Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В жизни практически каждого исследователя безопасности прошивок однажды наступает момент, когда он или она сталкивается с новым или не особо известным микроконтроллером или свежей процессорной архитектурой с кастомными расширениями. В последнее время такие моменты наступают все чаще — за прошедшие несколько лет рынок наполнился огромным количеством новых чипов из Поднебесной, в частности, на базе RISC-V, со своими собственными расширениями и реализациями ядер. И вот не так давно на анализ нашим исследователям попало устройство c таким чипом на базе RISC-V, c базовым набором инструкций RV32I и расширением P (причем еще и не последней версии), добавляющим короткие SIMD-операции (Packed-SIMD Instructions). То, что наши эксперты видели его впервые — абсолютно нормально.
Моя ситуация - абсолютно понятная: в связи с рождением ребёнка мы решили улучшить жилищные условия: продать квартиру и взять вторичку в ипотеку в лучшем районе. Учитывая известные события на вторичном рынке, сам по себе процесс покупки квартиры является довольно стрессовым: нужно проверить надёжность продавцов, составить договор, и т.д. То, что сделка у нас проходит по альтернативной схеме с образованием длинной цепочки, добавляет волнений.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Как правило, работа с веб-сокетами сводится к паре строк: connect() и send(). Удобные абстракции библиотек превратили этот протокол в магическую трубу, по которой летают данные в обе стороны. Но магия заканчивается ровно в тот момент, когда соединение молча отваливается с кодом 1006, балансировщик рвет коннект, а в логах появляются странные ошибки фрагментации. В этой статье мы спустимся с небес высокоуровневых фреймворков на уровень байтов и битовых масок.
Лабиринты использовались в видеоиграх с момента их появления. Первой видеоигрой с процедурно генерируемым лабиринтом была Beneath Apple Manor, выпущенная в 1978 году. Лабиринт в ней генерировался методом деления на комнаты и коридоры, из-за этого лабиринт часто выглядел однообразным и предсказуемым, что портило впечатление от игры.
Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за. Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии.
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Based on GitHub stars and PyPI download numbers.
В наше время программирование стало очень доступным из-за развития инструментов и языков. Написать «привет, мир» может практически каждый, а количество фреймворков для JavaScript уже воспевается в шутках. Теперь, чтобы выделиться и впечатлить друзей и коллег, нужно спускаться глубже. Придумаем свой язык шуточный программирования!
В условиях «городского каньона» GPS-сигнал подвержен эффектам многолучевого распространения и экранирования, что порождает аномалии в измерениях псевдодальности.Классические фильтры Калмана, предполагающие аддитивный гауссовский шум, в таких условиях демонстрируют резкое падение точности оценки позиционирования.
Алгоритм Крускала (также алгоритм Краскала) - алгоритм, который преобразовывает связный неориентированный граф в минимальное остовное дерево. На самом деле пока что непонятно, что делает он, поэтому разберём поподробнее. Итак, у нас есть связный граф, который хранится в виде списков рёбер (позже это будет важно). Предположим, у нас есть задание: нам нужно связать все вершины так, чтобы общий их вес будет минимальным. Если говорить более по-умному, нам нужно получить из графа именно это самое минимальное остовное дерево.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Сегодня поделюсь опытом, как мы с командой внедряли менеджер ML-экспериментов, и расскажу: в чём сложность обучения моделей; когда нам понадобился менеджер экспериментов; какие были к нему требования и как они эволюционировали в процессе; что мы выбрали и почему; как это работает в жизни.А начнём с главной мысли: проводить множество попыток обучения до нужного состояния очень сложно, если не следить за тем, что и как мы меняем при каждом подходе.
Реддит и Хабр забиты историями о том, как кто-то «написал приложение за вечер с помощью ChatGPT, вообще не зная программирования». Маркетологи называют это вайбкодингом — ты просто описываешь свои намерения, а ИИ выдает готовый продукт.Я проверил, и вот мой спойлер: на масштабе чуть большем, чем программа на 500 строк, это не работает.