Unilibrary. Oliy ta'lim muassasalarining yagona elektron kutubxona axborot tizimi.

Защита информации

В книге содержится теоретический и практический материал по дисциплине «Защита информации». Особенностью настоящего учебного пособия является изложение вопросов, которые в меньшей степени рассматриваются в других учебных пособиях, а именно: управление информационными рисками; современное нормативно-правовое обеспечение информационной безопасности; влияние средств защиты информации на электронный документооборот; подготовка и проведение лабораторно-практических занятий.

Защищенный код

в этой книге разработчики найдут практические советы и рекомендации по защите создаваемых приложений на всех этапах процесса создания ПО - от проектирования безопасных приложений и до тестирования для выявления брешей в готовой про грамме и создания безопасной документации и сообщений обошибках.

Islom mavzusiga oid elektron manbalar

“Islom mavzusiga oid elektron manbalar” fanidan o’quv qo’llanma 5330200-Informatika va axborot texnologiyalari (kompyuterlar, kompyuter qurilmalari va dasturiy ta’minot) bakalavriat yo’nalishi bo’yicha ta’lim olayotgan talabalari uchun mo’ljallangan bo’lib, har bir mavzu bo’yicha rеja topshiriqlar va o’quv-uslubiy hujjatlar kеltirilgan. Talabalarda mustaqil fikrlash, o’z fikrlarini asosli ravishda himoya qilish, bahslashish ko’nikmalarini hosil qilish uchun bahs-munozara darslariga alohida e’tibor qaratilgan. O’quv qo’llanmadan noinformatik bakalavriat yo’nalishlari talabalari, mustaqil o’rganuvchi talabalar, magistrlar va o’qituvchilar foydalanishi mumkin.

Денги, кредит и банки

Учебное пособие для лекционных занятий по дисциплине «Денги, кредит и банки » Акрамова Г.А.. - Ташкент: ТУИТ, 2018. - с. Учебное пособие содержит теоретические и практические материалы по дисциплине «Денги,кредит и банки». Теоретические и практические материалы расположены в соответствии с темами лекционного курса, представлены частными задачами по каждой из тем и общей задачей по дисциплине «Денги,кредит и банки». Кроме того, для текущего и итогового контроля знаний в учебном пособие предусмотрены вопросы, тесты и задачи. Весь цифровой материал является условным. Учебное пособие предназначен для студентов направлений 5350300 «Экономика и Менеджмент в сфере ИКТ»

Защитные информационные технологии аудиовидеоэлектросвязи

В учебном пособии в систематизированном виде представлены материалы по современным защитным технологиям цифровой аудиовидеоэлектросвязи: криптография с хешированием и электронной подписью, стеганография с цифровыми водяными знаками, «речевая подпись», различные методы (устройства) противодействия утечке компьютерной и аудиовидеоинформации. Для получения практических навыков в учебное пособие введены комплекс лабораторных работ по удиовидеостеганографии и задачи по криптографии и информационной безопасности.

Research Methods in Education

This rewritten and updated sixth edition of the long-running bestseller Research Methods in Education covers the whole range of methods currently employed by educational research at all stages. It has five main parts: the context of educational research, planning educational research, styles of educational research, strategies for data collection and researching and data analysis. The book contains references to a comprehensive dedicated web site of accompanying materials. It continues to be the standard text for students and lecturers undertaking, understanding and using educational research

Python: Искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления

Пол и Харви Дейтелы предлагают по-новому взглянуть на Python и использовать уникальный подход, чтобы быстро решить проблемы, стоящие перед современными айтишниками. Вы на практике познакомитесь с революционными вычислительными технологиями и программированием на Python — одном из самых популярных языков. В вашем распоряжении более пятисот реальных задач — от фрагментов до 40 больших сценариев и примеров с полноценной реализацией. IPython с Jupyter Noteboos позволят быстро освоить современные идиомы программирования Python. Главы 1–5 и фрагменты глав 6–7 сделают понятными примеры решения задач искусственного интеллекта из глав 11–16. Вы познакомитесь с обработкой естественного языка, анализом эмоций в Twitter®, когнитивными вычислениями IBM® Watson™, машинным обучением с учителем в задачах классификации и регрессии, машинным обучением без учителя в задачах кластеризации, распознавания образов с глубоким обучением и сверточными нейронными сетями, рекуррентными нейронными сетями, большими данными с Hadoop®, Spark™ и NoSQL, IoT и многим другим. Вы поработаете (напрямую или косвенно) с облачными сервисами, включая Twitter, Google Translate™, IBM Watson, Microsoft® Azure®, OpenMapQuest, PubNub и др.

Защита в операционных системах.

Подробно рассмотрены основные средства и методы обеспечения информационной безопасности в современных операционных системах: управление доступом, аутентификация, аудит и обнаружение вторжений. Кроме того, отдельно рассматриваются некоторые специфические вопросы, косвенно связанные с обеспечением безопасности операционных систем: централизованное управление политиками безопасности в доменах Windows, особенности обеспечения безопасности операционных систем мобильных устройств, концепция виртуализации операционных систем и ее влияние на информационную безопасность. Изложение теоретического материала иллюстрируется практическими примерами.

Байесовские модели

Если вы знаете, как программировать на Python, и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга рас- скажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важны- ми. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятий и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен ис- пользовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.

Основы Python

Это практическое руководство последовательно раскрывает основы программи- рования на языке Python. Вы будете продвигаться от самых простых тем к слож- ным и получите полное представление об одном из самых популярных языков программирования. А еще вы поймете, как думают программисты, и сможете применять этот под- ход к решению даже повседневных задач

Аруз сабоқлари

Қўлланма олий ўқув юртларининг ўзбек тили ва адабиёти таълим йуналшии бакалавриат босқичи талабалари учун маъруза ва амалий машиғулот дарслари ҳамда мустақил ишлар ташкил этиш учун мўлжалланган, шунингдек ундан аруз шеърий тизимини мустақил ўрганувчилар ҳам фойдаланишилари мумкин

Tolali materiallarga birlamchi ishlov berish.

O‘quv qo‘llanma olti bobdan iborat bo‘lib, unda tabiiy tolali materiallar haqida umumiy ma’lumot, paxta xomashyosiga, jun tolalariga, lub tolalariga, pillaga, asbest tolalariga birlamchi ishlov berish, tabiiy tolali materiallarning xossalariga oid mavzular yoritilgan. Bilimlarni mustahkamlash uchun qisqa ta’riflar, nazorat savollari ham keltirilgan. Qo‘llanma kasb-hunar kollejlari o‘quvchilari uchun mo‘ljallangan bo‘lsada, undan soha mutaxassislari, o‘qituvchilar ham foydalanishlari mumkin.

Дастурий конфигурацияланадиган тармоклар

Укув кулланмада дастурий конфигурациялангаи тармок (ДДТ) имнт архитектурасн. Open Flow протоколи ва унимг афзалликларм, ДкТ тармогида пакетларни маршрутлаш жараёнлари, бошкарув сатхч операцией тизиминииг функционал вазифалари, ДКТ негизида виртуал тармок шакллантириш асослари ва бошка мавзулар ёритилган. Кулланма ахборот-коммунИкация тармокларн йуналишида тахсил олаётган бакалавр ва магистрантлар учун мулжалланган. Унда келтирилган материаллар мустакил изланувчиларга хам фойдали булнит мумкин.

Обработка естественного языка в действии.

Последние достижения в области глубокого обучения позволяют создавать приложения, с исключительной точностью распознающие текст и речь. Что в результате? Появляются чат-боты, ведущие диалог не хуже реальных людей, программы, эффективно подбирающие резюме под заданную вакансию, развивается превосходный предиктивный поиск, автоматически генерируются аннотации документов. Благодаря новым приемам и инструментам, таким как Keras и Tensorflow, сегодня возможно как никогда просто реализовать качественную обработку естественного языка (NLP). «Обработка естественного языка в действии» станет вашим руководством по созданию программ, способных распознавать и интерпретировать человеческий язык. В издании рассказано, как с помощью готовых пакетов на языке Python извлекать из текста смыслы и адекватно ими распоряжаться. В книге дается расширенная трактовка традиционных методов NLP, что позволит задействовать нейронные сети, современные алгоритмы глубокого обучения и генеративные приемы при решении реальных задач, таких как выявление дат и имен, составление текстов и ответов на неожиданные вопросы. 16+ (В соответствии с Федеральным законом от 29 декабря 2010 г. № 436-ФЗ.)

Давлат ва жамият: Демократлаштириш йулила

Истик,лолимизнинг утган олти йили ичида Узбекистан барча синовларга бардош бериб, мураккаб ва машаккатли жараёнларни босиб утди. Шунга карамас- дан бугунги кунда бунёдкорлик ва акд-идрок билан к^илинган шиддатли ме\натнинг самарали натижалари кузга ташланаётганлиги кувонарлидир. К^скд муддат ичида давлат ва жамият курилишининг барча жаб^ала- рида амалга оширилган куйидаги улкан узгаришлар, тарихий во^еалар мустак,ил давлат янги ва шонли та- рихининг дастлабки ун йиллик ривожланиш зарварак;- ларида учмас из крлдириши шуб[асиздир

Обработка больших данных с Apache Spark

Учебно-методическое пособие содержит теоретический материал и примеры выполнения задач для курса «Введение в технологии обработки больших данных». Пособие составлено с учётом проведения лабораторных работ с помощью фреймворка Apache Spark. Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с организацией построения ETL-конвейеров на основе Spark SQL и DataFrame API для распределенного выполнения на кластерных вычислительных система, включая использование итеративных вычислений, важных для машинного обучения, рассмотрения shuffle механизмов и принципов организации управлением памятью в Spark. В результате освоения дисциплины студенты приобретают способности разработки программ и построения конвейеров обработки различных данных, навыки по работе с распределенными кластерными системами, а также способности к применению машинного обучения на распределенных наборах данных.