Не так давно я считал, что обновление программного обеспечения от производителя на роутерах и подобных им «железках» обязательно, и переход на новую стабильную версию гарантирует временную безопасность. Почитав в интернете мнения пользователей, которые с этим не согласны и были очень убедительны, мои розовые очки разбились, радужных единорогов я больше не увижу, и жизнь стала не такой простой как была. Оказалось, новые прошивки, скачанные у официального производителя «железки», можно считать устаревшими. За точку входа в эту тему предлагаю взять переведённую статью. Помимо интересной и полезной информации о том, как вскрывать бинарники, автор утверждает, что если заглянуть в прошивку, можно обнаружить устаревшую версию ядра Linux. Я решил всё-таки проверить этот довод самостоятельно и вставить свои дилетантские «15 копеек». Заодно провести разведку в области, где я ещё не бывал. Для удовлетворения интереса будет достаточным определить версию ядра прошивки. На время написания статьи последняя версия ядра kernel — 6.0.9 от 16.11.2022. Вскрыть и выгрузить прошивку из приборов, которые описаны в статье, у меня не было возможности. Поэтому воспользуюсь прошивками, скачанными с сайта производителя. Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/708296/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708296

Нетранзитивными игральными костями я заинтересовался, когда увидел задачу Нетранзитивные кубики на Элементах. Приведенное на сайте решение меня абсолютно не удовлетворило (собственно это и решением назвать нельзя - автор просто выдал готовый ответ). Послесловие оказалось не лучше, что только подстегнуло интерес к задаче.

Остались вопросы. Можно ли построить набор кубиков "с нуля"? Как построить набор костей с другим количеством граней? Будут ли там решения с равными вероятностями выигрыша? Я попытался найти общий алгоритм со следующими условиями:
1. Алгоритм должен работать для любого количества костей с любым количеством граней (равным для всех костей в наборе).
2. Все кости выигрывают у своего соседа в наборе с равной вероятностью.
3. Алгоритм должен создавать набор для любой заданной вероятности выигрыша.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709900/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709900

Даже самый простой SQL запрос можно выполнить по-разному. Но из всех вариантов СУБД нужно выбрать оптимальный, как же это сделать? Неужели придётся перебрать все возможные варианты? Давайте разбираться.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709898/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709898

Всем привет. Перед вами небольшая статья о добавлении анализа Blazor компонентов в PVS-Studio. По ходу рассказа постараемся предугадать ваши немые вопросы по теме и ответить на них. Приятного прочтения!

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709896/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709896

Когда два года назад Лэй Ван стала аннотатором данных, её работа была относительно простой: определять гендер людей на фотографиях. Но с тех пор Ван заметила, что сложность её задач становится всё выше: от разметки гендера до разметки возраста, от рамок вокруг 2D-объектов до 3D-разметки, от фотографий при дневном свете до сцен ночью и в тумане, и так далее.

Ван 25 лет. Она работала секретарём в приёмной, однако когда в 2017 году её компания закрылась, друг, работавший разработчиком алгоритмов, предложил ей исследовать новый карьерный путь в аннотировании данных — процессе разметки данных, позволяющем применять их в системах искусственного интеллекта, особенно с использованием машинного обучения с учителем. Став безработной, она решила рискнуть.

Два года спустя Ван уже работала помощником проект-менеджера в пекинской компании Testin. Обычно она начинает свой рабочий день со встречи с клиентами, которые в основном представляют китайские технологические компании и стартапы в сфере AI. Клиент сначала передаёт ей в качестве теста небольшую долю массива данных. Если результаты удовлетворяют требованиям, Ван получает массив данных полностью. Затем она передаёт его производственной команде, обычно состоящей из десяти разметчиков и трёх контролёров. Такие команды настроены на эффективность и могут, например, аннотировать 10 тысяч изображений для распознавания дорожных полос примерно за восемь дней с точностью в 95%.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/706974/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706974

В первой части этой серии мы обсудили модули проверки подключения, установки некоторых пакетов и выполнения ряда команд на целевых узлах. Во второй части изучили различные модули, используемые для обработки файлов, управляющие файлами на целевых узлах.

