Libros de Informática práctica, página 34 de 418

En la actualidad, hablar de seguridad informática equivale prácticamente a hablar de seguridad en Internet. Comenzamos el libro hablando acerca del funcionamiento de la red Internet. Una vez que comprendemos el funcionamiento de la red, podemos explicar ya cuáles con los peligros a los que nos exponemos a diario, y cómo evitarlos con unas sencillas medidas básicas de seguridad. Este libro está pensado como una aproximación al mundo de la seguridad informática por parte de cualquier persona curiosa y preocupada por su seguridad, por lo que esperamos que pueda ser entendido en su mayoría por cualquiera. Algunas partes pueden resultar un poco más técnicas, pero hemos puesto un gran esfuerzo en explicar las ideas fundamentales de la forma más sencilla y coloquial posible, renunciando incluso en ocasiones al rigor en las definiciones a favor de una mayor calidad. Para que el libro sea más ameno, hemos incluido una serie de anécdotas contadas en primera persona. Todas estas anécdotas cuentan hechos reales, en ocasiones más sencilla y coloquial posible, renunciando incluso en ocasiones al rigor en las definiciones en favor de una mayor calidad.

Este libro es muy útil para todas aquellas personas que utilizan Excel de forma habitual, para gestionar y analizar los diferentes tipos de datos de todos los departamentos y áreas de la empresa de una forma rápida, segura y eficaz. Es una obra innovadora y muy práctica ya que se puede utilizar con Excel 2007 y contiene las mejoras y novedades de la versión Excel 2010 relacionadas con las tablas dinámicas

Es un libro completo que incluye todo lo necesario para iniciarse con éxito en el manejo de los PCs y al mismo tiempo dominar los conceptos básicos de la informática. Desde temas generales como el hardware o el software más actual hasta la información detallada sobre el sistema operativo Windows 95 y los comandos del MS-DOS que éste incorpora. Desde lo más fácil a lo más complejo explicado paso a paso para que Ud. lo entienda.

Esta obra nace de la observación de una de las paradojas más llamativas de nuestra praxis jurídico-administrativa, el incuestionable desfase que existe entre el empeño del legislador en proclamar de manera, en ocasiones contundente, el derecho que asiste a los interesados a no aportar al procedimiento documentacion innecesaria o que ya obre de alguna forma en poder de las Administraciones publicas y la escasa aplicacion practica que este derecho ha alcanzado en la experiencia administrativa cotidiana.Se trata de una anomalia que impone a los particulares una carga penosa y con frecuencia evitable que entorpece el funcionamiento armonico de la relacion juridico-administrativa. El enfoque adoptado se centra en los problemas que plantea en la practica la reduccion de la carga documental que soportan los administrados, en la consideracion de esta cuestion desde la perspectiva de la Administracion electronica, asi como en el estudio de las consecuencias juridicas de la vulneracion del derecho a la no aportacion documental y de los mecanismos de defensa con los que cuenta el ciudadano para responder a eventuales infracciones de este derecho.Al margen de la evidente relacion del derecho a la no aportacion de informacion con la simplificacion administrativa en general y con la reduccion de cargas en particular, bajo este asunto subyace una cuestion aun mas sugerente para el jurista. En el fondo de este asunto nos encontramos con un problema de carga de la prueba, dado que del derecho a no facilitar documentacion a la Administracion debe derivarse, al menos en teoria, el de no tener que acreditar ni su existencia ni su contenido ante el organo tramitador

Master advanced techniques and algorithms for deep learning with PyTorch using real-world examplesKey FeaturesUnderstand how to use PyTorch 1.x to build advanced neural network modelsLearn to perform a wide range of tasks by implementing deep learning algorithms and techniquesGain expertise in domains such as computer vision, NLP, Deep RL, Explainable AI, and much moreBook DescriptionDeep learning is driving the AI revolution, and PyTorch is making it easier than ever before for anyone to build deep learning applications. This PyTorch book will help you uncover expert techniques to get the most out of your data and build complex neural network models.The book starts with a quick overview of PyTorch and explores using convolutional neural network (CNN) architectures for image classification. You'll then work with recurrent neural network (RNN) architectures and transformers for sentiment analysis. As you advance, you'll apply deep learning across different domains, such as music, text, and image generation using generative models and explore the world of generative adversarial networks (GANs). You'll not only build and train your own deep reinforcement learning models in PyTorch but also deploy PyTorch models to production using expert tips and techniques. Finally, you'll get to grips with training large models efficiently in a distributed manner, searching neural architectures effectively with AutoML, and rapidly prototyping models using PyTorch and fast.ai.By the end of this PyTorch book, you'll be able to perform complex deep learning tasks using PyTorch to build smart artificial intelligence models.

The World Economic Forum regards the threat of cyber attack as one of the top five global risks confronting nations of the world today. Cyber attacks are increasingly targeting the core functions of the economies in nations throughout the world. The threat to attack critical infrastructures, disrupt critical services, and induce a wide range of damage is becoming more difficult to defend against. Cybersecurity: Protecting Critical Infrastructures from Cyber Attack and Cyber Warfare examines the current cyber threat landscape and discusses the strategies being used by governments and corporations to protect against these threats.The book first provides a historical reference, detailing the emergence of viruses, worms, malware, and other cyber threats that created the need for the cybersecurity field. It then discusses the vulnerabilities of our critical infrastructures, the broad arsenal of cyber attack tools, and the various engineering design issues involved in protecting our infrastructures. It goes on to cover cyber intelligence tactics, recent examples of cyber conflict and warfare, and the key issues in formulating a national strategy to defend against cyber warfare.

Build real-world time series forecasting systems which scale to millions of time series by applying modern machine learning and deep learning conceptsKey FeaturesExplore industry-tested machine learning techniques used to forecast millions of time seriesGet started with the revolutionary paradigm of global forecasting modelsGet to grips with new concepts by applying them to real-world datasets of energy forecastingBook DescriptionWe live in a serendipitous era where the explosion in the quantum of data collected and a renewed interest in data-driven techniques such as machine learning (ML), has changed the landscape of analytics, and with it, time series forecasting. This book, filled with industry-tested tips and tricks, takes you beyond commonly used classical statistical methods such as ARIMA and introduces to you the latest techniques from the world of ML.This is a comprehensive guide to analyzing, visualizing, and creating state-of-the-art forecasting systems, complete with common topics such as ML and deep learning (DL) as well as rarely touched-upon topics such as global forecasting models, cross-validation strategies, and forecast metrics. You'll begin by exploring the basics of data handling, data visualization, and classical statistical methods before moving on to ML and DL models for time series forecasting. This book takes you on a hands-on journey in which you'll develop state-of-the-art ML (linear regression to gradient-boosted trees) and DL (feed-forward neural networks, LSTMs, and transformers) models on a real-world dataset along with exploring practical topics such as interpretability.