Честно признаться, у меня не было планов писать и публиковать эту статью, но, после того, как за два месяца увидел в ближнем кругу коллег 5 штук свежеприобретённых телефонов от Xiaomi, и недавнюю статью на Geektimes, рекламирующую управление умным домом от Xiaomi, ко мне пришла совесть и, сцуко, потребовала поделиться знанием с остальными.

Доброго времени суток уважаемые хабравчане. Уже 3 года я работаю на проекте в котором мы используем Spring. Мне всегда было интересно разобраться с тем, как он устроен внутри. Я поискал статьи про внутреннее устройство Spring, но, к сожалению, ничего не нашел.

Всех, кого интересует внутреннее устройство Spring, прошу под кат.

Чтобы сходу понимать материалы об инфраструктуре открытых ключей, сетевой безопасности и HTTPS, нужно знать основы криптографической теории. Один из самых быстрых способов изучить их — посмотреть или прочитать лекцию Владимира ivlad Иванова. Владимир — известный специалист по сетям и системам их защиты. Он долгое время работал в Яндексе, был одним из руководителей нашего департамента эксплуатации.


Мы впервые публикуем эту лекцию вместе с расшифровкой. Начнём с первой части. Под катом вы найдёте текст и часть слайдов.

Добрый день.
Меня зовут Головач Иван, я руковожу небольшой образовательной компанией и преподаю сам:

1. Java Core
2. Junior Java Developer: Servlet API, JDBC, Maven, JUnit, Mockito, Log4J, основы Spring/SpringMVC, основы JPA/Hibernate, шаблоны/архитектуры MVC/IoC/DAO.
3. Multicore programming in Java.

Также я веду курс «Scala for Java Developers» на платформе для онлайн-образования udemy.com (аналог Coursera/EdX).

В следствии этого у меня скопилось значительно количество ссылок на видео на русском языке по Java как моего авторства, так и моих коллег.

(GolovachCourses.com)

Здесь собраны несколько вариантов записи моего курса Java Core.
Модуль #1 (Procedural Java):
Набор июль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор апрель 2013: #1, #2, #3, #4
Набор февраль 2013: #1, #2, #3, #4
Набор январь 2013: #1, #2, #3, #4
Набор октябрь 2012: #1, #2, #3, #4.

В предыдущей части были сформулированы требования к процедуре универсального обобщения. Одно из требований гласило, что результат обобщения должен не просто содержать набор понятий, кроме этого полученные понятия обязаны формировать некое пространство, в котором сохраняются представление о том, как полученные понятия соотносятся между собой.

Если рассматривать понятия как «точечные» объекты, то такую структуру можно отчасти описать матрицей взаимных расстояний и представить в виде взвешенного графа, где вершины — это понятия, а каждому ребру сопоставлено число, соответствующее расстоянию между понятиями, которые это ребро соединяет.

Ситуация несколько усложняется, когда понятия имеют природу множеств (рисунок ниже). Тогда возможны формулировки типа: «понятие C содержит понятия A и B», «понятия A и B различны», «понятия A и B имеют нечто общее». Если положить, что близость определяется в интервале от 0 до 1, то про рисунок слева можно сказать: «близость A и C равна 1, близость B и C равна 1, близость A и B равна 0).

Попытка заглянуть вглубь hashCode() привела к спелеологическому путешествию по исходному коду JVM, с рассмотрением структуры объектов и привязанной блокировки (biased locking), а также удивительных последствий для производительности, связанных с использованием hashCode() по умолчанию.

Скажите, приходилось ли вам слышать о новых службах Azure: Elasticville, StorageWart и API Gatesian? Разумеется, нет, ведь эти названия были придуманы только что. В этой статье мы делимся с вами шпаргалкой, в которой понятным языком описана экосистема Microsoft Azure.

Карта Тройка представляет из себя универсальный пополняемый электронный кошелек, широко используемый в системах оплаты общественного транспорта Москвы с 2013 года.

Цель данного исследования — выяснить защищенность системы электронного кошелька от подделки баланса, оценить безопасность инфраструктуры, работающей с картой. Вся работа была выполнена без использования специальных технических средств. Использовался дешевый смартфон на платформе Android и персональный компьютер. Общее время, затраченное на исследование, составило 15 дней.

В ходе работы был успешно проведен реверс­-инжиниринг мобильного приложения «Мой проездной», что позволило получить доступ к памяти карты и изучить структуру хранения данных. Были найдены уязвимости, позволяющие выполнить подделку баланса, записанного на электронном кошельке карты Тройка. В результате чего стало возможным использование систем, поддерживающих карту, без оплаты.

