![](https://habrastorage.org/files/5e1/58d/493/5e158d49355643f79601a51a4439d099.jpg)
101 бесплатный сервис для дизайнера
![](https://habrastorage.org/files/5e1/58d/493/5e158d49355643f79601a51a4439d099.jpg)
Senior Software Engineer
Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:
Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Определение 1. Однородный контейнер – это такой контейнер, в котором хранятся объекты строго одного типа.
Определение 2. Неоднородный контейнер — это такой контейнер, в котором могут храниться объекты разного типа.
Определение 3. Статический контейнер — это контейнер, состав которого полностью определяется на этапе компиляции.
Под составом в данном случае понимается количество элементов и их типы, но не сами значения этих элементов. Действительно, бывают контейнеры, у которых даже значения элементов определяются на этапе компиляции, но в данной модели такие контейнеры не рассматриваются.
Определение 4. Динамический контейнер — это контейнер, состав которого частично или полностью определяется на этапе выполнения.
По такой классификации, очевидно, существуют четыре вида контейнеров:
Статические однородные
Обычный массив — int[n]
.
Статические неоднородные
Наиболее яркий пример такого контейнера — это кортеж. В языке C++ он реализуется классом std::tuple<...>
.
Динамические однородные
Правильно, std::vector<int>
.
Динамические неоднородные
Вот об этом виде контейнеров и пойдёт речь в данной статье.
Хакерский мир можно условно разделить на три группы атакующих:
1) «Skids» (script kiddies) – малыши, начинающие хакеры, которые собирают известные куски кода и утилиты и используя их создают какое-то простое вредоносное ПО.
2) «Byuers» — не чистые на руку предприниматели, тинэйджеры и прочие любители острых ощущений. Покупают услуги по написанию такого ПО в интернете, собирают с ее помощью различную приватную информацию, и, возможно, перепродают ее.
3) «Black Hat Сoders» — гуру программирования и знатоки архитектур. Пишут код в блокноте и разрабатывают новые эксплоиты с нуля.
Может ли кто-то с хорошими навыками в программировании стать последним? Не думаю, что вы начнете создавать что-то, на подобии regin (ссылка) после посещения нескольких сессий DEFCON. С другой стороны, я считаю, что сотрудник ИБ должен освоить некоторые концепты, на которых строится вредоносное ПО.
Зачем ИБ-персоналу эти сомнительные навыки?
Хочу признаться: я обожаю визуальные новеллы. Кто не в курсе — это такие то ли интерактивные книжки, то ли игры-в-которых-надо-в-основном-читать-текст, то ли радиоспектакли-с-картинками, преимущественно японские. Последние лет 5, наверное, художественную литературу в другом формате толком не вопринимаю: у визуальных новелл по сравнению с бумажными книгами, аудио-книгами и даже сериалами — в разы большее погружение, да и сюжет регулярно куда интереснее.
convert in.png -filter Jinc -resize 400% -threshold 30% \( +clone -negate -morphology Distance Euclidean -level 50%,-50% \) -morphology Distance Euclidean -compose Plus -composite -level 45%,55% -resize 25% out.png
The class Stream implements lazy lists where elements are only evaluated when they are needed.
Одиночество и паранойя могут быть прекрасным творческим материалом.
Энн Ламотт
TVprZXJuZWwzMgAAUEUAAEwBAQC4AwABAPdlEIlFEMN4AA8BCwEFDL0UEEAAjXyNAFfraD gQAAAzyesoDAAAAAAAQAAAEAAAAAIAAAAAAAACAgoCBAAAAAAAAAAAQAAAAAIAALFQ68AD AAAAEgEAAAAAAABQABkAABAAAFAAGQADAAAAAAAAAAAAAAAoEQAAKAAAAAAAAAAAAAAA/9 Wr4vvrEQAAMAAAABAAADkBAAABAAAAi/df6wMAAAAzybFQV4sHgPwZdygPttyNHJvB4waN HItQweAYwegei0RFOIhEMwKIpDPC/v///9WIJDNY/sSA/GR8Av/Vq+LFjUVcUFH/dWhWZI tBMItAEP9wHP9VWOuiV3JpdGVDb25zb2xlT3V0cHV0QQBsEAAAAAAAAAAAAAACAAAAbBA=