Lasagne как пользоваться windows

Обновлено: 07.07.2024

Всем привет! Я уже писал статью о том, как разблокировать ваш компьютер с помощью датчика отпечатка пальца на Android смартфоне. Интересно? Ссылка будет в самом конце статьи* Но сегодня мы с вами поговорим о том как использовать функцию Windows Hello! на любом ноутбуке, нетбуке или стационарном компьютере. При этом дорогие камеры RealSence не потребуются! Этот способ поможет активировать разблокировку ПК по лицу на 99.99% современных и не очень компьютеров (работает на Windows 7, 8.1 и последних сборках Windows 2020).

Ну что? Давайте приступим!

. но в начале коротенькая демонстрация

Обратите внимание! На веб камере у меня стоит "заглушка", а темнота вокруг создана специально для того, чтобы показать, что камера может определить пользователя даже при очень плохом освещении. И у меня обычная камера на 1 МП. Задержка была вызвана тем, что я опустил камеру, чтобы та не загораживала моё лицо. Обратите внимание! На веб камере у меня стоит "заглушка", а темнота вокруг создана специально для того, чтобы показать, что камера может определить пользователя даже при очень плохом освещении. И у меня обычная камера на 1 МП. Задержка была вызвана тем, что я опустил камеру, чтобы та не загораживала моё лицо.

Как мне кажется, все работает более чем прекрасно. В данном случае используется технология распознавания лица " KeyLemon " (стартап из Швейцарии, их компания была основана в 2008 году и последние 10 лет они занимаются тем, что развивают системы биометрической безопасности | они также разработали свою технологию распознавания голоса, / если вам хочется узнать о них чуть больше, то посетите их официальный сайт). На самом деле они единственные на рынке, кто придумал подобное ноу-хау: у Lenovo это был "VeriFace", у Microsoft "Windows Hello", "Face ID" у компании Apple. Преимущество KeyLemon заключается в том, что это не брендированная технология - они не принадлежат ни Google, ни Facebook, ни кому бы то ни было еще. Они продают свою технологию сторонним OEM-производителям.

Программа представляет собой комплексный набор для защиты личных данных на вашем ПК. В базовой версии доступна разблокировка по лицу, но если вы захотите чего-нибудь большего, вроде автоблокировки компьютера в ваше отсутствие (веб-камера вас больше не видит), то потребуется покупать лицензию. И подобных "расширений" довольно много. Программа представляет собой комплексный набор для защиты личных данных на вашем ПК. В базовой версии доступна разблокировка по лицу, но если вы захотите чего-нибудь большего, вроде автоблокировки компьютера в ваше отсутствие (веб-камера вас больше не видит), то потребуется покупать лицензию. И подобных "расширений" довольно много.

Приведу пример, чтобы развеять все ваши сомнения. Есть такая компания Stardock, которая разработала бесплатную утилиту Fences - это менеджер по контролю пространства на рабочем столе. Очень классная программа и распространяется совершенно бесплатно. Компания HP (производитель ноутбуков) приобрела права на установку программы Fences в свои компьютеры вместе с остальным фирменным софтом. Таким образом бесплатная программа приносит деньги своим разработчикам. Потом Stardock часть функций сделала платными, и вот уже пользователи, которые привыкли к этой программе, покупают дополнительные функции, чтобы пользоваться любимой программой на другом компьютере, отличным от Hewlett-Packard. С KeyLemon то же самое!

Надеюсь я все удачно разложил по полочкам и теперь ни у кого не возникнет никаких сомнений касаемо того, почему данный софт бесплатен для домашнего пользования. Загружаем программу по моей ссылке ( это версия 3.2.3 - она поддерживает работу на Windows 10 самой последней сборки 2020 / на текущий момент финальная версия программы KeyLemon идет под номером 4.0.3, но в последнем релизе очень много ограничений, разработчики стали чуть "жаднее", так как на Западе данная утилита обрела свою популярность и аудиторию).

