Veze, linkovi
Kompjuter biblioteka
Korpa

 

Access

Alternativna učenja

Android

Animacija

Antropologija

Apple - MAC OS X

Arheologija

Arhitektura

Astrologija

Astronomija

Audio kursevi + knjige

Audio, Multimedia, Video

Autobiografija

AutoCad, ArchiCAD, SolidWorks, Catia, Pro/Engineer

Automobili

Bajke

Baze podataka

Biografija

Biološke nauke

Botanika

C++ Visual C++ C#

ChatGPT

Cloud

CSS

Dečije knjige

Delphi

Digitalna fotografija

Dizajn

Django

Domaće pripovetke

Domaći roman

Drama

E-knjiga

E-komerc

ECDL

Ekologija

Ekonomija

Elektrotehnika

Enciklopedija

Esejistika

Etika

Fantastika

Film

Filologija

Filozofija

Fizika

Fotografija

FULL STACK DEVELOPMENT

Geografija

Geologija

GOOGLE

Grafika, Dizajn, Štampa

Građevinarstvo

Hardver

Hemija

Hidrotehnika

Hobi

Horor

Humor

Internet

Intervju

Istorija

Istorija i teorija književnosti

Istorija umetnosti

Istorijski roman

Java

JavaScript

Joomla

jQuery

Knjiga posle posla - Beletristika i ostala izdanja

Knjižare i naše knjige

Književna kritika

Kuvari, hrana i piće

Leksikografija

Lingvistika

Ljubavni roman

logo

Magija

Marketing

Mašinsko učenje

Mašinstvo

Matematika

Medicina

Memoari

Menadžment

Modeliranje podataka

Monografija

Mreže

MS Office

Muzika

Nagrađivanje knjige

Naučna fantastika

Obrada teksta

OFFICE 2013

OpenOffice.org

Operativni sistemi

Oracle

Organizacione nauke

Pedagogija

PHP I MYSQL

Pisci u medijima

Ples

Poezija

Politika

Poljoprivreda

Popularna medicina

Popularna nauka

Popularna psihologija

Posao

Poslovanje

Pozorište

Pravo

Pravoslavlje

Primenjene nauke

Pripovetke

Prirodne nauke

Priručnik

Programiranje

Psihologija

Publicistika

Putopis

Python programiranje

Raspberry PI

Rečnici

Religija

Robotika

Roman

Ruby i Ruby on Rails

Satira

Saveti

Serija Roberta C. Martina

Sertifikati

Slikarstvo

Socijalna mreža - Facebook

Sociologija

Sport

Sport i hobi

SQL Server

Statistika

Strip

Tabele

Tableti

Tehnologija

Telekomunikacije

Triler

Turizam

Twitter

Udžbenici

Umetnost

Unix, Linux

Urbanizam

UX DIZAJN

Veštačka inteligencija

Visual Basic .NET, VBA, V. Studio

Web design

Windows

Windows 7

Windows 8

WordPress

Zaštita i sigurnost

Zoologija

 

Saveti

Flow: FTP klijent (i još mnogo toga) za OS X

 

 

 

Flow se nalazi u programerskim laboratorijama još od dana OS X Tiger-a, ali sveže izdata verzija može da se pohvali privlačnim korisničkim interfejsom i setom funkcija koje koriste moć Leopard-a. Flow je FTP klient, tekstualni editor sa korisnim živim prikazom i generator bookmarkova za aploudovanje putem prevlačenja i puštanja. Dodajte tome navigaciju sa karticama i fenomenalnu lakoću korišćenja, i videćete da ima sve što vam treba u jednoj modernoj Leopard aplikaciji. Flow poseduje neke dodatne alate koje ne biste očekivali da nađete u njemu ali on je u suštini FTP klijent. Kada smo ga testirali, on je bez problema izlazio na kraj sa višestrukim konekcijama na FTP, SFTP, WebDAV, pa čak i na često kritikovanim . mac servisima. Jedina stvar koju bismo dodali interfejsu bi bilo "recent connections" dugme ili stavka menija. Dugme za bookmarkovanje u Flow-u ćete lako naći, ali mi ponekad jednostavno zaboravimo da ga upotrebimo. Što se tiče bookmarkova, Flow ima jedinstvenu funkciju koja vam omogućuje da snimite bilo koji bookmark kao droplet - sićušnu aplikaciju koja će brzo aploudovati sve što bacite na nju, bez otvaranja Flow-a. Tek kada kopirate fajlove na server, Flow pokazuje svoju stranu koja ga u potpunosti odvaja od drugih FTP aplikacija. Vi možete da editujete html i css fajlove u letu i gledate rezultate kao žive prikaze. Ovo je izuzetno moćno i štedi vam mnogo vremena, pogotovo kada je sve što želite da uradite samo neka mala izmena. Zaboravili ste da zatvorite html tag? Ne opterećujte se aploudovanjem nove kopije fajla, samo ga editujte u Flow-u! On čak podržava Quick Look, što znači da možete da prikažete slike koje se nalaze na serveru.
 
   

11 saveta Bila Gejsta, ako volite da vas savetuje nečiji, a ne vaš tata

 

 

 

11 savet Bila GejstaPravilo 1: Život nije fer, navikni se na to!BIL GEJST PREPOZNATILJIV I NA KARIKATURI. Pravilo 2: Svet ne zanima tvoje samopoštovanje. Svet te prihvata ako postigneš nešto pre nego što se počneš dobro osećati u svojoj koži. BIL GEJTS PRIJATNO. Pravilo 3: Nećeš zarađivati 60 hiljada dolara godišnje čim izađeš iz srednje škole. Nećeš biti potpredsednik sa službenim telefonom, sve dok to ne zaradiš. ctrl+alt+del Bil. Pravilo 4: Ako misliš da ti je učitelj strog, čekaj da dobiješ šefa. BRIAN OLSEN vidi Bila. Pravilo 5: Pečenje hamburgera nije ti ispod časti. Tvoji preci su imali drugu reč za pečenje hamburgera : zvali su to prilikom. Pravilo 6: Ako pogrešiš, nisu tvoji roditelji krivi, ne kukaj nad svojim pogreškama, uči iz njih. RUKOPIS. Pravilo 7: Pre tvog rođenja tvoji roditelji nisu bili dosadni kao sada. Postali su takvi zbog plaćanja tvojih računa, čišćenja tvoje odeće i slušanja tebe kako pričaš kako si 'cool'. Zato pre nego spasiš šume od parazita pokušaj da središ ormar u svojoj sobi. Bil je čovek koji je najviše zaradio na prozorima. Pravilo 8: Tvoja škola ima način za rešavanje i pobednika i gubitnika, život nema. U nekim školama ukinuli su negativne ocene i daju ti bezbroj prilika da daš pravi odgovor, ali to nema nikakve sličnosti sa stvarnim životom. Pol Alen i Bil Gejts, posle toliko godina. Pravilo 9: Život nije podeljen u semestre. Nema slobodnog leta i vrlo malo zaposlenih je zainteresovao da ti pomogne da pronađeš sebe. To čini u svoje slobodno vreme. Mladi Bil Gejts. Pravilo 10: Televizija nije pravi život. U pravom životu ljudi moraju napustiti kafić i otići na posao. Pravilo 11: Budi ljubazan prema štreberima. Velike su šanse da ćeš raditi za jednog.  B92. BIL GEJTS I ETIKA.
 
   

Najnoviji saveti

Kako ChatGPT pomaže u izboru knjige, analizirajući sadržaje

 

 

 

Vreme je da objavimo novu knjigu o veštaćkoj inteligeniciji. Tema koja nas posebno interesuje je LLM ili veliki jezički modeli. Osnovno o LLM-ovima Veliki jezički modeli (LLM-ovi) su vrsta veštačke inteligencije koja se koristi za obradu i generisanje prirodnog jezika. Oni su trenirani na ogromnim skupovima tekstualnih podataka, što im omogućava da razumeju, interpretiraju i proizvode ljudski jezik na način koji je često prirodan i tečan. Ključne karakteristike LLM-ova uključuju: Razumevanje konteksta: LLM-ovi mogu da razumeju i odgovore na upite na način koji uzima u obzir prethodni kontekst razgovora ili teksta. Generisanje teksta: Sposobni su da generišu koherentne i relevantne tekstove, što ih čini korisnim u aplikacijama kao što su pisanje članaka, kreiranje dijaloga i drugo. Prilagodljivost: Mogu se prilagoditi različitim stilovima pisanja i temama. Primena u različitim oblastima: Koriste se u širokom spektru primena, uključujući ali ne ograničavajući se na chatbotove, analizu sentimenta, automatsko prevođenje jezika, pomoć u pisanju i mnoge druge. Veliki jezički modeli kao što su GPT-3 i GPT-4 od OpenAI su primeri LLM-ova koji koriste tehnike dubokog učenja, posebno transformatorske mreže, za obradu i generisanje teksta. Njihova sposobnost da obrade ogromne količine podataka omogućava im da razumeju nijanse ljudskog jezika i proizvedu visokokvalitetne tekstove. Tri knjige su u užem izboru 1.  Quick Start Guide to Large Language Models: Strategies and Best Practices for Using ChatGPT and Other LLMs (Addison-Wesley Data & Analytics Series) 2.  Generative AI with LangChain: Build large language model (LLM) apps with Python, ChatGPT and other LLMs 3.  Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications 1st Edition Prvo smo od ChatGPT-a tražili da nam prevede osnovne podatke o svakoj knjizi. Prva knjiga za analizu Praktični, korak-po-korak vodič za korišćenje LLM-ova u projektima i proizvodima na veliko Veliki jezički modeli (LLM-ovi) poput ChatGPT-a pokazuju zadivljujuće sposobnosti, ali njihova veličina i složenost su odvratili mnoge praktičare od primene. U "Quick Start Guide to Large Language Models", pionirski naučnik podataka i preduzetnik u oblasti veštačke inteligencije Sinan Ozdemir otklanja te prepreke i pruža vodič za rad, integraciju i primenu LLM-ova za rešavanje praktičnih problema. Ozdemir objedinjuje sve što vam je potrebno da biste počeli, čak i ako nemate direktno iskustvo sa LLM-ovima: korak-po-korak uputstva, najbolje prakse, studije slučajeva iz stvarnog sveta, praktične vežbe i još mnogo toga. Usput, deli uvide o unutrašnjem funkcionisanju LLM-ova kako biste optimizovali izbor modela, formate podataka, parametre i performanse. Na pratećem vebsajtu ćete pronaći još više resursa, uključujući uzorke skupova podataka i kod za rad sa LLM-ovima otvorenog i zatvorenog koda poput onih od OpenAI (GPT-4 i ChatGPT), Google (BERT, T5 i Bard), EleutherAI (GPT-J i GPT-Neo), Cohere (Command familija) i Meta (BART i LLaMA familija). Naučite ključne koncepte: pretreniranje, transfer učenje, fino podešavanje, pažnja, ugrađivanja, tokenizacija i još mnogo toga Koristite API-je i Python za fino podešavanje i prilagođavanje LLM-ova vašim zahtevima Izgradite kompletan sistem za neuronsko/semantičko pretraživanje informacija i povežite ga sa konverzacionim LLM-ovima za generaciju uz pomoć pretraživanja Ovladajte naprednim tehnikama inženjeringa upita kao što su strukturiranje izlaza, razmišljanje u nizu i semantičko podsticanje s nekoliko primera Prilagodite ugrađivanja LLM-ova za izgradnju kompletnog sistema za preporuke od nule sa korisničkim podacima Konstruišite i fino podešavajte multimodalne Transformer arhitekture koristeći LLM-ove otvorenog koda Uskladite LLM-ove koristeći Učenje pojačanjem od Ljudskog i AI povratnih informacija (RLHF/RLAIF) Primite upite i prilagođene fino podešene LLM-ove u oblak sa skalabilnošću i evaluacionim cevovodima na umu "Balansirajući potencijal kako modela otvorenog, tako i zatvorenog koda, 'Quick Start Guide to Large Language Models' stoji kao sveobuhvatan vodič za razumevanje i korišćenje LLM-ova, prevazilazeći jaz između teorijskih koncepata i praktične primene. " --Giada Pistilli, glavni etičar u HuggingFace "Osvežavajući i inspirativan resurs. Prepun praktičnih uputstava i jasnih objašnjenja koja vas čine pametnijima o ovom neverovatnom novom polju. " --Pete Huang, autor knjige "The Neuron" Druga knjiga za analizu Upoznajte se sa LangChain okvirom za razvoj aplikacija spremnih za produkciju, uključujući agente i lične asistente, integraciju sa pretragom na vebu i izvršavanjem koda. Kupovina štampane ili Kindle knjige uključuje besplatan PDF e-knjigu Ključne Karakteristike Naučite kako da iskoristite sposobnosti LLM-ova i prevaziđete njihove urođene slabosti Zaronite u svet LLM-ova sa LangChain-om i detaljnim istraživanjem njihovih osnova, etičkih dimenzija i izazova primene Postanite bolji u korišćenju ChatGPT-a i GPT modela, od heuristika i treninga do skalabilne primene, osnažujući vas da pretvorite ideje u stvarnost Opis Knjige ChatGPT i GPT modeli OpenAI-a izazvali su revoluciju u načinu na koji razmišljamo o svetu ― i ne samo u tome kako pišemo i istražujemo, već i u tome kako možemo obraditi informacije. Ova knjiga raspravlja o funkcionisanju, sposobnostima i ograničenjima LLM-ova uključujući ChatGPT i Bard. Takođe demonstrira kako koristiti LangChain okvir za implementaciju aplikacija spremnih za produkciju zasnovanih na ovim modelima, kao što su agenti i lični asistenti, i integrisati sa drugim alatima kao što su pretrage na vebu i izvršavanje koda. Kako budete napredovali kroz poglavlja, koristićete transformer modele i raznovrsne mehanizme pažnje, usavršavajući složen proces obuke i fino podešavanja. Upoznaćete se sa vođenjem odluka zasnovanih na podacima sa automatizovanom analizom i vizualizacijom koristeći pandas i Python. Takođe ćete detaljnije pogledati heuristike kako koristiti ove modele, upite, trening i fino podešavanje, i primenu na veliko. Do trenutka kada završite ovu knjigu, imaćete duboko razumevanje šta čini LLM-ove i kako ih najbolje iskoristiti. Šta ćete naučiti Steknite razumevanje LLM-ova i njihovih pravnih implikacija Razumite transformer modele i različite mehanizme pažnje Obučite i fino podesite LLM-ove i upoznajte se sa alatima za njihovo korišćenje Izgradite aplikacije sa LangChain-om poput sistema za odgovaranje na pitanja i chatbotova Implementirajte automatizovanu analizu podataka i vizualizaciju sa pandas i Python-om Shvatite inženjering upita kako biste poboljšali upite i strategije evaluacije Primijenite LLM-ove kao servis sa LangChain-om Privatno komunicirajte sa vašim dokumentima bez curenja podataka koristeći ChatGPT Za Koga Je Knjiga Knjiga je namenjena programerima, istraživačima i svima koji su zainteresovani za učenje više o LLM-ovima. Bez obzira da li ste početnik ili iskusni programer, ova knjiga će biti dragocen resurs ako želite da maksimalno iskoristite LLM-ove i ostanete ispred krive u oblasti LLM-ova i LangChain-a. Osnovno poznavanje Pythona je preduslov, dok će neko prethodno iskustvo sa mašinskim učenjem pomoći da lakše pratite. Treća knjiga za analizu Naučite kako da gradite isplative aplikacije koristeći Velike Jezičke Modele U knjizi "Rešenja Zasnovana na Velikim Jezičkim Modelima: Kako Dostaviti Vrednost sa Isplativim Generativnim AI Aplikacijama", glavni naučnik podataka u Amazon Web Services, Shreyas Subramanian, pruža praktičan vodič za programere i naučnike podataka koji žele da izgrade i primene isplativa rešenja zasnovana na velikim jezičkim modelima (LLM). U knjizi ćete pronaći pokrivanje širokog spektra ključnih tema, uključujući kako odabrati model, pre- i post-procesiranje podataka, inženjering upita i fino podešavanje instrukcija. Autor osvetljava tehnike za optimizaciju izvođenja, poput kvantizacije modela i obrezivanja, kao i različite i pristupačne arhitekture za tipične aplikacije generativne AI (GenAI), uključujući sisteme za pretragu, pomoćnike agenata i autonomne agente. Takođe ćete naći: Efikasne strategije za rešavanje izazova visokih računarskih troškova povezanih sa LLM-ovima Pomoć u složenostima izgradnje i primene pristupačnih generativnih AI aplikacija, uključujući tehnike podešavanja i izvođenja Kriterijume za izbor modela, sa posebnim osvrtom na kompaktne, okretne i specifične modele za određene domene Idealno za programere i naučnike podataka zainteresovane za primenu osnovnih modela, ili poslovne lidere koji planiraju da prošire svoju upotrebu GenAI, "Rešenja Zasnovana na Velikim Jezičkim Modelima" će takođe biti korisna projektnim liderima i menadžerima, tehničkom osoblju za podršku i administratorima sa interesovanjem ili ulogom u ovoj temi. Upit: Uporedi sve 3 knjige. po čemu su slične, a po čemu se razlikuju. Koju bi ti knjigu izabrao za prevođenje na srpski jezik i zašto. Sve tri knjige pružaju uvid u korišćenje velikih jezičkih modela (LLM-ova), ali se razlikuju po pristupu, ciljanoj publici i specifičnim temama koje pokrivaju. Prva knjiga ("The Practical, Step-by-Step Guide to Using LLMs at Scale in Projects and Products") fokusira se na praktičnu primenu LLM-ova u projektima i proizvodima, sa naglaskom na razumevanju i integraciji ovih modela. Pokriva širok spektar tema od izbora modela do njihove primene i optimizacije. Idealna je za one koji žele sveobuhvatan pregled upotrebe LLM-ova u različitim aplikacijama. Druga knjiga ("Large Language Model-Based Solutions: How to Deliver Value with Cost-Effective Generative AI Applications") specifično se bavi isplativim aspektima primene LLM-ova. Razmatra kako maksimizirati vrednost uz minimalne troškove, fokusirajući se na optimizaciju i primenu u generativnim AI aplikacijama. Ova knjiga bi bila korisna onima koji su zainteresovani za ekonomične aspekte primene LLM-ova. Treća knjiga ("Get to grips with the LangChain framework to develop production-ready applications") istražuje LangChain okvir, specijalizovan za razvoj aplikacija zasnovanih na LLM-ovima, kao što su agenti i lični asistenti. Ova knjiga je više tehnički orijentisana i namenjena je onima koji žele konkretno da se bave izgradnjom i primenom specifičnih LLM aplikacija. Izbor knjige za prevođenje zavisi od ciljane publike i specifičnih potreba. Ako bih birao knjigu za prevođenje na srpski jezik za izdavačku kuću "Kompjuter biblioteka", koja objavljuje knjige o računarima i njihovom korišćenju, razmotrio bih nekoliko faktora: Ako je ciljna publika sastavljena od profesionalaca koji žele praktične savete za primenu LLM-ova u poslovnom okruženju, prva knjiga bi bila najbolji izbor. Ako postoji interes za isplative i ekonomične pristupe u korišćenju LLM-ova, druga knjiga bi bila prikladnija. Za tehnički orijentisanu publiku koja želi da se fokusira na izgradnju specifičnih aplikacija sa LLM-ovima, treća knjiga bi bila idealan izbor. S obzirom na istorijat i fokus izdavačke kuće "Kompjuter biblioteka", prva knjiga bi verovatno bila najprikladnija, jer pruža sveobuhvatan pregled korišćenja LLM-ova u različitim poslovnim i praktičnim kontekstima, što bi moglo biti od velikog interesa za širok spektar čitalaca koji se bave računarima i tehnologijom.    
 
   

Pravilo zavisnosti u čistoj arhitekturi

 

 

 

U svetu softverskog inženjeringa, način na koji organizujemo i strukturiramo kod može biti presudan za održivost i proširivost naših aplikacija. "Clean Architecture" (Čista arhitektura) predstavlja jedan od pristupa koji se fokusira na održavanje čistog i organizovanog koda. Srž ovog koncepta leži u "Dependency Rule" (Pravilu zavisnosti). Šta je Pravilo zavisnosti? Pravilo zavisnosti propisuje da zavisnosti u izvornom kodu uvek treba da pokazuju prema unutra. Na jednostavan način, to znači da eksterni slojevi, kao što su korisnički interfejsi ili pristup bazi podataka, treba da zavise od internih slojeva, kao što su poslovna logika i entiteti. Zašto je ovo pravilo važno? Kada spoljni slojevi zavise od unutrašnjih, osiguravamo da osnovni delovi sistema, poput poslovne logike, ostanu nezavisni i nebudu kontaminirani spoljnim promenama. Ovo može uključivati promene u bazama podataka, promene u frejmvorcima ili čak promene u korisničkom interfejsu. Prednosti čiste arhitekture Ovaj pristup donosi nekoliko prednosti: Fleksibilnost: Sistem je manje osetljiv na promene u eksternim slojevima. Testiranje: Poslovna logika je lakša za testiranje jer ne zavisi od spoljnih slojeva. Održivost: Sistem je lakši za održavanje jer su zavisnosti jasne i konzistentne. Uloga alatki poput NDepend U praksi, kako bi se osiguralo da se Pravilo zavisnosti pridržava, korisno je koristiti alatke kao što je "NDepend". Ovaj alat omogućava programerima da vizualizuju zavisnosti u svom kodu, identifikuju potencijalne probleme i održavaju čistu arhitekturu. Zaključak Pravilo zavisnosti i čista arhitektura pružaju okvir za izgradnju robustnih i održivih softverskih sistema. Kroz jasnu organizaciju koda i pažljivo upravljanje zavisnostima, možemo osigurati da naši projekti ostaju fleksibilni, testirajući se i lako održavajući kroz vreme. Alatke kao što je NDepend postaju neophodne u ovoj misiji, pomažući nam da ostanemo na pravom putu i održimo visok standard u našem radu
 
   

Šta obuhvata i kome je namenjena knjiga CompTIA Security+

 

 

 

Šta obuhvata ova knjiga Poglavlje 1, Razumevanje osnova bezbednosti - obuhvata neke osnove bezbednosti koje će biti detaljnije opisane u narednim poglavljima. Poglavlje 2, Implementacija infrastrukture javnog ključa - opisujemo različite tipove enkripcije i načine izdavanja i korišćenja sertifikata. Poglavlje 3, Provera identiteta i upravljanje pristupom - razmatramo različite tipove autentifikacije. Opisujemo koncepte upravljanja identitetom i pristupom. Poglavlje 4, Istraživanje virtuelizacije i koncepata cloud-a - upoznajemo vas sa raznim cloud modelima i sa cloud bezbednošću, posmatranjem njihovog okruženja za raspoređivanje i skladištenje. Poglavlje 5, Monitoring, skeniranje i penetracioni testovi - opisujemo penetracione testove, tipove vežbi, skeniranje, lov na pretnje i SIEM sisteme. Poglavlje 6, Sigurni i nesigurni protokoli - opisujemo kada se koriste određeni sigurni protokoli. Poglavlje 7, Mreža i bezbednosni koncepti - opisujemo mrežne komponente, daljinski pristup i alate za izviđanje mreže. Poglavlje 8, Bezbednost bežičnih i mobilnih rešenja - razmatramo bežična rešenja i bezbedna mobilna rešenja. Poglavlje 9, Identifikacija pretnji, napada i ranjivosti– istražujemo napade i ranjivosti, analizirajući redom svaki tip napada i identifikujući njegove jedinstvene karakteristike. Ovo poglavlje je verovatno najbolje testiran modul na Security+ ispitu. Poglavlje 10, Upravljanje, rizik i saglasnost - razmatramo upravljanje rizikom i propise, kao i radne okvire. Poglavlje 11, Upravljanje bezbednošću aplikacija - razmatramo razvoj aplikacija i bezbednost. Poglavlje 12, Procedure za odgovor na incident– obuhvata pripremu za oporavak od katastrofe i metode oporavka u praksi. Poglavlje 13, Test 1 - sadrži pitanja, zajedno sa objašnjenjima, koja će vam pomoći da procenite da li ste spremni za test. Poglavlje 14, Test 2 – sadrži još više pitanja, zajedno sa objašnjenjima, koja će vam pomoći da procenite da li ste spremni za test. PREUZMITE POGLAVLJE IZ KNJIGE: POGLAVLJE VIŠE O KNJIZI I KORPA ZA NARUČIVANJE: KNJIGA
 
   

Šta obuhvata i kome je namenjena knjiga Linux za mreže

 

 

 

Kome je namenjena ova knjiga Ova knjiga je namenjena onima koji imaju zadatak da upravljaju mrežnom infrastrukturom bilo koje vrste. Ako ste zainteresovani za detalje o načinu funkcionisanja „stvari“ u vašoj mreži, ova knjiga je za vas! Naše razmatranje će vam takođe biti zanimljivo ako se često pitate kako ćete isporučiti različite usluge na vašoj mreži koje su potrebne vašoj organizaciji, ali možda nemate budžet za plaćanje komercijalnih proizvoda. Razmotrićemo kako funkcioniše svaka od Linux usluga o kojima govorimo i kako ih možete konfigurisati u tipičnom okruženju. Na kraju, ako ste zabrinuti zbog toga kako napadači vide vaše mrežne resurse, pronaći ćete mnogo štošta što će vas zanimati! Razmotrićemo kako napadači i zlonamerni softver (malwer) obično napadaju različite usluge na vašoj mreži i kako da odbranite te usluge. Pošto je naš fokus u ovoj knjizi na Linuxu, videćete da se budžet za primenu i odbranu usluga koje razmatramo meri vašim entuzijazmom i vremenom za učenje novih i zanimljivih „stvari“, a ne dolarima i centima! Šta obuhvata ova knjiga Poglavlje 1, „Dobrodošli u Linux porodicu!“, sastoji se od kratke istorije Linuxa i opisa različitih Linux distribucija. Osim toga, nudimo nekoliko saveta za izbor Linux distribucije za vašu organizaciju. U Poglavlju 2, „Osnovna Linux mrežna konfiguracija i operacije – korišćenje lokalnih interfejsa“, razmatramo konfiguraciju mrežnog interfejsa u Linuxu, koja može da bude pravi kamen spoticanja za mnoge administratore, posebno kada je doneta odluka da serveru nije potreban GUI. U ovom poglavlju ćemo razmotriti kako da konfigurišemo različite parametre mrežnog interfejsa iz komandne linije, kao i mnogo osnova o IP i MAC slojevima. Poglavlje 3, „Korišćenje Linuxa i Linux alatki za dijagnostiku mreže“, sadrži dijagnostikovanje i rešavanje problema sa mrežom, što je svakodnevni posao za skoro sve administratore mreža. U ovom poglavlju nastavićemo istraživanje koje smo započeli u prethodnom poglavlju i nadovezaćemo se na osnove TCP-a i UDP-a. Nakon toga, razmotrićemo dijagnostiku lokalne i udaljene mreže korišćenjem izvornih Linux komandi, kao i uobičajenih programskih dodataka. Završićemo ovo poglavlje razmatranjem pristupa bežičnim mrežama. U Poglavlju 4, „Linux firewall“, objašnjeno je da Linux firewall može da bude pravi izazov za mnoge administratore, posebno zato što postoji više različitih „generacija“ implementacije firewalla iptables/ipchains. Razmotrićemo evoluciju Linux firewalla i primenićemo ga da bismo zaštitili određene usluge u Linuxu. Poglavlje 5, „Linux bezbednosni standardi sa primerima iz stvarnog života“, obuhvata zaštitu Linux hosta, koji je uvek pokretna meta, u zavisnosti od usluga implementiranih na tom hostu i okruženja u kojem je primenjen. Razmotrićemo ove izazove, kao i razne bezbednosne standarde koje možete da koristite za donošenje bezbednosnih odluka. Posebno ćemo razmotriti kritične kontrole Center for Internet Security (CIS) i nekoliko preporuka u CIS Benchmarku za Linux. U Poglavlju 6, „DNS usluge u Linuxu“, objašnjeno je kako DNS funkcioniše u različitim instancama i kako da implementirate DNS usluge u Linuxu, kako interno tako i na Internetu. Takođe će biti reči o raznim napadima na DNS i načinima zaštite servera od njih. Poglavlje 7, „DHCP usluge u Linuxu“, sadrži DHCP, koji se koristi za izdavanje IP adresa klijentskim radnim stanicama, kao i za „guranje“ mnoštva opcija konfiguracije na klijentske uređaje svih vrsta. U ovom poglavlju ćemo prikazati kako se implementiraju DHCP usluge na Linux za tradicionalne radne stanice i razmotriti ono što treba da uzmete u obzir za druge uređaje, kao što su telefoni Voice over IP (VoIP). Poglavlje 8, „Sertifikacione usluge u Linuxu“, posvećeno je sertifikatima, koji se u mnogim mrežnim infrastrukturama često smatraju „baukom“. U ovom poglavlju pokušavamo da demistifikujemo kako oni funkcionišu i kako da implementirate besplatno izdavanje sertifikata u Linuxu za vašu organizaciju. U Poglavlju 9, „RADIUS usluge za Linux“, objašnjeno je kako da koristite RADIUS u Linuxu kao autentifikaciju za različite mrežne uređaje i usluge. U Poglavlju 10, „Usluge raspoređivača opterećenja za Linux“, objašnjeno je da je Linux odličan raspoređivač opterećenja, jer omogućava „besplatne“ usluge raspoređivanja opterećenja vezane za svako radno opterećenje, a ne tradicionalna, skupa i monolitna rešenja za raspoređivanje opterećenja „po centru podataka“, koja viđamo veoma često. U Poglavlju 11, „Hvatanje i analiza paketa u Linuxu“, razmatramo korišćenje Linuxa kao hosta za hvatanje paketa. Ovo poglavlje se odnosi na način kako da to omogućimo na mreži, kao i na istraživanje različitih metoda filtriranja za dobijanje informacija koje su vam potrebne za rešavanje problema. Koristimo razne napade na VoIP sistem da bismo prikazali kako bi trebalo da obavimo ovaj posao. Poglavlje 12, „Nadzor mreže pomoću Linuxa“, odnosi se na korišćenje Linuxa za centralno evidentiranje saobraćaja pomoću sysloga, kao i na upozorenja u realnom vremenu o ključnim rečima pronađenim u evidencijama. Takođe razmatramo obrasce za evidentiranje toka mrežnog saobraćaja pomoću NetFlowa i povezanih protokola. U Poglavlju 13, „Sistemi za sprečavanje upada u Linuxu“, objašnjeno je da se Linux aplikacije koriste za upozoravanje o uobičajenim napadima i za njihovo blokiranje, kao i za dodavanje važnih metapodataka informacijama o saobraćaju. Istražujemo dva različita rešenja u vezi sa tim i pokazujemo kako da primenite različite filtere da biste otkrili različite obrasce u saobraćaju i u napadima. Poglavlje 14, „Honeypot usluge u Linuxu“, odnosi se na korišćenje honeypotova kao „hostova za prevaru“ za odvraćanje pažnje i kašnjenje napadača, pri čemu se braniocima obezbeđuju upozorenja velike tačnosti. Takođe će biti reči o korišćenju honeypotova za istraživanje trendova zlonamernog ponašanja na javnom Internetu. KNJIGA IZLAZI IZ ŠTAMPE DO KRAJA FEBRUARA. REZERVIŠITE JE PO PRETPLATNOJ CENI: REZERVACIJA  
 
   

Šta obuhvata knjiga C# 9 i .NET 5 arhitektura softvera

 

 

 

Za koga je ova knjiga Ova knjiga je za svakog softverskog arhitektu koji želi da poboljša svoje znanje na temu Azure Solutions-a sa C#-om. Takođe je za inženjere i starije programere koji žele da postanu arhitekte, ili žele da izgrade poslovne aplikacije pomoću . NET steka. Potrebno je iskustvo u radu sa C#-om i . NET-om.   Šta obuhvata ova knjiga Poglavlje 1, Važnost softverske arhitekture –objašnjava osnove softverske arhitekture. U ovom poglavlju ćemo predstaviti pravi način razmišljanja za suočavanje sa zahtevima klijenata, a zatim i opisati kako da izaberete prave alate, obrasce i radne okvire. Poglavlje 2, Nefunkcionalni zahtevi –vodi vas kroz važnu fazu razvoja aplikacije, fazu prikupljanja i uzimanja u obzir svih ograničenja i ciljeva koje aplikacija mora da ispuni, kao što su skalabilnost, dostupnost, elastičnost, performanse, višenitni rad, interoperabilnost i bezbednost. Poglavlje 3, Dokumentovanje zahteva pomoću Azure DevOps platforme –opisuje tehnike za dokumentovanje zahteva, programskih grešaka i drugih informacija o aplikacijama. Iako je većina koncepata uopštena, u poglavlju smo fokusirani na upotrebu Azure DevOps-a i GitHub-a. Poglavlje 4, Izbor najboljeg cloud rešenja – daje opširan pregled alata i resursa koji su dostupni u cloud-u i na Microsoft Azure-u. Ovde ćete naučiti kako da pretražujete odgovarajuće alatke i resurse i kako da ih konfigurišete tako da zadovoljavaju vaše potrebe. Poglavlje 5, Primena arhitekture mikroservisa na vašu poslovnu aplikaciju –pruža opširan pregled mikroservisa i Docker kontejnera. Ovde ćete naučiti kako arhitektura zasnovana na mikroservisima koristi sve mogućnosti koje nudi cloud, a i videćete kako da upotrebite mikroservise da biste postigli fleksibilnost, veliku propusnost i pouzdanost u cloud-u. Naučićete kako da upotrebite kontejnere i Docker za mešanje različitih tehnologija u arhitekturi, kao i kako da softversku platformu učinite nazavisnom. Poglavlje 6, Azure Service Fabric -opisuje Azure Service Fabric koji je orkestrator mikroservisa specifičan za Microsoft. Ovde ćete implementirati jednostavne aplikacije zasnovane na mikroservisima. Poglavlje 7, Azure Kubernetes servis –opisuje Azure implementaciju Kubernetes-a koji je de-facto standard za orkestraciju mikroservisa. Ovde ćete pakovati i raspoređivati aplikacije mikroservisa na Kubernetes. Poglavlje 8, Interakcija sa podacima u C#-u – Entity Framework Core –objašnjava do detalja kako aplikacija može da komunicira sa različitim mehanizmima skladištenja pomoću Object-Relational Mappings (ORMs) funkcije, a posebno pomoću Entity Framework Core-a 5. 0. Poglavlje 9, Kako da izaberete cloud skladište podataka –opisuje glavne mehanizme za skladištenje koji su dostupni u cloud-u i Microsoft Azure-u. Ovde ćete naučiti kako da izaberete najbolje mehanizme za skladištenje, radi postizanja paralelizma čitanja/pisanja koji vam je potreban, kao i kako da ih konfigurišete. Poglavlje 10, Upotreba funkcija Azure platforme –opisuje model računarstva bez servera i kako da ga upotrebite u Azure cloud-u. Ovde ćete naučiti kako da dodelite resurse cloud-a samo kada su oni potrebni za pokretanje nekih izračunavanja, pa da, prema tome, platite samo za aktuelno vreme izračunavanja. Poglavlje 11, Projektni obrasci i . NET 5 implementacija –opisuje uobičajene softverske obrasce upotrebom . NET 5 primera. Ovde ćete učiti o važnosti obrazaca i najboljoj praksi njihove upotrebe. Poglavlje 12, Razumevanje različitih domena u softverskim rešenjima –opisuje modernu Domain-Driven Design metodologiju softverskog razvoja, kako da je upotrebite da se suočite sa kompleksnim aplikacijama koje zahtevaju nekoliko domena znanja, kao i kako da je upotrebite da biste iskoristili prednosti arhitektura zasnovanih na cloud-u i mikroservisima. Poglavlje 13, Implementiranje ponovne upotrebe koda u C# 9 –opisuje obrasce i najbolju praksu maksimimalizacije višekratnosti koda u . NET 5 aplikacijama pomoću jezika C# 9. Takođe ćemo govoriti o važnosti refaktorizacije koda. Poglavlje 14, Primena servisno-orijentisanih arhitektura pomoću . NET Core frejmvorka –opisuje servisno orijentisanu arhitekturu koja omogućava izlaganje funkcionalnosti aplikacije kao krajnje tačke na vebu ili u privatnoj mreži, tako da korisnici mogu da stupe u interakciju kroz različite tipove klijenata. Ovde ćete naučiti kako da implementirate krajnje tačke servisno-orijentisane arhitekture pomoću ASP. NET Core-a i gRPC-a, i kako da ih samo-dokumentujete pomoću postojećih OpenAPI paketa. Poglavlje 15, Predstavljanje ASP. NET Core MVC frejmvorka –opisuje detaljno ASP. NET Core radni okvir. Ovde ćete naučiti kako da implementirate veb aplikacije zasnovane na Model-View-Controller (MVC) obrascu i kako da ih organizujete u skladu sa instrukcijama Domain-Driven Design-a, opisanog u Poglavlju 12, Razumevanje različitih domena u softverskim rešenjima. Poglavlje 16, Blazor WebAssembly –opisuje novi Blazor radni okvir koji koristi moć WebAssembly-a za pokretanje . NET-a u pretraživaču korisnika. Ovde ćete naučiti kako da implementirate Single Page Applications u jeziku C#. Poglavlje 17, Najbolja praksa C# 9 kodiranja –opisuje najbolju praksu koju bi trebalo da sledite kada razvijate . NET 5 aplikacije pomoću jezika C# 9. Poglavlje 18, Testiranje koda pomoću slučajeva jediničnog testa i TDD pristupom –opisuje kako da testirate aplikacije. Ovde ćete naučiti kako da testirate . NET Core aplikacije pomoću xUnit-a i videćete kako lako možete da razvijete i održavate kod koji zadovoljava specifikacije, pomoću dizajna vođenog testiranjem. Poglavlje 19, Upotreba alata za pisanje boljeg koda –opisuje metrike koje procenjuju kvalitet softvera i kako da ga merite pomoću alatki uključenih u Visual Studio. Poglavlje 20, Razumevanje DevOps principa –opisuje osnove metodologije razvoja i održavanja DevOps softvera. Ovde ćete naučiti kako da organizujete neprekidnu integraciju/ciklus neprekidne isporuke vaše aplikacije. Takođe, opisuje kako da automatizujete ceo proces raspoređivanja, od kreiranja novog izdanja u izvornom skladištu, kroz različite korake testiranja i odobravanja, do finalnog raspoređivanja aplikacije u stvarnom proizvodnom okruženju. Ovde ćete naučiti kako da upotrebite Azure Pipelines i GitHub Actions da biste automatizovali ceo proces raspoređivanja. Poglavlje 21, Izazovi primene CI scenarija –dopunjuje opis DevOps-a scenarijima neprekidne integracije. Poglavlje 22, Automatizacija za funkcionalne testove –ovo poglavlje posvećeno je automatskim funkcionalnim testovima – odnosno, testovima koji automatski verifikuju da li je verzija cele aplikacije u skladu sa dogovorenim funkcionalnim specifikacijama. Ovde ćete naučiti kako da simulirate operacije korisnika pomoću alatki za automatizaciju i kako da upotrebite ove alatke, zajedno sa xUnit-om, za pisanje funkcionalnih testova. VIŠE O KNJIZI I LINK ZA NARUČIVANJE: KLIKNITE
 
   

Šta obuhvata knjiga Algoritmi veštačke inteligencije

 

 

 

Knjiga Algoritmi veštačke inteligencije, iz edicije „Temeljno i intuitivno“ (Grokking), namenjena je programerima softvera i svima u softverskoj industriji koji žele da, kroz praktične primere i vizuelna objašnjenja preko teorijskih dubokih zarona i matematičkih dokaza, otkriju koncepte i algoritme koji stoje iza veštačke inteligencije. Ova knjiga je namenjena svima koji razumeju osnovne koncepte programiranja na računaru, uključujući promenljive, tipove podataka, nizove, uslovne iskaze, iteratore, klase i funkcije (dovoljno je iskustvo u bilo kojem programskom jeziku) i svakome ko razume osnovne matematičke pojmove, kao što su promenljive podataka, predstavljanje funkcija i crtanje podataka i funkcija na grafikonu. Kako je organizovana ova knjiga: smernice Ova knjiga sadrži 10 poglavlja, od kojih se svako fokusira na drugačiji algoritam veštačke inteligencije ili algoritamski pristup. Materijal pokriva osnovne algoritme i koncepte na početku knjige, a oni čine temelj za učenje sofisticiranijih algoritama do kraja knjige. Poglavlje 1, Intuicija veštačke inteligencije, posvećeno je intuiciji i osnovnim konceptima koji obuhvataju podatke, tipove problema, kategorije algoritama i paradigme i slučajeve korišćenja algoritama veštačke inteligencije. U Poglavlju 2, Osnove pretrage, predstavljamo suštinske koncepte struktura podataka i pristupe za primitivne algoritme za pretragu i njihovu upotrebu. U Poglavlju 3, Inteligentno pretraživanje, prevazilazimo primitivne algoritme za pretragu i uvodimo algoritme za pretragu za optimalnije pronalaženje rešenja i pronalaženje rešenja u konkurentnom okruženju. U Poglavlju 4, Evolucioni algoritmi, „zaranjamo“ u rad genetičkih algoritama u kojima se rešenja problema iterativno generišu i poboljšavaju, oponašajući evoluciju u prirodi. Poglavlje 5, Napredni evolutivni pristupi, nastavljamo obradu genetičkih algoritama, započetu u prethodnom poglavlju, ali se bavimo naprednim konceptima koji uključuju kako se koraci u algoritmu mogu prilagoditi za optimalno rešavanje različitih tipova problema. U Poglavlju 6, Inteligencija roja: Mravi, kopamo“ po intuiciji inteligencije roja i razrađujemo kako algoritam za optimizaciju kolonijom mrava koristi teoriju kako mravi žive i kako rešavaju teške probleme. Poglavlje 7, Inteligencija roja: Čestice, nastavljamo obradu algoritama roja, a u isto vreme se koncentrišemo na probleme u vezi sa optimizacijom i kako se rešavaju pomoću optimizacije rojem čestica - jer ona traži dobra rešenja u velikim prostorima za pretragu. Poglavlje 8, Mašinsko učenje, prolazi kroz radni tok procesa mašinskog učenja za pripremu podataka, obradu, modeliranje i testiranje - za rešavanje problema regresije korišćenjem linearne regresije i problema klasifikacije korišćenjem stabala odlučivanja. U Poglavlju 9, Veštačke neuronske mreže, otkrivamo intuiciju, logičke korake i matematičke proračune u treningu i korišćenje veštačke neuronske mreže za pronalaženje obrazaca u podacima i za izradu predviđanja. U Poglavlju 10, Učenja uslovljavanjem pomoću Q-učenja, pokrivamo intuiciju učenja uslovljavanjem iz bihevioralne psihologije i delujemo kroz algoritam Q-učenja da bi agenti naučili da donose dobre odluke u okruženju. Poglavlja treba čitati redom, od početka do kraja. Koncepti i razumevanje se grade usput dok se napreduje kroz poglavlja. Nakon čitanja svakog poglavlja korisno je referencirati se na Python kod u repozitorijumu da bi se eksperimentisalo i stekao praktičan uvid u to kako se može primeniti odgovarajući algoritam. REZERVIŠITE KNJIGU U PRETPLATI, DO 26. 04. 2021. LINK ZA REZERVISANJE
 
   

Golang weekly

 

 

 

Discussing Fuzzing in Go — A deep dive on the art of fuzzing (a type of testing for finding bugs by providing systems with random/'fuzzy' data) and a close look at the official fuzzing proposal for Go. A 58 minute discussion between Katie Hockman, Roberto Clapis, Filippo Valsorda and Mat Ryer. Go od početnika do profesionalca Prva knjiga na srspkom jeziku za GO. NARUČITE. Do Go Modules Have a 'v2+ Problem'? — There’s a naming requirement that modules of version 2 or greater must end in the major version number, e. g.  /v2. According to the author, this is causing problems and isn’t well-known (though the official Go blog did cover it here), so we’re doing our bit to help shine a spotlight on it Log Management for Modern Engineering Teams — Extract what you need with saved searches, alerts, dashboards, and visualizations and easily share valuable data with your team. Goyave 3. 0: An Elegant Go Web Framework — A framework notable for its thorough documentation and ability to quickly bootstrap a project. It uses the latest version of GORM out of the box too. gofeed 1. 1: A Parser for RSS, Atom, and JSON Feeds — It’s been four years since we last mentioned this project, but as of this week’s 1. 1 release, it supports JSON feeds in addition to RSS and Atom. Caddy and CertMagic Under New Ownership — Caddy is well known as a Go powered ‘automatic HTTPS’ Web server – many of you probably use it. The project has been acquired by Ardan Labs and Apilayer and this enables Matt to continue to work on the project full-time. The Within Go Repo Layout — Approaches to structuring Go projects within repos have always made for popular reading here and this covers one common approach. The Official Go Modules Documentation — I’ve seen some suggestions on social media that people aren’t aware of this official documentation page on Go’s GitHub wiki that covers modules in full. If modules cause you any confusion, this is the place to, well, ‘go’. How I Packaged a Go Program for Windows and Linux — Sure, cross-compilation is great, but actually packaging for multiple platforms is a different beast. Here’s how one developer tamed that beast. Optimizing a Code Intelligence Indexer — Sourcegraph allows developers to navigate and search code bases. Indexing those code bases, especially when they are large, is an expensive operation. Here’s how they massively reduced the performance cost for Go repositories. A Gentle Introduction to Web Services with Go — Written from a ‘coming from Ruby’ perspective. Curated by Glenn Goodrich and Peter Cooper. © Cooper Press Ltd · Fairfield Enterprise Centre, Louth, LN11 0LS, United Kingdom  
 
   

UX Design Weekly: Mental models for designers, Struggling Design Systems, Power of Visioning

 

 

 

As the year comes to an end, I wanted to say thank you for reading each week and hope you have a happy holiday. See you again in 2020. ARTICLES Mental models for designersA look at tools Dropbox design uses for solving problems, making decisions, and communicating ideas. The Loss Of Micro-PrivacyHow small design changes rewrote the rules of messaging and how we feel about one another. Product Thinking is a Lifeline for Struggling Design SystemsDesign systems often fail because we don’t treat them like products. The Power of VisioningA six-step guide to supercharging product innovation and thinking big. The Icon KaleidoscopeMicrosoft redesigning over 100 icons with new colors, materials, and finishes. SPONSOR Start 2020 with a Career Advantage!Begin the new year on a high—get 25% off UX courses for the whole of 2020! You'll save 25% on yearly access to UX design courses and the world's largest network of designers. There's no better way to give your UX career an edge in 2020. TOOLS AND RESOURCES Bravo Studio AppTurn Figma designs into native iOS & Android apps instantly. It's Centred ThatTest your skills and judge whether the dots are really in the middle of the shapes. MEDIA Leading Design London 2019Talks from Leading Design London 2019. Design Tools Today - Design Details PodcastThe state of our industry's current design tools and what those tools could look like in the years to come. UX PORTFOLIO Dennis GecajDennis is a product designer from Germany. LAST BUT NOT LEAST BATUXAn infographic rethinking Batman’s classic outfit in a user-centric way. “What you do makes a difference, and you have to decide what kind of difference you want to make. ”— Jane Goodall
 
   

Mobile Developer Weekly Cross-platform mobile news, views, and developments

 

 

 

Announcing Flutter 1. 12 Flutter 1. 12 has been released with several performance improvements, localizations for 24 new locales, new widgets and more. Web Support for Flutter Goes Beta — Flutter’s web support graduates from technical preview to beta. When enabled, creating a new Flutter project now not only includes Android and iOS host apps, but also includes a web/ directory that contains everything you need to compile and run the same project code in a browser. You Need a Bigger Nerd — No matter if you need an app built from the ground up or some support to get you across the finish line, Big Nerd Ranch can help. Five App Design Trends You Should Know for 2020 — Suzanne’s predictions are all around how progressive web apps will impact mobile app design. "Link In Bio" Is A Slow Knife — Thoughts on how the ‘link in bio’ phrase (often seen on Instagram) is a subtle, and yet pervasive, attempt to “kill the web”. Exploring SwiftUI - A Brief History of Apple UI Development and Initial Impressions — Takes a look at SwiftUI's predecessors to better understand what Apple is trying to improve upon, in addition to some initial impressions of the relatively new toolkit. A Smart Feature Flagging System for iOS — A look at how Just Eat (a popular food ordering app in the UK) has implemented feature flagging and its own JustTweak component. Preventing Tracking Prevention Tracking — The cat and mouse game of Intelligent Tracking Prevention (ITP) continues. Here’s a look at recent enhancements to ITP within Safari. The Live Streaming API Perfect for UGC — Whether you have thousands of streams or millions of viewers, automatically deliver the best viewer experience with Mux's live streaming API. Ionic 4: How to Create Mobile Apps Quickly — A quick start tutorial on creating mobile apps quickly in just a few steps. Better Android Testing at Airbnb: Screenshot Testing — How screenshot testing is used to automatically test the fragments within Airbnb’s UI. How to 'Fight Back' Against Google AMP As A Web User and A Web Developer — There continues to be push back against AMP from some within the developer community. A Cooperpress publication. Curated by Holly Schinsky, Brian Rinaldi, and the Cooperpress team.
 
   

UX Design Weekly: Expect Change in Your Design Career, Five Traits of Great User Researchers, Design Craf

 

 

 

ARTICLES Expect Change in Your Design Career. Choose Growth If you recognize that change is coming and help others along the way, you can future-proof yourself. Where to Send Users after They ‘Sign In’ or ‘Reset Password’34% of sites don’t take users to their intended path after they’ve signed in. Five Traits of Great User ResearchersAdvice for taking your UX research career to the next level. Setting the Table for Dynamic ChangeTo have both resilience and grit, you must be able to absorb it all and keep going. Better Design With Deep ThinkingDeep work allows designers to thrive by leveraging their skills to solve complex problems and create better products. SPONSOR Schedule User Interviews the Easy Way with Acuity SchedulingIt's time to say goodbye to the "What time works for you?" email ping-pong. Acuity's approach to appointment scheduling makes it easy and intuitive for users to self-book their own time slot with you, based on your real-time availability. With Acuity, all you need to do is show up at the right time. This content is sponsored via Syndicate Ads. MEDIA What I mean when I say CRAFTJoel Beukelman discusses what the word “craft” means to him. Tips for New UX Designers — Users Know PodcastKate and Laura attempt to give advice to new UXers. Selected Books on DesignDesign book recommendations on different related topics. UX PORTFOLIO Justine Win Canete Justine is a Product designer at Shopify. UX JOB UX/UI Designer at Barnes and Noble Education - New York CityBarnes and Noble Education is seeking a strong UX/UI designer to create new features and products for students. LAST BUT NOT LEAST A Designer and a Nordic Guy Walk into a HallIn the world of beg, borrow, steal, and “creativity is a remix”, where, and how does one discover mastery? “Your designs are your babies. If you hire the right people, they become co-parents who can do a better job than you can with parts of the work. ”— Tim Van Damme
 
   
Veze, linkovi
Linkedin Twitter Facebook
 
     
 
© Sva prava pridržana, Kompjuter biblioteka, Beograd, Obalskih radnika 4a, Telefon: +381 11 252 0 272