Итак, у вас украли домен. Вы обнаружили это или утром, когда проверяли почту на смартфоне, или вечером, когда увидели на своем сайте чужую рекламу, потом зашли в админку, решив, что сайт взломали, но рекламного кода там не оказалось, и вы поняли, что DNS переписаны на другой сервер…

Вы испытываете целую гамму чувств. Ярость, потому что собираетесь немедленно наказать мошенников. Страх, потому что за те несколько часов, которые, как вы думаете, сайт пробудет в их руках, они могут наполнить его хламом, который попадет в индекс поисковых систем. Недоумение, потому что не понимаете, как им удалось это сделать.


Вы сразу пишите в техпродержку регистратора и получаете ответ, что жалоба получена и будет рассмотрена в установленные сроки.

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

В 2008 году создал сайт, который, спустя время, превратился в водно-моторное сообщество, объединяющее тысячи любителей моторных лодок и катеров. В сезон, посещаемость ресурса превышала 10 000 человек в сутки и кто-то решил, что сайт ему нужнее.

Получив доступ в админ-панель моего регистратора (r01.ru), вор перенес домен к другому (internet.bs) на свой аккаунт. База данных и файлы обманным путем были получены у хостера.

Я потерял проект, над которым работал около 9 лет. Вернуть домен получилось лишь через 8 месяцев.

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Недавно я натолкнулся на вопрос на Stackoverflow, как восстанавливать исходные слова из сокращений: например, из wtrbtl получать water bottle, а из bsktball — basketball. В вопросе было дополнительное усложнение: полного словаря всех возможных исходных слов нет, т.е. алгоритм должен быть в состоянии придумывать новые слова.

Вопрос меня заинтриговал, и я полез разбираться, какие алгоритмы и математика лежат в основе современных опечаточников (spell-checkers). Оказалось, что хороший опечаточник можно собрать из n-граммной языковой модели, модели вероятности искажений слов, и жадного алгоритма поиска по лучу (beam search). Вся конструкция вместе называется модель зашумлённого канала (noisy channel).

Вооружившись этими знаниями и Питоном, я за вечер создал с нуля модельку, способную, обучившись на тексте "Властелина колец" (!), распознавать сокращения вполне современных спортивных терминов.

На днях я читал материалы на MDN и наткнулся на некоторые довольно интересные возможности и API JavaScript, о существовании которых я не знал. Хочу сегодня о них рассказать.

Не берусь судить о том, пригодятся ли они кому-нибудь, но, полагаю, что раз уж всё это есть в языке, то об этом полезно, как минимум, знать.

Привет, Хабр. Это снова я, Илья Кудинов, QA-инженер из компании Badoo. Но сегодня я расскажу не о тестировании (этим я уже занимался в понедельник), а о геймдеве. Нет, этим мы в Badoo не занимаемся, разрабатывать компьютерные игры — моё хобби.

Профессионалы индустрии, не судите строго. Все советы в этой статье адресованы начинающим разработчикам, решившим попробовать свои силы в Unity. Многие советы можно отнести к разработке в целом, но я постараюсь добавить в них Unity-специфику. Если вы можете посоветовать что-то лучше, чем предлагаю я — пишите в комментариях, буду обновлять статью.

Я мечтал разрабатывать игрушки с детства. Наверное, уже в далёком 1994 году, когда мне подарили мою первую Dendy, я думал: “Как была бы здолава, если бы вот в этай иглушке было бы ещё всякое классное...” В средней школе я начал учиться программировать и вместе с товарищем делал свои первые играбельные поделки (ох, как мы их любили!). В институте мы с друзьями строили наполеоновские планы о кардинальном изменении индустрии с помощью нашей совершенно новой темы…

А в 2014 году я начал изучать Unity и наконец-то НА САМОМ ДЕЛЕ начал делать игры. Однако вот беда: я никогда не работал программистом. У меня не было опыта настоящей корпоративной разработки (до этого я всё делал “на коленке”, и, кроме меня, в моём коде никто бы не разобрался). Я умел программировать, но я не умел делать это хорошо. Все мои знания Unity и C# ограничивались скудными ещё на тот момент официальными туториалами. А мой любимый способ познавать мир — делать ошибки и учиться на них. И я наделал их предостаточно.

Сегодня я расскажу о некоторых из них и покажу, как их избежать (ах, если бы я знал всё это три года назад!)

Для того чтобы понять все используемые в материале термины, достаточно предварительно пройти один-два официальных туториала Unity. Ну, и иметь хоть какое-то представление о программировании.

В этом туториале я рассмотрю пошагово, как отправлять со своего сервера уведомления на свой (или не свой) смартфон, какие средства для этого понадобятся. Эти способы универсальны и подойдут для любого языка программирования, т.к. напрямую используют API гугла, без использования библиотек. Отправить можно на смартфоны с Android, iOS и в браузеры с поддержкой Push API (на сегодня это Chrome, Firefox и их производные).

В общем всем тем, кто давно хотел отправлять уведомления со своего домашнего сервера на свой смартфон, но не знал с чего начать, посвящается.

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.

Blueprints — это система визуального скриптинга Unreal Engine 4. Она является быстрым способом создания прототипов игр. Вместо построчного написания кода всё можно делать визуально: перетаскивать ноды (узлы), задавать их свойства в интерфейсе и соединять их «провода».

Кроме быстрого прототипирования, Blueprints также упрощают создание скриптов для непрограммистов.

В этой части туториала мы будем использовать Blueprints для следующих операций:

• Настройка камеры с видом сверху
• Создание управляемого игроком актора с простыми движениями
• Настройка ввода игрока
• Создание элемента, исчезающего при контакте с игроком

Unreal Engine 4 — это набор инструментов для разработки игр, имеющий широкие возможности: от создания двухмерных игр на мобильные до AAA-проектов для консолей. Этот движок использовался при разработке таких игр, как ARK: Survival Evolved, Tekken 7 и Kingdom Hearts III.

Разработка в Unreal Engine 4 очень проста для начинающих. С помощью системы визуального создания скриптов Blueprints Visual Scripting можно создавать готовые игры, не написав ни строчки кода! В сочетании с удобным интерфейсом это позволяет быстро изготавливать рабочие прототипы.

В этой части туториала по Unreal Engine 4 мы ознакомимся с основными возможностями программы. Вот основные темы, которые будут в нём рассмотрены:

• Установка движка
• Импорт ассетов
• Создание материалов
• Использование Blueprints для создания объектов с простейшими функциями

Привет всем! В связи с ростом блокировок, в том числе необоснованных, сайтов со стороны государства, вашему вниманию предлагается описание идеи, а также прототип настроек сайта, защищенного от блокировок по конкретному пути и доменному имени. Идеи по защите от блокировок:

• со звездочкой
• по адресу IP

будут изложены в других постах. Кому интересна тема, заходите под кат.

Голосовых помощников сейчас делают все. Их встраивают в телефоны, наушники, отдельно стоящие колонки, они пытаются с нами общаться при звонках в тех поддержку и заменить «нажмите 1 чтобы связаться с оператором» в голосовых меню. Наше «лего для телефонии» Voximplant предлагает разные варианты распознавания голоса уже много лет, и под катом я на примере нескольких строк JavaScript покажу основные варианты, чем они отличаются друг от друга и почему «потоковое распознавание от гугла» — это не всегда самый лучший вариант.

Внезапная лошадь из работы «Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection» (представлена на ICCV 2017)

У нас есть несколько новостей, но скучно писать просто о конкурсе, в котором можно выиграть камеру для дома или о вакансии нашей облачной команды. Поэтому начнем мы с информации, которая будет интересна всем (ок, почти всем – речь пойдет о видеоаналитике).

Недавно завершилась крупнейшая конференция по технологиям компьютерного зрения – International Conference on Computer Vision 2017. На ней команды ученых и представители исследовательских подразделений различных корпораций представили разработки по улучшению фото, генерации изображений по описанию, заглядыванию за угол с помощью анализа света, etc. Мы расскажем о нескольких интересных решениях, которые могут найти применение в области видеонаблюдения.

При разработке документации мы руководствуемся не только стандартами, но и удобством её использования. Стандарты определяют состав и форму документации, а формат строится исходя из удобства. Разработчик Сергей Бочаров рассказывает о пути Markdown-документа и о проблемах, которые приходится решать в обмен на простоту использования этого формата.

У меня иногда складывается впечатление, что не он служит для нас, а мы служим для этого формата. Поэтому — сэр Markdown.

Оглавление

Часть 2: ядро движка

• Интегрирование
• Метки времени
• Модульная архитектура
  • Тела
  • Формы
  • Силы
  • Материалы
• Широкая фаза
  • Отсечение дубликатов контактных пар
  • Система слоёв
• Проверка пересечения полупространств

Часть 3: трение, сцена и таблица переходов

• Трение
• Сцена
• Таблица переходов коллизий

Часть 4: ориентированные твёрдые тела

• Математика вращения
• Ориентированные формы
• Распознавание коллизий
• Разрешение коллизий

Вчера я разговаривал с другом, который ищет разработчика на открытую вакансию. Он выразил некоторое разочарование, которое я тоже испытываю в последнее время:

У меня проблемы с поиском фронтенд-разработчика, в основном, по WP, Foundation, CSS, JS, на низкоуровневую позицию. Не могу понять, в чём дело. Ни у кого из кандидатов нет «базовых знаний» ничего из перечисленного. Но они могут делать сайты на React или других JS-фреймворках, или на базе WP-шаблонов. Но если я говорю, что нужно сделать простые изменения в CSS, смотрят пустыми глазами… Или какую-нибудь мелочь на чистом JS, ничего.

Нет недостатка в учебных лагерях, курсах, полно ресурсов для изучения фронтенд-разработки. Но я собеседовал кучу ребят из этих учебных лагерей и думаю, что там серьёзно недооценивают важность CSS и основ JavaScript.

Конечно, есть ограничения на то, сколько можно усвоить за 12 недель обучения. Но огромная часть проблемы в том, что наша индустрия восхищается новым, одержима самыми последними и прекрасными SPA-фреймворками, в то же время обесценив CSS и «старые» имплементации.

Предисловие

Эта статья является продолжением цикла статей про асинхронность:

1. Асинхронность: назад в будущее.
   
2. Асинхронность 2: телепортация сквозь порталы.
   

Спустя 3 года я решил расширить и обобщить имеющийся спектр асинхронного взаимодействия с использованием сопрограмм. Помимо этих статей также рекомендуется ознакомиться с универсальным адаптером:

1. Универсальный адаптер
   

Введение

Рассмотрим электрон. Что он из себя представляет? Отрицательно заряженная элементарная частица, лептон, обладающий некоторой массой. Это означает, что он может участвовать по меньшей мере в электромагнитных и гравитационных взаимодействиях.

Мы часто слышим такие словесные конструкции, как «машинное обучение», «нейронные сети». Эти выражения уже плотно вошли в общественное сознание и чаще всего ассоциируются с распознаванием образов и речи, с генерацией человекоподобного текста. На самом деле алгоритмы машинного обучения могут решать множество различных типов задач, в том числе помогать малому бизнесу, интернет-изданию, да чему угодно. В этой статье я расскажу как создать нейросеть, которая способна решить реальную бизнес-задачу по созданию скоринговой модели. Мы рассмотрим все этапы: от подготовки данных до создания модели и оценки ее качества.

Если тебе интересно машинное обучение, то приглашаю в «Мишин Лернинг» — мой субъективный телеграм-канал об искусстве глубокого обучения, нейронных сетях и новостях из мира искусственного интеллекта.

Вопросы, которые разобраны в статье:

• Как собрать и подготовить данные для построения модели?
• Что такое нейронная сеть и как она устроена?
• Как написать свою нейронную сеть с нуля?
• Как правильно обучить нейронную сеть на имеющихся данных?
• Как интерпретировать модель и ее результаты?
• Как корректно оценить качество модели?

Ранее я писал о том, как искал работу в Дубае и вот настало то время, когда я сам начал искать и сотрудников в нашу компанию. Надеюсь, мой опыт позволит ищущим работу в ОАЭ не наступить на те грабли, которые будут здесь описаны. Хочется сразу отметить, что данная статья не является каким-то откровением, наши проблемы по поиску соискателей, в общем-то, широко распространены.