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Autor Sonia Llena |
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Título : Hackear al Hakear : aprende de los expertos que derrotan a los Hackers Tipo de documento: texto impreso Autores: Roger A. Grimes, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor Mención de edición: Primera edición Editorial: Barcelona : Marcombo Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: 306 páginas Il.: ilustraciones, diagramas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-267-2679-7 Nota general: Titulo original en ingles: Hacking the Hacker:learn from the experts who take down Hackers Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng) Clasificación: 438 Uso del alemán estándar (lingüística prescriptiva) lingüística aplicada Nota de contenido: Que tipo de hacker eres tú -- Cómo hackean los hackers -- Perfil: Bruce Schneir -- Ingenieria social -- Perfil: Kevin Mitnick -- Vulnerabilidades de software -- Perfil: Michael Howard -- Perfil: Gary McGraw -- Maware -- Perfil: Susan Bradley -- Perfil: Mark Russinovich -- Criptografía -- Perfil: Martin Hellman -- Detección de intrusiones/APT -- Perfil: Dra. dorothy E. Denming -- Perfil : Michael Dubinsky -- Cortafuegos -- Perfil: Willam Cheswich -- Honeypots -- Perfil: Lance Spitzner -- Hackear contraseña -- Perfil:Dr. Cormac Herley -- Hackeo inalámbrico -- Perfil: thomas d Otreppe de Bouvette -- Pruebas de intrusión -- Perfil: Aaron Higbee -- Perfil: benild Joseph -- Ataques DDos -- Perfil: Brian Krebs -- Sistemas operativos seguros -- Perfil: Joanna rutkowska -- Perfil: Aaron Margosis -- Ataques de red -- Perfil : Laura Chappell -- Hackear el lot -- Perfil: Dr. Charlie Miller -- Políticas y estrategias -- Perfil: Jing de Jong-Chen -- Modelado de amenazas --. Perfil: Adam Shostack -- Educar en seguridad informática -- Perfil: Stephen Northcutt -- Privacidad -- Perfil: Eva Galperin -- Patching -- Perfil: Window Snyder -- Escribir como un profesional -- Perfil: Fahmida Y. Rashid -- Guía para padres y jóvenes Hakers -- código ético de los Hackers. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=106527 Hackear al Hakear : aprende de los expertos que derrotan a los Hackers [texto impreso] / Roger A. Grimes, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor . - Primera edición . - Barcelona : Marcombo, 2018 . - 306 páginas : ilustraciones, diagramas ; 24 cm.
ISBN : 978-84-267-2679-7
Titulo original en ingles: Hacking the Hacker:learn from the experts who take down Hackers
Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng)
Clasificación: 438 Uso del alemán estándar (lingüística prescriptiva) lingüística aplicada Nota de contenido: Que tipo de hacker eres tú -- Cómo hackean los hackers -- Perfil: Bruce Schneir -- Ingenieria social -- Perfil: Kevin Mitnick -- Vulnerabilidades de software -- Perfil: Michael Howard -- Perfil: Gary McGraw -- Maware -- Perfil: Susan Bradley -- Perfil: Mark Russinovich -- Criptografía -- Perfil: Martin Hellman -- Detección de intrusiones/APT -- Perfil: Dra. dorothy E. Denming -- Perfil : Michael Dubinsky -- Cortafuegos -- Perfil: Willam Cheswich -- Honeypots -- Perfil: Lance Spitzner -- Hackear contraseña -- Perfil:Dr. Cormac Herley -- Hackeo inalámbrico -- Perfil: thomas d Otreppe de Bouvette -- Pruebas de intrusión -- Perfil: Aaron Higbee -- Perfil: benild Joseph -- Ataques DDos -- Perfil: Brian Krebs -- Sistemas operativos seguros -- Perfil: Joanna rutkowska -- Perfil: Aaron Margosis -- Ataques de red -- Perfil : Laura Chappell -- Hackear el lot -- Perfil: Dr. Charlie Miller -- Políticas y estrategias -- Perfil: Jing de Jong-Chen -- Modelado de amenazas --. Perfil: Adam Shostack -- Educar en seguridad informática -- Perfil: Stephen Northcutt -- Privacidad -- Perfil: Eva Galperin -- Patching -- Perfil: Window Snyder -- Escribir como un profesional -- Perfil: Fahmida Y. Rashid -- Guía para padres y jóvenes Hakers -- código ético de los Hackers. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=106527
Hackear al Hakear
Grimes, Roger A. - Barcelona : Marcombo - 2018
