Наверняка все читатели и авторы Хабра хотя бы раз катались на колесе обозрения. Новая статья в нашем блоге раскрывает инженерную «начинку» этой внушительной конструкции. Рассказывает директор и главный конструктор компании «Русские аттракционные системы» Александр Лущиков. На счету компании 15 колес обозрения, работающих в Красноярске, Новосибирске, Иркутске, Иваново, Анапе и других городах.
pfBlockerNG? Что это? Далеко немногие используют функционал pfSense на полную - а ведь данный пакет является по сути opensource решением близким к Cisco Firepower Security Intelligence и OpenDNS, ну а из free аналогов наиболее близок к FireHOL.
Основные фичи - Блокировка IP по географическому признаку используя MaxMind GeoIP; Блокировка доменов по категориям использую списки Shallalist и UT1; Поддержка IP/DNSBL фидов в разных форматах - TXT, CSV, JSON, ASN, WHOIS, Regexp; Блокировка великого и ужасного DNS-over-HTTPS; Поддержка SafeSearch - переадресация поисковых запросов Google/Youtube/Yandex/Bing/DuckDuckGo на "безопасную" версию для фильтрации контента не предназначенного для детей; Детальное ведение лога, статистики и построение отчётов/диаграмм.
Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли изучают белок, чтобы понять, как им удается прекрасно прыгать и не падать.
Белки обладают экстраординарной способностью моментально просчитывать траекторию прыжка, практически не совершая ошибок.
В будущем это исследование может позволить военным роботам производить расчеты за доли секунды и моментально корректировать траекторию движения при навигации на пересеченной местности.
В своей книге «Новая порода» («The New Breed», 2021 год, на русском языке не издавалась) исследователь из Массачусетского технологического университета Кейт Дарлинг рассказывает о том, как понимание истории наших отношений с животными поможет сформировать отношения с роботами, и о том, почему в грядущих изменениях, связанных с распространением робототехники, больше возможностей, чем опасностей.
Автор книги предлагает посмотреть на роботов не как на человекоподобных искусственных существ, наших будущих соперников, которые, как считают многие эксперты и футурологи, вот-вот захватят мир, отнимут у людей их рабочие места и тем или иным образом поработят. Ничего подобного произойти не должно, потому что искусственный интеллект работает совсем по-другому, не так, как человеческий.
Важные идеи книги кратко.
Он нажал пробел и новые потоки экранной боли хлынули через глазки прямо к мозгу. Я думал: «Ну как можно быть таким именитым тренером и показывать такую дрянь на проекторе!?» На меня смотрели миллионы маленьких разноцветных циферок сведенных в какую-то табличку, сбоку был приляпан милый стоковый песик. Тренер тыкал в каждую циферку лазерной указкой и что-то там объяснял. Я думал об одном: «Зачем на слайде этот песик?»
В этой статье вы узнаете о том, какими способами мы пытались обновлять таблицы в Hadoop, содержащие сотни терабайт данных.
И если в начале нашего пути процесс обновления длился несколько часов (до десяти-двенадцати часов), то теперь ему требуется всего тридцать-сорок минут, а использование вычислительных ресурсов уменьшено вдвое!
При этом была создана библиотека расширения Spark, которая предоставляет DataSource для преобразования данных в файлах в формат этого DataSource, изменения данных командой MERGE через DataFrame API или SQL, а в будущем ещё и UPDATE, DELETE и некоторые операции DDL.
Файлы при этом можно будет читать любым привычным способом, ведь они не модифицированы, а метаданные не обязательны для их чтения.
Вы увидите код этой библиотеки на языке Scala, который сможете использовать, а может быть даже доработать и поделиться своими успехами.
Я постараюсь пояснить, почему был сделан тот или иной выбор, но могу умолчать о чём-то, что кажется очевидным, или, наоборот, о чём я не имею представления. Вы сможете задать вопросы, а я постараюсь ответить на них.
Это первая статья из нескольких, и в ней будет рассказано только о немногих реализованных классах (они нужны для распределения данных определённым способом), поэтому наберитесь терпения, я расскажу всё по частям. Впрочем, пора перейти к повествованию.
Отечественные школы не славятся актуальностью и нюансировкой преподаваемого материала. Особое место в этом смысле занимает английский язык. Во всех странах бывшего СССР печальные дамы бальзаковского возраста муштруют детей по учебникам библейских времен и рассказывают им с жирным русским акцентом о туманном Лондоне и плутовских проделках его обитателей.
Результаты этих занятий печальны. После сотен академических часов понимают и говорят ученики с трудом, но зато прочно запоминают устаревшие понятия, формализмы и локальные британские обороты речи. Этот багаж остается с ними надолго (или лучше сказать “с нами”, поскольку автор статьи после школы был точно в такой же ситуации). Избавиться от него обычно помогает только общение с носителями языка, которые внезапно не понимают, на каком языке им что-то пытается сказать этот странный русский. Или прочтение подобных статей, заботливо сотканных мозолистыми руками случайных авторов из интернета. То есть, основного источника знаний любого уважающего себя современного человека.
Хабр, пРевит! Мы с @KirillYakimenko из команды спасателей BIM-сопровождения проектов департамента инженерных и мультимедийных систем КРОК. Наша задача — ломать себе голову и придумывать решения во имя спокойной жизни проектной команды. Как, наверное, и многие, мы постоянно придумывали и обновляли различные варианты шаблонов, решений внутри этих шаблонов, семейств и подходов по ведению проектов, развивали ФОП и т.д. и т.п. Но в определённый момент мы решили остановиться и подумать — а тем ли мы занимаемся и на то ли мы тратим наше драгоценное время, когда есть «живые» шаблоны ADSK?...
Дальше расскажем, какие шаги по адаптации шаблонов сделали мы, для чего, почему и как. Возможно, наш опыт покажется полезным, особенно если вы только начинаете путь по освоению и внедрению Revit и BIM технологии в целом.
Жизненный опыт нам подсказывает, что не ломается только то, что не работает, а то, что работает, рано или поздно сломается. На этом минутка народной философии закончена и мы можем перейти к более насущным вопросам - например, к обзору новой версии браузера Vivaldi 4.3, который вот прямо сегодня и зарелизился. Помимо множества исправлений (не забываем, что браузер активно развивается, со всеми вытекающими) в Vivaldi появилось и несколько важных и приятных улучшений, о чём мы и поговорим сегодня.
Какие атаки на клиентскую часть веб-ресурсов вы знаете? XSS, CSRF, HTTP Response Splitting, Clickjacking, CSHM, атаки на CORS, следствия других ошибок программистов? В среднем разработчик вспоминает не половину, и даже не треть. Разнообразие атак зависит только от фантазии и любопытства злоумышленников, и все они созданы, чтобы навредить вашим клиентам, а значит — и вам.
Татьяна Новикова — ex-пентестер с опытом в безопасности около четырех лет, а ныне Application Security Engineer. В команде ЦАРКА (Центр анализа и расследования кибератак) она занималась пентестом — полной проверкой веб-ресурсов на безопасность. В том числе команда работала с white-box, то есть с исходными кодами, и разбирала безопасность не только бэкенда, но и фронтенда. Сейчас Татьяна перешла в Beeline Казахстан и занимается обеспечением процессов безопасной разработки.
На основе своего опыта она выступила на конференции Frontend Conf Live 2020. В одной статье, конечно, невозможно покрыть все уязвимости и потенциальные опасности, поэтому сегодня будет самое актуальное и страшное из доклада — то, что может нанести максимальный ущерб.
Сразу оговорюсь, что статья объясняет базовые понятия, и если вы уже программируете на Kotlin, то, скорее всего, вы уже все знаете. Большая часть того, что приведено в статье, освещено в официальной документации, поэтому статью можно рассматривать как дополнительный материал к ней.
В статье показано как реализованы функции области видимости, даны примеры и рекомендации по их использованию
Признаюсь, я совершил ошибку. Мне стоило начать кодить раньше, намного раньше. Может быть это признание поможет кому-то свернуть на правильную дорогу.
Собрали подборку ярких ИБ-инцидентов, о которых писали в сентябре – в программе «подстава» от уволенной работницы, битва Яндекса с мощнейшей DDoS-атакой, школьные утечки и очень доверчивые мужчины. Добро пожаловать под кат!
Привет, друзья!
Хочу поделиться с вами опытом преподавания в ИТ-колледже «Сириус», где я работал на протяжении двух недель. Как ИТ-архитектору мне приходится много общаться, проводить митапы и презентации. За несколько лет работы в Ростелекоме я накопил достаточно материалов, которые могли бы быть интересны как темы для лекций и практических занятий. Поэтому возможность поделиться знаниями с детьми показалась мне особенно интересной. Но я еще не представлял, насколько я был не готов к преподаванию такой аудитории. Впрочем, об этом расскажу под катом.
Первая бестекстовая NLP-модель от FAIR, предсказание погоды от DeepMind, неожиданное применение CLIP в робототехнике и много другое в сентябрьской подборке:
В данной статье я опишу наш опыт создания датасета для обучения модели распознавания рукописного текста.
Предварительный анализ работ по этой теме показал, что в публичном доступе отсутствуют размеченные наборы данных на русском языке. Доступные данные либо описывают английский текст, либо не доступны для коммерческого использования. Нам не подходило такое условие, поэтому единственным вариантом стало создание собственных данных.
Общий принцип был заимствован у коллег из Казахстана – создание и заполнение табличных форм с двумя колонками на странице – печатной и рукописной, а затем разбивка скана либо фотографии страницы на мини-боксы с текстом.
Мы начали с выбора текстов. Чтобы модель показывала хорошие результаты на инференсе, она должна иметь высокую обобщающую способность. Для этого она должна «увидеть» в процессе обучения как множество образцов почерка, так и разнообразие текстов. Мы взяли текст из нескольких источников, в числе которых бульварный роман, газетные публикации, научная работа и ряд других. Ниже приведена функция, которая формирует набор предложений из файла-источника, для чего выбирает по 3 слова в случайном месте текста. Ограничения на длину установлены, чтобы избежать слишком коротких или слишком длинных фраз.
В предыдущих статьях я писал про этапы выполнения запросов, про статистику, про два основных вида доступа к данным — последовательное сканирование и индексное сканирование, — и успел рассказать о двух способах соединения — вложенном цикле и соединении хешированием.
В заключительной статье этой серии я расскажу про алгоритм слияния и про сортировку, и сравню все три алгоритма соединения между собой.
