Recenzje
Bezpieczeństwo API w praktyce. Strategie ofensywno-defensywne, testy penetracyjne i bezpieczna implementacja interfejsów API
„Bezpieczeństwo API w praktyce” to lektura obowiązkowa dla wszystkich profesjonalistów zajmujących się tworzeniem, testowaniem i utrzymywaniem nowoczesnych interfejsów API. Publikacja wyróżnia się kompleksowym podejściem do tematu — od podstawowych aspektów bezpieczeństwa, poprzez testy penetracyjne i techniki ofensywne, aż po wypracowanie skutecznych strategii obronnych. Autorzy prezentują swoją wiedzę w przystępny i bardzo konkretny sposób, ilustrując ją licznymi przykładowymi scenariuszami i sposobami ich rozwiązywania. Niezwykle cenne jest także omówienie sposobów unikania wykrycia, modelowania zagrożeń i oceny ryzyka, co daje solidne podstawy do budowania bezpiecznych aplikacji. Na uwagę zasługują także rozdziały poświęcone integracji aspektów bezpieczeństwa z metodykami DevOps, co czyni tę książkę idealnym przewodnikiem dla zespołów łączących rozwój i utrzymanie oprogramowania. Praktyczny wymiar, przejrzysty układ treści i bogactwo przykładowych narzędzi sprawiają, że „Bezpieczeństwo API w praktyce” to lektura, którą warto mieć na półce — zarówno jako ekspert, jak i jako osoba chcąca poszerzyć swoją wiedzę o bezpiecznej implementacji i zarządzaniu interfejsami API. Gorąco polecam!
Mars: Nowa Ziemia. Historia eksploracji i plany podboju Czerwonej Planety
🚀📖 Choć temat wydaje się mocno „fizyczny”, książka napisana jest bardzo przystępnie — wystarczyło liznąć trochę fizyki w liceum, by spokojnie ją zrozumieć. 😊 Autor zabiera nas w fascynującą podróż — od pierwszych obserwacji Marsa i map tworzonych na podstawie przypuszczeń (kiedyś sądzono, że mogą tam mieszkać inteligentne istoty!), aż po współczesne badania i plany eksploracji. 🛸🔭 Dlaczego Mars jest czerwony? Jak „oderwać” statek od Ziemi i skierować go w stronę Czerwonej Planety? Dlaczego zwykła rakieta to za mało? Te i wiele innych pytań oraz odpowiedzi znajdziecie w książce. Poznamy też aktualne wyzwania: nie tylko prędkość lotu, ale i transport zaopatrzenia, tlenu (którego nie uzupełnimy na miejscu), czy samego sprzętu. Dlatego na razie Marsa eksplorują bezzałogowe sondy. 🛰️ Loty załogowe — wciąż przed nami. Prywatne firmy (i nie tylko) mają ambitne plany, choć rzeczywistość — polityka, pieniądze — wciąż rzuca kłody pod nogi naukowcom. Wiemy już, że nie wszystkie pomysły Elona Muska opisane w książce są nadal aktualne. A co przyniesie przyszłość? ✨ Przekonamy się sami. #Mars #eksploracja #astronomia #książkoholik #czytam #wydawnictwohelion #science #kosmos
Sztuczna inteligencja. O czym myśli, gdy nikt nie patrzy?
