систему и скрытые компоненты, а также инструменты реверс-инжиниринга, такие как Theos, Cycript, Reveal, IDA и LLDB. В завершение рассматриваются теоретические подходы и четыре практических примера реверс-инжиниринга на Objective-C.
3️⃣ D. Salihun — «BIOS DISASSEMBLY NINJUTSU UNCOVERED»
Эта книга показывает, что при правильных инструментах и системном подходе к реверс-инжинирингу каждый может понять и модифицировать BIOS в соответствии с их потребностями без наличия исходного кода.
4️⃣ Andrew Huang— «Hacking the Xbox: An Introduction to Reverse Engineering»
Мощный, но при этом относительно дешевый девайс имеет потенциал в качестве разностороннего мультиплеера, ПК и даже веб-сервера. Но недостаток литературы, дающей знания и практическую основу для модификации Xbox мешает раскрыть ее потенциал в полной мере. Данная книга создана, чтобы в некоторой степени покрыть этот недостаток.
🐸 Книги для программистов
Это не только учебник по реверс-инжинирингу, но и отличный материал по основам программирования, который подойдет как для изучения глубин C++ и Java, так и для лучшего понимания того, как работает компьютер.
Книга охватывает основы iOS, включая файловую систему и скрытые компоненты, а также инструменты реверс-инжиниринга, такие как Theos, Cycript, Reveal, IDA и LLDB. В завершение рассматриваются теоретические подходы и четыре практических примера реверс-инжиниринга на Objective-C.
Эта книга показывает, что при правильных инструментах и системном подходе к реверс-инжинирингу каждый может понять и модифицировать BIOS в соответствии с их потребностями без наличия исходного кода.
Мощный, но при этом относительно дешевый девайс имеет потенциал в качестве разностороннего мультиплеера, ПК и даже веб-сервера. Но недостаток литературы, дающей знания и практическую основу для модификации Xbox мешает раскрыть ее потенциал в полной мере. Данная книга создана, чтобы в некоторой степени покрыть этот недостаток.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблема: разработка высокопроизводительных REST API требует эффективной работы с асинхронностью и безопасным управлением памятью. В языках с ручным управлением ресурсами это может привести к ошибкам и утечкам памяти.
Решение: в книге Code Like a Pro in Rust (2024) Бренден Мэттьюс демонстрирует, как с помощью Rust создать асинхронный HTTP REST API, используя tokio и hyper.
Пример кода:
use hyper::{Body, Request, Response, Server};
use hyper::service::{make_service_fn, service_fn};
async fn handle(req: Request<Body>) -> Result<Response<Body>, hyper::Error> {
Ok(Response::new(Body::from("Hello, Rustacean!")))
}
#[tokio::main]
async fn main() {
let addr = ([127, 0, 0, 1], 3000).into();
let make_svc = make_service_fn(|_conn| async {
Ok::<_, hyper::Error>(service_fn(handle))
});
let server = Server::bind(&addr).serve(make_svc);
println!("Listening on http://{}", addr);
if let Err(e) = server.await {
eprintln!("Server error: {}", e);
}
}Преимущества:
— Безопасное управление памятью без сборщика мусора.
— Высокая производительность благодаря асинхронному выполнению.
— Простая интеграция с другими языками и системами.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблема: обеспечение надежности кода требует эффективного юнит-тестирования. Без встроенных инструментов разработчики могут сталкиваться с трудностями в написании и поддержке тестов.
Решение: в Code Like a Pro in Rust автор демонстрирует, как использовать встроенные возможности Rust для юнит-тестирования, включая атрибут #[test] и модуль assert_eq!.
Пример кода:
fn add(a: i32, b: i32) -> i32 {
a + b
}
#[cfg(test)]
mod tests {
use super::*;
#[test]
fn test_add() {
assert_eq!(add(2, 3), 5);
}
}Преимущества:
— Простота написания и запуска тестов без дополнительных библиотек.
— Интеграция с инструментами сборки, такими как Cargo.
— Повышение надежности и поддерживаемости кода.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблема: выявление узких мест в производительности приложения может быть сложной задачей без надлежащих инструментов профилирования.
Решение: в книге Code Like a Pro in Rust (2024) рассматривается использование инструментов профилирования, таких как perf и cargo bench, для анализа и оптимизации производительности Rust-приложений.
Пример кода:
fn compute() -> u64 {
(1..=1_000_000).sum()
}
fn main() {
let result = compute();
println!("Result: {}", result);
}Для профилирования можно использовать команду:
cargo bench
Преимущества:
— Выявление и устранение узких мест в производительности.
— Повышение эффективности и скорости приложения.
— Интеграция с существующими инструментами разработки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥵 Устали от статей, где эйчары рассказывают, как на самом деле выглядит рынок труда в ИТ?
Мы тоже! Поэтому решили узнать правду и представить ее всем айтишникам — но нам нужен ваш голос. Опрос займет 3 минуты, а пользы — вагон для всего сообщества.
Результаты этого исследования помогут понять, как специалистам искать работу в 2025-м (а компаниям — специалистов).
👉 Если вы готовы сделать свой вклад в исследование — велком: https://clc.to/VGgyNA
Мы тоже! Поэтому решили узнать правду и представить ее всем айтишникам — но нам нужен ваш голос. Опрос займет 3 минуты, а пользы — вагон для всего сообщества.
Результаты этого исследования помогут понять, как специалистам искать работу в 2025-м (а компаниям — специалистов).
👉 Если вы готовы сделать свой вклад в исследование — велком: https://clc.to/VGgyNA
Проблема: стандартные массивы для очереди могут привести к необходимости дорогостоящих операций сдвига элементов при удалении.
Решение: в книге Algorithms and Data Structures for OOP With C# автор предлагает реализовать очередь на основе связного списка, что позволяет эффективно добавлять элементы в конец и удалять с начала за O(1).
Пример кода:
public class Node<T>
{
public T Data;
public Node<T> Next;
public Node(T data)
{
Data = data;
Next = null;
}
}
public class QueueLinkedList<T>
{
private Node<T> front, rear;
public QueueLinkedList()
{
front = rear = null;
}
public void Enqueue(T item)
{
var newNode = new Node<T>(item);
if (rear == null)
{
front = rear = newNode;
return;
}
rear.Next = newNode;
rear = newNode;
}
public T Dequeue()
{
if (front == null)
throw new InvalidOperationException("Queue is empty.");
var data = front.Data;
front = front.Next;
if (front == null)
rear = null;
return data;
}
}
Преимущества:
— Нет затрат на сдвиг элементов
— Высокая производительность при операциях добавления и удаления
— Универсальная реализация для любых типов данных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚 Топ-4 книги по базам данных в 2025 году
1️⃣ К. Дж. Дейт — «Введение в системы баз данных»
Двухтомник, признанный классикой в области теории и практики работы с базами данных. Охватывает реляционную модель, нормализацию данных, транзакции, индексацию и оптимизацию запросов. Подходит для студентов, разработчиков и инженеров данных.
2️⃣ Владимир Комаров — «Путеводитель по базам данных»
Компактное руководство, раскрывающее архитектуру современных СУБД, включая реляционные и NoSQL. Рассматриваются вопросы индексирования, репликации, транзакций, шардирования и масштабирования. Полезно как для начинающих, так и для опытных специалистов.
3️⃣ Сильвия Ботрос, Джереми Тинли — «MySQL по максимуму. 4-е издание»
Издание фокусируется на настройке и оптимизации MySQL, включая переход от монолитов к распределённой архитектуре. Практическая часть охватывает веб-скрапинг, работу с HTML и JavaScript, взаимодействие с API. Ориентировано на IT-специалистов, работающих с высоконагруженными системами.
4️⃣ Дмитрий Короткевич — «SQL Server. Наладка и оптимизация для профессионалов»
Книга охватывает методы выявления проблем производительности и их системного устранения в SQL Server. Представлены эффективные решения для любых конфигураций, от локальных до облачных развертываний. Подходит для архитекторов и администраторов баз данных.
🐸 Книги для программистов
Двухтомник, признанный классикой в области теории и практики работы с базами данных. Охватывает реляционную модель, нормализацию данных, транзакции, индексацию и оптимизацию запросов. Подходит для студентов, разработчиков и инженеров данных.
