⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_48

🔠Q48: Что такое APFS и ее структура ? Часть_2

✔️Ответ

3. APFS поддерживает функцию создания снимков (snapshots), которая позволяет сохранить состояние файловой системы в определенный момент времени.

4. APFS использует современные методы сжатия и шифрования данных, обеспечивая более эффективное использование пространства и защиту информации.

5. APFS была разработана для снижения задержек при доступе к файлам и ускорения процессов чтения и 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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis #penetration

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_68

🔠Q_68: Что такое Supervised Embedding ?

✔️Ответ:

Semisupervised embedding - это метод, который комбинирует преимущества неразмеченных и размеченных данных для обучения векторных представлений (эмбеддингов) объектов или признаков. Обычно в машинном обучении используются размеченные данные, где каждый объект имеет соответствующую метку или класс. Но часто разметка данных может быть сложной или затруднительной из-за высокой стоимости или необходимости экспертного участия. Этот метод особенно полезен, когда доступ к размеченным данным ограничен или когда разметка требует больших усилий.

#work #casandra #apache #bigdata #nosql #type #mapreduce #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_69

🔠Q_69: Какие типы данных поддерживает Apache Casandra ?

✔️Ответ:

- BytesType: любые байтовые строки (без валидации);
- AsciiType: ASCII строка;
- UTF8Type: UTF-8 строка;IntegerType: число с произвольным размером;
- Int32Type: 4-байтовое число;
- LongType: 8-байтовое число;
- UUIDType: UUID 1-ого или 4-ого типа;
- TimeUUIDType: UUID 1-ого типа;
- DateType: 8-байтовое значение метки времени;
- BooleanType: два значения: true = 1 или false = 0;
- FloatType: 4-байтовое число с плавающей запятой;
- DoubleType: 8-байтовое число с плавающей запятой;
- DecimalType: число с произвольным размером и плавающей запятой;
- CounterColumnType: 8-байтовый счётчик.

#work #casandra #apache #bigdata #nosql #type #mapreduce #learning

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_50

🔠Q48: Что такое и как устроена ext4?

✔️Ответ

ext4 (Fourth Extended File System) — это файловая система, которая является развитием предыдущей версии ext3 и применяется в операционных системах Linux.

1. ext4 позволяет лучше использовать современное оборудование и повышает производительность, поддерживая большие файлы и разделы. Максимальный размер файла в ext4 составляет 16 терабайт, а максимальный размер файловой системы - 1 экзабайт.

2. ext4 использует алгоритмы, позволяющие работать с несколькими блоками данных за одну операцию ввода-вывода, что снижает накладные расходы на ввод-вывод и улучшает производительность.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_51

🔠Q51: Что такое и как устроена ext4? Часть_2

✔️Ответ

3. ext4 поддерживает технику журналирования, которая позволяет восстанавливать файловую систему после сбоев или отключений питания. Журнал отслеживает все планируемые изменения, прежде чем они будут внесены в файловую систему, обеспечивая надежность и целостность данных.

4. ext4 использует механизм предзагрузки (block preallocation), чтобы заранее выделять блоки под файлы, что повышает скорость записи и предотвращает фрагментацию файлов.

5. ext4 поддерживает расширенные атрибуты файлов и Access Control Lists (ACL), позволяющие более гибко управлять правами доступа к файлам и папкам.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_52

🔠Q52: Можете ли вы объяснить как устроен Blowfish ? Часть_1

✔️Ответ

Blowfish - это алгоритм симметричного шифрования, который имеет переменную длину ключа и блочный размер 64 бита.

1/ При использовании Blowfish с ключом длиной 448 бит (56 байт) применяется процедура расширения ключа, чтобы получить внутренние субключи.

2/ Расширение ключа Blowfish состоит из нескольких итераций, где ключ разделяется на малые подключи и применяются к S-блокам. S-блоки - это таблицы, используемые для замены данных в процессе шифрования. В Blowfish используется 18 таких S-блоков.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis #penetration

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_52

🔠Q52: Можете ли вы объяснить как устроен Blowfish ? Часть_2

✔️Ответ

3/ Каждая итерация Blowfish состоит из шагов перестановки и замены для каждого полублока. Шифрование основано на операциях XOR и сложении по модулю 2, а также на S-блоках.

4/ Шифрование Blowfish происходит блоками размером 64 бита, а расшифрование - в обратном порядке. Если ключ имеет длину более 448 бит, он усекается до 448 бит.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis #penetration

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_70

🔠Q_70: Можете ли вы назвать что в своем составе содержит Cloudera CDH ?

✔️Ответ:

- инструменты для управления потоками данных (Flume, Sqoop);
- фреймворки распределённой и потоковой обработки, а также брокеры сообщений (Spark, Kafka);
- СУБД для Big Data аналитики (HBase, Hive, Impala);
- высокоуровневый процедурный язык для выполнения запросов к большим слабоструктурированным наборам данных (Pig);
- координаторы и планировщики задач (Zookeeper, Oozie);
- средства Machine Learning (Mahout);
- набор библиотек для запуска облачных сервисов (Whirr).

#work #свр #apache #bigdata #cloudear #type #mapreduce #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_71

🔠Q_71: Что такое Cloudera Manager ?

✔️Ответ:

Cloudera Manager — собственная специализированная подсистема управления кластером. Она включает сценарии развёртывания Hadoop-инфраструктуры и средства Apache Maven, что позволяет автоматизировать создание и модификацию локальных и облачных Hadoop-сред, отслеживать и анализировать эффективность выполнения заданий, настраивать оповещения о наступлении событий, связанных с эксплуатацией инфраструктуры распределённой обработки данных

#work #cdh #apache #bigdata #cloudear #type #mapreduce #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_72

🔠Q_72: В чем суть алгоритма Краскала ?

✔️Ответ:

Алгоритм Краскала - это алгоритм для построения минимального остовного дерева взвешенного неориентированного графа. Он основан на жадной стратегии, которая добавляет ребра с наименьшим весом, при условии, что они не образуют цикл с уже добавленными ребрами.

Вот основные шаги алгоритма Краскала:

1. Сортируем все ребра графа по возрастанию их весов.
2. Создаем пустое остовное дерево (граф без циклов).
3. Последовательно перебираем ребра в отсортированном порядке.
4. Для каждого ребра проверяем, не создаст ли его добавление цикл в уже существующем остовном дереве. Если нет, то добавляем это ребро в остовное дерево.
5. Повторяем шаг 4 до тех пор, пока все ребра не будут перебраны.

После выполнения алгоритма, мы получаем минимальное остовное дерево, которое содержит все вершины графа и имеет минимальную сумму весов ребер.

#work #algorithms #coding #ml #dl #cloudear #type #mapreduce #learning

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_73

🔠Q_73: В чем суть красно-черного дерева ?

✔️Ответ:

Красно-черное дерево - это разновидность сбалансированного двоичного дерева поиска. Главной особенностью красно-черного дерева является набор правил, которые обеспечивают его сбалансированность и эффективность для операций вставки, удаления и поиска.

Основные правила красно-черного дерева:
1. Каждый узел является либо красным, либо черным.
2. Корень дерева всегда черный.
3. Каждый лист дерева (NIL-узел или пустота) также является черным.
4. Если узел красный, то оба его потомка должны быть черными.
5. Для каждого узла все простые пути от него до его потомков должны содержать одинаковое количество черных узлов.

#work #algorithms #graph #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_74

🔠Q_74: В чем суть алгоритма Хоффмана ?

✔️Ответ:

Алгоритм Хаффмана - это алгоритм сжатия данных. Процесс начинается с создания частотного словаря символов в исходном сообщении. Затем символы упорядочиваются по возрастанию их частоты. Самые редкие символы объединяются в двоичные деревья, где каждый узел имеет двух детей. При этом частота узла равна сумме частот его детей.

