DreamBerd - идеальный язык программирования. Вот его фичи!

Когда вы закончите знакомиться со всеми фичами, ознакомьтесь с примерами.

Восклицательные знаки!

Будьте смелее! Заканчивайте каждое утверждение восклицательным знаком!

print("Hello world")!

Если вы чувствуете себя особенно смелым, вы можете использовать еще больше!!!

print("Hello world")!!!

Если вы не уверены, ничего страшного. Вместо этого вы можете поставить вопросительный знак в конце строки. Он выводит для вас отладочную информацию об этой строке в консоль.

print("Hello world")?

Возможно, вам интересно, что Dreambird использует для оператора "не", который в большинстве других языков является восклицательным знаком. Это просто - вместо оператора 'не' используется точка с запятой.

if (;false) {

   print("Hello world")!

}

Над проектом работали несколько команд — фронтенд, бэкенд, мобильная разработка. По большей части он был реализован на уже существовавших в Reddit технологиях. В этой статье мы рассмотрим, как с технической стороны создавался Place. Если хотите посмотреть код Place, то он здесь.

Около года назад разработчики PyTorch представили сообществу TorchScript — инструмент, который позволяет с помощью пары строк кода и нескольких щелчков мыши сделать из пайплайна на питоне отчуждаемое решение, которое можно встроить в систему на C++. Ниже я делюсь опытом его использования и постараюсь описать встречающиеся на этом пути подводные камни. Особенное внимание уделю реализации проекта на Windows, поскольку, хотя исследования в ML обычно делаются на Ubuntu, конечное решение часто (внезапно!) требуется под "окошками".

Примеры кода для экспорта модели и проекта на C++, использующего модель, можно найти в репозиториии на GitHub.

Привет, Я Илья и это полное руководство по эффективному обучению. Мы рассмотрим несколько шагов по подготовке к учёбе, про сам процесс и в конце вас ждёт ряд полезных навыков и советов.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Visualizing A Neural Machine Translation Model (Mechanics of Seq2seq Models With Attention)" автора Jay Alammar.

Sequence-to-sequence модели (seq2seq) – это модели глубокого обучения, достигшие больших успехов в таких задачах, как машинный перевод, суммаризация текста, аннотация изображений и др. Так, например, в конце 2016 года подобная модель была встроена в Google Translate. Основы же seq2seq моделей были заложены еще в 2014 году с выходом двух статей — Sutskever et al., 2014, Cho et al., 2014.

Чтобы в достаточной мере понять и затем использовать эти модели, необходимо сначала прояснить некоторые понятия. Предложенные в данной статье визуализации будут хорошим дополнением к статьям, упомянутым выше.

Sequence-to-sequence модель – это модель, принимающая на вход последовательность элементов (слов, букв, признаков изображения и т.д.) и возвращающая другую последовательность элементов. Обученная модель работает следующим образом:

Hashcat – это самая быстрая и передовая утилита для восстановления паролей, поддерживающая пять уникальных режимов атаки для более чем трёхсот алгоритмов хеширования.

Hashcat поддерживает:

• Процессоры:
  
  • CPU
  • GPU
• Другие аппаратные ускорители в:
  
  • Linux
  • Windows
  • macOS

Также hashcat имеет средства, которые помогают включить распределенный взлом паролей.

HashCat поддерживает следующие режимы атаки:

• Брутфорс
• Комбинаторная атака
• Гибридная атака
• Атака по Маске
• Перестановочная атака
• Атака на основе правил
• Табличная атака
• Атака с переключением регистра

С помощью данной команды можно проверить все доступные параметры:

hashcat –h

Сегодня мы будем использовать режим атаки по словарю.

Содержание:

• MD5-хеши
• MD5-хеши с солью
• Хеш-суммы MD5Crypt
• HMAC-SHA1 key
  
  • Хеш-суммы SHA-1
• Хеши SHA2–384
• Хеши SHA3–512
• NTLM-хеши
• CRC32-хеши

MD5-хеши

Убедитесь, что входные хеши имеют совместимый с hashcat формат.

Пример:

8743b52063cd84097a65d1633f5c74f5 >hash.txt

Команда:

hashcat -m 0 -a 0 hash.txt passwordlist.txt

В тексте я предлагаю способ развития техники Помодоро от более жесткой, к более гибкой и адаптивной. Основная суть в том, чтобы сначала потренироваться использовать жесткие интервалы, а потом перейти к гибким, где время помидорок задается чем-то похожим на самопохвалу, а отдых же регулируется за счёт нагнетающегося ощущения скуки.

Меня зовут Андрей Цыган - я предприниматель, управленец и как энтузиаст исследую возможности нейросетей. Я никогда не работал ни с графическими редакторами, ни даже с PhotoShop - но постоянно нуждался в таких услугах. Качественные изображения мне были нужны для презентаций, маркетинговых материалов, соц. сетей.

Из всех сетей генерации изображений мне больше всего понравился Midjourney - оптимальное качество на потраченное время. Я понимаю в самом Midjourney (не говоря про Stabble Diffusion) можно углубиться в детали - но я не дизайнер или AI artist, мои задачи прикладные.

У меня уже сгенерированно более 4000 изображений и я выделил 10 методов, которые позволяют достаточно быстро и качественно получить нужный мне контент.  Они могут использоваться как обложка к посту или лонгриду, или я чаще использую в презентации.
Надеюсь, эта статья сэкономит вам несколько часов!

Фронтенд и бекенд — прошлый век?

Понимаю, что программистам, может быть, не хочется этого слышать, но если закрыть глаза — монстр не исчезнет. Лучше честно понимать, что происходит, а быть может — даже взять некоторые из инструментов себе на вооружение.

Создание сайта с нуля у опытного разработчика займет в среднем от 100 до 500 часов. Причем если нужен уникальный дизайн и множество картинок, это ещё и выльется в копеечку. Но, оказывается, люди без опыта и знаний уже делают сайты бесплатно, и за 10 минут (или 10 секунд, если используют один из сервисов). Не имея ни малейшего понятия о том, что такое PHP, Python или Java.

Разберем на примерах, как это происходит. И посмотрим на три уровня использования генеративных ИИ для создания сайтов.

Глубокое обучение (Deep learning. DL) - это современное решение многих проблем машинного обучения, таких как компьютерное зрение или недостатки естественного языка, и превосходит альтернативные методы. Последние тенденции включают применение методов DL в рекомендательных системах. Многие крупные компании, такие как AirBnB, Facebook, Google, Home Depot, LinkedIn и Pinterest, делятся своим опытом использования DL для рекомендательных систем.

Недавно NVIDIA и команда RAPIDS.AI выиграли три соревнования с использованием DL: ACM RecSys2021 Challenge, SIGIR eCom Data Challenge и ACM WSDM2021 Booking.com Challenge.

Область рекомендательных систем сложна. В этом посте я сосредоточусь на архитектуре нейронной сети и ее компонентах, таких как эмбеддинг и полностью связанные слои, рекуррентные ячейки нейронной сети (LSTM или GRU) и блоки трансформеров. Я расскажу о популярных сетевых архитектурах, таких как Wide и Deep от Google и Deep Learning Recommender Model (DLRM) от Facebook.

Привет, Хабр! Снова с вами те, кто отчитываются, что в вашем приложении не хватает заголовков безопасности, а именно инженеры по динамическому анализу. В нашей прошлой статье мы описали плагин для OWASP ZAP, упрощающий авторизацию на основе JWT. А сейчас хотим рассказать о том, как настроить подобную магию авторизации в популярном инструменте Burp Suite Pro.

Каждый из вас сталкивался с такой ситуацией, когда вы общаетесь с собеседником (особенно, если речь идет про конфликт), а он реагирует неожиданно или неадекватно по вашему мнению (а может быть, и по мнению других людей). И если это является однократным инцидентом, то мы часто это оправдываем "стрессом/плохим настроением/встал не с той ноги/т.д.". Но если ситуация повторяется, то неизбежно возникает вопрос: "Да что с тобой не так?!". И сегодня мы попытаемся разобраться, а как же можно выдвинуть аккуратные гипотезы, которые нас приблизят к этому ответу.

И сразу же небольшая ремарка. Это лишь аккуратная гипотеза, которую нельзя воспринимать как истину в последней инстанции. Другой важный момент - эту технику можно использовать как на близких и знакомых, так и на самом себе.

Добро пожаловать в мир искусственного интеллекта, где чат-боты и модели машинного обучения становятся все более продвинутыми и умными. Но как определить, насколько умна модель, и не пытается ли она обмануть нас? В этой статье мы погрузимся в мир разоблачений и расскажем вам, как мы выявили обман у одного из популярных чат-ботов в Телеграмме.

Если вы занимаетесь обучением крупных современных нейросетей, эта статья будет вам не совсем в тему, ведь у A100 скорость в сто раз выше (156 терафлопсов).

Так что же интересного в этих полутора терафлопсах?

• работа на одном ядре MacBook Air 2020 года с питанием от батареи;
• выполнение с задержкой ~0,5 наносекунды на инструкцию.

Мы говорим не о мощных ускорителях или тензорных ядрах графических процессоров, а лишь о настоящей производительности линейной алгебры, которая отстоит от регистров процессора на один цикл.