Articles / Bookmarks / Profile of rotor / Habr

How to become an author

Валерий Дмитриев @rotor

Пользователь

ProfileArticles8PostsNewsComments255

ptsecurity Apr 7 2017 at 12:37

Об опасностях беспроводных клавиатур и мышей

4 min

93K

Positive Technologies corporate blogInformation Security*Computer hardware

Изображение: home thods, Flickr

Компьютерные мыши и клавиатуры с радиоинтерфейсом и USB-трансивером стоят немногим дороже обычных проводных моделей и пользуются популярностью. Но такие устройства не защищены от взлома: собрать набор для проведения атаки можно всего за 300 рублей, а вестись она может с расстояния до 1 км.

Мы протестировали безопасность устройств Logitech, A4Tech и Microsoft. В ходе тестов нам удалось перехватить данные, передаваемые клавиатурами и мышами, дешифровать трафик и осуществить ряд других атак. Обнаруженные уязвимости могут привести к утечке паролей, платежных реквизитов, персональных данных и другой важной информации.

Читать дальше →

+54

ru_vds Apr 7 2017 at 12:58

Bash-скрипты, часть 2: циклы

8 min

816K

RUVDS.com corporate blogConfiguring Linux*Server Administration*

Translation

Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит

В прошлый раз мы рассказали об основах программирования для bash. Даже то немногое, что уже разобрано, позволяет всем желающим приступить к автоматизации работы в Linux. В этом материале продолжим рассказ о bash-скриптах, поговорим об управляющих конструкциях, которые позволяют выполнять повторяющиеся действия. Речь идёт о циклах for и while, о методах работы с ними и о практических примерах их применения.

Внимание: в посте спрятана выгода!

Читать дальше →

+23

it_man Mar 27 2017 at 06:40

Ученые вылечили ИИ от забывчивости

3 min

9.7K

MWS corporate blogAlgorithms*Entertaining tasksMachine learning*

Искусственные нейронные сети отличаются от биологических аналогов неспособностью «запомнить» прошлые навыки при обучении новой задаче. Искусственный интеллект, натренированный на распознавание собак, не сможет различать людей. Для этого его придется переобучить, однако при этом сеть «забудет» о существовании собак. То же касается и игр – ИИ, умеющий играть в покер, не выиграет в шахматы.

Эта особенность называется «катастрофической забывчивостью» (catastrophic forgetting). Однако ученые из компании DeepMind и Имперского колледжа Лондона разработали алгоритм обучения глубоких нейронных сетей, который способен приобретать новые навыки, сохраняя «память» о предыдущих задачах.

Читать дальше →

+15

OldFisher Sep 22 2014 at 11:40

Lua API++

19 min

22K

Здравствуйте, коллеги.
Хочу познакомить вас с моим небольшим проектом, который, надеюсь, сможет пригодиться и вам.

С Lua я познакомился несколько лет назад, когда подыскивал внедряемый скриптовой язык, отличающийся скромным размером и высокой производительностью. Lua не только отвечает этим запросам, но и подкупает удивительной простотой и выразительностью.

Не могу сказать, что я недоволен Lua API: это отличный набор функций, удобный и простой в использовании. Интеграция языка в своё приложение и добавление собственных расширений не вызвали трудностей, никаких «подводных камней» тоже не возникло. Но всё же при использовании этого API, ориентированного на Си, меня не оставляла мысль, что этот процесс мог бы быть и поудобнее. Первая попытка сделать удобную объектно-ориентированную обёртку потерпела неудачу: имеющимися средствами мне не удалось создать что-то заслуживающее существования, всё выходило чересчур громоздко и неочевидно.

А потом появился C++11, который снял все мешавшие мне препятствия (точнее говоря — добавил то, чего не хватало), и головоломка постепенно начала складываться. Второй заход оказался удачным, и в результате я сумел создать достаточно легковесную библиотеку-обёртку с естественным синтаксисом большинства операций. Эта библиотека, которую я назвал Lua API++, призвана служить удобной заменой для Lua API. Этой статья, написанная по мотивам моего выступления на Lua Workshop, поможет познакомиться с основными понятиями Lua API++ и предоставляемыми ей возможностями.

Читать дальше →

+30

b0noII Dec 16 2016 at 07:39

Chatbot на базе рекуррентной нейронной сети своими руками за 1 вечер/6$ и ~ 100 строчек кода

10 min

114K

Tutorial

Translation

В данной статье я хочу показать насколько просто сегодня использовать нейронные сети. Вокруг меня довольно много людей одержимы идеей того, что нейронки может использовать только исследователь. И что бы получить хоть какой то выхлоп, нужно иметь как минимуму кандидатскую степень. А давайте на реальном примере посмотрим как оно на самом деле, взять и с нуля за один вечер обучить chatbot. Да еще не просто абы чем а самым что нинаесть ламповым TensorFlow. При этом я постарался описать все настолько просто, что-бы он был понятен даже начинающему программисту! В путь!

Читать дальше →

+51

RegisterWindowClassExA Mar 16 2017 at 07:59

Как пасти скотов. Советы руководителю подразделения разработчиков

6 min

22K

Personnel Management*Project management*Development Management*

Помимо извечной проблемы отцов и детей, на мой взгляд, существует ещё одна проблема — подчиненных и руководителей. Именно об этой проблеме я и хотел бы поговорить в своей статье. Точнее, о таком частном случае, как взаимоотношения подчиненных и руководителей при разработке программного обеспечения, конструкторской и технологической документации. Руководители зачастую считают подчиненных безответственными разгильдяями, а подчиненные руководителей — некомпетентными пастухами, которым надо пасти стада, а не командовать подразделением разработчиков. Часто ситуация усугубляется непониманием, т.к. руководитель не разбирается в разработке, а подчиненный плохо понимает административные нюансы. Эта статья призвана помочь плохим руководителям стать хорошими руководителями. Вы, конечно, скажете: «Эй, полегче, какие ещё плохие руководители?». И будете, наверное, правы, я сильно сгущаю краски. Не очень-то и плохие. Обычные руководители, каких сотни и тысячи. Но чтобы качественно выстроить процесс разработки, нужны лучшие специалисты — и исполнители, и руководители. Поэтому руководителей я делю на хороших и не хороших. Без полутонов. Как и разработчиков, кстати, об этом сказано в последнем совете. Как понять, хороший Вы руководитель, или плохой? Почитайте нижеследующие правила. Если какие-то из них кажутся Вам чушью и потаканием бездельникам — значит статья написана для Вас.

Читать дальше →

+24

apborezkiy Mar 11 2017 at 12:12

Универсальный грамматический анализатор естественных языков с нуля. Выпуск 1

13 min

13K

Компиляторы, интерпретаторы… Сколько им посвещено книг и проектов! Баста, надоело! А вот сунешся в область анализа естественных языков, и никакой информации! А все что есть как-то очень сложно, непонятно и не универсально. Была у меня идея создать средневековую лингвистическую новеллу. Чтобы можно было разговаривать с персонажами на каком нибудь древнем естественном или вымышленном языке. На Латыни например? И на Квенья. И чтобы они понимали. А почему бы и нет?

Читать дальше →

+33

AloneCoder Mar 6 2017 at 12:54

Я написал самую быструю хеш-таблицу

29 min

72K

VK corporate blogSystem Analysis and Design*Algorithms*C++*High performance*

Translation

В конце концов я должен был к этому прийти. Когда-то я опубликовал статью «Я написал быструю хеш-таблицу», а потом ещё одну — «Я написал ещё более быструю хеш-таблицу». Теперь я завершил работу над самой быстрой хеш-таблицей. И под этим я подразумеваю, что реализовал самый быстрый поиск по сравнению со всеми хеш-таблицами, какие мне только удалось найти. При этом операции вставки и удаления также работают очень быстро (хотя и не быстрее конкурентов).

Я использовал хеширование по алгоритму Robin Hood с ограничением максимального количества наборов. Если элемент должен быть на расстоянии больше Х позиций от своей идеальной позиции, то увеличиваем таблицу и надеемся, что в этом случае каждый элемент сможет быть ближе к своей желаемой позиции. Похоже, такой подход действительно хорошо работает. Величина Х может быть относительно невелика, что позволяет реализовать некоторые оптимизации внутреннего цикла поиска по хеш-таблице.

Если вы хотите только попробовать её в работе, то можете скачать отсюда. Либо пролистайте вниз до раздела «Исходный код и использование». Хотите подробностей — читайте дальше.

Читать дальше →

+116

lysevi Mar 5 2017 at 15:21

DariaDB. Разработка базы данных для хранения временных рядов

11 min

14K

C++*Open source*SCADA*

Уже больше года, как у меня есть свой хобби-проект, в котором я разрабатываю движок базы данных для хранения временных рядов — dariadb. Задача довольно интересная — тут есть и сложные алгоритмы да и область для меня совершенно новая. За год был сделан сам движок, небольшой сервер для него и клиент. Написано все это на С++. И если клиент-сервер находится пока в достаточно сыром состоянии, то движок уже обрел некоторую стабильность.Задача хранения временных рядов достаточно распространена там, где есть хоть какие-то измерения (от SCADA-систем до мониторинга состояния серверов).

Читать дальше →

+46

itNews Mar 3 2017 at 14:53

Наши сервера и хакерская атака на демократов США: продолжение истории

4 min

20K

King Servers corporate blogIT Infrastructure*Network technologies*Hosting

Наши сервера и хакерская атака на демократов США: продолжение истории.

В прошлом году в Сети много говорили о том, что сервера Демократической партии США были атакованы хакерами, оставившими «русский след». Напомним, что атака была вполне успешной, в результате чего хакеры получили гигабайты данных, имеющих отношение к политической деятельности ряда известных людей. Это личная переписка, документы партии и все прочее. Джеймс Клэппер, директор национальной разведки США, заявил, что за этой атакой стоят хакеры, работающие в интересах таких государств, как Россия и Китай.

Как оказалось, «русский след» был обнаружен только потому, что хакеры для работы воспользовались нашими серверами (расположенными, кстати, в Нидерландах). Ну а поскольку мы российская компания, то и хакеры стали российскими. В этом месяце к нам обратились представители Forbes с просьбой рассказать о том, что в действительности произошло. Кстати, до этого интервью у Владимира Фоменко, руководителя King-Servers, брали журналисты New York Times. Некоторые детали интервью, уверены, будут интересны Хабру.

Читать дальше →

+22

Habr_Studio Feb 22 2017 at 14:23

Нейронные сети: практическое применение

15 min

278K

Image processing*Machine learning*Algorithms*

Наталия Ефремова погружает публику в специфику практического использования нейросетей. Это — расшифровка доклада Highload++.

Добрый день, меня зовут Наталия Ефремова, и я research scientist в компании NtechLab. Сегодня я буду рассказывать про виды нейронных сетей и их применение.

Сначала скажу пару слов о нашей компании. Компания новая, может быть многие из вас еще не знают, чем мы занимаемся. В прошлом году мы выиграли состязание MegaFace. Это международное состязание по распознаванию лиц. В этом же году была открыта наша компания, то есть мы на рынке уже около года, даже чуть больше. Соответственно, мы одна из лидирующих компаний в распознавании лиц и обработке биометрических изображений.

Первая часть моего доклада будет направлена тем, кто незнаком с нейронными сетями. Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.

+54

ph_piter Feb 20 2017 at 16:20

Книга «Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных»

4 min

44K

Издательский дом «Питер» corporate blogBig Data*Python*Professional literature*

Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.

Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.

Обработка и анализ данных — одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Читать дальше →

+19

zviad Feb 15 2017 at 14:18

Трансляция TensorFlow Developer Summit

1 min

6.7K

Machine learning*Mathematics*Google Cloud Platform*Google API*

Друзья, совсем скоро, в 20:30 по Москве начнётся трансляция TensorFlow Developer Summit.

Кейноут будут вести такие люди такие люди как Jeff Dean, Rajat Monga и Megan Kacholia.
Очень рекомендую посмотреть данную трансляцию сегодня вечером всем кому интересна тема машинного обучения. Будет рассказано как про сам TensorFlow так и про интересные примеры его использования.

+32

SmirkinDA Feb 15 2017 at 15:17

Вот что квант животворящий делает

6 min

11K

Parallels corporate blogRoboticsMachine learning*IT Standards*High performance*

Сегодня квантовые вычисления — одно из стратегических направлений развития, которому уделяют большое внимание крупные корпорации и научные центры. И хотя в печати время от времени сообщается об очередных достижениях по созданию квантовых компьютеров, пока что речь идёт, в основном, об экспериментальных изделиях для отработки идей и технологий. Использовать такие компьютеры в жизни пока затруднительно. Но вполне вероятно, что именно в 2017 нас ожидает прорыв в сфере практического применения квантовых компьютеров.

Читать дальше →

+27

Arnis71 Feb 12 2017 at 15:38

Нейронные сети для начинающих. Часть 2

14 min

587K

Algorithms*Machine learning*

Добро пожаловать во вторую часть руководства по нейронным сетям. Сразу хочу принести извинения всем кто ждал вторую часть намного раньше. По определенным причинам мне пришлось отложить ее написание. На самом деле я не ожидал, что у первой статьи будет такой спрос и что так много людей заинтересует данная тема. Взяв во внимание ваши комментарии, я постараюсь предоставить вам как можно больше информации и в то же время сохранить максимально понятный способ ее изложения. В данной статье, я буду рассказывать о способах обучения/тренировки нейросетей (в частности метод обратного распространения) и если вы, по каким-либо причинам, еще не прочитали первую часть, настоятельно рекомендую начать с нее. В процессе написания этой статьи, я хотел также рассказать о других видах нейросетей и методах тренировки, однако, начав писать про них, я понял что это пойдет вразрез с моим методом изложения. Я понимаю, что вам не терпится получить как можно больше информации, однако эти темы очень обширны и требуют детального анализа, а моей основной задачей является не написать очередную статью с поверхностным объяснением, а донести до вас каждый аспект затронутой темы и сделать статью максимально легкой в освоении. Спешу расстроить любителей “покодить”, так как я все еще не буду прибегать к использованию языка программирования и буду объяснять все “на пальцах”. Достаточно вступления, давайте теперь продолжим изучение нейросетей.

Читать дальше →

+38

safinaskar Feb 8 2017 at 20:38

Как создавать, собирать, устанавливать и использовать пакеты с программами и библиотеками для UNIX-подобных систем

13 min

47K

C*C++*Open source*Development for Linux*

Tutorial

Речь пойдёт о программах и библиотеках для UNIX-подобных систем, распространяемых в виде исходного кода (в том числе в виде тарболлов), написанных обычно на C и C++ (хотя этот же порядок работы может применяться к софту на любом языке). Многие вещи в этой статье написаны применительно конкретно к GNU/Linux, хотя многое из статьи может быть обобщено и на другие UNIX-подобные ОС.

Под словом «пакет» я понимаю в этой статье пакет с исходными текстами, причём не пакет конкретного дистрибутива GNU/Linux, а просто пакет, исходящий от оригинальных авторов софта (UPD от 2017-02-09: кроме тех случаев, где из контекста ясно, что слово «пакет» употреблено в другом смысле).

В этой статье я разберу следующие вопросы:

Вот скачал программу или библиотеку. Как её собрать и установить? Как воспользоваться библиотекой?
Что такое префикс (prefix) установки? В чём разница между сборкой и установкой? Куда обычно устанавливают программы?

Я разберу только совсем базовые вещи. Те, которые типичные участники сообщества свободного ПО, программирующие на C и C++ под UNIX-подобные системы, обычно уже знают. Как создавать тарболлы (на примере «голого» make) и как устанавливать чужие тарболлы. Advanced советы по созданию «хороших» пакетов я не дам. «Продвинутые» вещи читайте в документации систем сборки, в замечательной статье «Upstream guide» от Debian (в её конце есть ещё куча ссылок о создании «хороших» пакетов). Многое в этой статье можно было сделать по-другому, моя цель: дать хотя бы один способ, не пытаться объять необъятное.

Читать дальше →

+34

Parilo Aug 21 2016 at 23:25

Как подружить Tensorflow и C++

6 min

47K

C++*Algorithms*Machine learning*TensorFlow*Robotics

Tutorial

Google TensorFlow — набирающая популярность библиотека машинного обучения с акцентом на нейросетях. У нее есть одна замечательная особенность, она умеет работать не только в программах на Python, а также и в программах на C++. Однако, как оказалось, в случае С++ нужно немного повозиться, чтобы правильно приготовить это блюдо. Конечно, основная часть разработчиков и исследователей, которые используют TensorFlow работают в Python. Однако, иногда бывает необходимо отказаться от этой схемы. Например вы натренировали вашу модель и хотите ее использовать в мобильном приложении или роботе. А может вы хотите интегрировать TensorFlow в существующий проект на С++. Если вам интересно как это сделать, добро пожаловать под кат.

Читать дальше →

+22

MalcolmReynolds Nov 6 2015 at 12:18

Let's Encrypt: получение сертификата по шагам

4 min

493K

Cryptography*ASP*

В данной статье будет описан реальный способ получения сертификата от Let's Encrypt в ручном режиме для его дальнейшей установки на веб-сервер Windows (IIS/Microsoft Azure) или Linux (полностью ручной режим). Из-за отсутствия официального клиента под Windows для генерации сертификата будет использоваться дистрибутив Linux.

Данная статья обновляется с создана для тех, кто хочет управлять процессом создания сертификата в полностью ручном режиме. В статье пошаговая инструкция процесса, чтобы вы уже смогли оперативно создать и начать пользоваться своим сертификатом.

Читать дальше →

+30

Irokez Aug 14 2012 at 22:23

Обучаем компьютер чувствам (sentiment analysis по-русски)

12 min

85K

Natural Language Processing*Python*Algorithms*

Sentiment analysis (по-русски, анализ тональности) — это область компьютерной лингвистики, которая занимается изучением мнений и эмоций в текстовых документах. Недавно на хабре появилась статья про использование машинного обучения для анализа тональности, однако, она была настолько плохо составлена, что я решил написать свою версию. Итак, в этой статье я постараюсь доступно объяснить, что такое анализ тональности, и как реализовать подобную систему для русского языка.

Читать дальше →

+80

Durham Apr 25 2015 at 10:53

Классификация предложений с помощью нейронных сетей без предварительной обработки

6 min

72K

MeanoTek corporate blogAlgorithms*Machine learning*Programming*Semantics*

Довольно часто встречается задача классификации текстов — например, определение тональности (выражает ли текст позитивное мнение или отрицательное о чем-либо), или разнесения текста по тематикам. На Хабре уже есть хорошие статьи с введением в данный вопрос.

Сегодня я хочу поговорить о проблеме классификации отдельных предложений. Решение этой задачи позволяет делать много интересного, например, выделять положительные и отрицательные моменты из длинных текстов, определять тональность твитов, является компонентом многих систем отвечающих на естественно-языковые вопросы (классификация типа вопроса), помогает сегментировать веб-страницы на смысловые блоки и многое другое. Однако, классификация отдельных предложений значительно сложнее классификации больших блоков текста — в одном предложении значительно меньше полезных признаков, и велико влияние порядка слов. Например: «как положено фильму ужасов, этот фильм был ну очень жутким» — содержит негативные слова («ужас», «жуткий»), но выражает положительное мнение о фильме, «все было ужасно красиво», или даже «отличный фильм, ничего не скажешь, только зря деньги потратили».

Читать дальше →

+22

1 2 ...

17

18 19 ...