Задача о сумме подмножеств в общей формулировке звучит так:

Существует множество S чисел, вопрос состоит в том, будет ли сумма некоторого подмножества от S равна заданному числу Т.

Известно, что данная задача NP-полная.

Мы будем решать эквивалентную задачу, где все числа являются натуральными.

Частным случаем задачи о сумме подмножеств является задача разбиения множества чисел:

Множество чисел S необходимо разбить на два подмножества S1 и S2, где сумма S1 равна сумме S2.

(От задачи о сумме подмножеств текущая отличается только тем, что T = SUM(S1) / 2 = SUM(S2) / 2)

Хочу предложить вам простой и элегантный способ относительно быстрого решения обеих задач методом целочисленного линейного программирования (ЦЛП). Мы получим не только точный ответ на вопрос, но и найдём искомое подмножество.

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

В 2018 году незаметно прошла новость о том, что российские ученые запатентовали идею фотонного компьютера. В основе лежат патенты Полуэктова А.О. и Степаненко С.А. В 2021 году в докладе Сергея Степаненко  было заявлено, что при наличии квалифицированных кадров и 300-400 человеко лет, цель создания фотонного компьютера может быть достигнута. Предлагаю стенограмму доклада.

Книга отлично подойдет , как для тех, кто давно "в теме", так и для тех людей, чья профессиональная деятельность никак не связана со статистикой.

Публикую обзор книги с моего телеграмм-канала IT-старт https://t.me/it_begin на книгу "Как лгать при помощи статистики". Автор книги Дарелл Хафф.

Ссылку на бесплатную версию книги оставлю в конце поста.

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Статистика - то, что окружает каждого из нас, данная книга поможет разобраться с тем, как грамотно можно "подтасовывать" данные в статистике.

Для кого эта книга?

Книга рассчитана на широкую аудиторию, так как её тематика и материал будут полезны, как для опытных и компетентных людей, так и для тех, кто крайне далёк от статистики.

В этой статье я разберу по косточкам все тайны квантовых компьютеров: что такое суперпозиция (бесполезна) и запутанность (интересный эффект), могут ли они заменить обычные компьютеры (нет) и могут ли они взломать RSA (нет). При этом я не буду упоминать волновую функцию и столь раздражающих Bob и Alice, которых вы могли встречать в других статьях про квантовые машины.

Первое и самое главное, что нужно знать - квантовые компьютеры не имеют ничего общего с обычными. Квантовые компьютеры по своей природе - аналоговые, там нет бинарных операций. Вероятно, вы уже слышали про Кубиты, что у них есть состояние 0, 1 и 0-1 одновременно, и благодаря этому вычисления выполняются очень быстро: это заблуждение. Кубит - это магнит (обычно атом или электрон), подвешенный в пространстве, который может вращаться по всем трем осям. Собственно, вращение магнита в пространстве - это и есть операции квантового компьютера. Почему это может ускорить вычисления? Было очень сложно найти ответ, но самые стойкие читатели увидят его в конце статьи. Начнем разоблачения.

Приветствую тебя, дорогой читатель в самой первой вводной части серии статей «Приручение черного дракона. Этичный хакинг с Kali Linux».

Идеей, побудившей меня к написанию данной серии статей является мое желание поделиться собственным опытом в области тестирования на проникновение в рамках проводимых мной аудитов информационной безопасности финансовых организаций, и попытаться осветить важные, на мой взгляд, ключевые моменты касаемо подхода, инструментов, приемов и методов. Конечно же в сети очень много статей и книг посвященных данной теме (например, замечательная книга Дениела Г. Грэма «Этичный хакинг. Практическое руководство по взлому» или «Kali Linux. Тестирование на проникновение и безопасность» - труд целого коллектива высококлассных специалистов), программы курсов от Offensive Security, EC-Council, но далеко не у всех есть материальные возможности оплачивать дорогостоящие курсы, а в дополнение к учебникам хотелось бы больше практических примеров основанных на чьем-то опыте.

Я искренне надеюсь, дорогой читатель, что в этой серии статей мне удастся охватить большую часть интересующих тебя тем, и ответить на большую часть вопросов возникающих у тебя по мере погружения в таинственный мир информационной безопасности и пентестинга в частности.

Мы будем использовать подход максимально приближенный к сценариям атак проводимых злоумышленниками, а также вдоволь попрактикуемся на отдельных примерах и разберем такие темы как разведка и сбор информации (footprinting), сканирование ресурсов с целью обнаружения известных уязвимостей, применение эксплоитов из базы Metasploit framework для получения доступа к системе, повышение привилегий до уровня root-пользователя за счет уязвимого ПО (privilege escalation), рассмотрим методы социальной инженерии, сетевые атаки канального уровня (MAC-spoofing, ARP-spoofing, DHCP starvation), способы атак на веб-сервера, перехват и анализ трафика с помощью сетевых снифферов и многое другое.

В этой статье мы расскажем, как устроены технологии распознавания речи, и опишем архитектуру собственного решения. В конце статьи – бесплатный телеграм-бот для теста системы распознавания речи, описанной в статье.

Наверное, мне не дано понять всю красоту и мощь диаграмм Ганта. Зато попытки разобраться в них подарили открытие — деятельность Кароля Адамецкого, человека, который не просто опередил и Ганта, и своё время, но придумал менеджмент, каким мы его знаем, когда абстрактное управление проектами идёт параллельно с работой с людьми.

К сожалению, все его разработки конца 19 — начала 20 века были известны в пределах Российской империи, и тогда по большому счёту не до менеджмента было. Поэтому первенство в открытии проектных диаграмм осталось за Гантом, а первые попытки описать менеджмент как современную дисциплину стали достижением Тэйлора. А Адамецкий вошёл в историю почти никому не известным гением. Дальше — просто его история, интересные находки и озарения.

США всегда были мировым лидером в области полупроводников: и в проектировании, и в производстве и в инструментах для их создания. Полупроводниковая отрасль является основой всех технологических инноваций в области вычислительной техники и информационных технологий. Без них не было бы таких компаний как Amazon, Google, Microsoft, Meta, Apple и Tesla. Но уже пару десятилетий США постепенно теряют своё превосходство в полупроводниковой промышленности. В последние годы темпы потерь только ускоряются. Если это лидерство будет утеряно, то будет потерян фундаментальный строительный блок современных технологий, и США уступят своё всеобъемлющее технологическое преимущество. В этой статье мы обсудим основные причины этой проблемы и предложим решения, которые по своей природе должны быть поддержаны обеими партиями.

Эта статья призвана дать ответы на вопросы, которые возникают у некоторых студентов во время обучения и после окончания вузов относительно процесса обучения, образования вообще. Вроде таких наивных вопросов:

Для меня, как человека, который верил в то, что учебное заведение призвано ОБУЧАТЬ, это было, мягко говоря, шоком.

Подобные заблуждения почему-то никто не старается развеять заранее, и у людей случается шок, притом уже многие прошли через современную систему образования РФ. Придётся взять на себя подобный труд. Для меня бы, например, чтение подобной статьи было бы полезно в свое время, так как до некоторых пор сам был в плену подобных иллюзий.

Также она, возможно, будет небезынтересна родителям, непонимающим для чего система образования РФ делает те или иные вещи.

Еще я попробую дать отпор различного рода пропагандистам многословно рассуждающим о проблемах образования РФ и мнимых путях их решения, о каких-то компетенциях, о нужности или ненужности ЕГЭ, об инновациях и цифровизации в образовании, прочих "внутренних" вещах, но никогда не говорящих о сути системы образования РФ. Это происходит потому, что подобного рода статьи нацелены на сокрытие главной проблемы и внедрении определенных мыслей, а не простом и понятном разъяснении сложившейся ситуации с образованием в РФ.

Прежде всего я опишу свой личный опыт взаимодействия с системой образования РФ, чтобы вы представляли как я учился, и к каким умозаключения приходил тогда; это поможет понять ход моих рассуждений в основной части статьи, где я проанализирую образовательную систему РФ.

