Pull to refresh
10
Karma
0
Rating
Сергей @JegernOUTT

С++ developer

Game over: Group-IB выявила мошеннические схемы с оплатой в PlayStation Store и Brawl Stars

Reading time 3 min
Views 1.8K
Group-IB corporate blog Information Security *

Group-IB, один из лидеров в сфере кибербезопасности, обнаружила новые мошеннические схемы, связанные с пополнением счета в магазине PlayStation Store и продажей игровой валюты в популярной мобильной игре Brawl Stars. Всего же эксперты Group-IB Digital Risk Protection выявили около 250 мошеннических ресурсов известных брендов и разработчиков игр, куда злоумышленники нагоняют трафик. 

Фишинговый сайт магазина PlayStation Store был обнаружен в конце мая в ходе исследования сети мошеннических ресурсов, торгующих фейковыми виртуальными картами. Проблема с официальной оплатой в PS Store возникла после того, как 10 марта Sony остановила продажи консолей и работу своего виртуального магазина в России. Теперь злоумышленники предлагают россиянам приобрести подарочные карты-ваучеры для пополнения счета в  PlayStation Store. 

Читать далее
Rating 0
Comments 0

Практическое руководство по методу максимального правдоподобия

Reading time 4 min
Views 9.1K
OTUS corporate blog Mathematics *Machine learning *
Translation

Вам наверняка доводилось когда-либо в своей жизни принимать решение о покупке, основываясь на отзывах о товарах. Как социальным существам нам свойственно покупать вещи, которые рекомендуют другие покупатели.

Недавно, в поисках новых наушников, я просмотрел все товары, которые имеют оценку 5 звезд. Меня поразило насколько сложно принять решение о покупке, основываясь только на отзывах покупателей. Мне пришло в голову взглянуть на отзывы товаров с точки зрения статистики.

В этой статье я объясняю метод оценки максимального правдоподобия на примере сравнения двух товаров, используя гипотетические оценки, полученные на основе мнений людей о товарах.

Читать далее
Total votes 9: ↑7 and ↓2 +5
Comments 3

Сжимаем трансформеры: простые, универсальные и прикладные способы cделать их компактными и быстрыми

Reading time 6 min
Views 4.1K
Image processing *Big Data *Machine learning *Natural Language Processing *
Tutorial

transformer_press


Сейчас в сфере ML постоянно слышно про невероятные "успехи" трансформеров в разных областях. Но появляется все больше статей о том, что многие из этих успехов мягко говоря надуманы (из недавнего помню статью про пре-тренировку больших CNN в компьютерном зрении, огромную MLP сетку, статью про деконструкцию достижений в сфере трансформеров).


Если очень коротко просуммировать эти статьи — примерно все более менее эффективные нерекуррентные архитектуры на схожих вычислительных бюджетах, сценариях и данных будут показывать примерно похожие результаты.


Тем не менее у self-attention модуля есть ряд плюсов: (i) относительная простота при правильной реализации (ii) простота квантизации (iii) относительная эффективность на коротких (до нескольких сотен элементов) последовательностях и (iv) относительная популярность (но большая часть имплементаций имеет код раздутый раз в 5).


Также есть определенный пласт статей про улучшение именно асимптотических свойств self-attention модуля (например Linformer и его аналоги). Но несмотря на это, если например открыть список пре-тренированных языковых моделей на основе self-attention модулей, то окажется, что "эффективных" моделей там буквально пара штук и они были сделаны довольно давно. Да и последовательности длиннее 500 символов нужны не очень часто (если вы не Google).


Попробуем ответить на вопрос — а как существенно снизить размер и ускорить self-attention модуль и при этом еще удовлетворить ряду production-ready требований:

Читать дальше →
Total votes 19: ↑19 and ↓0 +19
Comments 13

FOVEA: томографируем коня через игольное ушко

Reading time 4 min
Views 2K
Smart Engines corporate blog Image processing *Mathematics *Artificial Intelligence

