Функционал раций покрывает все нужды в своей нише, но, учитывая, что мобильный телефон всегда под рукой, хотелось бы попробовать сочетать утилитарность раций и удобство смартфона. Даже возможность передать просто координаты по радиоканалу в рамках своей туристической группы – это уже интересно, но что, если передавать зашифрованные сообщения или даже графические данные? Для меня, как для туриста со стажем, это представляется по меньшей мере любопытным.
Метод Р. Калмана используется для сглаживания рядов, которые используются повсеместно, так как любую функцию можно представить в виде ряда.Поэтому он получил большое распространение в области обработки научной информации, в анализе информации получаемой с датчиков. В этой статье мы реализуем алгоритм Калмана на языке Python и наглядно увидим его работу.
Приветствую тебя, дорогой читатель в самой первой вводной части серии статей «Приручение черного дракона. Этичный хакинг с Kali Linux».
Идеей, побудившей меня к написанию данной серии статей является мое желание поделиться собственным опытом в области тестирования на проникновение в рамках проводимых мной аудитов информационной безопасности финансовых организаций, и попытаться осветить важные, на мой взгляд, ключевые моменты касаемо подхода, инструментов, приемов и методов. Конечно же в сети очень много статей и книг посвященных данной теме (например, замечательная книга Дениела Г. Грэма «Этичный хакинг. Практическое руководство по взлому» или «Kali Linux. Тестирование на проникновение и безопасность» - труд целого коллектива высококлассных специалистов), программы курсов от Offensive Security, EC-Council, но далеко не у всех есть материальные возможности оплачивать дорогостоящие курсы, а в дополнение к учебникам хотелось бы больше практических примеров основанных на чьем-то опыте.
Я искренне надеюсь, дорогой читатель, что в этой серии статей мне удастся охватить большую часть интересующих тебя тем, и ответить на большую часть вопросов возникающих у тебя по мере погружения в таинственный мир информационной безопасности и пентестинга в частности.
Мы будем использовать подход максимально приближенный к сценариям атак проводимых злоумышленниками, а также вдоволь попрактикуемся на отдельных примерах и разберем такие темы как разведка и сбор информации (footprinting), сканирование ресурсов с целью обнаружения известных уязвимостей, применение эксплоитов из базы Metasploit framework для получения доступа к системе, повышение привилегий до уровня root-пользователя за счет уязвимого ПО (privilege escalation), рассмотрим методы социальной инженерии, сетевые атаки канального уровня (MAC-spoofing, ARP-spoofing, DHCP starvation), способы атак на веб-сервера, перехват и анализ трафика с помощью сетевых снифферов и многое другое.
Предположим у Вас есть некоторый скрипт который работает с некоторым бизнес объектом, скажем Person.
Groovy script
person.name = 'Peter'У Groovy есть замечательная фича @CompileStatic, которая заставляет компилятор Groovy компилировать скриптовый код статически (как это делает компилятор Java), что значительно ускоряет исполнение скрипта, но к сожалению в нашем случае простого (plain) скрипта у нас просто нет места где мы можем применить эту аннотацию. Вы знаете что @CompileStatic применяется либо к методу или классу. Давай сначала попробуем решить эту проблему вручную.
Нейронные сети занимают все больше и больше бизнес-ниш: они считают посетителей, контролируют качество и соблюдение техники безопасности, считывают автомобильные номера и проверяют, не забыли ли вы надеть маску. Даже этот текст мог бы быть написан нейронной сетью.
Искусственная нейронная сеть (ИНС) — математическая модель, имеющая программное или аппаратное воплощение. Название пришло от сравнения с принципом работы биологических нейронных сетей. Нейронные сети не программируются в привычном смысле этого слова, они обучаются. Возможность обучения — одно из главных преимуществ нейронных сетей перед традиционными алгоритмами,так как нейросети позволяют прогнозировать сразу несколько величин (и даже одновременно решать задачи классификации и прогнозирования) одной моделью. При этом нейросети требуют значительно большего количества ресурсов — как аппаратных, так и подготовленных данных, необходимых для обучения.
Развитие нейронных сетей связано как с развитием технологий, так и с вкладом глобального IT-сообщества в обучение различных моделей на большом количестве различных наборов данных.
Пожалуй, самая популярная область применения нейросетей сегодня — распознавание визуальных образов, аудио и видео. Они используются везде — от робота-автоответчика в банке и спецэффектов в TikTok до анализа состояния нефтепроводов и подсчета брака на заводе. Нейросети существенно облегчают труд человека и экономят бизнесу миллионы человеко-часов в год.
В этой статье мы расскажем о нейросетях, которые использовали при разработке программной платформы Digital Sense — собственного продукта Цифроматики, который позволяет строить бизнес-процессы на обработке искусственным интеллектом графических и аудиоканалов в режиме реального времени, обрабатывать данные, представлять результаты анализа в графической форме и запускать программные сценарии.
У нас возникла задача добавить препроцессинг для параметров активити бизнес-процесса Битрикс24. Когда разбирались в задаче не смогли найти ни одного примера и решили выложить свой - может быть кто-нибудь сможет решить задачу с динамическими списками или освободит себя от необходимости запрашивать код сущности через вебхук
Данная статья является, если не попыткой строгого доказательства, то, как минимум, строгого объяснения почему гипотеза Коллатца верна. Делается это путем рассмотрения изменения последовательности Коллатца внутри кольца классов вычетов Z/6Z. Так как стремление к математической строгости может повлечь за собой определенную сухость языка, статья не является удобной для понимания, за что ее автор заранее просит прощения.
