Все для школьников, студентов, учащихся, преподавателей и родителей - Обучалка - Obuchalka.org

Ловушка для багов, Полевое руководство по веб-хакингу, Яворски П., 2020.

   «Чтобы чему-то научиться, надо применять знания на практике. Именно так мы освоили ремесло взлома» — Майкл Принс и Иоберт Абма, соучредители HackerOne. «Ловушка для багов» познакомит вас с белым хакингом — поиском уязвимостей в системе безопасности. Неважно, являетесь ли вы новичком в области кибербезопасности, который хочет сделать интернет безопаснее, или опытным разработчиком, который хочет писать безопасный код, Питер Яворски покажет вам. как это делается. В книге рассматриваются распространенные типы ошибок и реальные хакерские отчеты о таких компаниях, как Twitter, Facebook. Google, Uber и Starbucks. Из этих отчетов вы поймете принципы работы уязвимостей и сможете сделать безопасней собственные приложения. Вы узнаете:
• как работает интернет, и изучите основные концепции веб-хакинга;
• как злоумышленники взламывают веб-сайты;
• как подделка запросов заставляет пользователей отправлять информацию на другие веб-сайты:
• как получить доступ к данным другого пользователя:
• с чего начать охоту за уязвимостями;
• как заставить веб-сайты раскрывать информацию с помощью фейковых запросов.

Конкурентность в С#, Асинхронное, параллельное и многопоточное программирование, Клири С., 2020.

   Если вы побаиваетесь конкурентного и многопоточного программирования, эта книга написана для вас. Стивен Клири предоставляет в ваше распоряжение 85 рецептов работы с .NET и C# 8.0. необходимых для параллельной обработки и асинхронного программирования. Конкурентность уже стала общепринятым методом разработки хорошо масштабируемых приложений, но параллельное программирование остается непростой задачей. Подробные примеры и комментарии к коду позволят разобраться в том, как современные инструменты повышают уровень абстракции и упрощают конкурентное программирование. Вы научитесь использовать async и await для асинхронных операций, расширять возможности кода за счет использования асинхронных потоков, исследовать потенциал параллельного программирования с библиотекой TPL Dataflow, создавать конвейеры потоков данных с библиотекой TPL Dataflow, задействовать функциональность System.Reactive на базе LINQ, использовать потоково-безопасные и неизменяемые коллекции, проводить модульное тестирование конкурентного кода, брать под контроль пул потоков, реализовывать корректную кооперативную отмену, анализировать сценарий на предмет объединения конкурентных методов, пользоваться всеми возможностями асинхронно-совместимого объектно-ориентированного программирования, распознавать и создавать адаптеры для кода, в котором используются старые стили асинхронного программирования.

Классические задачи Computer Science на языке Python, Копец Д., 2020.

   Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

Карьера программиста, Лакман М.Г., 2020.

   Книга «Карьера программиста» основана на опыте практического участия автора во множестве собеседований, проводимых лучшими компаниями. Это квинтэссенция сотен интервью со множеством кандидатов, результат ответов на тысячи вопросов, задаваемых кандидатами и интервьюерами в ведущих мировых корпорациях. Из тысяч возможных задач и вопросов в книгу были отобраны 189 наиболее интересных и значимых. Шестое издание этого мирового бестселлера поможет вам наилучшим образом подготовиться к собеседованию при приеме на работу программистом или руководителем в крупную IT-организацию или перспективный стартап. Основную часть книги составляют ответы на технические вопросы и задания, которые обычно получают соискатели на собеседовании в таких компаниях, как Google, Microsoft, Apple, Amazon и других. Рассмотрены типичные ошибки, которые допускают кандидаты, а также эффективные методики подготовки к собеседованию. Используя материал этой книги, вы с легкостью подготовитесь к устройству на работу в Google, Microsoft или любую другую ведущую 1Т-компанию.

Зачем мы живем, Выдержки из древнеяпонских буддийских текстов, Кэнтэцу Такамори, Дайдзи Акэхаси, Кэнтаро Ито, 2019.

   В книге, написанной видными современными исследователями и популяризаторами буддизма, излагается учение о смысле жизни, содержащееся в трудах японского буддийского учителя Синрана, жившего в XIII веке. Согласно Синрану, люди могут достичь истинной цели жизни, благодаря которой испытают огромную непреходящую радость, несмотря на то, что человеческое существование полно страданий и на первый взгляд кажется бессмысленным.

Зачем мужчинам соски, Вопросы, которые ты осмелишься задать доктору только после третьего бокала, Лейнер М., Голдберг Б., 2020.

   Замечали ли вы, что все гости, узнав, что среди приглашенных на праздник или вечеринку есть сотрудник медицинского учреждения, тут же вспоминают тысячи вопросов, которые постеснялись задать своему лечащему врачу? И вот через некоторое время бедняга уже осматривает чью-то родинку, пытается объяснить этиологию головных болей у хозяйки и найти ответы на эпизодические: «Правда ли, что градус нужно только повышать?», «Толстеют ли от спермы?», «Почему какашки плавают?». И это только начало… Вскоре оказывается, что нескольких лет медицинского образования и практики вовсе недостаточно, чтобы утолить жажду знаний окружающих.
Писатель и сценарист Марк Лейнер и доктор Билли Голдберг решили исправить эту ситуацию и помочь сотням докторов, которые вместо пиццы поглощают на вечеринке чужие порождения затуманенного алкоголем сознания. Опираясь на научные и медицинские факты, они отвечают на самые интригующие вопросы, которые люди стесняются задать во время приема у врача.
Внимание! Информация, содержащаяся в книге, не может служить заменой консультации врача. Перед совершением любых рекомендуемых действий необходимо проконсультироваться со специалистом.

Python, Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления, Дейтел П., Дейтел Х., 2020.

   Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков.
В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1-5 и фрагменты глав 6-7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11-16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.

Гид по Computer Science для каждого программиста, Спрингер В., 2020.

   Колосс на глиняных ногах — так можно назвать программиста без подготовки в области Computer Science. Уверенное владение основами позволяет «не изобретать велосипеды» и закладывать в архитектуру программ эффективные решения. Все это избавляет от ошибок и чрезмерных затрат на тестирование и рефакторинг.
Не беда, если вы чувствуете себя не у дел, когда другие программисты обсуждают аппроксимативный предел. Даже специалисты с опытом допускают ошибки из-за того, что подзабыли Computer Science.