Titulo original en ingles: Hacking the Hacker:learn from the experts who take down Hackers
Que tipo de hacker eres tú -- Cómo hackean los hackers -- Perfil: Bruce Schneir -- Ingenieria social -- Perfil: Kevin Mitnick -- Vulnerabilidades de software -- Perfil: Michael Howard -- Perfil: Gary McGraw -- Maware -- Perfil: Susan Bradley -- Perfil: Mark Russinovich -- Criptografía -- Perfil: Martin Hellman -- Detección de intrusiones/APT -- Perfil: Dra. dorothy E. Denming -- Perfil : Michael Dubinsky -- Cortafuegos -- Perfil: Willam Cheswich -- Honeypots -- Perfil: Lance Spitzner -- Hackear contraseña -- Perfil:Dr. Cormac Herley -- Hackeo inalámbrico -- Perfil: thomas d Otreppe de Bouvette -- Pruebas de intrusión -- Perfil: Aaron Higbee -- Perfil: benild Joseph -- Ataques DDos -- Perfil: Brian Krebs -- Sistemas operativos seguros -- Perfil: Joanna rutkowska -- Perfil: Aaron Margosis -- Ataques de red -- Perfil : Laura Chappell -- Hackear el lot -- Perfil: Dr. Charlie Miller -- Políticas y estrategias -- Perfil: Jing de Jong-Chen -- Modelado de amenazas --. Perfil: Adam Shostack -- Educar en seguridad informática -- Perfil: Stephen Northcutt -- Privacidad -- Perfil: Eva Galperin -- Patching -- Perfil: Window Snyder -- Escribir como un profesional -- Perfil: Fahmida Y. Rashid -- Guía para padres y jóvenes Hakers -- código ético de los Hackers.
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Título : Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit - learn y TensorFlow Tipo de documento: texto impreso Autores: Sebastián Raschka, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor Mención de edición: Segunda edición Editorial: Barcelona : Marcombo Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: xxii, 616 páginas Il.: ilustraciones, diagramas, tablas Dimensiones: 24 cm ISBN/ISSN/DL: 978-84-267-2720-6 Nota general: Titulo original en Ingles: Python machine learning. Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng) Nota de contenido: Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107996 Python machine learning : aprendizaje automático y aprendizaje profundo con Python, scikit - learn y TensorFlow [texto impreso] / Sebastián Raschka, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Vahid Mirjalili, Autor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor ; Sonia Llena, Traductor . - Segunda edición . - Barcelona : Marcombo, 2019 . - xxii, 616 páginas : ilustraciones, diagramas, tablas ; 24 cm.
ISBN : 978-84-267-2720-6
Titulo original en Ingles: Python machine learning.
Idioma : Español (spa) Idioma original : Inglés (eng)
Nota de contenido: Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes. Link: https://biblioteca.unap.edu.pe/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=107996
Python machine learning
Raschka, SebastiánMirjalili, Vahid ; Mirjalili, Vahid ; Mirjalili, Vahid - - Barcelona : Marcombo - 2019
Titulo original en Ingles: Python machine learning.
Dar a los ordenadores el poder de aprender de los datos -- Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación -- Un recorrido por ls clasificadores de aprendizaje automático con scikit - learn -- Generar buenos modelos de entrenamiento: pre procesamiento de datos -- Comprimir datos mediante la reducción de dimensionalidad -- Aprender las buenas prácticas para la evaluación de modelos y el ajuste de hiperparámetros -- Combinar diferentes modelos para el aprendizaje conjunto -- Aplicar el aprendizaje automático para el análisis de sentimiento -- Incrustar un modelo de aprendizaje automático en una aplicación web -- Predicción de variables de destino continuas con análisis de regresión -- Trabajar con datos sin etiquetar: análisis de grupos -- Implementar una red neuronal artificial multicapa desde cero -- Paralización de entrenamiento de redes neuronales con tensorFlow -- Ir más lejos: la mecánica de TensorFlow -- Clasificar imágenes con redes neuronales convolucionales profundas -- Modelado de datos secuenciales mediante redes neuronales recurrentes.
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