Все потоки

На днях нарвался на неприятных баг в прошивке wb-2207 контроллера wirenboard, который был исправлен в актуальной прошивке. Оба имеющихся у меня контроллера давно намекали на необходимость обновления ПО, также, оба страдали от проблем с источниками обновлений для apt, ругаясь на недоступность некоторых из них.

Так как баг мешал жить, а обновляться через заливку FIT-файла было откровенно лень, так как требовало резервного копирования и воспоминаний что именно было настроено/допоставленно на контроллере помимо собственно функций wirenboard-а, провел обновление, на мой взгляд, с минимальными проблемами и трудозатратами. Далее привожу описание шагов и обнаруженных подводных камней.

Бизнес-ангелы обычно живут в тени стартапов, мало светятся в публичном пространстве и редко делятся своей внутрянкой. Сегодня вы узнаете, как реальный ангел оценивает проекты, почему считает основателей-технарей более перспективными партнерами и почему выбирает рынки развивающихся стран для инвестиций.

В прошлой части мы поговорили про эволюцию DETR. А это значит, что сегодня самая пора поговорить про другие варианты исполнения архитектуры и их нюансы.

Материал для ТГ-канала “Варим ML”

Увидел на Хабр Q&A вопрос как физически происходит управление оборудованием в АСУ ТП, начал писать ответ, в итоге накатал целую статью :)

Hola, Amigos! На связи Саша Чаплыгин, Flutter-dev Amiga и Тимур Моисеев, Teamlead Flutter Amiga. Мы продолжаем рассказывать об обновленной версии Flutter 3.10, и в этой части затронем разработку веб и мобильных приложений, Impeller, производительность и изменения в устаревших функциях.

Будучи филологом по образованию и разработчиком по профессии, я невольно задумываюсь: как так вышло, что ты сначала пишешь тексты, потом пишешь код, затем пишешь о коде и наконец - о людях, которые пишут тексты о коде? Где предел этой рекурсии, разворачивающейся в реальной жизни? Вместе с тем, книга, которая на днях попала ко мне в руки, не только о программировании. Это очень личный взгляд на самые разные аспекты разработки, целая коллекция полезнейших советов каждому, кто хоть как-то связан с этой индустрией.

Друзья, продолжаем публиковать решения нашего CTF-марафона! В нем было пять уровней сложности, в каждом по пять заданий — всего 25 заданий. Каждую неделю мы выкладываем по 5 решений — сегодня рассказываем о четвертом уровне сложности. Предыдущие уровни вы можете изучить здесь: часть 1, часть 2, часть 3.

Результаты марафона мы подвели в начале апреля, но задания все еще доступны — и вы можете попробовать решить их для себя.

Рассказываем, как IT-компания Технологика и российский стартап запустили мобильный агрегатор новостей, который опередил своё время.

Всем привет. Меня зовут Игорь Филиппов и я веб-разработчик. Вы, вероятнее всего, знаете, как прочно ChatGPT закрепился в медийном пространстве. Ежедневно выходит сотни статей и видео на эту тему, предлагая разнообразные варианты применения.

Мне в голову пришла идея создать бота, который автоматически под каждым голосовым сообщением оставляет свой реплай с полной расшифровкой аудио. Но в процессе разработки я подумал, что можно дополнительно проинтегрировать бота с ChatGPT - для получения краткого пересказа самого сообщения. Тем более, к тому моменту, когда я делал бота, Open AI только выпустила доступ к API.

С какими сложностями столкнулся, как решил и что получилось в итоге описал в этой статье.

Всем привет! Я Максим, тимлид SRE команды бэкенда и SSO, последние семь лет занимаюсь вопросами надежности сервисов и услуг банка. Раз в год мы проводим месяц поиска уязвимостей — Month of Bugs. В 2022 году, когда все компании столкнулись с новыми вызовами, мы превратили Month of Bugs в Month of Reliability — месяц надежности. И сосредоточились не на поиске отдельных багов, а на обеспечении надежности всех систем.

Год был сложным: релизы, aлерты, рутина, баги, сбои и прочие события. Мириться со сбоями мы не желали, поэтому задумались над тем, как кардинально улучшить ситуацию. И решили вовлечь в процесс представителей разных профессий: разработчиков, аналитиков, тестировщиков. Историю проведения этого мероприятия я вам сейчас расскажу.

В этой статье я расскажу о проблеме контроля над продвинутым искусственным интеллектом. Краткий обзор понятий и направлений исследований на эту злободневную тему.

Перед вами обновлённая коллекция вредных советов для C++ программистов, которая превратилась в целую электронную книгу. Всего их 60, и каждый сопровождается пояснением, почему на самом деле ему не стоит следовать. Всё будет одновременно и в шутку, и серьёзно. Как бы глупо ни смотрелся вредный совет, он не выдуман, а подсмотрен в реальном мире программирования.

Значения Шепли применяются в экономике, а точнее — в теории кооперативных игр. Такие значения назначаются игрокам сообразно их вкладу в игру. В сфере машинного обучения идея использования значений Шепли нашла отражение во фреймворке SHAP (SHapley Additive exPlanations). Он представляет собой эффективный инструмент для интерпретации механизмов функционирования моделей.

Если вам интересны подробности о значениях Шепли — очень рекомендую обратиться к моей предыдущей статье, посвящённой математическим и интуитивным представлениям, раскрывающим смысл этих значений. И хотя в машинном обучении эти значения применяются по‑особенному, понимание базовых принципов, на которых они основаны, может оказаться полезным.

Использование значений Шепли во фреймворке SHAP напоминает их классическое применение тем, что они отражают индивидуальное влияние признаков на «игру» (другими словами — на модель машинного обучения). Но модели машинного обучения — это «игры», где нет «кооперирования» игроков, то есть — признаки не обязательно взаимодействуют друг с другом, как это происходило бы, будь они игроками в кооперативной игре. Вместо этого каждый из признаков вносит независимый вклад в результаты работы модели. Хотя тут может быть использована формула для нахождения значений Шепли, соответствующие вычисления могут оказаться слишком «тяжёлыми» и неточными. Это так из‑за большого количества «игроков» и из‑за того, что они могут объединяться в «союзы». Для того чтобы решить эту проблему, исследователи разработали альтернативные подходы. Среди них — метод Монте‑Карло и ядерные методы. В этом материале мы будем заниматься методом Монте‑Карло.

Посвящается моему другу у которого на проекте ПМ просрал всё, что можно и их ждёт 2 месяца хардкора и овертаймов.

Недавно мы обнаружили атаки с новым стилером Umbral. От них уже пострадали российские компании из нескольких отраслей. Особенность вредоноса в том, что его исходники в открытом доступе размещены на GitHub. Мы исследовали код и разобрались, как работает Umbral Stealer, что умеет и за какими данными охотится. 

Теорема (формула) Байеса позволяет выяснить вероятность события при условии, что произошло связанное с ним другое событие.

Теорема позволяет рассчитать вероятность события, если причину и следствие поменять местами. Например, мы знаем распространенность симптома среди больных и здоровых. Значит, мы можем вычислить вероятность заболевания от наличия симптома.

В статье даётся краткий обзор курса алгебры, призванный помочь тем, кто собирается изучать её самостоятельно, с репетитором или на курсах.
Университетский курс алгебры условно можно разбить на три части:
• элементарная алгебра (комплексные числа, многочлены, делимость, вычеты, ...);
• линейная алгебра (системы линейных уравнений, теория размерности, матрицы, линейные отображения, билинейные и квадратичные формы, тензоры, ...);
• высшая алгебра (алгебраические структуры: группы, кольца, поля, ...).

Для большинства наук и приложений, в машинном обучении, computer science прежде всего нужна, конечно, линейная алгебра. Для её успешного освоения нужно уверенно владеть элементарной алгеброй. На школьном уровне она (не)проста и скучна. Но при переходе в университет алгебра резко становится абстрактной и потому для многих сложной и непонятной: больно много аксиоматических определений — примеры еле поспевают. Как исторически произошёл этот скачок? Что нужно/полезно всем, изучающим математику, из высшей алгебры? Как лучше освоить азы линейной алгебры с прицелом на приложения, machine learning, не упустив что-то важное, но и не перетрудившись зря? Эти вопросы мы обсудим в статье.