Between January 1st, 2016 and March 6th, 2017, Let’s Encrypt has issued a total of 15,270 SSL certificates containing the word “PayPal.”

Вот такая фигня, малятки.

Отсюда: https://www.thesslstore.com/blog/lets-encrypt-phishing/

https://learnxinyminutes.com/

Как говорил Нео: Теперь я знаю кунг-фу.

https://learnxinyminutes.com/

code::dive

sanitizers (Chandler)

https://www.youtube.com/watch?v=E36BUcTWo50&t=3981s

Советы по c++ для embedded, iot (ненавязчиво)

https://www.youtube.com/watch?v=NGLid96ceEo

https://www.youtube.com/watch?v=6WXjhYUxXG0

Толково рассказывает про tag-dispatch и CRTP (у него даже variadic CRTP). Но для меня цимес был в тизере из С++20 про operator dot, о коем я уже давно мечтаю.

Quantization / quantisation

Не сжатие, но полезная штука. Мы ее в каждую статью пихали.

В общем виде этим занимается signal processing ( https://en.wikipedia.org/wiki/Quantization_(signal_processing) ).

Допустим, нам нужно хранить вещественные числа — результат вычислений или поток от точных сенсоров.

Если в double (и даже float) нам дорого, а fixed point библиотека нас не устраивает, используем квантизацию.

1) Линейная — отображаем множество значений (вероятно, бесконечное) на конечное множество нужного размера — например, 256.

Конвертируем линейной функцией — пара инструкций.

2) “раздаем” 256 значений не униформно как в (1), а согласно плотности распределения.

А где его взять? Как говорил Жеглов, для этого есть 3-й подход.

3) Согласно domain knowledge. Проще пояснить на примере.

Пусть у нас сенсор температуры снимает точные показания из нутра бойлера.

Отоброжать отрицательные значения и значения больше точки кипения не нужно — underflow/overflow для нас saturation.

0 – 5, записываем как 0. Если вода в бойлере замерзает, тут уже не до точности.

95 – 100 как 255. Все равно сейчас взорвется.

Изучаем рабочий диапазон бойлера в разные сезоны.

Для каждого сезона выделяем под основной сегмент много бит, чтобы получить нужную резолюцию,

а для остальных температур используем приближение военного времени.

4) Гибрид — разбиваем множество на несколько сегментов и в каждом сегменте используем линейную функций с опр. коэфициентом.

Бонус — квант. значения сжимаются куда лучше float/double.