В феврале этого года в России открылись к заказу точки доступа Cisco Aironet серий 2800 и 3800 — флагманские точки портфолио Cisco с поддержкой стандарта 802.11ac Wave 2. Эти продукты позволяют достичь невиданной ранее производительности в сети Wi-Fi – 5.2Гб/с. Производство точек доступа серий 2800, 3800 находится в России, в городе Тверь.


Cisco Aironet серий 2800 и 3800 разработаны для надежной, продолжительной и высокопроизводительной работы.

Год назад наша CTF-команда на крупном международном соревновании RuCTF в Екатеринбурге в качестве одного из призов получила радиоуправляемый танк.

Зачем команде хакеров игрушечный радиоуправляемый танк? Чтобы его реверсить, конечно.

В статье я расскажу, как при помощи GNU Radio и HackRF One можно c нуля разобраться в беспроводном протоколе управления танком, как декодировать его пакеты и генерировать их программно, чтобы управлять танком с компьютера.

Сразу оговорюсь, что данный текст — это не сухая выжимка основных идей с красивыми графиками и обилием технических терминов (такой текст называется научной статьей и я его обязательно напишу, но потом, когда нам заплатят призовые $20000, а то, не дай бог, начнутся разговоры про лицензию, авторские права и прочее.) (UPD: https://arxiv.org/abs/1706.06169). К моему сожалению, пока устаканиваются все детали, мы не можем поделиться кодом, который написали под эту задачу, так как хотим получить деньги. Как всё утрясётся — обязательно займемся этим вопросом. (UPD: https://github.com/ternaus/kaggle_dstl_submission)

Так вот, данный текст — это скорее байки по мотивам, в которых, с одной стороны, всё — правда, а с другой, обилие лирических отступлений и прочей отсебятины не позволяет рассматривать его как что-то наукоемкое, а скорее просто как полезное и увлекательное чтиво, цель которого показать, как может происходить процесс работы над задачами в дисциплине соревновательного машинного обучения. Кроме того, в тексте достаточно много лексикона, который специфичен для Kaggle и что-то я буду по ходу объяснять, а что-то оставлю так, например, вопрос про гусей раскрыт не будет.

В данной статье я хотел бы поговорить о той музыке, под которую мы пишем код. О музыке «для программистов». А точнее, про такой специфический жанр музыки, как эмбиент.

Человек работающий и музыка

Влияние музыки на все живое вообще и на человека в частности на данный момент изучено достаточно хорошо. Давно известно, что классические произведения помогают людям успокоиться и снять стресс, а энергичная музыка разных жанров может улучшить результаты вашей спортивной тренировки.

Существует большое количество научных работ на эту тему, особенно в сфере медицины и психологии (применение музыки в лечении больных, влияние музыки на различные органы человека и т.п.). Конечно, ко многим исследованиям стоит относиться скептически, так как есть опасность уйти в лженауку, но и авторитетных трудов на эту тему более чем достаточно.

На том же Хабре есть масса отличных статей о том, как музыка влияет на рабочий климат офиса, на концентрацию работника и т.п. Но данный материал немного о другом.

Недавно завершился контест по машинному обучению ML Boot Camp III от Mail.Ru.

Будучи новичком в machine learning мне удалось занять 3-е место. И в этой статье я постараюсь поделиться своим опытом участия.

16 марта прошло первое в этом году заседание Совета по открытым данным, повесткой которого были открытые данные Рослесхоза, Роспатента, раскрытие пространственных данных и информации о мерах государственной поддержки. Посмотрим, как это было и к чему пришли в этот раз.

Сегодня предлагаю поразмышлять о том, как искать паттерны в биржевых данных и как их использовать для успешной торговли.

Будем получать биржевые данные Forex от одного из брокеров, сохраним в базу данных PostgreSQL и попробуем найти закономерности при помощи алгоритмов машинного обучения.

В статье есть несколько приятных бонусов в виде кода на Python — Вы сможете сами проанализировать любые (почти) биржевые данные (или значения индикаторов), запустить собственного торгового робота и проверить любую торговую стратегию.

Все условия и определения паттернов в статье приведены для примера, вы можете использовать любые критерии.

Предлагаем вашему вниманию перевод статьи, посвящённой рассмотрению используемых в программировании моделей памяти.

Сегодня в программировании доминируют шесть основных моделей памяти (не путать с моделями памяти Intel 8086). Три из них проистекают из трех исторически наиболее важных языков программирования 1950-х годов — COBOL, LISP и FORTRAN, а остальные связаны с тремя исторически важными системами хранения данных: магнитная лента, иерархическая файловая система в Unix-стиле и реляционная база данных.

Эти модели на гораздо более глубоком уровне, чем синтаксис или даже система типов, определяют, что наши языки программирования могут или не могут делать. Давайте подробно рассмотрим эти модели, а затем обсудим некоторые возможные альтернативы и причины, почему они могут быть интересны.

Создатель 144-ядерного процессора GA144 и языка программирования Forth, известный программист Чарльз Мур (Charles H. Moore), известный также под именем Чак Мур (Chuck Moore), в своей лекции рассказывает о перспективах применения 144-х ядерного асинхронного чипа, созданного его компанией, GreenArrays, а также его программировании. Ведь его чип потребляет всего лишь 7 пДж энергии (при выполнении базовой инструкции ALU, что занимает 1.5 наносекунды), что делает его незаменимым в случаях, когда процессор может питаться лишь от автономного источника энергии без возможности подзарядки, начиная от разработок в сфере медицины и заканчивая робототехникой. Незадействованные ядра потребляют всего 100 нановатт, в то время, как активным, требуется всего 4 милливатта при обработке 666 MIPS: плотный код сводит к минимуму количество выполняемых инструкций, уменьшая количество выборки команд, переключения транзисторов и рабочего цикла.

Так как лекция еще не публиковалась ранее, мы опубликовали её для Вас на youtube:



Если кто-то будет в состоянии сделать субтитры — пишите, добавим, будем очень признательны, если кто-то найдет время для выполнения столь важной работы.

Сам процессор поступил в продажу в 2011-м году, по цене $20. В этой публикации мы постарались систематизировать имеющуюся новую информацию и заполнить пробелы, которые могут возникнуть после чтения документации от GreenArrays.

Если вы любите кататься на горных лыжах или сноуборде по некатанным склонам, или же вам просто надоели скучные выглаженные склоны Сорочан и Волена с их безумными ценами на подъемники – то эта статья для вас.


В феврале 2000 года шатл Endeavour 11 дней снимал топологию земли с помощью Spaceborne Imaging Radar-C/X-band Synthetic Aperture Radar. См. подробности тут

Результатом этого проекта явилась публично доступная база с данными о топологии земли за исключением ее полярных областей.

Полный массив данных имеет огромный размер и оперировать с ним в рамках ПК довольно проблематично. К счастью на сайте проекта Consortium for Spatial Information можно скачать топологический файл для интересующей вас области.

Данные доступны в формате ESRI GRID(ARC ASCII), которые представляют собой простую матрицу высот. Каждая ячейка матрицы имеет одинаковую широту и долготу. Файл состоит из метаинформации и матрицы высот в 6001 строк и 6001 столбцов.

Короткие ссылки — отличный инструмент. Иногда мы сталкиваемся с проблемой, когда необходимо отобразить чрезвычайно длинный URL, при этом сделав так, чтобы он выглядел аккуратно и профессионально. В других случаях короткие URL используются, чтобы общее число символов в сообщении не превышало допустимый социальными сетями максимум. Короткие ссылки нужны для того, чтобы интернетом было проще пользоваться. Знаете ли вы, что есть обратная сторона медали, и что от сокращения URL больше вреда, чем пользы?

Отдел фронтенд-разработки компании Лайв Тайпинг перевёл для читателей Хабра большой материал о зарождении, развитии и перспективах языка JavaScript, вышедший в блоге сервиса Auth0. Сегодня мы публикуем первую часть перевода. Соперничество Netscape и Mosaic, грёзы об интерактивном вебе, язык программирования для не-программистов, переход от классов к прототипам и что общего между JavaScript и ECMAScript (спойлер: всё).

Краткая история JavaScript. Часть 2
Краткая история JavaScript. Часть 3

Discord продолжает расти быстрее, чем мы ожидали, как и пользовательский контент. Чем больше пользователей — тем больше сообщений в чате. В июле мы объявили о 40 млн сообщений в день, в декабре объявили о 100 млн, а в середине января преодолели 120 млн. Мы сразу решили хранить историю чатов вечно, так что пользователи могут вернуться в любой момент и получить доступ к своим данным с любого устройства. Это много данных, поток и объём которых нарастает, и все они должны быть доступными. Как мы это делаем? Cassandra!

На чём делать фронтенд? Самый верный способ найти ответ – попробовать лучшие библиотеки самостоятельно. В идеале, хорошо бы начать с самого простого и понять, как таинственные для непосвящённого конструкции превращаются в готовые к выводу страницы. Дальше же, вооружившись пониманием основ, можно осмысленно читать документацию и усложнять собственные эксперименты до тех пор, пока ответ не покажется очевидным.



Сегодня мы поговорим о React.js и Vue.js. Это – одни из самых популярных JavaScript-библиотек в мире. Взгляните на этот список, посмотрите их репозитории на GitHub. И та, и другая обладают впечатляющими возможностями и служат для создания пользовательских интерфейсов. Работать с ними довольно просто, главное – сразу понять, что к чему, сделать правильный первый шаг. Собственно говоря, этому вот первому шагу в разработке с использованием React и Vue и посвящён данный материал.

Многие материалы по нейронным сетям сразу начинаются с демонстрации довольно сложных архитектур. При этом самые базовые вещи, касающиеся функций активаций, инициализации весов, выбора количества слоёв в сети и т.д. если и рассматриваются, то вскользь. Получается начинающему практику нейронных сетей приходится брать типовые конфигурации и работать с ними фактически вслепую.

В статье мы пойдём по другому пути. Начнём с самой простой конфигурации — одного нейрона с одним входом и одним выходом, без активации. Далее будем маленькими итерациями усложнять конфигурацию сети и попробуем выжать из каждой из них разумный максимум. Это позволит подёргать сети за ниточки и наработать практическую интуицию в построении архитектур нейросетей, которая на практике оказывается очень ценным активом.

Детская мечта

Однажды в школе попала ко мне в руки рация, обычная такая, чаще у железнодорожников встречается. С этого дня началось бесконечное вслушивание в эфир. Это казалось каким-то волшебством, окном в другой, невидимый мир. В основном, конечно, помехи, таксисты, железная дорога и море шумов. Все это быстро надоело. Но один звук все-таки не давал мне покоя. Он был слышен не всегда, а только несколько раз в сутки, приблизительно в одно и то же время. Природа этого писка была мне неизвестна. Тогда у меня не было ни интернета, ни знакомых людей, которые могли бы хоть что-то прояснить о происхождении этой передачи. Только старая рация и кусок провода на чердаке вместо антенны.

В процессе разработки различных проектов на C/C++ часто возникает необходимость общаться с внешними системами или отдавать данные клиентам по HTTP. Примером может служить любой веб-сервис, а также любое устройство с веб-интерфейсом типа роутера, системы видеонаблюдения, и т.д.

Что в таком случае обычно делают? Правильно, идут протоптанной дорожкой — Apache/nginx + PHP. А дальше начинается ад, потому что:

1. Все это нужно устанавливать и настраивать.
2. Все это жрет приличное количество ресурсов.
3. Из PHP как-то надо получать данные от разрабатываемой системы. Повезет если для этого достаточно просто залезть в СУБД.

Поэтому у меня, как думаю и многих других разработчиков, есть непреодолимое желание впихнуть все эти функции непосредственно в разрабатываемую систему. Это даст неоспоримые преимущества:

1. Меньше внешних зависимостей, а значит проще установка и настройка.
2. Теоретически меньшее потребление ресурсов.
3. Можно отдавать данные прямо из вашего продукта, без посредников.
Но при этом мы не желаем заморачиваться всякими тонкостями обработки HTTP-соединений, парсинга и т.п.

Такие решения есть. И в этой статье я хотел бы поверхностно познакомить вас с одним из них – встраиваемый сервер Mongoose (не путать с MongoDB).

Создатели шаблонов в C++ заложили основу целого направления для исследований и разработки: оказалось, что язык шаблонов C++ обладает полнотой по Тьюрингу, то есть метапрограммы (программы, предназначенные для работы на этапе компиляции) C++ в состоянии вычислить всё вычислимое. На практике мощь шаблонов чаще всего применяется при описании обобщенных структур данных и алгоритмов: STL (Standard Template Library) тому живой пример.

Однако, с приходом C++11 с его variadic-шаблонами, библиотекой type_traits, кортежами и constexpr'ами метапрограммирование стало более удобным и наглядным, открыв дорогу к реализации многих идей, которые раньше можно было воплотить только с помощью расширений конкретного компилятора или сложных многоэтажных макросов.

В данной статье будет разработана реализация бинарного дерева поиска времени компиляции: структуры данных, являющейся логическим «расширением» кортежа. Мы воплотим бинарное дерево в виде шаблона и попрактикуемся в метапрограммировании: переносе рекурсивных и не только алгоритмов на язык шаблонов C++.

Во время собеседований на роль linux/unix администратора во многих IT-компаниях спрашивают, что такое load average, чем nginx отличается от apache httpd и что такое fork. В этой статье я постараюсь объяснить, что рассчитывают услышать в ответ на эти вопросы, и почему.

Здесь важно очень хорошо понимать основы администрирования. В идеальной ситуации при постановке задачи системному администратору выставляют ряд требований. Если же ситуация не идеальная, то, по сути, требование к администратору одно: «Хочу, чтобы всё работало». Иными словами, сервис должен быть доступен 24/7 и, если какое-то решение не удовлетворяет этим требованиям (масштабирование и отказоустойчивость относятся к доступности), то можно сказать, что администратор плохо сделал свою работу. Но если разные решения двух администраторов работают 24/7, как понять, какое из них лучше?

Хороший системный администратор при выборе решения при заданных требованиях ориентируется на два условия: минимальное потребление ресурсов и их сбалансированное распределение.

Вариант, когда одному специалисту нужно 10 серверов для выполнения задания, а второму всего 2, мы рассматривать не будем, что тут лучше – очевидно. Далее под ресурсами я буду понимать ЦПУ (cpu), ОЗУ (ram) и диск (hdd).

Давайте рассмотрим ситуацию: один администратор создал решение, которое требует 10% cpu, 5% ram и 10% hdd от всего вашего оборудования, а второй использовал для этого 1% cpu, 40% ram и 20% hdd. Какое из этих решений лучше? Тут все становится уже не так очевидно. Поэтому хороший администратор всегда должен уметь грамотно подобрать решение, исходя из имеющихся ресурсов.

В текущей статье я определю следующие термины: объект, состояние, событие, операция, функция. Я расскажу о том, как можно представить себе их. В качестве мета-метамодели для моделирования мы возьмем теорию множеств, а не MOF. Почему именно ее? Потому что это единственный на сегодняшний день известный способ моделирования, который имеет математическую основу, границы применимости которого нам хорошо известны, достаточно широки и обоснованы.


Прошлые статьи вызвали оживленную дискуссию среди тех, кто использует для моделирования предметных областей инструменты ООП: языки ООП, нотацию UML. Несмотря на то, что я постоянно подчеркиваю, что объекты учета, о которых я веду речь, не моделируются средствами UML, и объясняю почему, тем не менее, вопрос об их моделировании методами ООП поднимается снова и снова. Наверно, мне надо еще раз рассказать, чем так плох ООП для моделирования предметных областей.