Три месяца назад здесь на Хабре была опубликована статья “Интернет-цензура и обход блокировок: не время расслабляться”, в которой простыми примерами показывалось, что практически все популярные у нас для обхода блокировок VPN- и прокси-протоколы, такие как Wireguard, L2TP/IPSec, и даже SoftEther VPN, SSTP и туннель-через-SSH, могут быть довольно легко детектированы цензорами и заблокированы при должном желании. На фоне слухов о том, что Роскомнадзор активно обменивается опытом блокировок с коллегами из Китая и блокировках популярных VPN-сервисов, у многих людей стали возникать вопросы, что же делать и какие технологии использовать для получения надежного нефильтрованного доступа в глобальный интернет.

Мировым лидером в области интернет-цензуры является Китай, поэтому имеет смысл обратить на технологии, которые разработали энтузиасты из Китая и других стран для борьбы с GFW (“великим китайским файрволом”). Правда, для неподготовленного пользователя это может оказаться нетривиальной задачей: существует огромное количество программ и протоколов с похожими названиями и с разными не всегда совместимыми между собой версиями, огромное количество опций, плагинов, серверов и клиентов для них, хоть какая-то нормальная документация существует нередко только на китайском языке, на английском - куцая и устаревшая, а на русском ее нет вообще.

Поэтому сейчас мы попробуем разобраться, что же это все такое и как это использовать и не сойти с ума.

Проблема двухфазного коммита

Arrays, Collections: Алгоритмический минимум

Массивы и списки

ANTLR — это генератор парсеров, который позволяет создавать парсер по описанию грамматики на одном из основных языков программирования. Он сам написан на java и прекрасно работает с Java.

Пошаговое руководство:

1) Поставить Oracle Java JDK и Intellij Idea, (можно пропустить этот шаг, если они уже поставлены), и запустить Intellij Idea

2) File-Setting-Plugins

Григорий Сапунов (Intento)

Связанные проекты сообщества Open Data (проект Linked Open Data Cloud). Многие датасеты на этой диаграмме могут включать в себя данные, защищенные авторским правом, и они не упоминаются в данной статье

Если вы прямо сейчас не делаете свой ИИ, то другие будут делать его вместо вас для себя. Ничто более не мешает вам создать систему на основе машинного обучения. Есть открытая библиотека глубинного обучения TensorFlow, большое количество алгоритмов для обучения в библиотеке Torch, фреймворк для реализации распределенной обработки неструктурированных и слабоструктурированных данных Spark и множество других инструментов, облегчающих работу.

Добавьте к этому доступность больших вычислительных мощностей, и вы поймете, что для полного счастья не хватает лишь одного ингредиента — данных. Огромное количество данных находится в открытом доступе, однако непросто понять, на какие из открытых датасетов стоит обратить внимание, какие из них годятся для проверки идей, а какие могут быть полезны в качестве средства проверки потенциальных продуктов или их свойств до того, как вы накопите собственные проприетарные данные.

Мы разобрались в этом вопросе и собрали данные по датасетам, удовлетворяющим критериям открытости, востребованности, скорости работы и близости к реальным задачам.

Как запустить Java-приложение с несколькими версиями одной библиотеки в 2017 году

Хочу поделиться решениями одной проблемы, с которой мне пришлось столкнуться, плюс исследование данного вопроса в контексте Java 9.

Представим себе простую ситуацию: разворачиваем кластер Elasticsearch и загружаем в него данные. Мы пишем приложение, которое занимается поиском в этом кластере. Поскольку постоянно выходят новые версии Elasticsearch, мы привносим в кластер новые проблемы фичи с помощью rolling upgrade. Но вот незадача — в какой-то момент у нас сменился формат хранимых данных (например, чтобы максимально эффективно использовать какую-то из новых фич) и делать reindex нецелесообразно. Нам подойдёт такой вариант: ставим новый кластер на этих же машинах — первый кластер со старой схемой данных остаётся на месте только для поиска, а поступающие данные загружаем во второй с новой схемой. Тогда нашему поисковому компоненту потребуется держать на связи уже 2 кластера.

Эту уязвимость чинят уже пятнадцать лет

1. расшифровать все его блоки;
2. прочитать последний байт последнего блока, чтобы определить длину набивки и, соответственно, позицию MAC в открытом тексте;
3. проверить корректность набивки и MAC.

Введение

Как написать хороший SLA (Service Level Agreement, оно же Соглашение об уровне сервиса). И какой SLA будет хорошим.

Эта статья является попыткой обобщить имеющийся опыт, а также на неё я собираюсь ссылаться, когда меня будут в дальнейшем спрашивать, как должен выглядеть SLA. Работая в индустрии не первый десяток лет, я к своему удивлению регулярно сталкиваюсь с серьёзным непониманием основ, на которых строится SLA. Наверное, потому что документ довольно экзотический. После прочтения данного текста, я надеюсь, у вдумчивого читателя точечки над ё должны встать на свои места. Целевая аудитория — те, кто пишет SLA, и им сочувствующие.

Вступление

float FastInvSqrt(float x) {
  float xhalf = 0.5f * x;
  int i = *(int*)&x;  // представим биты float в виде целого числа
  i = 0x5f3759df - (i >> 1);  // какого черта здесь происходит ?
  x = *(float*)&i;
  x = x*(1.5f-(xhalf*x*x));
  return x;
}

Пассивный DPI

Всем привет! Настало время пополнить наш с вами алгоритмический арсенал.

Сегодня мы основательно разберем один из наиболее популярных и применяемых на практике алгоритмов машинного обучения — градиентный бустинг. О том, откуда у бустинга растут корни и что на самом деле творится под капотом алгоритма — в нашем красочном путешествии в мир бустинга под катом.

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.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).