User
В мире сейчас ведется несколько клинических исследований вакцин от коронавируса. В России, кроме «Спутника V» разработали «ЭпиВакКорона» и другие, но мне встретилась онлайн реклама участия в третьей фазе исследования вакцины китайской компании Cansino. И я пошел сдаваться китайцам на опыты, не дожидаясь встречи с вирусом.
В ОАО «РЖД» прокомментировали результаты этого расследования. «Есть результаты проверки. Почему удалось взломать? Наверное, потому, что злоумышленник. Наверное, из-за этого… Ну, он из „фана“. Юный натуралист. Там уязвимостей, которые бы влияли на утечку каких-то критических данных, нет. Мультимедийный портал „Сапсанов“ функционирует как положено и не нуждается в доработке», — заявил Евгений Чаркин.
Также оттуда в сеть РЖД есть впн. Если захотите — найдёте её там сами.
Представьте себе ситуацию, что вы вызвали Яндекс.Такси, а водитель увёз вас в лес, ограбил и бросил там. После оказалось, что и водительских прав-то у него нету. Вы звоните в тех поддержку, связываетесь с руководителями разного уровня сервиса Яндекс, чтобы получить их мнение о случившемся или хотя бы услышать сочувствие, сопереживание, что такое случилось в их сервисе, а они по очереди вам говорят - этот водитель профессионал, он прошёл дополнительное обучение, ваша поездка прошла по высшему классу, простите, что машина была без желтых номеров, как вы заказали. И да - деньги вам вернут только частично, потому что машина ехала, бензин и время водителя тратились, в лес вас все таки завезли.
Хотите такое ощутить? Тогда велкам в Яндекс.Практикум на курс «Алгоритмы для разработчиков».
Израиль заявляет, что атака была «предотвращена», эксперты информационной безопасности из ClearSky опровергают эти заявления и утверждают что атака была успешной. Официальные лица опасаются, что секретные данные, украденные Северной Кореей, могут быть переданы Ирану.
В Августе 2020 года Официальные источники Израиля заявили о хакерской атаке на Оборонную промышленность Израиля. При этом официальные лица заявили что за атакой стоит Северо Корейская Хакерская группа Lasarus,
Министерство обороны Израиля заявило, что атака была отражена «в реальном времени» и что его компьютерные системы не пострадали.
Однако при проведении расследования инцидента ClearSky, международная фирма по кибербезопасности, которая первой раскрыла атаку, заявила, что северокорейские хакеры все же проникли в компьютерные системы и, вероятно, украли большой объем секретных данных.
Этот эпизод добавляет Израиль в список стран, которые стали целью хакерского подразделения Северной Кореи , известного под псевдонимом Lazarus Group. Американские и израильские официальные лица заявили, что Lazarus Group, также известную как Hidden Cobra, пользуется поддержкой Пхеньяна.
Федеральная прокуратура США разоблачила северокорейских членов Lazarus Group в уголовном иске 2018 года, в котором говорилось, что группа работает от имени Lab 110, подразделения военной разведки Северной Кореи.
В расследовании группа обвинялась в причастности к разрушительной атаке программы-вымогателя в Северной Корее в 2017 году, известной как «WannaCry», в результате которой было парализовано 300 000 компьютеров в 150 странах; кибер-кража 81 миллиона долларов из Бангладеша в 2016 году; и сокрушительная кибератака в 2014 году на Sony Pictures Entertainment, которая привела к утечке электронных писем руководителей и уничтожила более двух третей компьютерных серверов студии.
По словам американских и британских официальных лиц, отслеживающих группу, растущая армия Северной Кореи, насчитывающая более 6000 хакеров
В апрельском отчете чиновники Государственного департамента, Министерства внутренней безопасности, Министерства финансов и ФБР обвинили Северную Корею во все более широком использовании цифровых средств для уклонения от санкций и получения доходов для своей программы создания ядерного оружия . В отчете также обвиняется Северная Корея в том, что она продает своих хакеров другим киберпреступникам и странам в так называемом «взломе по найму».
В подавляющем большинстве источников информации о нейронных сетях под «а теперь давайте обучим нашу сеть» понимается «скормим целевую функцию оптимизатору» лишь с минимальной настройкой скорости обучения. Иногда говорится, что обновлять веса сети можно не только стохастическим градиентным спуском, но безо всякого объяснения, чем же примечательны другие алгоритмы и что означают загадочные и
в их параметрах. Даже преподаватели на курсах машинного обучения зачастую не заостряют на этом внимание. Я бы хотел исправить недостаток информации в рунете о различных оптимизаторах, которые могут встретиться вам в современных пакетах машинного обучения. Надеюсь, моя статья будет полезна людям, которые хотят углубить своё понимание машинного обучения или даже изобрести что-то своё.
Под катом много картинок, в том числе анимированных gif.
В 2018 наша команда традиционно приняла участие в RecSys Challenge. Это ежегодный конкурс по рекомендательным системам, проводимый в рамках конференции RecSys. Он не такой масштабный, как конкурсы на Kaggle, но считается одним из самых престижных соревнований по рекомендательным системам. В этот раз задача была музыкальной — нужно было построить систему автоматического продолжения плейлистов. В этом посте я подробно рассказываю о нашем решении. Приглашаю под кат.
Машинное обучение довольно сильно проникло в нашу обыденную жизнь. Некоторые уже не удивляются, когда им рассказывают про нейронные сети в их смартфонах. Одной из больших областей в этой науке являются рекомендательные системы. Они есть везде: когда вы слушаете музыку, читаете книги, смотрите сериалы или видео. Развитие этой науки происходит в компаниях гигантах, таких как YouTube, Spotify и Netfilx. Конечно же, все научные достижения в этой области публикуются как на известных конференциях NeurIPS или ICML, так и на чуть менее известной RecSys, заточенной на эту тематику. И в этой статье мы поговорим, как развивалась эта наука, какие методы применяются в рекомендациях тогда и сейчас и какая математика за всем этим стоит.
*фарм — (от англ. farming) — долгое и занудное повторение определенных игровых действий с определенной целью (получение опыта, добыча ресурсов и др.).
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме, то ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
