В данной книге предлагается альтернативный метод создания программ для программируемых логических контроллеров – ПЛК. Рассматривается метод управления контроллерами с помощью программ организованных в виде таблиц. Использование таблиц позволяет наблюдать за выполнением программы в контроллере, без подключения его к компьютеру с установленной средой разработки. Применение табличного программирования для управления оборудованием может упростить разработку программ для ПЛК, ускорить поиск неисправностей, существенно уменьшить время простоев, а также кратно снизить стоимость оборудования и программного обеспечения.

Предлагаемая читателю книга может быть использована в качестве учебного пособия по самостоятельному изучению программирования на языке С. В связи с этим в учебном пособии уделено большое внимание приобретению читателем практических навыков программирования. Уже с самого начала изучения языка читатель имеет возможность повторять программный код учебных примеров, приведенных в пособии.

Книга дает наглядные практические советы по сохранению анонимности в Интернете, а также предотвращению утечки конфиденциальных данных для пользователей мобильных телефонов, ноутбуков, настольных компьютеров и планшетных устройств. Рассмотрены способы предотвратить “слежку” за пользователем со стороны различных веб-сайтов и сервисов. Даны рекомендации по настройкам популярных ОС. Приводится информация о безопасной работе в социальных сетях, программах и сервисах для повышения конфиденциальности и обеспечения анонимности в сети.

Эта книга является практическим руководством для аналитиков, трейдеров и исследователей данных, стремящихся углубить свои знания в области анализа финансовых данных. В книге подробно рассматриваются методы кластерного анализа, их применение для оптимизации портфеля, обнаружения аномалий и прогнозирования трендов на финансовых рынках. Материалы книги сопровождается примерами кода на Python, что позволяет читателям немедленно применять изученные методы на практике. Использование популярных библиотек, таких как Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib и Seaborn, делает анализ данных доступным и эффективным.

Безопасное хранение секретов, учетных данных и идентификаторов машин — важный, хотя и часто упускаемый из виду, аспект безопасной разработки программного обеспечения. Безопасность DevOps часто устраняет уязвимости, но пренебрегает более широкими дискуссиями, такими как аутентификация, авторизация и контроль доступа, потенциально оставляя дверь открытой для взломов. Именно здесь может помочь стратегия безопасности идентификации, интегрированная в ваш код, инфраструктуру и среду с первого дня. В этой практической книге авторы Джон Уолш, Узи Айлон и Мэтт Баркер предоставляют концептуальные основы, обзоры технологий и полезные фрагменты кода, чтобы преодолеть разрыв между разработкой, ИТ и безопасностью для интеграции надежной безопасности идентификации в приложениях, конвейерах CI/CD, Kubernetes и облачных, гибридных и мультиоблачных средах, автоматизации процессов, IoT и многом другом.