TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← DevOps

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @DevOPSitsec · Post #2113 · 1 апр.

💻 Какой язык программирования лучше для обучения? Многие школы используют Java, C#, C или C++, но всё больше образовательных программ переходят на Python. У Python есть очевидный плюс — на нём легче начать. Это помогает студентам быстрее увидеть результат и сохранять мотивацию. Но есть и минус. Python сильно абстрагирует низкоуровневые детали, поэтому студентам сложнее понять, как работают структуры данных, память и другие фундаментальные вещи. Лично я считаю, что программисты должны становиться polyglots — людьми, которые знают несколько языков. Фокусироваться на одном языке — стратегическая ошибка. Но влияет ли язык на результаты обучения? Исследование John R. Hott (ACM ICER 2025) показывает: почти никак. Студенты, которые выполняли задания: - только на Python - только на Java - на смеси языков показали статистически одинаковые результаты. Не было значимых различий: - в оценках за программирование - в письменных заданиях - в тестах и квизах - в уровне сложности, который испытывали студенты Вывод исследования простой: 👉 выбор языка программирования почти не влияет на результаты обучения. То есть преподавателям не стоит слишком переживать о том, какой язык выбрать для курса. Гораздо важнее другое. Вместо бесконечных споров *Python vs Java vs C++* стоит учить студентов: - как создавать продукты - как запускать проекты - как строить бизнес - как быть независимыми от технологических трендов Как пишет Zed Shaw в эссе “AI Didn't Kill Programming, You Did”: проблема не в AI и не в языках программирования — проблема в том, как люди учатся программированию. Главная мысль: 🚀 программирование можно выучить на любом языке. Начните с Logo. Попробуйте Ada. Изучите Python, Go, Rust или C. А ещё лучше — попробуйте придумать свой язык программирования. Именно так и начинается настоящее понимание компьютеров. Исследование https://engineering.virginia.edu/faculty/john-r-hott Эссе https://learncodethehardway.com/blog/39-ai-didnt-kill-programming-you-did/ #programming#education#python#java

Результаты

Найдено 1 похожих постов

Поиск: #penetrationtesting

当前筛选 #penetrationtesting清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9289 · 22.12.2025, 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