Реверсивный инжиниринг считается одним из наиболее сложных направлений в информационной безопасности (ИБ). В книге автор предлагает приоткрыть завесу тайны над этой темой и с помощью практических примеров рассмотреть, как работают приложения под ОС Windows, а также разобраться в том, как эксплуатировать уязвимости переполнения буфера, размещать свой код в выполнимых файлах, находить полезную информацию в дампах памяти и многое другое. Код практически любого приложения может содержать ошибки. Самый прос­той способ исправить эти ошибки – это найти в исходном коде проблемную команду или функцию и внести соответствующие исправления в код. Но что делать, когда по тем или иным причинам исходный код нам не доступен, как в случае с проприетарным ПО? Если у нас имеется только откомпилированный выполнимый файл – артефакт. Например, для выявления уязвимостей, недокументированных возможностей и т.д. В таком случае нам тоже потребуется обратная разработка. Результатом обратной разработки является построение детального алгоритма работы программы, а также выявление уязвимостей и других интересующих исследователя аспектов работы программного обеспечения.

PyCharm – лучшая профессиональная среда разработки для программистов Python среди множества доступных интегрированных сред. Независимо от того, в каких целях используется Python – для общих задач автоматизации, создания утилит, веб-приложений, анализа данных, машинного обучения или бизнес-приложений, – инструменты PyCharm упрощают выполнение сложных задач и оптимизируют общую производительность. В этой книге мы отправляемся в путешествие по универсальной и динамичной сфере разработки Python, чему способствует интегрированная среда разработки PyCharm. Независимо от того, являетесь ли вы программистом-новичком, только начинающим свое приключение в программировании, или опытным разработчиком, желающим улучшить свои навыки Python, эта книга станет вашим надежным помощником.

В учебнике рассматриваются вопросы использования табличного процессора MS Excel при решении ряда задач математического анализа, линейной алгебры, линейного программирования, а также финансово-экономических задач. Учебник предназначен прежде всего для студентов первого года обучения программы бакалавриата (направления 38.03.01 «Экономика», 38.03.02 «Менеджмент»), изучающих дисциплины «Цифровая математика на языке R и Excel» и «Компьютерный практикум. В учебнике последовательно излагаются общие характеристики табличного процессора MS Excel с углублением по мере изучения основных положений математического анализа и линейной алгебры. Отдельное внимание уделяется построению графиков функций. Показаны возможности решения задач линейного программирования. Приведены примеры решения финансово-экономических и управленческих задач. В каждом разделе представлены задания для самостоятельной работы. Учебник будет полезен студентам программ бакалавриата, изучающим линейную алгебру и математический анализ, которые стремятся освоить инструментальные средства табличного процессора MS Excel и их применение при решении финансово-экономических и управленческих задач.

В книге подробно рассмотрено программирование драйверов ядра Linux, исследованы возможности расширяемости ядра при помощи модулей. Основная версия ядра — 5.15. Код примеров отработан и проверен на десятках различных инсталляций Linux, установленных из различных дистрибутивов и разных семейств дистрибутивов: Fedora, CentOS, Debian, Ubuntu, Mint. Уделено внимание архитектурам x_64, x_86, ARM, а также одноплатному компьютеру Raspberry Pi и драйверам устройств, подключаемых по USB. Затронут стандарт POSIX, разобраны API ядра, работа с Raspberry Pi, системные вызовы и подключение разнообразных периферийных устройств. Эта книга рассчитана на достаточно опытных разработчиков системного программного обеспечения. Предполагается, что, возможно, у читателя и отсутствует какой-либо опыт в программировании именно для ядра Linux или даже вообще в программировании для этой системы — но предполагаются знания и какой бы то ни было опыт в системном программировании для других операционных систем, которые станут хорошей базой для построения аналогий. В высшей степени плодотворно любое знакомство с одной или несколькими POSIX-системами: Open Solaris, QNX, FreeBSD, NetBSD, MINIX3, ...

В книге рассказывается о том, как использовать генеративные текстовые модели поколений GPT-3.5 и GPT-4 для создания приложений различного назначения, в числе которых интерактивный психотерапевт, интеллектуальный голосовой помощник, система рекомендации товаров, генератор заметок в соцсетях, система распознавания речи и многие другие. Вы научитесь использовать векторные базы данных, узнаете, как управлять уровнем креативности моделей GPT, применять современные методы генерирования высококачественного текста, и даже организуете диалог между двумя чат-ботами. Примеры и практические упражнения помогут закрепить пройденный материал. Издание предназначено для тех, кто владеет основами языка программирования Python и собирается использовать GPT в реальных сценариях для решения прикладных задач. Если вы владеете основами языка программирования Python и готовы изучить еще несколько инструментов, таких как объекты Dataframe библиотеки Pandas и некоторые методы NLP, значит, у вас есть под рукой все необходимое для создания интеллектуальных систем с использованием инструментов OpenAI.

В книге исследуется мощная языковая модель GPT-3, упрощающая создание приложений с искусственным интеллектом. Первая часть посвящена основам API OpenAI, во второй описывается динамичная и процветающая среда, возникшая вокруг GPT-3. Представлены рекомендации по использованию GPT-3 для создания новых бизнес-продуктов. Обсуждается влияние GPT-3 на развитие мировой экономики и такие передовые тенденции, как программирование без кода и достижение общего искусственного интеллекта. Книга рассчитана на читателей, интересующихся современными технологиями. Она будет особенно полезна предпринимателям, деятельность которых связана с индустрией искусственного интеллекта, а также тем, кто планирует использовать языковые способности GPT-3 для реализации творческих проектов. Первая часть книги посвящена основам API OpenAI. Во второй части книги мы исследуем пеструю экосистему, органично и стремительно возникшую вокруг GPT-3. В главе 1 изложен контекст и основные определения, необходимые для комфортного изучения дальнейших тем. В главе 2 мы глубоко погружаемся в API, разбивая его на наиболее важные элементы, такие как базовые модели и конечные точки, описывая их назначение и способы использования.

Книга рассказывает о языке программирования javascript, разработке на нем как программ общего назначения, выполняющихся в среде Node.js, так и скриптов для веб-страниц. Даны основы javascript: типы данных, операторы, работа с числами, строками, датой и временем, массивами, функции, классы (как старого, так и нового синтаксиса), итераторы, генераторы и класс Promise. Объяснена работа с отладчиком, встроенным в редактор Visual Studio Code. Рассказано о модулях, средствах для работы с файловой системой и программирования веб-серверов. Описана объектная модель документа. Рассмотрены средства для работы с элементами веб-страницы, самой страницей и браузером и технология AJAX (в том числе Fetch API), а также готовые программные пакеты для разработки веб-сайтов, в частности Webpack. С появлением Node.js появилась возможность писать на javascript программы практически любого назначения: инструментальные и системные утилиты, серверы и даже приложения с графическим интерфейсом (правда, для этого понадобятся дополнительные библиотеки). Предлагаемая вниманию читателей книга рассказывает о языке javascript, его применении для написания как программ, работающих под управлением Node.js.

Python — первоклассный инструмент, и в первую очередь благодаря наличию множества библиотек для хранения, анализа и обработки данных. Отдельные части стека Python описываются во многих источниках, но только в новом издании «Python для сложных задач» вы найдете подробное описание: IPython, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn и др. Специалисты по обработке данных, знакомые с языком Python, найдут во втором издании решения таких повседневных задач, как обработка, преобразование и подготовка данных, визуализация различных типов данных, использование данных для построения статистических моделей и моделей машинного обучения. Проще говоря, эта книга является идеальным справочником по научным вычислениям в Python. Эта книга не планировалась как введение в язык Python или в программирование вообще. Я предполагаю, что читатель знаком с языком Python и знает, как определять функции, присваивать значения переменным, вызывать методы объектов, управлять потоком выполнения программы и решать другие простейшие задачи. Она должна помочь пользователям языка Python научиться применять инструменты исследования данных, имеющиеся в языке Python, — библиотеки...