Давайте будем честными: 2020 год — отстой. Так много в этом году было много плохих новостей и печальных событий, что очень трудно за этим всем угнаться. Тем не менее, большинство из нас постоянно следит за происходящим благодаря небольшим карманным компьютерам, которые мы всегда носим с собой. В Америке мы до сих пор называем их по-старому «телефонами».

Телефоны и большая часть нашего цифрового окружения работают на семействе процессоров ARM. И новые компьютеры Apple с новым процессором M1 (на базе ARM) получают фантастические отзывы. Поэтому самое время вспомнить о странных корнях этих микросхем, распространившихся по всему миру. 

Если бы вы писали сценарий для фильма и по какой-то непонятной причине вам нужно было выбрать, какой процессор чаще всего используется в большинстве телефонов, игровых консолей, банкоматов и других устройств, вы, вероятно, выбрали бы одного из крупных производителей наподобие Intel. Такое положение вещей имело бы смысл и соответствовало бы реальности, какой понимают её люди, ведь доминирование на рынке пары представителей отрасли не вызывает ни у кого удивления.

Но что если бы вместо этого вы решили выбрать процессоры малоизвестной компании из страны, которая не приходит на ум в качестве мирового лидера в области высокотехнологичных инноваций (по крайней мере не в 1800-х годах)? А что, если бы этот процессор был обязан своим рождением, по крайней мере косвенно, образовательному телешоу? Скорее всего, продюсеры посоветуют вам немного отмотать сценарий — «‎Давай же, отнесись к этому серьезно». И все же на самом деле все было именно так.

Если у Вас нет математического образования, если Вы хотите по-настоящему разобраться в том, что из себя представляет интеграл и интегрирование, зачем всё это надо, как математика пришла к идее интеграла, то в таком случае Вы пришли по адресу — добро пожаловать!

На этой неделе Европейская Комиссия обсуждает вопрос, стоит ли открыть доступ к аудио и видео-контенту для пользователей, которые ранее сталкивались с геоблокировками таких цифровых провайдеров, как Netflix и Amazon Prime. Напомним, что с 2018 года, использование геоблокировки в коммерческих целях, для увеличения прибыли, запрещено. Но доступ к контенту по принципу географического фильтра допускается, чтобы защитить интеллектуальную собственность. Что же такое геоблокировка и почему в век цифровых возможностей потребитель ограничен в выборе, поговорим в материале. А также подскажем, как обойти геоблокировку.

При проектировании и разработке широкого спектра API с использованием ASP.NET Core 2.1 Web API важно понимать, что это только первый этап в создании продуктивного и стабильного решения. Наличие стабильной среды для вашего решения также очень важно. Ключ к отличному решению заключается не только в правильном построении API, но и в его тщательном тестировании, чтобы исключить возможность негативного опыта у пользователей во время использования вашего API.

Эта статья является продолжением моей предыдущей статьи для InfoQ под названием «Продвинутая архитектура веб-API ASP.NET Core». Не беспокойтесь, вам не нужно вникать в предыдущую статью, чтобы разобраться с тестированием в этой, но она может помочь вам лучше понять, как я спроектировал обсуждаемое здесь решение. На протяжении последних нескольких лет я много времени размышлял о тестировании, создавая API для клиентов. Знание архитектуры веб-API ASP.NET Core 2.1 может помочь и вам расширить ваше понимание.

Солюшн и весь код из примеров в этой статье можно найти в моем GitHub репозитории.

Эта статья содержит лишь малую часть информации по заявленной теме. Рассматривайте ее как вводный курс перед началом всестороннего изучения предмета. Надеюсь, вы найдете в ней полезную информацию. Знание дискретной математики помогает описывать объекты и задачи в информатике, особенно когда дело касается алгоритмов, языков программирования, баз данных и криптографии. В дальнейшем я планирую подробнее раскрыть темы, затронутые в этой статье. Приятного чтения!

"То что ясно всем, ещё кто-то должен сказать"

Типа эпиграфа,

Google/Яндекс автора не сыскали

При построении модели какого-либо объекта её можно свести к представлению чёрного ящика с несколькими параметрами P(i), влияющими на выход T. Для сложного многомерного объекта это могут быть модели его "сечения" в различных плоскостях/смыслах.

В идеальном случае для получения информации, необходимой для построения модели, необходимо получить значения T для всех сочетаний его параметров, заданных с достаточно малым (равномерным) шагом в интервале значений, допустимом для каждого из параметров. Чем больше имеется точек по каждому параметру (и, соответственно, значений Т), тем точнее можно построить модель. Однако, в реальной жизни, зачастую оказывается что и параметры влияют по-разному и шаг по каждому из них разумнее делать не равномерным. Например, в начале допустимого интервала параметр слабо влияет на Т, а в середине или в конце его влияние меняется (и даже многократно) и, следовательно, шаг по такому параметру стоит делать иным.

Но в начале построения модели, когда информации о взаимосвязях мало, допустимый интервал значений каждого параметра разбивается с равномерным шагом. При повторном решении задачи построения модели объекта близкого или слабо изменившегося к ранее уже исследованному, особенность влияния его параметров можно учесть в задании неравномерного разбиения допустимого интервала. Это минимизирует количество необходимых для построения модели значений Т при сохранении полноты получаемой об объекте информации, используемой в модели.

Здесь следует обратить внимание на то, что существуют объекты, для которых стоимость/сложность/длительность получения каждого выходного значения T очень велики. Далее речь пойдёт именно о таких объектах и их моделях.

Метаклассы – это такие классы, экземпляры которых сами являются классами. Подобно тому, как «обычный» класс определяет поведение экземпляров класса, метакласс определяет и поведение классов, и поведение их экземпляров.

Метаклассы поддерживаются не всеми объектно-ориентированными языками программирования. Те языки программирования, которые их поддерживают, значительно отличаются по способу их реализации. Но в Python метаклассы есть.

Некоторые программисты рассматривают метаклассы в Python как «решения, которые ждут или ищут задачу».

У метаклассов множество применений. Выделим несколько из них:

Глава 1. Введение

s = a+b;
z = s-a;
t = b-z;

На проектах по анализу защищенности корпоративных информационных систем в 2019 году нашим пентестерам удалось преодолеть сетевой периметр 93% компаний. При этом в сеть 50% компаний можно было проникнуть всего за один шаг. Чтобы не дать реальным атакующим достичь цели, важно вовремя выявлять их активность. Один из критически важных этапов атаки — перемещение внутри периметра (lateral movement), когда злоумышленники расширяют свое присутствие в сети.

В этой статье я покажу, какая активность относится к перемещению внутри периметра и как, используя сетевой анализ, выявить применение такой тактики.

Глава 0. Base-1

   pair <int, double> p1 ( 10, 1.1e-2 );
   pair <int, double> p2 = make_pair ( 10, 2.22e-1 );
   cout << "The pair p1 is: ( " << p1.first << ", " << p1.second << " )." << endl;
   cout << "The pair p2 is: ( " << p2.first << ", " << p2.second << " )." << endl;
 

1. Вместо передачи в функцию нескольких векторов одинаковой размерости можно передать только один вектор пар\кортежей, не заботясь о проверке их соответствия.
2. Можно легко вернуть из функции набор значений, не мороча голову с указателями или ссылками в out-параметрах (для многих это сложно)
3. Можно избежать создания кучи мелких структур из 2-3 полей (меньше кода — лучше).