TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1029 · 17.10
TW: нудный гик-стафф про бытовую технику. Кофемашина в какой-то момент не включила индикатор переполненности контейнера для жмыха. Это странно, поэтому я стал разбираться. Вообще, техника редко глючит непонятным образом и ведет себя хаотично. Всегда есть какая-то причина. При отладке программы это тоже надо всегда помнить. Как машина узнаёт, что контейнер полон? Никак. У контейнера есть герконовый датчик, показывающий факт его установки в корпус. Когда ты его вытаскиваешь, машина думает, что ты его очистил. А дальше программа просто знает, что одинарный кофе наполняет контейнер на X, двойной на 2X, а вместимость nX. Что произошло: я открыл контейнер посмотреть, заполнен ли он целиком. А потом закрыл обратно, не очистив. В оценке уровня жмыха появилась аддитивная погрешность. Если позволить человеку ввести систему в неправильное состояние, он рано или поздно это сделает. Кстати, по той же причине мне нравится DDD как архитектура для энтерпрайз разработки: если всё правильно спроектировать, то программист слоя приложения, который является "пользователем" домена, не сможет сломать состояние сущностей и агрегатов. В общем, в машине не хватило защиты от дурака. Как бы я решал эту задачу? Сходу приходит в голову какой-нибудь оптический датчик в верхней части контейнера. В худшем случае он запачкается и сработает ложно-положительно, что вызовет необходимость для пользователя лишний раз почистить контейнер. Но ТРИЗ намекает нам на другой подход. Можно попробовать полностью исключить появление жмыха. Так устроены, например, капсульные машины. У нас такая была, но перешли на зерновую, потому что вкусный качественный кофе в зёрнах на порядки дешевле, чем в капсулах, а пьем мы его много. Особенно кофе с молоком, для которого в капсулах просто концентрат, а не настоящее молоко. Если исключить жмых нельзя, то нужно сделать его удаление неотъемлемой частью процесса обслуживания машины. Думаю, я бы попробовал объединить конструктивно контейнер для зёрен и для жмыха, и рассчитать объёмы так, чтобы второго хватило на один цикл траты первого. Тогда даже датчики не нужны: кончились зёрна, и ты неизбежно достаешь контейнер и очищаешь. Сфоткал для вас чашечку ароматного капучино. #life
Hashtags
Търсене: #darkweb
@repo_science · Post #3691 · 04.11.2023 г., 02:49
#hacking#darkweb 👽 Dark Web 101 : Anonymous and Secure Browsing 2023 A guide to gaining knowledge about the Dark Web, Deep Web, Cryptocurrencies, Anonymity, and Security. 🗣Shubhang Prajapati 📆5/2023 🌐English ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@comicszona · Post #5757 · 06.02.2026 г., 09:00
🇬🇧Dark Web #01 🇷🇺Паутина Тьмы #01 Два самых известных клона вернулись, чтобы забрать то, что принадлежит им по праву. Бен Рейли и Мэделин Прайор сыты по горло и снова разжигают АД! Человек-Паук и Люди Икс не готовы к грядущему, и пока непонятно, какую роль во всём этом играет Веном? Солнце садится, приближаются сумерки, а ночь обещает быть долгой. #комикс#comics#паутинатьмы#darkweb #чтиводня
@githubtrending · Post #15234 · 18.10.2025 г., 11:30
#other#cti#cyberhunter#darkweb#deepweb#threat_intelligence deepdarkCTI is a free project that collects and shares cyber threat intelligence (CTI) from the deep and dark web, helping you stay aware of hidden cyber threats like stolen data, ransomware, and hacker activities. It gathers information from places like Telegram, Discord, hacker forums, and ransomware sites to provide useful indicators and patterns of cyber attacks. You can join their Telegram group to discuss and suggest new sources or support the project with donations. Using deepdarkCTI helps you detect threats early, improve your cybersecurity decisions, and protect your organization from cyber attacks more effectively. https://github.com/fastfire/deepdarkCTI
@githubtrending · Post #15364 · 24.12.2025 г., 11:30
#python#ai_tool#darkweb#darkweb_osint#investigation_tool#llm_powered#osint#osint_tool Robin is an AI tool that searches and scrapes the dark web, refines queries with large language models, filters results, and produces a concise investigation summary you can save or export, with Docker and CLI options and support for multiple LLMs (OpenAI, Anthropic, Gemini, local models) to fit your workflow. This helps you save hours of manual searching by automating multi-engine dark-web searches, scraping Onion sites via Tor, filtering noise with AI, and producing ready-to-use reports for faster, more focused OSINT investigations. https://github.com/apurvsinghgautam/robin
@CryptoM · Post #65165 · 11.04.2026 г., 14:20
🚀 Heart South Reports Potential Data Breach Affecting Thousands Heart South has announced that approximately 46,666 individuals may have been affected by a data breach, with patient information from its network appearing on the dark web. According to NS3.AI, the company has been unable to verify if any specific individual's data was compromised. Notifications regarding the potential breach began being distributed in April 2026. #HeartSouth#databreach#patientdata#darkweb#NS3AI#privacy#cybersecurity#datasecurity#breachnotification#April2026