This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Новый Function (fxn) — фреймворк, который компилирует Python-функции в нативный код с производительностью, сравнимой с Rust.
🧠 Как это работает?
- Использует символическое трассирование на CPython для анализа функций
- Генерирует промежуточное представление (IR)
- Транслирует IR в C++ или Rust, а затем компилирует в бинарный код
- Поддерживает платформы: Linux, Android, WebAssembly и др.
📦 Пример:
@compile
def fma(x: float, y: float, z: float) -> float:
return x * y + z
После компиляции вы получаете нативный бинарник, который можно запускать без интерпретатора Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pro_python_code
#Python #Rust #fxn #Compiler #Performance #AI #ML #Wasm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Я пожалею об этом, но ладно...
В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков.
Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен!
Вот ссылка - https://yangx.top/+ZLrCusZbNeYyODli
В общем сливаю вам самый топовый источник слитых курсов, бесплатных книг, программ, лучших шпаргалок для разработчиков.
Если после этого не сможешь стать Сениором, то ты безнадежен!
Вот ссылка - https://yangx.top/+ZLrCusZbNeYyODli
Forwarded from Machinelearning
Kimi-Audio — инструктивная модель с 7 млрд. параметров, разработанная командой MoonshotAI, которая объединяет распознавание речи, анализ аудиоконтента и генерацию ответов в реальном времени в единую архитектуру. Модель показала SOTA-результаты на множестве аудиобенчмарков, от распознавания речи до эмоционального анализа.
Архитектура Kimi-Audio — это 3 компонента:
Отдельного внимания заслуживает пайплайн обучения, к нему команда разработки подошла ответственно и скрупулезно: 13 млн часов аудио были обработаны через автоматический конвейер, включающий шумоподавление, диаризацию и транскрипцию.
Для повышения качества сегменты объединялись по контексту, а транскрипции дополнялись пунктуацией на основе пауз. После предобучения на задачах ASR и TTS модель прошла этап SFT на 300 тыс. часов данных (развернутые диалоги и аудиочаты).
В тестах ASR Kimi-Audio показала: WER 1.28 на LibriSpeech test-clean против 2.37 у Qwen2.5-Omni. В аудиопонимании она лидирует на ClothoAQA (73.18) и MELD (59.13), а в классификации сцен (CochlScene) показывает 80.99 — на 17 пунктов выше ближайшего соперника. В диалогах модель близка к GPT-4o (3.90 против 4.06 по субъективной оценке).
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #KimiAudio #MoonshotAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 RegExp: Как найти строки с IP-адресами в логах
Частая задача — выцепить IP-адреса из логов. Вот регулярка и однострочник, которые помогут:
📌 Что делает:
-
-
💡 Можно дополнительно убрать дубликаты и отсортировать по частоте:
🚀 Покажет топ IP-адресов по количеству обращений — удобно для анализа трафика и выявления подозрительной активности.
Частая задача — выцепить IP-адреса из логов. Вот регулярка и однострочник, которые помогут:
grep -Eo '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' /var/log/nginx/access.log
📌 Что делает:
-
-Eo — включаем расширенные регулярки и выводим только совпадения-
([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3} — шаблон для IPv4-адресов💡 Можно дополнительно убрать дубликаты и отсортировать по частоте:
grep -Eo '([0-9]{1,3}\.){3}[0-9]{1,3}' /var/log/nginx/access.log | sort | uniq -c | sort -nr | head
🚀 Покажет топ IP-адресов по количеству обращений — удобно для анализа трафика и выявления подозрительной активности.
🎯 GitHub Copilot — обновления в Visual Studio 17.14 Preview 3
🎯 1) Более глубокая интеграция Copilot Chat
● Теперь чат встроен прямо в редактор, можно задать вопрос по коду без открытия панели.
● Выделяешь фрагмент — пишешь “Explain this” — ответ в tooltip.
🎯 2) Поддержка многих языков
● С++, C#, JavaScript, Python — лучше понимает контекст многоязычных проектов.
● Корректнее читает namespace, dependency, partial classes.
🎯 3) Действия напрямую из чата
● Теперь можно нажать Insert/Replace прямо в чате, и код появится в файле.
● Можно отменить через Undo в VS.
