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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #sast

当前筛选 #sast清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14996 · 25.07.2025 г., 12:00

#ocaml#c#go#java#javascript#python#r2c#ruby#sast#semgrep#static_analysis#static_code_analysis#typescript Semgrep is a fast, open-source tool that scans your code to find bugs and security issues in over 30 programming languages. It works locally on your computer or in your build system, so your code stays private. Semgrep’s rules are easy to write and understand, helping you catch problems early in development, whether in your IDE, pre-commit checks, or CI/CD pipelines. For stronger security, the Semgrep AppSec Platform offers advanced analysis, AI-powered triage, and detailed fix guidance, reducing false alarms and helping developers fix issues quickly without slowing down. This improves code quality and security efficiently. https://github.com/semgrep/semgrep

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15349 · 20.12.2025 г., 12:30

#python#ai#bug_detection#code_audit#code_quality#code_review#developer_tools#devsecops#google_gemini#llm#react#sast#security_scanner#supabase#typescript#vite#vulnerability_scanner#xai **DeepAudit** is an AI-powered code audit tool using multi-agent collaboration to deeply scan projects for vulnerabilities like SQL injection, XSS, and path traversal. Import code from GitHub/GitLab or paste snippets; agents plan, analyze with RAG knowledge, and verify issues via secure Docker sandbox PoCs, generating PDF reports with fix suggestions. Deploy easily with one Docker command, supports local Ollama models for privacy, and cuts traditional tools' high false positives. **You benefit** by automating secure audits like a pro hacker—saving time, reducing errors, ensuring real exploits are caught, and speeding safe releases without manual hassle. https://github.com/lintsinghua/DeepAudit