uk
Feedback
Libros de Programación

Libros de Programación

Відкрити в Telegram

Libros en pdf sobre programación, informática, hacking, carding, etc. Apoya por PayPal https://paypal.me/jctc01 @openve

Показати більше

📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Libros de Programación

Канал Libros de Programación (@libpro) у мовному сегменті Іспанська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 19 383 підписників, посідаючи 6 950 місце в категорії Технології та додатки та 235 місце у регіоні Венесуела.

📊 Показники аудиторії та динаміка

З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 19 383 підписників.

За останніми даними від 16 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -101, а за останні 24 години на -3, загальне охоплення залишається високим.

  • Статус верифікації: Не верифікований
  • Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 16.23%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.85% реакцій від загальної кількості підписників.
  • Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 3 146 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 747 переглядів.
  • Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 23.
  • Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як lenguaje, learn, microsoft, c++, sitio.

📝 Опис та контентна політика

Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
Libros en pdf sobre programación, informática, hacking, carding, etc. Apoya por PayPal https://paypal.me/jctc01 @openve

Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 17 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.

19 383
Підписники
-324 години
+157 днів
-10130 день
Архів дописів
http://jdebp.eu./FGA/operating-system-books.html A book list for operating system kernel developers and device driver writers

https://www.math.auckland.ac.nz/~sgal018/crypto-book/main.pdf Mathematics of Public Key Cryptography. Version 2.0 Steven D Galbraith October 31, 2018 696 pp

Michael_Kerrisk_The_Linux_programming.pdf6.92 MB

Michael Kerrisk-The Linux programming interface_ a Linux and UNIX system programming handbook-No Starch Press (2010)
Michael Kerrisk-The Linux programming interface_ a Linux and UNIX system programming handbook-No Starch Press (2010)

ANSI_Common_Lisp_-_Paul_Graham.pdf5.85 MB

On LISP Advanced Techniques for Common LISP - Paul Graham.pdf1.06 MB

Edmund_Weitz_Common_Lisp_Recipes_.pdf8.04 MB

photo content

paip.pdf17.45 MB

Common_lisp_touretzky.pdf1.08 MB

Land of Lisp.epub8.29 MB

https://ins.jku.at/sites/default/files/thesis/MasterThesis_Hengstberger_2016.pdf Steganography in file systems for mobile environments with plausible deniability

Linux Device Drivers Development(2017).epub1.80 MB

Clojure for the Brave and True(2015).pdf6.63 MB

https://arxiv.org/pdf/1811.04288.pdf IP Geolocation through Reverse DNS Ovidiu Dan, Vaibhav Parikh, Brian D. Davison (Submitted on 10 Nov 2018) IP Geolocation databases are widely used in online services to map end user IP addresses to their geographical locations. However, they use proprietary geolocation methods and in some cases they have poor accuracy. We propose a systematic approach to use publicly accessible reverse DNS hostnames for geolocating IP addresses. Our method is designed to be combined with other geolocation data sources. We cast the task as a machine learning problem where for a given hostname, we generate and rank a list of potential location candidates. We evaluate our approach against three state of the art academic baselines and two state of the art commercial IP geolocation databases. We show that our work significantly outperforms the academic baselines, and is complementary and competitive with commercial databases. To aid reproducibility, we open source our entire approach.

Statistics for Machine Learning_with Python and R-(2017).epub12.06 MB