Рентгеновская томография - один из двух (наряду с МРТ) самых известных способов “заглянуть внутрь” непрозрачных объектов. В медицине он является инструментом клинического мониторинга и средством терапии, в индустрии помогает контролировать технологические процессы, в таможне - найти то, что кое-кто предпочел бы спрятать. Эта технология в нашей стране развивается in house на мировом уровне. Но мы в Smart Engines пишем про томографию так часто не только поэтому. Мы - ученые и изобретатели, а томография - неиссякаемый источник проблем и задач, требующих решения (мы уже писали о несовершенных детекторах и широкополосном излучении). Сегодня мы расскажем о том, что делать, если объект исследования не помещается в томограф. Вот как, например, британские ученые исследуют коня в зоопарке. Голову коня в гентри поместить удается, а с остальным дела обстоят сложнее. Пример не очень серьезный, но жизненный. Кто в лаборатории работал, тот в зоопарке не смеется. Заглянув под кат вы узнаете, как получается, что у физиков сантиметровый образец не помещается в километровый томограф, и чем тут могут помочь вычислительные математики.

Читать далее
Total votes 2: ↑2 and ↓0 +2
Comments 8

Как получить давление в 100 000 атмосфер?

Reading time 16 min
Views 44K
RUVDS.com corporate blog Popular science DIY Electronics for beginners

Многим любителям доступен достаточно простой способ получения поистине потрясающих давлений. Зачем это нужно и как это можно использовать — в этой статье.

Электрогидравлический эффект с первых дней его открытия был и остается постоянным источником рождения множества прогрессивных технологических процессов, которые сейчас уже широко применяются во всем мире. Этим обусловливаются его непреходящее значение и все возрастающий интерес, проявляемый к нему в самых различных отраслях науки, техники и экономики.
Читать дальше →
Total votes 106: ↑103 and ↓3 +100
Comments 55

Тихая революция и новый дикий запад в ComputerVision

Reading time 7 min
Views 29K
Recognitor corporate blog System Analysis and Design *Algorithms *Image processing *Machine learning *
✏️ Technotext 2021

Казалось бы, революция с Computer Vision уже была. В 2012 году выстрелили алгоритмы основанные на сверточных нейронных сетях. Года с 2014 они дошли до продакшна, а года с 2016 заполонили все. Но, в конце 2020 года прошел новый виток. На этот раз не за 4 года, а за один. поговорим о Трансформерах в ComputerVision. В статье будет обзор новинок, которые появились в последний год.

Читать далее
Total votes 103: ↑103 and ↓0 +103
Comments 22

Обзор на статью Visual Transformers — новый подход к тренировке моделей компьютерного зрения на основе visual tokens

Reading time 4 min
Views 15K
МТС corporate blog Algorithms *Machine learning *Artificial Intelligence IT-companies
Эта работа интересна тем, что авторы в ней предлагают новый подход к тренировке моделей на изображениях — использовать не только пиксели и свертки, но ещё и представлять изображения в виде визуальных токенов и тренировать на них трансформеры. По сравнению с использованием просто архитектуры ResNet предложенный подход уменьшает MAC (multiply and accumulate operations) в 6,9 раз и увеличивает топ-1 точность на 4,53 пункта на задаче классификации ImageNet.

image
Читать дальше →
Total votes 18: ↑17 and ↓1 +16
Comments 2

Производственный календарь своими руками в Postgresql

Reading time 5 min
Views 9.7K
PostgreSQL *SQL *
Sandbox
image

Здравствуйте, меня зовут Виктор и я разработчик в компании Gems Development. Я хочу рассказать, как мы реализовывали создание и заполнение производственного календаря в Postgresql.

Рабочий процесс зависит от официальных государственных и международных праздников. В корпоративных приложениях часто возникает задача расчета даты с учетом рабочих дней и выходных. Например, такие услуги, как «Выдача разрешения на строительство», «Выдача разрешения на ввод в эксплуатацию» должны быть оказаны в определенные сроки.

После проведения анализа задачи мы пришли к выводу, что в календаре достаточно хранить выходные и праздничные дни, т.к именно они представляют сложность для расчетов и могут меняться в соответствии с производственным календарем в каждом году.
Читать дальше →
Total votes 11: ↑8 and ↓3 +5
Comments 12

Почему функциональное программирование такое сложное

Reading time 15 min
Views 87K
Perfect code *Scala *Functional Programming *
Tutorial

Я несколько раз начинал читать статьи из серии «Введение в функциональное программирование», «Введение в Теорию Категорий» и даже «Введение в Лямбда Исчисление». Причем и на русском, и на английском. Каждый раз впечатление было очень сходным: во-первых, много новых непонятных слов; во-вторых, много новых определений, которые возникают из ниоткуда; в-третьих, совершенно непонятно, как это использовать.


Самым непонятным и зубодробительным оказалось, наверное, Теория Категорий. Я освоился в ней только с третьего подхода. В первые два раза я честно все прочитал, кажется понял, но т.к. никакой связки с реальной жизнью она не имела, то спустя неделю она благополучно полностью выветривалась.


Попытки использовать как-то в работе изученные концепции разбивались о полное непонимание, как применить полученное глубокое знание. Ведь, напомню, что парадигму ФП (где-то удобнее, где-то не очень, но) можно использовать практически в любом ЯП, совсем необязательно для этого изучать условный Хаскель.

Читать дальше →
Total votes 176: ↑157 and ↓19 +138
Comments 714

Правда и ложь систем распознавания лиц

Reading time 11 min
Views 60K
Recognitor corporate blog Data Mining *Algorithms *Image processing *Machine learning *
Пожалуй нет ни одной другой технологии сегодня, вокруг которой было бы столько мифов, лжи и некомпетентности. Врут журналисты, рассказывающие о технологии, врут политики которые говорят о успешном внедрении, врут большинство продавцов технологий. Каждый месяц я вижу последствия того как люди пробуют внедрить распознавание лиц в системы которые не смогут с ним работать.



Тема этой статьи давным-давно наболела, но было всё как-то лень её писать. Много текста, который я уже раз двадцать повторял разным людям. Но, прочитав очередную пачку треша всё же решил что пора. Буду давать ссылку на эту статью.

Итак. В статье я отвечу на несколько простых вопросов:

  • Можно ли распознать вас на улице? И насколько автоматически/достоверно?
  • Позавчера писали, что в Московском метро задерживают преступников, а вчера писали что в Лондоне не могут. А ещё в Китае распознают всех-всех на улице. А тут говорят, что 28 конгрессменов США преступники. Или вот, поймали вора.
  • Кто сейчас выпускает решения распознавания по лицам в чём разница решений, особенности технологий?

Большая часть ответов будет доказательной, с сылкой на исследования где показаны ключевые параметры алгоритмов + с математикой расчёта. Малая часть будет базироваться на опыте внедрения и эксплуатации различных биометрических систем.

Я не буду вдаваться в подробности того как сейчас реализовано распознавание лиц. На Хабре есть много хороших статей на эту тему: а, б, с (их сильно больше, конечно, это всплывающие в памяти). Но всё же некоторые моменты, которые влияют на разные решения — я буду описывать. Так что прочтение хотя бы одной из статей выше — упростит понимание этой статьи. Начнём!
Total votes 85: ↑84 and ↓1 +83
Comments 79

SurfingAttack: компрометация смартфонов со звуковыми помощниками [+видео]

Reading time 2 min
Views 2.4K
Information Security *Smartphones
Translation

[Дисклеймер: Я ИБ-переводчик, не ИБэшник, поэтому мог промахнуться. Но вроде бы про эту атаку на Хабре не писали, а мне понравилась — она красивая (+ моя XiaoMi-шка оказалась в списке уязвимых). Для тех, кто любит учить английский, я добавил в скобочках термины].


Новый тип атаки под названием “Surfing Attack” можно использовать против устройств с голосовым помощником.

Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Comments 3

Какие английские слова IT-лексикона мы неправильно произносим чаще всего

Reading time 5 min
Views 165K
EPAM corporate blog Learning languages
Пока пара новых статей на технические темы еще в процессе написания, я решил опубликовать небольшой лингвистический материал. Достаточно часто замечаю, что коллеги, у которых английский язык — не родной, неправильно произносят некоторые характерные для IT сферы слова. И дело здесь не в том, насколько аутентично произносятся отдельные звуки, а именно в транскрипции. Регулярно встречал ситуации при общении с носителями, когда неправильно произносимое слово приводило к недопониманиям.

