К основному контенту

MESH сети - оружие революции

Похожее изображение
Протестующие в Гонконге начали активно использовать новое средство коммуникации — Bluetooth-мессенджер мексиканского стартапа Bridgefy. Основаный на технологии MESH сетей. Теперь они могут общаться друг с другом и с пользователями, которые находятся поблизости, не используя постоянно управляемую сеть и интернет.

По оценкам компании Apptopia, которая занимается метрикой приложений, это привело к быстрому росту Bridgefy: количество загрузок и активных пользователей за последние два месяца выросло почти на 4000%.
Картинки по запросу Bridgefy
Приложение может связывать людей через стандартный Bluetooth на больших расстояниях благодаря ячеистой сети. Сообщения быстрее всего доставляются людям, которые находятся в непосредственной близости — в пределах ста метров. Однако обмениваться сообщениями можно и с людьми, которые находятся дальше. Благодаря ячеистой сети,  сообщения будут просто «прыгать» через телефоны других пользователей Bridgefy, пока не дойдут до адресата.
Пользователи могут отправлять приватные сообщения или отправлять их всем, кто находится в пределах досягаемости приложения. При этом пользователи могут быть даже не в списках контактов друг друга.
Это приложение оказалось идеальным средством коммуникации для протестующих, отмечает издание Forbes. «Им нужно связываться с большим количеством людей, при этом они не могут использовать традиционные SMS-сообщения или популярный в Китае WeChat. Все они находятся под контролем государства».

Также напомню о том что мое обзорное видео по технологии MESH сетей также было заблокированно, и удалено с YouTube.
Сам мессенджер еще не чекал, но для интересующихся, вот его офф сайт:
https://www.bridgefy.me
Просвещайтесь, возможно это скоро пригодится...
@black_triangle_tg

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()             img = numpy.array(sct.grab(monitor))             gray_frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             res = cv2.matchTem