Этот алгоритм, использующий язык Python и Схему разделения секрета Шамира, защищает ваш мастер-пароль от хакеров и вашей собственной забывчивости.


Для безопасного хранения множества уникальных паролей многие из нас используют менеджеры паролей. Вся их работа по сути завязана на мастер-пароле. Этот пароль защищает все остальные пароли, и, таким образом, несёт весь риск на себе. Любой, кто подберёт его или получит к нему доступ, может притвориться вами в самый неподходящий момент. Естественно, вы стараетесь сделать свой мастер-пароль максимально сложным, а затем запоминаете или где-то ещё фиксируете его.

Российских проектов пока что не наблюдается (если хотите — пишите в личку). Вот список DIY-проектов со всего мира, как можно быстро и дешево сделать аппарат ИВЛ:

• Beatmungsgerät [Respirator]
• Low-Cost Open Source
• VentilAid
• Rice OEDK Design: ApolloBVM
• Jeff Ebin's Prototpye
• A low oxygen consumption pneumatic ventilator for emergency construction during a respiratory failure pandemic
• Protofy Team OxyGEN
• Electric Blower Based Portable Emergency Ventilator
• MIT E-Vent
• Saving Babies' Lives Starts With Aquarium Pumps And Ingenuity
• CoronavirusMakers
• The Pandemic Ventilator
• VentilatorPAL
• The Pandemic Ventilator (older)
• MIT Low Cost Ventilator
• Dr. Mujeeb ur Rahman design
• Hackaday Rex Ventilator V1
• Pandemic Ventilator
• Simple device from www.POMO.cl
• Open Source Ventilator — OpenLung BVM Ventilator
• Cuirass Ventilator the DIY way
• Pandemic Ventilator Project
• Mechanical Ventilator Milano (MVM)
• Low-Cost Ventilator Wins Sloan Health Care Prize
• OxVent
• Ambovent

UPD: Open Source, Open Architecture Ventilator Engineering Design Specifications

Под катом — табличка сравнения проектов и прочая полезная информация для рукастых инженеров.

Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные.


Мы сгруппировали эти библиотеки в 8 категорий.

В начале этого года по ряду причин мы загорелись идеей создать самый большой открытый датасет русской речи. Подробнее о нашей мотивации и о том, как всё начиналось,
можно прочитать в этой статье — Огромный открытый датасет русской речи. С тех пор наш проект прошел через ряд масштабных изменений, мы в три раза увеличили количество данных, повысили их качество, добавили лейблы для спикеров и сейчас мы наконец готовы представить вам версию 1.0.

Также мы не готовы останавливаться на достигнутом и планируем продолжать делать интесивную работу над ошибками в последующих версиях и улучшать качество уже опубликованных данных. Версию 1.1 мы планируем посвятить масштабной работе над ошибками.

Хабр, привет.

Меня зовут Рушан, и я автор Telegram‑канала Нейрон. Не забудьте поделиться с коллегами или просто с теми, кому интересны такие статьи. Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.

Метод главных компонент (PCA)/SVD

Это один из основных алгоритмов машинного обучения. Позволяет уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации. Применяется во многих областях, таких как распознавание объектов, компьютерное зрение, сжатие данных и т. п. Вычисление главных компонент сводится к вычислению собственных векторов и собственных значений ковариационной матрицы исходных данных или к сингулярному разложению матрицы данных.



SVD — это способ вычисления упорядоченных компонентов.

Полезные ссылки:

• scipy.linalg.svd
• sklearn.decomposition.pca

Вводный гайд:

• Учебное пособие по основному анализу компонентов

Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.



Встретимся «внутри»!

Привет Хабр.

После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST).

Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.

Хабр, привет.

Отфильтровав большое количество статей, конференций и подписок — собрал для вас все наиболее значимые гайды, статьи и лайфхаки из мира машинного обучения и искусственного интеллекта. Всем приятного чтения!

1. Проекты искусственного интеллекта, с которыми можно поиграться уже сегодня. Что вы знаете про искусственный интеллект и машинное обучение? Современный тренд или потенциально мощная сила, способная убивать людей? Эти модные понятия всё чаще на слуху, но далеко не все знают, что же это на самом деле. Пришло время изучить эти технологии с помощью простого и интересного подхода — попробовать искусственный интеллект и нейросети самостоятельно на практике.

Продолжаем рассказывать о полезных инструментах для пентестера. В новой статье мы рассмотрим инструменты для анализа защищенности веб-приложений.

Наш коллега BeLove уже делал подобную подборку около семи лет назад. Интересно взглянуть, какие инструменты сохранили и укрепили свои позиции, а какие отошли на задний план и сейчас используются редко.

Роботизация и автоматизация становятся всё востребованнее, и многим хотелось бы научиться создавать подобные системы и устройства. Но с чего начать, как освоить азы? Мы сделали для вас небольшую подборку русскоязычных и англоязычных YouTube-каналов с учебными материалами и методическими пособиями по робототехнике.

Всем привет!

Кратко о себе. По образованию я математик, а вот по профессии — программист. В сфере разработки с 2006 года. Хотя, поскольку программирование начали изучать ещё в школе, свои первые программки и игры я начал писать ещё в школе (примерно, с 2003). Так сложилось, что пришлось выучить и поработать на нескольких языках. Если не брать во внимание ВУЗ-овские лекции по С, С++, Бэйсику, Паскалю и Фортрану, то реально я работал с Delphi (более 6 лет), PHP (более 5 лет), Embedded (Atmel + PIC около 2.5 лет) и последним временем Python + чуть-чуть Scala. Конечно же без баз данных тоже никак не обойтись.

Для кого эта статья? Для всех, кто, как и я, хотел (или хочет) найти для себя достойную хорошо оплачиваемую работу с интересным проектом, классным коллективом и всякими плюшками. А также для тех, кто желает поднять свой уровень знаний и мастерства.

Иногда трудно заставить себя делать что-то нужное: мыть посуду, делать зарядку, работу работать… В интернете есть много статей с рецептами преодоления нежелания, и каждый день добавляются новые. Я вижу во многих статьях одну и ту же проблему.

Взять, например, дерево — почему оно не цветет? Или дождей давно не было, или тень от других деревьев закрыла свет, или соль в почву попала, или вредные насекомые завелись, или дерево слишком молодое, или зима наступила, или это нарисованное дерево — можно придумать много очень разных причин. От причины зависит выбор действия, которое поможет увидеть цветущее дерево.

Взять, например, не дерево, а танк — почему он не заводится? Или водитель плохо обучен, или механик пошутил, или диверсант слил горючее, или денег не хватает на ремонт, или генерал приказал ждать команды, или танк утонул, или еще не сошел со сборочного конвейера — причины могут быть очень разные. От причины зависит выбор действия, которое поможет завести танк.

Ближе к теме — почему иногда трудно заставить себя работать? Заглядываем в интернет, и сразу получаем решения — надо закрыть соцсети, разбить задачу на мелкие шаги и хвалить себя.

Или еще проще — проблемы нет, у вас воля слабая, отговорки ищете, возьми и сделай (just do it).

Позвольте усложнить.

На идею сделать такую подборку меня косвенно подтолкнул недавний пост о создании стола, а точнее обсуждения к нему. Думая над каким-то ответом на вопрос, я порылся в своих подписках, и понял, что только деревообработке уже посвящены несколько десятков из них. И некоторыми хочется непременно поделиться.

В итоге вашему вниманию предлагается моя подборка подписок на каналы Youtube, которые посвящены теме DIY в широком смысле слова, а по большей части — деревообработке, то есть столярному и плотницкому мастерству. Большую часть каналов я постарался прокомментировать. Порядок, в котором каналы приведены, в значительной степени случайный, хотя я пытался ставить наиболее интересные для меня каналы ближе к началу.

Список ни в малейшей степени не претендует на полноту. В частности, я опустил многие каналы условно «строительного» профиля, которые содержат ролики по столярному делу, но при этом остальные ролики там например о штукатурке, укладке плитки или работе с гипсокартоном.

Ну и раз уж началось все со стола, то красной нитью через весь обзор будут проходить именно столы.

Получилось так, что с 2012 года я курирую московский Techstars Startup Digest. Это — email-рассылка мероприятий для IT-специалистов, основателей стартапов и маркетологов.

Моя задача — отфильтровать непомерно дорогие и рекламные эвенты — в рассылку попадают бесплатные или очень доступные конференции, лекции и семинары, цель которых — рассказать что-то интересное, помочь прокачать скиллы или познакомить с единомышленниками.

Интересно, что в последнее время большая часть таких мероприятий проходит в коворкингах. Что удивительно, по моим наблюдениям, количество подобных площадок в Москве растет.

Этот тренд заинтересовал меня и стал отправной точкой для новых фотоэкскурсий — вроде тех, что я снимаю для компаний [например, вот самая первая из них и еще одна]. На этот раз мне захотелось рассказать про коворкинги и изучить новый подход к организации рабочих мест.

На Хабре я пока показал только #tceh, SOK и Ключ, а в период новогодних каникул переключился на изучение «мат.части», чтобы посмотреть, какие книги рассказывают об эволюции рабочего пространства: от первых опенспейсов 1900-х годов до коворкингов.

Под катом — 16 книг об известных офисных зданиях, кампусах современных корпораций, пространствах для дистанционной работы и влиянии рабочего места на продуктивность.

С появлением Python 3 довольно много шума об “асинхронности” и “параллелизме”, можно полагать, что Python недавно представил эти возможности/концепции. Но это не так. Мы много раз использовали эти операции. Кроме того, новички могут подумать, что asyncio является единственным или лучшим способом воссоздать и использовать асинхронные/параллельные операции. В этой статье мы рассмотрим различные способы достижения параллелизма, их преимущества и недостатки.

За последние десятилетия с помощью машинного обучения создали самоуправляемые автомобили, системы распознавание речи и эффективный поиск. Сейчас это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных сфер на стыке компьютерных наук и статистики, которая активно используется в искусственном интеллекте и data science. Методы машинного обучения используются в науке, технике, медицине, ритейле, рекламе, генерации мультимедиа и других областях.

Команда Университета ИТМО собрала десять курсов по машинному обучению, которые можно успеть пройти до конца лета. Одним они помогут войти в профессию, а другим — углубиться в нее.

Эта статья посвящена поверхностному обзору ключевых подходов к достижению консенсуса в децентрализованной среде. Материал позволит разобраться с задачами, которые решают рассмотренные протоколы, областью их применения, особенностями проектирования и использования, а также позволит оценить перспективы их развития и имплементации в децентрализованных системах учета.

Запуск сети EOS стал самым ожидаемым событием этого лета для сообщества разработчиков криптовалют. Теперь, когда сеть запущена (пусть и с изъянами), нам всем не терпится приступить к разработке приложений на EOS.

Я не буду спорить о проблемах с запуском и общей моделью EOS, а дам лишь краткое введение, чтобы все желающие сразу же смогли попробовать свои силы в разработке.

Вот о чем я расскажу в этой статье:

• Как проще всего подключиться к EOS Mainnet
• Как использовать кошельки и счета
• Как выделяются ресурсы
• Что еще стоит почитать

В повседневные задачи системных администраторов входит работа с сетями и с подключённым к ним оборудованием. Нередко роль рабочего места администратора играет компьютер, на котором установлен какой-нибудь дистрибутив Linux. Утилиты и команды Linux, о которых пойдёт речь в материале, перевод которого мы публикуем сегодня, включают в себя список инструментов различной сложности — от простых, до продвинутых, которые предназначены для решения широкого спектра задач по управлению сетями и по диагностике сетевых неполадок.



В некоторых из рассматриваемых здесь примеров вы столкнётесь с сокращением <fqdn> (fully qualified domain name, полное доменное имя). Встретив его, замените его, в зависимости от обстоятельств, на адрес интересующего вас сайта или сервера, например, на нечто вроде server-name.company.com.

Перевод 27 Amazing Web Development Tools for the Past Year (v.2018)

В 2017-м мы сравнили около 7 500 open source-инструментов для веб-разработки, из которых выбрали 27 лучших (0,4%). Это крайне конкурентный список, в который вошли инструменты, библиотеки и проекты, опубликованные в течение 2017-го. Mybridge AI оценивает их качество на основании популярности, заинтересованности и новизне. Чтобы было понятно, у выбранных продуктов среднее количество звёзд на Github — 5260.

Open source-инструменты могут почти даром повысить вашу продуктивность. Также вы можете чему-то научиться, читая исходный код и создавая что-нибудь на основе этих проектов. Так что рекомендуем уделить время и поэкспериментировать с инструментами из нашей подборки, возможно, какие-то из них прошли мимо вас.