Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Когда я думал над дальнейшим вектором развития Vulners, я обратил внимание на наших старших братьев — базу данных Exploit-DB. Одной из основных утилит в их арсенале является searchsploit. Это консольная утилита, которая позволяет искать эксплойты по пользовательским поисковым запросам и сразу же получать их исходные коды. Она является базовой частью Kali Linux и оперирует данными по эксплойтам из базы Exploit-DB. Что самое "вкусное", что утилита умеет работать с локальной базой и ты можешь всегда взять ее с собой. Так чем же мы хуже? Мы собрали в Vulners не только коллекцию эксплойтов из Exploit-DB, но и Packet Storm, 0day.today, Seebug, Zero Science Lab и многих других. Что же, давайте изобретем новый велосипед с преферансом и поэтессами.
Туториал про создание виджета для Jupyter
Большой список утилит для упрощения парсинга на Python
Об изменении в getsizeof и коференции PyCon Russia 2017.
Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код, документация, бенчмарки и необходимые инструменты уже опубликованы на GitHub под лицензией Apache 2.0.
В субботу завершился месячный конкурс по машинному обучению от mail.ru ML bootcamp 5. я занял в нем 14ое место. Это уже третий мой конкурс, в котором я выиграл одежду и за время участия у меня сформировался фреймворк (который я, недолго думая, назвал QML, сокращение от ника и machine learning) для помощи в подборе решения в подобных соревнованиях. На примере решения ML bootcamp 5 я опишу как им пользоваться.
В данном посте я хочу рассказать как с помощью инструмента Sparrow лёгко и просто писать собственные обёртки к существующим скриптам и утилитам, а так же зачем вам это может понадобиться.
Стоило голосованию за вход или выход из программы реновации завершиться — и с сайта мэра Москвы почему-то пропали данные о явке по каждому конкретному дому, остались только голоса за и против в целом. В новостях, конечно, пишут некие цифры, но ведь хочется посмотреть их самому, поиграться со статистикой, построить графики, не правда ли?
В статье подробно разобран процесс создания первого приложения на Flask и Python
Сегодня в рамках школы начинается открытое соревнование, участники которого будут ни много ни мало искать нейтрино. Принять участие в поисках мы приглашаем всех желающих. Им предстоит обрабатывать данные с международного эксперимента OPERA. Для этого будут предоставлены исходные данные — результаты сканирования слоев фотопленок одного «кирпича» эксперимента OPERA. Соревнование состоит из двух этапов. На первом этапе участники будут искать отдельный ливень в «кирпиче», первая вершина которого известна, на втором — несколько ливней, рассредоточенных по объему «кирпича» без дополнительной информации. Победители смогут рассказать о своих решениях ученым, работающим в ЦЕРНе.
Начать стоит от печки, то есть с постановки задачи. Откуда берется сама задача word embedding? Лирическое отступление: К сожалению, русскоязычное сообщество еще не выработало единого термина для этого понятия, поэтому мы будем использовать англоязычный. Сам по себе embedding — это сопоставление произвольной сущности (например, узла в графе или кусочка картинки) некоторому вектору.
Человеческая визуальная система — одна из самых удивительных на свете. В каждом полушарии нашего мозга есть зрительная кора, содержащая 140 млн. нейронов с десятками млрд. связей между ними, но такая кора не одна, их несколько, и вместе они образуют настоящий суперкомпьютер в нашей голове, лучшим образом адаптированный в ходе эволюции под восприятие визуальной составляющей нашего мира. Но трудность распознавания визуальных образов становится очевидной, если вы попытаетесь написать программу для распознавания, скажем, рукописных цифр.
Метод BFGS, итерационный метод численной оптимизации, назван в честь его исследователей: Broyden, Fletcher, Goldfarb, Shanno. Относится к классу так называемых квазиньютоновских методов. В отличие от ньютоновских методов в квазиньютоновских не вычисляется напрямую гессиан функции, т.е. нет необходимости находить частные производные второго порядка. Вместо этого гессиан вычисляется приближенно, исходя из сделанных до этого шагов.