Манул
std::optional<T&>
Предлагаю вашему вниманию полный перевод статьи об алгоритме нейронной сети на основе теоремы Колмогорова Арнольда, опубликованной исследователями из Massachusetts Institute of Technology, California Institute of Technology, Northeastern University и The NSF Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions.
В настоящее время в на просторах интернета есть лишь посты на основе данной статьи с интригующими названиями типа «Новый убийца нейросетей? Сеть Колмогорова Арнольда (KANs)» или «Исследователи разработали принципиально новую архитектуру нейросетей, которая работает лучше персептрона» и т. п. Для лучшего понимания это темы обратимся к первоисточнику, опубликованному не так давно — в апреле 2024 года.
Сегодня расскажу, как построил систему, которая клонирует и сканирует тысячи публичных GitHub-репозиториев — и находит в них утекшие секреты.
В каждом репозитории я восстанавливал удаленные файлы, находил непривязанные («висячие») объекты, распаковывал .pack-файлы и находил API-ключи, активные токены и учетки. А когда сообщил компаниям об утечках, заработал более $64 000 на баг-баунти.
Новый стандарт C++, C++23, впервые с C++11 расширил всем привычную линейку контейнеров: помимо знакомых array, vector, (unordered_)set, (unordered_)map и прочим в нее теперь входят непонятные flat_set, flat_map, flat_multiset и flat_multimap. Ответим на вопросы, что это за контейнеры, когда они могут быть полезны, сравним дизайн стандартизированных «плоских» контейнеров с дизайном плоских контейнеров из Boost и ETL и, конечно, произведём замеры и сравним производительность flat_ и не flat_ контейнеров.
Сегодня мы бы хотели рассказать о том, какие проблемы возникают при построении сети anycast. Зачем мы полезли в это и чем там занимаемся.
Всем привет!
Тут недавно был спор о правах на компьютерную программу, о котором достаточно много говорили публично, и в котором я с коллегами принял некоторое участие. В результате возникло большое количество вопросов о том, как такое могло случиться, как себя вести, чтобы такого не было, и т. п. Причем вопросы возникли как со стороны условных «работников»-программистов, так и со стороны «работодателей». И это несмотря на то, что на Хабре довольно много хороших публикаций на эту тему, например, вот.
Я свел все вопросы и постарался на них кратко ответить — без цитирования законодательства и судебной практики и без сложных юридических терминов. Надеюсь, вам будет интересно.
На Хабре уже есть материалы про то, как настроить docker-контейнер для компиляции проекта. Например, Использование Docker для сборки и запуска проекта на C++. В этой статье, как и в предыдущей будет рассмотрен вопрос сборки проекта, но здесь я бы хотел выйти за рамки туториала и рассмотреть глубже вопросы использования контейнеров в таких задачах, а так же построения инфраструктуры сборки с docker.
Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Land Cover Classification with eo-learn: Part 1" автора Matic Lubej.
Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn
