Это руководство поясняет работу простейшей программы, производящей вычисления на GPU. Вот ссылка на проект Юнити этой программы:

ссылка на файл проекта .unitypackage

Она рисует фрактал Мандельброта.

Я не буду пояснять каждую строчку кода, укажу только необходимые действия для реализации вычислений на GPU. Поэтому, лучше всего открыть код программы в Юнити и там смотреть, как используются поясняемые мной строчки кода.

Шейдер, который рисует фрактал, написан на языке HLSL. Ниже приведён его текст. Я кратко прокомментировал значимые строки, а развёрнутые объяснения будут ниже.

В этом руководстве я расскажу, как использовать compute shader для реализации вычислений на видеокарте — на примере модели волос:

Несколько месяцев назад была обнаружена уязвимость, с помощью которой хакеры могут взламывать корпоративные средства обмена сообщениями. Воспользоваться этой уязвимостью не сложнее, чем пару раз щёлкнуть мышью, при её успешной эксплуатации можно получить доступ ко внутренней сети компании, к аккаунтам её сотрудников в социальных сетях, таких, как Twitter, и, обычно, к командам в Yammer и Slack.

Я придумал для моей находки имя и логотип. Примите как данность.

Проблема, о которой идёт речь, всё ещё существует. Это — не тот случай, когда всё можно моментально привести в порядок. За последние несколько месяцев я связался с десятками компаний и затронутых уязвимостью поставщиков услуг, в рамках их программ отлова багов, для того, чтобы исправить ситуацию. Из-за огромного количества организаций, на которых это распространяется, я не в состоянии связаться со всеми. Следуя рекомендациям некоторых уважаемых мною людей и с разрешения затронутых проблемой организаций, я публикую этот материал для того, чтобы все, кого это касается, могли бы немедленно принять меры. Сейчас я расскажу о том, что я назвал Ticket Trick.

Всем привет! В нескольких статьях я хотел бы поделиться опытом создания подобия ММО игры используя Unreal Engine и Netty. Возможно архитектура и мой опыт кому-то пригодится и поможет начать создавать свой игровой сервер в противовес unreal dedicated server, который слегка прожорлив или заменить собой фреймворки для разработки многопользовательских игр такие как Photon.

В конечном итоге у нас будет клиент, который логинится или регистрируется в игре, может создавать игровые комнаты, пользоваться чатом и начинать игры, соединение будет зашифровано, клиенты будут синхронизироваться через сервер, в игре будет присутствовать одно оружие — лазер, выстрел будет проверяться на проверочном сервере. Я не стремился сделать красивую графику, тут будет только необходимый минимум, дальнейший функционал добавляется по аналогии. Логику можно легко расширить на сервере, добавить например случайные игры и балансер. Для меня было важно создать ММО базу и разобраться с тем что понадобится для создания полноценной мобильной ММО игры.

Часть 1. Общая картина, сборка библиотек, подготовка клиента и сервера к обмену сообщениями
Часть 2. Наращивание игрового функционала + алгоритм Diamond Square

Если Вы только начинаете свой путь знакомства с возможностями Python, ваши познания еще имеют начальный уровень — этот материал для Вас. В статье мы опишем, как можно извлекать информацию из данных, представленных в Excel файлах, работать с ними используя базовый функционал библиотек. В первой части статьи мы расскажем про установку необходимых библиотек и настройку среды. Во второй части — предоставим обзор библиотек, которые могут быть использованы для загрузки и записи таблиц в файлы с помощью Python и расскажем как работать с такими библиотеками как pandas, openpyxl, xlrd, xlutils, pyexcel.

Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE. Есть и видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!

Здравствуйте, меня зовут Александр Зеленин, и я на дуде игрец веб-разработчик. Полтора года назад я рассказывал о разработке онлайн игры. Так вот, она немного разрослась… Суммарный объём исходного кода превысил «Войну и мир» вдвое. Однако в данной статье я хочу рассказать не о коде, а об организации инфраструктуры проекта.

Mimesis — это библиотека для языка программирования Python, которая помогает генерировать фиктивные данные для различных целей. Библиотека написана с использованием средств, включенных в стандартную библиотеку языка Python, потому не имеет никаких сторонних зависимостей. На данный момент библиотека поддерживает 30 языковых стандартов (в числе которых и русский) и более 20 классов-провайдеров, предоставляющих разного рода данные.

Возможность генерировать фиктивные, но в то же время валидные данные бывает очень полезна при разработке приложений, которые подразумевают работу с базой данных. Ручное заполнение базы данных представляется довольно затратным по времени и трудоемким процессом, который выполняется как минимум в 3 этапа — это:

1. Сбор необходимой информации.
2. Постобработка собранных данных.
3. Программирования генераторов данных.

Эта непростая задача по-настоящему усложняется в тот момент, когда требуется сгенерировать не 10-15 пользователей, а 100-150 тысяч пользователей (или иного рода данные). В этой и двух последующих статьях мы постараемся обратить ваше внимание на инструмент, который в разы упрощает процесс генерации тестовых данных, начальной загрузки базы данных и тестирования в целом.

Лаборатории компании Pentestit уже стали традицией для многих. Каждый май и ноябрь открывается очередная лаборатория, и тысячи энтузиастов по всему миру не спят сутками чтобы первыми скомпрометировать сеть нового виртуального банка, разработчиков ПО или провайдера услуг в области ИБ.

25-го ноября запустилась очередная, на этот раз 10-я лаборатория, где участникам было предложено прорваться в сеть вымышленной компании Global Data Security — разработчика ПО в области информационной безопасности.

6-го декабря, ровно через 11 суток, лаборатория была пройдена первыми участниками, которые смогли получить доступ к каждому уязвимому узлу сети компании Global Data Security и нашли на них специальные токены — комбинации букв и цифр, которые нужно ввести в панель управления на сайте Pentestit.

Для тех, кто еще не успел заняться лабораторией — она будет активна до мая 2017-го года, после чего ее заменит уже объявленная 11-я лаборатория. А пока, эта статья предлагает описание всех этапов прохождения текущей лаборатории для всех, кто хочет развить свои навыки пентеста и узнать больше об актуальных уязвимостях на конец 2016-го года. Статья получилась длинная, но, надеюсь, интересная.

Автор программы Intercepter-NG, называющий себя Ares, показал студентам Университета Иннополис как нужно перехватывать трафик в сети. Видео лекции под катом.

Оглавление

Часть 1 — линейная регрессия
Часть 2 — градиентный спуск
Часть 3 — градиентный спуск продолжение

Введение

Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.

Цикл рассчитан на базовый ВУЗовский математический уровень читающего. Код будет написан на Python3.5 с numpy 1.11. Список остальных вспомогательных библиотек будет в конце каждого поста. Абсолютно все будет написано с нуля. В качестве подопытного выбрана база MNIST — это черно-белые, центрированные изображения рукописных цифр размером 28*28 пикселей. По-умолчанию, 60000 изображений отмечены для обучения, а 10000 для тестирования. В примерах я не буду изменять распределения по-умолчанию.

От переводчика:
Предлагаю вашему вниманию перевод краткого (действительно краткого) руководства по ES6. В нём можно ознакомиться с основными понятиями стандарта.
Оригинальный текст в некоторых случаях был дополнен или заменён на более подходящий источник. Например, часть определения ключевого слова const является переводом документации с MDN.
Чтобы лучше разобраться в некоторых концепциях (для выполнения качественного перевода) использовалось описание стандарта на сайте MDN, руководство "You Don't Know JS: ES6 & Beyond" и учебник Ильи Кантора.

Перевод выложил на Гитхаб: https://github.com/etnolover/ES6-for-humans-translation. В случае нахождения ошибок пишите, исправлю.
Ссылка на оригинальный текст: https://github.com/metagrover/ES6-for-humans

Update 22.07.2016: добавил опрос про const

Содержание

• let, const и блочная область видимости
• Стрелочные функции
• Параметры по умолчанию
• Spread/Rest оператор
• Расширение возможностей литералов объекта
• Восьмеричный и двоичный литералы
• Деструктуризация массивов и объектов
• Ключевое слово super для объектов
• Строковые шаблоны и разделители
• for...of против for...in
• Map и WeakMap
• Set и WeakSet
• Классы в ES6
• Тип данных Symbol
• Итераторы
• Генераторы

• Промисы

  
  
• Опрос: в каком регистре писать const?

Продолжаю рассказывать про успехи DeepMind. Этот пост про их первое известное публике достижение — алгоритм, который обучается играть в игры Atari, не зная об играх ничего, кроме пикселей на экране.

Вот, собственно, главный артефакт (если вы это видео не видели, посмотрите обязательно, оно взрывает мозг)


Вот столько примерно публично известно про компанию, когда ее покупают за полмиллиарда долларов.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу представить вам огромную коллекцию из 51 набора бесплатных векторных иконок. Да, есть потрясающие ресурсы Flaticon или Iconfinder, но бывают случаи, когда необходима именно группа иконок в едином стилистическом оформлении. Определиться с выбором, вам поможет эта подборка. Я старался собрать не как можно больше, а действительно самое лучшее.

Среди веб-разработчиков существует много споров о том, что лучше: иконочный шрифт или SVG спрайты? Четкого ответа на этот вопрос нет. Каждый выбирает свое. Данные наборы иконок вас неограничиывают в выборе, поскольку представлены в различных форматах: @font-face, SVG, EPS, AI, PSD, Sketch.

В целом данная подборка содержит более 10 000 иконок, охватывающих множество категорий: интерфейсы, технологии, наука, спорт, маркетинг, среда, транспорт и тд. Полые, заполненные, цветные, во Flat, Material, Elegant, Cartoon, Hand drawing стилях.

Responsive Icons (100 иконок, PSD, AI, EPS, SVG)

Microsoft выложила в открытый доступ исходный код инструментов, которые используются в компании для ускорения разработок в области искусственного интеллекта: набор Computational Network Toolkit опубликован на Github.

В статье мы рассмотрим, как правильно реализовывать агрегацию данных, зачем это может понадобиться, и сдобрим это кучей рабочих примеров.

Для всех, кому интересно как сделать свои запросы в ES интереснее и посмотреть на обычной поиск с другой стороны, прошу под кат.

Сегодня мы представляем вашему вниманию адаптированную подборку инструментов (в том числе облачных) для разработчиков, которые позволяют создавать по-настоящему качественные проекты. Здесь представлены исключительно SaaS, PaaS и IaaS сервисы, предоставляющие бесплатные пакеты для разработчиков инфраструктурного ПО.

Наша новая статья представляет собой список рекомендаций и советов. Из неё вы узнаете:

• как облегчить процесс тестирования мобильных приложений в целом;
• о специфике работы с сетью, внутренними и внешними сервисами, платформах iOS и Android;
• какие процессные решения и изменения позволят вам развиваться быстрее и вводить культуру тестирования в отделе разработки;
• какие существуют полезные инструменты и решения для тестирования, отладки, мониторинга и миграции пользователей.

Начинающим тестировщикам советы могут помочь расти быстрее, а более опытным — упорядочить знания. Статья также будет полезна разработчикам, продакт-менеджерам и менеджерам проектов, словом — всем, кто хочет улучшить качество продукта и наладить взаимодействие между отделами.

Как облегчить процесс тестирования?

1. Используйте принципы эвристики и мнемоники — они помогают удержать в голове все аспекты, которые нужно учесть при тестировании фичи или приложения.

• Набор интеллект-карт на все случаи жизни: test insane, ministry of testing
• Эвристики, мнемоники: I SLICED UP FUN (моя любимая), COP FLUNG GUN, SFDPOT, LONG FUN CUP

2. Скриншоты, логи и видео — лучшие аргументы тестировщика!
К сожалению, с логами «общения» с сервером зачастую не всё так гладко, как с клиентскими логами. Обычно они добавляются скорее для удобства разработчика при отладке работы с сервером, чем для работы тестировщика.

Речь пойдёт о простой структуре данных — системе непересекающихся множеств. Вкратце: даны непересекающиеся множества (например, компоненты связности графа) и по двум элементам x и y можно: 1) узнать, находятся ли x и y в одном множестве; 2) объединить множества, содержащие x и y. Сама структура очень проста в реализации и описывалась много раз в различных местах (например, есть хорошая статья на хабре и ещё кое-где). Но это один из тех удивительных алгоритмов, написать который ничего не стоит, а вот разобраться, почему он работает эффективно совсем нелегко. Я постараюсь изложить относительно простое доказательство точной оценки на время работы этой структуры данных, придуманное Зейделем и Шариром в 2005 (оно отличается от того ужаса, который многие могли видеть в других местах). Конечно, сама структура тоже будет описана, а попутно разберёмся причём здесь обратная функция Аккермана, о которой многие знают только, что она оооочень медленно растёт.

Проект был написан скорее в учебных целях (научиться сетевому программированию в Python), чем в практических. Такую же роль несёт и статься, ведь сейчас вряд ли кто-то будет скачивать сайты, чтобы прочитать пару статеек (за исключением некоторых случаев, когда подобное реально может пригодится).

Не так давно качество мобильного интернета в моём городе стало постепенно ухудшаться из-за возрастающей на сети операторов нагрузки и некоторые сайты, требующие большое количество соединений (зависимые файлы страницы) стали загружаться ну ОЧЕНЬ медленно. По вечерам скорость опускается на столько, что некоторые сайты могут полностью загружаться в течении нескольких десятков секунд.

Есть несколько способов решения данной проблемы, но я решил выбрать немного необычный для нашего времени способ. Я решил скачивать сайты. Конечно, данных способ не подходит для крупных сайтов, вроде Хабра, тут разумнее использовать парсер, но можно скачать и отдельный хаб, список пользователей, или только свои публикации с помощью HTTrack Website Copier, применив фильтры. Например, чтобы скачать хаб Python с Хабра нужно применить фильтр "+habrahabr.ru/hub/python/*".

Этот способ можно использовать ещё в нескольких целях. Например, чтобы скачать сайт, или его часть, перед тем, как вы окажитесь без интернет-соединения, например, в самолёте. Или для того, чтобы скачать заблокированные на территории РФ сайты, если скачивать их через Tor, что будет очень медленно, или через компьютер в другой стране, где данных сайт не запрещён, а потом передать его на компьютер, находящийся в РФ, что будет гораздо быстрее для многостраничных сайтов. Таким образом мы может скачать, например, xHamster Wikipedia через сервер в Германии или Нидерландах и получить сайт в сжатом виде по SFTP, FTP, HTTP или другому, удобному для вас, протоколу. Если, конечно, места хватит, для такого большого сайта :)

Ну что, начнём!?