В этой части серии мы узнаем о модуле, который используется при обработке сервиса (модуль service), модулях управления пользователями и группами (модуль user и модуль group), модуле управления cron (модуль cron), модуле печати сообщений во время выполнения плейбука (модуль debug) и модулях, включающих переменные и роли (модуль include_vars и модуль include_role).

Начнём…

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709860/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709860

Искусственный интеллект сдавал экзамен по радиологии в рамках курса лондонского Королевского колледжа радиологов (FRCR). Британские стажёры отвечали правильно в 84,8% случаев, а средняя точность ответов ИИ составила 79,5%. Результаты исследования опубликованы в British Medical Journal.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709882/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709882

https://habr.com/ru/post/709656/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709656

Из новостей: разработчик Vampire Survivors использует новый подход к монетизации, создатель эмулятора PS2 для Android «заморозил» проект из-за отношения сообщества.

Из интересностей: взгляд на сложную экосистему Rain World, Flappy Bird на нодах в Блендере, порт Doom прям в инспекторе Unity, разработчик поделился своей историей неуспешного успеха — 200к с продаж, но игра всё равно не окупилась.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709752/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709752

Зачем это нужно?

Представьте, что вам дали размеченный набор данных, и ваша задача — предсказать новый. Что вы будете делать? Вероятно, сперва вы попробуете обучить модель машинного обучения поиску правил для разметки новых данных. А что дальше? Подробности — к старту нашего флагманского курса по науке о данных.

Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/709682/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709682

Мой первый open-source продукт

GitHub — AbdualimovTP/nona: библиотека для заполнения пропущенных значений с использованием методов искусственного интеллекта

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709748/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709748

Всем добрый день, хабровчане!

В предыдущей статье про QoS я рассказал о том, что такое политика приоритезации трафика и что это крайне полезная вещь при ограниченном емкостном ресурсе в телеком сетях операторов связи. Сегодня я хочу более детально рассказать с примерами, на что влияет корректная настройка QoS.

QoS занятный предмет - вроде он есть и вроде его нет. Обычно в сетях телеком операторов все сводится к шаблонным настройкам на том или ином сегменте сети, и если все настроено по шаблону, то приоритезация настроена - считается так. На самом деле это далеко не так. И как раз в момент созревания сомнений рождается вопрос - а как измерить то чего не видно? На помощь приходят измерительные комплексы и визуализация потока данных. В своем примере я покажу два инструмента - всем привычный Zabbix для визуализации очередей и измерительный комплекс IPProbe (ныне SkyLight) компании Accedian, который с помощью протокола TWAMP может создавать измерительные сессии в той или иной очереди и с высокой точность показывать ключевые показатели транспортной сети, такие как delay, jitter, packet loss, variance delay/jitter в направлении UL/DL по отдельности.

Итак начнем с проблемы. В одном из филиалов одного оператора связи пожаловались мобильщики на "транспорт". У них как только просаживаются KPI по радио, то во всем виноваты транспортники, корщики, но только не они. Жаловались на то, что страдает "голос". Т.е. недозвоны, колл-дропы, неразборчивая речь и прочие прелести жизни. После недолгого анализа и разворачивания систем визуализации, предположения подтвердились - не настроен QoS. При этом нужно сразу уточнить, что проблемы на транспортной сети действительно были в виде потерь пакетов (discards). Эти потери были связаны с не оптимально настроенными размерами буферов для той или иной очереди. Плюс к этому некорректная маркировка могла ремапить высокоприоритетный голосовой трафик CP/UP в более низкую очередь - отсюда и проблемы с соединениями, неразборчивой речью и т.д.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709746/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709746

Анализ файлов можно разделить на два вида: статический, при котором файл исследуется без его исполнения, и динамический, когда инициируется запуск файла в безопасной среде (тестовая железка или виртуальная машина, как частный случай, Sandbox). Здесь я расскажу о настройке рабочего окружения для безопасного статического анализа вредоносных файлов в среде Windows.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709742/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709742

Четверть века назад в издательстве Addison-Wesley вышел мой первый CBT (Computer Based Training) - учебник по Visual C++ 5 [1].

