Informatyka

Algorytmy kryptograficzne w Pythonie. Wprowadzenie

Shannon W. Bray

Dzięki kryptografii możemy w dużym stopniu zabezpieczyć swoje dane. Z szyfrowaną komunikacją wiążą się jednak kontrowersje i sprzeczności interesów. Przestępcy, ale również rządy, policja i służby wywiadowcze dążą do uzyskania możliwości wglądu we wszystkie formy komunikacji. Świat toczy wojnę o to, co można zaszyfrować, co powinno być zaszyfrowane i kto powinien dysponować kluczem pozwalającym odczytać zaszyfrowane wiadomości należące do innej osoby. W tej sytuacji zrozumienie, czym jest szyfrowanie, jak je stosować i jak się upewniać co do autentyczności i poufności otrzymywanych danych, staje się niezwykle ważne. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do kryptografii i bibliotek kryptograficznych Pythona. Omówiono tu podstawowe koncepcje z tej dziedziny, najważniejsze algorytmy i niezbędny zakres podstaw matematycznych: liczby pierwsze, teorię grup czy generatory liczb pseudolosowych. Wyjaśniono, czym są poufność, autentyczność i integralność wiadomości. Zaprezentowano najciekawsze biblioteki kryptograficzne Pythona i dokładnie pokazano, w jaki sposób można je wykorzystywać we własnych implementacjach. Wiele z prezentowanych koncepcji, między innymi kryptografia klucza publicznego i implementacja kryptografii krzywych eliptycznych, zostało przedstawionych w praktyce, za pomocą kodu Pythona, tak aby można było wymieniać dane w bardzo bezpiecznym formacie przez niezabezpieczony kanał. W książce: podstawy Pythona i kryptografii protokoły kryptograficzne i matematyka kryptograficzna kryptoanaliza za pomocą kodu Pythona kryptografia wizualna: biblioteki, algorytmy, tryby kodowania integralność wiadomości tworzenie rozwiązań kryptograficznych w Pythonie Masz coś do ukrycia? Zaszyfruj to w Pythonie!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie IV

Piotr Wróblewski

Podstawowy podręcznik do nauki algorytmiki Przystępne wprowadzenie do algorytmiki Bez zbędnej teorii Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej i cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. W pierwszej kolejności autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Szybko opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione w książce algorytmy zilustrowane zostały przykładowymi kodami źródłowymi w C++ , ułatwiającymi zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka ta pozwala szybko, a także bezboleśnie opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Wykorzystanie rekurencji Analiza złożoności algorytmów Algorytmy sortowania Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Struktury danych i ich implementacja Optymalizacja algorytmów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Algorytmy numeryczne Poradnik kompilacji i uruchamiania programów (GCC, DevC++, Microsoft Visual C++ Express Edition). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!

Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik

Rishal Hurbans

Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!

Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik

Rishal Hurbans

Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!

Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji

Giuseppe Bonaccorso

Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!

Amazon DynamoDB - The Definitive Guide. Explore enterprise-ready, serverless NoSQL with predictable, scalable performance

Aman Dhingra, Mike Mackay

This book will help you master Amazon DynamoDB, the fully managed, serverless, NoSQL database service designed for high performance at any scale. Authored by Aman Dhingra, senior DynamoDB specialist solutions architect at AWS, and Mike Mackay, former senior NoSQL specialist solutions architect at AWS, this guide draws on their expertise to equip you with the knowledge and skills needed to harness DynamoDB's full potential.This book not only introduces you to DynamoDB's core features and real-world applications, but also provides in-depth guidance on transitioning from traditional relational databases to the NoSQL world. You'll learn essential data modeling techniques, such as vertical partitioning, and explore the nuances of DynamoDB's indexing capabilities, capacity modes, and consistency models. The chapters also help you gain a solid understanding of advanced topics such as enhanced analytical patterns, implementing caching with DynamoDB Accelerator (DAX), and integrating DynamoDB with other AWS services to optimize your data strategies.By the end of this book, you’ll be able to design, build, and deliver low-latency, high-throughput DynamoDB solutions, driving new levels of efficiency and performance for your applications.

Amazon EC2 Cookbook. Over 40 hands-on recipes to develop and deploy real-world applications using Amazon EC2

Sekhar Reddy

Discover how to perform a complete forensic investigation of large-scale Hadoop clusters using the same tools and techniques employed by forensic experts. This book begins by taking you through the process of forensic investigation and the pitfalls to avoid. It will walk you through Hadoop’s internals and architecture, and you will discover what types of information Hadoop stores and how to access that data. You will learn to identify Big Data evidence using techniques to survey a live system and interview witnesses. After setting up your own Hadoop system, you will collect evidence using techniques such as forensic imaging and application-based extractions. You will analyze Hadoop evidence using advanced tools and techniques to uncover events and statistical information. Finally, data visualization and evidence presentation techniques are covered to help you properly communicate your findings to any audience.

Amazon Fargate Quick Start Guide. Learn how to use AWS Fargate to run containers with ease

Deepak Vohra

Amazon Fargate is new launch type for the Amazon Elastic Container Service (ECS). ECS is an AWS service for Docker container orchestration. Docker is the de facto containerization framework and has revolutionized packaging and deployment of software. The introduction of Fargate has made the ECS platform serverless.The book takes you through how Amazon Fargate runs ECS services composed of tasks and Docker containers and exposes the containers to the user. Fargate has simplified the ECS platform. We will learn how Fargate creates an Elastic Network Interface (ENI) for each task and how auto scaling can be enabled for ECS tasks. You will also learn about using an IAM policy to download Docker images and send logs to CloudWatch. Finally, by the end of this book, you will have learned about how to use ECS CLI to create an ECS cluster and deploy tasks with Docker Compose.

Amazon S3 Essentials. Get started with Amazon S3 for virtually unlimited cloud and Internet storage

Sunil Gulabani

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), provides developers and IT teams with secure, durable, and highly-scalable object storage. Amazon S3 is easy to use, with a simple web services interface to store and retrieve any amount of data from anywhere on the web.S3 is automatically web scalable and responds to the requirements of your application and traffic, and therefore offers a key element to help companies deal dynamically with any spike in traffic for their application (such as a free e-book offer).This book starts with the basics of the Amazon S3 and its features, and you will quickly get an understanding how to use the Amazon Management Console for Amazon S3 which is the simplest way to manage Amazon S3. Next, we will cover basic operations on bucket, folder, objects. Once the basic operations are understood, you will know how to use Amazon S3 using Java SDK. Following that, you will learn about Copy Objects and Multipart copy objects for large objects size. You will also learn to manage the life cycle of bucket and how to share resources to the different domain by configuring CORS. The book will then guide you through the development and deployment of a static website on Amazon S3 using different services of Amazon.By the end of the book, you will be able to create a scalable application using Amazon S3.