本书从攻到防，从原理到实战，由浅入深、循序渐进地介绍了 Web 安全体系。全书分4篇共16章，除介绍 Web 安全的基础知识外，还介绍了 Web 应用程序中最常见的安全漏洞、开源程序的攻击流程与防御，并着重分析了"拖库"事件时黑客所使用的攻击手段。此外，还介绍了渗透测试工程师其他的一些检测方式。

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虽然很多深度学习工具都使用Python，但PyTorch库是真正具备Python风格的。对于任何了解NumPy和scikit-learn等工具的人来说，上手PyTorch轻而易举。PyTorch在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习，它非常适合构建快速模型，并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch，所以当你掌握了PyTorth，就会拥有更多的职业选择。本书是教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器。在此过程中，它涵盖了整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。本书主要内容：（1）训练深层神经网络；（2）实现模块和损失函数；（3）使用PyTorchHub预先训练的模型；（4）探索在JupyterNotebooks中编写示例代码。

本书是从一名算法工程师的角度出发介绍算法实现，整体上偏基础和细节，能够帮助入门者少走弯路。随着这几年深度学习的快速发展，众多深度学习框架对各类接口的封装都很完善，使用起来非常方便，但是部分深度学习入门者仅仅停留在跑通demo却不理解细节内容的层面，这也常常被人调侃有些浮躁，通过本书，笔者希望读者不仅能够灵活调用这些接口实现算法，而且能够理解这些接口的内在含义，不断夯实自己的算法基础。

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras 以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点， 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱。 本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术 。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI 游戏应用中的强化学习，引领读者一层一层揭开深度学习的面纱， 并在逐渐清晰的理论框架下， 提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。 通过阅读本书， 读者不仅能学会使用Keras 快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能， 从而提升自己的AI 编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。

本书由百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾。百度公司总裁张亚勤博士、李德毅院士、百度高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰博士等行业领袖重点推荐。PaddlePaddle凭借上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人开发者的青睐。本书从实战角度出发，旨在帮主读者掌握在真实的生产环境中需要的开发技能。本书既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。

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简介：学习网络安全web安全漏洞修复，软件破解

本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、演员-评论家算法、进化算法、Dist-DQN、多智能体强化学习、可解释性强化学习等内容。本书给出的实战项目紧跟深度强化学习技术的发展趋势，且所有项目示例以Jupter Notebook样式给出，便于读者修改代码、观察结果并及时获取经验，能够带给读者交互式的学习体验。 本书适合有一定深度学习和机器学习基础并对强化学习感兴趣的读者阅读。