Jeśli masz przeczytać tylko jedną książkę na temat sztucznej inteligencji — właśnie ją znalazłeś/znalazłaś. Chciałem sięgnąć po tę książkę już od dłuższego czasu. W Internecie natrafiłem na wiele pozytywnych opinii, więc byłem ciekawy, jak autor poradził sobie z opowiedzeniem o tak popularnym, a jednocześnie złożonym temacie. Moje oczekiwania wobec tej pozycji były wysokie. W końcu opis obiecuje, że „w przystępny i rzetelny sposób wprowadzi Cię w fascynujący świat sztucznej inteligencji”. Od dawna szukałem materiałów, które pomogłyby osobom, niezajmującym się AI na co dzień, zrozumieć jak to działa i jakie specyficzne mechanizmy się z tym wiążą. Na początku, po przeczytaniu kilku stron, miałem wrażenie, że to kolejna lekka książka o zastosowaniach i działaniu AI. Przerobiłem już kilka takich pozycji — przyjemnych, ale wnoszących niewiele konkretnej wiedzy. Po szybkim przejrzeniu całej książki zorientowałem się, że zawiera ona wiele wzorów matematycznych i technicznych diagramów. Pomyślałem wtedy, że może jednak nie będzie to lektura dla osób nietechnicznych. Tego typu szczegóły często wymagają pewnej wiedzy wstępnej i mogą utrudniać odbiór. To nieco zderzyło się z moim pierwszym wrażeniem luźnego stylu. Tym bardziej zaintrygowany, zabrałem się za uważną lekturę. I właśnie wtedy książka mnie zachwyciła. Dziś uważam, że powinna być lekturą obowiązkową — przynajmniej w szkołach średnich. Choć wymaga podstawowej wiedzy matematycznej, jest napisana tak dobrze, że z powodzeniem mogłaby wprowadzać młodzież (i nie tylko) w temat sztucznej inteligencji. Dlaczego zrobiła na mnie takie wrażenie? Całość napisana jest lekkim, klarownym językiem, który sprawia, że kolejne strony czyta się z przyjemnością. Styl autora nie tylko wciąga, ale i motywuje do dalszego czytania — bo chce się zrozumieć do końca mechanizmy, o których pisze. Podczas lektury miałem wrażenie wspinania się po „drabinie abstrakcji”. Zaczynamy od przedstawienia problemu i historycznego kontekstu, po czym płynnie przechodzimy od technicznych detali do trafnych analogii, które wyjaśniają nawet bardzo złożone pojęcia. To sprawia, że nie tylko łatwiej zrozumieć dane koncepcje, ale także znacznie łatwiej je zapamiętać. Dzięki temu nawet tak złożone zagadnienia, jak sieci rekurencyjne czy embeddingi, stają się zrozumiałe. W świecie pełnym uproszczeń i powierzchownych treści o AI ta książka pokazuje, że można pogodzić przystępność z głębią — bez rezygnacji z technicznych, ale fascynujących szczegółów.
Bardziej niż Agile. Jak zwiększyć innowacyjność twojego biznesu
Dzisiaj mam dla Was polecajkę świetnej ksiazki ale na początek przyblize Wam pojęcie Agile dla tych nie zorientowanych :) Agile to sposób zarządzania projektami, szczególnie popularny w branży IT, który stawia na elastyczność, współpracę i szybkie dostarczanie wartości. Zamiast planować cały projekt od początku do końca, Agile zakłada pracę w krótkich etapach po których zespół pokazuje klientowi gotowy fragment produktu. Dzięki temu można szybko reagować na zmiany, lepiej dopasować się do potrzeb klienta i unikać kosztownych pomyłek. Książka Bardziej niż Agile to świeże spojrzenie na zarządzanie projektami w zmiennym środowisku biznesowym. Autor przekonująco pokazuje, że zwinne metody to nie wszystko - liczy się elastyczne podejście i zdrowy rozsądek. Żmigrodzki dzieli się konkretnymi przykładami z praktyki, co sprawia, że teoria nabiera życia. Szczególnie wartościowe są fragmenty dotyczące pracy z zespołami i budowania zaufania. Styl pisania jest klarowny i zrozumiały nawet dla osób, które nie są ekspertami w zarządzaniu. Książka nie jest manifestem przeciw Agile, ale próbą jego uzupełnienia i rozwinięcia. Polecam ją wszystkim, którzy chcą lepiej dostosować swoje projekty do realnych warunków, a nie tylko do schematów.
Myślenie algorytmiczne. Jak rozwiązywać problemy za pomocą algorytmów. Wydanie II
Recenzja książki „Myślenie algorytmiczne” Myślenie algorytmiczne to sposób rozwiązywania problemów poprzez tworzenie uporządkowanych procedur (algorytmów), które prowadzą do rozwiązania zadania w sposób efektywny i powtarzalny, spełniający postawione wcześniej założenia. Polega na analizie problemu, rozbiciu go na mniejsze części, określeniu sekwencji działań i przewidywaniu możliwych wyników. Myślenie algorytmiczne jest podstawą programowania komputerowego, ale ma zastosowanie także w codziennym życiu, np. przy planowaniu zadań, optymalizacji procesów czy podejmowaniu decyzji. Przykładem myślenia algorytmicznego może być przepis kulinarny, który składa się z uporządkowanej sekwencji kroków prowadzącej do założonego celu, czyli dania. Ba, przepisy kulinarne zawierają także elementy programowania współbieżnego. W informatyce myślenie algorytmiczne obejmuje również analizę efektywności algorytmów (np. złożoność czasowa i użycie pamięci) oraz wybór odpowiednich struktur danych. Rozwija umiejętności logicznego myślenia, kreatywność i systematyczność. Książka „Myślenie algorytmiczne” jest przeznaczona dla programistów pragnących tworzyć programy spójne logicznie i efektywne. Grupą wyróżnioną przez autora są młodzi, zdolni programiści pragnący spróbować swych sił w olimpiadach informatycznych i konkursach programistycznych. Z tego powodu przykłady dyskutowanych zadań i problemów są przez autora pieczołowicie wybrane z zasobów kilku olimpiad informatycznych z różnych krajów. Także dlatego duży nacisk położono na wybór właściwych algorytmów, zapewniających optymalne użycie pamięci i czasu wykonywania napisanego programu, ponieważ te czynniki mają szczególnie duże znaczenie przy ocenianiu prac. Książka nie jest podręcznikiem programowania, nie omawia podstawowych, oklepanych algorytmów w rodzaju wież Hanoi, optymalizacji grafu czy metod sortowania. Autor celowo i z rozmysłem stawia i dokładnie omawia trudne zadania programistyczne, których zapewne nie potrafiłbyś rozwiązać samodzielnie. Szczególną uwagę zwraca na analizę problemu, dobór właściwych struktur danych i analizę wydajności algorytmu. Jest to szczególnie ważne na olimpiadach informatycznych, gdzie jest narzucony maksymalny czas wykonania programu. Także witryny oceniające rozwiązania zadań bezlitośnie odrzucają rozwiązania, które „nie wyrabiają się w czasie”. Dlatego elegancja algorytmu nie jest tym, co tygrysy (czyt. algorytmy sprawdzające) lubią najbardziej. Algorytmy rekurencyjne są piękne, ale niewydajne. Jak to w życiu - liczy się skuteczność. Książka przedstawia kilka klas problemów, a w każdym z nich starannie dobrane 2-3 zadania są dokładnie omówione w różnych wariantach rozwiązania: tablice mieszające, drzewa i rekurencja, memoizacja i programowanie dynamiczne, grafy i przeszukiwanie wszerz, najkrótsze ścieżki na grafach ważonych, wyszukiwanie binarne, kopce i drzewa segmentów, struktura zbiorów rozłącznych, randomizacja. Tytuł „Myślenie algorytmiczne” jest dokładnie tym, co Autor chciał przekazać. Każde zadanie (matematyczne czy programistyczne) można i należy sprowadzić do abstrakcji, która z kolei pozwala wybrać metodę rozwiązania. W przypadku zadań złożonych dobrą praktyką jest poszukanie rozwiązania dla problemu uproszczonego, pozbawionego subtelności, podobnie jak w modelowaniu fizycznych układów dynamicznych. Pozwoli to określić sedno problemu, a w konsekwencji sposób jego rozwiązania. Pozwoli też ominąć pułapki związane z niewłaściwym wyborem metody. Wybór języka programowania jest sprawą drugorzędną, Autor wybrał język C. Nie jest to trudny język, może nieco przestarzały, ale za to czytelny i zrozumiały. Osobiście wybrałbym Pythona, ze względu na wyjątkowe cechy edukacyjne tego języka, zwłaszcza struktury danych. Ostatni rozdział książki omawia efektywność algorytmów, bo rozwiązania zadań konkursowych nie tylko muszą podać poprawne wyniki. Powinny też spełniać wymagania dotyczące wykorzystania pamięci i czasu procesora. Dlaczego? Chociażby po to, żeby wyeliminować rozwiązania trywialne i naiwne oraz metody brutalne znane na przykład z łamania haseł z wykorzystaniem słownikowych baz danych. Czas wykonania programu świadczy też o jakości zastosowanego algorytmu. Biorąc pod uwagę powyższe wymagania można dojść do wniosku, że nie jest to książka dla każdego, mimo trochę mylącego podtytułu: “Jak rozwiązywać problemy za pomocą algorytmów”. Ale jeśli trafi do właściwej osoby… Daniel Zingaro „Myślenie algorytmiczne. Jak rozwiązywać problemy za pomocą algorytmów”. Wydanie II, Wydawnictwo Helion, 2025 Notka o autorze. Daniel Zingaro jest wykładowcą University of Toronto. Główny obszar jego zainteresowań stanowi metodyka nauczania informatyki. Jest znany z niekonwencjonalnego podejścia do nauczania.