Мы просто берем текущее положение машины, смотрим на путь, по которому мы хотели бы ехать, и плавно сворачиваем на этот путь, выруливаем на него. Получается достаточно просто. Но перемещение в городе связано с тем, что нужно соблюдать правила дорожного движения.

Недавно мы рассказывали про генератор стихов. Одной из особенностей языковой модели, лежащей в его основе, было использование морфологической разметки для получения лучшей согласованности между словами. Однако же у использованной морфоразметки был один фатальный недостаток: она была получена с помощью “закрытой” модели, недоступной для общего использования. Если точнее, выборка, на которой мы обучались, была размечена моделью, созданной для Диалога-2017 и основанной на закрытых технологиях и словарях ABBYY.

Мне очень хотелось избавить генератор от подобных ограничений. Для этого нужно было построить собственный морфологический анализатор. Сначала я делал его частью генератора, но в итоге он вылился в отдельный проект, который, очевидно, может быть использован не только для генерации стихов.

Вместо морфологического движка ABBYY я использовал широко известный pymorphy2. Что в итоге получилось? Спойлер — получилось неплохо.

Здравствуйте, коллеги. В конце 1960-ых годов прошлого века Ричард Фейнман прочитал в Калтехе курс лекций по общей физике. Фейнман согласился прочитать свой курс ровно один раз. Университет понимал, что лекции станут историческим событием, взялся записывать все лекции и фотографировать все рисунки, которые Фейнман делал на доске. Может быть, именно после этого у университета осталась привычка фотографировать все доски, к которым прикасалась его рука. Фотография справа сделана в год смерти Фейнмана. В верхнем левом углу написано: "What I cannot create, I do not understand". Это говорили себе не только физики, но и биологи. В 2011 году, Крейгом Вентером был создан первый в мире синтетический живой организм, т.е. ДНК этого организма создана человеком. Организм не очень большой, всего из одной клетки. Помимо всего того, что необходимо для воспроизводства программы жизнедеятельности, в ДНК были закодированы имена создателей, их электропочты, и цитата Ричарда Фейнмана (пусть и с ошибкой, ее кстати позже исправили). Хотите узнать, к чему эта прохладная тут? Приглашаю под кат, коллеги.

«Я экспериментировал с задачами кубического представления в стиле предыдущей работы Эндрю и Ричарда Гая. Численные результаты были потрясающими…» (комментарий на MathOverflow)

Содержание

• Часть 1: Введение
  
• Часть 2: Manifold learning и скрытые (latent) переменные
  
• Часть 3: Вариационные автоэнкодеры (VAE)
  
• Часть 4: Conditional VAE
  
• Часть 5: GAN (Generative Adversarial Networks) и tensorflow
  
• Часть 6: VAE + GAN
  

$ mkdir in_dir
$ echo 'hello' >in_dir/hello
$ ./afl-fuzz -i in_dir -o out_dir ./jpeg-9a/djpeg

$ ./djpeg '../out_dir/queue/id:000000,orig:hello'
Not a JPEG file: starts with 0x68 0x65

t-SNE

В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.

Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.

Мы рады представить новую версию Rust 1.11. Rust — это системный язык программирования, нацеленный на безопасную работу с памятью, скорость и параллельное выполнение кода.

Как обычно, вы можете установить Rust 1.11 с соответствующей страницы официального сайта, а также ознакомиться с подробным списком изменений в этой версии на GitHub. В этот релиз вошло 1109 патчей.

Что вошло в стабильную версию 1.11

В 1.11 мы много работали над внутренностями компилятора, которые ещё не стабильны. Мы рады сообщить, что MIR скоро станет транслятором по умолчанию и мы делаем первые шаги в направлении инкрементальной компиляции. В выпуске 1.11 мы заложили фундамент для этой работы.

Технология Secure Boot нацелена на предотвращение исполнения недоверенного кода при загрузке операционной системы, то есть защиту от буткитов и атак типа Evil Maid. Устройства с Secure Boot содержат в энергонезависимой памяти базу данных открытых ключей, которыми проверяются подписи загружаемых UEFI-приложений вроде загрузчиков ОС и драйверов. Приложения, подписанные доверенным ключом и с правильной контрольной суммой, допускаются к загрузке, остальные блокируются.

Более подробно о Secure Boot можно узнать из цикла статей от CodeRush.

• О безопасности UEFI, часть пятая

  
  

• Укрощаем UEFI SecureBoot

  
  

Чтобы Secure Boot обеспечивал безопасность, подписываемые приложения должны соблюдать некоторый «кодекс чести»: не иметь в себе лазеек для неограниченного доступа к системе и параметрам Secure Boot, а также требовать того же от загружаемых ими приложений. Если подписанное приложение предоставляет возможность недобросовестного использования напрямую или путём загрузки других приложений, оно становится угрозой безопасности всех пользователей, доверяющих этому приложению. Такую угрозу представляют загрузчик shim, подписываемый Microsoft, и загружаемый им GRUB.

Чтобы от этого защититься, мы установим Ubuntu с шифрованием всего диска на базе LUKS и LVM, защитим initramfs от изменений, объединив его с ядром в одно UEFI-приложение, и подпишем его собственными ключами.