Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
На русском языке довольно мало информации про то, как работать с ELF-файлами (Executable and Linkable Format — основной формат исполняемых файлов Linux и многих Unix-систем). Не претендуем на полное покрытие всех возможных сценариев работы с эльфами, но надеемся, что информация будет полезна в виде справочника и сборника рецептов для программистов и реверс-инженеров.
Подразумевается, что читатель на базовом уровне знаком с форматом ELF (в противном случае рекомендуем цикл статей Executable and Linkable Format 101).
Под катом будут перечислены инструменты для работы, описаны приемы для чтения метаинформации, модификации, проверки и размножения создания эльфов, а также приведены ссылки на полезные материалы.
Так получилось, что аж с 2012 года я разрабатываю open source браузерку, являясь единственным программистом. На Python само собой. Браузерка — штука не самая простая, сейчас в основной части проекта больше 1000 модулей и более 120 000 строк кода на Python. В сумме же с проектами-спутниками будет раза в полтора больше.
Недавно я очень удивился, когда обнаружил, что
>>> pow(3,89)
работает медленнее, чем
>>> 3**89
Я пытался придумать какое-либо приемлемое объяснение, но не смог. Я засек время выполнения этих двух выражений, используя модуль timeit из Python 3:
Почти все основные языки программирования имеют фреймворки для BDD тестирования, и Python не исключение. И по факту, у него их несколько! Итак, как их сравнить и какой из них лучший? Попробуем разобраться.
Эмпирически мы увидели, что регуляризация помогает уменьшать переобучение. Это вдохновляет – но, к сожалению, не очевидно, почему регуляризация помогает. Обычно люди объясняют это как-то так: в каком-то смысле, менее крупные веса имеют меньшую сложность, что обеспечивает более простое и действенное объяснение данных, поэтому им надо отдавать предпочтение. Однако это слишком краткое объяснение, а некоторые его части могут показаться сомнительными или загадочными. Давайте-ка развернём эту историю и изучим её критическим взглядом.
Audio
Нейросети — это та тема, которая вызывает огромный интерес и желание разобраться в ней. Но, к сожалению, поддаётся она далеко не каждому. Когда видишь тома непонятной литературы, теряешь желание изучить, но всё равно хочется быть в курсе происходящего. В конечном итоге, как мне показалось, нет лучше способа разобраться, чем просто взять и создать свой маленький проект. Можно прочитать лирическую предысторию, разворачивая текст, а можно это пропустить и перейти непосредственно к описанию нейросети.