Rookie Racoon @oscartrix_

Hoy se fue Eduardo Lamazón, ‘Don Lama’. Genio del boxeo, la vida y el vino. Nos enseñó a brindar, a pensar y a vivir con pasión. Su ausencia pesa, pero su espíritu quedará en cada tarjeta y en cada round. Buen viaje, maestro ‘Don Lama’.

Te propongo "The Kornos" :v #KornoSorpresa

@vivelatino Sin duda el mejor show del día

@SixFlagsMexico

447 Days to go! Will there be a certain Mexican in our car?👀😅 #CadilacF1

SEGURIDAD EN POSTGRESQL 👇👇👇👇👇 En una de mis últimas auditorías en las que todo estaba más o menos bien de seguridad, pude dar con una base de datos Postgresql, que encima era el principal activo del negocio. En esta base de datos, tan importante era precisamente la menos protegida, así que os doy unas recomendaciones para empezar a proteger vuestras bases de datos Postgresql. Actualizaciones y parches: Asegúrate de tener siempre la última versión de PostgreSQL y de aplicar parches de seguridad. Control de acceso: Cambia la contraseña del usuario postgres por una fuerte y única. Usa pg_hba.conf para controlar quién puede acceder y desde dónde. Prefiere autenticación md5 o scram-sha-256 a la autenticación trust. Limita el acceso a redes o IPs específicas. Deshabilita o restringe conexiones remotas si no son necesarias. Crea usuarios con el mínimo privilegio necesario. Usa GRANT y REVOKE para administrar permisos. Cifrado: Activa el cifrado de datos en reposo usando data_directory cifrado a nivel de sistema operativo o partición. Usa SSL para cifrar datos en tránsito: Configura PostgreSQL con ssl = on en postgresql.conf. Asegúrate de que los certificados SSL estén protegidos. Auditoría: Usa pg_stat_statements para monitorizar consultas. Configura logs de auditoría y monitoriza con regularidad. Establece alertas para actividades sospechosas. Copias de seguridad: Realiza copias de seguridad regularmente y pruébalas para garantizar que puedan ser restauradas. Protege tus backups. Si es posible, cifra las copias de seguridad. Otras configuraciones de seguridad: Desactiva o limita funciones superusuario. Considera usar un firewall para proteger aún más el acceso a tu base de datos. Deshabilita servicios y características innecesarios. Monitorización: Considera herramientas como pgBadger para análisis detallado de logs. Monitoriza el rendimiento y la actividad inusual. Protección contra inyección SQL: Siempre usa consultas parametrizadas o ORMs para evitar inyecciones SQL. Nunca construyas consultas SQL mediante concatenación directa con entrada del usuario. Prueba de seguridad: Considera realizar auditorías de seguridad y pruebas de penetración. Plan de respuesta a incidentes: Prepara y prueba un plan de respuesta a incidentes para estar listo en caso de un ataque o brecha de seguridad. Acciones y recursos adicionales: Revisad la documentación oficial de PostgreSQL. pgAudit para una auditoría más detallada. Comunidad PostgreSQL: hay muchos recursos y herramientas proporcionadas por la comunidad que pueden ayudar a mejorar la seguridad. Tened en cuenta que esto es un resumen de las mejores practicas al respecto, y que cada organización y sistema tienen un contexto especifico en el que debemos de adoptar las medidas de seguridad necesarias.

Firewall

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Es que al chile uno no quiere pensar mal de la Leagues Cup y el Inter Miami pero no mamen como la remató el defensa en su propia portería JAJAJAJAJAJAJA PINCHE GOLAZO

Bias-Variance trade-off - The goldilocks principles of machine learning Your ML model's performance depends on this! A good machine learning model is a delicate balance between bias (underfitting) and variance (overfitting). Bias refers to the error introduced by oversimplifying the problem. In mathematical terms, it's the error introduced from the assumptions made by the learning algorithm and measures how far predictions are from reality Math formula - Bias(ŷ) = E(ŷ) - y where E(ŷ) is the expected value (or average of all values) of the model predictions, and y is the true value. Variance is the amount by which the model's predictions will change if you use a different training set. A high variance model will overfit on that particular data and doesn't really understand the underlying data distribution Mathematically, variance is a statistical measurement of the spread between numbers in a data distribution. In terms of a machine learning model's predictions, it tells us how spread out the predictions are from the average prediction. Math Formula - Var(Y_pred) = Σ [(Y_pred[i] - Y_mean)²] / n Y_pred as the predicted values from your machine learning model, Y_mean as the mean of these predictions. Achieving the optimal trade-off between bias and variance is essentially what makes the machine learning model magical and performant! YT videos - youtube.com/watch?v=EuBBz3… The cheat sheet below is pretty useful to understand these 2 concepts quickly (credit: facebook.com/InfinitycodeX/…)

¿Tu pareja tiene tierras 😏? ¿Eres un latifundista con ganas de automátizar el riego de tus numerosos y abundantes campos de cultivo? Échale un vistazo al ejemplo o application note que desde Arduino hemos desarrollado para tí 👇 docs.arduino.cc/tutorials/edge…

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Vídeo Oficial Desclasificado del 12/07/22: UAP esférico sin medios de propulsión visibles ni hélices o alas de control de vuelo; captado en zona de combate por miembros del Pentágono de los E.U.A sin poder atribuirlo a una Nación de la Tierra. Informe: science.nasa.gov/science-red/s3…

Mensaje especial: no estamos solos.

Sin más palabras. Raúl Jiménez. Si señor. 🥺🐺🇲🇽

"For 20 years the golden palace had been crying out for a legendary centre-forward who would help take Wolves to new heights, and they certainly found that in Jimenez." 💛

Raul Jimenez completes a permanent move to @FulhamFC, ending the striker's five-year stay with Wolves. 🤝🗞️