Статьи о проверке проектов с открытым исходным кодом — вещь полезная. Кто-то, в том числе и разработчики, узнает об ошибках, содержащихся в проекте, кто-то узнает о методологии статического анализа и начнет применять её для повышения качества своего кода. Для нас же это прекрасный способ популяризации анализатора PVS-Studio, а заодно возможность его дополнительного тестирования. На этот раз я проверил платформу Accord.Net и нашёл в коде много интересных фрагментов.
Читать полностью »
Вряд ли можно представить мир современных сетевых технологий без DPI (deep packet inspection – глубокий анализ пакетов). На нём держатся системы обнаружения сетевых атак, львиная доля политик безопасности корпоративных сетей, шейпинг и блокировка пользовательского трафика оператором связи – да-да, чтобы выполнять требования Роскомнадзора, средства DPI обязан иметь каждый провайдер.
И всё-таки, при всей своей востребованности, DPI – затратный зверь. На магистральных линиях связи стоимость аппаратного решения (о софте тут речь идти не может) исчисляется миллионами зелёных американских человечков. А программные решения вроде OpenDPI подходят только для небольших корпоративных и кампусных сетей. Дело всё в том, что быстро определить протокол прикладного уровня по шаблону, коих могут быть тысячи — задача очень ресурсоёмкая.
В данной статье я хочу предложить способ эффективного решения одной из главных задач DPI – определения протокола прикладного уровня – при этом не сверяясь со списком широко известных портов (well-known ports) и не глядя в полезную нагрузку пакетов. Вообще.
Читать полностью »
Авторы публикации — Дмитрий Сергеев и Юлия Петропавловская.
Недавно закончился первый в России Виртуальный хакатон от компании Microsoft при поддержке Forbes. Нашей команде, состоящей из двух человек, удалось занять первое место в номинации от WorldClass, в которой требовалось предсказать вероятности перехода каждого клиента компании в статус бывшего члена клуба. В этой статье мы бы хотели поделиться нашим решением и рассказать о его основных этапах.
В июне прошло одно из самых крупных мероприятий мира в сфере big data и data science — Spark Summit 2016 в Сан-Франциско. Конференция собрала две с половиной тысячи человек, включая представителей крупнейших компаний (IBM, Intel, Apple, Netflix, Amazon, Baidu, Yahoo, Cloudera и так далее). Многие из них используют Apache Spark, включая контрибьюторов в open source и вендоров собственных разработок в big data/data science на базе Apache Spark.
Мы в Wrike активно используем Spark для задач аналитики, поэтому не могли упустить возможности из первых рук узнать, что происходит нового на этом рынке. С удовольствием делимся своими наблюдениями.
13 июня стартовал ML Boot Camp — состязание по машинному обучению от Mail.Ru Group. В связи с этим мы хотим поделиться с вами впечатлениями о его предыдущем запуске, историями успеха победителей и рассказываем, что нового ждет участников в этом году.
Читать полностью »
Привет! Три месяца назад мы объявили о старте соревнования по машинному обучению BlackBox Challenge, а недавно оно закончилось. В этом посте организаторы соревнования расскажут о том, как всё прошло.
Вдохновившись результатами Google DeepMind по reinforcement learning, мы поняли, как здорово, когда система не использует человеческую экспертизу, а сама учится понимать окружающую среду. Мы решили сделать соревнование, в котором участникам нужно создать как раз такую систему.
Читать полностью »
Статья посвящена введению в нейронные сети и примеру их реализации. В первой части дано небольшое теоретическое введение в нейронные сети на примере нейронной сети Хопфилда. Показано, как осуществляется обучение сети и как описывается ее динамика. Во второй части показано, как можно реализовать алгоритмы, описанные в первой части при помощи языка С++. Разработанная программа наглядно показывает способность нейронной сети очищать от шума ключевой образ. В конце статьи есть ссылка на исходный код проекта.
В начале апреля мы провели виртуальный облачный день, состоящий из докладов и лабораторных работ, которые помогли участникам познакомиться с облаком Microsoft Azure за один день. Поскольку мероприятие оказалось весьма успешным, мы продолжаем добрую традицию и проводим Облачный день 2.0, посвященный теме искусственного интеллекта в облаке.
Почему мы выбрали тему искусственного интеллекта? Сейчас Microsoft бурно развивает направление «more personal computing», в рамках которого анонсирована Microsoft Bot Framework и Cognitive Services (ранее Project Oxford). Всё это позволяет вам добавлять всё больше интеллектуальности в свои приложения, по-новому взаимодействовать с пользователем — и всё это с помощью весьма простого кода, используя готовые облачные сервисы. Мы специально разработали контент облачного дня таким образом, чтобы материал был понятен даже студентам начальных курсов и школьникам, умеющим программировать.
Первые 800 человек, зарегистрировавшиеся на облачный день, получат промо-код на месяц использования облачных ресурсов Microsoft Azure на сумму $100. Если кому-то не хватит — то 80% упражнений можно будет делать, используя бесплатное облачное предложение для студентов.
Читать полностью »
Всем привет!
Сегодня речь пойдет о состязании, в области машинного обучения, BlackBox Challenge, а также о самом черном ящике, механизмах его работы, изменения состояний, начисления вознаграждений и конечно о том, что же там внутри.
Чуть ниже я опубликую решение, входящее, на момент публикации, в 5-ку лучших.
Уверен оно поможет другим участникам улучшить свои результаты, а возможно и отыскать новый подход.
Всем привет!
Сегодня мы поговорим про распознавание доменов, сгенерированных при помощи алгоритмов генерации доменных имен. Посмотрим на существующие методы, а также предложим свой, на основе рекуррентных нейронных сетей. Интересно? Добро пожаловать под кат.
