Статья о том, как настроить точечный обход блокировок по нужным доменам на роутере с OpenWrt. На мой взгляд, это самый удобный способ, который можно реализовать сейчас.

Я предоставляю уже готовый конфиг с самыми востребованными доменами, который можно дополнять.

Настроить роутер можно с помощью скрипта. Если вдруг не заведётся сразу, то другим скриптом можно найти, что не работает. Настройка с помощью Ansible никуда не делась, только модифицировалась и стала лучше.

Помимо инструкций по настройке туннелей Wireguard и OpenVPN, написал инструкцию по использованию технологий, которые помогут в обходе блокировок по протоколу: Shadowsocks, VLESS и прочими.

В серии предыдущих статей я описывал, почему повсеместно используемые VPN- и прокси-протоколы такие как Wireguard и L2TP очень уязвимы к выявлению и могут быть легко заблокированы цензорами при желании, обозревал существующие гораздо более надежные протоколы обхода блокировок, клиенты для них, а также описывал настройку сервера для всего этого.

Но кое о чем мы не поговорили. Во второй статье я вскользь упомянул самую передовую и недетектируемую технологию обхода блокировок под названием XTLS-Reality, и пришло время рассказать о ней поподробнее, а именно - как настроить клиент и сервер для нее.

Кроме того, что этот протокол еще более устойчив к выявлению, приятным фактом будет и то, что настройка сервера XTLS-Reality гораздо проще, чем описанные ранее варианты - после предыдущих статей я получил довольно много комментариев типа "А что так сложно, нужен домен, нужны сертификаты, и куча всего" - теперь все будет гораздо проще.

Планировщик задач cron(8) существует с 7 версии Unix, а его синтаксис crontab(5) знаком даже тем, кто нечасто сталкивается с системным администрированием Unix. Это стандартизированный, довольно гибкий, простой в настройке и надёжно работающий планировщик, которому пользователи и системные пакеты доверяют управление важными задачами. Материалом о лучших практиках работы с cron делимся к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Всем привет! Продолжаем наш разговор об использовании электронных таблиц в работе OSINT-аналитиков. В первой части нашего цикла статей мы говорили об автоматизации генерации дорков (расширенных операторов поисковых запросов). Сегодня мы коснемся вопроса интеграции в таблицы данных из внешних API. За подробностями добро пожаловать под кат!

Я написал эту статью для себя, но подумал, что она будет полезна и начинающим айтишникам, и тем, кому необходимо освежить знания или быстро вспомнить основные вещи, не открывая полное руководство.

Ещё раз подчеркну, статья задумывалась как базовая памятка и помощь для начинающих, а никак не исчерпывающая документация. Многое я опускаю ввиду избыточности или неактульности, по крайней мере в моей работе.

Существует огромное количество руководств, статей, видеоуроков по bash. И это очень здорово, но есть одна проблема с ними. Процент материала "для начинающих" среди всего этого богатства стремится к 100, а вот по-настоящему интересных тонкостей касаются не только лишь все.

Я всегда любил bash-скриптинг, и сейчас пишу довольно много кода на bash. Периодически наталкиваюсь на неочевидные моменты; решил, что настала пора поделиться опытом с уважаемым хабрасообществом.

Кому интересно разобраться, что же может быть не так с bash/zsh на этот раз -- добро пожаловать под кат.

Почти у каждого есть старый ПК или ноутбук, который и выбросить жалко, и использовать не получается. Как правило такие девайсы не могут нормально работать из-за старого процессора, малого объема ОЗУ и прочих проблем. Особенно много такой техники бывает на складах у компаний.

Один из вариантов нормальной эксплуатации подобного оборудования — установка специализированных дистрибутивов Linux, которым для работы не нужен большой объем ОЗУ и быстрый процессор. Одна из таких сборок —  postmarketOS.

Математика везде в нашей жизни, но в программировании, а особенно ML ее два раза больше. Обычно Питон берут в пример самого "научного" языка программирования из-за математических фреймворков. Как не Питон может помочь оперировать математическими абстракциями, некоторые из сферы ресерча пользуются исключительно питоном для всяких научных изысканий — сегодня мы поговорим про библиотеку NumPy и работу с массивами. 

Самая новичковая "библиотека" с примочками в виде SciPy и Matplotlib предназначена для работы с многомерными массивами. NumPy – основа для многих других библиотек для машинного обучения, таких как SciPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow. 

