Ebook über welches Thema?

So Leute ich bin mal wieder in der Laune etwas zu schreiben.
Mein letztes Ebook ist schon viel zu lange her und abgesehen davon, dass ich in dem letzten Ebook enorm viel gelernt habe durchs schreiben, habe ich momentan mal wieder richtig Lust ein derartiges Projekt zu schreiben.

Mir schwirren sehr viele Ideen im Kopf herum, die teilweise ähnlich sind und trotzdem jede für sich wohl genug Stoff bietet um Hunderte Seiten zu füllen.

Deswegen dachte ich mir, ich erstelle einfach einmal eine Umfrage, um herauszufinden was die meisten Leute interessiert.

Generell habe ich momentan vier verschiedene "Angebote", bin aber offen für weitere Vorschläge:

Massively Parallel Processing

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Der Begriff Massenparallelrechner (MPR) oder englisch Massively Parallel Processing (MPP) bezeichnet in der Informatik die Verteilung einer Aufgabe auf mehrere Hauptprozessoren, die jeweils auch über eigenen Arbeitsspeicher verfügen können. Ein Massiv-paralleler Computer ist demnach ein Parallelrechner, der über eine Vielzahl (zum Teil mehrere tausend) unabhängiger Ausführungseinheiten verfügt. Als Beispiel hierfür sind die Großrechner aus der BlueGene-Modellereihe von IBM zu nennen.

Mustererkennung

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Mustererkennung ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen hingegen von der Informatik. Typische Beispiele für die zahllosen Anwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung und Gesichtserkennung, Aufgaben, die die menschliche Wahrnehmung andauernd und offensichtlich mühelos erledigt.

Compilerbau

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Compilerbau, deutsch Übersetzerbau, ist eine Disziplin der Informatik die sich mit dem Entwurf und der Programmierung von Compilern, die einen Quelltext in einen Zielcode umsetzen, beschäftigt. Der Quellcode ist ein meist in einer höheren Programmiersprache verfasstes Programm, das in einen Zielcode einer zumeist weniger ausdrucksstarken Sprache, vorrangig Maschinensprache, umgesetzt wird.

Wissenschaftliches Rechnen/Computational Engineering

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Wissenschaftliches Rechnen oder Simulationswissenschaft versteht sich als Interdisziplinärer Ansatz für die Entwicklung von Modellen, Algorithmen und Software, um mithilfe der Computersimulation Fragestellungen aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften beantworten zu können. Das Hochleistungsrechnen ist dabei ein entscheidender Schlüssel. Das wissenschaftliche Rechnen bündelt dazu die Angewandte Mathematik, insbesondere die Numerische Mathematik, sowie die Informatik.

Ihr könnt natürlich sehr gerne noch Sachen vorschlagen, wobei ich gleich klar machen will, dass ich an "Basis"-Sachen relativ wenig Interesse habe. Das heißt so Sachen wie "C++ lernen von A bis Z" o.ä. wird wenig Erfolg bei mir haben. :D
Aber haut einfach mal ein paar Themen raus bzw. stimmt ab. :)

wenn du mit mustererkennung data mining meinst, dann wär das auf jeden fall n ziemlich cooles thema. fand dein KI ebook schon sehr interessant und würde echt gerne mehr davon lesen

was ich auch noch interessant finden würde wär reverse engineering von PEs oder turingmaschinen. du könntest auch mal ne kleine html rendering engine bauen und darüber berichten

alternativ:

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Originally Posted by NotThatBad wenn du mit mustererkennung data mining meinst, dann wär das auf jeden fall n ziemlich cooles thema. fand dein KI ebook schon sehr interessant und würde echt gerne mehr davon lesen was ich auch noch interessant finden würde wär reverse engineering von PEs oder turingmaschinen. du könntest auch mal ne kleine html rendering engine bauen und darüber berichten alternativ:  Spoiler /shitposting on wieso python die schlimmste sprache ist, die es zur zeit gibt

Hauptsächlich meine ich damit:
Objekte auf Bildern erkennen (ala Captcha knacken), Muster von "Hacker-Angriffen" erkennen, aber Data-Mining gehört da natürlich auch dazu. Hauptsächlich würde ich mich auf eine Kombination von Objekt-Erkennung und Data-Mining festlegen, aus dem Grund, dass Objekt-Erkennung mit zu den umfangreichsten Gebieten gehört und 90% der Erkentnisse dort sich auch auf sonstige Muster (wie gesprochener Text, Wetter-Analyse, usw.) übertragen lässt.

Reverse Engineering hab ich mir auch überlegt, aber mir fallen dazu recht wenig Themen ein, die man sinnvoll benutzen kann. Mir ist es ja wichtig das ganze so Praxisnah wie möglich zu gestalten. Das heißt 80% der Theorie (so viel wie eben möglich) würde ich versuchen auszublenden und dann bleibt nicht mehr viel übrig um nen paar Hundert Seiten zu füllen. :D

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Originally Posted by Shadow992 Reverse Engineering hab ich mir auch überlegt, aber mir fallen dazu recht wenig Themen ein, die man sinnvoll benutzen kann. Mir ist es ja wichtig das ganze so Praxisnah wie möglich zu gestalten. Das heißt 80% der Theorie (so viel wie eben möglich) würde ich versuchen auszublenden und dann bleibt nicht mehr viel übrig um nen paar Hundert Seiten zu füllen. :D

ach du willst gleich hunderte seiten schreiben? mach doch lieber eine sammlung von verschiedenen bereichen, auf die du kurz und knackig, aber trotzdem intensiv eingehst

du könntest zum beispiel beim rev eng auf verschiedene techniken zum "obfuscaten" des codes beim disassemblieren eingehen, kannst auch schon gut einige seiten mit füllen

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Originally Posted by NotThatBad ach du willst gleich hunderte seiten schreiben? mach doch lieber eine sammlung von verschiedenen bereichen, auf die du kurz und knackig, aber trotzdem intensiv eingehst du könntest zum beispiel beim rev eng auf verschiedene techniken zum "obfuscaten" des codes beim disassemblieren eingehen, kannst auch schon gut einige seiten mit füllen

Theoretisch schon, ist aber relativ langweilig, den großen "Erkentniss" Gewinn hat man da nicht. Vorallem selbst wenn man es weiß, bringt es nicht viel.

Typische Obfuscator auf ASM-Ebene fügen unnötige Sprungbefehle in den Code ein. Wenn man das jetzt weiß, weiß man zwar mehr, aber eine Lösung, wie der Code jetzt schöner lesbar wird, bringt es trotzdem nicht, weil man trotzdem jeden Jump anschauen muss, um nichts wichtiges zu verpassen.

--> Egal ob man weiß dass es obfuscatet ist oder nicht, das Vorgehen bleibt dasselbe.

beinhaltet compiler bau auch analyse, syntax tree und/oder optimierung?

Hab mal Mustererkennung, MPR ud Compilerbau (von mir in dieser Reihenfolge DESC priorisiert) genommen, könnte sehr interessant werden finde ich :3

Meine Stimme: Compilerbau

Der Grund ist relativ einfach, man kann dazu mehrere hundert Seiten (je nachdem wie du das halten willst) schreiben. Alleine das Kapitel 'Optimierung' wäre schon gigantisch.

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Originally Posted by »FlutterShy™ beinhaltet compiler bau auch analyse, syntax tree und/oder optimierung?

Ich muss natürlich sagen, dass ich selbst irgendwo im "Durchschnittlichen Bereich" liege was das angeht. Das heißt ich kann sicher nicht jeden Kniff oder gar die beste Lösung für ein jeweiliges Problem angeben. Mir geht es viel mehr um die Basis-Sachen, die da wären:
Lexer, Tokenizer, Parser, Compiler, Optimierung.

Ich habe auch ein paar aktuelle Forschungspaper dazu gelesen und wenn ich mich für das Thema entscheide, dann werden es sicher auch ein paar mehr werden. Mein Schwerpunkt soll aber tatsächlich auf den Grundlagen liegen und zwar auf den Grundlagen, wie sie allgemein praktiziert werden und nicht wie ich sie mir grade zusammengereimt habe oder ausgedacht habe. Ganz konkret würde das Ebook eine sehr einfache Sprache definieren und zu dieser Stück für Stück einen compiler schreiben.

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Originally Posted by Serraniel Hab mal Mustererkennung, MPR ud Compilerbau (von mir in dieser Reihenfolge DESC priorisiert) genommen, könnte sehr interessant werden finde ich :3

Hoffentlich :D

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Originally Posted by alpines Meine Stimme: Compilerbau Der Grund ist relativ einfach, man kann dazu mehrere hundert Seiten (je nachdem wie du das halten willst) schreiben. Alleine das Kapitel 'Optimierung' wäre schon gigantisch.

Da hast du Recht :D

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Originally Posted by Shadow992 Ich muss natürlich sagen, dass ich selbst irgendwo im "Durchschnittlichen Bereich" liege was das angeht. Das heißt ich kann sicher nicht jeden Kniff oder gar die beste Lösung für ein jeweiliges Problem angeben. Mir geht es viel mehr um die Basis-Sachen, die da wären: Lexer, Tokenizer, Parser, Compiler, Optimierung.

Das sollte nicht weiter schlimm sein, solange du richtiges Wissen vermittelst solltest du auch wenn es nur "durchschnittlich" ist genug Wissen vermitteln können.

Ach ja, ich melde mich schon mal freiwillig für das Probelesen :D

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Originally Posted by NotThatBad KI ebook

Link pls.

Habe für Musererkennung gestimmt, Regex nutze ich schon lange und so. ^^
Machine Learning, selbstfahrende Autos, allgemein Daten zu analysieren, scheint gerade und in Zukunft noch ein größeres Thema zu sein.

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Originally Posted by Achat Link pls. Habe für Musererkennung gestimmt, Regex nutze ich schon lange und so. ^^ Machine Learning, selbstfahrende Autos, allgemein Daten zu analysieren, scheint gerade und in Zukunft noch ein größeres Thema zu sein.

Schau mal in meine Signatur. :D
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Jap das ist im Moment relativ groß das Thema der Mustererkennung und auch aktuell. Ich persönlich habe da auch ein Projekt im Kopf, was ich schon länger einmal umsetzen wollte und was sich super mit dem Buch koppeln lässt. :D

Anfängerthemen stehen nicht zur Auswahl?

-Warum sollte man eine Programmiersprache lernen?
-Welche Sprache passt zum welchem Einsatzgebiet?

Sowas in der Richtig :/

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Originally Posted by Fevii Anfängerthemen stehen nicht zur Auswahl? -Warum sollte man eine Programmiersprache lernen? -Welche Sprache passt zum welchem Einsatzgebiet? Sowas in der Richtig :/

Ich will vor allem versuchen Themen anzusprechen, die man normalerweise nur in einschlägiger Literatur findet (zu einem entsprechenden Preis).

Vor allem stört mich aber an den ganzen Büchern, die überall bei komplexeren Themen empfohlen werden, dass sie fast immer den Fokus auf die Theorie legen. Das heißt wie man das konkret implementiert oder welche Probleme da automatisch auftreten, wird nur selten betrachtet. Das ist mir auch schon oft bei Researchpapern aufgefallen. Die Autoren fokussieren sich so sehr auf ihre Erkenntnis und ihre Idee, dass sie mit allen Mitteln versuchen zu beweisen, dass Ihre Idee die Beste ist. Dabei wird aber nicht selten vergessen Implementierungsdetails zu klären.

Dadurch dass aber fast jeder ein Grundwissen voraussetzt oder vergisst die Konzepte klar darzustellen, ist es enorm schwer für einen "durchschnittlichen Programmierer" da durchzublicken. Und vor allem zu verstehen wofür genau man die Erkenntnis jetzt anwenden kann.

Ich habe versucht das bei meinem EBook damals anders zu machen. Manchmal ist es mir gelungen, aber an einigen Stellen wurde es auch echt "eklig" etwas zu erklären ohne "Höhere Mathematik o.ä." vorauszusetzen.

Dennoch denke ich, ist mir das bei 75% gut gelungen. Daher möchte ich auch ein weiteres EBook schreiben, welches so Praxisnah wie möglich die Konzepte darstellt und konkrete Probleme löst mit diesen Konzepten.
Vor allem das konkrete Anwenden der Konzepte in Form von Code halte ich beim Lernen und Verstehen für unentbehrlich und genau das fehlt mir aber bei den meisten Büchern.

Das ist auch der Grund warum ich an Anfängerthemen wenig interessiert bin. Da gehen die Autoren nämlich von "0 Vorwissen" aus und erklären alles bis in kleinste Detail (manchmal trotzdem etwas arg theoretisch), aber wenn man da die Online-Tutorials noch zur Hilfe nimmt, kommt man eigentlich ganz gut klar.
Bei den etwas komplexeren Themen ist das leider nicht so. Selbst bei Themen wo ich mein Wissen als "fundiert" einschätzen würde, verschlagen mir so einige Bücher die Sprache und töten meine Lust am Lesen mit 1000 von Formeln am besten noch ohne jegliche Bilder.

--> Buch = RIP :D

Das heißt ganz konkret will ich die Lücke schließen zwischen "Anfänger" und "Fundiertes Themenbezogenes Grundwissen".

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Originally Posted by Shadow992 Schau mal in meine Signatur. :D

Peinlich :o. Überlese die eig. immer, bei den wenigsten steht nämlich was nützliches drin.

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Originally Posted by Shadow992 Ich habe versucht das bei meinem EBook damals anders zu machen. Manchmal ist es mir gelungen, aber an einigen Stellen wurde es auch echt "eklig" etwas zu erklären ohne "Höhere Mathematik o.ä." vorauszusetzen.

^this.
Und das ist das Problem bei Fachliteratur. Oder einigen Wikipedia Artikeln.
Man muss Mathematiker sein, um sie verstehen zu können.
Dagegen sieht die Mathe in deinem ersten eBook eher einladend aus.
Auch von der Quantität her.

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Originally Posted by Fevii Anfängerthemen stehen nicht zur Auswahl?

Google steht dir nicht zur Auswahl?

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Originally Posted by Shadow992 Dennoch denke ich, ist mir das bei 75% gut gelungen. Daher möchte ich auch ein weiteres EBook schreiben, welches so Praxisnah wie möglich die Konzepte darstellt und konkrete Probleme löst mit diesen Konzepten. Vor allem das konkrete Anwenden der Konzepte in Form von Code halte ich beim Lernen und Verstehen für unentbehrlich und genau das fehlt mir aber bei den meisten Büchern.

:handsdown:
@[Only registered and activated users can see links. Click Here To Register...] ^sowas hier ist selten, da fände ich es äußerst Schade, wenn er sich mit Anfängerthemen befassen würde.