Привет, Хабр! Меня зовут Анна Агабекян, я ментор и автор курсов по направлениям "Тестировщик-автоматизатор на Python" (QAP-тестирование) и «Fullstack-разработчик на JavaScript» в SkillFactory, а также преподаю физику и информатику в лицее. Параллельно с преподаванием я веду научную работу, посвящённую проблемам образования, и на её основе решила сделать статью для Хабра, так как, на мой взгляд, проблема качественного образования в области информатики и IT сейчас стоит очень остро, но остаётся неосвёщенной. Как преподаватель я вижу, что сейчас процесс развития образовательных организаций отстает от требований IT-сферы. Хотела бы с вами поделиться своим видением данной проблемы и возможных путей решения.

Сегодня, специально к старту нового потока по веб-разработке, поделимся с вами туториалом, из которого вы узнаете, как создать видеочат с помощью JavaScript и NodeJS. Также вы научитесь использовать PeerJS, WebRTC и Socket.io.

С тех пор как я начал учиться программировать, я восхищаюсь уровнем доверия, который мы вкладываем в простую команду, подобную этой:

pip install package_name

В некоторых языках программирования, таких как Python, это простой, более или менее официальный способ установки зависимостей для ваших проектов. Такие установщики обычно привязаны к публичным репозиториям кода, куда каждый может свободно загружать пакеты кода для использования другими пользователями.

Вы, наверное, уже слышали о таких инструментах — у Node есть менеджер npm и реестр npm, система управления пакетами pip языка Python использует PyPI (Python Package Index), а систему gems для языка Ruby можно найти… на сайте RubyGems.

Загрузив и установив пакет из любого из этих источников, вы, по сути, доверяете его издателю, запуская соответствующий код на своём компьютере. Так может ли эта слепая вера быть использована злоумышленниками?

В охоте на проблемы безопасности погоня за неизведанными активами и скрытыми конечными точками часто заканчивается тем, что вы отвлекаетесь от очевидной, но по-прежнему важной функциональности.

Если вы подходите к цели, как будто вы — первый человек, который оценивает безопасность, то вы обязательно найдёте что-то новое. Особенно если код, который вы тестируете, всё ещё находится в разработке. Специально к старту нового потока курса «Этичный хакер», делимся с вами историей о серьёзном баге безопасности, который влияет, наверное, на самую посещаемую страницу PayPal: страницу с формой входа.

В этом посте расскажем о компании Nara Logics, которая основываясь на результатах многолетних исследований в области когнитивистики (науки о процессах познания), которые ведутся в Массачусетском технологическом институте (MIT), использует результаты исследований мозга для развития собственной платформы искусственного интеллекта.

Когда AMD начала предлагать процессоры Threadripper с большим количеством ядер, единственным рынком, который потреблял столько, сколько производила AMD, был рынок графического дизайна – компании, которые занимались визуальными эффектами и рендерингом; им понравились количество ядер, поддержка памяти, полосы PCIe и цена. Но если есть что-то ещё, повышающее производительность, то это само стремление к производительности – Threadripper Pro.

Вот и финал этой серии статей (ссылки на предыдущие части — в конце этого материала), в которой мы создавали в браузере фильтры в стиле Snapchat, обучая модель ИИ понимать выражения лиц и добились ещё большего, используя библиотеку Tensorflow.js и отслеживание лиц.

Было бы здорово закончить, реализовав обнаружение движения на лицах? Позвольте показать, как по ключевым точкам лица определять, когда мы открываем рот и моргаем глазами, чтобы активировать события, происходящие на экране.

Носить виртуальные аксессуары – это весело, но до их ношения в реальной жизни всего один шаг. Мы могли бы легко создать приложение, которое позволяет виртуально примерять шляпы – именно такое приложение вы могли бы захотеть создать для веб-сайта электронной коммерции. Но, если мы собираемся это сделать, почему бы при этом не получить немного больше удовольствия? Программное обеспечение замечательно тем, что мы можем воплотить в жизнь своё воображение.

В этой статье мы собираемся соединить все предыдущие части, чтобы создать волшебную шляпу для обнаружения эмоций, которая распознаёт и реагирует на выражения лиц, когда мы носим её виртуально.

Взаимодействовать с API никогда не было просто. Но использовали ли вы когда-нибудь React для отправки формы в Google-таблицы? Если нет, то этот туториал для вас.

Сегодня мы поговорим о том, как отправлять данные формы из React в Google-таблицы, так же как вы отправляете данные с помощью REST API.

Ранее я уже делал подобные проекты, но в этот раз я хотел сделать что-то попроще, то, что будет легким в изготовлении, и то, что смогли бы сделать многие из вас. "Механические" части лампы печатаются на 3D-принтере, электронная часть довольно проста, а пластиковое оптическое волокно притягивает взгляд. Сейчас я расскажу, как легко и просто изготовить такую светодиодную лампу.

Такие приложения, как Snapchat, предлагают удивительное разнообразие фильтров для лиц и объективов, которые позволяют накладывать интересные эффекты на фотографии и видео. Если вы когда-либо дарили себе виртуальные собачьи уши или праздничную шляпу, вы знаете, насколько это может быть весело!
Задумывались ли вы о возможности создания таких фильтров с нуля? Что ж, теперь у вас есть возможность научиться всему, используя только веб-браузер! В этой серии статей мы узнаем, как создавать в браузере фильтры в стиле Snapchat, обучать модель искусственного интеллекта (ИИ) понимать выражения лиц и добиваться ещё большего, используя библиотеку Tensorflow.js и отслеживание лиц.

Рекрутеры используют всё более сложное ПО и инструменты для анализа и сопоставления присылаемых резюме с размещёнными вакансиями и описанием должностных обязанностей в них. Если в вашем резюме будет представлена только общая информация или если ваши ответы на описание должностных обязанностей будут указаны расплывчато и/или без всякой конкретики, такие инструменты сработают против вас. Ваш отклик на вакансию может быть отвергнут искусственным интеллектом. Да, это действительно так, и бьюсь об заклад, что вы об этом не знали, а если знали, то не верили!

В этой статье я хочу представить ряд техник, которые помогут повысить шансы вашего резюме на рассмотрение. В этом практическом примере мы будем использовать алгоритмы обработки текстов на естественных языках (Natural Language Processing, NLP), Python и ряд визуальных инструментов библиотеки Altair. Итак, готовы нанести ответный удар по кадровикам?