Этот текст предназначен для тех, кто только осваивает программирование. Основная идея в том, чтобы показать этап за этапом, как можно самостоятельно сделать игру à la Wolfenstein 3D. Внимание, я совершенно не собираюсь соревноваться с Кармаком, он гений и его код прекрасен. Я же целюсь совсем в другое место: я использую огромную вычислительную мощность современных компьютеров для того, чтобы студенты могли создавать забавные проекты за несколько дней, не погрязая в дебрях оптимизации. Я специально пишу медленный код, так как он существенно короче и просто понятнее. Кармак пишет 0x5f3759df, я же пишу 1/sqrt(x). Мы преследуем разные цели.

Я убеждён, что хороший программист получается только из того, кто кодит дома в своё удовольствие, а не только просиживает штаны на парах в университете. В нашем университете программистов учат на бесконечной череде всяких библиотечных каталогов и прочей скукоте. Брр. Моя цель — показать примеры проектов, которые интересно программировать. Это замкнутый круг: если интересно делать проект, то человек проводит над ним немало времени, набирается опыта, и видит вокруг ещё больше интересного (оно же стало доступнее!), и снова погружается в новый проект. Это называется проектное обучение, вокруг сплошной профит.

Простыня получилась длинная, поэтому я разбил текст на две части:

• Часть первая: отрисовка стен
• Часть вторая: населяем наш мир + оконный интерфейс

Выполнение кода из моего репозитория выглядит вот так:


Это не законченная игра, но только заготовка для студентов. Пример законченной игры, написанной двумя первокурсниками, смотрите во второй части.

В статье разбираются популярные мифы и сценарии мошенничества с бесконтактными системами оплаты на примере настоящего POS-терминала, карт PayPass/payWave и телефонов с функцией Google Pay/Apple Pay.

Рассматриваемые темы:

• Можно ли НА САМОМ ДЕЛЕ украсть деньги, прислонившись POS-терминалом к карману? — мы попытаемся полностью воспроизвести этот сценарий мошенничества от начала до конца, с использованием настоящего POS-терминала и платежных карт в реальных условиях.
• В чем разница между физическими и виртуальными картами Apple Pay? — как происходит связывание физической карты и токена Apple Pay, и почему Apple Pay во много раз безопаснее обычной карты.
• Используем аппаратный NFC-сниффер (ISO 14443A) — воспользуемся устройством HydraNFC для перехвата данных между POS-терминалом и картой. Рассмотрим, какие конфиденциальные данные можно извлечь из перехваченного трафика.
• Разбираем протокол EMV — какими данными обменивается карта с POS-терминалом, используемый формат запросов, механизмы защиты от мошенничества и replay-атак.
• Исследуем операции без карты (CNP, MO/TO) — в каких случаях на самом деле(!) можно украсть деньги с карты, имея только реквизиты, считанные бесконтактно, а в каких нельзя.

Внимание!

В статье подробно описывается гипотетическая схема мошенничества, от начала и до конца, глазами мошенника, с целью покрыть все аспекты, в которых культивируются мифы и заблуждения. Несмотря на провокационный заголовок, основной вывод статьи — бесконтактные платежи достаточно безопасны, а атаки на них трудоемки и невыгодны.

Материалы в статье представлены исключительно в ознакомительных целях. Все сцены демонстрации мошенничества инсценированы и выполнены с согласия участвующих в них лиц. Все списанные деньги с карт были возвращены их владельцам. Воровство денег с карт является уголовным преступлением и преследуется по закону.

Провайдеры Российской Федерации, в большинстве своем, применяют системы глубокого анализа трафика (DPI, Deep Packet Inspection) для блокировки сайтов, внесенных в реестр запрещенных. Не существует единого стандарта на DPI, есть большое количество реализации от разных поставщиков DPI-решений, отличающихся по типу подключения и типу работы.

Существует два распространенных типа подключения DPI: пассивный и активный.

Пассивный DPI

Пассивный DPI — DPI, подключенный в провайдерскую сеть параллельно (не в разрез) либо через пассивный оптический сплиттер, либо с использованием зеркалирования исходящего от пользователей трафика. Такое подключение не замедляет скорость работы сети провайдера в случае недостаточной производительности DPI, из-за чего применяется у крупных провайдеров. DPI с таким типом подключения технически может только выявлять попытку запроса запрещенного контента, но не пресекать ее. Чтобы обойти это ограничение и заблокировать доступ на запрещенный сайт, DPI отправляет пользователю, запрашивающему заблокированный URL, специально сформированный HTTP-пакет с перенаправлением на страницу-заглушку провайдера, словно такой ответ прислал сам запрашиваемый ресурс (подделывается IP-адрес отправителя и TCP sequence). Из-за того, что DPI физически расположен ближе к пользователю, чем запрашиваемый сайт, подделанный ответ доходит до устройства пользователя быстрее, чем настоящий ответ от сайта.

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Перевод Making a Simple Neural Network

Что мы будем делать? Мы попробуем создать простую и совсем маленькую нейронную сеть, которую мы объясним и научим что-нибудь различать. При этом не будем вдаваться в историю и математические дебри (такую информацию найти очень легко) — вместо этого постараемся объяснить задачу (не факт, что удастся) вам и самим себе рисунками и кодом.

Мировой рынок IT стремительно развивается. С каждым годом профессия разработчика софта становится все более востребованной — уже в 2017 году в мире насчитывался примерно 21 миллион программистов различных направлений.

К сожалению, русскоговорящий рынок IT находится еще на начальной стадии развития — уже есть крупные и успешные проекты, но рынок еще долго не сможет сравняться с европейским и американским, которые производят до 85% всех IT-продуктов мира.

Так вышло, что я поступил на программу PhD по математике в Стэнфордский университет. Я бы хотел рассказать о том, что требуется для поступления, и почему попробовать поступить — это не очень сложно. Уверен, что мой опыт актуален не только для математики, поэтому местами пишу более общо.

Что требуется для поступления?

• TOEFL (260$) (экзамен по английскому)
• GRE Subject Mathematics (150$) (экзамен по математике)
• GRE general (205$) (школьная математика и английский)
• Не менее трёх рекомендательных писем
• Statement of Purpose (эссе)
• Curriculum vitae (научная автобиография)
• (иногда) Personal History Statement (другое эссе)
• (желательно) публикации и доклады на конференциях
• Деньги (в среднем 150$ за каждый университет)

А теперь — по порядку!

Я все еще не до конца понял, как так получилось, но в прошлом году я слово за слово подписался прочитать курс по Deep Learning и вот, на удивление, прочитал. Обещал — выкладываю!

Курс не претендует на полноту, скорее это способ поиграться руками с основными областями, где deep learning устоялся как практический инструмент, и получить достаточную базу, чтобы свободно читать и понимать современные статьи.

Материалы курса были опробованы на студентах кафедры АФТИ Новосибирского Государственного Университета, поэтому есть шанс, что по ним действительно можно чему-то научиться.

Всем привет!

Ни для кого не секрет, что интерес к машинному обучению и искусственному интеллекту растет в лучшем случае по экспоненте. Тем временем мой Яндекс Диск превратился в огромную свалку пейперс, а закладки в Google Chrome превратились в список, длина которого стремится к бесконечности с каждым днем. Таким образом, дабы упростить жизнь себе и вам, решил структурировать информацию и дать множество ссылок на интересные ресурсы, которые изучал я и которые рекомендую изучать вам, если вы только вначале пути (буду пополнять список постоянно).

Путь для развития новичка я вижу примерно так:

abstract: В статье описаны продвинутые функций OpenSSH, которые позволяют сильно упростить жизнь системным администраторам и программистам, которые не боятся шелла. В отличие от большинства руководств, которые кроме ключей и -L/D/R опций ничего не описывают, я попытался собрать все интересные фичи и удобства, которые с собой несёт ssh.

Предупреждение: пост очень объёмный, но для удобства использования я решил не резать его на части.

Оглавление:

• управление ключами
• копирование файлов через ssh
• Проброс потоков ввода/вывода
• Монтирование удалённой FS через ssh
• Удалённое исполнение кода
• Алиасы и опции для подключений в .ssh/config
• Опции по-умолчанию
• Проброс X-сервера
• ssh в качестве socks-proxy
• Проброс портов — прямой и обратный
• Реверс-сокс-прокси
• туннелирование L2/L3 трафика
• Проброс агента авторизации
• Туннелирование ssh через ssh сквозь недоверенный сервер (с большой вероятностью вы этого не знаете)

На этот пост меня подтолкнула публикация «Почему я ворую книги, бедные авторы, и как это исправить», а именно — скепсис и возражения на мой комментарий о том, что я не читаю плохие книги. Мне предложили рассказать, как я выбираю книги для чтения и что именно читаю. Ну я и повелся.
Оформить список было сравнительно просто, FBReader любезно хранил на GoogleDrive все скачанные книги с того момента, как там появилась эта услуга. Предлагаю вашему вниманию список прочитанного мной за 2,5 года из жанров фентези и фантастики.

Нейросети переживают второй Ренессанс. Сначала еще казалось, что сообщество, решив несколько прикладных задач, быстро переключится на другую модную тему. Сейчас очевидно, что спада интереса к нейросетям в ближайшем будущем не предвидится. Исследователи находят новые способы применения технологий, а следом появляются стартапы, использующие в продукте нейронные сети.

Стоит ли изучать нейросети не специалистам в области машинного обучения? Каждый для себя ответит на этот вопрос сам. Мы же посмотрим на ситуацию с другой стороны — что делать разработчикам (и всем остальным), которые хотят больше знать про методы распознавания образов, дискриминантный анализ, методы кластеризации и другие занимательные вещи, но не хотят расходовать на эту задачу лишние ресурсы.

Ставить перед собой амбициозную цель, с головой бросаться в онлайн-курсы — значит потратить много времени на изучение предмета, который, возможно, вам нужен лишь для общего развития. Есть один проверенный (ретроградный) способ, занимающий по полчаса в день. Книга — офлайновый источник информации. Книга не может похвастаться актуальностью, но за ограниченный период времени даст вам фундаментальное понимание технологии и способов ее возможной реализации под ваши задачи.

Преимущественно медиафайлы. На полном серьезе, без шуток.

Введение

Бывает, случается так, что вы хотите скачать альбом 2007 года исполнителя, который кроме вас известен 3.5 людям, какой-нибудь испанский ска-панк или малопопулярный спидкор европейского происхождения. Находите BitTorrent-раздачу, ставите на закачку, быстро скачиваете 14.7%, и… все. Проходит день, неделя, месяц, а процент скачанного не увеличивается. Вы ищете этот альбом в поисковике, натыкаетесь на форумы, показывающие ссылки только после регистрации и 5 написанных сообщений, регистрируетесь, флудите в мертвых темах, вам открываются ссылки на файлообменники вроде rapidshare и megaupload, которые уже сто лет как умерли.


_{Увы, частая ситуация в попытке хоть что-то скачать}

Такое случается. В последнее время, к сожалению, случается чаще: правообладатели и правоохранительные органы всерьез взялись за файлообмен; в прошлом году закрылись или были закрыты KickassTorrents, BlackCat Games, what.cd, btdigg, torrentz.eu, EX.ua, fs.to, torrents.net.ua, и еще куча других сайтов. И если поиск свежих рипов фильмов, сериалов, музыки, мультиков все еще не представляет большой проблемы, несмотря на многократно участившееся удаления со стороны правообладателей контента из поисковых систем, торрент-трекеров и файлообменников, то поиск и скачивание оригинала (DVD или Blu-Ray) фильмов и сериалов или просто ТВ-рипов 7-летней давности на не-английском и не-русском языке — не такая уж простая задача.

Занимаясь программированием рендеринга графики, мы живём в мире, в котором обязательны низкоуровневые оптимизации, чтобы добиться GPU-фреймов длиной 30 мс. Для этого мы используем различные методики и разработанные с нуля новые проходы рендеринга с повышенной производительностью (атрибуты геометрии, текстурный кеш, экспорт и так далее), GPR-сжатие, скрывание задержки (latency hiding), ROP…

В сфере повышения производительности CPU в своё время применялись разные трюки, и примечательно то, что сегодня они используются для современных видеокарт ради ускорения вычислений ALU (Низкоуровневая оптимизация для AMD GCN, Быстрый обратный квадратный корень в Quake).


Быстрый обратный квадратный корень в Quake

Но в последнее время, особенно в свете перехода на 64 бита, я заметил рост количества неоптимизированного кода, словно в индустрии стремительно теряются все накопленные ранее знания. Да, старые трюки вроде быстрого обратного квадратного корня на современных процессорах контрпродуктивны. Но программисты не должны забывать о низкоуровневых оптимизациях и надеяться, что компиляторы решат все их проблемы. Не решат.

Эта статья — не исчерпывающее хардкорное руководство по железу. Это всего лишь введение, напоминание, свод базовых принципов написания эффективного кода для CPU. Я хочу «показать, что низкоуровневое мышление сегодня всё ещё полезно», даже если речь пойдёт о процессорах, которые я мог бы добавить.

В статье мы рассмотрим кеширование, векторное программирование, чтение и понимание ассемблерного кода, а также написание кода, удобного для компилятора.

Введение

Думаю, не ошибусь сильно, если у большинства из нас подключение к интернету выглядит следующим образом: есть некоторый довольно скоростной проводной канал до квартиры (сейчас уже и гигабит не редкость), а в квартире его встречает роутер, который раздаёт этот интернет клиентам, выдавая им «чёрный» ip и осуществляя трансляцию адресов.

Довольно часто наблюдается странная ситуация: при скоростном проводе, с роутера раздаётся совсем узенький wifi-канал, не загружающий и половины провода. При этом, хотя формально Wi-Fi, особенно в его ac-версии поддерживает какие-то огромные скорости, при проверке оказывается, что либо Wi-Fi подключается на меньшей скорости, либо подключается, но не выдаёт скорости на практике, либо теряет пакеты, либо всё вместе.

В какой-то момент и я столкнулся с похожей проблемой, и решил настроить свой Wi-Fi по-человечески. На удивление, это заняло примерно в 40 раз дольше, чем я ожидал. Вдобавок, как-то так случилось, что все инструкции по настройке Wi-Fi, которые я находил, сходились к одному из двух видов: в первом предлагали поставить роутер повыше и выпрямить антенну, для чтения второго же мне не хватало честного понимания алгоритмов пространственного мультиплексирования.

Собственно, эта заметка — это попытка заполнить пробел в инструкциях. Я сразу скажу, что задача до конца не решена, несмотря на приличный прогресс, стабильность подключения всё ещё могла бы быть лучше, поэтому я был бы рад услышать комментарии коллег по описанной тематике.

Сейчас многие покупают точки доступа 802.11n, но хороших скоростей достичь удается не всем. В этом посте поговорим о не очень очевидных мелких нюансах, которые могут ощутимо улучшить (или ухудшить) работу Wi-Fi. Всё описанное ниже применимо как к домашним Wi-Fi-роутерам со стандартными и продвинутыми (DD-WRT & Co.) прошивками, так и к корпоративным железкам и сетям. Поэтому, в качестве примера возьмем «домашнюю» тему, как более родную и близкую к телу. Ибо даже самые администые из админов и инженеристые из инженеров живут в многоквартирных домах (или поселках с достаточной плотностью соседей), и всем хочется быстрого и надежного Wi-Fi.
[!!]: после замечаний касательно публикации первой части привожу текст целиком. Если вы читали первую часть — продолжайте отсюда.

Содержание

1. Введение в Computer Science
2. Структуры данных и Алгоритмы
3. Системное программирование
4. Распределенные системы
5. Базы данных
6. Объектно-ориентированный дизайн и разработка софта
7. Искусственный интеллект
8. Машинное обучение
9. Веб-разработка и интернет-технологии
10. Concurrency
11. Компьютерные сети
12. Разработка мобильных приложений
13. Математика для программистов
14. Теория информатики и языки программирования
15. Архитектура компьютера
16. Безопасность
17. Компьютерная графика
18. Работа с изображениями и компьютерное зрение
19. Интерфейс Человек-Компьютер
20. Вычислительная биология
21. Прочее

На хабра-сайтах не раз (см. тут и здесь) выходили статьи о том, как защитить себя от замены sim-карты. Но, не смотря на то, что все эти советы — дельные, в них есть одно слабое и при этом — очень значимое место, которое с юридической точки зрения называется добросовестность одной из сторон, т.е. провайдера.

Опишу на своём реальном опыте, так как практика — лучшее подтверждение теории, со ссылкой на действующие нормативно-правовые акты, а также ряд прецедентов, которые были сформированы за последние годы.

Цель статьи простая — дать людям, не имеющим специальных юридических знаний, краткий список норм, спасающих от произвола операторов сотовой связи, в частности, МТС, потому как заменить sim могут не только без вашего ведома, но даже без поддельного паспорта и просто — по сговору с сотрудником, т.е. технически тут помочь нечем.

При подготовке искового изучил несколько десятков форумов, на которых повторялись типовые вопросы по нормативной базе. Попробовал изложить их в систематизированном виде.

Посмотрите на это фото.



Это совершенно обычная фотография, найденная в Гугле по запросу «железная дорога». И сама дорога тоже ничем особенным не отличается.

Что будет, если убрать это фото и попросить вас нарисовать железную дорогу по памяти?

Если вы ребенок лет семи, и никогда раньше не учились рисовать, то очень может быть, что у вас получится что-то такое:

Давно хотел написать общую статью, содержащую в себе самые основы Image Recognition, некий гайд по базовым методам, рассказывающий, когда их применять, какие задачи они решают, что возможно сделать вечером на коленке, а о чём лучше и не думать, не имея команды человек в 20.

Какие-то статьи по Optical Recognition я пишу давненько, так что пару раз в месяц мне пишут различные люди с вопросами по этой тематике. Иногда создаётся ощущение, что живёшь с ними в разных мирах. С одной стороны понимаешь, что человек скорее всего профессионал в смежной теме, но в методах оптического распознавания знает очень мало. И самое обидное, что он пытается применить метод из близрасположенной области знаний, который логичен, но в Image Recognition полностью не работает, но не понимает этого и сильно обижается, если ему начать рассказывать что-нибудь с самых основ. А учитывая, что рассказывать с основ — много времени, которого часто нет, становится всё ещё печальнее.