Книги по информационной безопасности (ИБ) преимущественно делятся на две группы: в одних большей частью присутствует нормативная информация и мало сведений о технической реализации угроз и защите от них, в других описываются только технические аспекты (серии «...глазами хакера»). Данная книга выдерживает уже третье издание, предлагая читателю глубокое погружение в практические аспекты реализации конкретных атак и средств защиты. Представлены как актуальная техническая информация, так и советы по организации процесса обеспечения информационной безопасности с соответствующими примерами.

В этом издании представлен практический курс японского, который охватывает лексику, грамматику и фонетику языка уровня JLPT N5. Обучение начинается с вводного фонетического курса — подробного разбора двух японских азбук, а также правил чтения. Основной курс состоит из 15 объемных уроков по определенной теме. В каждом уроке дается необходимый объем лексики и грамматики, интересные заметки о жизни японцев, а также практические упражнения на отработку и закрепление пройденного материала с ключами в конце пособия. Авторская методика нацелена на то, чтобы по завершении каждого урока учащиеся смогли говорить на заданную тему, а также читать и писать тексты среднего уровня сложности. Изучение грамматики начинается с самых простых тем и усложняется от урока к уроку.

Быстрый код на чистом Python, оптимизированные библиотеки и аппаратное обеспечение, позволяющее использовать все преимущества параллельной обработки данных, – это цена входа в мир машинного обучения и анализа больших данных. Книга, которую вы держите в руках, предлагает уникальные техники ускорения с акцентом на большие данные и станет вашим надежным проводником в мир оптимизации решений на базе Python. Вы узнаете, как оптимизировать работу со встроенными структурами данных и ускорить решения за счет конкурентного выполнения, а также научитесь сокращать объем занимаемой данными памяти без ущерба для их точности. Ознакомившись с тщательно проработанными примерами, вы узнаете, как добиться большей производительности популярных библиотек, таких как NumPy и Pandas, и как эффективно обрабатывать и хранить данные.