입문자를 위한 Ruby 핵심 문법 및 메서드 치트 시트 (Ruby 2.7~3.3)
Ruby의 변수 스코프는 로컬, 인스턴스(@), 클래스(@@), 글로벌($), 상수의 5가지 유형으로 나뉘며 각각 고유한 명명 규칙과 접근 범위를 지닌다.
입문자를 위한 Ruby 핵심 문법 및 메서드 치트 시트 (Ruby 2.7~3.3)
Ruby의 변수 스코프는 로컬, 인스턴스(@), 클래스(@@), 글로벌($), 상수의 5가지 유형으로 나뉘며 각각 고유한 명명 규칙과 접근 범위를 지닌다.
Обнаружение SSH-туннелей по размеру пакетов
Иллюстрация из книги «Справочник киберсантехника» Протокол SSH — очень мощный инструмент, который используется для удалённой консоли или передачи файлов (scp, sftp). Есть менее известная функция перенаправления портов . Такие SSH-туннели используются для пробития файрволов и хорошо скрываются от обнаружения стандартными средствами мониторинга типа Trisul , Zeek (ранее был известен как Bro), Suricata и Snort . Поэтому для их обнаружения в корпоративной сети используются другие методы.
https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/799255/
#ruvds_статьи #VDS #хостинг_сайтов #sshaudit #скрытие_ssh #шпаргалка #cheat_sheet #RSA #ED25519 #scp #sftp #прямой_туннель #обратный_туннель #autossh #перенеправление_портов #Trisul #Zeek #Bro #Suricata #Snort #анализ_трафика #размер_пакетов #нажатия_клавиш #обфускация_тайминга #OpenSSH #Lua #sshuttle
Convolutional Neural Networks are extremely efficient architectures in image and audio recognition tasks, thanks to their ability to exploit the local translational invariance of signal classes over their domain. In this paper we consider possible generalizations of CNNs to signals defined on more general domains without the action of a translation group. In particular, we propose two constructions, one based upon a hierarchical clustering of the domain, and another based on the spectrum of the graph Laplacian. We show through experiments that for low-dimensional graphs it is possible to learn convolutional layers with a number of parameters independent of the input size, resulting in efficient deep architectures.
https://cheat.sh
„Das ultimative #Cheat_Sheet für #Programmiersprachen, #Befehle und mehr“
von Kim Rixecker