Около 10 лет назад я вторично начал вести блог в «Живом журнале» (и вел его около полутора лет). Там я пробовал писать, в том числе, на научно-популярные, философские и религиозные темы и, в частности, о высоком Средневековье (в тот период я читал и перечитывал Жака ле Гоффа, Анри де Любака, Нормана Дэвиса и Йохана Хёйзингу). XV-XVI века в истории Европы интересовали меня как «самая долгая ночь перед рассветом» в истории Западной цивилизации, когда на встречных курсах шли распад единой католической ойкумены, стремительная кристаллизация естественнонаучной картины мира на индийском и исламском субстрате, расширение географии – и все это в условиях жестокого религиозного мракобесия. Бушевавшая в XIV-XVII веках серия эпидемий чумы массово выкосила образованных клириков (ведь именно священники оказались в эпицентре антисанитарии и скученности, целования зачумленных крестов и причащения больных прихожан). На их место пришли те недоучки и фанатики, которые превратили христианскую проповедь в охоту на ведьм.

Наука освобождалась от магии и суеверий рывками. Первый настоящий физик Галилео Галилей жил в 1564-1642 годах. При этом к моменту смерти престарелого Галилея 15 лет исполнилось Роберту Бойлю, последнему ученому, всерьез занимавшемуся алхимией (1627-1691). Старшим современником Галилея был великий астроном и конструктор астрономических приборов Тихо Браге (1546-1601), а младшим – великий астроном и астролог Иоганн Кеплер (1571-1630), чья мать, трактирщица Катарина Кеплер (1547-1622) была обвинена в ведовстве. Всего через год после смерти Галилея родился Исаак Ньютон (1643-1727), учившийся у Бойля физике (и алхимии), а также претендовавший на авторство настолько законченной и непротиворечивой теории естествознания, что позволил себе сравнить Вселенную с заводными часами.

Так случается, что ограничения не позволяют нам хранить матрицу смежности графа размером n^2. В данной статье я описал, как уменьшить этот размер в 8 раз для ориентированного графа и в 2 раза для неориентированного. Битовая и треугольная матрицы смежности - вот что такое эффективное хранение.

Чему учит эта книга: быть понятным

Чему она научила меня: вести коммуникацию так, чтобы после нее люди выходили уверенные и окрыленные

Что я хочу от материала: кратко объяснить основные идеи книги, которые помогают упаковать свои мысли в более понятную форму 

Программист пишет интересную статью. Холст, масло, ruDALL-E.

Что самое сложное в написании статьи для Хабра? Конечно же сесть и начать писать! А потом вовремя остановиться. Ну а на третьем месте — во всяком случае для меня — стоит загрузка уже готовой статьи на Хабр. Про новый редактор я тактично промолчу, а старый в принципе весьма неплох: статью в markdown можно скопировать в него почти без изменений. Но вот с добавлением картинок есть пара нюансов.

Во-первых, форматирование: markdown не поддерживает ширину-высоту-выравнивание картинок, поэтому если вам захочется красоты, то все теги придется переписать в html. А во-вторых, когда вы зальете картинки на Habrastorage (или в любое другое облако), адреса локальных картинок по всему тексту придется вручную перебивать на ссылки в облаке. Как-то вечером я дописывал статью с ~50 картинками, ужаснулся количеству предстоящей работы, и решил написать простенький скрипт для автоматизации всего этого.

Первые версии (v1 ~ v3)

В современной информатике, точнее – в области машинного обучения и нейронных сетей – нашла оригинальное применение концепция платоновских идеальных сущностей. Платонические корни распознавания образов и, соответственно, роль платонизма в работе нейронок, а также в Data Science, заслуживают подробного осмысления, что я и попытаюсь обрисовать в этом посте.   

Пост навеян мыслями Виктора Сиротина @visirok о том, что программирование и проектирование программных продуктов являются материализацией идей. Отдельно благодарю Виктора за наше насыщенное общение, вышедшее за пределы Хабра, за его внимание к моему блогу, а также за возможность ознакомиться с его мемуарами. Впрочем, показатели трех последних постов Виктора в его блоге говорят сами за себя – надеюсь, он будет радовать Хабр и новыми превосходными работами, и все читатели, которым понравится данный пост, также не забудут подписаться на Виктора. А теперь приступим.