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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #518 · 27.08

Я порешал немного задачи на leetcode и остался не слишком доволен сервисом. Leetcode — это онлайн-сайт с задачами по программированию. Даётся описание (какие данные приходят на вход, и что нужно получить). Можно отправить код на любом актуальном языке программирования, и ваше решение будет оценено по двум показателям: скорость и память. Что не понравилось в сервисе: 1. Встроенный редактор кода поленились делать нормальным, это по сути блокнот без каких-либо хинтов и проверок. Проще сразу писать в IDE, а потом копировать. Но это мелочь, куда серьёзнее второй пункт. 2. Система оценки, о которой я упомянул выше, крайне неточная. Разброс по времени бывает в 1.5-2 раза у одного и того же кода. И, наоборот, почти не показывает важную разницу между разными решениями. По памяти то же самое: цифры плюс минус одинаковые, как бы вы ни решали задачу. Это выражается в том, что легко словить результат типа "Ваше решение лучше, чем 33.33% остальных", причем, много раз подряд. Это значит, что в точности треть решений попадает в какой-то один кластер оценки (либо что решений отправлено очень мало, но сайт популярный, так что не знаю даже). При этом подобная оценка — единственный показатель успешности вашего решения, поэтому она важна, но при таком разбросе теряет смысл. Хотя сама идея, например, ежедневной новой задачи мне нравится — позволяет разминать мозги и держать себя в тонусе в некотором смысле. Впрочем, тут тоже есть нюанс: эффективное решение задач редко пересекается с правильным и реалистичным решением, которое требовалось бы от программиста в любом практическом сценарии. Допустим, вам нужно наполнить ведро водой. В обычной жизни вы отнесёте его в ванну, откроете кран и наполните. А вот подход на Leetcode заставляет использовать извращения типа "вытащить из холодильника бутылку воды и разрезать её над ведром". И вот в какой-то момент вы понимаете, что быстрее всего выбросить ведро в окно, потому что под окном глубокая лужа, оно там утонет и технически станет наполненным водой мгновенно. О реальной жизненной применимости такого решения, думаю, говорить не стоит. Но иногда буду решать. Сегодняшняя задача уровня Hard, такие дают за собеседованиях на middle и senior: поиск максимальной суммы прямоугольника внутри матрицы. #dev

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