UPDATE 2020-11-06 Теперь проект поддерживает Ubuntu 20.04 Focal Fossa (LTS) и появился готовый вариант для сборки с использованием VMWare Horizon, наряду с FreeRDP.

Изображение с сайта getwallpapers.com

История

В далёком 2013 году в одном банке использовались тонкие клиенты на основе DisklessUbuntu. С ними были некоторые проблемы, по-моему монтирование корневой ФС по сети в больших филиалах со слабой сетью работало не очень. Тогда мой хороший друг @deadroot сделал первую версию тонкого клиента, который грузился целиком в память, не требуя что-то монтировать по сети для работы.

Потом этот клиент активно допиливал я, там было сделано много полезных штук, специфичных именно для нашего сценария использования. Потом банк закрылся (отозвали лицензию), остатки исходников клиента переехали на мой гитхаб: thunclient. Пару раз я его слегка допиливал на заказ.

Недавно у меня дошли руки сделать из этой кучи страшных ненадёжных скриптов достаточно удобное для использования решение:

• Vagrant поднимает виртуалку, которую можно настраивать как обычную рабочую станцию.
• Одним скриптом из неё собирается готовые для загрузки по сети файлы, лишнее вырезается.
• Vagrant поднимает виртуальный PXE сервер и сетевой клиент для проверки получившейся сборки.

Фразовых глаголов, связанных со сферой бизнеса, далеко не один десяток. Какие-то из них мы рассмотрели в предыдущей статье, и там вы найдете глаголы, которые относятся к разным аспектам работы. А сегодня мы сосредоточимся на глаголах, которые употребляются при подготовке и проведении деловых встреч и переговоров.

Привет, Хабр! Задача снижения размерности является одной из важнейших в анализе данных и может возникнуть в двух следующих случаях. Во-первых, в целях визуализации: перед тем, как работать с многомерными данными, исследователю может быть полезно посмотреть на их структуру, уменьшив размерность и спроецировав их на двумерную или трехмерную плоскость. Во-вторых, понижение размерности полезно для предобработки признаков в моделях машинного обучения, поскольку зачастую неудобно обучать алгоритмы на сотне признаков, среди которых может быть множество зашумленных и/или линейно зависимых, от них нам, конечно, хотелось бы избавиться. Наконец, уменьшение размерности пространства значительно ускоряет обучение моделей, а все мы знаем, что время — это наш самый ценный ресурс.

UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это новый алгоритм уменьшения размерности, библиотека с реализацией которого вышла совсем недавно. Авторы алгоритма считают, что UMAP способен бросить вызов современным моделям снижения размерности, в частности, t-SNE, который на сегодняшний день является наиболее популярным. По результатам их исследований, у UMAP нет ограничений на размерность исходного пространства признаков, которое необходимо уменьшить, он намного быстрее и более вычислительно эффективен, чем t-SNE, а также лучше справляется с задачей переноса глобальной структуры данных в новое, уменьшенное пространство.

В данной статье мы постараемся разобрать, что из себя представляет UMAP, как настраивать алгоритм, и, наконец, проверим, действительно ли он имеет преимущества перед t-SNE.

В этом посте вы узнаете, как я сама, без репетиторов и курсов, не потратив ни копейки, выучила аглийский за год почти с полного 0 до Upper Intermediate.

Итак, все довольно просто: Мотивация! Именно она дала толчок к саморазвитию и жажде познания английских правил, слов и букв. Согласитесь, вас мало что остановит, если у вас есть мотивация…

У каждого мотивация может быть своя: у одних это уехать заграницу в поисках лучшей жизни/работы/учебы, у других смотреть фильмы в оригинале и получать удовольствие от голосов актеров, а не слушать наши крутые, ущербные переводы, у третьих, понимать англоязычные лекции, тем самым убивая двух зайцев: изучая английский, пополняя свой словарный запас, и, развиваясь в той области, которая вам интересна. (Чисто для справки, почти в каждой области, будь то анатомия, программирование, рисование или еще чего, полно разных курсов и материалов, и их еще больше на английском, они круче и качественнее. Т. е. у вас есть больше вариантов что посмотреть и почитать.

Фразовые глаголы – одна из самых коварных и загадочных тем в английском языке. Коварная она потому, что глаголов много, они легко входят и выходят из обихода, а загадочная – потому что к большинству глаголов можно подобрать не фразовый, а обычный синоним, но в то же время вероятность его употребления крайне низкая. Фразовые глаголы незаменимы в ежедневном общении на любую тему, и в офисе вы тоже не раз их услышите. А еще вы часто писали о них в комментариях, поэтому мы решили, что будет актуально собрать несколько подборок фразовых глаголов на самые насущные темы, сегодня — первая из них.

Регулярные выражения в Python от простого к сложному

Решил я давеча моим школьникам дать задачек на регулярные выражения для изучения. А к задачкам нужна какая-нибудь теория. И стал я искать хорошие тексты на русском. Пяток сносных нашёл, но всё не то. Что-то смято, что-то упущено. У этих текстов был не только фатальный недостаток. Мало картинок, мало примеров. И почти нет разумных задач. Ну неужели поиск IP-адреса — это самая частая задача для регулярных выражений? Вот и я думаю, что нет.
Про разницу (?:...) / (...) фиг найдёшь, а без этого знания в некоторых случаях можно только страдать.

Плюс в питоне есть немало регулярных плюшек. Например, re.split может добавлять тот кусок текста, по которому был разрез, в список частей. А в re.sub можно вместо шаблона для замены передать функцию. Это — реальные вещи, которые прямо очень нужны, но никто про это не пишет.
Так и родился этот достаточно многобуквенный материал с подробностями, тонкостями, картинками и задачами.

Надеюсь, вам удастся из него извлечь что-нибудь новое и полезное, даже если вы уже в ладах с регулярками.

В нашем блоге на Хабре нас попросили написать tips&tricks на тему телефонного и скайп-этикета, а мы уже и сами планировали. Выкладываем готовую статью про то, как говорить на английском языке по скайпу или телефону.

Около месяца назад Google сервис Colaboratory, предоставляющий доступ к Jupyter ноутбукам, включил возможность бесплатно использовать GPU Tesla K80 с 13 Гб видеопамяти на борту. Если до сих пор единственным препятствием для погружения в мир нейросетей могло быть отсутствие доступа к GPU, теперь Вы можете смело сказать, “Держись Deep Learning, я иду!”.

Я попробовал использовать Colaboratory для работы над kaggle задачами. Мне больше всего не хватало возможности удобно сохранять натренированные tensorflow модели и использовать tensorboard. В данном посте, я хочу поделиться опытом и рассказать, как эти возможности добавить в colab. А напоследок покажу, как можно получить доступ к контейнеру по ssh и пользоваться привычными удобными инструментами bash, screen, rsync.

В первой части были рассмотрены: структура, топология, функции активации и обучающее множество. В этой части попробую объяснить как происходит обучение сверточной нейронной сети.

Обучение сверточной нейронной сети

На начальном этапе нейронная сеть является необученной (ненастроенной). В общем смысле под обучением понимают последовательное предъявление образа на вход нейросети, из обучающего набора, затем полученный ответ сравнивается с желаемым выходом, в нашем случае это 1 – образ представляет лицо, минус 1 – образ представляет фон (не лицо), полученная разница между ожидаемым ответом и полученным является результат функции ошибки (дельта ошибки). Затем эту дельту ошибки необходимо распространить на все связанные нейроны сети.

Я всегда был фанатом багов и уязвимостей «на поверхности», всегда завидовал чувакам, которые пишут эксплойты для самых защищённых ОС, а сам умел только скрипткиддить (термин из нулевых). Однако мой пост про уязвимости в системах контроля версий набрал более 1000 лайков на Хабре и остаётся топ1 постом за всю историю Хабра, несмотря на то, что был написан 9(!) лет назад.

И сегодня я хотел бы на пальцах показать и рассказать про такую штуку, как вардрайвинг. А точнее, как стандартными средствами MacOS можно добыть пароли от Wi-Fi соседей. Нелёгкая забросила меня на очередную квартиру. Как-то исторически сложилось, что я ленивый. Пару лет назад я уже писал, что моя лень, новая квартира и провод Beeline (бывшая Corbina) помогли мне найти багу у Билайна и иметь бесплатно интернет в их сети. «Сегодня» происходит «подобное», я на новой квартире, нет даже провода, но есть много сетей у соседей.


Заколебавшись расходовать мобильный трафик, я решил, что «соседям надо помогать», и под «соседями» я имел введу себя…

Изучающие английский язык рано или поздно сталкиваются с неправильными глаголами: ненавистной как минимум сотней необходимых в быту глаголов, которые имеют по три формы. И все эти три формы надо зубрить, зубрить, зубрить! Неужели английский без них не может обойтись? И вообще, почему в русском неправильных глаголов нет, а в английском есть? Можно ли как-нибудь обойтись без них? Для ответов на все эти вопросы нам надо обратиться к истории языка.

В этой статье представлены бесплатные инструменты для проведения расследования инцидентов информационной безопасности.

Сегодня существует множество теорий, методик, добавок и лекарств, которые обещают (или предполагают) замедлить старость, сделать тело физически более молодым, позволить нам прожить дольше и активнее и т.п.

Чтобы понять, отработала ли какая-либо методика или лекарство как предполагалось, нам нужно иметь метод оценки биологического возраста своего организма. Как она должна работать?

У нас есть перед применением методики или лекарства:

• наш физический возраст Х лет

Для оценки эффективности мы должны до начала использования замерить:

• наш биологический возраст — Y1 лет

Потом применить методику и\или лекарство и замерить:

• наш биологический возраст — Y2 лет

И сразу понять — ага, это супер метод, наш биологический возраст уменьшился. Или наоборот, ага, не работает, попробуем другой.

Как обстоят дела в современной медицине и какую методику мы будем использовать для оценки эффективности омоложения мы исследуем под катом.

В типичной реализации генетический алгоритм оперирует параметрами какой-то сложной функции (диофантовые уравнения в статье "Генетический алгоритм. Просто о сложном" mrk-andreev) или алгоритма ("Эволюция гоночных автомобилей на JavaScript" ilya42). Количество параметров неизменно, операции над ними тоже изменить невозможно, как генетика не старается, потому что они заданы нами.

Хьюстон, у нас проблема

Сложилась странная ситуация — прежде чем применять генетические алгоритмы (ГА) к реальной задаче, мы сначала должны найти алгоритм, которым эта задача в принципе решается, и только потом его попытаться оптимизировать с помощью генетического алгоритма. Если мы ошиблись с выбором «основного» алгоритма, то генетика не найдет оптимум и не скажет, в чем ошибка.

Часто, а в последнее время и модно, вместо детерминированного алгоритма использовать нейронную сеть. Тут у нас тоже открывается широчайший выбор (FNN, CNN, RNN, LTSM, ...), но проблема остается той же — выбрать нужно правильно. Согласно Википедии "Выбирать тип сети следует, исходя из постановки задачи и имеющихся данных для обучения".

А что, если...? Если заставить ГА не оптимизировать параметры, а создавать другой алгоритм, наиболее подходящий для данной задачи. Вот этим я и занимался ради интереса.

Многие студенты считают, что во всех языках пунктуация одинаковая. Казалось бы, знаки препинания все те же (разве что в испанском есть перевернутые, да кавычки у всех разные), почему бы их не использовать по одинаковым правилам? Ответ прост: это невозможно синтаксически. У всех языков разная структура предложения, поэтому невозможно применить единые правила пунктуации ко всем языкам сразу. Да и потом, чьи правила применять? В правилах русского путаются сами русские. А уж русская пунктуация в английском тексте вообще противоестественна. Рассмотрим самые частые ошибки русских студентов.

Решив изучать иностранный язык, рано или поздно вы столкнетесь с тем, что вам придется что-нибудь на нем написать. На высоких уровнях вы уже научитесь формулировать мысль и будете пытаться писать красивыми длинными предложениями. Вот только неопытного студента, который ни разу не изучал даже азов английской пунктуации любой преподаватель или носитель увидит за версту. Ведь студенты часто пишут сочинения на английском, расставляя знаки препинания по принципу русского языка. Мы не будем подробно и дотошно описывать все правила английской пунктуации, а сосредоточимся на самых частых ошибках.

Представляем вашему вниманию очередную порцию лекций Техносферы. На курсе изучается использование нейросетевых алгоритмов в различных отраслях, а также отрабатываются все изученные методы на практических задачах. Вы познакомитесь как с классическими, так и с недавно предложенными, но уже зарекомендовавшими себя нейросетевыми алгоритмами. Так как курс ориентирован на практику, вы получите опыт реализации классификаторов изображений, системы переноса стиля и генерации изображений при помощи GAN. Вы научитесь реализовать нейронные сети как с нуля, так и на основе библиотеке PyTorch. Узнаете, как сделать своего чат-бота, как обучать нейросеть играть в компьютерную игру и генерировать человеческие лица. Вы также получите опыт чтения научных статей и самостоятельного проведения научного исследования.

Когда наблюдаемых метрик становится слишком много, отслеживание всех графиков самостоятельно становится невозможным. Обычно в этом случае для менее значимых метрик используют проверки на достижение критичных значений. Но даже если значения подобраны хорошо, часть проблем остается незамеченной. Какие это проблемы и как их обнаруживать — под катом.

Взрослые студенты, которые только начали изучение какого-либо иностранного языка, всегда полагаются на свой родной язык и переводят каждое слово в предложении, чтобы понять его суть. Только такой перевод может сыграть с вами злую шутку, и выйдет у вас «идите в!» вместо «входите!» от невинного “come in!”.

Подобные ошибки неизбежны в самом начале, но студенты уже довольно высоких уровней тоже часто допускают ошибки, которые мало того, что нелепые, но еще и со стопроцентной вероятностью указывают на российское происхождение. Некоторые ошибки простительны, а некоторые вызовут непонимание у англоговорящих людей. Разберемся, что к чему.

В английском языке много интересных и необычных слов, которые могут быть похожими на слова в русском по произношению, звучанию и написанию. Мы говорили о них в одной из предыдущих статей. Но бывает еще интереснее — целые фразы, которые не стоит переводить буквально. О них мы и поговорим в этой статье.

Повседневные фразы и инструкции

Тут сразу стоит отметить, что в английском довольно много фразовых глаголов, которые очень популярны, особенно в разговорной речи. Понятное дело, что sit down, stand up или come up уже никого не удивят, но есть другие интересные случаи, и не только с фразовыми глаголами.

Всем привет.

Я решил опубликовать историю своего переезда на работу в Германию, максимально подробно описав все стадии оного — от принятия решения начать поиск работы за рубежом до собственно переезда, поиска жилья и решения многочисленных вопросов на месте. Побудило меня к этому, во-первых, очень малое количество историй успешного поиска работы в Германии именно сисадмином (а в этой области своя специфика, отличная от программирования), а во-вторых — некоторая нестандартность моего случая. Обычно за границу уезжают либо в одиночку, либо с женой-детьми, я же уезжал вместе с сестрой, что добавило очень много нюансов к визовым вопросам.

Это будет длинная история в трех частях, где я постараюсь максимально осветить все грабли, по которым пришлось пройти.