Использование спецификации открыло для меня новый мир в создании приложений.
Репозитории предоставляют удобное решение для доступа к данным.
Однако за многолетний опыт разработки, побывав в нескольких компаниях, сменив кучу проектов я НЕ ВСТРЕЧАЛ паттерн "Спецификация" совместно с паттерном "Репозиторий".
В октябре 2023 года команда Positive Technologies по расследованию инцидентов PT CSIRT обнаружила компрометацию одной энергетической компании с использованием трояна Decoy Dog. Этот вредонос активно используется в атаках на российские компании и правительственные организации по меньшей мере с сентября 2022 года. Однако образец, обнаруженный нами на хосте жертвы, представлял собой новую модификацию троянского ПО, которую злоумышленники доработали, усложнив его обнаружение и анализ.
Анализ инструментов, тактик и техник не позволил связать данную активность ни c одной из ранее известных APT-групп. Новая группа, названная нами Hellhounds, прикладывает значительные усилия для сокрытия своей активности на хостах и в сети. В интересы группы входят компании и государственные организации исключительно на территории Российской Федерации. Злоумышленники могут преследовать разные цели, но достоверно известно об одном случае полного уничтожения инфраструктуры.
Я хотела бы поделиться с вами несколькими хорошими практиками, которым я научилась в процессе работы – но как бы мне хотелось их знать, когда я только начала свое путешествие в мир автоматизированного тестирования. Хотя то, что мы называем «лучшей практикой», не обязательно подойдет для конкретного проекта или специалиста. В статье вы найдете советы о том, как можно улучшить свой фреймворк автоматизации на Selenium C#.
Итак, после двухлетнего ожидания и многих обещаний мы можем пощупать LTS версию свежего .net 8, более менее спокойно мигрировать наши кодовые базы и потестировать от всей души свежую версию языка!
.NET 8 вышел в релиз, значит можно начинать переносить свои проекты на новую версию. В этой статье мы рассмотрим новые улучшения и фишки: C# 12, производительность, Native AOT, GC, новые типы, направленные на повышение производительности, NuGet Audit и прочее.
В России все больше пользователей и организаций используют российские Linux системы. Но при подготовке пакетов для комплексных решений на этих системах могут возникнуть сложности, связанные с несовместимостью ПО, необходимостью настройки пакетов и т.д. В этой статье рассмотрю основные проблемы, с которыми наша команда столкнулась при развертывании проектного решения на российских Linux системах: Astra Linux, Alt Linux, Red OS. Этот опыт будет полезен для команд разработки, которые переходят на Linux и ранее не работали с ними.
Цель этой статьи не заключается в том, чтобы создать универсальную пошаговую инструкцию (поскольку она будет различаться в зависимости от конкретного случая), но помочь понять, с какими трудностями можно столкнуться при работе с системами, которые требуют доставки приложения через пакеты. Также расскажу, насколько трудоемким может быть проект, который включает развертывание на российских ОС.
ASP.NET Core 8 и .NET 8 обогатились многочисленными потрясающими нововведениями, благодаря которым повышается производительность. В этом посте мы подчеркнём некоторые улучшения, сделанные в ASP.NET Core, и покажем, как с их помощью можно нарастить скорость и эффективность работы веб-приложения. Этот пост можно считать продолжением Performance improvements in ASP.NET Core 7, выходившего в прошлом году. Естественно, при его подготовке я также вдохновлялся постом Performance Improvements in .NET 8. Многие из перечисленных улучшений также прямо или косвенно способствуют повышению производительности ASP.NET Core.
Совместно с издательством ДМК Пресс мы, сообщество DotNetRu, рады сообщить об окончании работы над переводом новой книги «Blazor в действии» Криса Сэйнти.
Получив первоначальный перевод от издателя, мы в сообществе постарались откорректировать текст и перевод так, чтобы перевод имел слаженный слог, не противоречил смыслу и сохранил оригинальность.
В статье расскажем, как строилась работа, послушаем мнение непосредственных участников и поделимся традиционным промокодом на книгу.
Как и бит, кубит допускает два собственных состояния, обозначаемых |0> и |1> (обозначения Дирака), но при этом может находиться и в их суперпозиции.
