ДМК-Пресс Платформа Windows Azure Редкар Теджасви, Тони Гвидичи

Эта книга посвящена одной из самых развитых современных облачных платформ — Windows Azure. Вы узнаете не только об основных концепциях облачных вычислений, но и на реальных примерах увидите, как можно применить технологию Windows Azure в собственных задачах. Во втором издании рассматриваются такие новые возможности, как доступ к удаленному рабочему столу, кэширование динамического содержимого и безопасная доставка содержимого по SSL-защищенному соединению. Платформа состоит из трех основных частей: собственно Windows Azure, Windows Azure AppFabric и SQL Azure. В этой книге на конкретных примерах показано, как использовать различные компоненты, но отдельности или вместе. Демонстрируются рекомендованные приемы интеграции этих технологий с существующими системами

дайте экзамен Microsoft Exam AZ-900 и продемонстрируйте ваши знания облачной платформы Microsoft Azure, включая высокоуровневые концепции, а также ключевые особенности отдельных сервисов • Экзамен AZ-900 сфокусирован на проверке базовых знаний по облачным технологиям, включая различия между IaaS/PaaS/SaaS и публичными/частными/гибридными облачными моделями. Также от вас потребуется знание основных архитектурных компонентов, продуктов и решений в Azure, инструментов управления сервисами, безопасностью и функциями отдельных служб. Дополнительно проверяется знание инструментов мониторинга, обеспечения приватности, соответствия требованиям регуляторов, механизмов защиты данных. Последний блок вопросов относится к подпискам Azure, управлению затратами, уровням обслуживания и рассмотрению жизненного цикла служб в Azure

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

Платформа TensorFlow от компании Google является ведущим инструментом с открытым исходным кодом для машинного обучения. Эта книга охватывает более 10 полноценных приложений для iOS, Android и Raspberry Pi на базе TensorFlow, построенных с нуля и выполняющих всевозможные модели в автономном режиме прямо на устройстве: от компьютерного зрения и обработки речи и языка до генеративно-состязательных сетей и AlphaZero-подобного глубокого самообучения с максимизацией получаемого вознаграждения • Издание предназначено широкому кругу разработчиков, желающих использовать возможности искусственного интеллекта в своих проектах

Платформа Ghidra, ставшая итогом более десяти лет работы в АНБ, была разработана для решения наиболее трудных задач обратной разработки, стоящих перед агентством. После раскрытия исходного кода этого инструмента, ранее предназначавшегося только для служебного пользования, один из лучших в мире дизассемблеров и интуитивно понятных декомпиляторов оказался в руках всех специалистов, стоящих на страже кибербезопасности, а эта книга – единственное руководство, которое поможет овладеть этим инструментом • Эта книга, рассчитанная равно на начинающих и опытных пользователей, поможет вам во всеоружии встретить задачу Reverse Engineering и анализировать файлы, как это делают профессионалы

Silverlight - новая революционная технология разработки пользовательских веб-интерфейсов, созданная корпорацией Майкрософт на основе Windows Presentation Foundation (WPF). В приложениях Silverlight используется язык разметки XAML при поддержке таких инструментов, как Expression Design и Expression Blend. Это дает возможность реализовывать поразительные эффекты (градиенты, композиции, анимации). Помимо богатого набора элементов управления, Silverlight 2 позволяет использовать не только язык JavaScript, но также С# и VB. Silverlight предоставляет вам всю мощь .NET на различных платформах (Internet Explorer и Firefox для Windows, Firefox и Safari для Macintosh и Firefox для Linux). Автор на многочисленных примерах помогает очень быстро овладеть основами этой современной технологии

Silverlight - новая революционная технология разработки пользовательских веб-интерфейсов, созданная корпорацией Майкрософт на основе Windows Presentation Foundation (WPF). В приложениях Silverlight используется язык разметки XAML при поддержке таких инструментов, как Expression Design и Expression Blend. Это дает возможность реализовывать поразительные эффекты (градиенты, композиции, анимации). Помимо богатого набора элементов управления, Silverlight позволяет использовать не только язык JavaScript, но также С# и VВ. Silverlight предоставляет вам всю мощь .NET на различных платформах (Internet Explorer и Firefox для Windows, Firefox и Safari для Macintosh и Firefox для Linux). Автор на многочисленных примерах помогает очень быстро овладеть основами этой современной технологии

