Уже не помню, как я наткнулся на статью habr.com/ru/post/464337, но она запала мне в мозг и не давала покоя вплоть до минувшего дня. Несколько раз я пытался понять происходящее, пару раз пытался заставить это работать, но безрезультатно: я совершенно ничего не понимаю в нейронных сетях и даже программирую не как настоящий программист.

Это перевод и форма повествования от первого лица сохранена. Автор — Бен Бойтер, бакалавр информационных технологий в Университете Чарльза Стерта (CSU).


Большинство людей не в курсе, но моей диссертацией была программа для чтения текста с изображения. Я думал, что, если смогу получить высокий уровень распознавания, то это можно будет использовать для улучшения результатов поиска. Мой отличный советник доктор Гао Джунбин предложил мне написать диссертацию на эту тему. Наконец-то я нашел время написать эту статью и здесь я постараюсь рассказать о всем том, что узнал. Если бы только было что-то подобное, когда я только начинал…

Как я уже говорил, я пытался взять обычные изображения из интернета и извлекать из них текст для улучшения результатов поиска. Большинство моих идей было основано на методах взлома капчи. Как всем известно, капча — это те самые всех раздражающее штуки, вроде «Введите буквы, которые вы видите на изображении» на страницах регистрации или обратной связи.

Капча устроена так, что человек может прочитать текст без труда, в то время, как машина — нет (привет, reCaptcha!). На практике это никогда не работало, т. к. почти каждую капчу, которую размещали на сайте взламывали в течение нескольких месяцев.

У меня неплохо получалось — более 60% изображений было успешно разгадано из моей небольшой коллекции. Довольно неплохо, учитывая количество разнообразных изображений в интернете.

Нейронные сети глубокого обучения достигли больших успехов в распознавании образов. В тоже время текстовые капчи до сих пор используются в некоторых известных сервисах бесплатной электронной почты. Интересно смогут ли нейронные сети глубоко обучения справится с задачей распознавания текстовой капчи? Если да то как?

Последовательные интерфейсы RS-232/422/485 до сих пор очень популярны в промышленности: по ним подключаются диагностические порты, датчики, сканеры штрих-кодов и RFID меток и т.д. Однако последовательные интерфейсы имеют свои ограничения. Иногда возникает необходимость получить доступ к такому интерфейсу по IP-сети, или, например, иметь доступ к одному устройству с RS-232 с нескольких удаленных компьютеров одновременно, или объединить несколько удаленных объектов в одну шину RS-485.

Сервер последовательных интерфейсов конвертирует последовательные физические протоколы в IP-пакеты, и позволяет программно управлять ими — подключать удаленный виртуальный COM-порт к компьютеру по сети так, будто он подключен физически, и прозрачно соединять несколько устройств в режиме P2P, без использования компьютеров.

В статье мы разберем сервер последовательных интерфейсов Advantech EKI-1524, имеющий четыре последовательный порта, каждый из которых поддерживает протоколы RS-232/422/485, и два LAN-порта.


Сервер последовательных интерфейсов EKI-1524 имеет четыре порта DB9 и два LAN-порта.

Ключевые функции EKI-1524:

• Виртуальный COM-порт — позволяет программно эмулировать виртуальный COM-порт удаленного устройства на системе Linux.
• Одновременное подключение нескольких клиентов — в режиме сервера дает возможность использовать один последовательный порт для нескольких устройств одновременно.
• Работа в режиме P2P — одновременная работа в режиме клиента и сервера позволяет объединить несколько EKI-1524 напрямую, без использования серверов и компьютеров.

Простейший комплект из приемника и передатчика ISM-диапазона 433 МГц завоевал заслуженную популярность в среде любителей электроники. Комплекты дешевы (даже в «Чипе-Дипе» их можно купить рублей за 300, а на Ali, говорят, вообще за полтинник), просты и надежны. Кроме того (о чем вы, возможно, не подозреваете), это самый дальнодействующий и проникающий способ беспроводного обмена данными — сигнал на частоте 433 МГц куда лучше проходит через препятствия и действует на более далеком расстоянии, чем в популярном диапазоне 2,4 ГГц (433 МГц полностью задерживаются стенкой в полметра бетона, а Wi-Fi умирает уже на 10 сантиметрах). Допускаю, что недавно появившиеся модули MBee-868, будучи снабженными соответствующей (направленной) антенной, «стреляют» дальше, но они как минимум на порядок дороже, сложнее в подключении, требуют управления энергосбережением и предварительной настройки. И вдобавок частота 868 МГц вдвое хуже проходит через препятствия (хотя, конечно, несравненно лучше частоты 2,4 ГГц).



