Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Сегодня предлагаю погрузиться в один из удобнейших веб-фреймворков в связке c Python под названием Dash. Появился он не так давно, пару лет назад благодаря разработчикам фреймворка plotly. Сам Dash является связкой Flask, React.Js, HTML и CSS.
В один прекрасный день разные каналы в телеграмме начали кидать ссылку на крэкмишку от ЛК, Успешно выполнившие задание будут приглашены на собеседование!. После такого громкого заявления мне стало интересно, насколько сложным будет реверс. О том, как я решал этот таск можно почитать под катом (много картинок).
Полгода назад я начал изучать машинное обучение, прошел пару курсов и получил некоторый опыт в этом. Затем, видя самые разные новости о том, какие нейронные сети крутые и много могут делать, я решил попробовать изучить их. Начал читать книгу Николенко про глубокое обучение и в ходе чтения у меня появилось несколько идей (которые не новы для мира, но для меня представляли огромный интерес), одна из которых — создать нейросеть, которая генерировала бы для меня арт, который казался бы классным не только мне, "отцу рисующего ребёнка", но и другим людям. В этой статье я постараюсь описать путь, который я прошел для того, чтобы получить первые удовлетворяющие меня результаты.
Представьте: телефонный звонок в три часа ночи, вы берете трубку и слышите крик о том, что больше никто не пользуется вашим продуктом. Страшно? В жизни, конечно, все не так, но если не уделять должное внимание проблеме оттока пользователей, можно оказаться в похожей ситуации. Мы уже подробно рассказали, что такое отток: углубились в теорию и показали, как превратить нейросеть в цифрового оракула. Специалисты студии Plarium Krasnodar знают еще один способ предсказания. О нем мы и поговорим.