Ваш браузер — это окно в интернет или двустороннее зеркало? По умолчанию многие из них спроектированы как настоящие терминалы для сбора данных.

Внутри статьи — детальный разбор телеметрии, оценка уровня шпионажа и, самое главное, исчерпывающее практическое руководство. Вы узнаете, как превратить Firefox в крепость с помощью about:config и настроить AdNauseam для тотальной блокировки слежки. Пора вернуть контроль над своей приватностью.

Современный цифровой мир — это враждебная среда, где приватность стала товаром, а тотальная слежка — нормой. Это практическое руководство, основанное на принципе Zero Trust, научит вас выстраивать многоуровневую защиту: от выбора и настройки ОС до обхода DPI с помощью VLESS + Reality и соблюдения правил операционной безопасности (OPSEC). Разберем сильные и слабые стороны Tor и I2P и научимся противостоять деанонимизации. Цель — не стать невидимым, а сделать стоимость вашей деанонимизации нецелесообразной.

Любимые аниме из детства выглядят размыто на современных 4K-экранах? Есть решение! Узнайте, как апскейлить видео до 4K с помощью FFmpeg, шейдера Anime4K и аппаратного ускорения NVIDIA. Без сложных ИИ — только простые шаги и доступные инструменты. Читайте статью и вдохните новую жизнь в свои сериалы!

Исследуем свёрточные нейронные сети (CNN): полный гид
От основ нейронных сетей до кода: узнайте, как CNN обрабатывают изображения. Включает:

Основы: нейроны, слои, обучение.

Компоненты CNN: свёртка, пулинг, полносвязные слои.

Архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ResNet.

Практический пример на TensorFlow.

Сравнение с Vision Transformers. Идеально для новичков и экспертов

В этой статье мы подробно рассмотрим распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) и его применение на практике. Простым и доступным языком объясним, как работает NER, приведем примеры кода с использованием библиотеки SpaCy и покажем, как обучать модели для распознавания именованных сущностей. Эта статья поможет вам быстро освоить основы и начать применять NER в своих проектах!