Learning Kali Linux RU+EN.zip
30.1 MB
📗 Изучаем Kali Linux. Проверка защиты, тестирование на проникновение, этичный хакинг [2025] Рик Мессье
📘 Learning Kali Linux: security testing, penetration testing and ethical hacking [2024] Ric Messier
Дистрибутив Kali Linux, включающий сотни встроенных утилит, позволяет быстро приступить к тестированию безопасности. Однако наличие такого количества инструментов в арсенале Kali Linux может ошеломить. Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
▪️Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
▪️Познакомитесь с широким спектром инструментов, доступных в Kali Linux.
▪️Изучите основы тестирования на проникновение на протяжении всего жизненного цикла атаки.
▪️Познакомитесь с расширенными инструментами Kali для применения передовых методов атак.
▪️Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
#python #cpp #kali #kalilinux #linux #хакинг #безопасность #программирование #разработка #IT
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📘 Learning Kali Linux: security testing, penetration testing and ethical hacking [2024] Ric Messier
Дистрибутив Kali Linux, включающий сотни встроенных утилит, позволяет быстро приступить к тестированию безопасности. Однако наличие такого количества инструментов в арсенале Kali Linux может ошеломить. Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
▪️Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
▪️Познакомитесь с широким спектром инструментов, доступных в Kali Linux.
▪️Изучите основы тестирования на проникновение на протяжении всего жизненного цикла атаки.
▪️Познакомитесь с расширенными инструментами Kali для применения передовых методов атак.
▪️Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
#python #cpp #kali #kalilinux #linux #хакинг #безопасность #программирование #разработка #IT
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
🔥39👍19❤12👨💻3🤩1😍1🙈1
📗 Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [2024] Джеф Просиз
📙 Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically [2022] Jeff Prosise
💾 Скачать книги RU + EN
Сейчас такой литературы полно, но у этой книги есть ряд преимуществ:
▫️1) она написана с точки зрения прямого прикладного применения ML-моделей и при этом содержит в себе очень большой обзор и очень много полезных примеров
▫️2) книга написана увлекательно и очень понятным языком
▫️3) книга переведена на русский язык и перевод качественный
▫️4) здесь есть даже инструкции, как внедрять облачные сервисы с ИИ в свои собственные приложения по API, и много подобных практически полезных вещей
Книга состоит из двух частей:
▪️ ЧАСТЬ 1. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ SCIКIT-LEARN
▪️ ЧАСТЬ 2. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ КERAS И TENSORFLOW
В каждой части по 7 глав, где рассмотрены основные модели и как ими пользоваться, как внедрять и применять, много примеров прикладных задач присутствует в каждой главе. #AI #ИИ #машинное_обучение #python #искусственный_интеллект #математика #computer_science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📙 Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically [2022] Jeff Prosise
💾 Скачать книги RU + EN
Сейчас такой литературы полно, но у этой книги есть ряд преимуществ:
▫️1) она написана с точки зрения прямого прикладного применения ML-моделей и при этом содержит в себе очень большой обзор и очень много полезных примеров
▫️2) книга написана увлекательно и очень понятным языком
▫️3) книга переведена на русский язык и перевод качественный
▫️4) здесь есть даже инструкции, как внедрять облачные сервисы с ИИ в свои собственные приложения по API, и много подобных практически полезных вещей
Книга состоит из двух частей:
▪️ ЧАСТЬ 1. МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ SCIКIT-LEARN
▪️ ЧАСТЬ 2. ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ С ПОМОЩЬЮ КERAS И TENSORFLOW
В каждой части по 7 глав, где рассмотрены основные модели и как ими пользоваться, как внедрять и применять, много примеров прикладных задач присутствует в каждой главе. #AI #ИИ #машинное_обучение #python #искусственный_интеллект #математика #computer_science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍31❤16🔥13❤🔥2👨💻2😍1🗿1
Прикладное_машинное_обучение_и_искусственный_интеллект_для_инженеров.zip
56.3 MB
📗 Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров [2024] Джеф Просиз
📙 Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically [2022] Jeff Prosise
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения. #AI #ИИ #машинное_обучение #python #искусственный_интеллект #математика #computer_science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
📙 Applied Machine Learning and AI for Engineers Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically [2022] Jeff Prosise
Книга рассказывает о применении искусственного интеллекта и машинного обучения в бизнесе и инженерной практике. Подробно описаны популярные алгоритмы машинного обучения и разъяснено, когда их целесообразно использовать. Приведены примеры построения моделей машинного обучения на языке Python с помощью библиотеки Scikit-Learn, а также создания нейронных сетей посредством библиотек Keras и TensorFlow. Изложены базовые принципы и способы оценки регрессионных моделей, моделей бинарной и многоклассовой классификации. Показаны примеры создания модели распознавания лиц и обнаружения объектов, языковых моделей, отвечающих на естественно-языковые вопросы и переводящих текст на другие языки. Рассмотрено использование набора облачных API Cognitive Services для внедрения ИИ в различные приложения. #AI #ИИ #машинное_обучение #python #искусственный_интеллект #математика #computer_science
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍42🔥18❤10⚡6💯4🥰2🗿1
👨🏻💻 В нашем дружественном IT-канале 🔵 Эпсилон была опубликована интересная задачка по программированию. В этом посте разберем её подробно.
👩💻 Задача для наших подписчиков на понимание наследования в Python: Задача: Что выведет следующий код?
📜 Варианты ответов:
⚡️ — 1. А
❤️ — 2. B
👍🏻 — 3. Будет вызвано исключение TypeError
👾 — 4. С
Правильный ответ: 3. Будет вызвано исключение TypeError. Но почему так сработает?
Пояснение: Код не сможет быть даже исполнен из-за ошибки в определении класса C. При создании класса C Python пытается построить порядок разрешения методов (MRO). Класс C наследуется от A и B, при этом класс B сам является наследником A.
Это создаёт противоречивую иерархию, которую невозможно выстроить линейно и логично. С точки зрения MRO, класс A не может находиться в иерархии как до класса B (так как B наследуется от A), так и после него (так как C наследует от A после B). Это противоречие приводит к ошибке. Если вы запустите этот код, интерпретатор выдаст исключение еще на этапе создания класса C:
Вывод: Задача проверяет знание не только того, как вызываются методы, но и того, как Python внутренне строит иерархии классов и не позволяет создавать некорректные наследования.
✍🏻 Напишите в комментариях, вы смогли бы решить такую задачу без подсказки? Какой первый ответ вам пришел в голову? #python #программирование #разработка #архитектура
📙 Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся [2019] Харрисон
📗 Python. Исчерпывающее руководство [2023] Бизли Д.
📕 Мощный Python: Шаблоны и стратегии работы с современным Python [2025] Максвелл Аарон
📒 Python для хакеров [2023] Ли Воган
📙 Сверхбыстрый Python [2023] Тиаго Антао
📒 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. 2-е изд. [2023] Анатолий Постолит
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
class A:
def process(self):
return 'A'
class B(A):
def process(self):
return 'B'
class C(A, B):
pass
obj = C()
print(obj.process())
📜 Варианты ответов:
⚡️ — 1. А
❤️ — 2. B
👍🏻 — 3. Будет вызвано исключение TypeError
👾 — 4. С
Правильный ответ: 3. Будет вызвано исключение TypeError. Но почему так сработает?
Пояснение: Код не сможет быть даже исполнен из-за ошибки в определении класса C. При создании класса C Python пытается построить порядок разрешения методов (MRO). Класс C наследуется от A и B, при этом класс B сам является наследником A.
Это создаёт противоречивую иерархию, которую невозможно выстроить линейно и логично. С точки зрения MRO, класс A не может находиться в иерархии как до класса B (так как B наследуется от A), так и после него (так как C наследует от A после B). Это противоречие приводит к ошибке. Если вы запустите этот код, интерпретатор выдаст исключение еще на этапе создания класса C:
TypeError: Cannot create a consistent method resolution order (MRO) for bases A, B
Вывод: Задача проверяет знание не только того, как вызываются методы, но и того, как Python внутренне строит иерархии классов и не позволяет создавать некорректные наследования.
✍🏻 Напишите в комментариях, вы смогли бы решить такую задачу без подсказки? Какой первый ответ вам пришел в голову? #python #программирование #разработка #архитектура
📙 Как устроен Python. Гид для разработчиков, программистов и интересующихся [2019] Харрисон
📗 Python. Исчерпывающее руководство [2023] Бизли Д.
📕 Мощный Python: Шаблоны и стратегии работы с современным Python [2025] Максвелл Аарон
📒 Python для хакеров [2023] Ли Воган
📙 Сверхбыстрый Python [2023] Тиаго Антао
📒 Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. 2-е изд. [2023] Анатолий Постолит
💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍53❤35🔥11⚡3🌚2👨💻2❤🔥1😢1👾1