Современные программисты должны не только эффективно программировать, но и знать надлежащие инженерные практики, позволяющие сделать кодовую базу стабильной и качественной. В чем же разница между программированием и программной инженерией? Как разработчик может управлять живой кодовой базой, которая развивается и реагирует на меняющиеся требования на всем протяжении своего существования?

Это первая полная книга о Ghidra. Она задумана как всеобъемлющий источник для изучающих обратную разработку с помощью Ghidra. В ней имеется вводный материал, облегчающий начинающим вступление в мир обратной разработки, материал повышенной сложности, который поможет опытным инженерам расширить свое видение мира, а также примеры, которые будут полезны как новобранцам, так и ветеранам, желающим расширить возможности Ghidra и стать членами сообщества разработчиков.

Наша цель в этой книге состоит в том, чтобы помочь вам изучить основы технологии и снабдить вас инструментами, которые вы сможете использовать для строительства квантовых решений завтрашнего дня. В части I вы создадите свой собственный симулятор квантового устройства на языке Python; в части II вы научитесь применять свои новые навыки для написания квантовых приложений с по­мощью языка Q# и Комплекта инструментов для квантовой разработки; и в части III вы научитесь имплементировать алгоритм, который умножает целые числа экспоненциально быстрее, чем самый лучший обычный алгоритм из известных на сегодняшний день.

Эта книга посвящена алгоритмам обработки текста, которые иногда называют алгоритмической стрингологией (stringology). Текст (слово, строка, последовательность строк) – один из основных типов неструктурированных данных, играющий важную роль в информатике. Предмет нашего рассмотрения многогранный, потому что лежит в основе многих дисциплин, особенно информатики и инженерных наук. Исследование неструктурированных данных – активно развивающаяся область, требующая эффективных методов как вследствие присутствия в разных местах операционных систем, так и для анализа огромного объема данных, порождаемых цифровыми сетями и оборудованием. В этой книге представлен репрезентативный набор самых интересных задач в области обработки текстов.

Здесь представлен перевод книги "Beginning Arduino". Автор написал эту книгу, исходя из предположения, что вы никогда ранее не занимались программированием или электроникой. А также базируясь на том, что вам неинтересно читать много теории, прежде чем вы приступите к созданию какого-нибудь проекта, используя Arduino. С самого начала книги вы сразу же погрузитесь в создание простого проекта. Оттуда вы будете работать в общей сложности над 50 проектами, пока не станете уверенными и опытными в разработке Arduino. Майк считает, что лучший способ чему-либо научиться - это учиться на ходу и заниматься практикой.

Многие из моих знакомых разработчиков пришли в профессию из самых разных областей. У одних — высшее образование в области Computer Science; другие изучали фотографию, математику или даже не окончили университет. Эта книга для всех вас. Многие найдут здесь темы, интересные сами по себе. Я попытался показать, в каких реальных (неакадемических) ситуациях эти знания будут полезны. Хочу, чтобы, прочитав эту книгу, вы получили такие же знания, как после изучения базового курса по Computer Science, а также научились их применять. Проще говоря, цель этой книги — помочь вам стать более квалифицированным и опытным программистом благодаря лучшему пониманию Computer Science.

Если вы уже пытались узнать что-то о нейронных сетях и глубоком обу­чении, то, скорее всего, столкнулись с изобилием ресурсов, от блогов до массовых открытых онлайн-курсов различного качества и даже книг. Ресурсы по нейронным сетям обычно делятся на две категории. Некоторые из них касаются в основном концептуальной и математической части и содержат как рисунки, которые, как правило, встречаются в объяснениях нейронных сетей, так и круги, соединенные линиями со стрелками на концах, а также подробные математические объяснения того, что происходит, чтобы вы могли «вникнуть в матчасть». На других ресурсах — много кода, запустив который вы видите, как снижается ошибка и «обучается» нейронная сеть.

Эта книга не просто поможет защитить ваше веб-приложение от хакеров, но также расскажет об их тактике поиска уязвимостей и взлома. Мы обсудим множество приемов, которыми пользуются современные хакеры для взлома веб-приложений, поддерживаемых корпорациями, правительствами, а иногда и любителями. После тщательного изучения этих методов мы перейдем к средствам защиты. Мы оценим различные методы защиты от наиболее распространенных и опасных типов атак на сегодняшний день.

Начиная с первого релиза и по настоящий момент Swift активно развивается. Сегодня он стал основным языком разработки под платформу Apple, опередив все еще популярный язык Objective-C. Swift - это язык программирования с открытым исходным кодом, а значит, он скоро будет поддерживаться и другими операционными системами. Если вы когда-либо программировали на других языках, то могу предположить, что после знакомства со Swift и со всем многообразием его возможностей вы не захотите возвращаться в «старый лагерь».

Байесовская статистика помогает лучше рассуждать о неопределенности, так же как изучение логики в школе помогает увидеть ошибки в повседневном логическом мышлении. Учитывая, что практически каждый имеет дело с неопределенностью в жизни, аудитория читателей этой книги становится довольно широкой. Специалисты по работе с данными и исследователи, уже использующие статистику, извлекут выгоду из более глубокого понимания и интуиции насчет работы этих инструментов. Инженеры и программисты узнают много нового о том, как лучше количественно оценивать решения, которые им приходится принимать.

Что такое современный jаvascript? Когда-то он просто добавлял интерактивности к окнам веб-браузера, а теперь превратился в основательный фундамент мощного и надежного софта. Разработчики любого уровня смогут использовать jаvascript для создания API, веб-, мобильных и десктопных приложений.

Рассмотрены задачи, встречающиеся в повседневной работе любого разработчика в среде Java. Приведено более 300 приложений, содержащих свыше 1000 примеров. Продемонстрированы эффективные практические приемы и технические решения с учетом сложности кода, производительности, удобочитаемости и многого другого.

В этой книге тема безопасности рассматривается под необычным углом. Вместо использования классического подхода, когда безопасность находится в центре внимания, мы решили сделать основной темой проектирование программного обеспечения. Поначалу это может прозвучать немного странно, но если учесть, что уязвимости зачастую вызваны плохой архитектурой, обсуждение безопасности с точки зрения проектирования намного привлекательнее. Книга написана в первую очередь для разработчиков ПО, но она может понравиться любому человеку с интересом к теме безопасности. Важно, чтобы читатель был знаком с C-подобным синтаксисом и имел базовые навыки программирования на языках Java или C#.

За последние несколько лет были разработаны новые инструменты автоматизации, которые решают задачи конвейеров машинного обучения, такие как TensorFlow Extended (TFX) и Kubeflow. Все больше и больше организаций начинают использовать эти инструменты для создания конвейеров машинного обучения, которые автоматизируют большую часть (или все) этапов построения и обучения моделей машинного обучения. В этой книге Ханнес и Кэтрин дают четкое и понятное руководство по автоматизации конвейеров машинного обучения.

Книга «Data Science для карьериста» поможет вам войти в сферу Data Science и стать профессионалом. В ней рассказывается том, кто такие дата-сайентисты, как получить необходимые навыки и какие шаги нужно предпринять, чтобы устроиться на работу. После трудоустройства эта книга поможет вам понять, как развиваться в своей должности и стать в итоге частью сообщества Data Science, а также дорасти до уровня старшего специалиста. Наука о данных стремительно меняется, поэтому поддерживать стабильную работу проектов, адаптировать их к потребностям компании и работать со сложными стейкхолдерами не так уж и легко.

Вам когда-нибудь доводилось брать новый учебник по программированию только для того, чтобы почувствовать, как у вас голова начинает идти кругом, а глаза лезут на лоб в попытках разобраться в пространных объяснениях? Если так, то эта книга написана для вас. Многие программисты предпочитают учиться через эксперименты. Они просматривают чужой код и разбираются в том, какой способ лучше подходит для конкретной ситуации. Эта книга — пример практического подхода к изучению программирования. После минимальных объяснений читателю предоставляется набор упражнений для создания программ.

Эта книга была написана для того, чтобы помочь вам быстро изучить Java — и изучить хорошо. Книга не требует от читателя опыта программирования. Даже стопроцентный новичок обнаружит, что в ней просто объясняются сложные концепции. Если вы — опытный разработчик, переходящий на Java, материал обладает достаточной глубиной, чтобы вы могли немедленно взяться за программирование.

Эта книга написана, чтобы помочь вам быстро изучить Python — и изучить хорошо. Она не требует от читателя опыта программирования. Даже стопроцентный новичок обнаружит, что в этой книге просто объясняются сложные концепции. Если вы — опытный разработчик, переходящий на Python, материал обладает достаточной глубиной, чтобы вы могли немедленно взяться за программирование.

Вот уже многие годы язык Java входит в число самых популярных и востребованных. Он красивый, эффектный и, самое главное, очень производительный. Но, к сожалению, не самый простой. Именно поэтому спрос на Java-программистов неизменно высок. Язык Java — это бриллиант, который украсит багаж знаний любого программиста. А учить Java, как, я надеюсь, предстоит убедиться читателям этой книги, не только полезно, но и интересно.

Python — динамический язык программирования, применимый в широком спектре задач благодаря своей простой, но мощной сути. Писать на Python легко, но сделать код удобочитаемым, универсальным и простым в сопровождении — сложно. В третьем издании данной книги вы ознакомитесь с практическими рекомендация­ми, полезными инструментами и стандартами, используемыми профессиональными разработчиками на Python, так что сумеете преодолеть данную проблему.

В книге «jаvascript для глубокого обучения» удачно сочетаются элементы теории глубокого обучения и реальные примеры на jаvascript с использованием TF.js. Это прекрасный источник информации как для jаvascript-разработчиков, у которых еще нет опыта машинного обучения или теоретического математического образования, так и для опытных пользователей ML, желающих расширить свою деятельность на экосистему jаvascript.