Дальше я приведу несколько наборов слов, сгруппированных по типовым ошибкам. К каждому слову будет приложена транскрипция, приблизительная транскрипция на русском и ссылка на более детальную информацию в словаре. Так как большинство IT компаний все-таки работает с Северной Америкой, то транскрипции будут из US English.
Читать дальше →
Total votes 309: ↑308 and ↓1 +307
Comments 486

Объяснение задачи на Python с собеседования

Reading time 2 min
Views 27K
OTUS corporate blog Python *Programming *IT career
Translation
Салют, хабровчане! В преддверии запуска нового потока по курсу «Web-разработчик на Python» хотим поделиться новым полезным переводом. Поехали!



Снова сходив на несколько собеседований и пройдя тестовые задания, я заметил, что интервьюерам нравятся задания наподобие следующего.

def f(x, l=[]):
    for i in range(x):
        l.append(i * i)
    return l
>>> f(2)
>>> f(3, [0, 1, 2])
>>> f(3)


Вопрос: Что выведет этот код?
Читать дальше →
Total votes 38: ↑24 and ↓14 +10
Comments 117

Методы распознавания 3D-объектов для беспилотных автомобилей. Доклад Яндекса

Reading time 8 min
Views 11K
Яндекс corporate blog Working with 3D-graphics *Machine learning *Car Gadgets
Беспилотному авто не обойтись без понимания, что находится вокруг и где именно. В декабре прошлого года разработчик Виктор Отлига vitonka выступил на «Дата-елке» с докладом о детекции 3D-объектов. Виктор работает в направлении беспилотных автомобилей Яндекса, в группе обработки дорожной ситуации (а также преподает в ШАДе). Он объяснил, как мы решаем задачу распознавания других участников дорожного движения в трехмерном облаке точек, чем эта задача отличается от распознавания объектов на изображении и как извлечь пользу из совместного использования разных типов сенсоров.


— Всем привет! Меня зовут Виктор Отлига, я работаю в офисе Яндекса в Минске, занимаюсь разработкой беспилотных автомобилей. Сегодня я расскажу о достаточно важной задаче для беспилотников — распознавании 3D-объектов вокруг нас.
Total votes 39: ↑38 and ↓1 +37
Comments 18

Как превратить спутниковые снимки в карты. Компьютерное зрение в Яндексе

Reading time 10 min
Views 28K
Яндекс corporate blog Algorithms *Image processing *Machine learning *Artificial Intelligence
Один из главных источников данных для сервиса Яндекс.Карты — спутниковые снимки. Чтобы с картой было удобно работать, на снимках многоугольниками размечаются объекты: леса, водоёмы, улицы, дома и т. п. Обычно разметкой занимаются специалисты-картографы. Мы решили помочь им и научить компьютер добавлять многоугольники домов без участия людей.

За операции с изображениями отвечает область ИТ, которая называется компьютерным зрением. Последние несколько лет большую часть задач из этой области очень удачно решают, применяя нейронные сети. О нашем опыте применения нейронных сетей в картографировании мы и расскажем сегодня читателям Хабра.

Читать дальше →
Total votes 87: ↑84 and ↓3 +81
Comments 34

Инициализация в С++ действительно безумна. Лучше начинать с Си

Reading time 17 min
Views 89K
C++ *C *
Translation
Недавно мне напомнили, почему я считаю плохой идеей давать новичкам C++. Это плохая идея, потому что в C++ реальный бардак — хотя и красивый, но извращённый, трагический и удивительный бардак. Несмотря на нынешнее состояние сообщества, эта статья не направлена против современного C++. Скорее она частично продолжает статью Саймона Брэнда «Инициализация в C++ безумна», а частично — это послание каждому студенту, который хочет начать своё образование, глядя в бездну.

Типичные возражения студентов, когда им говорят об изучении C:

  • «Кто-то его ещё использует?»
  • «Это глупо»
  • «Почему мы изучаем C?»
  • «Мы должны учить что-то лучшее, например, C++» (смех в зале)
Total votes 83: ↑79 and ↓4 +75
Comments 183

«Крайне мало кто реально пишет бэкенд на Котлине» — интервью с Пашей Финкельштейном

Reading time 22 min
Views 14K
JUG Ru Group corporate blog Open source *Java *Kotlin *IT career
Как стать программистом от безысходности и подняться к вершинам успеха? Сегодня в нашей виртуальной студии на вопросы отвечает Паша asm0dey Финкельштейн. Паша – один из немногих, кто разбирается в создании бэкендов на Kotlin. Кроме того, он пилит опенсорс, активно участвует в жизни сообщества, и, на минуточку, — побывал на почти всех наших московских Java-конференциях.

Читать дальше →
Total votes 37: ↑34 and ↓3 +31
Comments 33

1000-мерный куб: можно ли сегодня создать вычислительную модель человеческой памяти?

Reading time 36 min
Views 25K
Mathematics *Popular science Artificial Intelligence
Translation
image

Сегодня утром на пути к кампусу Беркли я провёл пальцами по листьям ароматного куста, а затем вдохнул знакомый запах. Я делаю так каждый день, и каждый день первое слово, которое всплывает в голове и приветственно машет рукой — это шалфей (sage). Но я знаю, что это растение — не шалфей, а розмарин, поэтому я приказываю шалфею успокоиться. Но слишком поздно. После rosemary и sage я не могу помешать появлению на сцене петрушки (parsley) и чабреца (thyme), после чего в голове возникают первые ноты мелодии и лица на обложке альбома, и вот я уже снова оказался в середине 1960-х, одетый в рубашку с огурцами. Тем временем розмарин (rosemary) вызывает в памяти Роуз Мэри Вудс (Rosemary Woods) и 13-минутный пробел (хотя теперь, проконсультировавшись с коллективной памятью, я знаю, что это должны быть Роуз Мэри Вудс и пробел в 18 с половиной минут). От Уотергейта я перепрыгиваю к историям на главной странице. Потом я замечаю в ухоженном саду ещё одно растение с пушистыми серо-зелёными листями. Это тоже не шалфей, а чистец (lamb’s ear). Тем не менее, sage наконец получает свою минуту славы. От трав я переношусь к математическому ПО Sage, а потом к системе противовоздушной обороны 1950-х под названием SAGE, Semi-Automatic Ground Environment, которой управлял самый крупный из когда-либо построенных компьютеров.

В психологии и литературе подобные мыслительные блуждания называются потоком сознания (автор этой метафоры — Уильям Джеймс). Но я бы выбрал другую метафору. Моё сознание, насколько я ощущаю, не течёт плавно от одной темы к другой, а скорее порхает по ландшафту мыслей, больше похожее на бабочку, чем на реку, иногда прибиваясь к одному цветку, а затем к другому, иногда уносимая порывами ветка, иногда посещающая одно и то же место снова и снова.
Читать дальше →
Total votes 38: ↑35 and ↓3 +32
Comments 10

Как жульничать при игре в кости – советы игрового эксперта

Reading time 4 min
Views 75K
Mathematics *
Translation


Недавно археологи раскопали игровой кубик 600-летнего возраста, который, вероятно, использовался для жульничества. На гранях деревянного кубика из средневековой Норвегии находились две пятёрки, две четвёрки, тройка и шестерка – а единички и двойки не было. Считается, что этот кубик использовался для обмана при игре в кости, а не в какой-то особой игре, в которой нужны были определённые комбинации чисел.

Сегодня подобные кубики известны, как «верхи и низы» [tops and bottoms]. Они полезны для нечестной игры, если вы склонны к подобным действиям, хотя не гарантируют постоянного выигрыша, и не выдерживают тщательного осмотра со стороны подозрительных соперников (им стоит только попросить рассмотреть кубик – и вас раскроют). Но при игре в кости есть несколько других вариантов жульничества, о некоторых из которых я вам расскажу.

Стоит отметить, что эти методы запрещено использовать в казино, и я не рекомендую вам использовать их в подобных заведениях – это лишь интересный метод изучения вероятностей.
Total votes 42: ↑26 and ↓16 +10
Comments 8

Памятки по искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению и большим данным

Reading time 4 min
Views 35K
NIX corporate blog Big Data *Machine learning *Artificial Intelligence
Translation


В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.
Читать дальше →
Total votes 51: ↑47 and ↓4 +43
Comments 9

Information

Rating
Does not participate
Location
Зеленоград, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity