ДМК-Пресс Использование Docker Моуэт Эдриен

В методическом пособии представлены проекты школьников, которые были реализованы на научно-образовательных школах "Лифт в будущее", Некоммерческого партнерства содействия развитию интеллектуального и творческого потенциала молодежи. Ученики вместе с экспертами и представителями российских инновационных компаний разрабатывали решения, направленные на модернизацию существующих в регионах России производств и на внедрение новых технологий. Осуществляя обучение школьника в той или иной отрасли, авторы формируют осознанный подход к выбору специальности, и стремятся к тому, чтобы будущие технологические лидеры нашли применение своим идеям в России. Такой инженерно-отраслевой принцип позволит развить существующие подходы в преподавании робототехники в школе и даст новое направление в развитии проектной деятельности учащихся

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

Простая идея Docker – упаковка приложения и его зависимостей в единый развертываемый контейнер – породило ажиотаж в индустрии программного обеспечения. Теперь контейнеры являются крайне необходимыми для корпоративной инфраструктуры, а Docker представляет собой бесспорный отраслевой стандарт. Итак, что вы делать после того, как вы освоили основы? Для того, чтобы по-настоящему оптимизировать свои приложения и трансформировать процесс разработки, нужны соответствующие примеры и эксперты. Данная книга научит вас надежным, проверенным методам, используемым Docker, таким как замена виртуальных машин, использование архитектуры микросервисов, эффективное моделирование сети, производительность в автономном режиме и создание процесса непрерывной доставки на базе контейнеров

В данной книге анализируется два самых горячих направления развития информационных технологий: микросервисы и контейнеры Docker. Вместе они способны обеспечить беспрецедентную гибкость в разработке и развертывании приложений, а также в их масштабировании. Это особенно важно для больших и сложных проектов, где скорость разработки имеет решающее значение, а небольшие ошибки могут иметь катастрофические последствия • Вы узнаете, как использовать микросервисы и Docker для создания модульной архитектуры, увеличения производительности и надежности приложений, уменьшения времени до выхода на рынок, повторного использования кода и экспоненциального повышения эффективности в DevOps • В книге описаны подробные рекомендации и полный план ухода от монолитной архитектуры, а также детальное исследование процесса миграции на примере системы корпоративного класса, разбитой на множество микросервисов

Что общего у Docker, Kubernetes и Prometheus? Все эти облачные технологии написаны на языке программирования Go. В этой практической книге показано, как использовать сильные стороны Go для разработки масштабируемых и устойчивых облачных служб, действующих в непредсказуемом окружении. Вы узнаете, как конструировать такие приложения, познакомитесь с приемами создания низкоуровневых функций Go, шаблонами проектирования и архитектурными решениями. Каждая глава основана на предыдущей и все они последовательно рассматривают создание простого, но полнофункционального распределенного хранилища пар ключ/значение на языке Go. Вы познакомитесь с передовыми практиками использования Go в качестве языка разработки для решения задач, связанных с управлением и развертыванием облачных приложений, а также • узнаете, чем облачные приложения отличаются от других программных архитектур • увидите, как Go помогает решать проблемы проектирования масштабируемых распределенных служб • познакомитесь с низкоуровневыми особенностями Go, такими как каналы и сопрограммы (горутины), позволяющими реализовать надежные облачные службы • узнаете, что такое «надежность» и как она связана с облачными технологиями • научитесь применять различные шаблоны, абстракции и инструменты для создания сложных распределенных систем и управления ими

Книга знакомит читателя с основными сервисами облачной операционной системы OpenStack на начало 2018 года (версия Queens). Рассмотрены вопросы интеграции Open-Stack и системы работы с контейнерами Docker, программно-определяемой системы хранения данных Ceph, настройки производительности и высокой доступности сервисов • Издание рассчитано на ИТ-специалистов (системных и сетевых администраторов, а также администраторов систем хранения данных), желающих познакомиться с де-факто стандартом в области открытых продуктов построения облачной инфраструктуры типа IaaS – OpenStack • В 4-е издание добавлен материал по работе с сетью, настройками производительности и отказоустойчивости. В связи с переходом на сервис Gnocchi переработана глава, посвященная сервису телеметрии

В двухтомнике представлены материалы по применению классических методов машинного обучения для различных промышленных задач • Прочитав второй том, вы научитесь • - составлять план предварительной подготовки данных • - конструировать признаки • - отбирать признаки • - работать с метриками бинарной классификации и регрессии • - выполнять байесовскую оптимизацию гиперпараметров • - создавать контейнеры Docker • - строить модели c помощью платформы H2O

В книге рассмотрены механизмы, обеспечивающие работу контейнеров в GNU/Linux, основы работы с контейнерами при помощи Docker и Podman, а также система оркестрирования контейнеров Kubernetes. Помимо этого, книга знакомит c особенностями одного из самых популярных дистрибутивов Kubernetes – OpenShift (OKD) • Данная книга рассчитана на ИТ-специалистов, знакомых с GNU/Linux и желающих познакомиться с технологиями контейнеров и системой оркестрации Kubernetes

В книге изложены основы теории цифровой обработки сигналов. Акцент сделан на доступности изложения материала и объяснении методов и алгоритмов так, как они понимаются при практическом использовании. Цель книги — практический подход к цифровой обработке сигналов, позволяющий преодолеть барьер сложной математики и абстрактной теории, характерных для традиционных учебников. Изложение материала сопровождается большим количеством примеров, иллюстраций и текстов программ, которые вы также можете скачать на сайте издательства дмк.рф • Книга предназначена научным работникам и инженерам, желающим применять методы цифровой обработки в различных технических сферах. Рекомендуется аспирантам и студентам, изучающим цифровую обработку сигналов

Реагирование на инциденты имеет решающее значение для активной защиты любой сети, а специалистам, работающим в этой области, требуются современные методы, которые можно применить незамедлительно, чтобы вступить в бой с противником. В этой книге подробно описываются эффективные способы реагирования на сложные атаки на локальные и удаленные се-тевые ресурсы и предлагаются проверенные техники и фреймворки для их применения. Новички могут использовать ее в качестве отправной точки, а для опытных специалистов она может служить техническим справочником • В rниге рассматриваются новейшие методы реагирования на угрозы вашей сети, в том числе • подготовка вашего окружения к эффективному реагированию на инциденты • использование MITER ATT&CK и киберазведки для активной защиты сети • локальная и удаленная сортировка систем с использованием PowerShell, WMIC и инструментов с открытым исходным кодом • создание дампа памяти и образов дисков с использованием локальной и удаленной систем • анализ оперативной памяти с помощью фреймворков Volatility и Rekall • углубленный криминалистический анализ системных дисков с использованием открытых или коммерческих инструментов • использование Security Onion и Elastic Stack для мониторинга сетевой безопасности • методы анализа журналов и агрегация особо ценных журналов • статический и динамический анализ вредоносных программ с помощью правил YARA, FLARE VM и Cuckoo Sandbox • обнаружение и реагирование на методы дальнейшего распространения по сети, включая атаки pass-the-hash, pass-the-ticket, Kerberoasting, злонамеренное использование PowerShell и многие другие • эффективные методы поиска угроз • эмуляция действий противника с помощью Atomic Red Team • улучшение механизмов профилактики и обнаружения

Крайне необходимое издание по новейшей предсказательной аналитике для более глубокого понимания методологии машинного обучения Использование разных машинно-обучаемых моделей для формулирования различных вопросов в отношении данных Конструирование нейронных сетей при помощи библиотек Написание красивого и лаконичного кода с оптимальным использованием созданных вами алгоритмов Встраивание машинно-обучаемой модели в веб-приложение для повышения ее общедоступности Обнаружение скрытых повторяющихся образов и структур в данных посредством кластерного анализа Организация данных с помощью эффективных методов предобработки и использование передовых практических подходов к оценке машинно-обучаемых моделей Анализ мнений для подробной интерпретации текстовых данных и информации из социальных сетей

Среда графического программирования LabVIEW (Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench) разработана фирмой National Instruments. Простота ее использования существенно ускоряет визуальное создание программ, высвобождая время, обычно уходившее на отладку, для понимания собственно процессов цифровой обработки сигналов • Входящие в состав книги лабораторные работы позволяют получить опыт работы в LabVIEW, который поможет развить практические навыки, необходимые для программирования в этой среде • Книга «Цифровая обработка сигналов на системном уровне с использованием LabVIEW» поможет вам существенно ускорить процесс изучения цифровой обработки сигналов. Она написана так, что может служить самоучителем для инженеров, которые хотят познакомиться с LabVIEW и использовать ее для разработки и анализа систем цифровой обработки сигналов