Изучив это руководство, вы сможете писать и читать исходный код на ассемблере и применять ассемблер совместно с языками программирования высокого уровня, используя необходимые для этого инструменты. В книге главным образом рассматривается программирование в системе Linux, поскольку это самая простая и удобная платформа для изучения языка ассемблера. В заключительных главах дается общее представление об использовании ассемблера в ОС Windows • Ассемблерный код представлен в виде полноценных завершенных программ, поэтому вы можете протестировать их на своем компьютере, изменять их, экспериментировать с ними и даже «сломать» их • Книга адресована читателям, имеющим базовые знания в области программирования на языках высокого уровня

Увеличение производительности алгоритмов и приложений является чрезвычайно важным аспектом разработки и может дать вам преимущество перед конкурентами, а вашим пользователям обеспечить низкую стоимость владения и удовольствие от использования быстрых и отзывчивых приложений. Данная книга описывает внутренние особенности ОС Windows, среды выполнения CLR и аппаратного обеспечения, влияющие на производительность приложений, а также дает вам знания и инструменты для измерения производительности вашего кода в изоляции от внешних факторов • Книга наполнена примерами кода на С# и рекомендациями, которые помогут вам выжать максимум возможного из вашего приложения - низкое потребление памяти, согласованную нагрузку на процессор и минимальное количество операций ввода/вывода с сетью и диском

WinUI 3.0 знаменует новый подход к доставке компонентов и элементов управления пользовательского интерфейса Windows UI, позволяющий использовать одни и те же компоненты в Windows 10 и следующих версиях этой ОС. Перед вами подробное введение в WinUI и разработку приложения Windows для программистов, начинающих осваивать WinUI, Universal Windows Platform (UWP) и приложения на основе XAML • Прочитав книгу, вы будете понимать, как писать WinUI-приложения с нуля и как модернизировать существующие приложения WPF и WinForms, добавляя в них элементы управления WinUI • Издание адресовано всем желающим разрабатывать приложения для Windows с современным интерфейсом. Если вы уже знакомы с UWP и WPF и хотите обогатить свои знания и модернизировать имеющиеся приложения, то эта книга будет вас

В своей книге Ицик Бен-Ган, эксперт по оптимизации запросов на языке T-SQL, предлагает на примерах ознакомиться со всеми типами оконных функций: агрегатными, ранжирующими, статистическими, а также функциями смещения и функциями упорядоченного набора. Большая часть книги посвящена оптимизации оконных функций, а также готовым решениям бизнес-задач с использованием новейших техник • Книга предназначена для разработчиков и администраторов СУБД, аналитиков данных, специалистов в области бизнес-аналитики и тех, кто знаком с основами запросов на языке T-SQL • Издание актуально для версий SQL Server вплоть до 2019, а также для Azure SQL Database

С распространением больших данных растет спрос на вычислительную и алгоритмическую эффективность. Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в Scikit-learn, нейронные сети и глубокое обучение с использованием Theano, H2O и TensorFlow. Рассмотрены классификационные и регрессионные деревья, а также обучение без учителя. Охвачены эффективные методы машинного обучения в вычислительной среде MapReduce на платформах Hadoop и Spark на языке Python • С этой книгой вы научитесь • применять большинство масштабируемых алгоритмов машинного обучения • работать с новейшими крупномасштабными методами машинного обучения • увеличивать прогнозную точность при помощи методов глубокого обучения и масштабируемых методов обработки данных • работать с вычислительной парадигмой Map-Reduce в платформе Spark • применять эффективные алгоритмы машинного обучения на основе платформ Spark и Hadoop • создавать мощные ансамбли в крупном масштабе • использовать потоки данных для обучения линейных и нелинейных прогнозных моделей на чрезвычайно больших наборах данных, используя всего одну машину