TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1076 · 21.02

Посудомойка это отличная вещь, но с ней есть проблема: пока она набирается, ты просто ставишь сразу туда все тарелки, но вот когда она закончила мыть, кто-то должен целиком её разобрать и переместить посуду в шкаф для хранения. До этого момента тарелки копятся в раковине или моются вручную (потому что помыть одну тарелку сильно дешевле по затрате времени, чем разобрать всю посудомойку). Подумал о том, что хорошо бы иметь две посудомойки: одна копится, из второй достаётся чистая посуда, а потом они меняются местами. Бонусом это позволяет полностью избавиться от отдельного шкафа для хранения. Но, вот беда, даже очень большой посудомойки не хватит на половину всей посуды и кухонной утвари, которая обычно нужна семье, особенно если в семье ещё и готовят. Выходит, нужно иметь N посудомоек, где N = [общий объём посуды] / [вместимость одной посудомойки]. Для нашей семьи навскидку получилось бы 3-4, что уже конечно не слишком адекватно. С третьей стороны, можно чётко разделить стратегический запас посуды (большие кастрюли, редкая утварь для выпечки, сервизы для праздников), который достаётся редко, и тактический запас посуды, используемой постоянно. В такой ситуации для описанного выше цикла должно хватить и двух машин. Останется сделать систему, которая всегда будет однозначно идентифицировать, из какой посудомойки доставать посуду, а в какую класть в текущий период времени. Наша кухня, к сожалению, таких модификаций не позволяет. Вообще, в ней и для одной машины не было предусмотрено место, мне пришлось буквально выпиливать его из одного из шкафов. Но если когда-нибудь будем переезжать и увеличивать кухню, эту мысль стоит обдумать. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #penetrationtesting

当前筛选 #penetrationtesting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22.12.2025 г., 07:14

💀NeuroSploit v2 - продвинутый AI-фреймворк для тестирования на проникновение (пентеста). NeuroSploit v2 использует большие языковые модели, чтобы автоматизировать и усилить offensive security. Фреймворк помогает анализировать цели, находить уязвимости, планировать эксплуатацию и поддерживать защитные меры, сохраняя фокус на этике и операционной безопасности. Основные возможности: • Агентная архитектура Специализированные AI-агенты под разные роли: Red Team, Blue Team, Bug Bounty Hunter, Malware Analyst. • Гибкая интеграция LLM Поддержка Gemini, Claude, GPT (OpenAI) и Ollama с настройкой через профили. • Тонкая настройка моделей Отдельные LLM-профили для каждой роли: выбор модели, температура, лимиты токенов, кэш и контекст. • Markdown-промпты Динамические шаблоны промптов, адаптирующиеся под задачу и контекст. • Расширяемые инструменты Интеграция Nmap, Metasploit, Subfinder, Nuclei и других security-инструментов через конфигурацию. • Структурированные отчёты JSON-результаты кампаний и удобные HTML-отчёты. • Интерактивный CLI Командная строка для прямого управления агентами и сценариями. NeuroSploit v2 - пример того, как agentic AI превращает пентест из ручной работы в управляемую автоматизацию. git clone https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploitv2.git cd NeuroSploitv2 ▪Github: https://github.com/CyberSecurityUP/NeuroSploit @ai_machinelearning_big_data #python#Penetrationtesting#llm#mlops#Cybersecurity