Pandas, например, строится поверх NumPy и позволяет работать со структурами данных высокого уровня по типу DataFrame и Series. При помощи NumPy можно проводить преобразование категориальных данных в числовой формат, например, с использованием кодирования one-hot.

В наше время доминирования таких сервисов как GoogleMaps, 2ГИС, Яндекс.Карты и т.п. обычного пользователя трудно удивить онлайн-картами. Однако есть проекты, которые по-прежнему способны заинтересовать. В этой подборке я собрал наиболее интересные геоинформационные сервисы - приготовьтесь к погружению в историю, водный апокалипсис и царство цветов!

Однажды в далекие школьные годы у меня появилась идея заняться авто-реставрацией, благо у отца был в наличии уже практически сгнивший (но с отличным мотором) АЗЛК Москвич-408. Первым делом конечно же было решено поменять пороги и укрепить раму металлическим швеллером. Самый быстрый способ — естественно сварка, благо у отца и самодельный аппарат на Ш-образных пластинах был. Электроды и я нашел и, в принципе, довольно сносно приварил куски металла. Довольный своей работой заснул, думая о том, что я буду приваривать с утра. А с утра проснулся и понял что "ослеп", а отец поздравил "с первым пойманным зайцем". Чтобы понять о чем разговор — проследуйте под cut.

Как то уж так повелось со времен голодной студенческой юности, что я чаще на остатки денег покупал себе бананы, а не чипсы или гречку. Причин этому наверное может быть много, от "в Беларуси бананы дешевле картошки", до "банан как и шоколад способствует мозговой активности". Но факт остается фактом. Если хурма фрукт сезонный, то банан — это такая штука которая сопровождает нас по жизни постоянно. Как не отдать долг и не черкнуть заметку. Кроме того, про проведенному мной среди знакомых мини-опросу, одним из основных фруктов, которые с вероятностью 99% будут практически на каждом Новогоднем столе, также является банан. А ведь правильный банан еще нужно найти...

В общем, для "разогрева" предлагаю экспресс-тест. Как вы думаете, какой из бананов на картинке обладает максимальными лечебным эффектом по версии китайских исследователей? Для начала просто выберите и запомните число под понравившейся картинкой.

Ну а за ответом — традиционно, под кат.

Знанием как искать информацию в интернете владеют многие люди. Но не все знают как делать это более эффективно. В этой статье я расскажу о том, как эффективнее работать в Google и DuckDuckGo.

Не планировал я скоро еще что либо написать, но только еще больше раздразнили...

Итак, покажу как легко и быстро создавать и анализировать схемы в Симуляторе. Еще раз, статья за симулятор, а не за схемотехнику.

Запускаем симону и нажимаем на: "новая схема":

Периодически меня на начальном курсе просят дать "список всех-всех команд с кратким описанием что делает"... Ну прям "всех-всех". И ведь если искать в интернете "такие" справочники существуют - либо про "20-30 команд, но самых важных", либо с неточностями и устаревшей информацией. Так что предлагаю вашему вниманию свою версию такого "краткого" справочника (на 300, 515, 612, 716, 842, 1005, 1171 команд) с ссылками на wiki-описание и на cheat.sh-примеры наиболее важных команд.

Как с помощью двух мощных инструментов с открытым исходным кодом можно совместить привычный для пользователей интерфейс, надежность и мощь SQL, гибкость Python и командную работу как в Google Spreadsheet?

Всем привет! Проекту уже более трех лет, и количество звездочек на GitHub перевалило за 500 штук при нулевом маркетинге — поэтому я решил написать про обновления, которые у нас произошли.

В этой статье не будет каких-то зубодробительных технических подробностей, так-как под капотом у Totum — PostgreSQL и PHP. Все это упаковано в Totum для пользователей, которые, может быть, когда-то и программировали, но это было давно и уже неправда.

Киллер-фича (она же киллер-проблема для этого проекта) — это собственный DSL для непрограммистов и особая структура решения, позволяющая людям, имеющим поверхностное представление о программировании, создавать весьма сложные проекты, затратив немного времени по вечерам, после основной работы (проверено на людях).

Основная часть проекта open source с MIT-лицензией, есть продвинутая PRO с ограниченной лицензией платно — смотрите на https://ru.totum.online — и есть скрипт установки с которым справится даже школьник.

Сводные таблицы хорошо известны всем аналитикам по Excel. Это прекрасный инструмент, который помогает быстро получить различную информацию по массиву данных. Рассмотрим реализацию и тонкости сводных таблиц в Pandas.