Developer
Известно, что с контейнерами бывает огромное количество разнообразных проблем, в том числе, связанных с информационной безопасностью. Как их избежать и не дать взломщику лазеек в ваш сервис — разбираемся в этой статье.
Привет, Хабр! Это Алексей Федулаев и Антон Жаболенко из Wildberries. Мы работаем в сфере информационной безопасности (ИБ) уже больше 10 лет.
Здравствуйте, уважаемые хабровцы!
Меня зовут Ернар Шамбаев, я - разработчик компьютерной версии игры “Мастер тогызкумалака”, и сегодня я бы хотел рассказать вам об одной увлекательной настольной логической игре, про которую вы вряд ли слышали, несмотря на то, что в нее играют сотни тысяч человек по всей планете и по ней проводятся даже чемпионаты мира, Европы и Азии. Надеюсь, после прочтения данной статьи количество поклонников этой игры увеличится.
Трудно сказать, какая настольная игра является древнейшей на Земле. Споры не утихают по сей день. Кто-то говорит, что самой древней игрой является египетский сенет, кто-то настаивает, что древнейшая игра - это ур из Месопотамии, кто-то считает таковой го, кто-то - игры семейства манкала. А может, банальные игральные кости - древнейшая игра? Думаю, точка в этом вопросе не будет поставлена никогда. В любом случае не оспаривается, что игры семейства манкала (к ним относится тогызкумалак, которому посвящена статья) - это крайне древние игры, и им насчитывается несколько тысяч лет.
Человеку нужен не только хлеб, человеку нужны и зрелища. Ему нужна пища для ума, какой-то способ времяпровождения, который скрасит быт и рутину. Такой пищей для ума кочевников, которые пасли скот в бескрайних степях на территориях, сейчас относящихся к Казахстану, стала игра тогызкумалак (в переводе с казахского - “девять шариков”). Число 9 было священным у тюркских народностей. Российский исследователь игр А.П. Шиляев полагает, что казахская игра - свидетельство зарождения десятеричной системы счисления. Считается, что тогызкумалаку около 4 тысяч лет (возможно, цифра слегка завышена). Тогда, естественно, никто не мог предположить, что игра станет настоящим вызовом в эпоху компьютеров и нейросетей.
Облако предлагает много возможностей для развития ИИ. С помощью облачных вычислений проще масштабировать ML-модели, повышать точность обучения и предоставлять данные удаленно пользователям. Однако масштабное развертывание ML-моделей требует понимания архитектуры нейронных сетей.
Один из важнейших инструментов машинного обучения — трансформеры. Популярность трансформеров взлетела до небес в связи с появлением больших языковых моделей вроде ChatGPT, GPT-4 и LLama. Эти модели созданы на основе трансформерной архитектуры и демонстрируют отличную производительность в понимании и синтезе естественных языков.
Хотя в сети уже есть хорошие статьи, в которых разобран принцип действия трансформеров, большинство материалов изобилует запутанными терминами. Мы подготовили перевод статьи, в которой без кода и сложной математики объясняют современную трансформерную архитектуру.
Hello world!
Представляю вашему вниманию третью часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
Все же знают серию компьютерных футбольных симуляторов FIFA? Раньше я много играл в эту игру. Кто-то скажет, что это бесполезная трата времени, но я с этим не согласен. Эта игра вдохновила меня на разработку pet-проекта, который стал моим бакалаврским дипломом.
Во время игры в FIFA пользователь видит небольшую карту с местоположением игроков и мяча на поле, данный элемент интерфейса является очень полезной фичей, без которой невозможно представить полноценный игровой процесс. Мне показалось, что данную карту было бы неплохо перенести в реальный мир, используя видеозапись матча и нейросеть.
Сначала у меня появилась Orange Pi Zero 2 W, на пробу. Под планируемые задачи она не подошла, но 4 ядра и 4G памяти и размеры понравилось. Так же понравился Type-C и WiFi из коробки. Потом я вспомнил что давно хотелось just for fun попробовать собрать кубер на одноплатниках, а такой объём памяти и ядер уже даже позволяет идее иметь некоторый смысл. При этом wifi позволяет сделать кластер максимально без проводным, а размер позволяет соорудить кубический куб на ладони. И сегодня идея материализовалась.
В этой статье мы собираемся разобраться со следующими вопросами:
* Как виртуализировать сетевые ресурсы, чтобы контейнеры думали, что у них есть отдельные сетевые среды?
* Как превратить контейнеры в дружелюбных соседей и научить общаться друг с другом?
* Как выйти во внешний мир (например, в Интернет) изнутри контейнера?
* Как связаться с контейнерами, работающими на хосте Linux, из внешнего мира?
* Как реализовать публикацию портов, подобную Docker?
Всем привет! Одна из моих рутинных задач - это подъем новых проектов и микросервисов в облаках. Для этого практически всегда нужны домены и поддомены с наличием SSL сертификата. У меня выработался подход, с помощью которого я автоматизировал процесс выдачи сертификатов с помощью certbot. О чём и хочу рассказать.
Hello world!
Представляю вашему вниманию вторую часть большой шпаргалки по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Обратите внимание: шпаргалка рассчитана на людей, которые хорошо знают любой современный язык программирования, а не на тех, кто только начинает кодить 😉
Также настоятельно рекомендуется хотя бы по диагонали прочитать замечательный Учебник по Rust (на русском языке).
Привет, Хабр! Наконец, после множества бессонных ночей, я завершил работу над второй частью обновления open-source проекта Wunjo AI и воплотил своё видение приложения. В этом обновлении основное внимание уделено звуку: улучшено клонирование голоса, извлечение вокала или мелодии из песен и повышение качества речи. Но это не все, также появились новые функции для работы с видео и создания дипфейков. Давайте рассмотрим все по порядку: начнем с звука и перейдем к видео и дипфейкам. В конце статьи вы найдете ролик, в котором объясняется работа с видео в приложении и функционирование нейронных сетей для создания дипфейков и не только.
Если вам интересно, вы можете прочитать предыдущие статьи на Хабре о создании дипфейков в Wunjo AI и функциях работы с дипфейками и изменениями видео с помощью текста.
Давайте начнем с звука. Одной из основных задач во второй части обновления была работа над звуком. Изначально в Wunjo AI использовалась адаптированная версия Real Time Voice Cloning, но подход был полностью переработан, что привело к улучшенной версии клонирования голоса. Теперь я использую кодировщик, обученный на аудиоматериале через Real Time Voice Cloning, в сочетании с HuBERT Soft. Этот метод позволяет точнее копировать скорость и тембр речи на этапе синтеза звука и перед работой вокодера. Кроме того, на основе исходного аудио, очищенного от шумов, определяется пол голоса (мужской или женский), а затем настройки вокодера подбираются в соответствии с типом голоса.
Однако эта статья сконцентрирована на более простых аспектах без технических деталей. Давайте взглянем на процесс клонирования голоса в Wunjo AI.
Специалист отдела перспективных исследований компании «Криптонит» Игорь Нетай изучил процесс потери точности вычислений и написал библиотеку, доступную на GitHub, которая помогает разработчикам контролировать точность расчётов на каждом этапе вычислений. Данная библиотека особенно актуальна в сфере машинного обучения и анализа (больших) данных, где накопление ошибок может сильно искажать результат.
Планировщик движения беспилотного автомобиля — это алгоритм-помощник, который общается с другими участниками движения посредством манёвров. То есть он действует так, чтобы другим было понятно, куда поедет беспилотник, и сам по действиям других пытается определить, кто куда будет двигаться и почему.
В диалоговых системах совсем недавно произошла революция из-за появления ChatGPT. В беспилотных автомобилях революции, к сожалению, пока не произошло, но если это случится, то как раз в той области, про которую будет мой рассказ.
Под катом — детальный разбор логики движения беспилотника, примеры свёрточных и трансформерных архитектур моделей для предсказания движения и много формул для расчёта вероятных траекторий других машин и пешеходов. А ещё я расскажу, в чём преимущества машинного обучения перед эвристиками и чем может помочь Reinforcement Learning.
Здравствуйте, читатели Хабра! Решил активнее вкатываться в DS (хотя уже больше года в "теме" и даже нет ни одной публикации, ужас) и написать первую статью на Хабре.
В данной публикации я расскажу о проекте для детекции дефектов дорожного покрытия с использованием лидара, проблемах с данными и как нам помогли алгоритмы RANSAC, ICP, а так же линейная алгебра. Конечно же с каплей математики и реализацией в коде, поэтому будет интересно, если вы не знакомы еще с данными алгоритмами.
Привет! Меня зовут Константин Яковлев, я научный работник и вот уже более 15 лет я занимаюсь методами планирования траектории. Часто эта задача сводится к поиску пути на графе, для чего обычно используется алгоритм эвристического поиска A*. Этот алгоритм был предложен в 60-х годах XX века и с тех пор используется повсеместно. Скорее всего, юнит вашей любимой RTS бежит по карте с помощью той или иной вариации A*. Точно так же, под капотом беспилотного авто вы, наверняка, найдёте A*, хотя там, конечно, не только он.
A* — это хороший алгоритм, но его вычислительная эффективность сильно зависит от эвристической функции, которую должен задать разработчик. Основная проблема стандартных эвристик заключается в том, что они не учитывают расположение препятствий на карте и ведут поиск буквально напролом, тратя на это ресурсы (итерации поиска). Почему бы нам не воспользоваться современными нейросетями для решения этой проблемы, а именно попросить нейросеть посмотреть на карту и подсказать поиску как лучше обходить препятствия, чтобы быстрее (за меньшее число итераций) найти нужный путь?
Этот текст посвящен как самому алгоритму A*, так и попыткам повысить его эффективность с помощью методов искусственного интеллекта. Заодно я расскажу о том, какие новшества в этом направлении придумали мы с коллегами: научная статья на эту тему опубликована в сборнике конференции AAAI 2023.
Мы узнали всё, что нужно для перехода к практике! Теперь мы готовы написать наш первый трассировщик лучей. Вы уже должны быть в состоянии догадаться, как работает алгоритм трассировки лучей.
for (int j = 0; j < imageHeight; ++j) {
for (int i = 0; i < imageWidth; ++i) {
// вычисляем направление основного луча
Ray primRay;
...
Привет, дорогие читатели! В предыдущей моей статье "Как легко перейти с Java на Rust" я делился с вами советами по переходу на Rust и уменьшению количества "потерянной крови" на этом пути. Но что делать дальше, когда вы уже перешли на Rust, и ваш код хотя бы компилируется и работает? Сегодня я хочу поделиться с вами некоторыми идеями о том, как писать идиоматический код на Rust, особенно если вы привыкли к другим языкам программирования.
В этом туториале мы подробно разберём, как именно происходит процесс разработки канистеров на Internet Computer. Мы пройдём полный путь от hello-world проекта, сгенерированного dfx автоматически до полноценного Todo-app с бекендом и фронтендом. Разберём какие файлы для чего нужны, какие команды использовать, как тестировать и дебажить приложение. Туториал расчитан на новичков в Internet Computer и блокчейн-сетях в целом, но мы ожидаем, что небольшой опыт Rust и React у читателя уже имеется. Полный код проекта из этого туториала можно найти здесь.
Руководство? Гайд? В общем ремейк описания моего опыта создания простой, а главное понятной любому новичку нейросети :)
Дисклеймер: хочу сказать, что смысл этой статьи не в правильном способе создания нейросетей, таких статей сотни, а в способе понять, что такое нейросети и наконец перейти от теории к практике.
Всем привет! Решила я вернуться на Хабр с новым мини-проектом. Сегодня попробуем детектить дорожные знаки используя YOLOv8 на Google colab. Что ж, приступим!
