Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. 7-е издание.
Автор(ы): Олифер В. Г. , Олифер Н. А.

Седьмое издание одного из лучших российских учебников по сетевым технологиям, переведенным на английский, португальский, испанский и китайский языки.

Секретом успеха этой книги, которая издается уже на протяжении более 25 лет, является постоянное и существенное изменение ее содержания, при котором материал каждого нового издания обновляется на 25–30 %, отражая новые тенденции и технологии быстро изменяющейся области компьютерных сетей. В то же время во всех изданиях сохраняется ядро, описывающее фундаментальные принципы и базовые механизмы современных сетевых технологий.

Коренной переработке подверглись материалы, посвященные беспроводной передаче данных, в частности глубоко и подробно рассматриваются технологии мобильных сотовых сетей и Wi-Fi. Также добавлены разделы о сетях дронов и спутниковых сетях Iridium и Starlink, описание технологий интернета вещей, таких как ZigBee и LoRaWAN.

Материалы книги прошли успешную проверку в сложной аудитории, состоящей из слушателей с весьма различным уровнем подготовки и кругом профессиональных интересов. Среди них — студенты и аспиранты вузов, сетевые администраторы и интеграторы, начальники отделов автоматизации и преподаватели. Учебник построен так, чтобы начинающий получил основу для дальнейшего изучения, а специалист смог систематизировать и актуализировать имеющиеся знания.

Чтобы не делать книгу слишком большой, а также из-за снижения актуальности тех или иных технологий часть материалов предыдущих изданий перенесена на сайт www.olifer.co.uk.

Рекомендовано Министерством образования и науки Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника» и по специальностям «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», «Автоматизированные машины, комплексы, системы и сети», «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем».

Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио
Автор(ы): Труммер И.

Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Освойте методы для анализа больших массивов текстовых, табличных и графовых данных, изображений, видео и многого другого с помощью понятных запросов на естественном языке и нескольких строк кода на Python.

В книге доцент Корнеллского университета Иммануэль Труммер демонстрирует, как интегрировать генеративный ИИ в повседневную работу специалиста по данным. Благодаря серии увлекательных проектов вы познакомитесь с библиотекой OpenAI для Python, такими инструментами, как LangChain и LlamaIndex, а также моделями от Anthropic, Cohere и Hugging Face. Научитесь использовать ИИ для получения структурированных и неструктурированных данных, анализа звука и изображений, а также для оптимизации затрат и повышения качества процесса анализа данных.

Основы DevOps и Software Delivery. Практика развертывания и сопровождения ПО в продакшене
Автор(ы): Брикман Е.

В то время как в большинстве книг о DevOps лишь поверхностно рассматриваются теория и культура, в этом практическом руководстве описываются реальные инструменты, практики и технологии, которые составляют основу software delivery — доставки программного обеспечения. Автор показывает, как запускать и поддерживать программное обеспечение в продакшене шаг за шагом, на множестве примеров, которые дадут вам возможность поработать с реальными системами и реальным кодом.

Изучите основные концепции и лучшие практики современного DevOps и получите личный опыт и ценные навыки, требующиеся для работы DevOps, SRE и фулстек-разработчика.

Автоматизация доставки API. Улучшаем скорость и качество с APIOps и OpenAPI
Автор(ы): Нвайву И.

Создавайте качественные согласованные API и быстро выпускайте их на рынок благодаря автоматизации разработки! Эта книга научит инновационному подходу – как применять рабочие принципы непрерывной доставки (CD) и DevOps на всем протяжении жизненного цикла API. Преобразуйте набор отдельных задач в бесшовный управляемый пайплайн с поддержкой автоматизированного тестирования, итеративных улучшений и надежной документации.

В книге представлены инструменты и стратегии, лежащие в основе APIOps. Изучите различные средства и методы улучшения процессов, такие как управление API с использованием линтера API Spectral и создание эффективного пайплайна CI/CD с помощью GitHub Actions, которые принесут быстрые и надежные результаты. Вы также научитесь использовать мощный OpenAPI Generator для автоматического создания клиентского и серверного кода на основе определений API.

Безопасность контейнеров. Фундаментальный подход к защите контейнеризированных приложений. 2-е изд.
Автор(ы): Райс Л.

Контейнеризированные и облачные приложения постепенно становятся базой современной программной инфраструктуры. Глубокое концептуальное понимание их безопасности — задача номер один. Второе издание книги «Безопасность контейнеров» — это строгий, но при этом практический анализ технологий, лежащих в основе контейнерных платформ. В книге разработчики, администраторы и специалисты по безопасности найдут набор моделей для оценки рисков и повышения надежности систем, а также конкретные рекомендации по их применению.

Лиз Райс, признанный эксперт в области безопасности облачных приложений, основывается на фундаментальных принципах, описанных в первом издании, и одновременно учитывает изменения в сфере угроз, современные инструменты и эволюцию таких платформ, как Kubernetes и Linux. Получите твердое понимание архитектурных компонентов контейнеров и поддерживаемых ими примитивов Linux, что поможет системно оценивать угрозы и разрабатывать эффективные стратегии их смягчения.

Создание приложений с ИИ-агентами. Проектирование и внедрение мультиагентных систем
Автор(ы): Альбада М.

Генеративный ИИ произвел революцию в том, как организации решают проблемы, ускорив переход от концепции к прототипу и готовому решению. По мере роста возможностей моделей наблюдается появление нового паттерна проектирования — ИИ-агентов. Сочетание инструментов, знаний, памяти и механизмов обучения с продвинутыми фундаментальными моделями позволяет выстраивать последовательности из нескольких инференсов моделей для решения неоднозначных и сложных задач. Агенты — от помощников разработчика до исследовательских и аналитических агентов — уже ускоряют работу команд и целых организаций. Хотя эти агенты повышают эффективность, они часто требуют тщательного планирования и многочисленных правок, а их развертывание остается проблемой во многих организациях, особенно при стремительном развитии технологий и исследований.Автор Майкл Альбада предлагает практический и основанный на исследованиях подход к проектированию и внедрению одно- и мультиагентных систем. Он упрощает сложности и вооружает инструментами для эффективного перехода от концепций к решению.

Думай как аналитик. Статистика и данные с примерами на Python. 3-е изд.
Автор(ы): Дауни А.

Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.

Являетесь ли вы специалистом data science, инженером-разработчиком или просто интересуетесь данными, вы быстро освоите такие популярные инструменты, как NumPy, SciPy и Pandas. Познакомьтесь с функциями распределения, статистическими зависимостями между переменными, методами визуализации и многими другими концепциями. Кроме того, все главы книги доступны в виде Jupyter-блокнотов, позволяющих читать текст, запускать код и выполнять упражнения, не переключаясь между инструментами.