‍🖥 Репозиторий: AxCrypt — программа для шифрования файлов и папок

AxCrypt — позволяет защищать файлы с помощью шифрования 128-bit или 256-bit, автоматически шифровать файлы в Dropbox, Google Drive и других сервисах, легко управлять паролями, давать возможность другим пользователям открывать защищённые файлы с помощью своего пароля.

⏺Использует шифрование AES 256-bit, которое является самым сильным стандартизованным шифрованием;
⏺Позволяет открывать, редактировать и обмениваться защищёнными файлами напрямую;
⏺Поддерживает английский, голландский, французский, немецкий, итальянский, корейский, португальский, испанский, шведский, турецкий, русский и другие языки;
⏺Мобильное приложение AxCrypt доступно для Android и iOS и позволяет открывать и просматривать любые файлы, зашифрованные настольной версией.

⏺ Ссылка на GitHub (https://github.com/YatharthChamoli/AxCrypt?ysclid=ml8yntmdik833928758)
⏺ Официальный сайт (https://axcrypt.net/ru/)
⏺ AxCrypt 1.7.3156 | Шифрование файлов "одним кликом" для Windows (https://www.securitylab.ru/software/407446.php?ysclid=ml8ytl4lhg526113853)

#Python #Encryption #Cryptography

@hackernews_lib

Звериный оскал капитализма...

"Коммерсантъ" напоминает всем, кто в танке:

завтра "Яндекс 360" отключит синхронизацию облачного хранилища с устройствами пользователей на бесплатном тарифе и оставит полный функционал Диска только для обладателей бизнес-учеток.
Все файлы, которые вы не скачали заранее к себе на жесткий диск, будут потеряны.

↘️ https://www.kommersant.ru/doc/8673767

Без платной подписки у пользователей «Яндекс 360» на Windows и macOS останется доступ только к файлам, заранее сохраненным на устройстве. ❗️

В компании объяснили изменение тем, что десктопное приложение все чаще используют для работы с крупными файлами, а это заметно увеличивает нагрузку на инфраструктуру.
Для части пользователей сервис предложил подписку со скидкой на первые месяцы, при этом базовые тарифы не менялись.
На рынке облачных сервисов решение «Яндекса» называют заметным ужесточением условий для бесплатного доступа к ключевой функции приложения.

В «Сбере» сообщили, что у их сервиса синхронизация и ряд возможностей остаются бесплатными, а в VK и МТС от комментариев отказались.

Подробнее об этом — в материале «Ъ» «В облаках стало тесно».
↘️ https://www.kommersant.ru/doc/8673080
...

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!

— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры

Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.

👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

Хотите разобраться, как PyTorch работает изнутри, а не только вызывать .fit()?

Держите: awesome-cuda-books, кураторский список лучших книг по CUDA и параллельным вычислениям на GPU. 668 звёзд на GitHub.

CUDA от NVIDIA — основная платформа, поверх которой работают PyTorch, TensorFlow и большинство ML-фреймворков. Чтобы разобраться в том, что происходит на уровне ядер и памяти видеокарты, без хорошей книги не обойтись. Учебников по теме немало, и отфильтровать подходящие без ориентира непросто. А тут прямо готовая библиотека, так что забирайте.

#python #pytorch

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен

Self-hosted платформа для агентов с песочницами и audit log

Один агент с shell-доступом выглядит удобно ровно до момента, когда надо понять, кто разрешил действие, в каком контейнере оно выполнялось и можно ли повторить цепочку. Horizons пытается закрыть именно эту инженерную часть.

В проекте агенты описываются декларативно: имя, sandbox image, доступные инструменты, расписание. Действия проходят approval gates, записываются в append-only audit log, а MCP gateway поддерживает stdio и HTTP. Получается не «чатик с инструментами», а среда исполнения с правилами.

Можно разобрать репозиторий как пример self-hosted agent execution. Внутри полезно смотреть не только на SDK, но и на модель разрешений, журнал действий и границы песочницы.

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен

MCP-сервер, который лечит галлюцинации документации

У AI-ассистента есть неприятная привычка: он уверенно вспоминает API из старой версии библиотеки и пишет код, который выглядит правдоподобно до первого запуска. Grounded Docs MCP Server предлагает скучное, но сильное решение: дать ассистенту свой актуальный индекс документации.

Проект позиционируется как open-source альтернатива Context7, Nia и Ref.Tools. Идея в том, чтобы локально собрать документы, держать их свежими и отдавать через MCP в инструменты кодинга, вместо того чтобы просить модель угадывать сигнатуры из памяти.

Можно посмотреть, как устроен такой сервер и какие сценарии он закрывает. В деталях особенно полезна мысль: качество AI-кода часто упирается не в модель, а в источник контекста.

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен

Коллеги из Tproger собрали подборку облачных GPU-провайдеров для ML на 2026 год. Внутри — какие карты реально доступны у разных провайдеров (от Tesla T4 до H200 и B300), под какие сценарии берут конкретные конфигурации и сколько это стоит за час аренды.

Рекомендую, пишут про решения, которыми я лично пользуюсь.

@neuro_channel (теперь ещё в VK и Max)

Свой AI-агент без магии: CRUD-подход, память и инструменты

Когда говорят «агент», легко представить огромную платформу, которую страшно трогать без команды ML-инженеров. Автор FastStream и мейнтейнер AG2 предлагает инженерный взгляд: агент состоит из понятных частей, а не из чёрного ящика.

В разборе OpenClaw используется как повод показать базовую конструкцию: модель, инструменты, контекст, память, интеграции и правила выполнения. Смысл не в том, чтобы срочно писать свой фреймворк, а в том, чтобы перестать бояться архитектуры агентов.

Если хочется разобрать агентную механику на пальцах, материал хорошо работает как инженерная карта. Детали помогут отличить полезную автоматизацию от красивой кнопки «сделай всё».

@tproger
Читайте также в VK, Max и Дзен