Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я ведущий инженер-программист в YADRO. Помимо основных рабочих задач, включающих исследование проблем производительности СХД, я увлекаюсь машинным обучением. Участвовал в коммерческих проектах, связанных с техническим зрением, 3D-сканерами и обработкой фотографий. В задачах часто использовал С++, хотя машинное обучение традиционно ассоциируется с Python. Этот язык программирования буквально захватил сферу, его используют повсюду — от обучающих курсов до серьезных ML-проектов.

Однако Python — не единственный язык, на котором можно решать задачи машинного обучения. Так, альтернативой может стать С++. Если последний вам ближе, вам будет интересен и полезен этот текст.

Под катом разберемся:

• как организовать работу с данными и загрузку обучающего датасета, 

• как описать структуру нейронной сети, 

• как использовать уже готовые алгоритмы машинного обучения из доступных библиотек и фреймворков, 

• как организовать конвейер обучения сети, 

• как использовать предобученные глубокие сети для решения задач. 

В этой статье собраны все основные понятия для написания текстовой подсказки для генерации изображений с помощью нейросети.

Если вы хотите создавать качественные изображения, нужно понимать (или просто запомнить) некоторые профессиональные термины и приемы, используемые художниками и фотографами.

В этой статье мы разберем такие ключевые факторы, как высокая детализация, освещение, стиль изображения и другое.

ИИ безусловно вокруг нас, это ключ к диджитализации мира, Microsoft собрал 10 ключевых терминов ИИ, предлагаю вашему вниманию дословный перевод и инфографику.

Всем привет! В прошлой статье мы рассказывали, как можно ускорить процесс разметки данных с помощью интерактивной сегментации, и уже упоминали state-of-the-art-решение в этой области — модель Segment Anything. Сегодня остановимся на том, как можно улучшить качество и производительность SAM: научить модель генерировать более детализированные и гранулярные маски, а также ускорить её работу в 50 раз и адаптировать для мобильных устройств. А в следующей части на примерах покажем, что способности SAM не ограничиваются одной только сегментацией: модель может применяться для решения самых разных задач компьютерного зрения.

Что такое Segment Anything (SAM)? 

SAM (Segment Anything Model) — это сегментационная модель, которая была выпущена Meta AI*  весной 2023 года и быстро стала одной из самых популярных AI-моделей. SAM называют первой фундаментальной моделью в компьютерном зрении и сравнивают с ChatGPT в NLP из-за рекордно большого количества разнообразных данных, которые видела модель (SAM обучалась на датасете SA-1B, содержащем более одного миллиарда масок); а также из-за её способности к zero-shot transfer, то есть способности легко обобщаться для решения смежных задач.

Вашему вниманию предлагается небольшая заметка, посвящённая особенностям хранения одноканальных (серых) 16 бит изображений (как беззнаковых, так и знаковых) в PNG формате. В некоторых случаях интенсивности пикселей, получаемые из такого файла могут не соответствовать изначальным интенсивностям, под катом мы заглянем во внутренности PNG файла и разберёмся, почему так происходит.

В далёком 2002-ом комитет по стандартизации C++ посетил пропозал, предлагавший ввести шаблонный класс, некий обобщенный «указатель на функцию», способный работать как с простыми указателями на функции, указателями на методы классов, так и с произвольными функциональными объектами [1].

В качестве мотивации к принятию он приводил несколько весомых юзкейсов: колбэки и функции высших порядков.

Кто же знал, что его окажется недостаточно, а один из его юзкейсов — вовсе не его юзкейс?

Туннель IPIP, как можно понять из его названия — это туннель, работающий в режиме «IP over IP» (RFC 2003).

Такие туннели обычно используются для соединения двух внутренних IPv4-подсетей через общедоступную IPv4-сеть (интернет). Использование IPIP создаёт минимальную дополнительную нагрузку на систему, но по такому туннелю можно выполнять только однонаправленную передачу данных (unicast). То есть, построив подобный туннель, нельзя будет использовать его для групповой передачи данных (multicast).

IPIP-туннели поддерживают режимы «IP over IP» и «MPLS over IP».

И сегодня в данный статье напишу, как можно маршрутизировать подсеть IPv4, например, на сервер для VDS серверов с другого сервера.

Размах катастрофы приобретает невероятное рвение российского бизнеса захватить как можно больше персональных данных россиян и незаметно сделать их обладателями ненужных, на наш взгляд, услуг и сервисов.

Очередная прекрасная история приключилась с нашим коллегой. В один непрекрасный день он обнаружил, что банк «Тинькофф» ему ежемесячно напоминает о выставленном счёте за газ — прямо с конкретными цифрами, соответствующими свежей квитанции.

Надо ли говорить, что подобного рода подписки сознательно никто не оформлял?

Ситуация оказалась нередкой: знакомые показали, что им стали сваливаться в личный кабинет банка счета из налоговой, штрафы ГИБДД и прочее. А банк заботливо складывал все счета в специальную новую папку «Счета на оплату»­.

Энергия из воздуха — звучит как что-то из научной фантастики. Одно из сумасшедших изобретений Николы Теслы, о котором он успел рассказать перед смертью. Но это наша реальность в 2023 году. Открытие, сделанное учеными из Массачусетского университета в Амхерсте, позволяет осуществить мечту Теслы. Как и многие ключевые изобретения, сделанные в истории, это открытие произошло совершенно случайно. Как синтетические красители, пакетики для чая, пенициллин, сахарин или рентген.

По принципу это та же гидроэлектроэнергия. Только теперь вместо огромной дамбы её способен вырабатывать крошечный девайс размерами меньше смартфона. Ученые впервые продемонстрировали потенциал технологии в мае этого года, а теперь её уже пытаются коммерциализировать. Стартап CascataChuva из Португалии, созданный участниками лиссабонского научного проекта Cather, уже пытается продавать эту энергию из воздуха.

Итак, что это такое и как это работает? И почему раньше никто не пытался поискать «бесплатную» энергию в этом направлении?

Фото до (слева) и после (справа) калибровки камеры

В первой части статьи мы немного поупражнялись на яблоках, чтобы понять, как 3D-объекты проецируются на 2D-плоскость фотографии. Заодно мы описали математическую модель камеры и ее параметры.

Знаешь параметры — живешь в Сочи можешь восстановить 3D-сцену или ее характеристики: высоту здания, расстояние до пешехода, загруженность самосвала. Словом, сплошная польза для целого ряда отраслей. 

А вот как именно определить эти заветные параметры, так и осталось за кадром. К тому же мы рассматривали простейшую модель pinhole, но в реальной жизни все сложнее. У большинства камер есть линзы, которые искажают изображения (вспомните эффект fisheye). Все эти «рыбьи глаза»‎ и другие отклонения нужно как-то корректировать.

О том, как восстанавливать параметры камеры (калибровать ее) и нивелировать искажения (дисторсию), читайте в этой публикации.

Также из нее вы узнаете:

• как выглядит математическая модель калибровки и дисторсии;

• как собрать датасет для калибровки;

• какие есть методы калибровки;

• детали одного из этих методов.

Изыскание на тему безболезненной интеграции библиотеки QCustomPlot в cmake без похода в браузер за исходниками.

В этой статье я расскажу о том, как я использовал старый GPS-приемник в качестве приёмника для захвата "сырых" данных GPS. Также я постараюсь рассказать о базовых принципах приема и декодирования данных GPS.

Речь о том, как управлять включением и скоростью двигателя постоянного тока на примере сервопривода MC50 так, чтобы сервопривод не сгорел. Несмотря на то, что MC50 был разработан для управления BLDC моторами, он также хорошо подходит и для управления коллекторными двигателями постоянного тока мощностью до 600 Вт. Правда для этого пришлось сделать некоторые незначительные модификации.

Лада Антипова из команды киберкриминалистов Angara SOC подготовила новый материал о полезных инструментах при расследовании хакерских атак. Материал с удовольствием опубликовали коллеги из Positive Technologies на своих ресурсах, поэтому мы можем сделать его доступным и для нашей аудитории.

Несмотря на то, что Windows остается самой распространенной ОС, о чем знают в том числе атакующие, оставлять без внимания другие системы нельзя, а уж тем более Linux (ладно-ладно, GNU/Linux). Сегодня российские компании все чаще пользуются Linux из соображений импортозамещения, но эта ОС по-прежнему более распространена именно как серверное решение.

А теперь представьте ситуацию: вы работаете на Linux-машине, и вдруг что-то явно идет не так. Уровень нагрузки на процессор резко вырос, начались обращения на неизвестные ресурсы или пользователь www-data неожиданно оказался в группе wheel. Что делать?  

Составляем список команд

У вас есть два пути: либо работать с живой системой, либо делать так называемый пост-анализ. Начнем с первого. Я приведу свой список избранных и наиболее часто используемых команд. Универсального порядка здесь нет: вы, как ИБ-специалист, расставляете приоритеты самостоятельно.

Итак, команды:

Помимо базовых команд на просмотр текстовых файлов (а все мы знаем, что в Linux, по сути, все есть файл) типа cat ~/.bash_history, можно использовать более продвинутые варианты:

tail -n 15 /var/log/<file> по умолчанию выводит 10 строк, но при помощи параметра n их количество можно изменять.

tail -f -s 5 /var/log/<file> используется для отслеживания появления новых строк. Это аналог команды watch для тех же журналов. Может быть полезна для отслеживания определенных событий в реальном времени.

Несколько лет назад я полностью перешел на Linux, и все меня устраивало за исключением отсутствия некоторых просто необходимых программ.