Объём специфичных знаний, которые требуются рядовому программисту игр, даже если он только начал свою карьеру, вызывает у меня «лёгкую» тоску. Это одна из причин, почему большая часть людей, которые «горят делать игры», отсеивается на этапе технических собеседований (обычно их больше одного). Это нормально и грустно. Добавьте сюда, что нефундаментальные знания, вроде инструментов, библиотек и движков, приходится обновлять где‑то раз в 5–7 лет. Не вижу тут, что игрострой сильно отличается от других областей разработки. Если бы лет 15 назад «добрый я» скинул на почту список книг, которые придется прочитать и осмыслить, армия собранных граблей не была бы столь большой и разнообразной, и без ручек половинной длины. Осторожно, в конце статьи будет супердлинная картинка (взята с github отсюда, с разрешения автора).

У многих из нас есть любимые программы, которые годами путешествуют с компьютера на компьютер, от одной версии операционной системы к другой. И продолжают служить нам верой и правдой — привычные и надёжные, как старые друзья.

Для меня таким старым надёжным другом стала программа TreePad Lite. Она со мной уже без малого 30 лет. Мне очень близок минимализм TreePad: простота интерфейса, отсутствие необходимости установки, нетребовательность к ресурсам, открытый формат файлов, отсутствие каких-либо зависимостей от сторонних библиотек и интернета.

Алексей Пешик, инженер-эксперт Security Vision

Михаил Пименов, аналитик Security Vision

В наши дни, когда благодаря интернету у каждого есть возможность высказаться, любое более-менее значимое событие, идея или продукт вызывают обсуждение с зачастую полярными точками зрения. Критики удается избежать только тем, кто ничего не делает (и то не всегда). Мнения разнятся даже относительно удобства и эффективности такого общепризнанного стандарта, как MITRE ATT&C, несмотря на то, что компания MITRE фактически создала целую область деятельности, в которой уже 10 лет удерживает лидирующие позиции. В этой статье мы представили критику, с которой сталкивались в процессе работы, и предлагаем порассуждать, насколько эта критика обоснованна и можно ли чем-то компенсировать слабые стороны фреймворка ATT&CK. С другой стороны, хотелось бы обратить внимание на альтернативные инструменты и методы решения задач.

Вы забудете о необработанных исключениях, если научитесь обращаться с ошибками, как это принято в Rust

pub enum Expr<'src> {
  Int(u32)
  Ident(&'src str),
  // ...
}

Если вдруг пропустили — наше космическое событие.

Привет, Хабр. Меня зовут Саша, в прошлый раз я рассказывал сообществу про поиск организаций в Яндексе. В этот раз мы вновь поговорим про поиск, но уже совершенно другого рода. Сегодня расскажем про «Поиск по архивам». Этот проект вырос из моего личного интереса к истокам семьи, но в итоге (хочется верить!) поможет тысячам других таких же пользователей чуть больше узнать о своих корнях.

Генеалогическое исследование — очень трудоёмкий процесс. Информация о родственниках разбросана по разным архивам, запросы на получение данных могут обрабатываться долго, а доступ даже в открытые архивы ограничен. Несмотря на то что оцифровка архивных документов ведётся уже более десяти лет, по ним не так-то просто искать — придётся отсматривать вручную множество сканов в надежде найти фамилию предка. 

Чтобы упростить этот процесс, мы научились превращать в текст сканы архивных документов. Основная сложность этой задачки заключалась в том, что текст в архивах написан от руки. Машинописный текст всё-таки создан по предсказуемым правилам: автор использует набор уже известных шрифтов. А рукописный текст уникальный, потому что каждый человек пишет по-своему. Кроме того, архивные документы написаны не просто от руки, но и на дореволюционном русском языке, который существенно отличается от современного. 

Решению этой задачи мы и посвятим историю. А поможет мне с ней Таня @miryable из команды, которая уже много лет развивает в Яндексе технологию оптического распознавания символов (OCR).

Доброго дня всем.

В сегодняшней статье хотел бы поделиться проведенным анализом приложений, потенциально способных заменить MS Visio для разного рода задач.

Эта статья завершает цикл "Управление знаниями в Obsidian". В ней будет предполагаться, что вы способны понять все техники и приемы из прошлой второй части про базовый рабочий процесс, т.к. здесь будут показаны продвинутые способы управления персональной базой знаний. В частности, статья затронет следующие темы:

• Ведение визуальной базы знаний (Excalidraw + Excalibrain)

• Создание системы для интервального повторения (Spaced repetition)

• Создание гибкой иерархии (Breadcrumbs + Excalibrain)

• Использование алгоритмов для поиска новых связей между заметками (Graph Analysis)

• Написание длинных текстов (Longform)

Что-то наши публикации всё больше о плохом, чем о хорошем. Здесь баг, тут код с запахом, это антипаттерн, вот так писать не надо. Помогите увидеть светлую сторону программирования на С++. Оставляйте комментарии.

Один из резидентов Hacker News предложил резидентам площадки поделиться профильной литературой, которую можно назвать «алмазом» в своей области знаний. Участники дискуссии обсудили книги по стандартизации систем и продуктов, управлении персоналом и даже нейробиологии. Мы выделим несколько избранных материалов о сетях, алгоритмах, разработке и системном администрировании.

Привет, Хабр! На связи снова Юрий Кацер, эксперт по ML и анализу данных в промышленности, а также руководитель направления предиктивной аналитики в компании «Цифрум» Госкорпорации “Росатом”.

До сих пор рамках рабочих обязанностей решаю задачи поиска аномалий, прогнозирования, определения остаточного ресурса и другие задачи машинного обучения в промышленности. В рамках рабочих задач мне приходится часто сталкиваться с проблемой правильной оценки качества решения задачи, и, в частности, выбора правильной data science метрики в задачах обнаружения аномалий.

Этот лонг-рид является сильно переработанным и расширенным переводом статьи How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers (Lones, 2021).

Статья является кратким описанием ряда распространенных ошибок, возникающих при использовании методов машинного обучения, и руководством к тому, как их избежать. Материал предназначен в первую очередь для студентов-исследователей и касается вопросов, регулярно возникающих в академических исследованиях, например, необходимости проводить строгие сравнения и делать обоснованные выводы. Однако материал применим к использованию ML и в других областях.

Наверняка у читателя есть свои любимые сайты и блоги, посвящённые программированию на языке С++. Сегодня ваша коллекция пополнится.

Принято считать, что аналитика, статистика и вообще всё, что связано с цифрами — это сложно и недоступно для понимания обычным людям. Тем не менее мы каждый день сталкиваемся с данными и принимаем решения на их основании. 

Например, пандемия Covid-19 заставила нас всех анализировать данные о заболеваемости, разбираться в показателях эффективности вакцин и разъяснять свои выводы окружающим: родителям, друзьям, коллегам. 

В этой статье — подборка книг, которые научат вас понимать, систематизировать и представлять данные, даже если вы никак не связаны с профессией аналитика. 

Хотите быть в курсе всего интересного, что происходит в практической информационной безопасности? Знать, за чьими твитами стоит следить, где можно подружиться с коллегами по цеху, что в первую очередь читать и смотреть, чтобы почерпнуть фундаментальные штуки? На каких площадках можно прокачать скилы, например, в пентесте или обнаружении зловредов, да еще и бесплатно?

Сдаем все явки и пароли: делимся полезными ссылками на курсы и лабы, книги и подкасты, Telegram- и YouTube-каналы, форумы и блоги, которые наши крутые эксперты читают сами и рекомендуют тем, кто хочет держать руку на пульсе кибербеза и постоянно повышать свою ценность как профессионала. А может, наши подборки пригодятся вам при подготовке к собеседованию и помогут получить более высокую должность — кто знает ?

Сегодня предлагаем погрузиться в тестирование на проникновение и проверку приложений на прочность, обнаружение и реверс вредоносных программ, киберразведку и расследование сложных инцидентов. Рассказываем, в какие методички заглядывают «белые шляпы», что помогает выйти на след APT-группировок и раскрутить цепочки хакерских атак, где первыми узнавать о новых подходах и техниках, используемых злоумышленниками. Добро пожаловать под кат!