01428cam2-22004931i-450-99000019570040332120061115112239.0000019570FED01000019570(Aleph)000019570FED0100001957020020821d1975----km-y0itay50------baitaITaf------001yyLezioni di fisicaDaniele Sette2. ed.RomaLibreria eredi V. Veschi[1975]v.ill.24 cmIn testa al front.: Università degli Studi di Roma1.: Meccanica, vibrazioni ed onde2.: Comportamento termico della materia : termodinamicaFisicaTermodinamica530536.7Sette,DanieleITUNINARICAUNIMARCBK99000019570040332102 3 E 13429FINBN02 3 E 23430FINBN02 3 E 33431FINBN02 3 E 43432FINBN02 3 E 53433FINBN13 B 25 1829680FINBC13 B 25 1929681FINBC13 B 35 1729682FINBC13 B 35 1829683FINBC13 B 33 3228879FINBC13 B 33 3328877FINBC13 B 36 2027935FINBCFINBCFINBNUNINA01385nlm 2200265 450 99646295260331620220405145049.020140604h2014---- uy 0engUSdrcnuPython forensicsa workbench for inventing and sharing digital forensic technologyChet HosmerWalthamSyngress2014Testo elettronico (PDF) (318 p.)Base dati testualePython Forensics fornisce molti moduli, librerie e soluzioni forensi collaudati mai pubblicati prima che possono essere utilizzati immediatamente. Inoltre, istruzioni dettagliate e documentazione fornite con gli esempi di codice consentiranno anche ai programmatori Python inesperti di aggiungere i propri colpi di scena o utilizzare i modelli presentati per costruire nuove soluzioni. Il rapido sviluppo di nuovi strumenti di indagine sulla criminalità informatica è un ingrediente essenziale praticamente in ogni caso e ambiente. Sia che tu stia eseguendo indagini post mortem, eseguendo triage dal vivo, estraendo prove da dispositivi mobiliLinguaggi di programmazione [:] PythonBNCF005.133HOSMER,Chet865893ITcbaREICAT996462952603316EBERPython forensics2806832UNISA