Вне всякого сомнения, это наиболее исчерпывающее руководство по обнаружению работающих скрытых камер и устройств слежения.

Мы покажем вам эффективные стратегии того, как очистить большую часть комнат от скрытых камер и жучков, без использования сверхдорогого оборудования для борьбы со слежкой или привлечения сторонней компании.

Большая часть процессов и шагов, которые мы покажем вам, взята у наших лучших правительственных агентств, для которых борьба со слежкой жизненно важна, поэтому эти технологии проверены и испытаны. И, что самое важное – это может повторить любой человек!

В статье мы опишем точный пошаговый процесс, который мы используем для поиска скрытых устройств слежения и камер. Начнём!

Наверное, вы слышали про технологию Яндекса DeepHD, с помощью которой они как-то раз улучшили качество советских мультфильмов. Увы, в публичном доступе ее еще нет, а у нас, рядовых программистов, вряд ли найдутся силы написать свое решение. Но лично мне, как обладателю Retina-дисплея (2880х1800), недавно очень захотелось посмотреть «Рика и Морти». Какого же было мое разочарование, когда я увидел, как мыльно на этом экране выглядит 1080р, в котором существуют оригиналы этого мультсериала! (это прекрасное качество и обычно его вполне достаточно, но поверьте, ретина так устроена, что анимация с ее четкими линиями в 1080р выглядит мыльновато, словно 480р на FHD-мониторе)

Я твердо решил, что хочу увидеть этот мультсериал в 4К, хотя и совершенно не умею писать нейросети. Однако решение было найдено! Любопытно, что нам даже не придется писать код, понадобится лишь ~100 ГБ места на диске и немного терпения. А результат — четкое изображение в 4К, которые выглядит достойнее, чем любая интерполяция.

Уже скоро появится стандарт C++20, в который, скорее всего, добавят концепцию интервалов (ranges), однако мало кто знает, что они из себя представляют и с чем их едят. Доступных широкой аудитории русскоязычных источников про этого зверя мне найти не удалось, вследствие чего в данной статье я бы хотел подробнее про него рассказать, базируясь на лекции Arno Schödl «From Iterators to Ranges: The Upcoming Evolution Of the STL» с конференции Meeting C++ 2015-го года. Я постараюсь сделать эту статью максимально понятной для тех, кто впервые сталкивается с этим понятием, и одновременно расскажу про всевозможные фишки вроде интервальных адаптеров для тех, кто с этим понятием уже знаком и хочет узнать больше.

Библиотеки с ranges

На момент написания данной статьи можно выделить три основные библиотеки, реализующие интервалы:

• Boost.Range
• Range V3
• think-cell public library

Первая библиотека, по сути, прародитель данной концепции (что неудивительно, ведь чего только нет в собрании библиотек Boost :) ). Вторая — библиотека Эрика Ниблера (Eric Niebler), про неё будет рассказано позднее. И наконец, последняя библиотека, как нетрудно догадаться, написана компанией think-cell, которая, можно сказать, развила и усовершенствовала Boost.Range.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "The HTML we never had" автора Сергея Кучерова.

В этом году исполняется 30 лет с тех пор, как Бернерс-Ли начал разрабатывать язык HTML. С тех пор мы прошли долгий путь, начиная с восхищения новой технологией, и заканчивая лечением интернет-зависимости и цензурой. Каких только бед не принес нам Интернет, взломанные пароли, кража личных данных, компьютерные вирусы, черви, а теперь даже вирусы-вымогатели. Вы когда-нибудь задумывались, почему Сеть до сих пор остается такой нестабильной и уязвимой? Где-то на этом длинном пути мы свернули не туда? Давайте разбираться.

Всем вам, безусловно, знакомо явление прокрастинации. Психологическая неспособность покинуть зону комфорта и начать заниматься каким-то делом здесь и сейчас съела немало человеко-часов представителей самых разных профессий. Под её влиянием, не занимаясь ни делом, ни отдыхом, а только каким-нибудь бесцельным занятием вроде сёрфинга сети, мы зарабатываем только лишний стресс. Это история о том, как одна случайная идея позволила мне не только избавиться от этой проблемы, но и повысить свою продуктивность до уровня, о котором я раньше мог только мечтать.

Существует категория проектов, которым прокрастинация наносит, пожалуй, наибольший возможный урон. Речь, конечно же, о собственных проектах, ещё не приносящих, либо вовсе не подразумевающих прибыли. Когда у тебя нет ни дедлайна, ни дохода, ни какой-либо обязанности перед кем-либо, очень легко отложить работу на потом, да так к ней толком и не притрагиваться. Именно таким проектом для меня стала моя попытка удариться в инди-геймдев.

Я обнаружил эту закономерность, когда разглядывал пост пользователя xcont. Наткнувшись на эту публикацию, я обратил внимание на то что узоры повторяются не только при увеличении масштаба по числам Фибоначчи.



Мне стало интересно есть ли закономерность в этих узорах. Но имея только 2 параметра x и y, я решил что нужно обозначать что-то ещё, общее среди всех получаемых узоров. Тут я заметил что если взять первые 4 квадрата на поле, в любом случае мы получаем 3 варианта начала узора, если линия идёт:

вверх(↑)



вниз(↓)



или же не идёт*(-)

Я обнаружил этот фрактал, когда разглядывал интерференцию волн на поверхности речки. Волна движется к берегу, отражается и накладывается сама на себя. Есть ли порядок в тех узорах, которые создаются волнами? Попробуем найти его. Рассмотрим не всю волну, а только вектор ее движения. «Берега» сделаем гладкими, для простоты эксперимента.

Эксперимент можно провести на обычном листке в клеточку из школьной тетради.

Первый рабочий день и… о боже, что я тут делаю?! Нет, ну серьезно кто вообще так пишет код?
Дружный коллектив? Мои коллеги вообще заметили, что я вышел на работу?

Древний SVN, шумный опен спейс и «типа SCRUM», и это лишь малая часть из тех «приятных» сюрпризов, которые вас могут поджидать в первый рабочий день.
Знакомая ситуация?

1. Закон: площадка для торгов должна обеспечить доступ любому аккредитованному участнику.
2. Практика: один из участников регистрирует какое-нибудь ООО «Ромашка», получает электронную подпись и начинает флудить тяжёлыми запросами площадку. Запросы включают криптографию, причём не самую быструю.
3. Стандартное противодействие: отключить его или временно заблокировать.

Как видите, пункты 1 и 3 — взаимоисключающие.

А мы так живём.

Как выживать в турбулентной корпоративной среде. Только для теоретического изучения.

Не знаю, как вам, а мне приходилось работать в достаточно турбулентной корпоративной среде, и не один раз.

Из первых таких компаний я ушел достаточно быстро, т.к. мои юношеские идеалы рушились очень быстро. Если что-то шло не так, как я ожидал, я громко возмущался и хлопал дверью.

Потом я стал более пристально наблюдать за происходящим, делать выводы и корректировать свое поведение в соответствии с законами среды, в которой очутился.

Не скажу, что я стал прям акулой – такой цели не было. Но я нашел некое срединное состояние, когда выживание стало не только возможным, но и несложным, и даже прикольным. Как игра.

Попробую сформулировать, тезисно, основные правила, которые я для себя вынес, может они кому-то пригодятся.

На полное раскрытие темы не претендую, высших истин не открываю, обобщений старался избегать, ничего никому не навязываю.

Кошка сдохла, хвост облез – кто слово скажет, тот ее и съест. Все знают эту детскую считалочку.

Но сегодня не о считалочках, а о системном мышлении и его применении для понимания бизнес-процессов предприятия.

Статья про быстрый карьерный рост внутри одной компании. Именно внутри одной, т.к. скачок при переходе — это другая методика, к ней нужно иначе готовиться (там больше комплект увольнения подходит).

Сразу скажу: я не считаю, что строить карьеру — это правильно, без этого никак и кто не строит — валенок. При этом я и не считаю, что не строить карьеру — правильно.

В карьере нет ничего плохого или хорошего. Так же, как нет ничего плохого или хорошего в изучении ERP, ремонте своей квартиры или прохождении курса «100 отжиманий». Карьера — это проект с определенной целью, в который человек сознательно вступает, чтобы чего-то получить. Взамен он должен потратить больше ресурсов, чем расходовал до этого — времени, нервов, денег.

Мне кажется, будет здорово, если дальше вы будете читать именно с таким отношением: карьера — это такой проект. Если я им займусь, то эта информация может мне помочь.

Если вы не планируете строить карьеру — не вопрос. Я тоже не планирую, например, никогда внедрять ERP, поэтому не читаю о нем статей. Хотя мог бы читать и писать в комментах все, что я думаю о ERP и авторах статей о ней — только зачем?

Надеюсь, мы договорились. Возвращаемся к карьере.

Вступление

Как оказалось тема алгоритмов интересна Хабра-сообществу. Поэтому я как и обещал, начну серию обзоров «классических» алгоритмов на графах.
Так как публика на Хабре разная, а тема интересна многим, я должен начать с нулевой части. В этой части я расскажу что такое граф, как он представлен в компьютере и зачем он используется. Заранее прошу прощения у тех кто это все уже прекрасно знает, но для того чтобы объяснять алгоритмы на графах, нужно сначала объяснить что такое граф. Без этого никак.

В Древнем Египте математики не пользовались доказательствами. Все их утверждения были лишь эмпирически обоснованы. Но тем не менее, пирамиды стояли, а самолеты летали. И, наверное, никто бы и не требовал строгих доказательств, если бы не желание что-то опровергнуть. Вместе с греками математика обрела новую жизнь, в которой появились такие задачи, как квадратура круга, иррациональность корня из двух и задача о трисекции угла. С этого момента потребовались аксиомы, законы логики и теоремы. Современную же математику интересует еще и то, что возможно доказать, а что — нет. Продвижением стали теоремы Геделя о неполноте, формализация логики и Теория доказательств. Я предлагаю теорию и одну аксиому, которая поможет ответить на часть оставшихся вопросов и обозначить границы нашего сознания. В частности, это вопросы полноты, проблема равенства и аксиоматизация нашего воображения.

OMNeT++ (Objective Modular Network Testbed in C++) Discrete Event Simulator – это модульная, компонентно‑ориентированная C++ библиотека и фреймворк для дискретно‑событийного моделирования, используемая прежде всего для создания симуляторов сетей. Попросту говоря это “симулятор дискретных событий”, включающий: IDE для создания моделей, и сам симулятор (GUI).

INET Framework – “библиотека” сетевых моделей для OMNeT++.

Полная версия GIF (15.7 MiB)

В предыдущих частях…

0. Автоматическое определение топологии сети и неуправляемые коммутаторы. Миссия невыполнима? (+ classic Habrahabr UserCSS)

В этой части:

• создадим “свой первый” протокол (на примере LLTR Basic);
• выберем подходящий симулятор сити для отладки протокола (и создания его модели);
• познаем тонкости настройки окружения для симулятора и его IDE (конфигурирование, компиляция, линковка, тюнинг, патчинг, игнорирование устаревшей документации; и другие англицизмы в большом количестве);
• столкнемся со всем, с чем можно столкнуться, при создании своей первой модели своего первого протокола в не своем незнакомом симуляторе сети;
• пройдем весь путь вместе:
  • от счастья, принесенного успешной (наконец!) компиляции первого проекта с пустой сетью,
  • до полного погружения в эксперименты с функционирующей моделью протокола;
• tutorial, все описано в виде tutorial – мы будем учиться на ошибках – будем совершать их, и будем понимать их (природу), дабы элегантно/эффективно с ними справится;
• репозиторий (git ), в коммитах и тегах которого сохранены все шаги (“Add …”, “Fix …”, “Fix …”, “Modify …”, “Correct …”, …), от начала и до конца.

Note: дополнительная информация для читателей хаба “Mesh-сети”.

{ объем изображений: 2.2+(2.1) MiB; текста: 484 KiB; смайликов: 22 шт. }

Больше не всегда значит лучше. Этой фразой можно четко описать соотношение умственных способностей существа с размером его мозга. Рекордсменом в мире животных является кашалот, чей мозг весит порядка 9 кг. Среди сухопутных существ этот титул заслужил индийский слон с 5 кг мозгов в своем распоряжении. Мозг страуса меньше его глазного яблока и весит 26 грамм. А вот мозг одного из самых интеллектуальных видов пернатых — серых попугаев — весит примерно 118 грамм, то есть около 22 % от общего веса тела. У человека же мозг в среднем весит 1.3 кг, при этом именно человек является венцом эволюции. Эти цифры наглядно демонстрируют, что дело не в количестве, а в качестве, так сказать.

Но что, если мозг существа весит всего лишь около 0.065 грамм и состоит из 950 000 нейронов (для сравнения, у человека их порядка 100 миллиардов)? Сможет ли такое существо показать интеллектуальные способности, способные удивить ученых? Еще как сможет, и этим существом является медоносная пчела, которая дружит с арифметикой. Сегодня мы с вами ознакомимся с исследованием математических способностей пчел, открывающее новые сведения для понимания их индивидуального, а не коллективного интеллекта. Помимо этого ученые стали лучше понимать соотношения веса и структуры мозга с уровнем интеллекта. Как ученые заставили пчел считать без калькулятора, как хорошо справились пчелы с поставленной задачей, и что ученым удалось выяснить? Ответы найдем в докладе исследовательской группы. Поехали.

В первой части перевода серии материалов, посвящённых Docker, мы сделали общий обзор этой системы. В частности, мы говорили о том, почему технологии контейнеризации важны в наше время, о том, что такое контейнеры Docker, и о том, с чем их можно сравнить. Сегодня мы поговорим об экосистеме Docker и рассмотрим важные термины, с которыми вы можете столкнуться на пути изучения и использования Docker. Продолжив аналогию с разными вкусностями, представим, что наши термины — это пончики. Дюжина пончиков.

→ Часть 1: основы
→ Часть 2: термины и концепции
→ Часть 3: файлы Dockerfile
→ Часть 4: уменьшение размеров образов и ускорение их сборки
→ Часть 5: команды
→ Часть 6: работа с данными

Согласно нашим исследования, не менее 20% пользователей страдают от большого числа непрочитанных писем. Львиная доля этих писем — регулярные рассылки. Большая часть из них никогда не будет открыта и прочитана — они лежат мёртвым грузом и отвлекают от полезных писем. Для решения этой проблемы придумано множество способов, но ни один из них нельзя назвать полноценным.

Меня зовут Илья Воробьёв, и я расскажу читателям Хабра историю возникновения альтернативного решения — возможности управлять рассылками и гарантированно отписаться от любой, не покидая интерфейс Яндекс.Почты.

В интернете есть огромное количество руководств и примеров, на основе которых вы, дорогие читатели, сможете «без особого труда» и с «минимальными» временными затратами написать код, способный на фото отличать кошечек от собачек. И зачем тогда тратить время на эту статью?

Основной, на мой взгляд, недостаток всех этих примеров — ограниченность возможностей. Вы взяли пример, — пусть даже с базовой нейронной сетью, которую предлагает автор, — запустили его, возможно, он даже заработал, а что дальше? Как сделать так, чтобы этот незамысловатый код начал работать на production-сервере? Как его обновлять и поддерживать? Вот тут и начинается самое интересное. Мне не удалось найти полного описания процесса от момента «ну вот, ML-инженер обучил нейронную сеть» до «наконец-то мы выкатили это в production». И я решил закрыть этот пробел.

Давным-давно, ещё в стародавние времена я написал статью для Хабра — Собеседование. Взгляд соискателя.

За 10 лет прошедших с тех пор многое поменялось: увеличилось количество проектов в моём портфолио, как успешных, так и успешно проваленных; прочитаны десятки книг, просмотрены десятки тренингов и видосиков на ютубе, как полезных так и просто «поедателей времени», а также десятки собеседований, но которые проводил уже я. Спустя некоторое время произошёл пересмотр взглядов, но это не точно, о чем я и хочу рассказать в этой дискуссионной статье.


Настало время создать сиквел. Встречайте мой #10YearChallenge, только теперь со стороны интервьюера.