При первом создании биометрического профиля вам необходимо включить свет, снять очки (если вы их носите), сесть ровно перед компьютером и смотреть не на камеру, а в центр экрана. В таком положении через 5-10 секунд (в зависимости от особенностей строения вашего лица) будет создана модель вашего лица. Все данные хранятся в зашифрованном виде внутри программы и никуда не передаются. При первом создании биометрического профиля вам необходимо включить свет, снять очки (если вы их носите), сесть ровно перед компьютером и смотреть не на камеру, а в центр экрана. В таком положении через 5-10 секунд (в зависимости от особенностей строения вашего лица) будет создана модель вашего лица. Все данные хранятся в зашифрованном виде внутри программы и никуда не передаются.

Разбираем интерфейс программы (она на английском, но это вообще не проблема) - здесь все предельно просто:

Devices - выбираем какую веб-камеру использовать для авторизации в системе (если у вас есть внешняя карта захвата, то обязательно пройдите в этот раздел / у меня она есть и может случиться такое, что она будет выбрана устройством по умолчанию)

Face models - здесь мы создаем свой профиль безопасности. Для этого вам надо будет сделать свой снимок и позволить программе проанализировать его. После чего KeyLemon попросит вас подтвердить, что вы владелец данной учетной записи Windows - вам потребуется ввести пароль от компьютера. Если же у вас на компьютере активированы две учетные записи: Microsoft и локальная, то KeyLemon примет пароль от главной (учетная запись Microsoft). Если на ПК только локальная, то указывайте пароль от нее.

Обязательно пройдите в настройки и отключите проверку обновлений. Как я уже писал в самом начале - в последних версиях данной утилиты очень много ограничений. Обязательно пройдите в настройки и отключите проверку обновлений. Как я уже писал в самом начале - в последних версиях данной утилиты очень много ограничений.

General - здесь мы можем сменить язык программы (в любом случае русского нет). Также рекомендую вам отключить проверку обновлений. Переход с третьей версии на четвертую невозможен, но были в моей практике случаи, когда разработчики все равно находили способ обновить бесплатную версию программы на новую, которая после обновления стала платной (пример из моих прошлых статей "CloseAll" | статья "Тормозит компьютер? Как закрыть все ненужные программы в один клик") - так что лучше отключите.

Спасибо вам за внимание. Буду рад, если поставите лайк и поделитесь в комментариях - какими технологиями распознавания лица вы пользовались (кроме Face ID)? Мне вот не довелось поработать с VeriFace - насколько хорошо она работает? Как вам в целом идея разблокировки ПК через биометрические данные?

Ссылка на загрузку " KeyLemon " версии 3.2.3 > я ссылка, кликни на текст <

Список инструментов для тестирования на проникновение и их описание

Описание LaZagne

LaZagne project — это приложение с открытым исходным кодом, используемое для получения множества паролей, сохранённых на локальном компьютере. Каждое программное обеспечение сохраняет свои пароли, используя различные техники (простой текст, API, собственные алгоритмы, базы данных и т. д.). Этот инструмент был создан в целях поиска этих паролей для самого часто используемого программного обеспечения.

Автор: Alessandro ZANNI

Справка по LaZagne

Обратите внимание: Windows и Linux версии различаются, в том числе по поддерживаемому ПО и, соответственно, по доступным опциям.

Общие для всех модулей опции

Частные опции модулей

chats

mails

all

git

svn

database

windows

wifi

sysadmin

browsers

games

maven

Руководство по LaZagne

Когда laZagne запускается с административными привилегиями (в обход контроля учётных записей (UAC)) или системными (System), ей удаётся получить пароли для других пользователей. Это достигается двумя способами:

Примечание: Для wifi паролей \ Windows Secrets, запустите программу с административными привилегиями (UAC Authentication / sudo).

Поддерживаемое ПО:

Apache Directory Studio

Generic network Windows hashes (LM/NT)

(*) используется многими инструментами для хранения паролей: Chrome, Owncloud, Evolution, KMail и т.д.

Примеры запуска LaZagne

Запуск всех модулей:

Запуск только конкретного модуля (браузеры):

Запуск только конкретного скрипта для одной программы (для firefox):

Записать все найденные пароли в файл (-oN для нормального текстаt, -oJ для Json, -oA для всего)

Использовать файл для атак по словарю (используется только когда необходимо: мастер пароль mozilla, системные хеши и т.д.). Файл должен быть словарю в виде простого текста (не радужный), эта функция не оптимизирована на быстроту, но может быть полезной для простых паролей.