Итогом исследования стала разработка приложения TroikaDumper, позволяющего эксплуатировать уязвимости системы электронного кошелька.

Внимание! Данные материалы представлены исключительно в ознакомительных целях. Подделка проездных билетов является уголовным преступлением и преследуется по закону.

Приходит ветеринар к терапевту. Терапевт: — На что жалуетесь? Ветеринар: — Нет, ну так каждый может!

Искусственные нейронные сети способны обучаться. Воспринимая множество примеров, они могут самостоятельно находить в данных закономерности и выделять скрытые в них признаки. Искусственные нейронные сети во многих задачах показывают очень неплохие результаты. Закономерный вопрос — насколько нейронные сети похожи на реальный мозг? Ответ на этот вопрос важен главным образом для того, чтобы понять, можно ли, развивая идеологию искусственных нейронных сетей, добиться того же, на что способен человеческий мозг? Важно понять, носят ли различия косметический или идеологический характер.

Как это ни удивительно, но очень похоже, что реальный мозг противоречит всем базовым принципам искусственных нейронных сетей. Это вдвойне удивительно, учитывая, что изначально искусственные нейронные сети создавались как попытка воспроизвести именно биологические механизмы. Но в том и коварство подобных ситуаций. Очень часто то, что на первый взгляд выглядит правдоподобно, на поверку оказывается полной противоположностью того, что есть на самом деле.

Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.

В этом эссе описана схема работы Git. Предполагается, что вы знакомы с Git достаточно, чтобы использовать его для контроля версий своих проектов.

Эссе концентрируется на структуре графа, на которой основан Git, и на том, как свойства этого графа определяют поведение Git. Изучая основы, вы строите своё представление на достоверной информации, а не на гипотезах, полученных из экспериментов с API. Правильная модель позволит вам лучше понять, что сделал Git, что он делает и что он собирается сделать.

Текст разбит на серии команд, работающих с единым проектом. Иногда встречаются наблюдения по поводу структуры данных графа, лежащего в основе Git. Наблюдения иллюстрируют свойство графа и поведение, основанное на нём.

После прочтения для ещё более глубокого погружения можно обратиться к обильно комментируемому исходному коду моей реализации Git на JavaScript.

Разработка программного продукта знает много достойных методологий — иначе говоря, устоявшихся best practices. Выбор зависит от специфики проекта, системы бюджетирования, субъективных предпочтений и даже темперамента руководителя. В статье описаны методологии, с которыми мы регулярно сталкиваемся в Эдисоне.

Введение

Представляем третью (и последнюю) статью в серии, задуманной, чтобы помочь быстро разобраться в технологии глубокого обучения; мы будем двигаться от базовых принципов к нетривиальным особенностям с целью получить достойную производительность на двух наборах данных: MNIST (классификация рукописных цифр) и CIFAR-10 (классификация небольших изображений по десяти классам: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик).

Продолжаем публикацию наших свежих образовательных курсов. За 14 лекций Технотрека вы получите необходимые навыки и опыт в области разработки на Java, узнаете синтаксис и основные библиотеки языка, начнете понимать объектно-ориентированный подход, сможете декомпозировать сложные задачи.

Курс ведут Рустам Кильдиев, Java/Scala-разработчик мобильного ПО, и Дмитрий Архангельский, инженер-разработчик в Одноклассниках.

Лекция 1. «Знакомство с платформой Java»

Вводное занятие, на котором кратко дается описание всего курса. Основная задача курса — не просто научить синтаксису, а дать практические навыки и понимание основ. Курс выстроен так, чтобы, выполняя небольшие задачи, написать проект «Бэкенд к мессенджеру».

Данный текст является вольным переводом вот этой главы замечательной книги «High Performance Browser Networking» авторства Ильи Григорика. Перевод выполнялся в рамках написания курсовой работы, потому очень вольный, но тем не менее будет полезен тем, кто слабо представляет что такое TLS, и с чем его едят.

Общие сведения о TLS

Протокол TLS (transport layer security) основан на протоколе SSL (Secure Sockets Layer), изначально разработанном в Netscape для повышения безопасности электронной коммерции в Интернете. Протокол SSL был реализован на application-уровне, непосредственно над TCP (Transmission Control Protocol), что позволяет более высокоуровневым протоколам (таким как HTTP или протоколу электронной почты) работать без изменений. Если SSL сконфигурирован корректно, то сторонний наблюдатель может узнать лишь параметры соединения (например, тип используемого шифрования), а также частоту пересылки и примерное количество данных, но не может читать и изменять их.

Статистика приходит к нам на помощь при решении многих задач, например: когда нет возможности построить детерминированную модель, когда слишком много факторов или когда нам необходимо оценить правдоподобие построенной модели с учётом имеющихся данных. Отношение к статистике неоднозначное. Есть мнение, что существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика. С другой стороны, многие «пользователи» статистики слишком ей верят, не понимая до конца, как она работает: применяя, например, тест Стьюдента к любым данным без проверки их нормальности. Такая небрежность способна порождать серьёзные ошибки и превращать «поклонников» теста Стьюдента в ненавистников статистики. Попробуем поставить точки над i и разобраться, какие модели случайных величин должны использоваться для описания тех или иных явлений и какая между ними существует генетическая связь.

Привет всем читателям Habrahabr, в этой статье я хочу поделиться с Вами моим опытом в изучении нейронных сетей и, как следствие, их реализации, с помощью языка программирования Java, на платформе Android. Мое знакомство с нейронными сетями произошло, когда вышло приложение Prisma. Оно обрабатывает любую фотографию, с помощью нейронных сетей, и воспроизводит ее с нуля, используя выбранный стиль. Заинтересовавшись этим, я бросился искать статьи и «туториалы», в первую очередь, на Хабре. И к моему великому удивлению, я не нашел ни одну статью, которая четко и поэтапно расписывала алгоритм работы нейронных сетей. Информация была разрознена и в ней отсутствовали ключевые моменты. Также, большинство авторов бросается показывать код на том или ином языке программирования, не прибегая к детальным объяснениям.

Поэтому сейчас, когда я достаточно хорошо освоил нейронные сети и нашел огромное количество информации с разных иностранных порталов, я хотел бы поделиться этим с людьми в серии публикаций, где я соберу всю информацию, которая потребуется вам, если вы только начинаете знакомство с нейронными сетями. В этой статье, я не буду делать сильный акцент на Java и буду объяснять все на примерах, чтобы вы сами смогли перенести это на любой, нужный вам язык программирования. В последующих статьях, я расскажу о своем приложении, написанном под андроид, которое предсказывает движение акций или валюты. Иными словами, всех желающих окунуться в мир нейронных сетей и жаждущих простого и доступного изложения информации или просто тех, кто что-то не понял и хочет подтянуть, добро пожаловать под кат.

Реляционные базы данных (РБД) используются повсюду. Они бывают самых разных видов, от маленьких и полезных SQLite до мощных Teradata. Но в то же время существует очень немного статей, объясняющих принцип действия и устройство реляционных баз данных. Да и те, что есть — довольно поверхностные, без особых подробностей. Зато по более «модным» направлениям (большие данные, NoSQL или JS) написано гораздо больше статей, причём куда более глубоких. Вероятно, такая ситуация сложилась из-за того, что реляционные БД — вещь «старая» и слишком скучная, чтобы разбирать её вне университетских программ, исследовательских работ и книг.

На самом деле, мало кто действительно понимает, как работают реляционные БД. А многие разработчики очень не любят, когда они чего-то не понимают. Если реляционные БД используют порядка 40 лет, значит тому есть причина. РБД — штука очень интересная, поскольку в ее основе лежат полезные и широко используемые понятия. Если вы хотели бы разобраться в том, как работают РБД, то эта статья для вас.

Привет, %username%!

Так уж вышло, что несмотря на относительно неплохое понимание инфраструктуры открытых ключей, содержимое *.crt файлов всегда оставалось для меня полнейшей загадкой.
Нет, не поймите неправильно. Я знаю, что x.509 сертификат содержит информацию о владельце, открытый ключ, сведения об удостоверяющем центре и электронную цифровую подпись. Но при установке очередного сертификата меня всегда мучило любопытство.
Чем отличается идентификатор ключа от отпечатка? Какие данные сертификата подписываются, а какие нет? И что за структура данных позволяет хранить всю эту информацию, сводя избыточность к минимуму.
Но вот наконец-то любопытство перебороло лень и в данном посте я постараюсь описать структуру x.509 сертификатов и ответить на эти и другие вопросы.

Введение для Хабра

Приведённый ниже текст является на самом деле первыми двумя главами моей статьи "ASN.1 простыми словами". Так как сама статья достаточно большая по меркам Хабра я решил сначала проверить являются ли знания по кодированию простых типов востребованными на этом ресурсе. В случае положительной реакции аудитории я продолжу публикацию всех остальных глав.