Компактное руководство, раскрывающее архитектуру современных СУБД, включая реляционные и NoSQL. Рассматриваются вопросы индексирования, репликации, транзакций, шардирования и масштабирования. Полезно как для начинающих, так и для опытных специалистов.
Издание фокусируется на настройке и оптимизации MySQL, включая переход от монолитов к распределённой архитектуре. Практическая часть охватывает веб-скрапинг, работу с HTML и JavaScript, взаимодействие с API. Ориентировано на IT-специалистов, работающих с высоконагруженными системами.
Книга охватывает методы выявления проблем производительности и их системного устранения в SQL Server. Представлены эффективные решения для любых конфигураций, от локальных до облачных развертываний. Подходит для архитекторов и администраторов баз данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблема: cортировка больших массивов может быть неэффективной при использовании простых алгоритмов, таких как сортировка пузырьком или вставками.
Решение: Автор в книге Algorithms and Data Structures for OOP With C# демонстрирует реализацию QuickSort — одного из самых эффективных алгоритмов сортировки на практике, с рекурсивным разбиением массива.
Пример кода:
public class QuickSortExample
{
public void QuickSort(int[] arr, int low, int high)
{
if (low < high)
{
int pi = Partition(arr, low, high);
QuickSort(arr, low, pi - 1);
QuickSort(arr, pi + 1, high);
}
}
private int Partition(int[] arr, int low, int high)
{
int pivot = arr[high];
int i = (low - 1);
for (int j = low; j < high; j++)
{
if (arr[j] < pivot)
{
i++;
(arr[i], arr[j]) = (arr[j], arr[i]);
}
}
(arr[i + 1], arr[high]) = (arr[high], arr[i + 1]);
return i + 1;
}
}
Преимущества:
— Быстрая сортировка даже больших наборов данных
— Средняя сложность O(n log n)
— Эффективное использование памяти за счет рекурсии
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😳 Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Проблема: при работе с большими наборами данных обычное бинарное дерево поиска (BST) может деградировать в линейную структуру, что снижает скорость поиска до O(n).
Решение: В книге Algorithms and Data Structures for OOP With C# автор предлагает использовать AVL-дерево — сбалансированное дерево, которое поддерживает балансировку после каждой операции вставки или удаления. Это гарантирует сложность поиска, вставки и удаления за O(log n).
Пример кода:
public class AVLNode
{
public int Key;
public AVLNode Left, Right;
public int Height;
public AVLNode(int key)
{
Key = key;
Height = 1;
}
}
public class AVLTree
{
private AVLNode root;
int Height(AVLNode node) => node?.Height ?? 0;
int BalanceFactor(AVLNode node) => Height(node.Left) - Height(node.Right);
AVLNode RightRotate(AVLNode y)
{
var x = y.Left;
var T2 = x.Right;
x.Right = y;
y.Left = T2;
y.Height = Math.Max(Height(y.Left), Height(y.Right)) + 1;
x.Height = Math.Max(Height(x.Left), Height(x.Right)) + 1;
return x;
}
AVLNode LeftRotate(AVLNode x)
{
var y = x.Right;
var T2 = y.Left;
y.Left = x;
x.Right = T2;
x.Height = Math.Max(Height(x.Left), Height(x.Right)) + 1;
y.Height = Math.Max(Height(y.Left), Height(y.Right)) + 1;
return y;
}
public AVLNode Insert(AVLNode node, int key)
{
if (node == null)
return new AVLNode(key);
if (key < node.Key)
node.Left = Insert(node.Left, key);
else if (key > node.Key)
node.Right = Insert(node.Right, key);
else
return node;
node.Height = 1 + Math.Max(Height(node.Left), Height(node.Right));
int balance = BalanceFactor(node);
if (balance > 1 && key < node.Left.Key)
return RightRotate(node);
if (balance < -1 && key > node.Right.Key)
return LeftRotate(node);
if (balance > 1 && key > node.Left.Key)
{
node.Left = LeftRotate(node.Left);
return RightRotate(node);
}
if (balance < -1 && key < node.Right.Key)
{
node.Right = RightRotate(node.Right);
return LeftRotate(node);
}
return node;
}
}
Преимущества:
— Обеспечение сбалансированного дерева с высотой O(log n)
— Быстрый поиск и обновление данных
— Подходит для систем, требующих высокопроизводительных операций поиска
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM