Перевод Making a Simple Neural Network

Что мы будем делать? Мы попробуем создать простую и совсем маленькую нейронную сеть, которую мы объясним и научим что-нибудь различать. При этом не будем вдаваться в историю и математические дебри (такую информацию найти очень легко) — вместо этого постараемся объяснить задачу (не факт, что удастся) вам и самим себе рисунками и кодом.

Решил попробовать себя в работе с API Вконтакте и наткнулся на интересную особенность.

Один из способов авторизации в API — это OAuth. Вкратце всё происходит так: создаёте приложение ВК, получаете его ID, а затем отправляете браузер пользователя на адрес:

				https://oauth.vk.com/authorize"
					+ "?client_id=123"    // ID вашего приложения
					+ "&display=page"
					+ "&redirect_uri=https://oauth.vk.com/blank.html"    // URL, на который попадёт пользователь после успешной авторизации. ВК требует указания этого сайта в настройках приложения и только для приложения типа Сайт. Для остальных работает только указанный УРЛ, в целях безопасности
					+ "&scope= права доступа"
					+ "&response_type=token"
					+ "&v=5.52"
					+ "&state=123456"

Это авторизация методом Implicit flow.

Если пользователь залогинен, ему будет сразу предложено установить приложение, если нет — вначале залогиниться, а уже потом устанавливать. Если приложение уже установлено, то идёт сразу переход на страницу, в хэше которой будет токен. Дальше идёт работа с API.

Рисунок используемый для parallax эффекта. Автор Patryk Zabielski

Привет друзья, я покажу вам как создать простою многослойную иллюстрацию с глубиной, которая переходит к контенту. Мы будем использовать метод, в котором необходим только css и чистый JS(coffeescript) (Никаких jQuery!).

Этот урок для начинающих, с начальным знанием JS и CSS, так что я буду объяснять большинство вещей и ссылаться на внешние источники.

→ Финальное демо

Дошли руки написать очередное дополнение к моему краткому курсу компьютерной графики. Итак, тема для очередного разговора — использование карт нормалей. В чём основное отличие использования карт нормалей от затенения Фонга? Основная разница в плотности задания информации. Для затенения Фонга мы использовали нормальные вектора, заданные к каждой вершине нашей полигональной сетки, интерполируя нормали внутри треугольников. Использование же карт нормалей позволяет задавать нормали для каждой точки нашей поверхности, а не лишь изредка, что просто драматическим образом влияет на детализацию изображений.

В принципе, в лекции про шейдеры мы уже использовали карту нормалей, но только заданную в глобальной системе координат. Сейчас же разговор пойдёт про касательное пространство. Итак, вот две текстуры, левая задана в глобальном пространстве (RGB напрямую превращается в вектор XYZ), а правая — в касательном.

Всем привет!

Эта статья посвящается удивительным особенностям в мире хаоса. Я постараюсь рассказать о том, как обуздать такую странную и сложную вещь, как хаотический процесс и научиться создавать собственные простейшие генераторы хаоса. Вместе с вами мы пройдем путь от сухой теории до прекрасной визуализации хаотических процессов в пространстве. В частности, на примере известных хаотических аттракторов, я покажу как создавать динамические системы и использовать их в задачах, связанных с программируемыми логическими интегральными схемами (ПЛИС).

Исследователи разработали недорогой способ обнаружения точного местоположения смартфона, работающего в LTE/4G сотовой сети. Эта разработка дает понять, что мобильные сети новых поколений так же уязвимы к некоторым типам атак, как и сети, работающие по прежним, уже устаревшим, стандартам связи и спецификациям.

Новая атака использует уязвимость в LTE протоколе. Этот стандарт к концу года будет обеспечивать связь для 1,37 млрд абонентов. Для проведения атаки требуется собрать систему из элементов, общая стоимость которых составляет около $1400. В качестве ПО используется Open Source софт. Система, узел NodeB, позволяет определить местонахождение телефонов, совместимых с LTE-стандартом, с точностью до 10-20 метров. В некоторых случаях это оборудование позволяет узнать и GPS-координаты устройств, хотя атака такого типа может быть обнаружена пользователем смартфона. Разработан и еще один способ определения координат смартфонов, при этом атаку практически невозможно обнаружить. Этот метод позволяет определить местонахождение заданного устройства в пределах пары квадратных километров.

В последнее время на Хабре и Гиктаймс появилось много статей (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) о SIM-карте, наделенной невиданными и неслыханными возможностями, что вызвало озабоченность и заинтересованность в различных кругах. Появилось множество скепсиса и споров, а затем различных теорий, порой потрясающих своей фантастичностью. Попробуем приоткрыть завесу тайны с технической стороны. Естественно, эти тесты не были бы возможны без данной SIM-карты, которую нам любезно предоставил MagisterLudi.

Для тех, кто не хочет читать много букв, — резюмирую: принудительного шифрования нет, защиты от комплексов перехвата нет, подключения к второй по уровню сигнала БС нет, подмена номера есть, подмена голоса есть, биллинг есть, сокрытия IMSI нет, сокрытия местоположения нет.

Начнем по порядку.

В рамках создания нашей браузерной космической игры, перед нами стояла задача разработать простую и наименее ресурсозатратную анимацию вращения планет в звездной системе.

Вычеркиваем

После непродолжительного подбора различных способов реализации, сразу были исключены варианты:

• с gif-анимацией (из-за низкого качества изображения);
• с Flash (по договоренности, Flash-технологии решили в проекте не использовать);
• с анимацией с помощью JQuery посредством функции $().animate (по причине ее прожорливости).

CANVAS в помощь!

Итак, остановились мы на использовании Canvas и JavaScript, посчитав этот вариант оптимальным для реализации нашей задачи.

Я с удивлением обнаружил, что многие разработчики, даже давно использующие postgresql, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. Ну или в лучшем случае «копипастят» со StackOverflow выражения типа «row_number() OVER ()», не вдаваясь в детали. А ведь оконные функции — полезнейший функционал PostgreSQL.
Попробую по-простому объяснить, как можно их использовать.

Думаю, многие когда-либо задумывались над тем, как работают сотовые сети. Ведь мы пользуемся мобильными телефонами почти каждый день. Количество абонентов увеличивается с каждым днем, так же как и площади сетевого покрытия… На смену старым стандартам приходят новые, растут и «аппетиты» пользователей мобильного интернета. Если Вас интересует, как все это работает, добро пожаловать под кат! Поскольку инфраструктура сотовых сетей довольно велика, а ее описание может занять целую книгу, в данной статье мы остановимся на Um-интерфейсе, с помощью которого наши телефоны взаимодействуют с оборудованием оператора, а также другими абонентами.

Осторожно, злая собака много картинок!

Продолжаем начатый в прошлом посте разговор о безопасности UEFI, об угрозах и имеющихся защитах от них.
В этот раз речь пойдет об SMM, о том, как он устроен и работает, и почему является желанной целью для атаки.
Пропустившим нулевую и первую части сего опуса — рекомендую прочесть сначала их, остальных покорно прошу под кат.

Целью проекта Blitzortung.org является создание малобюджетной сети станций для высокоточного определения местоположения молний. Достигается это благодаря большого количества приемных станций расположенных близко друг к другу, как правило, на расстоянии 50 км — 250 км. Эти станции передают свои данные на центральный сервер, где места вспышек молний вычисляются по времени прихода сигналов. Владельцы этих приемников — добровольцы, которые покупают или собирают оборудование самостоятельно. Есть также команда программистов-добровольцев, которые разрабатывают и реализуют алгоритмы определения местоположения и визуализации и люди, которые помогают поддерживать работоспособность всей системы. Местоположения молний бесплатно доступны в исходном формате для тех участников, чьи станции передают свои данные на сервер проекта. Владелец приемной станции может использовать исходные данные для любых некоммерческих целей.

Окончание перевода статьи «путеводитель по реализации 2Д платформеров».
Начало

Тип №3: Битовые маски

Он подобен тайловому (плавному) методу, но вместо использования больших тайлов используется картинка для проверки столкновений для каждого пиксела. Это позволяет лучше проработать игру, но и значительно увеличивает сложность, использует больше памяти и требует что-то схожее с графическим редактором для создания уровней. Такая маска обычно не используется непосредственно для визуализации, поэтому нужны дополнительные средства — например, большое графическое изображение (подложка), индивидуально для каждого уровня. Из-за подобных проблем эта техника довольно редка в использовании, но позволяет добиться более качественных результатов, чем варианты, основанные на тайлах. Этот метод удобен для создания динамического окружения — разрушения можно просто «рисовать» в битовую маску для изменения уровня. Хороший пример — игры серии Worms.

Worms World Party с разрушаемой топографией
Примеры: Worms, Talbot’s Odyssey

В этой короткой заметке рассмотрена процедура установки модулей ядра в дистрибутивах Fedora. Данная процедура может быть использована для добавления модулей ядра, не включенных в состав стокового ядра Fedora, а также для сборки модулей в дереве ядра в процессе разработки для этого дистрибутива.

Процедура установки описана на примере модулей шины CAN и дистрибутива Fedora 22.

Традиционная техника “начального уровня”, сравнения текущего изображения с эталоном основывается на рассмотрении изображений как двумерных функций яркости (дискретных двумерных матриц интенсивности). При этом измеряется либо расстояние между изображениями, либо мера их близости.

Как правило, для вычисления расстояний между изображениями используется формула, являющаяся суммой модулей или квадратов разностей интенсивности:

d(X,Y) = SUM ( X[i,j] — Y[i,j] )^2

Если помимо простого сравнения двух изображений требуется решить задачу обнаружения позиции фрагмента одного изображения в другом, то классический метод “начального уровня”, заключающийся в переборе всех координат и вычисления расстояния по указанной формуле, как правило, терпит неудачу практического использования из-за требуемого большого количества вычислений.

Одним из методов, позволяющих значительно сократить количество вычислений, является применение Фурье преобразований и дискретных Фурье преобразований для расчёта меры совпадения двух изображений при различных смещениях их между собой. Вычисления при этом происходят одновременно для различных комбинаций сдвигов изображений относительно друг друга.

Наличие большого числа библиотек, реализующих Фурье преобразований (во всевозможных вариантах быстрых версий), делает реализацию алгоритмов сравнения изображений не очень сложной задачей для программирования.

На носу было придумывание темы для диплома, на кафедре популярностью пользовались различные варианты идей связанных с генетическими алгоритмами, а мне самому хотелось сделать что-нибудь этакое. Так и родилась идея, давшая начало данному проекту, а именно генетическому оптимизатору программного кода.



Цель была довольно амбициозной — в идеале сделать такую штуку, которой на вход подается программа, а дальше она ее крутит так и сяк и пытается всячески ускорить отдельные ее фрагменты без участия человека, попутно собирая себе базу для последующих оптимизаций. Сразу скажу что хотя в целом задача была решена, практической пользы я из нее извлечь не смог. Однако некоторые полученные в процессе результаты показались мне достаточно интересными чтобы ими поделиться.

Например вот такая забавная оптимизация набора арифметических инструкций (взятых из какой-то подвернувшейся под руку математической библиотеки), соответствующих формулам: , которая на 6 джаве с выключенным JIT у меня давала около 10% ускорения, при этом на первый взгляд даже не очевидно что эти формулы эквивалентны (ОТКУДА ТУТ OR? ЭТО ВООБЩЕ ЗАКОННО?!), хотя это так. Под катом я расскажу, как именно получались такие результаты и каким образом компьютер придумывал лучший код чем тот, который мог написать я сам.

Сейчас дополненная реальность – это одно из самых интересных направлений. Поэтому я и взялся за ее изучение, а результатом этого стала собственная реализация кроссплатформенной безмаркерной дополненной реальности на Qt. Речь в этой статье пойдет о том, как это было реализовано (или же как это реализовать самому). Под катом можно найти демку и ссылку на проект на гитхабе.

Предисловие

(из статьи КОМПЬЮТЕРНАЯ СТЕГАНОГРАФИЯ ВЧЕРА, СЕГОДНЯ, ЗАВТРА. Технологии информационной безопасности 21 века. /Барсуков В. С., к.т.н., Романцов А.П./1998/)
Задача надежной защиты информации от несанкционированного доступа является одной из древнейших и не решенных до настоящего времени проблем. Способы и методы скрытия секретных сообщений известны с давних времен, причем, данная сфера человеческой деятельности получила название стеганография. Это слово происходит от греческих слов steganos (секрет, тайна) и graphy (запись) и, таким образом, означает буквально “тайнопись”, хотя методы стеганографии появились, вероятно, раньше, чем появилась сама письменность (первоначально использовались условные знаки и обозначения).
В дальнейшем для защиты информации стали использоваться более эффективные на время создания методы кодирования и криптографии.
Как известно, цель криптографии состоит в блокировании несанкционированного доступа к информации путем шифрования содержания секретных сообщений. Стеганография имеет другую задачу, и ее цель — скрыть сам факт существования секретного сообщения. При этом, оба способа могут быть объединены и использованы для повышения эффективности защиты информации (например, для передачи криптографических ключей).
Как и любые инструменты, стеганографические методы требуют к себе внимания и осторожного обращения, так как могут быть использованы как для целей защиты, так и для целей нападения.

Алгоритм

В соответствии с методом широкополосного сигнала, каждый бит данных кодируется последовательностью изменённых яркостей пикселей в соответствии со значениями бит псевдослучайной последовательности.
Метод широкополосного сигнала предполагает возможность выработки у отправляемой и принимающих сторон одинаковой псевдослучайной последовательности или, по крайней мере, псевдослучайных последовательностей со статистическими характеристиками эквивалентными равным.
При этом в качестве контейнера для размещения данных может выступать не только само изображение, но и обратимое преобразование этого изображения, например, спектр, получаемый в результате Фурье преобразований. Наличие большого числа библиотек, реализующих Фурье преобразований (во всевозможных вариантах быстрых версий), делает реализацию алгоритмов не очень сложной задачей для программирования.

Так сложилось, что в Qt4 Embedded, которую мы используем на нашем приборе Беркут-ММТ, нет поддержки таких устройств ввода, как энкодер. Т.е. если прицепить к прибору мышь — координаты при перемещении обрабатываться будут, а вот колесо прокрутки — нет. Потому что драйвер linuxinput не обрабатывает события с типом REL_WHEEL, которое генерит энкодер, а только REL_X и REL_Y, которые отвечают за изменение координат.

Кому интересно как эту проблему решить — добро пожаловать под кат.

Продолжение серии статей, посвященной вопросам современных угроз, сценариев атак и мерам противодействия. На этот раз мы рассмотрим примеры обнаружения атак на беспроводные сети.