Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «10 Signs You Will Suck at Programming» автора Jonathan Bluks.



Очень часто на Reddit или Quora я вижу вопросы вида «Как понять, смогу ли я стать успешным программистом?» (На самом деле, эта статья является расширенным продолжением моего недавнего ответа на Quora.) Когда кто-то задумывается о смене карьеры или интересуется разработкой и хочет знать, что для этого требуется, неизбежно возникает этот самый вопрос.

Вообще, я думаю, что это главный барьер в умах людей, которые не получали фундаментального образования по программированию. Думать, что программист из вас так себе, совершенно естественно, и это мешает вам взяться за новое дело. Это как мечтать стать актером, но сомневаться, что вы вообще умеете играть.

Будучи преподавателем на курсе «Full-stack Web-development», я работал со многими программистами-новичками. Хорошая новость в том, что мне редко встречались студенты, которые вообще не могли научиться программировать. Я считаю, что умение программировать — такой же базовый навык, как умение читать, писать и считать. Это под силу любому, так как это одна из способностей человека, но этому действительно надо учиться.

За два года преподавания, я наблюдал мучения студентов в процессе обучения и видел у них несколько схожих проблем. Если вы взглянете на их список и почувствуете, что это все про вас, можете быть уверены — хороший программист из вас точно не получится и, возможно, вам стоит заняться чем-то другим. Однако, если вы останетесь верны своей цели стать разработчиком, вы сможете преодолеть все препятствия.

Этот список поможет вам понять, сможете ли вы стать хорошим программистом, а также что делать, если вы решите это изменить.

Как получить работу инженера?

Давай на чистоту. Ты хороший кандидат на должность инженера? Как ты сам себя оцениваешь? Много ли компаний, в которых ты бывал на собеседованиях? Каково у тебя отношение пройденных интервью к полученным предложениям о работе? Попробуй воспользоваться следующей формулой (это мое сферическое измерение в вакууме, которое не означает ровным счетом ничего):

# x = количество компаний, в которых ты проходил собеседования

# y = количество предложений о работе, которые ты получил

рейтинг = 100 * log(x) * y / x


Если твой рейтинг < 90, обязательно прочти это. Если > 120, возможно, тебе это не нужно, но, все равно прочти.

Некоторое время назад, в силу определенных причин, мне пришла в голову мысль о том, чтобы начать изучать какой-нибудь новый язык программирования. В качестве альтернатив для этого начинания я определил два языка: Java и Python. После продолжительного метания между ними и сопутствующих нытья и долбежки головой о стену (у меня с новыми языками всегда так — сомнения, раздумья, проблема выбора и т.д.), я все-таки остановился на Python. Окей, выбор сделан. Что дальше? А дальше я стал искать материал для изучения…

Уже сегодня банки формируют свои предложения исходя из данных собранных их приложениями на смартфонах клиентов. В частности ставка по кредиту, которую вам предложат, сильно зависит от файлов, размещенных на вашем устройстве, и сайтов, которые вы посещали. Именно поэтому банки так настойчиво предлагают их установить (даже отказывая в обслуживании, сославшись на возможность выполнения необходимых действий самостоятельно). Для этого банковские клиенты требуют максимальных прав на устройстве. Например, Сбербанк Онлайн утверждает, что ему необходим доступ к файловой системе для… поиска вирусов на устройстве.

Вам может показаться, что получение низкой ставки по кредиту за социально полезные действия- перспектива далекого будущего. Но уже сегодня ставка ипотеки для молодой семьи находится в районе 10%, тогда как остальные предложения близки к 20%. Т.е. это уже давно реальность, просто вы не придавали этому значения.

Я считаю, что ряд непопулярных решений будет принят в течении последнего президентского срока Владимира Путина: этому человеку больше не надо «сохранять лицо». Поэтому до 2024 года мы увидим новый виток «закручивания гаек», в том числе введение социального рейтинга в России.

Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

На Хабре много статей о том, как самостоятельно изучать английский язык. Но вот вопрос, а как оценить свой уровень при самостоятельном изучении? Понятно, что есть IELTS и TOEFL, но эти тесты почти никто не сдает без дополнительной подготовки и эти тесты, как говорят, оценивают не сколько уровень владения языком, а скорее умение проходить эти самые тесты. Да и использовать их для контроля самообучения будет накладно.

