...

Попробую, попытаюсь объяснить. Наверное, для кого-то это будет оправданием, но я просто объясняю.

Как быстро зафейлить новый проект Java? Просто взять и применить все, что ты услышал на последней Java конференции;) Как быстро сделать энтерпрайзный проект минимальной командой в короткие сроки? Верно — подобрать оптимальную архитектуру и правильные инструменты. Senior Developer из команды Jmix Дмитрий Черкасов рассказывает о компромиссном варианте между хайповыми (все еще) микросервисами и монолитами, который называется Self-Contained Systems. Кажется, он выпьет меньше крови и сохранит ваши нервы. Дальше — рассказ от первого лица.

Привет, Хабр! С вами Владимир Исабеков, руководитель группы статического тестирования безопасности приложений в Swordfish Security. В прошлых статьях, посвященных фаззингу REST API, мы рассказывали о методе Stateful REST API Fuzzing и настройках инструмента RESTler. Сегодня мы поговорим о режимах тестирования, аннотациях, проблемах при подготовке и проведении фаззинга API и способах их решения. Статья написана в соавторстве с инженером по безопасности Артемом Мурадяном @TOKYOBOY0701.

В этой статье я собрал огромную коллекцию курсов, книг, и ресурсов для всех, кто любит и изучает машинное обучение. Сохраняйте себе эту подборку, чтобы не потерять, по мере выхода новых курсов, подборка будет обновляться.

Благодаря этим бесплатным курсам, вы сможете расширить свои знания и навыки в области машинного обучения, data science и искусственного интеллекта, повысить свою конкурентоспособность на рынке труда и открыть для себя новые возможности в карьере. Независимо от вашего уровня подготовки и опыта, вам обязательно найдется курс, который поможет вам достичь ваших целей.

Платные курсы могут оказаться достаточно затратными, особенно для новичков в области машинного обучения. При наличии достаточной мотивации и желания можно успешно освоить эту область без необходимости тратить деньги на платные курсы.

Краткий обзор курса, который я недавно закончил пилить на степике. Курс хардкорный :) В нем необходимо с нуля писать алгоритмы машинного. Наверное это один из лучший способов досконально разобраться в алгоритме.

Курс бесплатный: https://stepik.org/course/68260/promo

Поговорим сегодня про выбор, перед которым встают разработчики всех распределённых систем: обеспечивать ли консистентность данных или доступность системы при различных внешних условиях —  поломках, плановых отключениях узлов, — а также во время штатной эксплуатации. Теория нам даёт простые, но не всегда применимые на практике ответы: можно выбрать либо консистентность, либо доступность (теорема CAP), а когда проблем с сетью нет — то либо консистентность, либо низкие задержки (PACELC). За скобками остаётся вопрос о том, как делать этот выбор. Система как будто всегда должна быть CP или AP, а что происходит, если вдруг работающая CP-система должна начать вести себя как AP, или, наоборот, перейти обратно из AP в CP?

В интернете утверждают, что диоксид углерода влияет на наше самочувствие. А что если собрать устройство замера уровня CO2 самому? Учитывая, что каждая новая железка начинается с простой идеи, насколько далеко можно зайти в этом направлении? И что тут общего с полу-умной квартирой?

Наблюдение за тем, какие изменения происходят на планете в масштабах стран и континентов — настоящий источник вдохновения для OSINT-аналитиков. Специалисты Бастион поделились актуальным списком интерактивных дашбордов, которые они держат в закладках, плюс я добавил парочку от себя.

Даже если вы никак не связаны с ИБ, зато часами залипали в контурные карты глобальных стратегий или восхищались глобусом в центре управления X-COM, эта подборка инструментов наверняка вам понравится.

Введение

Рад вновь приветствовать читателей в своей любимой рубрике "ШХ" что является сокращением от "Шерлок Холмс" и разумеется серия таких статей напрямую относится к OSINT. Сегодня на практике попробуем некоторые инструменты и попробуем узнать больше о человеке исходя из его никнейма. В качестве цели я возьму одно из своих имён "VI.......TE".

Дисклеймер: Все данные, предоставленные в данной статье, взяты из открытых источников, не призывают к действию и являются только лишь данными для ознакомления, и изучения механизмов используемых технологий.

Попробуем снова объять необъятное одним постом? На этот раз рассказ будет про УЗО.

“Электронщики, как учит нас Парацельс, самозарождаются среди паяльников, радиодеталей, универсальных плат и проводов” (@teap0t)

Возможно, это действительно так, но без хорошей книги - учебника или справочника, которые служат катализатором, этот процесс может так и не завершиться. А лучшей книгой для начинающих разработчиков электронных схем и практически библией электронщиков последние сорок лет, считается "Искусство схемотехники" (англ. - The Art of Electronics) Пауля Хоровица и Уинфилда Хилла.

В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!

В этой статье мы рассмотрим, как настроить пайплайн CI/CD в GitHub: подготовим репозиторий, зальём туда приложение, создадим файлы конфигурации GitHub Actions, в которых опишем, как собирать наше приложение и деплоить его в кластер Kubernetes, развёрнутый под управлением Deckhouse Kubernetes Platform. Деплоить будем с помощью Open Source CLI-утилиты werf. Она помогает организовать полный цикл доставки приложений в Kubernetes и рассматривает Git как единый источник истины для состояния развёрнутого приложения. Статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в мире облаков и кластеризации.

Hello world!

Представляю вашему вниманию бонусную часть практического руководства по Rust.

• Первая часть
• Вторая часть
• Третья часть
• Четвертая часть

Другой формат, который может показаться вам более удобным.

Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉

Информационная безопасность (ИБ) или кибербезопасность – это одна из самых важных и актуальныхобластей современной науки и технологий. В условиях постоянного развития интернета, киберпреступности и глобальной информатизации, специалисты по информационной безопасности востребованы как никогда. 

ИБ занимаются защитой данных, систем и сетей от несанкционированного доступа, взлома, кражи, подделки и других угроз. Работа таких специалистов требует не только глубоких знаний в области математики, программирования, криптографии и юриспруденции, но и творческого мышления, аналитических способностей и умения решать сложные задачи.

Изучение информационной безопасности – это интересный и увлекательный процесс, который открывает перед вами множество возможностей для карьерного роста, профессионального развития и личностного совершенствования. 

Платные курсы могут быть довольно дорогими, особенно если вы только начинаете изучать информационную безопасность. Тратить большие суммы денег на курсы может быть нецелесообразно.

В этой статье я собрал большой список курсов, книг, репозиториев и каналов на тематику кибербезопасности, которые помогут вам на пути становления белым хакером и подскажут какие перспективы вас ждут в этой области.🛡️

В подвижном мире развивающихся нейросетевых архитектур главную роль играет эффективность работы моделей. Тонкая настройка сетей под конкретные задачи предусматривает интеграцию в них априорных знаний. Делается это посредством стратегических корректировок архитектур сетей. Это — процедура, выходящая за рамки подстройки параметров. Речь идёт о внедрении в нейросеть информации, которая позволит сети понять то, что нужно её создателю. Один из способов это сделать заключается в использовании априорных знаний геометрического характера. Именно этому и посвящена данная статья.

Специальная теория относительности - удивительная теория, которая опровергла многие представления о мире, в которых человечество не сомневалось всю историю своего существования.

Многие слышали про волшебства вроде замедления времени, сокращения длины, относительности одновременности, парадокса близнецов и т.д., но мало кто понимает почему так происходит. 

В этой статье я хочу наглядно показать, что все это проще, чем кажется на первый взгляд.

Для иллюстраций я написал интерактивный визуализатор СТО, работающий в браузере. Ссылка на него и исходники проекта в конце статьи.

В области DevOps существует так много направлений, что изучение всех из них может занять огромное количество времени и требуемые знания будут зависеть от того, где вы работаете.

DevOps - это не просто набор инструментов и практик, это целая философия и подход к разработке программного обеспечения, охватывающая весь цикл разработки от Кодина до развертывания и мониторинга. Изучение DevOps не сравнимо с изучением отдельного языка программирования; это требует обширных знаний и умений в различных областях.

Стать хорошим DevOps-инженером означает обладать навыками автоматизации, контейнеризации, управления конфигурациями, непрерывной интеграции, доставки, мониторинга систем и многим другим.

Для тех, кто стремится стать DevOps-инженером, важно освоить широкий спектр инструментов и методологий. Существует множество онлайн-курсов и ресурсов, которые помогут вам приобрести необходимые знания и навыки.

Эти источники позволяют выбрать наиболее подходящий подход к обучению и материалы для своего учебного процесса. Некоторые из них включают в себя курсы по Docker, Kubernetes, Ansible, Jenkins, Git и другим инструментам, необходимым для успешной работы в области DevOps.

Изучение DevOps может быть вызовом, но с правильным подходом и настойчивостью вы сможете освоить эту обширную область и стать востребованным специалистом в сфере разработки программного обеспечения.

В статье я собрал большой список курсов, книг, репозиториев и ресурсов, которые помогут вам стать DevOps-инженером🧑‍💻.

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.