不可或缺的實用技巧和現實建議集合，以解決常見的Python問題並將您的代碼提升到一個新的水平。特色是與備受矚目的Python開發人員的訪談，他們分享了他們的技巧，技巧，最佳實踐和現實世界的建議，這些建議從多年的經驗中獲得。 當您深入研究Python編程語言時，請提高您的Python技能。您將介紹一系列高級主題，例如多線程和記憶，從專家那裡獲得有關設計API和處理數據庫的建議，並學習Python...

這本書由探索的五章組成： ...

Covid-19在業務運營方面創造了全球重新定位。全球鎖定已將整個部門重新定義為必不可少的和非必需品。社會距離需要極大的變化和重新定義的工作流程。遠程工作已經從偶爾的活動轉變為必要。展望未來，很明顯，世界將不會很快轉變為企業既定的心態。 隨著企業的調整，沒有逃避現實。無論大流行新正常如何，專注於辦公室中心的業務運營時代都消失了。企業必須重新考慮如何管理員工之間，與合作夥伴和客戶之間的互動。使這些互動成為可能的通信技術是業務連續性和成功的關鍵。借助正確的通信工具，遙不可及的B2B和B2C交互可能是無縫的。 這本電子書概述了您現在可以採取的步驟來繪製您的前進道路，將正確的技術集成到您的運營中，並確保您的業務在正常情況下以新的業務為準。 ...

現代勒索軟件是當今關鍵服務，計算環境和用戶端點最重要的網絡安全威脅之一。雖然可能不可避免地違規，但總感染並非如此。零信任框架和最少特權的原則有效地降低了勒索軟件的風險，因此違反行為不會成為網絡災難。但你從哪兒開始呢？ 閱讀本文以學習： ...

該新聞經常報導涉及大規模公司面臨大規模數據洩露的事件，其中數百萬消費者的個人信息可能被洩露。但是，我們經常聽到有關小型企業黑客攻擊的報告，主要是因為這類攻擊不是公眾知識。 許多企業家並沒有意識到，小型企業與大型公司一樣面臨網絡攻擊的風險，但事實如此。根據Verizon的一份報告，有61％的數據洩露受害者是小型企業。這是您保護業務所需的一切概述。 本文Conatians關於： ...

本文提供了使用oracle®12CR2（及以後版本）Oracle獨立環境中使用Dell EMCTM PowerStoretm...

當今的世界基於混合雲。業務互動通過數字互動和通過API進行本地發生。當今的雲本地應用程序也是混合的，有些工作負載在私有云中運行，而另一些則在一個或另一個公共雲中運行。混合雲的採用率為58％，許多使用雲計算的企業都有多雲策略。 企業需要高性能數據分析和人工智能（AI）才能保持競爭力。他們需要可以運行傳統數據分析和AI應用程序的靈活解決方案。 由英特爾和紅色帽子共同開發的簡介中描述的解決方案包括Intel®架構優化的AI庫和開發人員的工具以及經過驗證的捆綁容器，以便於DevOps部署。 立即下載此簡介，以了解如何使數據中心現代化。 ...

在RedHat®OpenShift®中支持虛擬化工作負載需要可靠的持久存儲，該存儲提供虛擬機（VM）實時遷移，為業務連續性提供彈性，並為基於VM的常見工作負載提供高性能，即使在失敗條件下也是如此。為了理解這些因素，紅帽工程師評估了紅帽OpenShift虛擬化，將Red...

信息技術（IT）組織承受著管理成本，提高敏捷性，確保可用性，降低安全風險並提供適當水平的系統性能以實現業務目標的壓力。數據庫和其他系統的合併已成為IT組織使用的共同策略，以實現這些目標。 本文概述了合併Oracle數據庫的最佳實踐，例如由Intel®驅動的Oracle...

所有行業和規模的組織都在增加雲採用，以滿足當今和明天的需求。是否要優化管理本地數據中心所需的內容，使開發團隊能夠構建現代和敏捷的應用程序，或者利用最佳功能...

當他們安裝的軟件並允許其用戶安裝在台式機和網絡上時，IT管理員可以在沙子中繪製一條線。他們最嚴格的要求是確保這一點： 該技術簡介提供了有關Quest遵守軟件安全標準的令人放心的詳細信息，以不斷測試和交付您可以安全安裝和運行的Toad產品的版本。您還將看到Quest始終升級蟾蜍產品的引人注目的論點，以免避免漏洞和安全威脅。 ...

在復雜的IT環境中保護企業數據具有挑戰性，耗時，繁瑣且常常不完整。備份和恢復技術的安裝可能很複雜，通常需要供應商的專業服務人員的幫助，這增加了您的總體資產總成本（TCO）。然後，學習管理和維護它們的持續備份和恢復需求可能會花費大量時間，精力和耐心，尤其是如果您的環境具有多個操作系統和應用程序，並且虛擬化。 另一方面，Quest...

勒索軟件攻擊仍然是業務和IT領導者的頭腦。並有充分的理由。他們損害了對您組織的命運-DATA的訪問。後果可能是可怕的：向肇事者付款（也許）取消加密數據，偶然發現解密工具或從備份中恢復的賭博。每年花費數百萬美元用於守護數據，許多人仍然低估了增強數據保護的戰略價值。重要的是不要低估勒索軟件的經濟影響。...

威脅情報對許多人來說意義重大。這部分歸因於多種生產者，消費者，格式，預期用途以及此類數據的質量。這種定義和定量數據稱為威脅智能的範圍加劇了各種各樣的定義。 本文將為您提供一套標準，以衡量其來源，預期的受眾和用例，以幫助將F縮小到一些基本類型。它還通過檢查這些類型的正面和負面方面及其衍生方式來探索威脅智能的質量。 ...