В общем случае его волновая функция имеет вид A|0>+B|1>, где A и B называются амплитудами вероятностей и являются комплексными числами, удовлетворяющими условию |A|^2+|B|^2=1 (но это не обязательно соблюдать при записи - всегда подразумевается, что происходит нормирование величин).
При измерении состояния кубита можно получить лишь одно из его собственных состояний.
Вероятности получить каждое из них равны соответственно |A|^2 и |B|^2.
Как правило, при измерении состояние кубита необратимо разрушается, чего не происходит при измерении классического бита.
В квантовых вычислениях, мы имеем факт, что применение трансформации Адамара H к кубиту в состоянии |0> даёт нам его в равновероятном состоянии для исходов |0> и |1>, то есть в состоянии |0>+|1>
Но как нам задать нужное состояние кубита, то есть с заранее заданными значениями A и B ?
Вернее, как задать нужное состояние кубита, используя только минимальный набор базовых операций? Ведь любой QDK должен включать в себя методы инициализации кубита (и желательно в требуемом состоянии).
Ну а мы ограничимся в данном примере операциями H и Controlled X.
Как принимать платежи, узнать информацию о счете, историю платежей и др. используя библиотеку yoomoney-api.
Многие, кто использует EF Core в работе в качестве ORM (Object-Relational Mapping) встречаются с множеством прелестей этого инструмента.
И в одном из проектов я наткнулся на формат его использования, который приводил к бОльшим нагрузкам и поеданию памяти.
Закрывая очередную задачу по бизнес-логике я заметил в выводе терминала очень много странных записей, которых там быть не должно...
Базовым элементом построения нейросетей, как мы знаем, является модель нейрона, а, соответственно, простейшей моделью нейрона, является перцептрон.
С математической точки зрения, перцептрон решает задачу разделения пространства признаков гиперплоскостью, на две части. То есть является простейшим линейным классификатором.
Обобщенная схема нейрона представляет собой функцию f(SUM Wi*xi - W0)
Здесь:
• x1,...,xn – компоненты вектора признаков x=(x1,x2,...,xn);
• SUM – сумматор;
• W1,W2,...,Wn – синоптические веса;
• f – функция активации; f(v)= { 0 при v < 0 и 1 при v>0 }
• W0 – порог.
Таким образом, нейрон представляет собой линейный классификатор с дискриминантной функцией g(X)=f(SUM Wi*Xi - W0).
И задача построения линейного классификатора для заданного множества прецедентов (Xk,Yk) сводится к задаче обучения нейрона, т.е. подбора соответствующих весов W1,W2,...,Wn и порога W0.
Классический подход обучения перцептрона хорошо известен
• Инициализируем W0,W1,W2,...Wn (обычно случайными значениями)
• Для обучающей выборки (Xk,Yk) пока для всех значений не будет выполняться f(SUM Wi*Xki - W0)==Yi повторяем последовательно для всех элементов
• W = W + r(Yk - f(SUM Wi*Xki - W0)) * Xk*, где 0 < r < 1 - коэффициент обучения
Для доказательства сходимости алгоритма применяется теорема Новикова, которая говорит, что если существует разделяющая гиперплоскость, то она может быть найдена указанным алгоритмом.
Что же нам может предложить модель квантовых вычислений для решения задачи обучения перцептрона - то есть для нахождения синоптических весов по заданной обучающей выборке?
Ответ - мы можем сразу опробовать все возможные значения весов и выбрать из них тот - который удовлетворяет нашим требованиям - то есть правильно разделяет обучающую выборку.
Для понимания данного туториала вам потребуются базовые знания по
• нейросетям
• квантовым вычислениям (кубиты и трансформации)
• программированию на Q-sharp
В .NET приложениях часто приходится обращаться к внешним HTTP-сервисам. Для этого можно воспользоваться стандартным HttpClient, или какой-нибудь сторонней библиотекой. Мне приходилось сталкиваться с Refit и RestSharp. Но никогда мне не приходилось принимать решение о том, что именно применять. Всегда я уже приходил в проект, который использовал ту или иную библиотеку. И мне пришло в голову как-то сравнить эти библиотеки, чтобы в случае необходимости осмысленно принимать решение об их использовании. Этим я и займусь в данной статье.