О приемниках-передатчиках 433 МГц написано очень много (в том числе и на хабре, конечно). Однако, правильно включать в схему этот комплект по какой-то странной причине, кажется, не умеет никто. Когда я в который раз прочел вот тут, что комплект «принимал на 8-ми метрах в пределах прямой видимости, 9-ый метр осилить не удалось», мое терпение лопнуло. Какие еще 8 метров?! В 40-50 я бы поверил, хотя в реальности, наверное, дальность еще больше.

Кроме того что я айтишник, я ещё и историк техники, и именно этим обусловлена моя реакция на новости об очередных достижениях в области цифровых технологий. Месяц назад я принял решение начать писать книжку для людей далёких от IT и близких к историческим исследованиям и источникам («Цифровое источниковедение — специфические проблемы» — пишется на сайтах книжных черновиков ), в которой расскажу им о том, чем для них обернулось развитие цифровых технологий.

Через пару дней после этого по интернету пронеслась новость « «Прибытие поезда» улучшили с помощью нейросетей — фильм 1896 года теперь можно посмотреть в 4K и 60 кадрах в секунду », и это хороший повод рассказать айтишникам о том же самом.

Исходного фильма «Прибытие поезда» у меня нет, поэтому в качестве тестовых образцов я использовал современные фотографии (уменьшенные или обесцвеченные) + фото из 1930-х (предположительно)

Уязвимость не новая, но ввиду отсутствия материалов в «РУ» сегменте — решил написать данную статью.


В конце 2014 года специалист по компьютерной безопасности Доминик Бонгард (Dominique Bongard) нашел уязвимость в WPS, которая позволила взломать Wi-Fi роутер за несколько минут.

Проблема была в генерации случайных чисел (E-S1 и E-S2) на многих роутерах. Если мы узнаем эти числа — мы сможем легко узнать WPS pin, так как именно они используются в криптографической функции для защиты от брутфорса по получению WPS pin.
Роутер отдает хэш, сгенерированный с использованием WPS pin и данных (E-S1 и E-S2) чисел, что бы доказать, что он его так же знает (это сделано для защиты от подключения к фейковой точке, которая могла бы просто принять ваш пароль и слушать трафик).

Warning

Информация в статье устарела, Flipper Zero был полностью пеработан на другой платформе. Актуальная информация в нашем блоге blog.flipperzero.one

Flipper Zero — проект карманного мультитула на основе Raspberry Pi Zero для пентеста IoT и беспроводных систем контроля доступа, который я разрабатываю с друзьями. А еще это тамагочи, в котором живет кибер-дельфин.

Он будет уметь:

• Работать в диапазоне 433 MHz — для исследования радиопультов, датчиков, электронных замков и реле.
• NFC — читать/записывать и эмулировать карты ISO-14443.
• 125 kHz RFID — читать/записывать и эмулировать низкочастотные карты.
• iButton ключи — читать/записывать и эмулировать контактные ключи, работающие по протоколу 1-Wire.
• Wi-Fi — для проверки защищенности беспроводных сетей. Адаптер поддерживает инъекции пакетов и мониторный режим.
• Bluetooth — поддерживается пакет bluez для Linux
• Режим Bad USB — может подключаться как USB-slave и эмулировать клавиатуру, ethernet-адаптер и другие устройства, для инъекции кода или сетевого пентеста.
• Тамагочи! — микроконтроллер с низким энергопотреблением работает, когда основная система выключена.

Я с волнением представляю свой самый амбициозный проект, идею которого я вынашивал много лет. Это попытка объединить все часто необходимые инструменты для физического пентеста в одно устройство, при этом добавив ему личность, чтобы он был милым до усрачки.
В данный момент проект находится на стадии R&D и утверждения функционала, и я приглашаю всех поучаствовать в обсуждении функций или даже принять участие в разработке. Под катом подробное описание проекта.

Flipper Zero — проект карманного мультитула для хакеров в формфакторе тамагочи, который я разрабатываю с друзьями. Предыдущий пост [1].

Много всего произошло с момента первого поста про флиппер. Мы усердно работали все это время и проект претерпел радикальные изменения. Главная новость в том, что мы решили полностью отказаться от Raspberry Pi Zero и делать свою плату с нуля на базе чипа i.MX6. Это значительно усложняет разработку и полностью меняет всю концепцию, но я уверен, что оно того стоит.

Также мы до сих пор не нашли правильный WiFi чипсет, который поддерживает все нужные функции для WiFi-атак, при этом поддерживает диапазон 5Ghz и не устарел на 15 лет. Поэтому я приглашаю всех поучаствовать в нашем исследовании.

В статье я расскажу, почему мы приняли такое решение, на каком этапе находится проект, текущие задачи, и как можно принять участие.

Примеры реконструкции фрагмента видео, сжатого разными кодеками с примерно одинаковым значением BPP (бит на пиксель). Сравнительные результаты тестирования см. под катом

Исследователи из компании WaveOne утверждают, что близки к революции в области видеокомпрессии. При обработке видео высокого разрешения 1080p их новый кодек на машинном обучении сжимает видео примерно на 20%лучше, чем самые современные традиционные видеокодеки, такие как H.265 и VP9. А на видео «стандартной чёткости» (SD/VGA, 640×480) разница достигает 60%.

Создание робота, даже простенького с ограниченным функционалом, довольно интересная и увлекательная задача. В последнее время любительская робототехника переживает настоящий бум, ей начали увлекаться даже те люди, которые от электроники очень далеки (к ним отношусь и я). Прошло то время, когда нужно было сидеть ночами с паяльником, или травить платы. Все стало гораздо проще, нужно лишь купить Arduino, комплект проводков, сенсоры, датчики, моторчики и вперед к сборке своего первого робота. Таким образом, фокус разработчиков — любителей сместился с электроники и механической части к программированию.
Данная серия статей будет содержать информацию для быстрого старта по созданию своего первого робота, от покупки необходимых деталей до его запуска в наш мир.

Хомяки приветствуют вас, друзья.

Сегодняшний пост будет посвящен высокому напряжению. Ламповый трансформатор Тесла является самой тихой конструкцией из всех существующих вариантов. Тут, в качестве генератора высокочастотных колебаний используется мощный пентод ГК-71, благодаря которому можно получать красивые, достаточно длинные разряды в воздухе. В ходе данной работы рассмотрим основные элементы конструкции, узнаем секреты по настройки схемы и визуализируем сигнал с высоковольтной обмотки на экран советского осциллографа. Дальнейшая работа будет заключаться в компактном размещении всех элементов в одном корпусе. В общем всё как вы любите. Простота, надежность и небольшая стоимость делает данную катушку доступной каждому, кто захочет её собрать.



Прелесть ламповой катушки Тесла заключается в том, что одну часть деталей для неё можно достать из обычной микроволновки, а вторую из ближайшего магазина электрики. С пентодом может возникнуть проблема, вещь старая и давно не выпускается, но тот кто ищет — тот всегда найдет. В дальнейшем вы поймете, что его можно заменить на любую другую лампу похожей конструкции.

Когда-нибудь в будущем мы сможем надеть очки — и ходить по городу, который рендерится в реальном времени в том стиле, какой нам нравится. Солнечный свет или лёгкая дымка, вечерний закат, что угодно. Независимо от того, насколько унылая архитектура — в очках она будет прекрасной. Такие возможности рендеринга с перенесением стилей открывает потрясающая программа Deep Photo Style Transfer, которая опубликована в открытом доступе, также как и научная работа, лежащая в её основе (arXiv:1703.07511).

Приветствую тебя, Хабр! Наверняка вы заметили, что тема стилизации фотографий под различные художественные стили активно обсуждается в этих ваших интернетах. Читая все эти популярные статьи, вы можете подумать, что под капотом этих приложений творится магия, и нейронная сеть действительно фантазирует и перерисовывает изображение с нуля. Так уж получилось, что наша команда столкнулась с подобной задачей: в рамках внутрикорпоративного хакатона мы сделали стилизацию видео, т.к. приложение для фоточек уже было. В этом посте мы с вами разберемся, как это сеть "перерисовывает" изображения, и разберем статьи, благодаря которым это стало возможно. Рекомендую ознакомиться с прошлым постом перед прочтением этого материала и вообще с основами сверточных нейронных сетей. Вас ждет немного формул, немного кода (примеры я буду приводить на Theano и Lasagne), а также много картинок. Этот пост построен в хронологическом порядке появления статей и, соответственно, самих идей. Иногда я буду его разбавлять нашим недавним опытом. Вот вам мальчик из ада для привлечения внимания.

Если ваша работа требует держать множество SSH-сессий к разным серверам, вы наверняка знаете, как они легко ломаются при переключении на другой Wi-Fi или при временной потере интернета. Но что, если я скажу вам, что все эти проблемы давно решены и можно забыть про сломанные сессии и постоянные переподключения?

Открывая крышку ноутбука, все мои десятки SSH-сессий сразу доступны и находятся в том же состоянии, в каком я их оставил. В статье описывается настройка терминального сервера для системного администратора. Использование такого сервера позволяет забыть о сломанных SSH-сессиях, постоянном переподключении и вводе паролей.

Перед вами обновляемый список самых замечательных «вкусностей» Юникода, а также пакетов и ресурсов

Юникод — это потрясающе! До его появления международная коммуникация была изнурительной: каждый определял свой отдельный расширенный набор символов в верхней половине ASCII (так называемые кодовые страницы). Это порождало конфликты. Просто подумайте, что немцам приходилось договариваться с корейцами, где чья кодовая страница. К счастью, появился Юникод и ввёл общий стандарт. Юникод 8.0 охватывает более 120 000 символов из более 129 письменностей. И современные, и древние, и до сих пор не расшифрованные. Юникод поддерживает текст слева направо и справа налево, наложение символов и включает самые разные культурные, политические, религиозные символы и эмодзи. Юникод потрясающе человечен, а его возможности сильно недооцениваются.

Приветствую тебя, %username%!



Эта статья является логическим продолжением поста, посвященного патопсихологической диагностике. В ней я постараюсь доступным языком рассказать об основных группах фармакологических препаратов, применяемых для лечения психических заболеваний, а также о тех механизмах, структурах и компонентах человеческого мозга, которые задействованы в этом процессе.

Disclaimer: я не психиатр, а псих. Препараты всех указанных групп я тестировал на себе и наблюдал их действия (когда лежал в психушке). Кроме того, у меня есть некоторый опыт подбора фармы, однако формального образования в этой области я не имею. В связи с этим, а также с тем, что ставить себе диагноз по научпопным статьям — штука крайне неправильная в своей основе, хочу предупредить читателя о том, что, прежде, чем принимать что-либо из описанного здесь, необходимо проконсультироваться со специалистом. Если в пост набегут настоящие сварщики и обоснуют неправильность заявленных тезисов, — буду только рад.

Если вышеизложенное вас не отпугивает, предлагаю окунуться в увлекательный мир психофармакологии. В посте много букв и картинок, предупреждаю сразу.

Мы часто рассказываем о технологиях и библиотеках, которые зародились и сформировались в Яндексе. На самом деле мы ничуть не реже применяем и развиваем сторонние решения.

Сегодня я расскажу сообществу Хабра об одном из таких примеров. Вы узнаете, зачем мы научили нейросеть BERT находить опечатки в заголовках новостей, а не воспользовались готовой моделью, почему нельзя взять и запустить BERT на нескольких видеокартах и как мы использовали ключевую особенность этой технологии — механизм attention.

Написано очень много статей, посвящённых интересным возможностям Python. В них идёт речь о распаковке списков и кортежей в переменные, о частичном применении функций, о работе с итерируемыми объектами. Но в Python есть гораздо больше всего интересного. Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что хочет рассказать о некоторых возможностях Python, которыми он пользуется. При этом описания этих возможностей, подобного тому, которое приведено здесь, ему пока не встречалось. Возможно, что и вы о них тоже ещё нигде не читали.

SciPy (произносится как сай пай) — это библиотека для научных вычислений, основанная на numpy и скомпилированных библиотеках, написанных на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.

В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье. Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации.