⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_40

🔠Q40: Какие могут быть проблемы при резервном копирование учетной записи AWS (Amazon Web Services) ?

✔️Ответ:

1. Потеря данных: Если резервное копирование не выполняется регулярно или не содержит полные данные учетной записи, то есть риск потерять важные информацию, такую как настройки, права доступа, ключи API и другие ресурсы.

2. Целостность данных: Во время процесса резервного копирования могут возникнуть проблемы с целостностью данных. Некорректное или поврежденное резервное копирование может привести к непредсказуемому поведению после восстановления данных.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#cyber #IoT #pixel #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_401

🔠Q40: Какие могут быть проблемы при резервном копирование учетной записи AWS (Amazon Web Services) ? Часть 2

✔️Ответ:

3. Если необходимость восстановления данных возникнет, но доступ к резервным копиям будет отсутствовать, это может представлять проблему.

4. Резервное копирование учетной записи AWS может потребовать значительных вычислительных ресурсов и пропускной способности сети. В случае больших учетных записей или частой резервации, это может привести к задержкам в обработке других операций.

5. При восстановлении резервной копии могут возникнуть сложности с восстановлением полной функциональности учетной записи.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#cyber #AWS #pixel #malware #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_57

🔠Q_57: Что такое лаги в машинном обучении?

✔️Ответ:

Лаги машинного обучения - это задержка или задержки, которые могут возникнуть при выполнении определенных операций или процессов в машинном обучении.

Лаги могут возникать из-за различных причин, включая скорость обработки данных, доступность вычислительных ресурсов, пропускной способности сети или длительность обучения моделей.

Эти задержки могут сказываться на производительности и скорости работы алгоритмов машинного обучения, и их следует учитывать при разработке и развертывании систем машинного обучения.

https://habr.com/ru/articles/584896/

#work #lags #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_58

🔠Q_58: Какие бывают аномалии во временных рядах в машинном обучении ?

✔️Ответ:

1. Аномалии внезапного роста или спада: Это происходит, когда наблюдается неожиданный и значительный скачок или падение значений во временном ряде.

2. Сезонные аномалии: Это аномалии, которые происходят в определенные периоды времени, которые повторяются с течением времени.

3. Уровневые аномалии: Это аномалии, которые проявляются в изменении общего уровня временного ряда.

4. Контекстуальные аномалии: В этом случае аномалии относятся к определенным контекстам или условиям.

5. Ошибки измерения: Аномалии могут быть вызваны ошибками в данных или измерениях.

#work #anomaly #propagation #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_42

🔠Q42: Какие типы файловых систем вы знаете ? Часть_1

✔️Ответ:

1. FAT32: Это одна из наиболее распространенных файловых систем, используемых в операционных системах Windows. Она поддерживает файлы размером до 4 ГБ и разделы объемом до 2 ТБ.

2. NTFS: Эта файловая система также используется в операционных системах Windows и обладает более высокой производительностью и безопасностью. Она поддерживает большие размеры файлов и разделов.

3. exFAT: Это расширенная файловая система FAT, которая позволяет работать с файлами большого размера и проигрывать большие файлы мультимедиа на разных устройствах.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #systems #malware #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_42

🔠Q42: Какие типы файловых систем вы знаете ? Часть_2

✔️Ответ:

4. HFS+ и APFS: HFS+ (Mac OS Extended) была основной файловой системой в операционной системе macOS до выхода новой APFS (Apple File System). APFS является более современной и эффективной файловой системой, обеспечивающей высокую производительность и безопасность для устройств Apple.

5. EXT4: Это одна из наиболее популярных файловых систем в Linux. Она обеспечивает высокую производительность и поддерживает большие размеры файлов и разделов.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #systems #malware #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59

🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_1

✔️Ответ:

Transfer learning - это метод машинного обучения, который используется для применения знаний, полученных в одной задаче, к решению другой задачи. Он основывается на предположении, что модель, обученная на одной задаче, может извлечь общие характеристики и знания, которые применимы к другой задаче.

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): Часто применяются в задачах компьютерного зрения, таких как классификация изображений или детектирование объектов. Примеры архитектур включают VGG, ResNet и Inception.

2. Recurrent Neural Networks (RNNs): Часто используются для обработки последовательных данных, таких как текст, речь или временные ряды. Примеры архитектур включают LSTM и GRU.

#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_59

🔠Q_59: Что такое trasfer learnig и назовите основные сети ? Часть_2

✔️Ответ:

3. Transformer: Эта архитектура стала популярной после появления модели GPT (Generative Pre-trained Transformer). Она успешно применяется для обработки текстовых данных и может генерировать высококачественные ответы на основе контекста.

4. Autoencoders: Они используются для извлечения представлений данных путем сжатия и восстановления исходных данных. Затем эти представления могут быть использованы в других задачах.

#work #transfer #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_43

🔠Q43: Что такое прокси-сервер и какие пути коммуникации существуют ? Часть_1

✔️Ответ:

Прокси-сервер - это посредник между вашим устройством и интернетом. Он принимает запросы от вашего устройства и перенаправляет их к запрашиваемым серверам, а затем передает полученные ответы обратно в ваше устройство. Прокси-сервер используется для улучшения производительности, обеспечения безопасности и обхода ограничений доступа.

Существует несколько путей коммуникации с прокси-серверами:

1. HTTP-прокси: Позволяет передавать HTTP-запросы и получать HTTP-ответы через прокси-сервер. Он используется для доступа к веб-сайтам.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #systems #malware #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_43

🔠Q43: Что такое прокси-сервер и какие пути коммуникации существуют ? Часть_2

✔️Ответ:

2. HTTPS-прокси: Это тип прокси-сервера, который обрабатывает только HTTPS-запросы и маршрутизирует их между вашим устройством и целевыми серверами.

3. SOCKS-прокси: SOCKS (Socket Secure) - это протокол, который позволяет прозрачно передавать данные между клиентами и серверами через промежуточный прокси-сервер. SOCKS-прокси поддерживает любые типы трафика (HTTP, FTP, SMTP и другие).

4. VPN (виртуальная частная сеть): VPN-соединение маскирует ваш реальный IP-адрес и маршрутизирует весь сетевой трафик через удаленный сервер.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #systems #malware #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60

🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_1

✔️Ответ:

CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) - это стандартный процессный подход к разработке и реализации проектов по добыче знаний из данных (data mining). Он предоставляет методологический каркас, который помогает командам по анализу данных планировать, разрабатывать и реализовывать свои проекты с помощью систематических шагов.

CRISP-DM состоит из шести основных этапов:

1. Понимание бизнес-проблемы: команда аналитиков данных и заинтересованные лица в организации определяют критические бизнес-вопросы и цели, которые требуется решить.

2. Понимание данных: команда изучает доступные данные, проводит исследование и оценку качества данных для определения того, какие данные доступны для анализа.

#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_60

🔠Q_60: Что такое CRISP-DM ? Часть_2

✔️Ответ:

3. Подготовка данных: этот этап включает очистку данных, выбор и преобразование признаков, агрегацию данных и другие процессы для обеспечения качества и пригодности данных для анализа.

4. Моделирование: команда выбирает и применяет различные методы моделирования данных для создания модели, которая может решить заданные бизнес-проблемы.

5. Оценка: полученные модели оцениваются и анализируются в контексте поставленных бизнес-целей. Результаты сравниваются с требованиями и необходимыми метриками для проверки их полезности.

6. Внедрение: успешные модели превращаются в практически полезные инструменты или решения для организации.

#work #CRISP-DM #learning #knowledge #ml #learning #adaptation #knowledge #modal #learning

Привет, друзья! 💻

Хотите быть в курсе последних новостей из мира backend разработки? Тогда этот канал для вас!

Меня зовут Олег и на своем авторском канале Backend Terki я делюсь только самыми интересными и актуальными новостями из мира бэкэнда, которые помогут вам оставаться на вершине в своей области.

Так же я делюсь своим богатым опытом 🚀. Подписывайтесь на мой канал и получайте самую свежую информацию о новых технологиях, инструментах и трендах в backend разработке. Я также буду делиться с вами своими собственными проектами и советами по улучшению качества вашей работы.

Подписывайтесь на https://t.me/backend_terki прямо сейчас и будьте в курсе всех событий.

🌐 Поделитесь этой ссылкой с друзьями, чтобы пригласить их присоединиться к каналу и развиваться вместе 🙌!

#реклама

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_44

🔠Q43: Что такое что такое ngnix ? Часть_1

✔️Ответ:

NGINX - это веб-сервер, обратный прокси-сервер и сервер приложений. Он предлагает несколько функций, которые могут повысить безопасность веб-сервера и приложений. Вот некоторые из них:

1. Защита от DDoS-атак: NGINX способен эффективно обрабатывать и разрешать атаки типа Distributed Denial-of-Service (DDoS) благодаря своей высокой производительности и способности балансировать нагрузку.

2. Балансировка нагрузки: NGINX позволяет распределять входящий трафик между несколькими серверами, обеспечивая равномерное распределение нагрузки и предотвращая отказ от обслуживания.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #ngnix #malware #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_44

🔠Q43: Что такое что такое ngnix ? Часть_2

✔️Ответ:

3. Обратный прокси: NGINX может работать как прокси-сервер, скрывая реальные IP-адреса серверов и обеспечивая дополнительный слой анонимности.

4. SSL/TLS-терминация: NGINX может быть использован для расшифровки и шифрования трафика, обеспечивая безопасное соединение между клиентами и серверами. Он может принимать и проверять SSL-сертификаты, а также предоставлять возможности конфигурации безопасных протоколов и шифров.

🔥🔥🔥Отказ от ответственности: Материалы публикуем в канале несут лишь информационный характер, редакция канала не несет ответственности за ваши возможные действия и последующие за ними последствия. Мы также не призываем вас нарушать закон.

#file #ngnix #server #penetration #vulnerabilities #coding #qa #analysis #penetration

Да здесь, кто ответил !df -mem, то же подходит, но имелось ввиду в более широком смысле получение сведений о дисковом пространстве.

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_61

🔠Q_61: Как работает Hadoop ? Часть_1

✔️Ответ:

Apache Hadoop - это фреймворк для обработки и анализа больших объемов данных, который распределяет и выполняет задачи по кластерам. Эта основополагающая технология хранения и обработки больших данных BigData является проектом верхнего уровня фонда Apache Software Foundation.

Hadoop работает в следующих этапах:

1. Хранение данных: Hadoop разделяет данные на блоки и дублирует их по узлам в кластере. Каждый блок данных реплицируется на несколько узлов для обеспечения отказоустойчивости.

2. Обработка данных: Hadoop использует модель MapReduce для распределения задач на исполнение по узлам кластера. Задачи MapReduce включают два основных шага: Map (отображение) и Reduce (сведение). Можно создавать пользовательские функции Map и Reduce для обработки данных в соответствии с требуемой логикой.

#work #ml #hadoop #server #dl #bigdata #adaptation #knowledge #modal #learning