Это был один из первых в Западной Европе фундаментальных мультимедиальных образовательных проектов.

Четверть века - это повод вспомнить, как этот проект появился на свет, а также поразмышлять о том, как развилась отрасль за эти годы. А заодно и попытаться найти ответ на вопрос - в какой мере компьютеры и Интернет могут помочь обучению. Например - обучению языкам программирования и связанным с ними технологиям.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709740/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709740

Привет, Хабр! В этой статье я написал про ошибки и приколы, с которыми я столкнулся за пару дней использования ChatGPT. Сразу оговорюсь — таких жёстких примеров, как на картинке, у меня не было. Но были даже более интересные!

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709636/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709636

Понимание жизненных циклов вью SwiftUI

Читать далее

https://habr.com/ru/post/708252/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=708252

Сегодня я хочу вам рассказать про довольно интересный экземпляр — светодиодную лампу Thomson мощностью 9 Вт со ступенчатым диммированием.

Что вообще за ступенчатое диммирование, по сути своей — это возможность лампочки дискретно менять свою яркость. Важной задачей для таких лампочек является решить проблему управления ими, ведь мало кто хочет устанавливать в своем доме целую систему с отдельным диммером. Элегантным решением стало менять яркость на основе количества последовательных включений-выключений лампы.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709730/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709730

Как известно, пароль — только первый этап аутентификации, причём наименее надёжный. Пароль можно перехватить во время ввода (с клавиатуры или экрана), в процессе передачи на сервер, подобрать брутфорсом, скопировать из места хранения (в том числе с сервера компании, безопасность которого нам не подконтрольна) или узнать у человека. Даже наличие парольного менеджера не слишком улучшает ситуацию.

Двухфакторная аутентификация (2FA) сегодня обязательна, потому что второй фактор и на порядок увеличивает усилия для взлома. Стандартный второй фактор — это телефон, куда приходит дополнительный код. Ещё один дополнительный фактор — аппаратный ключ безопасности, который невозможно скопировать. Такой ключ может защищать доступ к вашему парольному менеджеру.

Давайте посмотрим, как сделаны такие ключи, кто их выпускает. И самое главное — как их сделать ещё лучше.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/709728/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709728

Большинство кинолюбителей, строящих сегодня домашний кинотеатр, останавливают свой выбор на Apple TV или устройствах на базе Android TV, например Nvidia Shield. Многие пробуют использовать более продвинутые варианты, вроде Dune или Zappiti. Это прекрасные устройства, которые дают отличную картинку из коробки с поддержкой всех современных стандартов (4K, HDR, Dolby Vision и тд). Но можно ли получить картинку еще лучше? Безусловно! Для этого существуют специальные устройства - видеопроцессоры, которые позволяют обрабатывать видео с источника и выводить его в максимально возможном качестве и параметрах. Как правило такие системы умеют масштабировать контент в любой формат, будь это широкоформатный экран CimemaScope (2.35:1) или классический 16:1, убирать черные полосы с фильмов, делать качественный апскейлинг FullHD контента до Ultra HD, повышать резкость и качество изображения, умеют делать HDR Tone Mapping и многое другое. В сегодняшней статье речь пойдет о создании такого видеопроцессора с возможностями медиацентра на базе Kodi и использованием высококачественного видеорендера MadVR.

Сделать красиво

https://habr.com/ru/post/709110/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709110

История языков программирования поневоле заставляет вспомнить историю вавилонского столпотворения из Писания, когда царь Нимрод бросил вызов Всевышнему, решив построить башню «вышиною до небес». Только на этот раз на кону стоит строительство башни «искусственного интеллекта», и IT-историки, как энтузиасты, так и профессионалы, пока не достигли консенсуса в вопросе — кто же был Нимродом в данном случае. Про историю языков программирования рассказываем в нашем материале.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/709714/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=709714