В моей предыдущей публикации рассматривались два вопроса: основы молекулярной биологии и способы создания несущих нужные нам гены конструкций на основе плазмидных векторов. Теперь нужно разобраться с тем, как внести плазмидный вектор в бактериальную клетку, то есть произвести «трансформацию». Заодно мы узнаем кое-что о строении оболочки бактерий и о том, как её можно преодолевать, а также о том, почему некоторые бактерии называют компетентными, как всё это связано с бактериальными токсинами и устойчивостью бактерий к антибиотикам и много других интересных фактов.
Продолжая серию статей, начавшуюся с обзора респираторов, решил написать про более серьезную защиту для органов дыхания — полнолицевую маску (противогаз) UNIX 5100 и фильтры к ней, а также сравнить ее с младшей и старшей моделями этого же производителя — масками UNIX 5000 и UNIX 6100 и с классикой среди масок — старейшей и известнейшей маской ППМ-88.
Год назад мы добавили в наш агент сбор метрик из S.M.A.R.T. атрибутов дисков на серверах клиентов. В тот момент мы не стали добавлять их в интерфейс и показывать клиентам. Дело в том, что метрики мы снимаем не через через smartctl, а дергаем ioctl прямо из кода, чтобы этот функционал работал без установки smartmontools на серверы клиентов.
Агент снимает не все доступные атрибуты, а только самые значимые на наш взгляд и наименее вендор-специфичные (иначе пришлось бы поддерживать базу дисков, аналогичную smartmontools).
Сейчас наконец дошли руки до того, чтобы проверить, что мы там наснимали. А начать было решено с атрибута "media wearout indicator", который показывает в процентах оставшийся ресурс записи SSD. Под катом несколько историй в картинках о том, как расходуется этот ресурс в реальной жизни на серверах.
Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
Наиболее известный клеточный автомат – это игра «Жизнь». Поле в игре «Жизнь» состоит из ячеек. Каждая ячейка имеет восемь соседей. Задается начальная комбинация. Затем начинается смена поколений. Если у занятой ячейки два или три занятых (живых) соседа, то ячейка продолжает жить. Если соседей меньше 2 или больше 3, то ячейка умирает. Когда у пустой ячейки оказывается ровно 3 соседа в ней зарождается жизнь. Задав произвольную начальную комбинацию можно пронаблюдать ее эволюцию.
Года полтора назад я выкладывал на Хабр цикл видеолекций с моим видением того как работает мозг и каковы возможные пути создания искусственного интеллекта. За прошедшее с тех пор время удалось существенно продвинуться вперед. Что-то получилось глубже понять, что-то удалось смоделировать на компьютере. Что приятно, появились единомышленники, активно участвующие в работе над проектом.
В настоящем цикле статей планируется рассказать о той концепции интеллекта над которой мы сейчас работаем и продемонстрировать некоторые решения, являющиеся принципиально новыми в сфере моделирования работы мозга. Но чтобы повествование было понятным и последовательным оно будет содержать не только описание новых идей, но и рассказ о работе мозга вообще. Какие-то вещи, особенно в начале, возможно покажутся простыми и общеизвестными, но я бы советовал не пропускать их, так как они во многом определяют общую доказательность повествования.
Предлагаю сегодня поговорить о скрытой и неизведанной области — GSM-связи. Почему же неизведанной, спросите вы? Ведь все носят в кармане сотовый телефон, чуть ли не дошкольники ходят с ними, а базовые станции висят на каждом столбе? Увы, обыватель считает, что всё просто и прозрачно: совершает звонки, посылает СМС. И редко задумывается над процессами, которые обеспечивают все эти действия. В этом статье я попробую показать, что GSM-связь — с одной стороны весьма непрозрачная тема, а с другой — прорва уязвимостей. Если конкретнее – то поговорим о так называемых IMSI-ловушках (или IMSI-catchers).
... и точно. Точнее, с заданной точностью, простите за каламбур.
Под катом я расскажу, как сделать это с использованием школьного курса алгебры и целочисленной арифметики, при чём здесь полиномы Чебышёва I-го рода, и дам ссылки на примеры реализаций для ПК и Cortex-M3.
Начнем разговор о мозге с несколько отвлеченной темы. Поговорим о клеточных автоматах. Клеточный автомат – это дискретная модель, которая описывает регулярную решетку ячеек, возможные состояния ячеек и правила изменений этих состояний. Каждая из ячеек может принимать конечное множество состояний, например, 0 и 1. Для каждой из ячеек определяется окрестность, задающая ее соседей. Состояние соседей и собственное состояние ячейки определяют ее следующее состояние.