Если статья верна, проекты распределенных вычислений, посвященные проверке гипотезы Коллатца, уменьшают свою актуальность.
С этой задачей я столкнулся абсолютно случайно. Мне ее подкинул старый знакомый, сотрудник ИТ не очень крупного универсального Банка, уверенно входящего в ТОП 100, но находящийся ближе к концу данного списка. Задача относится именно к Розничному сегменту бизнеса. В Банке есть команда своих программистов, но они расписаны на несколько месяцев вперед на исполнение более крупных и приоритетных (с точки зрения «бизнеса» задач. А сама задача организации обмена согласно 440-п ЦБ РФ, упала на моего знакомого неформально, когда пользователи пожаловались на свою тяжелую внутрибанковскую жизнь и он по доброте душевной решил им помочь.
Этот пост Вам интересен, если:
• Вы сотрудник Банка;
• Вы работаете в ИТ подразделения Банка;
• Задача, о которой пойдет речь, еще не автоматизирована;
• Банк обслуживает физических лиц;
• В Банке используется ПО АБС «Диасофт»;
• В Банке используется ПО КОМИТА;
• Банк ежедневно взаимодействует с ИФНС согласно 440-п ЦБ РФ.
Иногда бывает ситуация когда надо срочно что-то пошагово отладить. При этом нет времени и желания ставить какие-то тяжелые IDE. В таких случаях может помочь пошаговая GDB отладка ARM Cortex M33 из командной строки Windows. В этом тексте я расписал пошаговое руководство того как это сделать.
Эта статья рассказывает о моём опыте создания пользовательских представлений под Android. Со временем это всё переросло в целую библиотеку.
Как-то одним вечером мне в голову забралась идея о создании собственного настраиваемого View компонента для выбора цвета в обёртке уже готовой к использованию библиотеки. На самом деле, таковых в сети достаточно и без меня, но довольно интересных, с возможностями кастомизации я не нашёл. Опыта в разработке View компонентов у меня на тот момент не было, а хотелось бы чуть больше, чем ничего. Так я и приступил к написанию кода.
Статья в большей степени не является руководством к тому, как стоит делать, соответственно и не претендует на правильность. Однако с помощью этой статьи я решил поделиться своим опытом разработки и описать грабли с костылями, на которые я наступал по мере реализации моей концептуальной идеи.
У многих из нас, при использовании какого-либо инструмента программирования, возникал вопрос: “Как? Как это работает?”. Часто при возникновении подобных вопросов я обращаюсь к гуглу, который популярным образом рассказывает общие принципы работы того или иного механизма. Но наверняка среди читателей есть те, которые, прочитав несколько статей, подумали: "Да, это интересно и, вроде, понятно. Но все таки, как оно работает?".
В численной линейной алгебре нас интересуют точное и эффективное решение задач и понимание чувствительности задач к возмущениям. К старту флагманского курса по Data Science делимся материалом от профессора Ника Хигэма о семи грехах линейной алгебры, из-за которых теряется точность/эффективность или информация о чувствительности [к возмущениям] оказывается недостоверной.
Удержать и развить интерес ребенка к какой-либо сфере порой достаточно сложно, и программирование не исключение. Во время обучения детям неизбежно приходится работать с большим объемом информации, изучать огромное количество материала: программы, инструменты, языки программирования, интерфейсы, коды... Все это требует глубокой вовлеченности в процесс, и дети могут потерять желание изучать новый материал. В этой статье мы приведем несколько способов разнообразить обучение ребенка программированию и его знакомство с увлекательным и перспективным миром IT.
Примеры успешных специалистов
Примеры успешных людей вдохновляют на великие дела – и не только взрослых. Такие гении, как Тим Бернерс-Ли (автор URI, URL, HTTP, HTML), Деннис Ритчи (создал язык С), Линус Торвальдс (ОС Linux), Бьярне Страуструп (язык С++) и другие, навсегда перевернули мир и дали мощный толчок развитию информационных технологий. Хотите более яркий пример? Стив Джобс (Apple), Билл Гейтс (Windows, Microsoft), Марк Цукерберг (Facebook), Павел Дуров (Вконтакте, Telegram) известны каждому и могут вдохновить на изучение программирования. В сети можно найти большое количество видео и статей с ними и о них – попробуйте показать их ребенку.
Например, вы знали, что Билл Гейтс вдохновился на создание Microsoft Генри Эдвардом Робертсом, разработчиком первых персональных компьютеров? В 11 лет, после первого полета NASA на Луну, он начал интересоваться технологиями, а после создания Робертсом первого ПК MITS Altair 8800 поставил своей целью перевернуть мир компьютерных технологий. И сделал это.
Некоторые структурные проблемы в запросах 1С поменять невозможно без изменения платформы. Сколько производительности мы на этом теряем? На примере простого регистра сведений видно, что достаточно много.
Привет, Хабр!
Этой статьей я открываю цикл материалов по разбору задач Всероссийского чемпионата "Цифровой Прорыв", связанных с Computer Vision. Решение, предлагаемое в статье, позволяет получить место в топ-5 лидерборда. Особенность данного подхода в том, что мы не будем использовать данные для обучения, предлагаемые организаторами соревнования. В конце даются советы по улучшения решения, а также идеи, которые могут привести к первому месту.