🎯 4) Встроенная документация
● Спросишь “How to use HttpClient in C#?” — получишь код и объяснение без браузера.
🎯 5) Новый UI Copilot Chat
● Стал компактнее, добавили markdown , свертывание длинных блоков.
👀 GitHub Copilot в VS все ближе к роли интерактивного ассистента — а не просто генератора. Уже пробовали?
✔️ Релиз
🎯 1) Более глубокая интеграция Copilot Chat
● Теперь чат встроен прямо в редактор, можно задать вопрос по коду без открытия панели.
● Выделяешь фрагмент — пишешь “Explain this” — ответ в tooltip.
🎯 2) Поддержка многих языков
● С++, C#, JavaScript, Python — лучше понимает контекст многоязычных проектов.
● Корректнее читает namespace, dependency, partial classes.
🎯 3) Действия напрямую из чата
● Теперь можно нажать Insert/Replace прямо в чате, и код появится в файле.
● Можно отменить через Undo в VS.
🎯 4) Встроенная документация
● Спросишь “How to use HttpClient in C#?” — получишь код и объяснение без браузера.
🎯 5) Новый UI Copilot Chat
● Стал компактнее, добавили markdown , свертывание длинных блоков.
👀 GitHub Copilot в VS все ближе к роли интерактивного ассистента — а не просто генератора. Уже пробовали?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
# 🔐 Современные алгоритмы шифрования: обзор и примеры
Шифрование — основа информационной безопасности. От мессенджеров и банковских систем до VPN — всё держится на надёжных алгоритмах шифрования.
Сегодня используются десятки алгоритмов, но среди них выделяются несколько актуальных, проверенных и широко применяемых. Давайте разберём их понятным языком.
---
## 1️⃣ AES (Advanced Encryption Standard)
AES — стандарт симметричного блочного шифрования. Принят в 2001 году, заменил DES. Используется один ключ для шифрования и дешифрования.
- Блок данных: 128 бит
- Ключи: 128, 192 или 256 бит
- Количество раундов: 10, 12, 14
### 💡 Где используется?
- HTTPS
- VPN (OpenVPN, WireGuard)
- ZIP-архивы
- WhatsApp, Signal
### 🐍 Пример на Python (PyCryptodome):
2️⃣ RSA (Rivest–Shamir–Adleman)
RSA — алгоритм с асимметричными ключами (есть открытый и закрытый ключи). Подходит для безопасной передачи данных и цифровых подписей.
- Размер ключей: от 1024 до 4096 бит
- Основан на сложности факторизации больших чисел
💡 Где используется?
- TLS/SSL
- PGP/GPG
- Электронные подписи
### 🐍 Пример на Python (cryptography):
3️⃣ ChaCha20 (с поточной схемой Poly1305)
ChaCha20-Poly1305 — алгоритм поточного шифрования с аутентификацией. Быстрее AES на мобильных устройствах и устойчив к атакам на побочные каналы.
- Ключ: 256 бит
- Потоковый шифр + аутентификация (AEAD)
### 💡 Где используется?
- TLS 1.3
- Google Chrome
- WhatsApp
- OpenSSH
### 🐍 Пример на Python (cryptography):
## 🏆 Как выбрать алгоритм?
| Задача | Алгоритм |
|------------------------------|------------------|
| Шифрование файлов | AES |
| Безопасная передача ключа | RSA |
| Быстрое шифрование в сети | ChaCha20-Poly1305|
| Цифровая подпись | RSA, ECDSA |
✍️ Вывод
- Для симметричного шифрования лучше использовать AES или ChaCha20.
- Для обмена ключами и подписей — RSA или эллиптические алгоритмы (ECDSA, ECDH).
- Все алгоритмы нужно использовать в правильных режимах и с дополнительными проверками целостности (например, GCM, Poly1305).
Современные алгоритмы — это не просто "шифрование", а комплексная система защиты данных. Выбирайте подходящий инструмент под задачу!
👉Подробнее
Шифрование — основа информационной безопасности. От мессенджеров и банковских систем до VPN — всё держится на надёжных алгоритмах шифрования.
Сегодня используются десятки алгоритмов, но среди них выделяются несколько актуальных, проверенных и широко применяемых. Давайте разберём их понятным языком.
