Давайте обсудим, почему унификация терминологии — это не просто формальность, а важнейший инструмент для улучшения восприятия контента. Мы рассмотрим, как единообразие терминов влияет на восприятие и понимание информации, а также какие современные инструменты и практики помогают создать четкую и согласованную понятийную систему.

О чем эта статья: мы разберемся, что такое JSON Web Token, как он устроен и для чего используется, рассмотрим такие приемы, как «black-list токенов» и «контроль версий» токенов. Для наглядности, в конце будут блок-схемы клиент-серверных запросов с пояснениями.

Для кого эта статья: для тех, кто хочет детально понять что такое JWT, а так же для тех, кто просто ищет схему реализации.

Руководство? Гайд? В общем ремейк описания моего опыта создания простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)

Дисклеймер: хочу сказать, что смысл этой статьи не в правильном способе создания нейросетей, таких статей сотни, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти от теории к практике.

Один из самых «вкусных» моментов в работе пентестера — red-team тестирование, позволяющее ненадолго ощутить себя эдаким Джейсоном Борном от мира кибербезопасности. Подобно героям боевиков, мы постоянно проникаем на объекты разной степени защищенности: ломаем замки, обходим системы видеонаблюдения. Разве что не спускаемся в серверную на тросе с вертолета.

Поработав на таких проектах, начинаешь смотреть на любую дверь с перспективы потенциального нарушителя и выискивать уязвимости в каждой встречной СКУД. Поэтому первое, что бросилось нам в глаза, когда Бастион переехал в новый офис, — это биометрические терминалы, установленные на дверях нескольких особо важных кабинетов. Словом, пока сисадмины распаковывали сервера и ломали голову над тем, как расставить офисную технику по правилам фэн-шуя, мы решили провести небольшой внутренний пентест…

Меня довольно смущает плохо замаскированная эмерждентность окружающего мира, причём не только пространства, но и времени. Ранее я не мог не высказаться о знаменитом эксперименте с двумя щелями, а также о некоторых парадоксальных свойствах субатомного мира. Например, о том, что протон, по-видимому, самопроизвольно не распадается вообще, а нейтрон не распадается только в составе атомного ядра — в свободном же состоянии период полураспада нейтрона составляет около 10 минут. Как я ещё раньше упоминал в статье «Вы снова здесь, изменчивые тени», можно каким-то рациональным образом обосновать подобные факты, если допустить, что элементарные частицы – это тени четырёхмерных объектов, однако, это скорее фантазия, чем гипотеза. Сегодня же я хочу рассказать ещё об одних удивительных фермионах, зафиксированных в ушедшем 2024 году и названных «электронами Дирака». Электроны Дирака приобретают массу, лишь будучи в движении, и догадки о сути их природы, возможно, потребуют уточнить наши представления об электронах и фотонах.

От создания дипфейков до обработки естественного языка — опенсорс-инструменты всегда находятся на переднем крае разработок с искусственным интеллектом и машинным обучением. Концепция открытого исходного кода и приложения для совместной работы упрощают обмен данными в командах и делают производственный цикл значительно короче.

Неудивительно, что open source с каждым годом завоевывает все большую популярность и начинает преобладать даже в корпоративном секторе, где традиционно доминировало проприетарное ПО. Согласно опросу, проведенному Red Hat среди почти 1300 ИТ-руководителей крупнейших компаний мира, свыше 80% предприятий планируют увеличить использование enterprise-технологий с открытым исходным кодом в ближайшие два года.

В этой статье рассмотрим 15 проектов с открытым исходным кодом, которые на наших глазах меняют мир искусственного интеллекта и машинного обучения. Некоторые из них — просто программные пакеты на основе AI/ML алгоритмов, другие — полнофункциональные фреймворки или платформы для машинного обучения. Но каждый из представленных ниже инструментов достоин внимания разработчика, интересующегося перспективными технологиями.

Argus — это универсальный инструмент на Python, созданный для упрощения процесса сбора информации и проведения разведки. Благодаря удобному интерфейсу и набору мощных модулей, Argus позволяет эффективно и результативно исследовать сети, веб-приложения и настройки безопасности. Независимо от того, проводите ли вы исследование, выполняете оценку безопасности с надлежащим разрешением или просто интересуетесь сетевыми инфраструктурами, Argus предоставляет вам широкий спектр данных — всё в одном месте.

Содержание

Удивительное письмо

Настоящий рассвет в дизайне советских товарных знаков наступил после принятия одноименного Постановления Совета Министров СССР в 1962 году.

Мы уже писали об удивительном свойстве числа e, которое может помочь, когда вслепую из конечного числа вариантов нужно выбрать единственный вариант. Сегодня, в преддверии старта нового потока курса "математика для Data Science", давайте вспомним о тождестве Эйлера — по праву самом красивом уравнении, важное место в котором занимает число e, но не только оно. Представьте на секунду, что вы почти ничего не знаете о математике, только начинаете открывать её бесконечную красоту — и наслаждайтесь.

Довольно часто на просторах интернета можно встретить выражение "Красота - в глазах смотрящего". Действительно ли красота субъективна, или все же в ней есть нечто объективное и общее для всех? Возможно ли, что абсолютно не похожие на нас инопланетные существа с другого конца Вселенной, с которыми нам даже не суждено ни разу встретиться за все время существования наших цивилизаций, видят красоту в том же, в чем видим её и мы?

В начале 90-х годов XX века немецкий информатик Юрген Шмидхубер представил невероятно красивую и математически строгую теорию математической красоты. Согласно этой теории людям кажутся красивыми сложные объекты, обладающие наименьшей алгоритмической сложностью. Эта величина, также известная как колмогоровская сложность, названа в честь впервые описавшего её советского математика Андрея Колмогорова.

В 1779 году швейцарский математик Леонард Эйлер придумал задачу: если в каждом из шести разных армейских полков есть по шесть офицеров различных званий, можно ли построить эти 36 офицеров в квадрат 6 на 6 так, чтобы в каждом ряду и в каждой колонне каждый полк и звание встречались лишь один раз?

Головоломка легко решается, когда есть пять званий и пять полков, или семь званий и семь полков. Но после безуспешных поисков решения для случая с 36 офицерами Эйлер пришел к выводу, что «такое расположение невозможно, хотя мы и не можем дать строгого доказательства этого». Более века спустя французский математик Гастон Тарри доказал, что действительно невозможно расположить 36 офицеров Эйлера в квадрате 6 на 6 без повторений.  В 1960 году математики использовали компьютеры, чтобы доказать, что решения существуют для любого количества полков и рангов больше двух, за исключением случая шести.

И вот сегодня такое решение все же найдено, но не математиками, а физиками!

Было у отца два сына. И оставил он им наследство — камень драгоценный. А чтобы никого не обидеть, поставил он перед сыновьями условие: нельзя тот камень ни пилить, ни продавать. Можно только по очереди владеть им. И повелось так — каждый год камень переходил от одного брата к другому. Потом камнем по очереди владели их потомки, потом потомки их потомков… И длилось так вечно.

Этой притчей итальянский математик, монах и философ Гвидо Гранди пытался объяснить решение задачи, которую сам же и сформулировал. В 18 веке её считали парадоксом и предлагали разные варианты решения. Долгое время она не давала покоя математикам.

Задача Гранди формулируется очень просто: какой результат мы получим, если будем до бесконечности складывать 1 и -1?

1. Мастер и Маргарита. Михаил Булгаков, 1940 год
2. Цветы для Элджернона (рассказ). Дэниел Киз, 1959 год
3. Цветы для Элджернона. Дэниел Киз, 1966 год
4. Битва Королей. Джордж Мартин, 1998 год
5. Рыцарь Ордена: Клинки у трона. Сергей Садов, 2000 год
6. Голубятня в Орехове. Владислав Крапивин, 1983 год

Компьютеры проникли в большинство сфер жизни человека и продолжают развиваться. Автопилот, банковская сфера, машинный перевод, медицина, финансовые рынки, полеты в космос — все это возможно благодаря одной простой идее.

В этой статье я предлагаю заглянуть за границы возможностей компьютеров и рассмотреть чего же они не могут. И почему. Алан Тьюринг еще в 30-е годы обозначил невозможные для компьютера задачи.