Изменить уровень вербальности (2 различных уровня)

Установка LaZagne

Установка в Kali Linux

Установка в BlackArch

Установка в Windows

Обратите внимание: в зависимости от того, открыли вы командную строку от имени администратора или от имени обычного пользователя, результат будет различным.

Информация об установке в другие операционные системы будет добавлена позже.

Привет, Хабр!

Параллельно с публикациями статей открытого курса по машинному обучению мы решили запустить ещё одну серию — о работе с популярными фреймворками для нейронных сетей и глубокого обучения.

Я открою этот цикл статьёй о Theano — библиотеке, которая используется для разработки систем машинного обучения как сама по себе, так и в качестве вычислительного бекэнда для более высокоуровневых библиотек, например, Lasagne, Keras или Blocks.

Theano разрабатывается с 2007 года главным образом группой MILA из Университета Монреаля и названа в честь древнегреческой женщины-философа и математика Феано (предположительно изображена на картинке). Основными принципами являются: интеграция с numpy, прозрачное использование различных вычислительных устройств (главным образом GPU), динамическая генерация оптимизированного С-кода.

Будем придерживаться следующего плана:

Предисловие или лирическое отступление о библиотеках для глубокого обучения
Введение
- Установка
- Настройка
- Первые шаги
- Переменные и функции
- Разделяемые переменные и еще о функциях
- Отладка
- Логистическая регрессия
- SVM
- Нелинейные признаки
- Многослойный перцептрон
Код с примерами из этого поста можно найти тут.

Предисловие или лирическое отступление о библиотеках для глубокого обучения

В настоящее время разработаны десятки библиотек для работы с нейронными сетями, все они, подчас существенно, различаются в реализации, но можно выявить два основных подхода: императивный и символьный. 1

Давайте посмотрим на примере, чем они различаются. Предположим, что мы хотим вычислить простое выражение

Вот так оно выглядело бы в императивном изложении на языке python:

Интерпретатор исполняет код построчно, сохраняя результаты в переменных a , b , c и d .
Та же программа в символьной парадигме выглядела бы так:

Существенное различие заключается в том, что когда мы объявляем D , исполнения не происходит, мы лишь задали граф вычислений, который затем скомпилировали и наконец выполнили.

Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. В первую очередь, императивные программы гибче, нагляднее и проще в отладке. Мы можем использовать все богатства используемого языка программирования, например, циклы и ветвления, выводить промежуточные результаты в отладочных целях. Такая гибкость достигается, в первую очередь, малыми ограничениями, накладываемыми на интерпретатор, который должен быть готов к любому последующему использованию переменных.

С другой стороны, символьная парадигма накладывает больше ограничений, но вычисления получаются более эффективными, как по памяти, так и по скорости исполнения: на этапе компиляции можно применить ряд оптимизаций, выявить неиспользуемые переменные, выполнить часть вычислений, переиспользуя память и так далее. Отличительная черта символьных программ — отдельные этапы объявления графа, компиляции и выполнения.

Мы останавливаемся на этом так подробно, потому что императивная парадигма знакома большинству программистов, в то время как символьная может показаться непривычной, и Theano, как раз, явный пример символьного фреймворка.

Тем, кому хочется разобраться в этом вопросе подробнее, рекомендую почитать соответствующий раздел документации к MXNet (об этой библиотеке мы еще напишем отдельный пост), но ключевой момент для понимания дальнейшего текста заключается в том, что программируя на Theano, мы пишем на python программу, которую потом скомпилируем и выполним.
Но довольно теории, давайте разбираться с Theano на примерах.

Установка

Для установки нам понадобятся: python версии старше 2.6 или 3.3 (лучше dev-версию), компилятор С++ (g++ для Linux или Windows, clang для MacOS), библиотека примитивов линейной алгебры (например ATLAS, OpenBLAS, Intel MKL), NumPy и SciPy.

Для выполнения вычислений на GPU понадобится CUDA, а ряд операций, встречающихся в нейронных сетях, можно ускорить с помощью сuDNN. Начиная с версии 0.8.0, разработчики Theano рекомендуют использовать libgpuarray, что также даёт возможность использовать несколько GPU.

Когда все зависимости установлены, можно установить Theano через pip :

Настройка

Theano можно настроить тремя способами:
- Выставив атрибуты объекта theano.config в нужное значение
- Через переменную окружения THEANO_FLAGS
- Через конфигурационный файл $HOME/.theanorc (или $HOME/.theanorc.txt под Windows)
Я обычно использую примерно такой конфигурационный файл:

Подробнее о конфигурации можно узнать в документации.

Основы

Первые шаги

Теперь, когда всё установлено и настроено, давайте попробуем написать немного кода, например, вычислим значение многочлена в точке 10:

Здесь мы совершили 4 вещи: определили скалярную переменную а типа long , создали выражение, содержащее наш многочлен, определили и скомпилировали функцию f , а также выполнили её, передав на вход число 10.

Обратим внимание на тот факт, что переменные в Theano — типизированные, причем тип переменной содержит информацию как о типе данных, так и о их размерности, т.е. чтобы посчитать наш многочлен сразу в нескольких точках, потребуется определить а как вектор:

В данном случае нам нужно только указать количество измерений переменной при инициализации: размер каждого измерения вычисляется автоматически на этапе вызова функции.

UPD: Не секрет, что аппарат линейной алгебры повсеместно используется в машинном обучении: примеры описываются векторами признаков, параметры модели записывают в виде матриц, изображения представляют в виде 3х-мерных тензоров. Скалярные величины, векторы и матрицы можно рассматривать как частный случай тензоров, поэтому именно так мы в дальнейшем будем называть эти объекты линейной алгебры. Под тензором будем понимать N -мерные массивы чисел.
Пакет theano.tensor содержит наиболее часто употребляемые типы тензоров, однако, нетрудно определить и свой тип.

Мы также можем вычислять несколько выражений сразу, оптимизатор в этом случае может переиспользовать пересекающиеся части, в данном случае сумму :

Для обмена состояниями между функциями используются специальные shared переменные:

Значения таких переменных, в отличие от тензорных, можно получать и модифицировать вне Theano-функций из обычного python-кода:

Значения в shared переменных можно «подставлять» в тензорные переменные:

Отладка

Мы можем распечатать граф вычислений для каждой функции:

Заметьте, что сумма вычисляется только один раз:

Выражения можно выводить и в более лаконичной форме:

Или в виде графа:

К сожалению, читаемость таких графов резко падает с ростом сложности выражения. Фактически что-то понять можно только на игрушечных примерах.

Машинное обучение на Theano

Логистическая регрессия

Давайте посмотрим на примере логистической регрессии, как с помощью Theano можно разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Намеренно не будем вдаваться в подробности того, как устроена эта модель (оставим это до соответствующей статьи открытого курса), но напомним, что апостериорная вероятность класса имеет вид

Давайте определим параметры модели, для удобства введём отдельный параметр для смещения:

И заведём символьные переменные для признаков и меток класса:

Давайте теперь определим выражения для апостериорной вероятности и предсказаний модели:

И определим функцию потерь вида:

Мы не стали выписывать выражения для сигмоиды и кросс-энтропии в явном виде, а воспользовались функциями из пакета theano.tensor.nnet , который предоставляет оптимизированные реализации ряда популярных в машинном обучении функций. Кроме того, функции из этого пакета обычно включают в себя дополнительные трюки для численной устойчивости.

Для оптимизации функции потерь давайте воспользуемся методом градиентного спуска, каждый шаг которого задаётся выражением:

Давайте воплотим его в коде:

Здесь мы воспользовались замечательной возможностью Theano — автоматическим 2 дифференцированием. Вызов T.grad вернул нам выражение, которое будет содержать градиент первого аргумента по второму. Это может показаться излишним для столь простого случая, но очень выручает при построении больших, многослойных моделей.

Когда градиенты получены, нам остаётся лишь скомпилировать Theano-функции:

И запустить итеративный процесс:

Для сгенерированных мною данных процесс сходится к такой разделяющей прямой:

Выглядит неплохо, но кажется, что для такой простой задачи 4000 итераций — это как-то многовато… Давайте попробуем ускорить оптимизацию и воспользуемся методом Ньютона. Этот метод использует вторые производные функции потерь и представляет собой последовательность таких шагов:

Чтобы посчитать матрицу Гессе, создадим одномерные версии параметров нашей модели:

И определим шаг оптимизатора:

Хоть мы и пришли к тем же результатам,
,
Методу Ньютона для этого понадобилось всего 30 (против 4000 у градиентного спуска) шагов.

Пути обоих методов можно посмотреть на этом графике:

Так же мы без труда можем реализовать метод опорных векторов, для этого достаточно представить функцию потерь в следующем виде:

В терминах Theano это можно написать с помощью замены нескольких строк в предыдущем примере:

это гиперпараметр, регуляризующий модель, а выражение просто переводит метки в диапазон

Для выбранного С классификатор разделит пространство так:

Нелинейные признаки

В Theano это выглядит следующим образом:

Первой в scan передается функция, которая будет вызываться на каждой итерации, её первый аргумент — результат на предыдущей итерации, последующие — все non_sequences ; outputs_info инициализирует выходной тензор такой же размерности и типа, как и x , и заполняет его единицами; n_steps указывает на требуемое количество итераций.

scan вернет результат в виде тензора размера (n_steps, ) + outputs_info.shape , поэтому мы преобразуем его в матрицу, чтобы получить нужные признаки.

Проиллюстрируем работу полученного выражения простым примером:

Чтобы воспользоваться плодами своих усилий, достаточно поменять определение модели и добавить параметров (ведь признаков стало больше):

Новые признаки позволяют значительно лучше разделить классы:

Нейронные сети и Lasagne 3

К этому моменту мы уже обсудили основные этапы создания систем машинного обучения на Theano: инициализация входных переменных, определение модели, компиляция Theano-функций, цикл с шагами оптимизатора. На этом можно было бы и закончить, но очень уж хочется познакомить читателей с Lasagne — замечательной библиотекой для нейронных сетей, работающей поверх Theano. Lasagne предоставляет набор готовых компонентов: слоёв, алгоритмов оптимизации, функций потерь, инициализаций параметров и т.д., при этом не скрывает Theano за многочисленными слоями абстракций.

Рассмотрим, как может выглядеть типичный код на Theano/Lasagne на примере классификации MNIST'a.
Примеры изображений из MNIST, если вы их еще не видели

Сконструируем многослойный перцептрон с двумя скрытыми слоями по 800 нейронов, для регуляризации будем использовать dropout и разместим этот код в отдельной функции:

Получим вот такую простую полносвязную сеть:

Инициализируем тензорные переменные и скомпилируем Theano-функции для обучения и валидации:

Теперь создадим цикл обучения:

Получившиеся кривые обучения:

Нашей модели удаётся достичь точности более 98 %, что, несомненно, можно улучшить, используя, например, свёрточные нейронные сети, но эта тема уже выходит за рамки данной статьи.

Сохранять и загружать веса удобно с помощью хелперов:

Документация к Lasagne доступна тут, масса примеров и предобученные модели находятся в отдельном репозитории.

Заключение

В этом посте мы довольно поверхностно ознакомились с возможностями Theano, узнать больше можно:
- обратившись к документации: 1, 2
- посмотрев примеры кода
- пообщавшись с сообществом
- заглянув в исходный код.
Большая благодарность bauchgefuehl за помощь в подготовке поста.

1. Граница между двумя подходами довольно размыта, и не всё сказанное ниже строго верно, всегда есть исключения и пограничные случаи. Наша задача тут — передать основную идею.
2. Разработчики Theano в техническом отчёте и документации называют дифференцирование символьным. Однако, использование этого термина в одной из предыдущих статей на Хабр вызвало обсуждение. Исходя из исходного кода Theano и определения на Википедии, автор считает, что правильный термин всё же «автоматическое дифференцирование».
3. Материал этого раздела по большей части основан на документации к Lasagne.

Клавиатура для рукописного ввода в Windows 10 позволяет вводить текст в любое приложение с помощью пера или другого стилуса. Он даже работает на старых настольных приложениях.

Эта функция отделена от рабочей области Windows Ink , которая направляет вас в приложения со специальной поддержкой перьевого ввода. Клавиатура для рукописного ввода позволяет использовать стилус в любом приложении.

В поисках клавиатуры для рукописного ввода

Эта функция встроена в сенсорную клавиатуру Windows 10. Чтобы открыть его, коснитесь значка сенсорной клавиатуры рядом с часами на панели задач.

Если вы не видите значок клавиатуры на панели задач, щелкните правой кнопкой мыши или нажмите и удерживайте ее на панели задач и включите параметр «Показать сенсорную клавиатуру» в контекстном меню.

Нажмите на значок клавиатуры рукописного ввода, который выглядит как ручка поверх пустой панели.

Появляется клавиатура для ввода рукописного ввода. По умолчанию он охватывает всю ширину вашего дисплея. Чтобы уменьшить его, нажмите кнопку «Отменить» слева от «x» в правом верхнем углу панели.

Коснитесь строки заголовка панели стилусом или пальцем, чтобы перетащить ее на экран и расположить там, где вы хотите.

Как только вы переключитесь на панель ввода рукописного ввода, она будет автоматически отображаться при каждом нажатии или нажатии значка клавиатуры на панели задач. Вам нужно будет нажать кнопку клавиатуры в нижней части клавиатуры сенсорного ввода, чтобы выбрать сенсорную клавиатуру по умолчанию, если вы хотите ее использовать.

Письмо с помощью клавиатуры для рукописного ввода

Вы можете вводить текст в любом приложении с помощью поля ввода текста. Например, мы будем использовать Блокнот здесь, но вы можете сделать это в любой традиционной настольной программе или новом приложении для Windows 10.

Когда текстовое поле сфокусировано, напишите ручкой слово на панели рукописного ввода. Windows автоматически обнаружит слово, которое вы пишете.

Если Windows не обнаружит автоматически написанное вами слово, коснитесь его на панели предложений. Если вам нужно стереть предыдущее слово или несколько букв, коснитесь кнопки возврата на правой стороне панели. Вы можете нажать стилусом в текстовом поле, чтобы переместить курсор или выбрать текст.

Варианты почерка

Несколько параметров для настройки работы пера вы найдете в разделе «Настройки»> «Устройства»> «Перо и чернила Windows».

Например, опция «Показывать панель рукописного ввода, когда заметка в режиме планшета и клавиатура не подключена», упрощает доступ к панели ввода рукописного ввода на планшетах с помощью стилуса. Когда вы используете планшетный ПК без физической клавиатуры и находитесь в режиме рабочего стола (не в «режиме планшета»), Windows автоматически откроет панель рукописного ввода.

Прямой ввод пером

Некоторые приложения поддерживают прямой ввод пером. Например, вы можете открыть приложения OneNote или Sticky Notes, включенные в Windows 10, и писать прямо в заметке, чтобы делать рукописные заметки. Используйте Windows Ink Workspace, чтобы найти больше приложений, поддерживающих перьевой ввод.

Панель ввода рукописного ввода может быть полезна даже в приложениях, которые позволяют писать прямо с помощью стилуса. Например, Microsoft Edge позволяет делать заметки на веб-страницах и сохранять свои заметки. Просто нажмите значок «Сделать заметку» в форме ручки на панели инструментов Edge.

Однако поддержка пером Edge фактически не позволяет вводить текст на веб-страницах. Для этого вам нужно сфокусировать текстовое поле в Microsoft Edge и открыть клавиатуру для рукописного ввода.

Конфиденциальность

По умолчанию Microsoft автоматически собирает информацию о вашем рукописном вводе, чтобы лучше понимать ваше письмо и лучше распознавать ваш текст.

Вы можете изменить эту настройку, если хотите. Перейдите в Настройки> Конфиденциальность> Речь, рукописный ввод и набор текста. Нажмите «Прекратить знакомство со мной», чтобы Microsoft не собирала эти данные.

Читайте также: