1. Людям с ограниченными возможностями проще будет пользоваться вашим сайтом! Их софт (скринридеры и подобное) прекрасно понимает html5 теги и будет правильно обрабатывать их и правильно информировать людей о содержимом.
2. Улучшится связанность текста, и поисковики смогут более качественно индексировать сайт, так как будут лучше понимать, как связаны между собой видимый и скрытый текст.
3. Будет доступно управление элементами с клавиатуры и других устройств.
4. Уменьшается количество javascript кода, который нужно подгружать, что увеличивает скорость загрузки страницы, скорость обработки и корректность.
5. Улучшаются показатели в Lighthouse, Google PageSpeed и других подобных инструментах.
6. Работает при выключенном javascript.

Поучить английский

Давно хотел поделиться своим скриптом по автоматизации настройки Windows 10 (на данный момент актуальная версия 19041), да все руки не доходили. Возможно, он будет кому-то полезен целиком или только его части. Конечно, будет проблематично описать все пункты настройки, но постараюсь выделить самое важное.

Если кому-то интересно, то добро пожаловать под кат.

# timedatectl
      Local time: Sun 2019-08-25 20:44:39 +03
  Universal time: Sun 2019-08-25 17:44:39 UTC
        RTC time: Sun 2019-08-25 17:39:52
       Time zone: Europe/Minsk (+03, +0300)
     NTP enabled: no
NTP synchronized: no
 RTC in local TZ: no
      DST active: n/a

Введение

Перевод статьи подготовлен для студентов курса «Безопасность Linux»

SELinux или Security Enhanced Linux — это улучшенный механизм управления доступом, разработанный Агентством национальной безопасности США (АНБ США) для предотвращения злонамеренных вторжений. Он реализует принудительную (или мандатную) модель управления доступом (англ. Mandatory Access Control, MAC) поверх существующей дискреционной (или избирательной) модели (англ. Discretionary Access Control, DAC), то есть разрешений на чтение, запись, выполнение.

Предыстория

Key Container

Предыстория

Так уж случилось, что нужно мне было где-то хранить более 1.5тб данных, да еще и обеспечить возможность скачивания их обычными пользователями по прямой ссылке. Поскольку традиционно такие объемы памяти идут уже на VDS, стоимость аренды которых не слишком вкладывается в бюджет проекта из категории «от нечего делать», а из исходных данных у меня был VPS 400GB SSD, куда при всем желании 1.5тб картинок без lossless сжатия поместить не удастся.

Введение

Некоторое время назад мне потребовалось решить задачу сегментации точек в Point Cloud (облака точек — данные, полученные с лидаров).

Пример данных и решаемой задачи:

Поиски общего обзора существующих методов оказались неуспешными, поэтому пришлось собирать информацию самостоятельно. Результат вы можете видеть: здесь собраны наиболее важные и интересные (по моему мнению) статьи за последние несколько лет. Все рассмотренные модели решают задачу сегментации облака точек (к какому классу принадлежит каждая точка).

Эта статья будет полезна тем, кто хорошо знаком с нейронными сетями и хочет понять, как применять их к неструктурированным данным (к примеру графам).