В результате приостановки работы зарубежных компаний и отключения российских компаний от платежных систем Visa и MasterCard многие программисты столкнулись с проблемой доступа к привычным сервисам. Рассказываем о бесплатных альтернативах продуктам, которые уже недоступны для российских пользователей по корпоративным подпискам или могут стать такими в ближайшее время.
Компьютерное зрение (Computer Vision или CV) — технология, которая позволяет производить обнаружение, отслеживание и классификацию объектов. Первые попытки научить машины «видеть» совершались еще в 60-х годах прошлого века.
Рассказываем о том, в каких сферах применяется компьютерное зрение сегодня, и где ждать технологию в ближайшем будущем.
Marketing Mix Modeling - это метод, который позволяет проанализировать вашу маркетинговую стратегию при использовании вами нескольких рекламных каналов. Цель МММ - количественно оценить влияние отдельных рекламных каналов на продажи и составить модель оптимального бюджета на каждый канал для максимизации ROI.
При этом помимо данных об используемых рекламных каналах и проведенных маркетинговых кампаниях также учитываются такие факторы как сезонность, макроэкономические показатели, цена продаж и т д - всё, что влияет на продажи без учета маркетинга. При анализе моделируется отложенный эффект рекламных кампаний и снижение этого эффекта во времени.
Сегодня внутренний рынок искусственного интеллекта в сфере здравоохранения не превышает 500 млн рублей. При этом в России работает чуть больше 30 компаний, создающих ИИ-продукты для медицины. Чтобы они могли продолжить развитие, необходима господдержка отрасли, полагает эксперт НТИ «Хелснет», директор по развитию бизнеса компании «К-Скай» (платформа Webiomed) Александр Гусев.
Привет, друзья!
Представляю вашему вниманию перевод этой замечательной статьи, в которой автор рассказывает о том, как разработать компилятор для WebAssembly на TypeScript.
Обратите внимание: мой вариант компилятора можно найти в этом репозитории, а поиграть с его кодом можно в этой песочнице.
Если вам это интересно, прошу под кат.
Существует великое множество статей об оптимизации PostgreSQL — эта «кроличья нора» весьма глубока. Когда несколько лет назад я начал разрабатывать бэкэнд аналитического сервиса, у меня уже был опыт работы с другими СУБД, такими как MySQL и SQL Server. Тем не менее, раньше мне не приходилось так фокусироваться на производительности. В прошлых проектах, над которыми я работал, либо не было жестких требований к времени обработки (DS/ML), либо не требовалось обрабатывать много строк одновременно (обыкновенные веб-приложения). Однако в этот раз мои запросы:
· состояли из 3-10 JOIN-ов по коррелирующим запросам;
· уielded от 10 до 1,000,000 строк;
· должны были выполняться в течение времени, определенного UX-ом;
· не могли быть hinted — пока Cloud SQL, управляемый PostgreSQL в Google Cloud, не стал поддерживать pg_hint_plan в конце 2021 года;
· запрещали прямой доступ к серверному процессу, чтобы, например, хакнуть некоторые perf — потому что PostgreSQL был managed.
Получение целого миллиона строк в одном API endpoint сигнализирует о проблеме в алгоритме или архитектуре. Конечно, все можно переписать и перепроектировать, но за это нужно платить.
У нас не нашлось «заклинания», которое решило бы все проблемы с производительностью SQL. Тем не менее, я упомяну здесь несколько дельных предложений, которые помогли нам и, надеюсь, смогут помочь читателю. Разумеется, это не какие-то сакральные знания. Но когда мы начинали оптимизацию, я был бы рад их прочитать или услышать.
Любая программа состоит из данных и алгоритмов их обработки. Для написания программ на C++ в начале 90-х годов прошлого века Александр Степанов с коллегами разработал библиотеку STL. Я, Михаил Полукаров из команды разработки VK Teams, заглянул под капот этой библиотеки чтобы разобраться, как правильно ей пользоваться, в каких случаях лучше использовать другие библиотеки, а в каких стоит написать что-то своё.
В первую очередь я поделюсь своим опытом «граблей и багов STL», а также расскажу о почёрпнутом на бескрайних просторах интернета чужом опыте. В перспективе такие знания помогут не только решать поставленные задачи, но и делать это максимально эффективно.
Го под кат!
В первую очередь стоит отметить, что OSWE нацелен на анализ защищенности веб-приложений методом "белого ящика" - для обнаружения уязвимостей будет доступен код уязвимого приложения. В курсе есть кейсы хакинга приложений и "черным ящиком", однако в процессе эксплуатации работа все равно сводится к анализу кода, доступ к которому вы получаете после эксплуатации одной или цепочки уязвимостей. Выбор языков приятно порадовал - в процессе подготовки и самого экзамена удалось поанализировать код на PHP, Java, Python (Django и другие фреймворки), C#, Node.js и, конечно, JavaScript! Да, без анализа кода на client side в курсе тоже не обойдется (да и как можно создавать курс по веб-хакингу без багов клиент-сайда), хотя конечным итогом разбора каждого кейса и целью эксплуатации машин на экзамене является полноценный RCE на сервере. Помимо этого, вы разберетесь как декомпилировать и дебажить веб-приложения для некоторых ЯП (используя утилиты типа jd-gui, dnspy, visula studio code и другие). Несмотря на это, не стоит говорить, что пентестеры, занимающиеся анализом веб-приложений только методами "blackbox" и "graybox" не справятся с экзаменом, наоборот - курс и экзамен помогут им вырасти в этом направлении, а также повысят и эффективность работ без доступа к коду. Парадокс? Ни в коем случае - понимание, какие ошибки совершают разработчики веб-приложений, как они мыслят и о каких аспектах безопасности могут не знать или забыть откроет вам новый взгляд в ваших следующих проектах.
Подробнее
KOTELOV podcast пригласили Сашу Варламова QA-инженера с опытом работы в двух крупных банках России. Поговорили о старте, офферах и о том, почему сотрудники не говорят честно, что хотят больше денег, а просто уходят.
Чем дольше я в тестировании, тем чаще отвечаю на вопрос «можно ли стать тестировщиком, если у тебя нет необходимого образования?». Этот текст — ответ всем сразу. Я рассказал свою историю и попросил поделиться коллег: про обучение, про стажировку и поиск первой работы, про самое любимое в профессии.
Привет, Хабр! В предыдущем материале мы рассказали, как в нашей жизни появился бензин. Его появление, в том числе, обратило внимание человечества на нефть как источник топлива. И тем самым определило дальнейший ход развития цивилизации вплоть до нашего времени.
Вот об этом мы и постараемся ёмко рассказать в сегодняшнем материале! Приятного чтения :)
Мы выпустили новый релиз PVS-Studio – 7.18. В этой заметке расскажем, как развиваем security-направление, зачем нужна новая система типов в C++ анализаторе, как улучшили анализ кода для embedded-систем и не только.
Поиск нужной программы (без знаний о ее названии, а только по функционалу) усложняется год от года. Это происходит из-за того что:
1. Большое количество программ.
2. За счет поисковой оптимизации, на первых строках по ключевым словам выводятся в только информация которая была оптимизирована под поисковые запросы. Т.е. на первых позициях будут либо платные программы, либо условно-бесплатные. А полностью бесплатные программы будут на нижних строках поиска.
3. Большое количество дублированной информации.
4. Большое количество одинаковых сайтов с одинаковыми программами.
5. Большое количество почти одинаковых программ.
Если нет точного названия программы, а только лишь нужный функционал, то может оказаться так, что на первых строках будут лишь платные программы или одна и та же программа (просто на разных сайтах), а бесплатных программ или другие программы (мало популярные) может не быть в первых строках поиска. В результате чего может сложиться впечатление, что других программ нет или поиск будет длиться слишком долго, что может надоесть. Вот и получается, что выбор программ искусственно ограничивают.
Пример:
Год назад искал программу для записи с экрана, через поиск нашел достаточно большое количество разных программ. Протестировал несколько и выбрал одну нормальную (полностью бесплатную). Недавно опять понадобилась подобная программа, и я через поиск (на домашнем ПК) пытался ее найти. Так вот (т.к. забыл название той программы и она была на офисном компьютере) потратил около часа, перепробывал несколько программ, но найти ту или более менее подходящую не смог. Потом взяв на офисном компьютере название программы, придя домой тут же ее нашел.
Меня зовут Михаил Правдин, я руковожу отделом исследований в Авито. Моя команда изучает пользовательский опыт, чтобы клиенты получали от продуктов только приятные впечатления. В этой статье расскажу, почему результаты UX-исследований не всегда идут в работу. Материал будет полезен всем, кто проводит исследования и работает с пользовательским опытом: дизайнерам, исследователям, продакт-менеджерам и аналитикам.
Прошлой осенью я протестировала программное обеспечение для обхода антивирусов, которое применялось на различных тренировках у нас на киберполигоне. Для исследования я выбрала несколько инструментов обфускации и проверила, смогут ли общедоступные средства антивирусной защиты — Microsoft Defender, Kaspersky Total Security и VirusTotal — обнаружить вредоносную нагрузку в файлах после их обработки обфускаторами.
Исследование проводилось исключительно в образовательных целях для организации киберучений: на Национальном киберполигоне мы помогаем будущим специалистам по кибербезопасности и тем, кто уже работает в отрасли, без риска реального ущерба оттачивать на практике навыки defensive security. Участники учений тренируются на эмулированной инфраструктуре предприятий различных отраслей выявлять цепочки атак, сценарии которых повторяют действия реальных злоумышленников, в том числе и обход антивирусов.
Сегодня я поделюсь результатами моего исследования и заодно кратко опишу другие методы обхода антивирусов. Cтатья может быть полезной пентестерам и другим специалистам по кибербезопасности, желающим убедиться в работоспособности доступных методов обхода антивирусов, которые можно найти в открытых источниках.
По материалам статьи Craig Freedman: Parallel Nested Loops Join
Перевод Ирины Наумовой
SQL Server распараллеливает Nested Loops Join, распределяя в случайном порядке строки внешней таблицы по потокам вложенных циклов. В данном случае, речь идёт о строках, которые поступают первыми, и мы их видим вверху, на графическом плане запроса. Например, если на входе соединения вложенных циклов имеется два потока, каждый поток получит приблизительно половину строк. Потоки проходятся по строкам внутренней таблицы соединения (то есть, по строкам, поданным во вторую очередь, мы их видим ниже в плане запроса), точно по такому же алгоритму, как это было бы реализовано в сценарии с последовательной обработкой строк. Таким образом, для каждой обрабатываемой потоком строки внешней таблицы, поток обеспечивает соединение своей внутренней таблицы, используя эту строку в качестве источника коррелированных параметров. Это позволяет потокам работать независимо друг от друга. При этом для внутренней таблицы соединения вложенных циклов SQL Server не добавляет операторы параллелизма и работу с ней не распараллеливает.
