Продолжаю серию постов про свои клубничные приключения. В этом хочу рассказать, как дорабатывал систему выращивания клубники, с какими проблемами столкнулся, каких результатов достиг и почему решил остановить проект «Коробка 2.0».
User
Хакинг метрик качества видео или как с приходом ИИ все становится намного сложнее
Сейчас модно писать, что ML пришел туда и все стало отлично, DL пришел сюда и все стало замечательно. А к кому-то пришел сам AI, и там все стало просто сказочно! Возможна ли ситуация, когда к нам пришел волшебный ML/DL и все стало сложнее, тяжелее и на порядок запутаннее? Безусловно! Разберем такой пример.
Десятки лет при сравнении кодеков и алгоритмов обработки видео исследователи использовали старые добрые метрики PSNR и SSIM с довольно простыми формулами и были счастливы. Но прогресс невозможно остановить! На их место пришли новые метрики и… тут выяснилось, что они взламываются.
— Погодите, погодите… — скажет взволнованный читатель, — А как это вообще выглядит, взломать метрику???
— Добро пожаловать в 21 век, дорогой товарищ! Благодаря неудержимому прогрессу, сегодня можно хакнуть не только утюг, колонку, автопилот машины и домашний пылесос, но и метрику качества видео.
В этот момент собеседники обычно дружно спрашивают, кому это надо? О, поверьте, есть люди, которым не просто надо, а сильно надо! Представьте себе, что вы руководитель подразделения и у вас жесткие KPI (маркетинг требует обогнать конкурентов, от этого зависят нехилые годовые бонусы у всех сотрудников и особенно у вас). Чтобы улучшить видеокодек на условные 4%, требуются десятки человеко-месяцев труда весьма высокооплачиваемых инженеров, причем, бывает, получается, а бывает, не очень. И тут выясняется, что можно за пару недель работы одного зеленого стажера подшаманить метрику на 7%. Ваши действия? Вспоминается жизненный анекдот «тут-то мне карта и поперла»…
Далее мы популярно затронем взлом методом черного ящика, белого ящика, взлом недифференцируемых метрик (привет дистилляция!) и цирк с дифференцируемыми.
Впрочем обо всем по порядку…
Кому интересен цирк с конями взлом метрик — го под кат.
Эксплойтинг браузера Chrome, часть 1: введение в V8 и внутреннее устройство JavaScript
Cегодня браузеры играют жизненно важную роль в современных организациях, поскольку всё больше программных приложений доставляется пользователям через веб-браузер в виде веб-приложений. Практически всё, что вы делаете в Интернете, включает в себя применение веб-браузера, а потому он является одним из самых используемых потребительских программных продуктов на планете.
Работая дверями в Интернет, браузеры в то же время создают существенные угрозы целостности персональных вычислительных устройств. Почти ежедневно мы слышим новости наподобие "баг Google Chrome активно используется как Zero-Day" или "Google подтвердила четвёртый эксплойт Zero-Day Chrome за 2022 год". На самом деле, эксплойты браузеров не представляют собой ничего нового, их находят уже долгие годы, начиная с первого эксплойта для удалённого исполнения кода, задокументированного как CVE-1999-0280. Первым потенциально публичным раскрытием браузерного эксплойта, используемого в реальных условиях, стал эксплойт Aurora браузера Internet Explorer, который атаковал Google в декабре 2010 года.
Ламповое звучание: о пользе второй гармоники
Около десяти лет назад меня попросили о ремонте английского лампового усилителя - временами у него пропадал звук. Лампы оказались целы, видимых повреждений нет, все режимы в норме. Дефект обнаружился в переменном резисторе регулятора громкости и его замена решила проблему. К тому времени я уже был наслышан о феномене “теплого лампового” звучания и поэтому измерил все параметры усилителя по его спецификации. Представил работу владельцу усилителя и на некоторое время забыл об этом, так как у меня была основная задача улучшить качество звучания звуковой программы, получаемой по цифровому каналу.
Базовые задачи на Promise в JavaScript
Promise - специальный объект, который хранит своё состояние и используется для обработки результатов асинхронных операций.
Что будет в статье: основные задачи на Promsie, которые часто спрашивают на собеседованиях.
Что же не так с ДЭГ в Москве?
Что же не так с ДЭГ в Москве
Последние три дня я занимался тем, что анализировал результаты ДЭГ в Москве по одномандатным округам в Госдуму. У меня есть некоторые результаты, которыми я бы хотел поделиться с общественностью. Однако основная цель этого поста — поделиться накопленными знаниями, чтобы кто-то ещё мог взглянуть на те данные, что лежат в блокчейне и перепроверить результаты.
Где лежат результаты и как их проверять
Часть исходного кода системы лежит в репозитории github.com/moscow-technologies/blockchain-voting_2021. Там лежит исходный код той части, которая про блокчейн, транзакции и тд, а также какой-то код фронтенда, написанный на JS. Отдельно отмечу некоторый забавный факт, что вместо общего репозитория со всем кодом там лежит несколько .tar.gz архивов, внутри которых уже есть код. В репозитории всего 4 коммита, сам код публиковали только 2 раза: 22 августа и 6 сентября. Никакой истории разработки у нас нет. Чтобы не приходилось распаковывать эти архивы — я залил распакованный репозиторий к себе на Github, можете читать код из браузера, если кому лень загружать и распаковывать самостоятельно: github.com/PeterZhizhin/blockchain-voting_2021_extracted
На сайте observer.mos.ru/all можно скачать дампы системы электронного голосования по одномандатным выборам, внутри которого будет лежать база с транзакциями, результаты расшифровки голосов и блоки в блокчейне. По кнопке “Скачать SQL дамп” загружается gz архив, внутри которого лежит один .sql файл.
Чтобы загрузить этот файл вам необходимо поднять у себя PostgreSQL базу. Я сделал это как-то вот так:
Вертебро-базилярная недостаточность — болезнь программиста с тысячью лиц
Наш организм куда сложнее любой компьютерной программы. И если даже при работе с кодом бывает трудно определить истинную причину того или иного бага, то что тогда говорить о «неполадках» в человеческом теле? Именно поэтому банальный совет «если чувствуете недомогание, обратитесь к врачу» никогда не потеряет своей актуальности, ведь один и тот же симптом может быть следствием абсолютно разных патологий, и только опытный специалист способен выявить истинную причину его возникновения. Впрочем, не будем голословными, а лучше рассмотрим конкретный пример.
Если при длительной работе за ПК вы отмечаете снижение остроты зрения, у вас появляется чувство инородного тела в глазах и их покраснение, это вполне может быть проявлением компьютерного зрительного синдрома. Если вас бросает то в жар, то в холод, вы обильно потеете и не можете уснуть, даже если сильно устали, возможно, у вас имеет место соматоформная вегетативная дисфункция. Если периодически у вас возникают головокружения, появляются шум в ушах и головные боли, сопровождаемые перебоями в работе сердца, это может быть следствием гипертонической болезни.
Однако в то же время все перечисленные симптомы, столь непохожие друг на друга, характерны и для вертебро-базилярной недостаточности (ВБН), а причиной развития данного недуга может оказаться искривление шейного отдела позвоночника, вызванное неправильной осанкой при длительной работе за компьютером. Что же это за болезнь и как не допустить ее развития? Об этом мы и расскажем в сегодняшнем материале.
Создаем EXE
Сейчас он способен собрать Hello World, но в этой статье я хочу рассказать не про парсинг и внутреннее устройство компилятора, а про такую важную часть как побайтовая сборка exe файла.
Влияние кризиса на IT: уволят ли нас всех
Нередко вижу слова в духе «по другим отраслям коронавирус сильно ударил, а вот IT практически не затронул». Мол, веб-сервисы от карантина только выиграли, писать код можно и удалённо, а раз сейчас ограничения отменяют — значит, всё закончилось хорошо, проблем нет и теперь уже не будет.
По-моему, заявлять такое означает не вполне понимать ситуацию. Существует, например, прогноз Минкомсвязи, что российская IT-отрасль может стать убыточной, а численность российских айтишников во втором полугодии может снизиться на 27 000 человек. Понятия не имею, насколько сбудется конкретно этот прогноз, но поискал разные данные, и в целом они подтверждают: хотя IT и повезло больше многих, картина невесёлая, а уверенно говорить «всё осталось позади» рано.
Как всё могло ухудшиться в период, когда популярность онлайн-сервисов резко возросла? Как происходящее может сказаться на обычном айтишнике? И что ему делать, чтобы сложности задели как можно меньше?
Как устроена индустрия лицензирования кино? Почему Okko так лагает на PS4?
9 июня в нашем инстаграм-аккаунте прошел прямой эфир с CTO Okko Алексеем Голубевым и вышла настоящая прожарка — 99% вопросов составила критика сервиса.
Из-за этого получился скорее более продуктовый рассказ, чем технический, но по сложившейся традиции, мы выкладываем все расшифровки и записи эфиров.
TCP Congestion Control или Почему скорость прыгает
Бывало ли у вас такое, что ставите файл на закачку, и скорость медленно, но верно возрастает, затем, в какой-то момент, резко снижается, затем опять возрастает? Закачка файла в один поток не обеспечивает полную скорость канала? Запускаете торрент-клиент, и пинг в игре сильно прыгает? Используете 3G-модем (или другую линию с относительно большой потерей пакетов) и не можете это терпеть?
Наверняка вы винили во всем ваш роутер, либо обвиняли своего провайдера в кривой настройке шейпера? Это влияет, но виноваты не они.
Итак, встречайте:
TCP Congestion Control, или TCP Congestion Avoidance Algorithm.
Мечтают ли андроиды об электропанке? Как я учил нейросеть писать музыку
К сожалению, многие группы, большим поклонником которых я был в юности, распались по разным причинам. Или не распались, но то, что они теперь записывают… в общем, лучше бы они распались.
Мне стало любопытно, существует ли сейчас готовая модель, способная обучиться на треках одной из моих любимых групп и создать похожие композиции. Раз у самих музыкантов уже не очень получается, может, нейросеть справится за них?
Источник
Курс о Deep Learning на пальцах
Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.
Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.
Javascript-фреймворки: тенденции 2019 года
Очередной отчет от State of JS и наш прогноз на новый год уже здесь!
Давайте охватим взглядом удивительный путь развития, совершенный JavaScript в уходящем году и отраженный во мнениях более чем 20 тысяч веб-разработчиков со всего мира. Мы посмотрим, какие javascript-фреймворки для фронтенд-разработки, работы с данными и бэкенд-разработки были самыми востребованными, а также постараемся увидеть возможные будущие фавориты.
State of JS
В этой статье мы будем опираться на данные и выводы State of JS, а также на инсайты, которыми поделилась компания JetBrains в своем ежегодном отчете «Экосистема разработки» (The State of Developer Ecosystem).
Оптимизация реляционных баз данных без даунтайма на примере самой нагруженной БД в Badoo
В условиях highload сложность оптимизации реляционных баз данных возрастает на порядок, так как покупка ещё более мощного железа обходится дорого а также уже нет возможности просто выключить приложение ночью для долгого процесса альтера БД и миграции данных.
Недавно мы рассказали, как мы оптимизировали PHP-код нашего приложения. Теперь же пришёл черёд статьи про то, как мы полностью изменили внутреннюю структуру самой нагруженной и важной базы данных в Badoo, не потеряв при этом ни одного запроса.
Разработка Технического задания по ГОСТ 34 легко и просто
На самом деле, при грамотном подходе ГОСТ очень сильно помогает не только при разработке ТЗ, но и в ходе реализации проекта автоматизации в целом (и не только в госконтрактах, но и для коммерческой разработки). Грамотные люди его писали. Но чтобы воспользоваться плодами их трудов, нужно немного понять замысел не только ТЗ, но и ГОСТ 34 в целом.
В данной статье мы пункт за пунктом разберем все требования ГОСТа и попробуем сделать разработку ТЗ по ГОСТ 34 не обременением, а большой помощью в проекте.
Справочник законодательства РФ в области информационной безопасности (версия 04.04.2024)
© Яндекс.Картинки
Перечень изменений.
Все специалисты по информационной безопасности рано или поздно сталкиваются с вопросами законодательного регулирования своей деятельности. Первой проблемой при этом обычно является поиск документов, где прописаны те или иные требования. Данный справочник призван помочь в этой беде и содержит подборку ссылок на основные законодательные и нормативно-правовые акты, регламентирующие применение информационных технологий и обеспечение информационной безопасности в Российской Федерации.
«Не узнаю вас в гриме» (с)
Позволите вопросик? Как вы думаете, кто изображен на этом рисунке — тот что справа?
Нет, это не буржуин из «Мальчиша-Кибальчиша», не мистер Пиквик и даже не доктор Ливси. Это, дорогие товарищи, наш родной, всемирно известный ветеринар доктор Айболит. И не надо, пожалуйста, бухтеть про «не похож» и «набрали маляров по объявлению». Это, к вашему сведению, не маляр рисовал, а великий художник Мстислав Валерьянович Добужинский. Просто рисовал очень давно – Добужинский, если запамятовали, – это художник, книжки с рисунками которого читали в детстве те художники, книжки с рисунками которых читали в детстве ваши родители.
Более того – перед вами первый, можно сказать, прижизненный портрет Айболита.
Дело в том, что
Что скрывают нейронные сети?
Недавно опубликованная статья с безобидным заголовком является, вероятно, самый большой новостью в мире нейронных сетей с момента изобретения алгоритма обратного распространения. Но что же в ней написано?
В статье "Интригующие свойства нейронных сетей" за авторством Christian Szegedy, Wojciech Zaremba, Ilya Sutskever, Joan Bruna, Dumitru Erhan, Ian Goodfellow and Rob Fergus, команды, включающей авторов из проекта Google по глубокому обучению, кратко описываются два открытия в поведении нейронных сетей, противоречащие тому, что мы думали прежде. И одно из них, честно говоря, поражает.
Распознавание сцен на изображениях с помощью глубоких свёрточных нейронных сетей
Information
- Rating
- 928-th
- Registered
- Activity