Технологии анализа текстовой информации стремительно меняются под влиянием машинного обучения. Нейронные сети из теоретических научных исследований перешли в реальную жизнь, и анализ текста активно интегрируется в программные решения. Нейронные сети способны решать самые сложные задачи обработки естественного языка, никого не удивляет машинный перевод, «беседа» с роботом в интернет-магазине, перефразирование, ответы на вопросы и поддержание диалога. Почему же Сири, Алекса и Алиса не хотят нас понимать, Google находит не то, что мы ищем, а машинные переводчики веселят нас примерами «трудностей перевода» с китайского на албанский? Ответ кроется в мелочах – в алгоритмах, которые правильно работают в теории, но сложно реализуются на практике. Научитесь применять методы машинного обучения для анализа текста в реальных задачах, используя возможности и библиотеки Python. От поиска модели и предварительной обработки данных вы перейдете к приемам классификации и кластеризации текстов, затем приступите к визуальной интерпретации, анализу графов, а после знакомства с приемами масштабирования научитесь использовать глубокое обучение для анализа текста.

Последние пару недель были непростыми для нашей команды. Выпускали OpenCV 4, а вместе с ним готовились к Intel's OpenVINO toolkit R4, в состав которого входит OpenCV. Думаешь, отвлекусь на время, посмотрю, как обычно, форумы про OpenCV, да комментарии пользователей, и тут на тебе, модно стало говорить что OpenCV не IoT, что под Raspberry Pi собрать — припоя не хватает, что на ночь make -j2 ставить — утром будет готово, если повезёт.

Поэтому предлагаю дружно взяться за руки и посмотреть, как же можно собирать библиотеку OpenCV для 32-битной операционной системы, исполняемой на ARM процессоре, используя ресурсы машины с 64-битной OS, движимой отличной архитектурой CPU. Колдовство Кросс-компиляция, не иначе!

Всем привет!

Сегодня мы хотели бы поделиться своим списком материалов по тематике reverse engineering (RE). Перечень этот очень обширный, ведь наш исследовательский отдел в первую очередь занимается задачами RE. На наш взгляд, подборка материалов по теме хороша для старта, при этом она может быть актуальной в течение продолжительного времени.

Данный список ссылок, ресурсов, книг мы уже лет пять рассылаем людям, которые хотели бы попасть в наш исследовательский отдел, но не проходят пока по уровню знаний или только начинают свой путь в сфере информационной безопасности. Естественно, этому перечню, как и большинству материалов/подборок, через некоторая время потребуется обновление и актуализация.

Забавный факт: нам показывали, как некоторые компании рассылают наш список материалов от себя, но только в очень старой редакции. И вот после этой публикации они, наконец, смогут использовать его обновленную версию с чистой совестью ;)

Итак, перейдем к списку материалов!