Пока богатство еще не приобретено, стремление к нему изнуряет, будучи же приобретено, оно изводит заботами, когда же оно утрачено, мучает тоска по нем.

— У тебя организм нормально реагирует на укус ос? ...

В Pwn2Own 2019 убраны номинации за взлом Linux, но добавлены за взлом Tesla
Tue, 15 Jan 2019 21:10:37 +0300

Проект LLVM ввёл в строй официальное Git-зеркало в ходе миграции с SVN
Tue, 15 Jan 2019 10:18:08 +0300

Разработчики GTK+ 3 тестируют обновлённую тему оформления
Mon, 14 Jan 2019 23:15:44 +0300

Проект Fedora проведёт чистку пакетов, оставшихся без сопровождения
Mon, 14 Jan 2019 23:06:52 +0300

Firefox 67 начнёт использовать отдельные профили для разных установок
Mon, 14 Jan 2019 10:15:10 +0300

В Firefox 69 планируется по умолчанию отключить поддержку Flash
Sun, 13 Jan 2019 13:19:47 +0300

Около 4.3% имеющихся монет Monero получены в результате майнинга вредоносным ПО
Sat, 12 Jan 2019 12:17:05 +0300

Проект Fedora предложил оценить новые варианты логотипа
Fri, 11 Jan 2019 11:28:49 +0300

Медиаплеер VLC преодолел рубеж в три миллиарда загрузок. Выпуск VLC 3.0.6
Fri, 11 Jan 2019 09:15:46 +0300

Google наметил на 9 июля начало массовой блокировки в Chrome неприемлемой рекламы
Thu, 10 Jan 2019 12:48:52 +0300

В DNF предлагают встроить UUID для идентификации установок Fedora
Wed, 09 Jan 2019 12:19:43 +0300

Debian тестирует поддержку UEFI Secure Boot
Tue, 08 Jan 2019 07:46:54 +0300

GitHub частично перевёл приватные репозитории в разряд бесплатной опции
Mon, 07 Jan 2019 23:21:50 +0300

NVIDIA объявила о поддержке открытого стандарта FreeSync/VESA Adaptive-Sync
Mon, 07 Jan 2019 13:15:57 +0300

Европейская комиссия учредила вознаграждение за поиск ошибок и уязвимостей в СПО
Mon, 07 Jan 2019 10:45:47 +0300

Новости OPENNET
Новости

Опубликовано несколько новых открытых проектов в области машинного обучения:

  • DeOldify - проект, использующий наработки в области глубинного машинного обучения для автоматического раскрашивания чёрно-белых фотографий и восстановления качества старых изображений. Основной системы является генеративно-состязательная сеть (GAN), включающая две нейронные сети - одна генерирует образцы, а вторая отбраковывает недостаточно реалистичные результаты.
  • В разработке используются библиотеки Fast.AI, PyTorch и Tensorboard (надстройка над Tensorflow для PyTorch). Модель обучена на структурированной коллекции изображений ImageNet. Для повышения качества фотографий используется та же модель, что и для раскраски, которая расширена элементами для корректировки яркости и контраста и обучена с использованием симуляции выцветших фотографий и фотографий снятых на старые или плохие фотоаппараты. Код проекта опубликован под лицензией MIT.

  • Компания Facebook открыла исходные тексты платформы Horizon, которая преподносится как первая платформа обучения с подкреплением (RL), которую можно использовать для оптимизации систем в крупных промышленных окружениях. Horizon уже более года используется в различных приложениях Facebook для решения таких задач, как персонализация рекомендаций в мессенджере, принятие решений о частоте и доставке уведомлений (пользователь получает только наиболее релевантные уведомления о новых публикациях и комментариях) и оптимизация качества потокового видео (выбор битрейта и корректировка параметров на лету во время воспроизведения видео в режиме 360-градусов на основе оценки качества канала связи и состояния буферизации).
  • Horizon предоставляет готовые компоненты для обучения с использованием популярных алгоритмов обучения с подкреплением, обработки и преобразования данных, распределённого обучения, выбора оптимальных стратегий и оптимизации. Платформа рассчитана на решение прикладных задач, в которых фигурируют массивы данных в миллионы и миллиарды наблюдений и

    достаточно медленный цикл обратной связи (по сравнению с симулятором). В отличие от других платформ, которые прежде всего рассчитаны на проведение экспериментов и создание исследовательских прототипов, Horizon изначально развивается как готовое решение, пригодное для внедрения на предприятиях.

    Платформа использует PyTorch 1.0 для моделирования и обучения, и применяет Caffe2 для хранения и обработки моделей. Поддерживаются алгоритмы

    Q-обучения (DQN, Deep Q-Network) Discrete-Action DQN, Parametric-Action DQN, Double DQN, Dueling DQN и Dueling Double DQN, а также алгоритмы DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) и SAC (Soft Actor-Critic). Код платформы написан на языке Python и опубликован под лицензией BSD.

  • Компания Google опубликовала реализацию метода машинного обучения BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и готовые натренированные модели к нему. BERT позволяет создавать системы для обработки информации на естественном языке (NLP, Natural Language Processing). Например, BERT может применяться для построения автоответчиков, ботов и различных диалоговых систем, отвечающих на задаваемые вопросы и определяющих смысл фраз.
  • В тесте SQuAD F1 решение на базе BERT продемонстрировало уровень точности ответов на вопросы в 93.2%, что на 2% лучше, чем результат, полученный при прохождении данного теста человеком. В тесте GLUE система BERT показала уровень точности в 80.4% (на 7.6% лучше прошлого рекорда), в тесте MultiNLI - 86.7% (на 5.6% лучше). Система построена на базе фреймворка TensorFlow и поставляется под лицензией Apache 2.0. Для загрузки также доступно несколько натренированных моделей, которые также распространяются под лицензией

    Apache 2.0.
  • dbclf - открыт код мобильного приложения Identify Dog Breeds для идентификации пород собак по картинке c помощью нейросети. Программа использует платформу TensorFlow. Для обучения модели использована база данных изображений собак ImageNetDogs. Код распространяется под лицензией Apache 2.0.

67.0820 76.9498 0.6174 9.9329

НОВОСТИ: Релиз платформы для анализа уязвимостей Metasploit Framework 5.0 ... Mon, 14 Jan 2019 12:35:39 +0300

Спустя восемь лет с момента формирования прошлой значительной ветки представлен релиз платформы для анализа уязвимостей - Metasploit Framework 5.0. В настоящий момент в пакет входит 3795 модулей с реализацией различных эксплоитов и методов выполнения атак. Проектом также ведётся информационная база, содержащая сведения о 136710 уязвимостях. Код Metasploit написан на языке Ruby и распространяется под лицензией BSD. Модули могут разрабатываться на языках Ruby, Python и Go.

???????@Mail.ru Opera Firefox INFOBOX - хостинг Google Chrome