ДМК Пресс. Информационные системы и технологии

Из музея искусств один за другим дерзко крадут ценные произведения, а преступник каждый раз оставляет зашифрованные сообщения. Проницательный инспектор Мэгуро, его сестра — математик Рика, — и эрудированная журналистка Ёнэда Рио бросают вызов дерзкому похитителю, но для этого им требуется разгадать загадку шифра. Книга познакомит читателя с общими понятиями криптологии и лежащими в её основе интересными математическими закономерностями, а также с тем, как криптография используется в нашей повседневной жизни.

Книга содержит необходимые сведения из универсальных и классических алгебр, системы аксиом для основных алгебраических структур (группоид, моноид, полугруппы, группы, частичные порядки, кольца, поля). Описываются основные криптографические алгоритмы. Рассматриваются ставшие классическими помехоустойчивые коды — линейные, циклические, БЧХ. Приводятся алгоритмы проектирования таких кодов. В основу книги положен многолетний опыт преподавания авторами дисциплины «Дискретная математика» на факультете бизнес-информатика, на факультете компьютерных наук Национального исследовательского университета Высшая школа экономики и на факультете автоматики и вычислительной техники Национального исследовательского университета Московский энергетический институт.

Книга содержит необходимые сведения из теории алгоритмов, теории графов, комбинаторики. Рассматриваются частично рекурсивные функции, машины Тьюринга, приводятся некоторые варианты алгоритмов (ассоциативные исчисления, системы подстановок, грамматики, продукции Поста, нормальные алгоритмы Маркова, операторные алгоритмы). Описываются основные типы графов (мультиграфы, псевдографы, эйлеровы графы, гамильтоновы графы, деревья, двудольные графы, паросочетания, сети Петри, планарные графы, транспортные сети). Приводятся некоторые часто используемые в практике алгоритмы на графах. Рассматриваются классические комбинаторные конфигурации и их производящие функции, рекуррентные последовательности. В основу книги положен многолетний опыт преподавания авторами дисциплины «Дискретная математика» на факультете бизнес-информатики, на факультете компьютерных наук Национального исследовательского университета Высшая школа экономики и на факультете автоматики и вычислительной техники Национального исследовательского университета Московский энергетический институт.

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий.

Интерес к машинному обучению зашкаливает, но завышенные ожидания нередко губят проекты еще на ранней стадии. Как машинное обучение — и особенно глубокие нейронные сети — может изменить вашу организацию? Эта книга не только содержит практически полезную информацию о предмете, но и поможет приступить к созданию эффективных сетей глубокого обучения. Авторы сначала раскрывают фундаментальные вопросы глубокого обучения — настройка, распараллеливание, векторизация, конвейеры операций, а затем переходят к библиотеке Deeplearning4j (DL4J), предназначенной для разработки технологических процессов профессионального уровня. На реальных примерах читатель познакомится с методами и стратегиями обучения глубоких сетей с различной архитектурой и их распараллеливания в кластерах Hadoop и Spark.

Древняя стратегическая игра го представляет собой отличный пример для демонстрации возможностей искусственного интеллекта. В 2016 году система, основанная на принципах глубокого обучения, потрясла мир го, победив одного из чемпионов. В данной книге вы познакомитесь с методами глубокого обучения и научитесь создавать го-ботов. По мере чтения вы будете применять все более сложные методы и стратегии обучения, используя библиотеку глубокого обучения Keras, написанную на языке Python. Вы будете с удовольствием наблюдать за тем, как ваш бот осваивает игру го, и узнаете о вариантах применения полученных навыков глубокого обучения к широкому кругу других задач!

В книге рассказывается о том, как использовать глубокие нейронные сети для создания эффективных поисковых систем. Рассматривается несколько компонентов поисковой системы, дается представление о том, как они работают, и приводятся рекомендации по использованию нейронных сетей в разных контекстах поиска. Особое внимание уделено практическому объяснению методов поиска и глубокого машинного обучения на базе примеров, большинство которых включает фрагменты кода. Автор освещает основные проблемы, связанные с поисковыми системами, и указывает пути решения этих проблем. Он раскрывает принципы тестирования эффективности нейронных сетей, а также измерения их затрат и выгод.

Глубокое обучение добилось впечатляющих успехов во многих отраслях. Сейчас оно все глубже проникает в прикладные научные исследования, в частности в биологию и смежные дисциплины. Эта книга рассказывает о применении глубокого обучения в геномике, химии, биофизике, микроскопии, медицине и других направлениях современных исследований всего, что связано с живыми организмами. Представленные в книге стандартные архитектуры глубоких сетей идеально подходят для программистов-разработчиков и ученых, работающих над созданием новых лекарств или ведущих исследования в области биологии и генетики. Книга содержит множество практических примеров, включая полный цикл поиска нового лекарства — одну из самых сложных научно-прикладных задач на стыке физики, химии, биологии и медицины.

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 и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей. Второй том посвящен нейронным сетям — быстро развивающемуся направлению машинного обучения.

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 и фундаментальные основы глубокого обучения и нейронных сетей.

Глубокое обучение — это вид машинного обучения, наделяющий компьютеры способностью учиться на опыте и понимать мир в терминах иерархии концепций. Поскольку компьютер приобретает знания из опыта, отпадает нужда в человеке-операторе, который формально описывает необходимые компьютеру знания. Иерархическая организация позволяет компьютеру обучаться сложным концепциям, конструируя их из более простых; граф такой иерархии может содержать много уровней. В этой книге читатель найдет широкий обзор тем, изучаемых в глубоком обучении. Книга содержит математические и концептуальные основы линейной алгебры, теории вероятностей и теории информации, численных расчетов и машинного обучения в том объеме, который необходим для понимания материала. Описываются приемы глубокого обучения, применяемые на практике, в том числе глубокие сети прямого распространения, регуляризация, алгоритмы оптимизации, сверточные сети, моделирование последовательностей, и др. Рассматриваются такие приложения, как обработка естественных языков, распознавание речи, компьютерное зрение, онлайновые рекомендательные системы, биоинформатика и видеоигры. Наконец, описываются перспективные направления исследований: линейные факторные модели, автокодировщики, обучение представлений, структурные вероятностные модели, методы Монте-Карло, статистическая сумма, приближенный вывод и глубокие порождающие модели.

Там, где традиционные алгоритмы бесполезны или не дают результата за обозримое время, на помощь могут прийти генетические алгоритмы. Они позволяют решить целый комплекс сложных задач, в том числе связанных с искусственным интеллектом, упростить оптимизацию непрерывных функций, выполнять реконструкцию изображений и многое другое. Для изучения материала книги требуются владение языком Python на рабочем уровне и базовые знания математики и информатики.

В книге подробно рассказано о том, как сконструировать встраиваемую Linux-систему из свободных программ с открытым исходным кодом, получив в результате надежный и эффективный продукт. Рассмотрены наборы инструментов, начальные загрузчики, ядро Linux и конфигурирование корневой файловой системы. Показано, как работать с системами сборки Buildroot и Yocto Project. Описаны процессы, потоки и управление памятью. Не обделены вниманием вопросы отладки и оптимизации платформы, а также выполнение приложений реального времени. Предполагаются знание основ языка C и опыт системного программирования.

Kotlin — один из самых новых языков в экосистеме Java, устраняющий многие ограничения Java и гораздо более универсальный. Среди его преимуществ: полная совместимость с Java и возможность интеграции на уровне исходного кода, широкая поддержка парадигмы функционального программирования, помогающая писать надежный и безопасный код, лаконичность синтаксиса, а также, что весьма немаловажно, гарантии поддержки со стороны IT-гиганта Google. Пьер-Ив Сомон, опытный разработчик на Java, в своей книге подробно освещает нюансы программирования на Kotlin, переходя от общего описания языка к его характерным особенностям и возможностям, включая приемы функционального программирования.

