Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Продолжаю публикацию решений, отправленных на дорешивание машин с площадки HackTheBox. В данной статье мы получим хеши пользователей благодаря memcached, разбираемся с GIT репозиториями, пишем плагин с бэкдором на Java, анализируем трафик и повышаем привилегии благодаря RabbitMQ.
Читатели старшего поколения, заставшие дома радиоприемники средних, длинных и коротких волн, наверное помнят, что разные длины волн по-разному распространяются в различное время суток. Но как действительно это работает?
В этом материале рассказывается о простейшем и быстром инструменте обнаружения данных, работу которого вы видите на КДПВ. Интересно, что whale создан таким образом, чтобы размещаться на удаленном git-сервере. Подробности под катом.
Когда речь идёт о хранении sensitive data в браузере, достаточно воспользоваться одним из двух доступных вариантов: cookies или localStorage. Тут каждый выбирает по вкусу. Однако я посвятил эту статью Secret Service – службе, которая работает через D-Bus и предназначена для хранения «секретов» в Linux.
У службы есть API, которым пользуется GNOME Keyring для хранения секретов приложений.
Сегодня делимся с вами переводом статьи DevOps инженера из IBM, об автоматизации сборки быстро собираемых и удобно отлаживаемых образов Docker для проектов на Python с помощью Makefile. Этот проект не только упрощает отладку в Docker, но и заботится о качестве кода вашего проекта. Подробности, как всегда, под катом.
На этой неделе мы посмотрим, как можно работать чуточку быстрее, чем вчера. Разбираемся и внедряем в свои проекты пайплайны реактивного программирования, автоматически потрошим тексты и превращаем модели машинного обучения в интерактивные веб приложения.
Перед разработчиками встает задача определения производительности железа в задаче исполнения глубоких моделей. Например, хочется решить проблему анализа пола-возраста покупателей, которые заходят в магазин, чтобы в зависимости от этого менять оформление магазина или наполнение товаром. Вы уже знаете какие модели хотите использовать в вашем ПО, но до конца не понятно как выбрать железо. Можно выбрать самый топ и переплачивать как за простаивающие мощности, так и за электроэнергию. Можно взять самый дешевый i3 и потом вдруг окажется, что он может вывезти каскад из нескольких глубоких моделей на 8 камерах. А может быть камера всего одна, и для решения задачи достаточно Raspberry Pi с Movidius Neural Compute Stick? Поэтому хочется иметь инструмент для оценки скорости работы вашего инференса на разном железе, причем еще до начала обучения.
Audio
Недавно я начал оттачивать владение языком программирования Python. Я хотел изучить продвинутые паттерны, идиомы и методы программирования. Начал я с чтения книг по продвинутому Python, но информация, похоже, не откладывалась в голове без применения навыков. Хотелось иметь возможность задавать вопросы эксперту, пока учусь, а такую возможность трудно найти! Тогда ко мне и пришла идея: что, если я найду проект с открытым и достаточно продвинутым кодом и напишу документацию и тесты? Я сделал ставку, что это заставит меня изучать все очень глубоко, а поддерживающие проект люди оценит мою работу и будут готовы ответить на мои вопросы.
История голодного студента с пытливым умом Не знаю, как вы, а я обожаю пиццу. Особенно если это особые чесночные пицца-палочки Papa John’s. Поэтому я был в восторге, когда после заказа еды навынос получил от них следующее письмо: Papa John’s (с) Заголовок письма с опросом Бесплатная еда! Мне определённо нужно было пройти этот опрос
В сегодняшнем материале рассказывается про Neuropod, движок вывода глубокого обучения с открытым исходным кодом от Uber ATG. Это слой абстракции над фреймворками глубокого обучения, решающий проблему быстрой замены написанных на разных фреймворках моделей и проблему адаптации модели для производственных сред, помогающий построить единый и оптимизированный конвейер входных данных. Подробности, как обычно, под катом.
В Python есть множество возможностей и языковых конструкций. Какие-то мы используем каждый день, а о некоторых даже опытные программисты узнают с удивлением после нескольких лет работы с языком (привет, Ellipsis!). Совсем недавно вышел Python 3.9, но в этой статье я расскажу о функциональности, представленной еще в версии 3.7. На мой взгляд, она совершенно незаслуженно обделена пристальным вниманием. Речь, конечно же, о contextvars.