Но как конкретно сравнивать эти библиотеки? Я нисколько не сомневаюсь в том, что все они способны совершать HTTP-запросы и получать ответы. В конце концов, вряд ли они стали бы настолько популярны, если бы не могли делать это. Меня больше интересуют дополнительные возможности, которые бывают весьма полезны в крупных корпоративных приложениях.
Давайте приступим.
Практически неотъемлемой частью формирования электронной подписи стало формирование штампов времени (TS) на подпись. С их помощью обеспечивается доверенное подтверждение времени подписания документа. Со штампами времени в .NET 7 та же беда, что и с CMS-сообщениями - отсутствие нативной поддержки российских алгоритмов хэширования и электронной подписи на уровне фреймворка. Но, благо, старый добрый WinAPI и здесь поможет обойти проблему.
В Древней Греции (2 век до н.э.) был известен шифр, называемый "Квадрат Полибия". Шифровальная таблица представляла собой квадрат с пятью столбцами и пятью строками, которые нумеровались цифрами от 1 до 5. В каждую клетку такого квадрата записывалась одна буква. В результате каждой букве соответствовала пара чисел, и шифрование сводилось к замене буквы парой чисел. Для латинского алфавита "Квадрат Полибия" имеет вид:
1 2 3 4 5
1 A B C D E
2 F G H J,I K
3 L M N O P
4 Q R S T U
5 V W X Y Z
И мне нужно было написать программу которая могла делать следующее:
а) Зашифровать введенный текст из консоли и сохранить его в текстовый файл;
б) Считает зашифрованный текст из файла и расшифрует данный текст выведя его на консоль.
Вообще "Квадрат Полибия" может иметь разный вид, но сегодня поговорим о создании программы с данной ранее таблице. Мы будем делать нашу программу в Visual Studio 2019, но для каких-нибудь 2020 и т.п. тоже подойдет.
!!!Все буквы будут обрабатываться исключительно капслоком в этой программе, т.е. если вы заполните массив буквами с маленькой буквы, то буквы с консоли будут обрабатываться исключительно с маленькой буквы!!!
И так, нам для работы нужны будут следующие библиотеки:
System;//основная
System.Collections.Generic;//основная
System.Linq;//основная
System.Text;//основная
System.Threading.Tasks;//основная
System.IO;//для записи и чтения файла
System.Threading;//основная
Для начала мы в классе создадим двумерный массив для букв из таблицы, строчку для чтения слов с консоли и три переменные, первая для дальнейшего соединения двух последних, вторая для указания пути к нужному файлу, а третья само наименование файла и его формат. В данном случае текстовый (txt).
Не получилось нанять действительно толковых джунов с рынка – воспитайте их сами. Рассказываю, как получилось реализовать идею летней стажировки, и предостерегаю от ошибок, которые мы совершили.
Microsoft PowerToys – это мощный и полезный инструмент. Он не только упрощает некоторые сценарии работы с Windows, но и привносит новые. А еще он занимает первую строчку топа по звездам на GitHub среди C# проектов. Посмотрим, насколько хорошо пишут код его разработчики, и узнаем, при чём здесь C++!
Как сказал в свое время известный программист Эдсгер Вибе Дейкстра: «Программирование – это искусство контроля сложности». Чтобы достичь этого контроля необходимо не только уметь писать код, но и понимать, какие уязвимости могут возникнуть в процессе его выполнения. Поэтому среди множества проблем (особенно в начале пути в разработке): выбор идеи, оценка актуальности, построение архитектуры приложения, его внешнего вида, соблюдение чистоты кода и других, – не стоит забывать про важную часть любой разработки – про безопасность кода.
В этой статье разберем основные моменты, которые необходимо учесть при разработке приложения с точки зрения безопасности.
Эта статья предназначена для новичков и рассматривает микросервис отправки писем через smtp Yandex с использованием .Net Web Api и MailKit. В ней будет рассмотрено, как настроить и использовать данный микросервис для отправки писем с помощью почтового сервиса через существующий почтовый ящик Яндекса.
Ссылки для понимания и работы
Дерево проекта:
