Разработка

Несколько "каверзных", вопросов для собеседования по Linuх, "подсказанных" практикой

Всем привет!

Наверное, мало кто любит проходить, или проводить собеседования, особенно второе, но, если приходится это делать, хочется что бы вопросы на нем были более “жизненными”, нежели “назовите все ключи команды ls” (сам использую 2-3, “в стрессе” вспомню еще 5-7) и, менее теоретическими, нежели “какими ключом шифруем а каким подписываем сообщение” (обычно эти операции скрыты за интерфейсом и сделать ошибку трудно)

Потому, хочу поделиться подходящими задачками, из своей практики:

Вопрос 1. Объясните вывод на экране, что будет, если повторить команду в третий раз, как избежать такого поведения?

# cp -r /etc /etc_copy
# du -hs /etc_copy
5.0M    /etc_copy

# cp -r /etc /etc_copy
# du -hs /etc_copy
10M     /etc_copy

Осознал этот забавный факт при очередной итерации развертывая kubernetes через kubespray 

Вопрос 2. Команде ping необходимы права для открытия raw socket , почему это не мешает ее использовать “обычным” пользователям?

С времен FreeBSD был уверен, что для этого используется setuid бит, но, оказалось, что в Linux не так:

student@debian:~$ ls -l $(which ping)
-rwxr-xr-x 1 root root 90568 Nov 27  2022 /usr/bin/ping

Обнаружил это, разбираясь, почему не работает модуль icmp в prometheus/blackbox_exporter , с тех пор стараюсь не забывать про POSIX capabilities  и cap_net_raw, в частности

Вопрос 3. Объясните, почему повторный запуск команды приводит к сообщению Permission denied?

debian# tcpdump -niany -w file.dmp not port 22
...
4 packets received by filter
0 packets dropped by kernel

debian# tcpdump -niany -w file.dmp not port 22
...
tcpdump: file.dmp: Permission denied

Расследование приведет к знакомству с AppArmor  - реализацией Linux Security Modules 

Вопрос 4. Объясните вывод на экране:

student@server:~$ su
Password:

server:/home/student# shutdown
bash: shutdown: command not found

Несколько раз встречал такую ошибку на занятиях , что позволяло еще раз рассказать про переменные окружения, команду “su -” и, что лучше вместо нее использовать sudo

Наверное, достаточно задачек из моего субъективного опыта, буду рад, интересным примерам из Вашего, в комментариях, Спасибо!

Как выстроить эффективную систему ИБ с нуля? Делимся лайфхаками по защите бизнеса!

Привет! Мы вместе с GlobalCIO выпустили большой спецпроект – руководство по построению целостной ИБ-стратегии. Там мы делимся опытом и ИБ-лайфхаками, помогаем узнать:

• Как защитить главные корпоративные активы — данные, рабочие станции и инфраструктуру — создав надежное ядро безопасности.

• Как построить комплексную безопасность, чтобы системы защиты усиливали друг друга для проактивного выявления угроз.

• Как выполнить требования регуляторов минимальным набором средств, избежав штрафов и лишних затрат.

Простыми словами – информация в спецпроекте поможет опытным и начинающим ИБ-специалистам систематизировать работу, снизить нагрузку на отдел, закрыть требования регуляторов и бреши в защите, оптимизировать бюджет и увидеть всю картину внутренней безопасности. К тому же мы регулярно обновляем спецпроект свежей регуляторикой и аналитикой, ИБ-новостями и трендами в защите данных, чтобы вы всегда были в курсе событий!

Переходите по ссылке и добавляйте в закладки, чтобы не потерять!

Чат-бот ChatGPT составил 6 фундаментальных правил, с которыми вы доживёте до 100+ лет. Забудьте про еду и постоянные походы к врачам. Единственная действительно важная причина долголетия — отсутствие стресса.

1. Делайте только то, что не вызывает внутреннего сопротивления. Тошнит от работы, но вы терпите — минус 10 лет жизни. Нелюбимые отношения — ещё десятка. Среда должна быть максимально комфортной, но придётся сделать серьёзный выбор в жизни.

2. Живите сейчас и никогда не откладывайте на потом. На пенсии вы будете дряхлым стариком без сил. 43% людей умирают в течение 5 лет после выхода на пенсию.

3. Социальные связи — база. Одинокие люди чаще пьют и курят. Снова же банальная статистика: люди с крепкими друзьями живут на 50% дольше. Вам не нужна толпа вокруг, главное — качество людей.

4. Вам нужна цель больше, чем вы сами. В Японии это называют «икигай» — ваша причина просыпаться по утрам. Люди с икигай живут на 7 лет дольше. Хватит гоняться за несбыточным — выберите простое, но достижимое.

5. Никакой оптимизации здоровья. ЗОЖники живут меньше из-за своей одержимости. Снова же, одержимость — стресс, а он убивает. Проще говоря, не надо считать каждую калорию.

6. Спите, когда хотите спать. У реальных долгожителей нет четкого расписания. Хочется прикорнуть днём на полчаса — спите. Хватит терпеть до вечера — 10 минут на разгрузку можно найти всегда.

Поделюсь классным докладом от Ильи Кацева про LLM-as-a-Judge с PML. Вместо рассказов про успешный-успех, предлагается актуальный работающий подход.

1. Простые разметки поддаются! А вот сложные — ещё не до конца. Но артефакты размышлений могут сильно помочь и ускорить проверяющего. Например, если нужно вручную искать какие-то факты, ходить по сайтам и т.д.

2. В начале решения задачи можно подобрать первый промт с отличным качеством, а дальше становится тяжело. В этот момент начинается бесконечный разбор случаев — и почти сразу модель начинает теряться.

3. ЛЛМ часто решает некоторые типы задач очень хорошо, а другие — плохо или рандомно (например, если не может сходить в интернет за нужной информацией). В итоге получается среднее качество. → Оставляем только то, в чём она сильна!

4. Привыкание! Помните о нём: вначале метрики могут упасть, но если есть профит, потом всё отрастёт обратно. Сравнивайте с прошлым.

5. Среднее время разметки задания — это не среднее арифметическое скоростей, а среднее гармоническое! (Особенно важно при малом количестве асессоров.)

6. Ризонинг у модели хороший, но ответ может быть неверным. Использовать его как подсказку тоже сложно — нет структуры ответа, аспекты постоянно разные. → Просим отвечать структурно и на конкретные вопросы — так и галлюцинации проще проверять, и пользоваться удобнее.

   • Разметчику должно быть просто и понятно, как пользоваться подсказкой!

7. Лучший формат подсказок (если устроены: «что проверяли?» → «вердикт») — сверху только найденные проблемы. Иначе есть соблазн раньше времени всё одобрить.

8. Иногда лучше вообще не давать подсказку! Например, ЛЛМ не может проверить работоспособность калькулятора — и будет только смущать.

9. Экспериментируйте с моделями! DeepSeek пишет чересчур подробно, а YandexGPT — наоборот, коротко и по делу.

10. Качество меряем на ядре асессоров, потому что:

    1. на них проще повлиять для прироста качества;

    2. медленные участники часто отваливаются.

Итог: ЛЛМ пока не справляется со сложными инструкциями (особенно когда ответ неоднозначен), но там, где результат можно однозначно определить, — заметно ускоряет и упрощает процесс.

Потихоньку начинаю писать в @noisetosignal — идёмте вместе!

Понимают ли модели Apple русский язык?

Ещё в прошлом году Apple представил Apple Intelligence, а в этом улучшил их, также добавив новые сценарии работы.

Однако, русский язык не поддерживается, поэтому есть два варианта: используешь старую Siri и не имеешь доступа к старым функциям, либо меняешь весь интерфейс на английский и придется добавлять в Shortcuts команды, чтобы, например, позвонить кому-то, кто записан по-русски(диктовка на русском у английской Siri почти отсутствует).

Сегодня я решил проверить, а насколько реально модели Apple плохо или хорошо понимают русскую речь, если на английском они работают хорошо. Вначале думал потребуются инъекции, однако всё оказалось проще - в приложении Команды нет запрета на русском писать сразу моделям.

Тестировал Cloud версию и On-device, ChatGPT это ChatGPT-4 от OpenAI, у него все хорошо.

Cloud версия работает с русским так себе: она может плохо ответить на высказывания "Привет" - "Да вам привет!", но на более сложные запросы, например, "Расскажи, что такое NP-полные задачи" начнет иногда галлюцинировать и ошибаться в падежах(но не часто), но в целом ответы даже лучше, чем при простых вопросах("Дана граф", не "за", а "в", "задача можно полиноминальном времени преобраовать")

Многие считают, что on-device это просто урезанная cloud, скорее всего так и есть, но урезание получилось не в пользу русского - модель выдаёт сплошные галлюцинации, ошибается через слово в падежах и даже на запрос "Привет" ответит "Я не могу прогнозировать будущее", используйте для генерации всякой чепухи.

На "Как дела?" обе отправляли на сайт Apple, вероятно, это системный промпт(https://www.youtube.com/watch?v=gTOIMdH4-bE), в котором написано, что ты не имеешь эмоций и т.п.

По итогу это ограничение разумно, пока такое лучше не показывать всем, кто знает русский, но Cloud версию, я думаю, скоро можно будет использовать. Можете проверить сами(для этого смените, хотя бы на время, язык системы и Siri с русского на английский).

Всероссийский хакатон для умных и свободных: призовой фонд один миллион рублей

Альфа-Банк приглашает всех, кто умеет не просто писать код, а готов поучаствовать в решении амбициозных бизнес-кейсов: настроить систему RAG для интеллектуальных вопросов и ответов на базе знаний Альфа-Банка или разработать copilot-приложение для клиентов микробизнеса. Хакатон предоставляет молодым специалистам возможность получить практический опыт в современных IT- и аналитических технологиях, поучаствовать в командных соревнованиях, а также построить карьеру в крупной компании.

Что вас ждет?

• Борьба за призовой фонд в 1 000 000 рублей и шанс получить фаст-трек в команду Альфа-Банка.

• Нетворкингом, где вы сможете поработать с экспертами Альфа‑Банка и получить ценные советы.

• Возможность участвовать из любой точки России, а потом приехать на финал в Москву.

• Прокачка навыков, погружение в актуальные задачи бизнеса и усиление технических скиллов

Собирай команду и участвуй по одному из двух треков: настройка RAG для вопросов и ответов или разработка copilot-приложения для клиентов микробизнеса. Это уникальный молодёжный хакатон, созданный специально для тех, кто хочет попробовать себя в решении реальных задач бизнеса с помощью передовых технологий. 

Записывайся на Альфа-Будущее Хакатон — прокачай свои технические навыки и поработай над созданием реального ИИ-решения для бизнеса. Регистрируйтесь до 6 ноября и стартуйте!

Устали от бесконечных правок в ТЗ, написания пользовательских историй и рутины, которая не оставляет времени на главное? Приглашаем на бесплатный вебинар «ИИ в бизнес-анализе: от хайпа к результату. Практическое руководство», где мы покажем, как внедрить ИИ в вашу работу уже сегодня.

На эфире вы получите:

➕ Карту ИИ-инструментов, которые экономят до 8 часов в неделю.

➕ Разбор реальных кейсов по всем этапам анализа: от выявления требований до визуализации.

➕ Чек-лист внедрения, который можно применить сразу после вебинара.

➕ Разбор подводных камней и ошибок при работе с ИИ.

🕓 Когда: 6 ноября, 17:00–18:00 (Мск)

👨‍🎓 Спикер: Охманюк Максим — специалист в области ИИ и бизнес-анализа.

➡️ Зарегистрироваться

Как Shared GPU позволяет дешевле разворачивать ML- и DL-модели в облаке ☁️⚙️

Shared GPU — технология, которая позволяет вместо аренды целой видеокарты арендовать ее часть. Это удобно для запуска небольших моделей: так, если вам нужно только 12 ГБ, вы арендуете именно их, а не платите за все 80 ГБ. А еще вы сможете перераспрелять ресурсы GPU в зависимости от нагрузки и не платить, когда нет запросов.

❓ Как все это работает

Shared GPU делит ресурсы видеокарты на несколько подов, и каждая модель запускается на отдельном. Благодаря этому можно развернуть несколько небольших моделей на одной GPU, а не арендовать для каждой отдельную видеокарту и платить за ресурсы, которые будут простаивать.

Контейнеры, на которых размещены модели, изолированы друг от друга. Если с одним из них что-то произойдет, сервисы на других подах продолжать не упадут.

🚀 Преимущества, которые дает Shared GPU:

• Автомасштабирование и скейлинг в ноль. Если запросов много, дополнительные мощности выделятся автоматически. А если запросов нет дольше установленного времени, контейнер с моделью ставятся на паузу, и тарификация прекращается.

• Pay-as-you-go. Платите только за те мощности, которые используете, а не за целую GPU или время простоя.

• Рациональное использование мощностей. Для каждого проекта не нужно закупать отдельную GPU. Если ресурсы временно не используются, их можно перераспределить на другие задачи.

• Гибкая настройка и масштабируемость. Есть возможность менять количество выделенных на каждый под ресурсов, перераспределять их в зависимости от нагрузки, развертывать несколько моделей на одной видеокарте.

В Evolution ML Inference по такой технологии можно разместить небольшие ML- и DL-модели на облачных мощностях. Попробуйте: разверните свое решение или выберите из каталога одну из моделей, которая уже готова к инференсу.

IT-комьюнити Татарстана, вы где???

В прошлом посте я рассказывал о том, как я посетил шикарное мероприятие в формате бизнес-завтрака.

Но есть нюанс. 

Сбор гостей начался за час до начала выступлений спикеров. Я подошел минут за 15 и обратил внимание на не особо большое количество слушателей. Организаторы явно ожидали раза в 2 больше посетителей бизнес-завтрака. После мероприятия во время нетворкинг-сессии мы с другими участниками вскользь обсудили этот момент, и оказалось, что народ не особо-то осознает из каких источников узнавать о подобных мероприятиях.

Казань является одним из технологических центров нашей страны. Здесь несколько IT-парков, в 40-ка километрах Иннополис, несколько сотен IT-компаний и, я уверен, несколько десятков тысяч айтишников. Достаточно большое комьюнити, не правда ли?

Короче задался вопросом, а где искать информацию по IT-движухам Казани. Естественно первым делом полез искать в сети (да-да, по-олдскульному). Ну и вот список ресурсов, которые могут помочь вам быть в курсе интересных мероприятий в Казани:

https://ict2go.ru/regions/Kazan/ - возможно не самый удобный по UX сайт, но самый информативный. На сайте написано, что “Портал ICT2GO.ru является крупнейшим по охвату агрегатором мероприятий по тематике информационных технологий, телекоммуникаций и смежных отраслей.“

https://gorodzovet.ru/kazan/it/ - есть небольшой список мероприятий, но судя по описание, IT - это не их основная специфика.

https://networkly.app/event/kazan - всего парочку мероприятий.

Ну на этом и все. Погнали в телегу:

https://t.me/it_tatarstan - канал “IT-мероприятия Татарстана”. Около 3000 подписчиков, но список мероприятий очень небольшой. Даже так, после июня 2025 года его практически нет.

https://t.me/iteventsrus - канал “IT мероприятия России / ITMeeting / IT events”. Прикольный канал, но тут ивенты по всей России. Очень клево, если любишь путешествовать по России по мероприятиям, но именно Казань найти тяжело.

Ну и в телеге - все. Где бы еще поискать?

https://habr.com/ru/events/ - очень маленький список. Ну и также выборка по всей России. Казани практически нет.

https://vk.com/it_tatarstan - те же самые ребята, что и в телеграм-канале “IT-мероприятия Татарстана”.

Ах да. Совсем забыл про ИИ. Спрошу DeepSeek. Нашел 3 крупных ивента, и также он посоветовал сайт ict2go.ru. 

Подведу итог. Все не так плохо, как я думал. Кто ищет, тот всегда найдет. Однако старый добрый дедовский метод поиска в интернете оказался самым лучшим. 

Отдельное спасибо ребятам из ict2go. Записал себе этот портал. Обнял-поднял.

А где ты ищешь ивенты в Казани?

Проект Free Macintosh Software содержит 306 совершенно бесплатных программ для компьютеров Macintosh. Причины, по которым эти программы бесплатны, различны. Некоторые были просто написаны энтузиастами Macintosh, которые хотят укрепить платформу Macintosh и внести свой вклад в сообщество пользователей Macintosh. Другие ранее были коммерческими, и разработчик решил, что больше не хочет заниматься продажей программного обеспечения, поэтому он сделал программу доступной бесплатно или открыл исходный код, чтобы сообщество могло продолжать её обновлять. Некоторые программы были написаны людьми, которым просто нравится программировать, и они хотели посмотреть, смогут ли они создать действительно хорошее приложение. Другие бесплатны, чтобы привлечь на веб-сайт разработчика и показать его коммерческие предложения. Некоторые, по сути, являются неограниченными демо-версиями, чтобы заинтересовать программой в надежде, что в будущем пользователи захотят приобрести более полнофункциональную версию. И лишь очень немногие из вышеперечисленных содержат рекламу, и разработчик зарабатывает деньги за счет рекламы, а не за счет продажи программы. В любом случае, все программы на Free Macintosh Software действительно бесплатны и безопасны, и стоят гораздо больше, чем вы за них заплатите.

Вышла новая версия Vacuum 0.19.5.

Vacuum – сверхбыстрый и лёгкий инструмент линтера и проверки качества OpenAPI, написанный на Golang и вдохновлённый Spectral. Он также совместим с существующими наборами правил Spectral.

Ключевые изменения релиза - исправление ряда ошибок.

GitHub: https://github.com/daveshanley/vacuum

ChangeLog: https://github.com/daveshanley/vacuum/releases/tag/v0.19.5

Приглашаем на вебинар, на котором поговорим, как защитить сборки, избежать зависимостей от внешних репозиториев и повысить надёжность.

На вебинаре вы узнаете:

• требования ДИБов и регулятора

• об атаках на цепочки поставок ПО

• возможности отключения Maven Cenral

• про инженерные проблемы при сборке, с которыми столкнулись, а также пути их решения на примере Axiom JDK

• опыт использования доверенного репозитория в контуре ЕДИНОГО ЦУПИС

• как встроить еще один репозиторий в стандартный Java‑проект. Покажем демонстрацию в режиме реального времени

Кому будет полезен вебинар:
• Архитекторам
• Инженерам
• Всем, кто интересуется РБПО

Вебинар проведут:
• Максим Максимов, Архитектор решений, ЕДИНЫЙ ЦУПИС
• Сергей Лунегов, Директор по продуктам, Axiom JDK

Когда: 12 ноября 2025 г.

Во сколько: 11:00–12:30 по мск

Формат: Онлайн

Участие: Бесплатное (нужно предварительно зарегистрироваться)

Проект "AltSendme - Send files anywhere, On-premises or world-wide. Frictionless, Fast, Private, Unlimited and Free" позволяет передавать файлы без страха потери данны между всевозможными устройствами. Решение работает на базе peer-to-peer шифрования: файлы передаются через сторонние серверы, которые невозможно отследить и перехватить. Передать можно документы, архивы, видео, аудио, причём без ограничений по размеру файла и скорости передачи.

OpenAI заплатит $38 млрд Amazon Web Services за доступ к сотням тысяч графических процессоров Nvidia Corp. в рамках семилетнего соглашения. По версии Bloomberg, для OpenAI это подтверждение перехода в статус «гиганта ИИ».

Мой карьерный план:

Ссылка на оригинал

Учёные сравнили ChatGPT с психологическими профилями людей из 65 стран и выяснили, что модели ИИ мыслят на 70% ближе к американцам, чем к остальному миру. По данным World Values Survey, мышление ИИ оказалось ближе всего к США, Великобритании, Канаде и странам Западной Европы, а дальше всего от Эфиопии, Пакистана и Кыргызстана.

Снял пару видео с демонстрацией возможностей "Проверки данных" - это моё универсальное решение на 1С. Оказалось, что по текстовому описанию было не очень понятно, что это за штука, как ей пользоваться, какие задачи она решает, и какого уровня навыки требуются.

Само решение можно скачать в моём тг-канале https://t.me/another1C

В интернете есть другие версии этого решения - я никому не запрещал скачивать, как-то адаптировать и выкладывать. Но оригинал только у меня.

Итак, видео.

Первое - совсем простые примеры: https://vk.com/video-208482299_456239478

Второе - чутка посложнее, но всё равно просто: https://vk.com/video-208482299_456239479

В обоих видео показаны примеры использования без навыков программирования.

Команда Datalab выпустила бесплатную OCR модель Chandra, которая превращает любые PDF и картинки в обычные текстовые документы. Просто закидываем файл и получаем вывод в формате HTML, Markdown и JSON. Легко вытаскивает таблицы, формулы и диаграммы. Понимает 40+ языков. Можно пользоваться в браузере или поставить локально. Ставим локально с GitHub или пользуемся онлайн — здесь.

Вышел релиз программного обеспечения topalias 3.0.0

Установка:
pip3 install -U --upgrade topalias
pipx install --force topalias
python3 -m pip install -U --upgrade topalias
python3.10 -m pip install -U --upgrade topalias

Запуск утилиты topalias:
topalias
python3 -m topalias
python3.10 -m topalias
python3 topalias/cli.py

Изменения:
Поддерживается Ubuntu 25.10/Python 3.13, Kubuntu 22.04/Python 3.10, KDE neon Rolling

Просьба проверить на актуальной версии Python 3.15 в KDE neon

Ссылка на дистрибутив KDE neon Rolling: https://distrowatch.com/table.php?distribution=kdeneon

topalias - утилита для генерации коротких алиасов по истории bash/zsh

На GitHub опубликована открытая утилита для генерации коротких алиасов на основании истории работы в bash или zsh. Утилита анализирует файлы ~/.bash_aliases, ~/.bash_history и ~/.zsh_history с историей выполнения команд в терминале Linux, после чего предлагает короткие аббревиатуры (акронимы) для длинных, долго набираемых и сложно запоминаемых, но часто используемых команд. Также поддерживается вывод статистики по истории работы в командной строке.

Если вы работаете в терминале десятки раз в день, алиасы — это мощный инструмент повышения эффективности. Но с ростом количества проектов и конфигураций .bashrc/.zshrc алиасов становится много: часть дублируется, часть устарела, некоторые перекрывают системные команды. topalias решает три задачи:

• дать метрику использования алиасов (какие используются чаще всего);

• упростить создание/удаление/пакетное управление алиасами;

• находить конфликтные или опасные алиасы и предлагать безопасные альтернативы.

В статье — обзор возможностей, примеры использования, внутренняя архитектура и практические рекомендации для интеграции с bash/zsh/fish.

Ключевые возможности

• Сбор статистики использования алиасов на основе shell-history.

• Команда top — список наиболее часто используемых алиасов.

• Интерактивный режим (TUI) для обзора, включения/выключения и редактирования.

• Поддержка bash, zsh и fish.

• Экспорт/импорт в виде конфигурационных файлов и git-репозиториев.

• Поиск конфликтов (алиас затеняет системную команду) и предупреждения.

• Генератор «умных» алиасов: на основе частых цепочек команд предлагает сокращения.

• Пакетная миграция между машинами (pack/unpack).

• Небольшой daemon/cron для частого обновления статистики (опционально).

# клонируем репозиторий

git clone https://github.com/CSRedRat/topalias.git

cd topalias

# установка в виртуальное окружение (рекомендуется)

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate

pip install -e .

# инициализация в shell (одна строчка, добавьте в .bashrc/.zshrc)

topalias init --shell auto >> ~/.topalias-shell-rc && source ~/.topalias-shell-rc

Примечание: init генерирует небольшую обёртку для history-hook, чтобы собирать данные об использовании алиасов без заметной нагрузки.

Подписывайтесь на канал в Telegram: https://t.me/ruopsdev

Второй канал на Телеграм: https://t.me/journal_rbc_pro

• Просмотр самых часто используемых алиасов:

topalias top
topalias top --limit 20 # или с лимитом

• Найти алиас по фрагменту:

topalias find git

• Создать алиас:

topalias add ga='git add --all'

• Удалить алиас:

topalias rm ga

• Интерактивный режим (TUI):

topalias ui

• Экспорт текущих алиасов в файл:

topalias export --format bash > ~/.topalias-export.sh

Импорт из файла:

topalias import ~/.topalias-export.sh

Если вы часто выполняете цепочку:

git add . && git commit -m "WIP" && git push

topalias предложит вариант:

topalias suggest
# suggestion: gpush = git add . && git commit -m "WIP" && git push
topalias add gpush='git add . && git commit -m "WIP" && git push'

Проверим, не перекрывает ли алиас системную команду:

topalias check-conflicts
# output:
# - ls -> aliased to "ls --color=auto" (OK)
# - df -> aliased to "du -h" (DANGER: shadows system df)

Сохраняем пакет алиасов и переносим на другой компьютер:

topalias pack --name work-aliases > work-aliases.tar.gz
# на другом хосте
topalias unpack work-aliases.tar.gz
topalias import unpacked/work-aliases.sh

Задача о вписанном в окружность многоугольнике

Условие

Есть окружность с центром O, а также N, множество вершин многоугольника, вписанного в фигуру. Каждая вершина может быть расположена на длине окружности случайным образом. Нужно определить вероятность, что при случайном наборе N центр O будет внутри этого образованного многоугольника.

Задача

Напишите модель симуляции, например, на Python, вычисляющую вероятность, что случайно сгенерированный вписанный в окружность многоугольник будет заключать в своей площади центр O.

Как подойдете к задаче? Напишите свое решение в комментариях и сверьтесь с алгоритмом в Академии Selectel.