---
## 1️⃣ AES (Advanced Encryption Standard)
AES — стандарт симметричного блочного шифрования. Принят в 2001 году, заменил DES. Используется один ключ для шифрования и дешифрования.
- Блок данных: 128 бит
- Ключи: 128, 192 или 256 бит
- Количество раундов: 10, 12, 14
### 💡 Где используется?
- HTTPS
- VPN (OpenVPN, WireGuard)
- ZIP-архивы
- WhatsApp, Signal
### 🐍 Пример на Python (PyCryptodome):
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Random import get_random_bytes
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad
key = get_random_bytes(16) # 128-битный ключ
cipher = AES.new(key, AES.MODE_CBC)
data = b"Secret message"
padded = pad(data, AES.block_size)
encrypted = cipher.encrypt(padded)
print("Encrypted:", encrypted)
# Для дешифрования нужен IV
iv = cipher.iv
cipher_dec = AES.new(key, AES.MODE_CBC, iv)
decrypted = unpad(cipher_dec.decrypt(encrypted), AES.block_size)
print("Decrypted:", decrypted.decode())
2️⃣ RSA (Rivest–Shamir–Adleman)
RSA — алгоритм с асимметричными ключами (есть открытый и закрытый ключи). Подходит для безопасной передачи данных и цифровых подписей.
- Размер ключей: от 1024 до 4096 бит
- Основан на сложности факторизации больших чисел
💡 Где используется?
- TLS/SSL
- PGP/GPG
- Электронные подписи
### 🐍 Пример на Python (cryptography):
from cryptography.hazmat.primitives.asymmetric import rsa, padding
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
# Генерация ключей
private_key = rsa.generate_private_key(public_exponent=65537, key_size=2048)
public_key = private_key.public_key()
message = b"Secret message"
# Шифрование
ciphertext = public_key.encrypt(
message,
padding.OAEP(mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None)
)
print("Encrypted:", ciphertext)
# Дешифрование
plaintext = private_key.decrypt(
ciphertext,
padding.OAEP(mgf=padding.MGF1(algorithm=hashes.SHA256()), algorithm=hashes.SHA256(), label=None)
)
print("Decrypted:", plaintext.decode())
3️⃣ ChaCha20 (с поточной схемой Poly1305)
ChaCha20-Poly1305 — алгоритм поточного шифрования с аутентификацией. Быстрее AES на мобильных устройствах и устойчив к атакам на побочные каналы.
- Ключ: 256 бит
- Потоковый шифр + аутентификация (AEAD)
### 💡 Где используется?
- TLS 1.3
- Google Chrome
- OpenSSH
### 🐍 Пример на Python (cryptography):
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers.aead import ChaCha20Poly1305
import os
key = ChaCha20Poly1305.generate_key()
nonce = os.urandom(12)
chacha = ChaCha20Poly1305(key)
data = b"Secret message"
# Шифрование
encrypted = chacha.encrypt(nonce, data, None)
print("Encrypted:", encrypted)
# Дешифрование
decrypted = chacha.decrypt(nonce, encrypted, None)
print("Decrypted:", decrypted.decode())
## 🏆 Как выбрать алгоритм?
| Задача | Алгоритм |
|------------------------------|------------------|
| Шифрование файлов | AES |
| Безопасная передача ключа | RSA |
| Быстрое шифрование в сети | ChaCha20-Poly1305|
| Цифровая подпись | RSA, ECDSA |
✍️ Вывод
- Для симметричного шифрования лучше использовать AES или ChaCha20.
- Для обмена ключами и подписей — RSA или эллиптические алгоритмы (ECDSA, ECDH).
- Все алгоритмы нужно использовать в правильных режимах и с дополнительными проверками целостности (например, GCM, Poly1305).
Современные алгоритмы — это не просто "шифрование", а комплексная система защиты данных. Выбирайте подходящий инструмент под задачу!
👉Подробнее
🔧 telegram-member-adder-scrapper
▪ Автор: takitakir
▪ Репозиторий: telegram-member-adder-scrapper
Описание:
Этот проект представляет собой скрипт для Telegram, который сочетает две ключевые функции:
1️⃣ Сбор участников (scraper):
Извлекает список пользователей из открытых Telegram-групп.
Полученные данные можно сохранять для дальнейшего использования.
2️⃣ Добавление участников (adder):
Позволяет массово добавлять собранных пользователей в целевую группу Telegram.
Поддерживает добавление через несколько аккаунтов, что снижает риск блокировки.
Особенности:
▪ Автоматизация с помощью Telethon (Telegram API).
▪ Поддержка мультиаккаунтов для обхода лимитов Telegram.
▪ Простая конфигурация через config.data файл.
▪ Возможность фильтровать участников по различным критериям.
▪ Логирование процесса добавления и ошибок.
Применение:
💡 Проект используется для маркетинговых задач, прироста аудитории в Telegram-группах и быстрой миграции участников между чатами.
Важно:
🚫 Telegram строго запрещает массовое добавление пользователей без их согласия. Использование такого скрипта может привести к блокировке аккаунта или юридическим последствиям. Проект предоставлен только в образовательных целях.
👉 Github
▪ Автор: takitakir
▪ Репозиторий: telegram-member-adder-scrapper
Описание:
Этот проект представляет собой скрипт для Telegram, который сочетает две ключевые функции:
1️⃣ Сбор участников (scraper):
Извлекает список пользователей из открытых Telegram-групп.
Полученные данные можно сохранять для дальнейшего использования.
2️⃣ Добавление участников (adder):
Позволяет массово добавлять собранных пользователей в целевую группу Telegram.
Поддерживает добавление через несколько аккаунтов, что снижает риск блокировки.
Особенности:
▪ Автоматизация с помощью Telethon (Telegram API).
▪ Поддержка мультиаккаунтов для обхода лимитов Telegram.
▪ Простая конфигурация через config.data файл.
▪ Возможность фильтровать участников по различным критериям.
▪ Логирование процесса добавления и ошибок.
Применение:
💡 Проект используется для маркетинговых задач, прироста аудитории в Telegram-группах и быстрой миграции участников между чатами.
Важно:
🚫 Telegram строго запрещает массовое добавление пользователей без их согласия. Использование такого скрипта может привести к блокировке аккаунта или юридическим последствиям. Проект предоставлен только в образовательных целях.
👉 Github
Forwarded from Machinelearning
Tencent выпустила HunyuanCustom, фреймворк, который не только генерирует видео по заданным условиям, но и умеет сохранять консистентность субъектов, будь то человек, животное или предмет. Модель справляется даже с мультисубъектными сценами: в демо-роликах люди естественно взаимодействуют с предметами, а текст на упаковках не плывет между кадрами.
В основе модели лежит улучшенный механизм слияния текста и изображений через LLaVA. Например, если вы загружаете фото женщины в платье и текст «танцует под дождем», система анализирует оба инпута, связывая описание с визуальными деталями.
Но главное - это модуль временной конкатенации: он «растягивает» особенности изображения вдоль временной оси видео, используя 3D-VAE. Это помогает избежать «прыгающих» лиц или внезапных изменений фона, проблемы, которая характерна даже для топовых моделей видеогенерации.
Tencent переработали и пайплайн аудио. Для синхронизации звука с движениями губ или действиями в кадре HunyuanCustom использует AudioNet, модуль, который выравнивает аудио- и видеофичи через пространственное кросс-внимание.
Фреймворк поддерживает возможность замены объекта в готовом ролике (скажем, подставить новую модель кроссовок в рекламу), модель сжимает исходное видео в латентное пространство, выравнивает его с шумными данными и встраивает изменения без артефактов на границах.
Экспериментальные тесты показали, что HunyuanCustom обходит конкурентов по ключевым метрикам. Например, Face-Sim (сохранение идентичности лица) у Tencent — 0.627 против 0.526 у Hailuo, а с Keling, Vidu, Pika и Skyreels разрыв еще больше.
⚠️ Для работы модель требует минимум 24 ГБ видеопамяти для роликов 720p, но чтобы раскрыть все возможности, разработчики рекомендуют 80 ГБ VRAM.
Код и чекпоинты уже доступны в открытом доступе, а в репозитории есть примеры запуска как на нескольких GPU, так и в экономном режиме для потребительских видеокарт.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Video #HunyuanCustom #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM