Disponibilizado no VIVA O LINUX um artigo onde veremos como experimentar o novo recurso ARCore, que estará disponível nas próximas versões do Android. Esta tecnologia tem como principal diferencial  permitir identificar e projetar um objeto 3D em qualquer superfície sem a necessidade do uso de um marcador. Veja como teste a tecnologia na integra AQUI,  QUE INICIALMENTE ESTA DIPONÍVEL  OS DISPOSITIVOS Pixel ou Galaxy S8. Mas o Google espera atingir 100 milhões de dispositivos compatíveis em breve, pois existe o envolvimento da Samsung, Huawei, LG e Asus no projeto.

arcore

Firefox2017

O bug dos processadores Meltdown e Spectre podem serem explorada em javascript via browser. Mas a Mozilla mitigou o problema, apresentando uma solução temporária ja na sua versão Quantum FIREFOX 57. Já os usuarios dos demais Browser devem aguarda a correção…

Nesta madrugada de quinta-feira, me deparei com a notícia catastrófica, que menciona sobre uma falha gravíssima que afeta QUASE TODOS processadores (Intel, AMD, POWER 8, POWER 9, IBM System z, and ARM ) das últimas duas décadas. Resumindo, começaremos 2018 com um backdoor universal, no nível do hardware. E aparentemente de depois de tudo que li (se não entendi errado), a solução (gambiara) trará queda de desempenho e como consequência aumento nos custos no mundo da computação. Algumas pessoas já receberam email da AWS, referente a manutenção no dia 5 de janeiro, tudo isto acredito eu para evitar danos aos hospedeiros.

Acabo concluindo que  para mantermos o desempenho atual  em nossos sistemas, teríamos que aumentar a quantidade de processamento dentro do eco sistema afetado após a atualização de patch. E inevitavelmente este aumento impacta em custos.

O imenso problema  permite a exploração desta falha em javascript, aplicações de banco de dados e outros. O problema na integra consistem na leitura das áreas de memória  protegidas  do kernel. Então esta falha exposição de informações sensíveis como senhas e credenciais.

A correção baseada em isolação do kernel, o torna invisível ao processo que está em execução. Isto não seria necessario se o BUG não existisse. o Impacto deste isolamento é o CUSTO COMPUTACIONAL, pois gerenciar esta alternância entre espaços distintos para cada chamada do sistema, força o processador limpar o cache e diminuir o desempenho de qualquer equipamento.

A seguir, o impacto do patch aplicado em maquinas AWS EC2 rodando Linux . Fonte: https://twitter.com/timgostony/status/948682862844248065

Screenshot_20180104_041205

A seguir um exploração da falha como prova de conceito. Vejam a gravidade do problema:

limpeza-disco

Ganhei 15G de espaço em disco com 2 comandos e decidi postar aqui para não esquecer:

$ rm /var/lib/systemd/coredump/*
$ journalctl --vacuum-time=1d

ou

$ journalctl --vacuum-size=500M

jedi

mplayer

A seguir os comandos para direcionar a reprodução de áudio de uma determinada mídia para a saída HDMI.

Primeiramente localize o device e subdevice.

$ aplay -l
**** List of PLAYBACK Hardware Devices ****
card 0: HDMI [HDA Intel HDMI], device 3: HDMI 0 [HDMI 0]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0
card 0: HDMI [HDA Intel HDMI], device 7: HDMI 1 [HDMI 1]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0
card 0: HDMI [HDA Intel HDMI], device 8: HDMI 2 [HDMI 2]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0
card 1: PCH [HDA Intel PCH], device 0: ALC3239 [ALC3239Analog]
Subdevices: 1/1
Subdevice #0: subdevice #0

Agora basta informar o device no parametro hw do alsa.

$ mplayer -ao alsa:device=hw=0.7 nome-da-media.mp4

CERTIFACE

Na tecnologia CERTIFACE, possui aproximadamente 19 anos de intensa pesquisa em visão computacional e biometria facial. E com a evolução do processamento na GPU junto aos recursos HPC NVIDIA cuDNN, a próxima versão do Certiface prevista para 2018 mostrará para o mercado que a tecnologia de Reconhecimento/Identificação Facial é fruto de muito trabalho sério, como também não se tornou Commodity…

A seguir um vídeo demonstrativo:

opencv_ny

Lançado a versão da biblioteca openCV 3.4, a versão natalina no qual tive o privilégio de participar. Pois nesta edição contribui  no módulo deep learning com YOLO. Neste link a documentação do código exemplo.

O tem de disponível nesta versão:

  • Melhorias no módulo DNN, como suporte mais eficaz ao R-CNN, Javascript e aceleração com OpenCL;
  • 250 patches adicionados;
  • Novo algoritmo de redimensionamento;
  • Mais detalhes em ChangeLog.

Contribuidores:

Alexander Alekhin, Dmitry Kurtaev, Maksim Shabunin, Li Peng, elenagvo, Vitaly Tuzov, Suleyman TURKMEN, catree, Tomoaki Teshima, Sayed Adel, LaurentBerger, Vladislav Sovrasov, Wu Zhiwen, Pavel Rojtberg, Rostislav Vasilikhin, Vadim Pisarevsky, tribta, Bhanudutta, Fakabbir Amin, Mattia Rizzolo, Ryan Fox, Shinya Ishikawa, berak, dtmoodie, Akhilesh Kumar, Alexander Nesterov, Alexander Rybnikov, Amro, Andrey Smorodov, Arthur Pastel, Cartucho, Christof Kaufmann, David Geldreich, Elena Gvozdeva, Florian Echtler, Hamdi Sahloul, Haritha, Iago Suárez, Igor Wodiany, Ivan Pozdeev, Jacob MacRitchie, James Perkins, Jcrist99, Jiri Horner, Jonathan Viney, Juha Reunanen, KUANG Fangjun, Mikhail Paulyshka, Muhammad Abdullah, Nickola, Pushkal Katara, Riyuzakii, Roman Cattaneo, Shresth Verma, Simon Guo, Wei Hao, Wu, Zhiwen, alessandro faria (EU \o/), gdkessler, klchang, woody.chow, wxzs5, zhijackchen, zhongwuzw

Não posso deixar de mencionar a matéria na Globo sobre o futuro das profissões, onde utilizei como base todo trabalho aplicado na comunidade openCV:

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