Обслуживая большое количество проектов, мы пришли к необходимости простого управления OpenVPN (сертификатами и маршрутами для пользователей), подразумевая под этим веб-интерфейс вместо того, чтобы ходить по серверам/контейнерам и выполнять в них вручную команды. Поскольку существующие для этого решения (вроде Pritunl и OpenVPN AS) — коммерческие, несколько лет назад мы создали (и используем по сей день) свой интерфейс. Рассказываем про Open Source-проект ovpn-admin!
Пользователь
Конференция BLACK HAT USA. «Как федералы поймали русского мега-кардера Романа Селезнёва»
Российский кардер Роман Селезнёв, сын депутата, приговорён к 27 годам тюрьмы в США
Кардер и сын депутата Роман Селезнёв сказал, что с 2008 года работал под защитой ФСБ
В сегодняшнем переводе мы раскроем подробности того, как федералы поймали русского мега-кардера Романа Селезнёва.
TON: Telegram Open Network. Часть 1: Вступление, сетевой уровень, ADNL, DHT, оверлейные сети
Уже две недели Рунет шумит про Telegram и ситуацию с его бессмысленной и беспощадной блокировкой Роскомнадзором. Рикошетом задело многих, но всё это — темы для постов на Geektimes. Меня же удивило другое — я до сих пор не видел на Хабре ни одного разбора запланированной к выходу на базе Telegram сети TON — Telegram Open Network. Мне захотелось восполнить этот недостаток, ибо поизучать там есть что — даже несмотря на отсутствие официальных заявлений о нём.
Напомню — ходят слухи о том, что Telegram запустил очень масштабное закрытое ICO, уже собрав в нём невероятные суммы. Предполагается, что уже в этом году будет запущена собственная криптовалюта Gram — и у каждого пользователя Телеграма автоматически появится кошелёк, что само по себе создает немалое преимущество перед остальными криптовалютами.
К сожалению, так как официальных заявлений нет, дальше я могу отталкиваться только от документа неизвестного происхождения, о чём я сразу вас предупреждаю. Конечно, он может оказаться очень искусной подделкой, но не исключено и то, что это — реальный whitepaper будущей системы, написанный Николаем Дуровым (и слитый, вероятно, кем-то из инвесторов). Но даже если это фейк, никто нам не запретит его поизучать и обсудить, верно?
Что же говорится в этом документе? Я попробую пересказать его своими словами, близко к тексту, но по-русски и чуть более человечно (да простит меня Николай со своей склонностью уходить в формальную математику). Имейте в виду, что даже в случае его подлинности, это черновое описание системы и оно, весьма вероятно, изменится к моменту публичного запуска.
5 советов по усовершенствованию игровых анимаций
Привет, меня зовут Дэйв Блежа (Dave Bleja), я работаю в студии Volnaiskra. В течение последних 3 лет я создавал Spryke, увлекательный и проработанный платформер о глубоководной морской кибер-рыбе, исследующей чудеса суши.
Как единственный постоянный участник команды Spryke, я нёс ответственность за многие части творческого и технического процесса. Некоторые задачи нудны, но бóльшая часть — увлекательна. Моим любимым аспектом была анимация, и я хочу поделиться с вами пятью советами по анимации, которые выработались у меня за годы работы.
Каково оно учить JavaScript в 2016
— Эй, я получил новый веб-проект, но, если честно, я не занимался веб-кодингом в течение нескольких лет, и я слышал, все немного поменялось. Ты же самый современный веб-разработчик, правда?
— Это теперь называется Front-End инженер, но да, я — именно он. Я работаю с вебом в 2016. Визуализации, музыкальные плееры, летающие дроны, которые играют в футбол, все что угодно. Я только что вернулся из JsConf и ReactConf, так что я знаю новейшие технологии для создания веб-приложений.
— Круто. Мне нужно создать страницу, которая отображает последние действия со стороны пользователей, так что мне просто нужно получить данные от REST и отобразить их в какой-то фильтруемой таблице, ну и обновлять её, если что-то изменится на сервере. Я думал, может быть, использовать JQuery для извлечения и отображения данных?
— О, Мой Бог! Нет! Никто больше не использует JQuery. Ты должен попробовать React: это — 2016!
Как правильно заказать и продвинуть мобильное приложение: дайджест полезных материалов
В последние годы развитие мобильных технологий привело к тому, что самые разные компании обзавелись мобильным приложением или решились-таки на его разработку. Однако тема «мобайла» все еще относительно нова, а значит остается еще множество вопросов, которые уже почти не возникают в случае заказной веб-разработки, например — сколько стоит мобильное приложение, как выбирать разработчиков, на что обращать внимание, как продвигать приложение и так далее.
Я решил собрать дайджест полезных материалов, которые позволят ответить на эти вопросы и избежать распространенных ошибок, а значит — получить хороший результат за разумные деньги.
Как стать супер-мега-про машинного обучения за 15 минут
Недавно на Хабре проскакивал пост vfdev-5 о DIGITS. Давайте поподробнее разберёмся что это такое и с чём его едят. Если в двух словах. Это среда, которая позволяет решить 30-50% задачек машинного обучения на коленке в течении 5 минут. Без умения программировать. Ну, при наличии базы, конечно. И более-менее адекватной карточки от NVIDIA.
Как в Java выстрелить себе в ногу из лямбды и не промахнуться
Колыбель для AI
Есть одна тема в современном Computer Vision, которая часто остаётся за кадром. В ней нет сложной математики и глубокой логики. Но то что её никак не освещают — вгоняет в ступор многих новичков. А тема не проста: имеет множество граблей, про которые не узнаешь, пока не наступишь.
Тема — называется так: подготовка базы изображений для дальнейшего обучения.
В статье:
- Как можно отличить хорошую базу
- Примеры хороших баз
- Примеры программ, которыми удобно размечать базы
Scrum от военного летчика: Искусство делать вдвое больше дел в два раза быстрее
Здравствуйте!
Сегодня я хочу поговорить о жизни, свободе и поиске счастья — о Великой Американской мечте, которая зачастую так и остается неисполненной. Как сказал поэт Роберт Бёрнс: «Даже самые тщательно выстроенные планы идут крахом и у мышей, и у людей», что не может не вызывать неудобств и психологического дискомфорта, вместо ожидаемого удовлетворения.
Впервые я столкнулся с этой проблемой, будучи курсантом военной академии США. Во время нашего обучения нам пришлось пройти через огонь, воду и медные трубы, а в год перед выпуском меня назначили офицером роты Л2, которой требовалось разрешить проблему со строевой подготовкой, поскольку им предстояло участвовать в военном параде. Рота считалась чем-то вроде аутсайдера, потому что за целую сотню лет они ничего не смогли поделать с уже сложившейся репутацией полной посредственности и расхлябанности. Десятилетия уходили на бесплодные попытки научить их чему-то и заставить тренироваться с большими усилиями.
Подсаживаем на Java-хардкор: Бесплатная трансляция трека Joker 2016 без купюр
Сразу предупреждаем: записи видео, как и раньше, мы выложим где-то через полгодика после конференции, так что если вам интересно — смотреть надо завтра-послезавтра в online! Как это сделать, какие доклады будут транслироваться открыто, что делать, если захочется посмотреть все доклады, и зачем мы вообще всё это делаем — читайте под катом.
Обзор топологий глубоких сверточных нейронных сетей
Y Combinator рекомендует прочитать в 2016
«Чтение и личный опыт формируют мировоззрение. И даже если вы не помните самый момент получения опыта или содержания книги, то их влияние на ваше представление о мире непременно остается в Вас. Ваш разум похож на скомпилированную программу без исходного кода — он работает, но не ясно как.»
— Пол Грэм, основатель Y Combinator, программист, инвестор, эссеист
- Предыдущая подборка от экспертов YC — Y Combinator рекомендует: лучшие 15 книг в 2015 году, на которые стоит обратить внимание.
- Пол Грэм делится, почему важно читать книги — «Как знать (How You Know)»
Обзор курсов по Deep Learning
Победители Google Device Lab: исследуем Project Tango
Статья-победитель автора Александра Лаврова, в рамках конкурса «Device Lab от Google».
Пять перспективных языков программирования со светлым будущим
Если разделять языки программирования по популярности, то они делятся на три эшелона. Первый эшелон включает мейнстрим-языки, такие как Java, JavaScript, Python, Ruby, PHP, C#, C++ и Objective-C. Несмотря на то, что некоторые из ведущих языков возможно увядают, вам лучше знать один или несколько из них, если вы хотите иметь возможность легко найти работу.
Языки второго эшелона пытаются пробиться в мейнстрим, но ещё не добились этого. Они доказали свою состоятельность путем создания сильных сообществ, но они до сих пор не используются большинством консервативных IT-компаний. Scala, Go, Swift, Clojure и Haskell — языки, которые я бы отнёс ко второму эшелону. Некоторые компании используют эти языки для отдельных сервисов, но широкое применение встречается редко (за исключением Swift, который начинает обгонять Objective-C в качестве основного языка для iOS). Go и Swift имеют хорошие шансы на переход из второго эшелона в первый в течение ближайших двух-трёх лет.
Большинство языков в первом эшелоне прочно укоренились на своих позициях. Поэтому выпадение языка с лидирующих позиций занимает ощутимое время, а для языка второго эшелона очень трудно пробиться в первый.
Перспективные языки из данной статьи относятся к третьему эшелону, и они только начинают свой путь наверх. Некоторые языки пребывают в третьем эшелоне на протяжении многих лет, не получая популярности, в то время как другие врываются на сцену всего за пару лет. Как, например, языки, про которые пойдёт речь в статье.
Сколько нужно нейронов, чтобы узнать, разведён ли мост Александра Невского?
Введение.
На той неделе darkk описал свой подход к проблеме распознавания состояния моста(сведён/разведён).
Алгоритм, описанный в статье, использовал методы компьютерного зрения для извлечения признаков из картинок и скармливал их логистической регрессии для получения оценки вероятности того, что мост сведён.
В комментариях я попросил выложить картинки, чтобы можно было и самому поиграться. darkk на просьбу откликнулся, за что ему большое спасибо.
В последние несколько лет сильную популярность обрели нейронные сети, как алгоритм, который умудряется в автоматическом режиме извлекать признаки из данных и обрабатывать их, причём делается это настолько просто с точки зрения того, кто пишет код и достигается такая высокая точность, что во многих задачах (~5% от всех задач в машинном обучении) они рвут конкурентов на британский флаг с таким отрывом, что другие алгоритмы уже даже и не рассматриваются. Одно из этих успешных для нейронных сетей направлений — работа с изображениями. После убедительной победы свёрточных нейронных сетей на соревновании ImageNet в 2012 году публика в академических и не очень кругах возбудилась настолько, что научные результаты, а также програмные продукты в этом направлении появляются чуть ли не каждый день. И, как результат, использовать нейронные сети во многих случаях стало очень просто и они превратились из "модно и молодёжно" в обыкновенный инструмент, которым пользуются специалисты по машинному обучению, да и просто все желающие.
Что именно заставляет глубинное обучение и нейронные сети работать хорошо?
Нейронная сеть Хопфилда на пальцах
Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.
На что смотрит свёрточная нейросеть, когда видит наготу
На прошлой неделе в компании Clarifai мы формально анонсировали нашу модель распознавания непристойного контента (NSFW, Not Safe for Work).
Предупреждение и отказ от ответственности. Эта статья содержит изображения обнажённых тел в научных целях. Мы просим не читать дальше тех, кому не исполнилось 18 лет или кого оскорбляет нагота.
Автоматическое выявление обнажённых фотографий было центральной проблемой компьютерного зрения на протяжении более двух десятилетий, и из-за своей богатой истории и чётко поставленной задачи она стала отличным примером того, как развивалась технология. Я использую проблему детектирования непристойности для пояснения, как обучение современных свёрточных сетей отличается от исследований, проводившихся в прошлом.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность