Работаю в техподдержке, в один прекрасный день столкнулся с проблемой запуска Архивации или Восстановления в Windows 7. У пользователя на компьютере при выборе в «Панели управления» вкладки «Архивация или восстановление» перестало работать нажатие на «Настроить резервное копирование». Чтобы не искать вкладку, можете просто запустить программу C:\Windows\System32\sdclt.exe

Поиск решения проблемы через Yandex/Google ни к чему не привел. О проблеме много говорят, но реально никто не знает, что происходит, кроме того, что советуют деинсталлировать CompareIt! или PowerISO, которые некорректно обрабатывают встраивание в Проводник через Shell Context Menu. Начал проверять, нет ли похожих программ в нашем случае и выяснилось, что действительно, недавно была инсталлирована одна полезная утилита, которая меняет контекстное меню Проводника, расширяя его возможности.

После деинсталляции этой программы проблемы с Архивацией исчезли. Обратился в техподдержку, меня переключили на разработчиков, которые ничего внятного сказать не могли, кроме того, что утилита была написана достаточно давно и не предназначена для работы с Windows 7. Кроме того, в приватной беседе выяснилось, что для встраивания в Shell Context Menu был использован OpenSource код с сайта CodeGuru.

CtxMenu, Copyright 1999, Smaller Animals Software
This code may be modifed and distributed free of charge or restrictions.
This code is provided as-is. If you use this code in any application, any bugs in the code are your responsibility.

Что же на самом деле происходит?

Machine learning has firmly entrenched in a variety of human fields, from speech recognition to medical diagnosing. The popularity of this approach is so great that people try to use it wherever they can. Some attempts to replace classical approaches with neural networks turn up unsuccessful. This time we'll consider machine learning in terms of creating effective static code analyzers for finding bugs and potential vulnerabilities.

Машинное обучение плотно укоренилось в различных сферах деятельности людей: от распознавания речи до медицинской диагностики. Популярность этого подхода столь велика, что его пытаются использовать везде, где только можно. Некоторые попытки заменить классические подходы нейросетями оканчиваются не столь уж успешно. Давайте взглянем на машинное обучение с точки зрения задач создания эффективных статических анализаторов кода для поиска ошибок и потенциальных уязвимостей.