Das Buch verhilft Lesern dazu, das eigene Netz mit den Augen des Angreifers zu sehen – um seine Techniken zu verstehen und um sich besser schützen zu können. Anhand von Python-Codebeispielen erläutert der Autor Themen wie Passwort Sniffing, ARP Poisoning, DNS Spoofing, SQL Injection, Google Hacking, WEP Cracking und WLAN Hacking. Zu jedem Gebiet stellt er außerdem ein Open-Source-Projekt in Python vor und behandelt darüber hinaus auch klassische Verteidigungsverfahren wie Intrusion-Detection-Systeme, Intrusion Prevention und Logfile-Analyse.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Das Buch verhilft Lesern dazu, das eigene Netz mit den Augen des Angreifers zu sehen – um seine Techniken zu verstehen und um sich besser schützen zu können. Anhand von Python-Codebeispielen erläutert der Autor Themen wie Passwort Sniffing, ARP Poisoning, DNS Spoofing, SQL Injection, Google Hacking, WEP Cracking und WLAN Hacking. Zu jedem Gebiet stellt er außerdem ein Open-Source-Projekt in Python vor und behandelt darüber hinaus auch klassische Verteidigungsverfahren wie Intrusion-Detection-Systeme, Intrusion Prevention und Logfile-Analyse.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Buch stellt die erste deutschsprachige Einführung in die Python-Programmierung für Germanist:innen sowie sprachorientierte Studierende und Forschende in den Digital Humanities dar. Sie verwendet konsequent Beispiele aus der deutschen Sprache und führt anhand dieser auch Leser:innen ohne Vorkenntnisse im Programmieren Schritt für Schritt fachgerecht in die nötigen Programmierkonzepte bis hin zur Objektorientierung, grafischen Oberflächen und dem Umgang mit Web-Daten ein. Zahlreiche Übungen sowie Hinweise auf Fallstricke helfen beim Einstieg in die erfolgreiche Arbeit mit Python.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Handbuch bietet Ingenieuren und Wissenschaftlern einen praxisnahen Einstieg in die Programmierung mit Python. Python ist die ideale Sprache für schnelle, unkomplizierte Lösungen von klar umrissenen Problemen. Grenzwerte bestimmen, Differenzialgleichungen lösen, Testreihen visualisieren und vieles mehr – die Ingenieurs- und Naturwissenschaften stecken voller Aufgaben, die Sie elegant mit Python lösen können. Wie das geht, lernen Sie in übersichtlich strukturierten Kapiteln mit kommentierten Codebeispielen, Übungen und Musterlösungen.
Aus dem Inhalt:
Python: Grundlagen und Sprachstruktur
Boolesche Algebra
Statistische Berechnungen
Rechnen mit komplexen Zahlen
Numerische Berechnungen mit NumPy
Computeralgebra mt SymPy
Funktionsdarstellungen mit Matplotlib
Simulationen mit SciPy
3D-Grafik mit VPython
Die Fachpresse zur Vorauflage:
iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Jeder ambitionierte Python-Entwickler kann hier noch eine Menge lernen.«
LINUX MAGAZIN: »Ein exzellentes Buch.«
LINUX MAGAZIN: »Lohnende Lektüre für jeden Python-Programmierer, der es mit wissenschaftlichem Rechnen zu tun bekommt.«
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Handbuch vermittelt alle Grundlagen der Informationstechnik, die angehende Fachinformatiker in ihrer Ausbildung benötigen: Computerhardware, Betriebssysteme, Netzwerktechnik, -protokolle und -anwendungen sowie Grundlagen der Programmierung, Datenbanken und Multimedia. Mit vielen Prüfungsfragen und Praxisübungen.
Aus dem Inhalt:
Überblick IT-Ausbildung
Mathematische und technische Grundlagen
Hardware und Betriebssysteme
Datenbanken
Windows, Linux, macOS – Grundlagen und Praxis
Netzwerktechnik und Netzwerkpraxis
IT-Sicherheit
Datenanalyse, Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI)
Programmierung in Java, Python, JavaScript und PHP
Software-Engineering
Algorithmen und Datenstrukturen
Prozessanalyse
Internet- und Webtechnologien
Aktualisiert: 2023-06-14
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Wenn du noch nie eine Zeile programmiert hast, bist du hier genau richtig. Du lernst die Grundlagen der Programmierung so weit kennen, dass du beurteilen kannst, ob Programmieren etwas für dich ist oder nicht. Es werden die wesentlichen Bestandteile einer Programmiersprache erklärt und vor allem geübt, ohne dabei zu sehr ins Detail zu gehen.