Среди систем, созданных для агрегации, систематизации и прочей автоматизации работы с логами, Splunk — один из самых мощных. Он позволит следить за тонкостями жизни всех ваших систем, особенно если их много и они достаточно распределенные. Splunk — ведущая платформа, реализующая эффективные методологии поиска, мониторинга и анализа больших данных с постоянно растущим объемом. Эта книга позволит вам реализовать новые услуги и использовать их для быстрой и эффективной обработки машинных данных. Вы познакомитесь со всеми возможностями и улучшениями в Splunk 7, включая новые модули Splunk Cloud и Machine Learning Toolkit, научитесь эффективно использовать поисковые запросы и метасимволы, а также работать с полями и расширениями диаграмм.

VMware View — решение для виртуализации настольных компьютеров, которое помогает автоматизировать управление настольными компьютерами и приложениями, сократить затраты и повысить уровень безопасности данных за счет централизации среды настольных компьютеров. Эта книга, написанная известными специалистами Джейсоном Лэнгоуном и Андрэ Лейбовичи, задумана как руководство для архитекторов, поставщиков решений, консультантов, инженеров и вообще всех, кто занимается проектированием и внедрением решений на базе VMware View 5. В ней рассматриваются реальные сценарии, поскольку лучших примеров для обучения, пожалуй, не сыскать. Объясняется, как сконфигурировать систему и задать параметры, чтобы добиться успеха, а также почему следует поступать именно так, а не иначе.

Книга знакомит с одной из самых распространенных и мощных библиотек визуализации данных — D3.js. Прочтя ее, вы сможете решить любую задачу: от создания визуализации с нуля до запуска ее на сервере и написания автоматизированных тестов.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа — от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R — интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 — одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд.

Книга представляет собой введение в вероятностное программирование для программистов-практиков. Описан вероятностный вывод, где алгоритмы помогают прогнозировать использование социальных сетей. Приведены примеры построения фильтра спама, диагностики ошибок в вычислительной системе, восстановления цифровых изображений. Представлен функциональный стиль программирования для анализа текстов, объектно-ориентированных моделей и моделей с открытой вселенной.

Один из основных факторов, способствующих трансформации интернета в последние годы, — широкое внедрение разработки пользовательского интерфейса на основе компонентов. В этой книге подробно описываются рабочие процессы, которые дают вам полный контроль над стилями и поведением компонентов и существенно упрощают их создание, совместное и повторное использование в проектах. В первой части рассмотрено получение простого компонента с нуля. Вторая часть посвящена улучшению организации проекта. В третьей части освещаются принципы совместной работы с несколькими компонентами, позволяющей решать более сложные задачи. Для всех примеров предоставляется исходный код.

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).

Книга представляет собой доступно изложенное введение в статистическое обучение — незаменимый набор инструментов, позволяющих извлечь полезную информацию из больших и сложных наборов данных, которые начали возникать в последние 20 лет в таких областях, как биология, экономика, маркетинг, физика и др. В этой книге описаны одни из наиболее важных методов моделирования и прогнозирования, а также примеры их практического применения. Рассмотренные темы включают линейную регрессию, классификацию, создание повторных выборок, регуляризацию, деревья решений, машины опорных векторов, кластеризацию и др. Описание этих методов сопровождается многочисленными иллюстрациями и практическими примерами. Поскольку цель этого учебника заключается в продвижении методов статистического обучения среди практикующих академических исследователей и промышленных аналитиков, каждая глава включает примеры практической реализации соответствующих методов с помощью R — чрезвычайно популярной среды статистических вычислений с открытым кодом.

Книга охватывает почти весь круг теоретических и практических вопросов, относящихся к рекурсии и рекурсивному программированию, что делает её прекрасным дополнением к уже существующим немногочисленным книгам на эту тему. На множестве примеров и задач — от простых к сложным — читатель постепенно погружается в рекурсию, учится мыслить рекурсивно и, отталкиваясь от декларативной парадигмы программирования, создавать рекурсивные алгоритмы с использованием пошаговой методики и специальных схем декомпозиции задач. При этом автор беспристрастно сопоставляет рекурсивные алгоритмы с итерационными, отмечая достоинства и недостатки тех и других. Все алгоритмы в книге реализованы на языке Python 3.

Книга посвящена разработке распределенных естественных вычислительных моделей в среде многоагентного моделирования NetLogo. В основу этого учебного пособия положены материалы двух курсов, которые автор на протяжении последних десяти лет читает в Московском государственном университете и университете «Дубна» студентам, обучающимся по специальности «Прикладная математика и информатика». Рассматриваются как классические модели, в том числе клеточные автоматы, нейронные сети, генетические алгоритмы, так и относительно современные, например методы и модели роевого интеллекта. Содержит большое число иллюстраций, примеров кода, упражнений и библиографических ссылок.

Книга представляет собой краткое, но математически строгое введение в анализ различных алгоритмов с точки зрения доказывания их правильности. Вы ознакомитесь с основными свойствами линейных, ветвящихся и циклических алгоритмов и способами их проверки. Книга содержит большое количество теоретических задач и практических примеров на языке Python.

Красивый, мощный и компактный, язык программирования Elixir отлично подходит для изучения функционального программирования, и это практическое руководство покажет, насколько широкими возможностями он обладает. В книге рассказано, как Elixir сочетает в себе надежность языка функционального программирования Erlang с подходом, свойственным языку Ruby, а также мощную поддержку макросов для метапрограммирования. В итоге вы поймете, почему на Elixir так просто писать параллельные, надежные и отказоустойчивые программы, которые легко масштабируются как вверх, так и вниз!

Книга познакомит вас с теоретическими и практическими аспектами технологии блокчейн. Углубленно рассмотрены архитектура блокчейна, децентрализация, симметричное шифрование и шифрование с открытым ключом. Описаны смарт-контракты и различные блокчейн-платформы, в частности Bitcoin, Ethereum, Hyperledger Fabric. Также уделено внимание инструментам разработки и фреймворкам для работы с децентрализованными приложениями.

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.

Преимущества облачных бессерверных веб-приложений бесспорны: меньшая сложность, быстрое продвижение на рынок и автоматическая масштабируемость выгодно отличают их от традиционных серверных проектов. Данная книга научит вас проектировать и создавать бессерверные веб-приложения на AWS с использованием JavaScript, Node и Claudia.js. Новичков издание знакомит не только с AWS Lambda, но и с целым рядом связанных служб, таких как DynamoDB, Cognito, API Gateway. Даже решив позднее взять на вооружение другие инструменты, вы сможете сохранить весь код и просто развернуть его немного иначе. Подробно описывается несколько вариантов практического использования бессерверных платформ, в том числе веб-API, чат-боты, обработка платежей и управление заказами.

В большинстве организаций стремительно принимают на вооружение гибкие (agile) методики разработки. Они позволяют своевременно реагировать на изменение условий и значительно снижать стоимость разработки. Однако исторически безопасность и гибкие методики никогда не дружили между собой. Эта книга поможет вам разобраться в том, что такое безопасность, какие существуют угрозы и на каком языке специалисты-безопасники описывают, что происходит. Вы научитесь моделировать угрозы, измерять степень риска, создавать ПО постоянно помня о безопасности.

Эта книга является первым исследованием, написанным отечественным автором, которое посвящено проблеме безопасности СУБД Oracle. Материал книги основан на практическом опыте автора, полученном им в результате проведения тестов на проникновение и обширной исследовательской деятельности в области безопасности СУБД. Книга построена таким образом, что вначале читатель ставится на место потенциального злоумышленника и изучает все возможные способы получения доступа к базе данных, вплоть до поиска новых уязвимостей и написания эксплоитов. Получив достаточно знаний об основных уязвимостях СУБД и о способах проникновения, читатель переходит ко второй части книги, в которой подробно описаны методы защиты СУБД Oracle как с помощью безопасной конфигурации и следования стандартам (в частности, PCI DSS), так и при помощи дополнительных средств обеспечения ИБ.

В книге представлены основные концепции байесовской статистики и ее практическая реализация на языке Python с использованием современной библиотеки вероятностного программирования РуМСЗ и новой библиотеки исследовательского анализа байесовских моделей ArviZ. Полученные знания о вероятностном моделировании позволят вам самостоятельно проектировать и реализовать байесовские модели для собственных задач научной обработки данных.

Книга посвящена всем аспектам использования интернета вещей с примерами его применения в различных сферах, включая промышленность, умные города, транспортную систему и здравоохранение. Это наиболее подробное руководство в данной области на русском языке, которое рекомендуется всем отраслевым специалистам Ассоциацией интернета вещей в России. Вы получите полное представление об экосфере интернета вещей, различных технологиях и альтернативах, а также сможете рассмотреть IoT-архитектуру со всех ракурсов.

Язык программирования Python является оптимальным выбором для исследователей-аналитиков, поскольку позволяет создавать прототипы, визуализировать и анализировать наборы данных малого и среднего размера. Бесчисленное количество предприятий обращается к Python для решения задач, связанных с выявлением особенностей поведения потребителей и превращением исходных данных в действенную информацию о клиентах. Настоящая книга рассказывает, как с помощью научного инструментария Python получать и анализировать данные из наиболее популярных сетей, таких как Facebook, Twitter, Stack Exchange и др. В русскоязычное издание добавлено приложение об анализе данных из сети «ВКонтакте».

Данная книга представляет собой практическое руководство по решению основных задач, связанных с анализом сетей, включая управление сетевыми данными, визуализацию сетей, их описание и моделирование. Все примеры, используемые в книге, сопровождаются программным кодом на языке R. Издание служит отличным справочным ресурсом для изучения науки о сетях.

В этой книге представлены базовые техники моделирования данных в Excel и Power BI. Авторы, специалисты в области бизнес-аналитики, делают акцент на реальных ситуациях, с которыми регулярно сталкиваются как консультанты. Они продемонстрируют общие техники моделирования, научат читателя производить расчеты с календарем, расскажут об использовании снимков для подсчета количества товаров в наличии, о том, как работать с несколькими валютами одновременно, и подробно объяснят на примерах многие другие полезные операции.

Книга учит концепциям, инструментам и методам распознавания вредоносных программ Windows и общим элементам анализа вредоносного ПО. Для лучшего восприятия в примерах данной книги используются различные реальные образцы вредоносного ПО, зараженные образы памяти и визуальные диаграммы.

В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие.

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS.

Многие школьники изучают алгоритмы, готовясь к олимпиадам по программированию. Возможно, что эта книга поможет математикам-олимпиадникам, не занимавшимся алгоритмами, заинтересоваться олимпиадным программированием, а может быть — и теорией алгоритмов.

Эта книга показывает, как значительно усилить безопасность операционной системы Linux и устранить имеющиеся уязвимости установленных приложений. Вы узнаете, как работает SELinux, как можно настроить ее под свои нужды и усилить с ее помощью защиту систем виртуализации, включающих технологию libvirt (sVirt) и контейнеризацию Docker. Также рассказывается об управляющих действиях, позволяющих улучшить безопасность конкретной системы с помощью принудительного контроля доступа – стратегии защиты, определяющей безопасность Linux уже много лет. Большинство возможностей системы защиты рассматривается на реальных примерах.

Эта книга в доступной форме рассказывает об администрировании сетей с применением оборудования Cisco. С помощью практических заданий вы сможете за месяц получить полное представление о том, как работают сети, и получите знания, которые сможете использовать уже сегодня. Вы сможете не только усовершенствовать свои навыки, но так же будете в состоянии объяснить, почему сети работают так, а не иначе.

NGINX — это высокопроизводительный сервер, который реализует функции прокси для веб-серверов и почтовых серверов и потребляет очень мало системных ресурсов. В Интернете хватает руководств по его настройке и примеров конфигураций, но при этом трудно понять, как правильно настроить NGINX для конкретных нужд. Эта книга расчистит мутные воды конфигурирования NGINX и научит вас настраивать его для решения различных задач. Попутно вы узнаете, что означают некоторые покрытые мраком параметры, и поймете, как разработать конфигурацию, отвечающую именно вашим целям. Вначале дается краткий обзор процедуры компиляции NGINX и описывается формат конфигурационного файла. Затем автор переходит к модулям и рассказывает о многочисленных настройках, позволяющих использовать NGINX в качестве обратного прокси-сервера. Завершается книга обсуждением поиска и устранения неполадок.

Эта книга позволит читателям получить знания и навыки, необходимые для успешного системного и сетевого администрирования операционной системы Red Hat Enterprise Linux 5 (RHEL), а также для решения задач, связанных с информационной безопасностью. Издание состоит из теоретической и практической частей, которые вместе позволяют получить систематизированные знания об ОС RHEL и умения решать практические задачи. Теоретическая часть раскрывает принципы работы системы, нюансы настройки различных компонентов и позволяет подготовиться к экзаменам Red Hat Certified Technician (RHCT) и Red Hat Certified Engineer (RHCE). При создании практической части было уделено внимание сбалансированности самостоятельных заданий. Они довольно разнообразны — от простых для «новичков», с подробным описанием всех шагов, до более сложных, с возможностью самостоятельного выполнения различными способами.

Эта книга поможет вам освоить систему управления базами данных PostgreSQL. Здесь вы найдете рекомендации ведущего разработчика функционала репликации и восстановления PostgreSQL и системного архитектора Skype — одного из самых успешных проектов, созданных с помощью PostgreSQL. Данное руководство должно стать настольным для разработчиков, имеющих дело с «боевыми» базами данных и использующих PHP, Java, Python, Ruby, .Net в любой среде разработки. В книге представлены ответы на общие вопросы и решения проблем, почерпнутые авторами из личного опыта работы с СУБД PostgreSQL — в качестве пользователей, разработчиков и преподавателей.

Постоянное появление новых протоколов, технологий, моделей доставки и ужесточение требований к интеллектуальности и гибкости бизнес-процессов сделали сетевую автоматизацию чрезвычайно важной. Это практическое руководство наглядно демонстрирует сетевым инженерам, как использовать широкий спектр технологий и инструментальных средств, в том числе Linux, Python, JSON и XML, для автоматизации систем с помощью написания программного кода. Книга поможет вам упростить выполнение задач, связанных с конфигурированием, управлением и эксплуатацией сетевого оборудования, топологий, сервисов и поддержкой сетевых соединений. Внимательно изучая ее, вы получите основные практические навыки и освоите инструментальные средства, необходимые для сложного перехода к автоматизации сети.

В книге описана система Zabbix — одно из самых популярных решений мониторинга сетей и приложений. Описана настройка Zabbix, рассмотрены сценарии мониторинга, создание собственных компонент, автоматизация с использованием Zabbix API, а также интеграция Zabbix с внешними системами.

Язык XSLT (Extensible Stylesheet Language Transformation) стал основным инструментом обработки XML-документов, но многие разработчики все еще не освоили его в полной мере и потому считают, что проще модифицировать имеющийся код, чем писать новый с нуля. В версии 2.0 многие проблемы решены, но появился ряд новых возможностей, которые еще надо изучить. К тому же она пока недостаточно поддержана. Во втором издании настоящей книги приведены сотни решений задач, с которыми регулярно сталкиваются программисты. Даются варианты для обеих версий XSLT. Диапазон рецептов чрезвычайно широк: от операций со строками и математических вычислений до таких сложных тем, как расширение XSLT, тестирование и отладка таблиц стилей и создание графики в форме SVG. В каждом рецепте обосновывается выбор решения и объясняется примененная техника. Для многих задач приводятся альтернативные решения с замечаниями по поводу удобства пользования и производительности.

В этом справочнике вы найдете бесценную информацию, необходимую для оптимизации и управления XenServer — платформой виртуализации с открытым исходным кодом. Приводятся сведения об архитектуре XenServer, инструкции по установке, рекомендуемые подходы и готовые сценарии развертывания. Материал книги представлен в виде простых задач и рекомендаций по их решению. В процессе перевода было добавлено «Дополнение к русскому изданию», где описано всё необходимое для того, чтобы начать работу с виртуальной инфраструктурой Citrix XenServer.

Эта книга посвящена Vulkan, новому программному интерфейсу (API) для управления графическими процессорами (GPU). Приведено множество тем, начиная с рендеринга и обработки геометрии и заканчивая описанием языка шейдеров SPIR-V. Рассмотрены синхронизация, планирование и управление памятью. Книга содержит тщательно протестированные примеры кода для демонстрации возможностей Vulkan и его отличия от OpenGL.