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C++反匯編與逆向分析技術揭秘(第2版)
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這是一部系統講解反匯編與逆向分析技術原理、流程、方法和實用技巧的著作。本書第1版出版于2011年,10年來暢銷不衰,成為反匯編與逆向工程領域的標志性著作,被數十萬安全工程師和C++工程師奉為瑰寶。在全球學術界和企業界都享有盛譽,故第2版得到了全球15位安全技術專家的傾力推薦。第2版在技術、工具和案例等方面做了大量的更新和補充。通過本書,你將掌握以下知識或技能:逆向分析技術的工具和原理;逆向分析技術的流程和方法;逆向分析技術的精髓和實用技巧;軟件調試的技術原理,以及代碼運行時的內存表現;C++語法的實現機制和反匯編表現形式;全書共18章,分為三個部分:第一部分準備工作(第1章)簡單地介紹了編譯器、調試器和反匯編靜態分析工具的使用方法以及反匯編引擎的工作原理;第二部分C++反匯編揭秘(第2~13章)以多種編譯器為例解析了每個C/C++知識點的匯編表現形式,通過整理反匯編代碼梳理流程和脈絡,講解了調試和識別各種C/C++語句的方法,并且深入剖析各知識點的底層機制;第三部分逆向分析技術應用(第14~18章)通過對PEiD、調試器OllyDbg、木馬、勒索病毒等實際應用的逆向分析,帶領讀者領路逆向分析技術的魔力,并加深對所學理論知識的理解。

錢林松 張延清 ·程序設計 ·26.8萬字

深度學習:主流框架和編程實戰
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自20世紀80年代以來,機器學習已經在算法、理論和應用等方面取得巨大成功,在產業界與學術界影響深刻。深度學習作為機器學習的一個分支,在當今大數據的背景下,隨著數據量的激增、計算能力的增強以及計算成本的降低,應用范圍逐步擴大,尤其在語音識別、圖像識別和圖像處理領域取得了突出的成果。目前,人工智能技術方興未艾,作為其核心技術的深度學習的發展如火如荼,各家研究機構提出了各自的深度學習框架,并出現了很多新方法。眾多研究者和專業人員開始學習深度學習,但是目前市場缺乏介紹深度學習框架以及深度學習方法的綜合性著作,大家需要通過上網查找資料、調參數、運行實例和二次編碼來學習,每一步都可能遇到很多問題和阻礙。這也促使作者編寫了這本深度學習的實踐教程,目的是使初學者快速入門并掌握解決實際問題的能力。本書主要從當下深度學習的四大主流框架出發,分析框架結構,并配以網絡實例來對實際問題進行處理進而深入理解框架結構。書中的算法代碼配有詳細的解釋說明,以便于讀者能夠在不熟悉代碼語言的情況下仍能了解網絡框架的結構與特點。讀者在閱讀本書的過程中,不但可以增強對深度學習的理解,還能夠提高動手操作能力。

趙涓涓 強彥主編 ·信息系統 ·7.7萬字

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