Mi się podobały ericssona o binary exploitation, kaspesrsky o analizie binarek, reinforcement learning sutton, też było parę o optymalizacjach to były moje ulubione mega dużo się nauczyłem jak tworzyć algorytmy, które rozwiązują wszystko, ale trzeba znaleźć rozwiązanie i od tego są.
Particle swarm to mój ulubiony algorytm, ma swoje problemy, ale rój pszczół mega dobrze działą lubię go.
Ja mega dużo czytałem prawie większość życia, zawsze wierzyłem, że wiedzą dużo da się osiągnąć, ale nie koniecznie tak jest bo możesz źle się sprzedać i nie dostać pracy.
Ale reszta to blogi bo książki nie wyczerpują wiedzy, musisz doczytać w blogach blogi są lepsze ludzie dają tyle wiedzy na swoich stronach, czego w książce nie znajdziesz serio, ja jak ML deep learning uczyłem to całą wiedzę z stackoverflow i bloków prawie czerpałem tam jest wszystko, teraz pewnie AI za ciebie napisze zapytanie do przeglądarki pobierze najlepsze wyniki i streści ci źródła, ale to jest użyteczne, ale nie zrozumiesz jak coś działa jeśli tak zrobisz, zrozumienie powoduje, że nie musisz pamięc, po prostu wiesz.