Als Programmiersprache verwendest du Python, da sie sehr leicht zu erlernen ist und es hierfür gerade für Anfänger gute Werkzeuge gibt.
Neben den wichtigsten Themen rund um die Programmiersprache Python wie
- Variablen
- Operatoren
- Bedingte Anweisungen
- Wiederholungsanweisungen
- Objekte
enthält das Buch viele Übungen, sodass du danach imstande bist, dich in weitere Themen einzuarbeiten.
Aktualisiert: 2023-06-15
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Dieses Handbuch bietet Ingenieuren und Wissenschaftlern einen praxisnahen Einstieg in die Programmierung mit Python. Python ist die ideale Sprache für schnelle, unkomplizierte Lösungen von klar umrissenen Problemen. Grenzwerte bestimmen, Differenzialgleichungen lösen, Testreihen visualisieren und vieles mehr – die Ingenieurs- und Naturwissenschaften stecken voller Aufgaben, die Sie elegant mit Python lösen können. Wie das geht, lernen Sie in übersichtlich strukturierten Kapiteln mit kommentierten Codebeispielen, Übungen und Musterlösungen.
Aus dem Inhalt:
Python: Grundlagen und Sprachstruktur
Boolesche Algebra
Statistische Berechnungen
Rechnen mit komplexen Zahlen
Numerische Berechnungen mit NumPy
Computeralgebra mt SymPy
Funktionsdarstellungen mit Matplotlib
Simulationen mit SciPy
3D-Grafik mit VPython
Die Fachpresse zur Vorauflage:
iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Jeder ambitionierte Python-Entwickler kann hier noch eine Menge lernen.«
LINUX MAGAZIN: »Ein exzellentes Buch.«
LINUX MAGAZIN: »Lohnende Lektüre für jeden Python-Programmierer, der es mit wissenschaftlichem Rechnen zu tun bekommt.«
Aktualisiert: 2023-06-15
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Numerisches Python
- Grundlagen der Lösung numerischer Probleme mit Python
- Verarbeitung großer Datenmengen (»Big Data«) mit NumPy, wie sie beispielsweise im maschinellen Lernen Anwendung finden
- Zielgruppe sind Personen, die in der Wissenschaft, im Ingenieurwesen und in der Datenanalyse
tätig sind
- Datenvisualisierung mit Matplotlib
- Ideal zum Umstieg von Matlab auf Python
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
In diesem Buch stehen die numerischen Verfahren im Fokus, die im Gebiet »Data Science« und »Maschinelles Lernen« besonders benötigt werden. Python gehört zu den wichtigsten und am häufigsten benutzten Sprachen in diesem Gebiet und wird in Kombination mit seinen Modulen NumPy, SciPy, Matplotlib und Pandas häufiger verwendet als Matlab und R.
Der erste Teil des Buchs enthält eine kompakte Einführung in Python, eine ideale Zusammenfassung für diejenigen, die Python bereits kennen oder mit dem Buch »Einführung in Python 3« von Bernd Klein gelernt haben.
NumPy ist das zentrale Thema des zweiten Teils. Der Aufbau und das Arbeiten mit NumPy-Arrays bilden den Ausgangspunkt dieses Kapitels. Danach wird auf die besonderen Aspekte des dtype-Datentyps eingegangen. In einem weiteren Kapitel stehen die Numerischen Operationen, Broadcasting und Ufuncs von NumPy im Mittelpunkt.
Einigen Fragestellungen der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung wurde ebenfalls ein Kapitel gewidmet. Auch auf die Boolesche Maskierung und Indizierung von NumPy-Arrays wird eingegangen. Der NumPy-Teil des Buchs schließt mit dem File-Handling von Daten.
Die 2. Auflage ist konsequent überabeitet und erweitert.
Aktualisiert: 2023-06-13
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- Entwicklung eines eigenen Sprachassistenten von Beginn an
- Erlernen fortgeschrittener Konzepte in Python anhand des Entwicklungspfads
- Verzicht auf Cloud-APIs für die Kernfunktionalität – alles entsteht in Eigenregie
- Verwendung verschiedener Machine- und Deep-Learning-Ansätze zur Integration von KI (u. a. LSTMs, ARIMA und Transformers)
- Berücksichtigt auch die Themen Datenschutz und IT-Sicherheit
- Ihr exklusiver Vorteil: E-Book inside beim Kauf des gedruckten Buches
Sprachassistenten werden vermehrt in Bereichen wie Kundenkommunikation, Smart Home oder Automotive eingesetzt. Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie in Python Schritt für Schritt einen eigenen Sprachassistenten komplett selbst entwickeln – von der Architektur bis zur Paketierung der Anwendung.
Sie lernen, wie Sprachanalyse, -synthese und das Erkennen einer Benutzerintention funktionieren und wie Sie diese praktisch umsetzen. Und Sie kommen mit vielen Themen aus der professionellen Python-Entwicklung in Berührung, u. a. mit Logging, dem dynamischen Installieren von Paketen, dem »Einfrieren« einer Anwendung oder der Überführung in einen Installer.
Ein weiteres wichtiges Thema ist der Datenschutz. Wenn Sie einen eigenen Assistenten programmiert haben, wissen Sie genau, welche Daten Sie rausgeben und welche auf Ihrem Gerät verarbeitet werden.
Schreiben Sie Intents, denen selbst sensible Daten anvertraut werden können. Das schafft auch Vertrauen beim Anwender.
Darüber hinaus kann Ihr selbstprogrammierter Assistent ein paar Dinge mehr als die Marktführer. So können Sie ihm z. B. erlauben, nur auf Ihre Stimme zu reagieren und andere Personen zu ignorieren.
AUS DEM INHALT //
- Aufsetzen einer Umgebung für professionelle Python-Projekte
- Training einer eigenen Text-to-Speech-Engine
- Identifikation der Benutzer anhand ihrer Stimme
- Klassifikation und Interpretation von Sprachbefehlen
- Erklärung und Verwendung von Transformers für NLP- und NLU-Aufgaben
- Führen langer Dialoge über ein Kontextgedächtnis
- Entwicklung von zehn funktionsfähigen Skills
- Training einer eigenen Wettervorhersage
- Build und Paketierung einer Python-Anwendung
Aktualisiert: 2023-06-13
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Aktualisierte und erweiterte 3. Auflage des Bestsellers zu TensorFlow und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Der praktische Einstieg in PyTorch
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Das Raspberry-Pi-Universum wächst täglich. Ständig werden neue Erweiterungs-Boards und Software-Bibliotheken für den Single-Board-Computer entwickelt.
Die zweite Ausgabe dieses beliebten Kochbuchs bietet mehr als 240 Hands-on-Rezepte für den Betrieb des kleinen Low-Cost-Computers mit Linux und für die Programmierung des Pi mit Python. Außerdem erläutert es die Anbindung von Sensoren, Motoren und anderer Hardware, einschließlich Arduino und das Internet der Dinge.
Power-Maker und Autor Simon Monk vermittelt grundlegendes Know-how, das Ihnen hilft, auch neue Technologien und Entwicklungen zu verstehen und so mit dem Raspberry-Pi-Ökosystem mitzuwachsen. Dieses Kochbuch ist ideal für Programmierer und Bastler, die mit dem Pi bereits erste Erfahrungen gemacht haben. Alle Codebeispiele sind auf der Website zum Buch verfügbar.
- Richten Sie Ihren Raspberry Pi ein und verbinden Sie ihn mit dem Netz.
- Arbeiten Sie mit seinem Linux-basierten Betriebssystem Raspbian.
- Lernen Sie, den Pi mit Python zu programmieren.
- Verleihen Sie Ihrem Pi »Augen« für Anwendungen, die maschinelles Sehen erfordern.
- Steuern Sie Hardware über den GPIO-Anschluss.
- Verwenden Sie den Raspberry Pi, um unterschiedliche Motoren zu betreiben.
- Arbeiten Sie mit Schaltern, Tastaturen und anderen digitalen Eingaben.
- Verwenden Sie Sensoren zur Messung von Temperatur, Licht und Entfernung.
- Realisieren Sie auf verschiedenen Wegen eine Verbindung zu IoT-Geräten.
- Entwerfen Sie dynamische Projekte mit Raspberry Pi und dem Arduino.
Aktualisiert: 2023-06-11
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Neuauflage des Standardwerks, jetzt zu Python 3.6
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisiert: 2023-06-11
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Dieses Buch soll aus dir einen besseren Python-Programmierer machen.
Um den größten Nutzen aus diesem Buch zu ziehen, solltest du bereits über Python-Kenntnisse verfügen, die du erweitern möchtest. Am besten ist es, wenn du schon eine Weile in Python programmierst und bereit bist, in die Tiefe zu gehen, deine Kenntnisse abzurunden und deinen Code pythonischer zu machen.
Wenn du dich fragst, welche weniger bekannten Teile in Python du kennen solltest, gibt dir dieses Buch eine Roadmap an die Hand. Entdecke coole und gleichzeitig praktische Python-Tricks, mit denen du beim nächsten Code Review der Hit bist.
Wenn du Erfahrung mit älteren Versionen von Python hast, wird dich das Buch mit modernen Mustern und Funktionen vertraut machen, die in Python 3 eingeführt wurden.
Dieses Buch ist aber auch hervorragend für dich geeignet, wenn du schon Erfahrungen mit anderen Programmiersprachen hast und dich schnell in Python einarbeiten möchtest. Du wirst hier einen wahren Schatz an praktischen Tipps und Entwurfsmustern finden, die dir helfen, ein erfolgreicher Python-Programmierer zu werden.
Was Python-Entwickler über das Buch sagen:
"Dieses Buch lässt dich besseren Python-Code schreiben!"
Bob Belderbos, Softwareentwickler bei Oracle
"Es ist, als hätte man einen erfahrenen Lehrer, der einem die Tricks erklärt!"
Daniel Meyer, Senior-Desktop-Administrator bei Tesla
Aktualisiert: 2023-06-11
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Frischen Sie Ihre Mathematik-Kenntnisse für Datenanalysen, Machine Learning und Neuronale Netze auf!
Aktualisiert: 2023-06-11
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Aktualisierte Neuauflage des Bestsellers zu TensorFlow 2 und Deep Learning
Aktualisiert: 2023-06-11
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Die Merkmalskonstruktion, auch Feature Engineering genannt, ist ein entscheidender Arbeitsschritt bei der Datenaufbereitung für das maschinelle Lernen, der die Leistung der Modelle stark beeinflusst. In diesem praxisnahen Buch lernen Sie Techniken, um Merkmale – numerische Repräsentationen eines bestimmten Aspekts von Rohdaten – zu gewinnen und mit maschinellen Lernmodellen nutzbar zu machen. Jedes Kapitel führt Sie durch eine spezifische Aufgabe der Datenanalyse wie etwa die Darstellung von Text- oder Bilddaten. Diese Beispiele veranschaulichen die wichtigsten Prinzipien der Merkmalskonstruktion.
Statt diese Prinzipien nur zu beschreiben, legen die Autorinnen Alice Zheng und Amanda Casari im gesamten Buch den Schwerpunkt auf die praktische Anwendung mit Übungen. Das Schlusskapitel vertieft das Gelernte, indem es verschiedene Techniken der Merkmalskonstruktion auf einen realen, strukturierten Datensatz anwendet. In den Beispielen werden Python-Pakete wie numpy, Pandas, scikit-learn und Matplotlib verwendet.
Aus dem Inhalt:
- Merkmalskonstruktion an numerischen Daten: Filter, Klasseneinteilung, Skalierung, logarithmische und Potenz-Transformationen
- Techniken für natürlichen Text: Bag-of-Words-Modelle, n-Gramme und Phrasenerkennung
- Frequenzfilterung und Merkmalsskalierung zum Entfernen aussageloser Merkmale
- Kodierungstechniken für Kategorievariablen, darunter Merkmals-Hashing und Klassenzählung
- Modellgesteuerte Merkmalskonstruktion mit der Hauptkomponentenanalyse
- Das Konzept der Modellkombination mit dem k-Means-Algorithmus als Technik zur Merkmalserzeugung
- Gewinnung von Bildmerkmalen anhand manueller und Deep-Learning-Techniken
"Datenaufbereitung und Merkmalskonstruktion haben sich in vielen Anwendungen als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Leistungsfähigkeit der Modelle erwiesen. Ich freue mich, dass es endlich ein Buch gibt, das sich nur diesem Thema widmet. Alice und Amanda erklären sehr detailliert die Feinheiten vieler verbreiteter Techniken."
— Andreas C. MüllerDozent für Machine Learning an der Universität von Columbia und Kernentwickler bei scikit-learn
Aktualisiert: 2023-06-11
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Ihr Weg zum Python-Profi!
Aktualisiert: 2023-06-11
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