Часто ли вы ищите информацию в deep web? (Не Darkhet)
Как говорят 96% информации находится на сайтах на которые чтобы зайти нужно регистрироваться
Вот я и вернулся домой, спасибо ЭЛИТА и ЦИКАДА...
VIPE IS DEAD OR ALIVE?
0 просмотренных постов скрыто
Попасть туда сложно, выход не могут найти даже старожилы...
Улётная семья...
Что такое СЦЕНА?
Откуда в Интернете берется музыка, кино, софт — все то море информации, которым мы с такими удовольствием пользуемся? Существует огромное по масштабам всемирное закрытое сообщество варезников под названием The Scene.
О Сцене очень мало кто вообще слышал. Чтобы немного приоткрыть завесу тайны я предлагаю вам анонимную исповедь одного из старых участников этого сообщества.
— Всё просто. Человек может жить, развлекаться, ходить в клубы, на работу, особенно не сидеть в Интернете, не интересоваться всякой там информацией, а просто читать журнал Афиша, где ему рассказывают про пару музыкальных альбомов в месяц, которые обязательно должны понравится. Он просто идет и покупает себе музыку в Союзе, лицензионную, и вполне себе доволен жизнью. А другой человек потребляет контента больше, хочет участвовать во всем медиа–диалоге мира, иметь доступ ко всему и в любой момент. Если такой человек готов делать даже небольшие шаги для остальных, то он может попасть на Сцену.
Что такое Сцена? Это — большое децентрализованное объединение одаренных и не очень людей, в первую очередь компьютерщиков, хакеров, всевозможных пиратов, меломанов и так далее, сформированное в начале 90х. Сцена является первоисточником. Почти любой контент сначала появляется на сцене, а потом попадает в другие места в интернете. Фильмы снятые на видеокамеру в зале и прочее. Важно уяснить — на сцене есть все. Так или иначе, если ты хочешь что–то найти, ты приходишь на сцену.
Все второстепенные источники информации: торренты, dc++, суслики, ослы, p2p, мабстеры, и так далее, начали пополнятся гораздо большим объемом контента благодаря не инициативам энтузиастов, а тому, что умные люди просто тырят всё со сцены, с готовой базы данных к себе в файлообменники.
Мы занимаемся выпуском в свою закрытую сеть самого различного контента. Музыка, программы, фильмы, кино, плагины, крэки, все что угодно, любой контент, игры, софт, клипарты, семплы, порно. Все что может быть цифровым и продается за деньги мы распространяем бесплатно среди своих. Изначальная идея – доступно все, но не для всех, а только для своего закрытого сообщества, объединенного одной целью.
Если говорить очень простым языком, Сцена это сеть из гигантского множества серверов, разбросанных по всему миру, которые хранят и передают друг другу информацию при помощи нескольких технических приблуд.
Так как сцена децентрализована, она не имеет никакого конкретного центра управления. И никто не может уверенно сказать ради чего она сделана или какие идеалы движут сценерами. Масштабы на самом деле просто огромные. Все что выходит, рано или поздно попадает на сцену. Есть конечно суперновое или суперэксклюзивное, но и оно в конце концов выкладывается на сцене, это вопрос времени, чаще всего небольшого. Кроме того представлен и самый редкий, экслюзивный контент. Есть например команды занимающиеся только экспериментальной музыкой.
А все что популярно и востребовано попадает на сцену моментально. Это погоня. Например, если вышел новый альбом Мадонны есть штук двадцать команд, которые занимаются поп музыкой, которые хотели бы его выпустить и соответственно крут тот, кто сделал это первым, и даже не просто первым. Крут тот, кто сделал релиз на сцене до официального выхода альбома. Совсем круто, если ты украл альбом прям со студии и выложил первее всех. Такие команды завоевывают большое уважение.
Сообщество функционирует бесперебойно. Было много попыток так или иначе завалить сцену. Если в России еще никто не догоняет, то в Америке спецслужбы уже давно в теме, что это такое, как оно работает, знают все прибамбасы и поэтому стараются всячески завалить сцену. В начале двухтысячных была операция shutdown, грубо говоря, остановка серверов, и операция blackout, две очень крупные атаки на сценерские сервера. Они пытались таким образом просто тупо завалить сцену, но у них ничего не вышло, серверов на самом деле десятки тысяч.
Изначально задумывалось, что сцена будет работать только на себя саму. Но со временем сцена очень сильно разрослась. Появилось огромное количество релизеров, народа который начал работать на сцену и начались постоянные утечки.
К сожалению, можно говорить, что сейчас сцена идеологически заметно стухла. Люди стали уделять много внимания коммерческому вопросу. Многие просто продают сценерские релизы. Музыку, фильмы, порнуху. Или не продают, а распространяют на своих торрентах и продают баннерную рекламу.
Как работает сцена
— Когда все начиналось, были маленькие ftp сервера с десятком юзеров. Потом все расширялось, расширялось, писались специальные скрипты для управления общей базой данных релизов, и многое другое. Сейчас это тысячи серверов и программное обеспечение.
Грубо говоря, сцена это объединение разных релиз–групп (команд сценеров). И каждая команда специализируется на каком–то виде контента. По названию команды можно понять о чем релиз.
Сценерская единица – супортер, он просто берет, например, музыку и даже не рипает, а просто передает релизеру. Сейчас таких уже мало, в основном, супортер и релизер – один человек. Он достает контент и отдает его команде.
Главная этика для сценера это, во–первых, не делать говна. Мы не выпускаем плохо отрипанные, неработающие или зараженные вирусами программы. Если какая–то команда, не дай бог, выпустить программу с вирусом, то она, может конечно и не сразу будет дисквалифицирована, но ей будет выставлен нюк. Нюк значит что этот релиз загажен, что он больше по серверам не распространяется, и администраторам серверов рассылается извещение в виде scene note, это сценерская информация для распростронения внутри сцены. Админы должны беспрекословно следовать этому scene note. Если команда выпускает плохой релиз, то ее репутация сильно страдает, поэтому всё, что релизится на сцене очень качественно.
Крутизна команды выражается в том, какое количество серверов принимают от нее контент. Есть релиз–команды с несколькими рипперами, от одного–пяти, до десятков и даже сотен у очень больших команд. Они выпускают самый свежий контент. Потом это все забивается на поддерживающий сервер, у таких серверов есть администраторы, они могут даже не являться сценерами, они могут просто предоставлять возможность хранить контент и использовать свои сервера для распространения информации, в идеале из бескорыстных, но чаще корыстных соображений.
Главная фишка сцены в том, что все равно мы нон–комершиал, такая идея. Хотя на самом деле половина сценеров или больше все равно продают свой стафф или имеют с него какую–то выгоду, не напрямую, но так или иначе. На сцене принято быть альтруистом. Человека, который занимается продажей сценерского контента так или иначе палят, но спалить его настолько, чтобы он не смог доставать ничего – практически не реально. Существует множество разных возможностей достать необходимое со сцены, если ты уже общаешься со сценерами, обладаешь связями, деньгами и так далее. После бана ты можешь и снова влезть под другим аккаунтом, с другого ip.
Самым черным делом для всех сценеров является продажа аккаунтов. Появляется много новых людей, которые знают что такое сцена, и как она работает и пытаются на этом только заработать денег. Они ничего не приносят сцене, они просто тупо тырят и продают. Единственный способ борьбы это оповещение остальных о таких аккаунтах и их блокировка.
Хороших людей завлекает на сцену не соблазн заработать денег продажей контента, а возможность иметь доступ ко всей информации в мире, знать все что происходит в медиа. Это безусловно первостепенно. Для настоящего джанки–меломана, который пропускает через себя тонны музыки самых разных стилей и направлений, в конце концов самой клевой, в его понимании, становится та музыка, которую слушает помимо него еще человек 5 в городе, и которой уже почти не найдешь на трекерах. Тогда самое время знакомиться через ласт.фм, организовывать команду, заказывать винил, оцифровывать его и релизить на сцене.
С другой стороны, можно понять рекорд–индустрию, которая вроде несет убытки из–за пиратства. Но зачем одним людям помогать зарабатывать деньги другим людям. Можно просто им посоветовать менять свой бизнес и зарабатывать деньги не за счет продажи дисков, а за счет самих выступлений музыкантов (или посоветовать создавать трекеры с музыкой своих артистов и брать деньги с баннеров). Сейчас, кстати, сильно изменилась ситуация на музыкальном рынке, произошла большая перемена, если раньше делались туры в поддержу альбома, то сейчас выпускаются альбомы в поддержку тура.
Как попасть на сцену
— Как попасть на сцену? В первую очередь нужно желание. Кем бы ты не был, чем бы ты не занимался, но рано или поздно ты на сцену попадешь, если у тебя есть необходимость там быть и ты можешь быть полезен. Как связаться со сценерами? В каждом сценерском релизе есть nfo файл, в этом файле изредка (из соображений безопасности) бывает какой–то емейл или, может быть, название ирк–канала, где тусят сценеры. Название этого канала я, правда, не стала бы сообщать так прямо, из соображений безопасности.
Если человек, хоть каким–то местом связан с информацией, он может быть курьером, может работать на ТВ или в кино, или иметь сервер, то он уже может оказаться полезен сцене. Даже если ты просто имеешь возможность бесплатно захостить несколько терабайт (допустим работаешь в дата центре), то это отлично.
Какая может быть ответственность по закону у человека, который участвует в сцене? Она естественно есть, другой вопрос, что все зависит от того, что ты делаешь на сцене, если ты просто рипаешь контент и отдаешь его на сцену, то привлечь тебя очень и очень сложно. Если ты содержишь сервер и там хранишь большие объемы информации и не продаешь ее, то в России нет никаких четких рычагов влияния, но если ты продаешь контент, то безусловно ты уже нарушаешь закон. Практически также как с наркотиками. Правда, у нас законодательство касающееся пиратства практически не применяется, у нас даже пиратов, которые торгуют на улице с лотков, посадить очень сложно. Что уж там говорить о распространении контента в сети.
Сцена – анархическое объединение. Я не хочу говорить, что Сцена это круто потому то и потому то, я просто хочу сказать, что по моим личным идеологическим соображениям — это правильно, так как сцена противопоставляет себя системе, разрушает систему, мешает системе развиваться. Меня очень сильно возбуждает любая тема, которая вне порядков и правил. Сцена является децентрализованной, никем не управляемой, тем и крута.
Люди часто не задумываются, они часто считают, что подобные сети это что–то нелегальное, нарушающее их какие–то устои и так далее. Это очень обидно.
Я против копирайта и против вообще всей этой хуйни. Против. Пока правительства всех стран не подружатся, децентрализованные сети нельзя будет остановить.
Хотя западный мир уже достаточно объединен в своих усилиях по «борьбе с пиратством». Что ими движет? Ими движут деньги, также как и всем на этой планете, абсолютно всеми без исключения, кто бы что не пиздел. Правительства нужны, чтобы обслуживать корпорации, это очевидно, для этого не нужны даже теории заговоров.
Показать полностью
1
Wwwwwwwww.jodi.org
Лазал я, в общем, однажды по Тырнетам. Лазал, лазал и наткнулся на статью про сайт Jodi.org. Узнал, что сайт был создан аж в 1995 году и что это жутковатый нет-арт проект. «Люблю всё жуткое» - подумал я и перешёл по ссылке. Сайт показался мне не жутким, а скорее таинственным. Примерно таким я и представлял типичный сайт дипвеба. Я просмотрел исходный код страницы, и там оказался чертёж атомной бомбы, выполненный с помощью ASCII. В этом не было ничего жуткого, но это немного пугало. Но я не ушёл с сайта, а продолжил исследования. Я не буду расписывать их ход, а приведу ссылки, которые нарыл (не без помощи статеек про сайт).
http://wwwwwwwww.jodi.org/ - главная страница с атомной бомбой в коде.
http://www.jodi.org/ - последняя страница, с которой редиректит на рандомный нет-арт.
http://95adfrw.jodi.org - файловый архив.
http://blogspot.jodi.org - ссылки на странные блоги.
http://map.jodi.org - карта Интернета по версии Джоди.
http://maxpaynecheatsonly.jodi.org - читы к Максу Пейну.
http://404.jodi.org - чаты.
http://sod.jodi.org - можно скачать zip-архив, содержимое не проверял.
http://jetsetwilly.jodi.org - скриншоты из старой игры, также можно скачать zip.
https://geogeo.jodi.org/ - спутниковые снимки.
https://lvy.jodi.org/ - пародии на домены известных веб-сайтов.
https://text.jodi.org - помехи, смешанные с текстом.
https://idn.jodi.org/ - забавные символы.
https://wrongbrowser.jodi.org/ - сломанный браузер, можно скачать zip.
http://oss.jodi.org - ОСТОРОЖНО! Вирус %20.exe.
Также приведу сайты, которые не являются страницами Джоди, но имеют к нему прямое отношение:
http://joid.org/archive - архив фотографий.
http://mboxjodi.org - что-то вроде чатов или форума, но всё сломано и перемешано (куда без этого на Джоли).
Хочется добавить, что это ещё не всё. На сайте полно скрытых страниц с непристойными фото, созвездиями из ссылок, скримерами, и т.д. и т.п.
Группы ВК по Джоди:
Показать полностью
ТОП 5 запрещенных «посылок» из Даркнета – запретный темный интернет
Даркнет - это сокрытая от обычного пользователя сторона интернета. Странички этой сети не найти в Яндексе ли Гугле. На некоторые из них можно попасть только по прямой ссылке, на другие — только зная пароль. В темный интернет с обычного браузера не зайти, для этого нужны специальные программы.
В общем, сложностей очень много. Тогда зачем люди так хотят попасть в Даркнет? Дело в том, что именно там можно найти все запрещенное. И даже страшное.
Показать полностью
Инженер машинного обучения — кто это, чем занимается и как им стать
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Чем занимается ML-инженер на практике
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Какие навыки и знания нужны
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
Плюсы и минусы профессии
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
Зарплаты ML-инженеров
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.
Перспективы профессии
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Как стать ML-инженером
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
Показать полностью
3
Андеграунд ютуба
Привет дорогой друг, решил разбавить твои серые будни андеграудным ютубом, этакий deep web ютуба:)
С этого поста начну выкладывать различных блогеров и шоу с ютуба которые практически невозможно найти)
Хочу заметить тут не будет жести и полного треша, а лишь те видео и каналы которые мне показались интересны.
Жду плюсиков и оценки своего упорства в конце концов искать такие видео не самое простое и благодарное занятие )
Данный канал обнаружил когда рассматривал объявления на остановке. Да да ты всё правильно понял канал рекламировался через бумажную рекламу )
Вот одно из последних видео )