Не навреди. Истории о жизни, смерти и нейрохирургии [2016] Марш Генри

Совершая ошибки или сталкиваясь с чужими, мы успокаиваем себя фразами "Человеку свойственно ошибаться". Но утешают ли они того, кто стал жертвой чужой некомпетентности? И утешают ли они врача, который не смог помочь? Нам хочется верить, что врач непогрешим на своем рабочем месте. В операционной всемогущ, никогда не устает и не чувствует себя плохо, не раздражается и не отвлекается на посторонние мысли. Но каково это на самом деле - быть нейрохирургом? Каково знать, что от твоих действий зависит не только жизнь пациента, но и его личность - способность мыслить и творить, грустить и радоваться? Рано или поздно каждый нейрохирург неизбежно задается этими вопросами, ведь любая операция связана с огромным риском. Генри Марш, всемирно известный британский нейрохирург, раздумывал над ними на протяжении всей карьеры, и итогом его размышлений стала захватывающая, предельно откровенная и пронзительная книга...

💡Наши открытые чаты:

Наш чат по физ-мату и программированию 👨🏻‍🏫
➡️ @math_code ⬅️

Наш чат по инфо-безопасности и хакингу 👨🏻‍💻
➡️ @hack_cpp ⬅️

Свободное тематическое общение на интересные темы. Вы сможете задать вопросы и получить помощь, сами помочь другим, обсудить что-либо. Чаты под модерацией, поэтому флуда, рекламы, оскорблений там нет! Только дружная уютная атмосфера!

Bash и кибербезопасность: Атака, защита и анализ из командной строки Linux [2020] Тронкон

Bash и кибербезопасность: Атака, защита и анализ из командной строки Linux [2020] Тронкон

Командная строка может стать идеальным инструментом для обеспечения кибербезопасности. Невероятная гибкость и абсолютная доступность превращают стандартный интерфейс командной строки (CLI) в фундаментальное решение, если у вас есть соответствующий опыт. Авторы Пол Тронкон и Карл Олбинг рассказывают об инструментах и хитростях командной строки, помогающих собирать данные при упреждающей защите, анализировать логи и отслеживать состояние сетей. Пентестеры узнают, как проводить атаки, используя колоссальный функционал, встроенный практически в любую версию Linux.

​​Научные фильмы по физике, математике, науке и технике.

📺 https://t.me/maths_lib 🎥

Библиотека лучших видеоуроков

➡️ Подписаться

Над этой задачей спорят лучшие финансисты мира... 🤔
Получится ли её решить нашим подписчикам? 😏
Ваши ответы напишите в комментарии !

👨🏻‍💻 Обсуждение задачи 📌

#задачи #математика #логика

​​📚 11 книг по информационной безопасности

🔽 Скачать книги на канале Hack & Crack

Бывали ли у вас случаи неудачного разгона или неудачного апгрейда/ремонта компьютера, в результате которого техника перестала работать? Расскажите свои истории в комментариях. 👨‍💻

➡️ Обсуждение тут ⬅️

#ночной_чат #железо

[1] Java 9. Полное руководство [2018] Шилдт Герберт
[2] Java 9-10. Руководство для начинающих [2019] Шилдт Герберт
[3] OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение [2018] Прохоренок

Java 9. Полное руководство [2018] Шилдт Герберт

В этом десятом издании справочного пособия, полностью обновленном с учетом последней версии Java SE 9, поясняется, как разрабатывать, компилировать, отлаживать и выполнять программы на языке программирования Java. Это пособие составлено Гербертом Шилдтом, автором популярных во всем мире книг по языкам программирования, таким образом, чтобы охватить все языковые средства Java, включая синтаксис, ключевые слова, основные принципы объектно-ориентированного программирования, значительную часть прикладного интерфейса Java API, библиотеки классов, аплеты и сервлеты, компоненты JavaBeans, библиотеки AWT и Swing, а также продемонстрировать их применение на простых и наглядных примерах. Не обойдены вниманием и новые средства, появившиеся в версии Java SE 9, в том числе модули и утилита JShell.

Java 9-10. Руководство для начинающих [2019] Шилдт Герберт

Очередное издание бестселлера, обновленное с учетом всех новинок Java Platform, Standard Edition 9 (Java SE 9), позволит читателям в кратчайшие сроки приступить к программированию на языке Java. Опытнейший автор Герберт Шилдт уже в начале книги познакомит читателей с тем, как создаются, компилируются и выполняются программы, написанные на Java. Далее обсуждаются ключевые слова, синтаксис и языковые конструкции, составляющие основу Java. Также будут рассмотрены темы повышенной сложности, включая многопоточное программирование, обобщения, лямбда-выражения, Swing, JavaFX и ключевое нововведение Java SE 9 — модули. В качестве бонуса читателей ждет знакомство с JShell — новой интерактивной оболочкой Java.

OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение [2018] Прохоренок

Книга знакомит с современными технологиями компьютерного зрения, позволяющими машинам, роботам, веб-камерам и другим устройствам распознавать изображения. Приведено описание библиотеки компьютерного зрения OpenCV применительно к языку программирования Java. Объясняется, как загружать и сохранять изображения в различных форматах, захватывать кадры с веб-камеры в режиме реального времени, выполнять обработку, трансформацию и сегментацию изображения, применять к изображению фильтры. На практических примерах рассмотрены алгоритмы компьютерного зрения, предназначенные для обнаружения, классификации и отслеживания объектов, выделения границ и контуров объектов, поиска объектов по шаблону, особым точкам, цвету или обученному классификатору.

📚 6 книг по искусственному интеллекту [Python]

Python для сложных задач. Наука о данных и машинное обучение [2018] Плас Дж

Это подробное руководство по самым разным вычислительным и статистическим методам, без которых немыслима любая интенсивная обработка данных, научные исследования и передовые разработки. Читатели, уже имеющие опыт программирования и желающие эффективно использовать Python в сфере Data Science, найдут в этой книге ответы на всевозможные вопросы.

Машинное обучение и TensorFlow [2019] Шакла

Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной парковкой, пытаетесь переключить передачу в нужный момент и не перепутать зеркала, лихорадочно вспоминая последовательность действий, в то время как ваша нога нервно подрагивает на педали газа. Это сложное, но необходимое упражнение. Так и в машинном обучении: прежде чем использовать современные системы распознавания лиц или алгоритмы прогнозирования на фондовом рынке, вам придется разобраться с соответствующим инструментарием и набором инструкций, чтобы затем без проблем создавать собственные системы.
Новички в машинном обучении оценят прикладную направленность этой книги, ведь ее цель - познакомить с основами, чтобы затем быстро приступить к решению реальных задач. От обзора концепций машинного обучения и принципов работы с TensorFlow, вы перейдете к базовым алгоритмам, изучите нейронные сети и сможете самостоятельно решать задачи.

Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных [2018] Силен

Data Science - это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных. Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python. Обработка и анализ данных - одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Библиотека Keras - инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow [2018] Антонио

Книга представляет собой краткое, но обстоятельное введение в современные нейронные сети, искусственный интеллект и технологии глубокого обучения. В ней представлено более 20 работоспособных нейронных сетей, написанных на языке Python с использованием модульной библиотеки Keras, работающей поверх библиотек TensorFlow от Google или Theano от компании Lisa Lab. Описан функциональный API библиотеки Keras и возможности его расширения. Рассмотрены алгоритмы обучения с учителем (простая линейная регрессия, классический многослойный перцептрон, глубокие сверточные сети), а также алгоритмы обучения без учителя - автокодировщики и порождающие сети. Дано введение в технологию глубокого обучения с подкреплением и ее применение к построению игр со встроенным искусственным интеллектом. Издание предназначено для программистов и специалистов по анализу и обработке данных.

Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем [2018] Жерон

"Эта книга — замечательное введение в теорию и практику решения задач с помощью нейронных сетей. Она охватывает ключевые моменты, необходимые для построения эффективных приложений, а также обеспечивает достаточную основу для понимания результатов новых исследований по мере их появления. Я рекомендую эту книгу всем, кто заинтересован в освоении практического машинного обучения".
— Пит Уорден, технический руководитель направления TensorFlow.
Благодаря серии недавних достижений глубокое обучение значительно усилило всю область машинного обучения. В наше время даже программисты, почти ничего не знающие об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, которые способны обучаться на основе данных. В настоящем практическом руководстве показано, что и как следует делать.