В этой статье я собрал различные тесты, которые проходил сам. При этом я сверяю свою субъективную оценку владения языком с результатами тестов. А также сравниваю результаты между разными тестами.

Хабр, привет!

Меня зовут Марина Могилко, я кофаундер онлайн-платформы LinguaTrip.com.

Мы с командой помогаем людям выучить язык и поступить в зарубежный университет. Я знаю, что за месяц английский не выучишь, но иногда бывают ситуации, когда надо срочно подтянуть язык — предстоит поездка за рубеж или намечается работа в англоязычном проекте. А возможно, просто нет больше сил учить язык и хочется уже начать на нём разговаривать. Для таких случаев мы подобрали простые шаги, которые доступны любому работающему человеку с часом свободного времени в день.

Все советы рассчитаны на тех, кто уже обладает минимальным уровнем английского — учил его в школе или на курсах. Но заговорить через месяц смогут и те, кто только знакомится с языком, правда, им будет труднее. В статье не будет рекомендаций типа «учите язык вместе с носителем языка» или «погрузитесь в языковую среду». Это действенные методы, но они не всегда подходят.

Итак, начинаем! Осторожно: под катом мини-словарик на все случаи жизни.

Поводом написания данной статьи послужила публикация материала американских неврологов на тему измерения емкости памяти головного мозга человека, и представленная на GeekTimes днем ранее.

В подготовленном материале постараюсь объяснить механизмы, особенности, функциональность, структурные взаимодействия и особенности в работе памяти. Так же, почему нельзя проводить аналогии с компьютерами в работе мозга и вести исчисления в единицах измерения машинного языка. В статье используются материалы взятые из трудов людей, посвятившим жизнь не легкому труду в изучении цитоархитектоники и морфогенетике, подтвержденный на практике и имеющие результаты в доказательной медицине. В частности используются данные Савельева С.В. учёного, эволюциониста, палеоневролога, доктора биологических наук, профессора, заведующего лабораторией развития нервной системы Института морфологии человека РАН.

Этот пост написан по мотивам лекции Джеймса Смита, профессора Висконсинского университета в Мадисоне, специализирующегося в микроэлектронике и архитектуре вычислительных машин.

История компьютерных наук в целом сводится к тому, что учёные пытаются понять, как работает человеческий мозг, и воссоздать нечто аналогичное по своим возможностям. Как именно учёные его исследуют? Представим, что в XXI веке на Землю прилетают инопланетяне, никогда не видевшие привычных нам компьютеров, и пытаются исследовать устройство такого компьютера. Скорее всего, они начнут с измерения напряжений на проводниках, и обнаружат, что данные передаются в двоичном виде: точное значение напряжения не важно, важно только его наличие либо отсутствие. Затем, возможно, они поймут, что все электронные схемы составлены из одинаковых «логических вентилей», у которых есть вход и выход, и сигнал внутри схемы всегда передаётся в одном направлении. Если инопланетяне достаточно сообразительные, то они смогут разобраться, как работают комбинационные схемы — одних их достаточно, чтобы построить сравнительно сложные вычислительные устройства. Может быть, инопланетяне разгадают роль тактового сигнала и обратной связи; но вряд ли они смогут, изучая современный процессор, распознать в нём фон-неймановскую архитектуру с общей памятью, счётчиком команд, набором регистров и т.п. Дело в том, что по итогам сорока лет погони за производительностью в процессорах появилась целая иерархия «памятей» с хитроумными протоколами синхронизации между ними; несколько параллельных конвейеров, снабжённых предсказателями переходов, так что понятие «счётчика команд» фактически теряет смысл; с каждой командой связано собственное содержимое регистров, и т.д. Для реализации микропроцессора достаточно нескольких тысяч транзисторов; чтобы его производительность достигла привычного нам уровня, требуются сотни миллионов. Смысл этого примера в том, что для ответа на вопрос «как работает компьютер?» не нужно разбираться в работе сотен миллионов транзисторов: они лишь заслоняют собой простую идею, лежащую в основе архитектуры наших ЭВМ.

Моделирование нейронов

Кора человеческого мозга состоит из порядка ста миллиардов нейронов. Исторически сложилось так, что учёные, исследующие работу мозга, пытались охватить своей теорией всю эту колоссальную конструкцию. Строение мозга описано иерархически: кора состоит из долей, доли — из «гиперколонок», те — из «миниколонок»… Миниколонка состоит из примерно сотни отдельных нейронов.



По аналогии с устройством компьютера, абсолютное большинство этих нейронов нужны для скорости и эффективности работы, для устойчивости ко сбоям, и т.п.; но основные принципы устройства мозга так же невозможно обнаружить при помощи микроскопа, как невозможно обнаружить счётчик команд, рассматривая под микроскопом микропроцессор. Поэтому более плодотворный подход — попытаться понять устройство мозга на самом низком уровне, на уровне отдельных нейронов и их колонок; и затем, опираясь на их свойства — попытаться предположить, как мог бы работать мозг целиком. Примерно так пришельцы, поняв работу логических вентилей, могли бы со временем составить из них простейший процессор, — и убедиться, что он эквивалентен по своим способностям настоящим процессорам, даже хотя те намного сложнее и мощнее.

При проведении тестирований на проникновение мы довольно часто выявляем ошибки в конфигурации домена. Хотя многим это не кажется критичным, в реальности же такие неточности могут стать причиной компрометации всего домена.

К примеру, по итогам пентеста в одной компании мы пришли к выводу, что все доступные машины в домене были не ниже Windows10/Windows Server2016, и на них стояли все самые свежие патчи. Сеть регулярно сканировалась, машины хардились. Все пользователи сидели через токены и не знали свои «20-символьные пароли». Вроде все хорошо, но протокол IPv6 не был отключен. Схема захвата домена выглядела так:

mitm6 -> ntlmrelay -> атака через делегирование -> получен хеш пароля локального администратора -> получен хеш пароля администратора домена.

К сожалению, такие популярные сертификации, как OSCP, GPEN или CEH, не учат проведению тестирования на проникновение Active Directory.

В этой статье мы рассмотрим несколько видов атак на Active Directory, которые мы проводили в рамках пентестов, а также используемые инструменты. Это ни в коем случае нельзя считать полным пособием по всем видам атак и инструментам, их действительно очень много, и это тяжело уместить в рамках одной статьи.

Итак, для демонстрации используем ноутбук на Kali Linux 2019 и поднятые на нем виртуальные хосты на VMware. Представим, что главная цель пентеста — получить права администратора домена, а в качестве вводных данных у нас есть доступ в корпоративную сеть компании по ethernet. Чтобы начать тестировать домен, нам понадобится учетная запись.

Рано или поздно в ходе пентеста встает задача компрометации всего леса — при условии, что есть какие-либо права в одном из доменов. В такие моменты возникает куча вопросов о трастах, их свойствах и самих атаках. Попробуем во всем этом разобраться.

У программистов обычно принято обсуждать собеседования с точки зрения (около)технических вопросов, которые им задает интервьювер.

Надо ли писать код на доске? Надо ли жонглировать бинарными деревьями и знать наизусть все сложности алгоритмов, или просто разговаривать про жизнь и проекты?

Я хотел бы зайти в этой статье с другого конца и обсудить, во-первых, не техническую часть, а, во-вторых, вопросы, которые сам кандидат должен задать интервьюверу.

Отрывок из книги «Постоянная запись»; как молодой человек, работавший системным администратором, обнаружил посягательства на свободу и решил предать гласности обширную американскую систему слежки за гражданами

Когда мне было 22, я устроился на работу в американскую разведку, политических взглядов у меня не было. Как у большинства молодых людей, у меня был набор чётких взглядов, которые на самом деле были не совсем моими (хотя я и отказывался это признавать) – это был противоречивый набор унаследованных принципов. В моей голове существовала каша из ценностей, с которыми меня воспитывали, и идеалов, встреченных мною в интернете.

Только ближе к 30 годам я, наконец, понял, что большая часть того, во что я верил, или того, во что я думал, что верю, была просто импринтингом молодости. Мы учимся говорить, имитируя речь окружающих нас взрослых, и в процессе этого обучения имитируем также их мнения, пока не окажемся в состоянии ошибочного убеждения в том, что нас окружает наш собственный мир.

В смысле, привет, Хабр! Если вы можете сказать про себя слово «интроверт» (как и я) то вас, скорее всего, можно заносить в эту категорию. Другое дело, что категория, мягко говоря, размыта. И в неё от души навалено сразу несколько синдромов.

Но сначала главное. Итак, есть версия, что мозг приматов развился до невероятных высот рода Homo из-за социальных взаимодействий. Это когда надо думать за себя, потом как вон та обезьяна-вожак, потом его ближайшее окружение, потом как все омеги (можно посчитать их за одного, ладно), нужно продумать действия, понять, что они сделают в ответ, учесть, что они могут предсказать такой ход наших мыслей. В общем, кончается это рекурсией и высокой вычислительной сложностью. Механизмы, позволяющие прогнозировать реакции других — начиная от зеркальных нейронов — так плотно в нас вшиты, что если мы посмотрим видео про зубного и его пациента, то почувствуем сами отголосок его реакции.

Плюс отклонений аутистического спектра — это когда вся вот эта мощность, направленная на выявление тысяч закономерностей в социальной жизни, была переброшена на что-то другое. Например, на анализ сложных систем в математике или разработке. Или на теоретическую физику. Или на музыку. Или на искусство. Гипотеза, разумеется, пока не так чтобы очень доказуемая, и не факт, что эта «мощность» была вообще. Но, тем не менее, этой моделью легко пользоваться, рассуждая про лёгких аутистов.

А теперь давайте разбираться в деталях.

Перевод статьи подготовлен специально для студентов курса «Пентест. Практика тестирования на проникновение».

---

Вы интересуетесь развитием методов взлома и хотите поделиться своими открытиями с сообществом информационной безопасности? В этой статье я дам некоторые рекомендации тем, кто хочет стать аналитиком в области веб-безопасности, а также расскажу о возможностях и ловушках, которые сам когда-то встретил на своем пути.

И снова доброго времени суток всем читателям!
Спасибо, за проявленый интерес к первой части перевода, надеюсь, вторая вас так же не разочарует.

Итак, в первой части данной статьи мы совершили базовое знакомство с декораторами, принципами их работы и даже написали свой вручную.
Однако, все декораторы, которые мы до этого рассматривали не имели одного очень важного функционала — передачи аргументов декорируемой функции.
Что ж, исправим это недоразумение!

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

— Эй, я получил новый веб-проект, но, если честно, я не занимался веб-кодингом в течение нескольких лет, и я слышал, все немного поменялось. Ты же самый современный веб-разработчик, правда?

— Это теперь называется Front-End инженер, но да, я — именно он. Я работаю с вебом в 2016. Визуализации, музыкальные плееры, летающие дроны, которые играют в футбол, все что угодно. Я только что вернулся из JsConf и ReactConf, так что я знаю новейшие технологии для создания веб-приложений.

— Круто. Мне нужно создать страницу, которая отображает последние действия со стороны пользователей, так что мне просто нужно получить данные от REST и отобразить их в какой-то фильтруемой таблице, ну и обновлять её, если что-то изменится на сервере. Я думал, может быть, использовать JQuery для извлечения и отображения данных?

— О, Мой Бог! Нет! Никто больше не использует JQuery. Ты должен попробовать React: это — 2016!

Привет, Хабр!

С помощью YouTube можно ощутимо и сравнительно быстро улучшить английский.
Понимание на слух как минимум. Истина не нова, но мало кто смотрит английский YouTube, потому что легко потеряться в бесконечности каналов. Но для вас я собрал самые стоящие каналы!

Добавляйте в закладки и подписывайтесь на меня!
Дальше вас ждет много крутых статей.

Поучить английский

AJ Hoge. На его канале есть всё: от базовых слов до размышлений о важности языка тела в общении. Чувак пилит видосы уже много лет, материальчик накопился.

EngVid. Если бы можно было выбрать что-то одно для улучшения английского, то это оно. Разные преподы и тематики, постоянное обновление, бездонный ресурс. Ещё сайт одноимённый крутой, с удобной навигацией — можно найти очень узкую тему по интересам.

Перед вами перевод статьи Genevieve Hayes, Data Scientist с 15-летним опытом работы. Автор рассказывает о том, какие навыки стоит развивать, чтобы значительно увеличить шансы найти работу в Data Science. Чтобы определить эти навыки, она проанализировала 100 вакансий, размещенных работодателями из Австралии, Канады, Великобритании и США.