Далее происходит построение двоичного дерева (кодовым деревом Хаффмана). В этом дереве каждому символу сопоставляется его код, состоящий из 0 и 1. Чаще встречающиеся символы имеют более короткие коды, а реже встречающиеся символы - более длинные коды. Используя полученное кодовое дерево, исходное сообщение может быть сжато в последовательность битов, в которой каждый символ заменяется его соответствующим кодом Хаффмана.

#work #algorithms #graph #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_75

🔠Q_75: В чем разница между расстоянием Хемминга и Левенштейна?

✔️Ответ:

Расстояние Хемминга измеряет различия между двумя строками одинаковой длины и определяется как количество позиций, в которых символы этих строк отличаются друг от друга. Другими словами, это количество однозначных замен символов, необходимых для превращения одной строки в другую.

Расстояние Левенштейна, представляет собой минимальное количество операций вставки, удаления и замены символов, необходимых для превращения одной строки в другую. В отличие от расстояния Хемминга, строки не обязательно должны быть одинаковой длины.

#work #algorithms #graph #ml #dl #tree #learning #machine #bigdata

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_53

🔠Q53: Как устроен AES распишите по шагам ? Часть_1

✔️Ответ

1. Исходный ключ дополняется и преобразуется для создания раундовых ключей.

2. Входные данные разбиваются на блоки фиксированного размера и проходят через операцию AddRoundKey, где каждый байт блока складывается с соответствующим байтом раундового ключа.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis

⚠️100 CEH (Certificated Ethical Hacker) - Вопрос_53

🔠Q53: Как устроен AES распишите по шагам ? Часть_2

✔️Ответ

3. Зашифрованный блок проходит через несколько раундовых циклов, каждый из которых состоит из четырех основных операций:

- SubBytes: Замена каждого байта блока на соответствующий байт из S-блока.
- ShiftRows: Перемещение байт в каждой строке блока, чтобы создать диффузию данных.
- MixColumns: Каждый столбец блока перемешивается с помощью линейных преобразований.
- AddRoundKey: Каждый байт блока складывается с соответствующим байтом раундового ключа.

4. После завершения раундовых циклов выполняется финальный раунд без MixColumns.

🔥🔥🔥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.

#apfs #system #os #penetration #server #coding #qa #analysis

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_76

🔠Q_75: Что такое субфакториал ?

✔️Ответ:

Субфакториал (или подфакториал) обозначается как !n и представляет собой число упорядоченных комбинаций без повторений, которые можно получить из набора из n элементов. Оно отличается от факториала n! тем, что исключает все перестановки, в которых хотя бы один элемент остается на своем месте.

Формула для субфакториала выглядит следующим образом:

!n = n! * (1 - 1/1! + 1/2! - 1/3! + ... + (-1)^n / n!)

Например, субфакториал числа 4 будет равен:

!4 = 4! * (1 - 1/1! + 1/2! - 1/3! + 1/4!) = 9

Таким образом, субфакториал 4 будет равен 9.

#work #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine

❓100 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_77

🔠Q_77: Что такое алгоритм Лемпела-Зива ?

✔️Ответ:

Алгоритм Лемпель-Зива (LZ) - это алгоритм сжатия данных, он основан на построении словаря, содержащего последовательности символов, которые встречаются в исходных данных.

Работает следующим образом:
1. Данные разбиваются на подстроки. Первая подстрока состоит из первого символа.
2. Для каждой новой подстроки проверяется, существует ли она уже в словаре. Если подстрока найдена, то она заменяется ссылкой на ее номер в словаре, чтобы сократить объем данных. Если подстрока не найдена, то она добавляется в словарь.
3. Процесс повторяется для оставшихся подстрок до тех пор, пока не будет обработан весь текст.

Алгоритм Лемпель-Зива является универсальным и эффективным методом сжатия данных, особенно для текстовых файлов со множеством повторяющихся подстрок.

#work #algorithms #math #ml #dl #tree #learning #machine