Наверное, все, кто занимается продажами, смотрели фильм «Волк с Уолл Стрит», в котором прекрасный актер Ди Каприо блестяще демонстрирует телефонную продажу. Хочу высказать свое мнение на сей счет.
Думаю, что многие из вас сталкивались с ограниченность autolayout в Figma. Некоторые задачи невозможно решить с помощью стандартного функционала автолейаута. Ярким примером может стать floating-label. Он, находясь на границе инпута в активном состоянии, нарушает все законы физики автолейаута.
Об одном из способов его реализации пойдет речь в этой статье.
С развитием новых технологий миллиарды людей получили практически постоянную возможность выхода в Интернет, а карманный смартфон заменяет им некогда пользовавшийся популярностью громоздкий ЭВМ. В сети постоянно появляется огромная масса новой информации, вследствие чего человек попросту не успевает должным образом проанализировать ее, а то и вовсе пропускает, продолжая дальше листать ленту новостей. В этих условиях ценность для крупных компаний обретает именно внимание современного пользователя.
Стоит обывателю произвести поиск какого-либо предмета, например автомобиля, и рекламные блоки по интересующей тематике еще долго будут появляться на большинстве посещаемых им сайтов. Те, кто не обладает достаточными знаниями в подобной области, могут воспринять это в качестве случайности или вовсе как знак судьбы. Однако на самом деле всё обстоит гораздо сложнее: именно таким образом действует контекстная реклама, функционал которой строится на сборе и обработке большого количества данных посредством отслеживания активности людей в Интернете.
С тех пор как появилась сверхбыстрая коммуникация, в основном благодаря электричеству, цивилизация претерпела множество изменений. Она ускоряла существующие процессы в разы или даже на порядки. Достаточно сравнить скорость доставки бумажных писем и емайлов.
Разные времена требовали разных специалистов, которые использовали такую коммуникацию, чтобы связывать людей и процессы в разных городах и странах. Сейчас с ней активно работают люди из ИТ.
Можно представить, что одни разработчики приспосабливают возможности сложных вычислений для ускорения экономических процессов, по типу как банковские услуги переместились в смартфон. Другие заняты в создании более плотной и моментальной связи людей друг с другом или даже группами. Так, специализация некоторых мессенджеров позволяет завязать романтические отношения через приложение знакомств. Третьи открыли возможности нейронных сетей для обработки огромных массивов данных. Теперь благодаря камерам можно идентифицировать любого человека, даже, как говорят, в маске и очках. А автоматический контроль за автомобилями ещё только набирает силу.
Много ещё предстоит познать на этом пути. Здесь хочу рассказать о том, что это значит для работы в ИТ.
Марк Варламов – Unity-разработчик компании Digital Lab , о разработке механики рыбной ловли в AR, рассказывает Марк Варламов – Unity-разработчик компании.
В 2000 году психологи Марк Леппер из Стэнфорда и Шина Айенгар из Колумбийского университета провели эксперимент, демонстрирующий насколько сильно избыточный выбор снижает способность человека принять решение о покупке. Я много раз видел упоминания о нем как об "эксперименте с джемом", но это только его часть. Решил сделать полный обзор.
Не буду вдаваться в рассуждения, почему за константу взяли скорость света. Ясно одно – это ошибка и эту ошибку нужно исправить. Причем исправления минимальны. Не скорость света «c» константа, а время «t».
Этот выбор следовал из тождества «x=ct». В этом тождестве можно выбрать одну любую константу, а две другие будут со штрихами. Можно константой сделать «х» и переменными будут «c’» и «t’». Физики позапрошлого столетия решили, что «с» - константа, а переменные «x’» и «t’» . Но слишком много парадоксов преследуют это решение. А так же, что время «t» является разной это очень сомнительный факт, который так и не был подтвержден экспериментально.
Остается последний вариант. Константа – время «t», а переменные «c’» и «x’». Причем «x’» это не физическое уменьшение расстояния, а просто расстояние точки «х», зафиксированное относительно движущийся ИСО’, причем сам ИСО’ при измерении «х» считает себя в покое.
Пару слов о скорости света. Скорость света «с» всегда константа относительно неподвижного и движущегося излучателя. Но относительно других ИСО’ скорость света «с’» не константа. Это естественно.
Прежде чем приступить к анализу, приведу изменившиеся преобразования. Больше в них ничего нет.
Я собирался сделать текстовый квест на языке python, ранее не занимаясь этим (опыта в использовании python у меня нет) по заранее сделанному учеником 11 класса текстовому квесту.
Моей задачей было сделать такую же программу на ту же тему, но изменить сюжет и структуру программы.
Я подумал, что это будет легко - просто посмотрю, как кто-то сделал это так, перемещу эту часть вон туда, а ту вот сюда и совмещу с третей.
Тут то как раз таки и начались проблемы с не знанием операторов, значений символов и уровневых-логических зависимостей.
Вот код текстовой игры про подземелье ученика 11 класса:
TryHackMe - Pre Security - Cyber Security Introduction. Перевод.
Всем привет!
На самом деле не знаю было ли тут что-то подобное, но так как я вижу что тут достаточно много людей которые тянутся к новым знаниям, я решил сделать цикл статей посвященных переводам материалов с ресурса TryHackMe. В этом цикле статей будут конечно же как понятно из названия переводы самих материалов и Write-Up-ы к ним. Перед началом хотелось бы объяснить несколько деталей, так как это все таки первая статья в цикле, а затем перейти непосредственно к самим материалам.
Цель данного цикла статей
Цель конечно же проста - помочь в обучении специалистам в области кибербезопасности (как Red Team так и Blue Team), как начинающим так и уже практикующим (угрозы постоянно совершенствуются, поэтому нам приходится постоянно обучаться). Порог входа по знаниям на каждый путь обучения - конечно же свой. Но я решил начать с самых, самых азов и фундаментала (не нужно только говорить что все это и так уже давно знают - на самом деле это не так) а именно с пути Pre Security. Который является фундаментальным для дальнейшего обучения. Надеюсь что данный цикл статей поможет в обучении специалистов в области кибербезопасности.
Автор: Барышев В.В. DOI 10.13140/RG.2.2.19151.20647
Аннотация — На сегодняшний день существует множество миссий по спутниковому наблюдению Земли. Такие страны как Россия, США, страны Европейского Союза, Китай, Япония и другие обладают мощными группировками спутников что уже можно говорить о мониторинге поверхности земли 24 часа в сутки по всем широтам кроме арктической зоны. Данные получаемые со спутников только у миссии “Copernicus” превышает 12 Tb в день, данных передаются в серию тематических информационных служб, предназначенных для улучшения городского планирования, окружающей среды, нашего образа жизни, гуманитарных потребностей и поддержки эффективной политики для более устойчивого будущего и разработки новых методов городского планирования.
Поскольку методы дистанционного зондирования земли производят огромное количество данных, искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) позволяют нам управлять этими данными и понимать их таким образом, который раньше был просто невозможен.
Ключевые слова — online Analytical Processing, machine learning, сценарное проектирование, градостроительство, экология, дистанционное зондирование земли.
Полная версия статьи и ссылка на код
Baryshev, Vyacheslav. “‘OLAP Cubes in the Formation of Methods of Urban Planning Analysis’/‘OLAP-Кубы в Формировании Методов Градостроительного Анализа.’” "OLAP-Кубы в Формировании Методов Градостроительного Анализа" /"OLAP Cubes in the Formation of Methods of Urban Planning Analysis", no. OLAP (2021): 14. doi:10.13140/RG.2.2.19151.20647.
Рынок труда заполняется представителями поколения Z — людьми, родившимися в период с конца 90-х до начала 2000-х. У поколения есть отличительные черты, с которыми многие компании пока не готовы считаться, упуская по-настоящему талантливых и перспективных сотрудников. Поделюсь, как IT-компания в студенческом городе активно привлекает молодых специалистов и выстраивает процессы для эффективной работы.
Кратко и только главное из The Swift Programming Language Book.
Этот конспект нельзя рассматривать как самостоятельное пособие для получения новых знаний, он больше служит для освежения некогда прочитанного. Если вы еще не знакомы с типами String и Characters, рекомендую сперва изучить соответствующую главу в документации.
Кейс: как мы удалили карту сайта и улучшили посещаемость поисковым роботом Googlebot в два раза.
Для поддержки автозаполнения пароля и генерации надежного пароля в iOS приложении необходимо соблюдение нескольких условий - на стороне сервера, приложения и устройства. Главное из них - приложение должно ассоциироваться с соответствующим доменом, чтобы использовать сохраненный пароль как на сайте, так и в приложении.
Некоторое время назад я создал сайт для прохождения "криптографических" квестов: Insectling. Вдохновением для квестов послужили сверхсложные загадки, известные в интернете под названием Cicada 3301. Конечно, мои квесты гораздо проще, но всё равно у некоторых ушло на разгадку месяц и больше.
Однако, самый новый - Butterfly Quest — не просто набор случайных, ничем между собой не связанных загадок — а настоящая книга: научно-фантастический детектив, где задача читателя — взломать пароли, раскрыть шифры, проникнуть в сервера и в конце концов распутать сюжет.
Всем fprintf(stdout,"Hello World!\n"); Это моя первая статья, так что может быть не очень... В реверсе и pwn я недавно, но мне дико нравится это, потому что я давно пишу код на C/C++/python в следствии чего мне проще понять код, ибо есть опыт. Эта статья нужна больше не для чайников и даже не для проженых самоваров, а для оплавленных кипятильников. Так что как-то так. По правде говоря, мне очень сложно что-то кому-то объяснять из этой тематики. Но ничего напрактикуемся, как говорится "Практика решает ВСЁ !"
Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Комаров, я основатель платформы по мессенджер-маркетингу IntellectDialog. Будем подробно писать про мессенджеры простыми словами: от чат-ботов до лайфхаков по работе с этим инструментом. Сегодняшний пост про то, как самостоятельно подтвердить свою компанию в Facebook Business Manager и зачем это вообще нужно. Поехали!
Представим что у нас есть стандартный ПК, который имеет у себя на борту - программу, которая может:
- Индексировать;
- Извлекать данные из индекса;
- Складывать извлеченные при помощи де-индексации данные на диск буфер.
На жестком диске данного ПК также имеется некий абстрактный файл - Энтропийный контейнер данных, объемом примерно 10гб. Он содержит бессмысленный абстрактный набор символов в Шестнадцатеричной системе счисления
Так же у нас есть быстрый диск-буфер для хранения де-индексированных файлов
У нас также есть фильм, хранить который (не говоря уже о передачи по сети) очень накладно. Он весит 12 гигабайтов. Как насчет сжатия его до размера 40-50 килобайт? И такой же распаковке на лету без использования сложных систем сжатия или математических вычислений? Такое возможно?
Неоднократно я сталкивался с тем, что верстая по макету в Figma и указывая точные размеры блоков в пикселях, результат выглядит иначе, значительно крупнее, хотя размер холста совпадает с разрешением моего экрана. Чуть позже я понял - всё дело в том, что у меня в системе установлено масштабирование интерфейса. Как заставить сайт отображаться в оригинальном масштабе, если у пользователя интерфейс масштабирован системой? Делюсь универсальным решением в посте.
