Разработка

Опрос о состоянии PostgreSQL 2022 завершился несколько недель назад, и мы усердно работаем над очисткой и анализом данных, чтобы поделиться с сообществом PostgreSQL максимально полной информацией.

В сообществе по базам данных обычно из года в год множество дискуссий вызывают две вещи: производительность и инструментарий. В этом году мы немного скорректировали вопросы, чтобы сосредоточиться на конкретных случаях использования и инструментах PostgreSQL, которые сообщество считает наиболее полезными: написание запросов и администрирование, разработка и визуализация данных.

Возможно ли создать поисковую систему, которую тяжело подвергнуть цензуре, влиянию и блокировке?

Говоря техническим языком, возможно ли выполнять полнотекстовый поиск не имея удаленного сервера, удобным для пользователя способом, одновременно храня поисковый индекс в peer-to-peer системе и имея возможность быстро обновлять поисковый индекс?

Да, это возможно!

Под катом описание архитектуры поискового движка Summa на Rust и набора приемов, позволивших ответить утвердительно на все вопрос

Приветствую, Хабр!

В статье речь пойдет о разработке устройства, которое позволяет отправлять «команду сделать снимок» фотоаппарату, принимая ее от фотоловушки. И почему, например, не подойдет вариант с обычным датчиком движения. Устройство простое и узкоспециализированное, но идея интересная.

Sergejs Jersovs зарабатывал на жизнь частным извозом в Ирландии. Пока однажды, когда ему было 44 года, не решил полностью изменить свою жизнь и стать веб-разработчиком. Начал свой путь в IT он с того, что прошел наш курс «Веб-разработчик с нуля до профи». Меньше чем через полтора года после окончания курса он уже работает в Amazon.

В книге «Пятьдесят занимательных вероятностных задач с решениями - Ф. Мостеллер» есть интересная задача про пьяницу, который с вероятностью делает один шаг к обрыву и с вероятностью один шаг от обрыва. Пьяница стоит на расстоянии одного шага от обрыва. Что можно сказать про вероятность того, что он упадет?

Привет, Хабр!

Как часто вы сталкиваетесь с необходимостью выгрузить в MS Excel более миллиона строк? Все фильтры на выгрузку уже были наложены ранее, но, увы, она до сих пор «не проходит по габаритам». Перед нами встает дилемма – делить, или … воспользоваться готовыми решениями для python, не изучая python! Речь сегодня пойдет о трех библиотеках, которые позволяют писать код и при этом не писать его, а также оперировать внушительными объемами данных с минимальными знаниями английского языка или синтаксиса пресловутых «панд» (здесь и далее «панды»: pandas –  open-source библиотека для python для работы с табличными данными – прим. автора). Для примера будем использовать объявления о продаже автомобилей Toyota с известного сайта.

Всем привет! Сегодня у нас из интересных событий наделавший шуму отчёт об оставляющих желать лучшего ИБ-стандартах Твиттера, незавидная судьба криптомиксера Tornado Cash и его разработчиков, новые методы кражи данных с изолированных от сети систем и несколько запомнившихся своей курьёзностью случаев от мира инфобезопасности. За подробностями добро пожаловать под кат!

Рассматривая планы запроса для INSERT, UPDATE или DELETE, в том числе те, которые демонстрировались в некоторых статьях ранее, можно заметить, что почти все такие планы включают оператора TOP. 

Всем привет, меня зовут Роман, я тестировщик в компании СберМегаМаркет. 

Итак, по первой ссылке в гугле на запрос «Charles что такое», можно найти примерно следующее: Charles – один из самых распространенных инструментов для сниффинга трафика. В свою очередь, сниффинг трафика – это перехват и анализ сетевого трафика.

Нетрудно понять, что Charles – это что-то похожее на консоль разработчика в браузере, однако, с гораздо более широким спектром возможностей и приспособленным под большее количество платформ.

Особенно обширно Charles применяется в мобильном тестировании, ввиду того, что это один из самых простых и удобных способов посмотреть, уходят ли запросы с мобильного клиента, с какими параметрами они отправляются и как отвечает backend. Дальше в статье расскажу о Charles для начинающего QA. 

За свою 20-летнюю карьеру я успел поработать и электромонтажником, и разработчиком, и менеджером, и CTO, и даже директором по BigData в Cloud в зеленом банке. За годы успел поменять более 10 компаний и сотню проектов (недавно прям выписывал в эксельку). Не скажу, что поменять проект или компанию для меня как за "хлебушком сходить", и стресс есть абсоютно всегда. Очевидные проблемы: новые люди, новые проекты и задачи, новый офис, - и ко всему необходимо привыкать. А есть и неочевидная проблема: вам по новому проекту могут передать не всю информацию, не из-за злого умысла, а из-за отсутствия методологического подхода к передаче дел. Представляю чеклист для передачи дел по проектам.

Развитие технологий и все возрастающие объемы информации привели к тому, что слово «фейк» или «информационный фейк» прочно вошло в нашу жизнь. Всевозможные мошенники идут в ногу со временем и оперативно ставят себе на службу технологии, изобретая все новые способы влиять на людей. А значит, нам необходимо задуматься о том, как использовать накопившийся опыт и технологии управления информацией для распознавания фейков, т.е. для их автоматического отделения от реальных фактов. Сегодня мы расскажем о всем многообразии использования технологий управления данными для распознавания фейков.

Что же такое фейки?

Существует множество определений фейков, мы не будем на них останавливаться, но отметим, что в этой статье мы будем говорить не об ошибочной информации (такой как опечатки или случайно вкравшиеся неточности), а об информации искажавшейся намеренно. 

Фейки можно встретить практически в любой форме — тексте, видео или аудио контенте. Поговорим сначала о последних. Для создания аудио и видео фейков существует специальный инструментарий, построенный на глубоком обучении (deep learning). Искаженные таким образом факты называются дипфейками [1, 2]. Кажется, что уже все видели их примеры — эти видеоклипы с различными знаменитостями, которые говорили или делали что-то, чего на самом деле не было (в [3] есть небольшой таймлайн с известными дипфейками), многие пранкеры используют дипфейки в своих звонках. Однако дипфейки это не развлечение, а серьезная угроза: продвинутые мошенники их уже освоили и во-всю пускают в дело [4, 5].

Всем привет!

Делимся полезными материалами с недавно прошедшего митапа Frontend Mix, где экперты ЮMoney и Альфа Банка рассказали, как они создают продукт. 

Не секрет, что именно в Discord сейчас принято вести беседы; каждый день через эту платформу проходит 4 миллиарда сообщений от миллионов людей. На наш взгляд — убедительно. Но текстовый чат — лишь малая толика тех возможностей, что поддерживает Discord. Здесь предусмотрены серверные роли, пользовательские эмодзи, видеозвонки и многое другое. Вся эта информация складывается в терабайты данных, которые Discord доставляет клиентам.

Для предоставления такого колоссального объёма данных эксплуатируется набор кластеров NoSQL-баз данных (на основе ScyllaDB), и каждый из этих кластеров является источником истины для соответствующего множества данных. Поскольку Discord — это платформа для чатов в реальном времени, требуется, чтобы базы данных справлялись с плотным потоком запросов настолько быстро, насколько возможно.

👋 Всем привет. Меня зовут Алексей Межевикин. Я iOS-разработчик c 2011 года. Последнии 4 года занимаюсь разработкой, монетизацией и продвижением своих приложений.

В продвижении очень важную роль играет рейтинг приложения в AppStore. Рейтинг формируется исходя из оценок пользователей оставленных либо непосредственно в AppStore либо через специальное окошко, которое вызывается внутри приложения.

В этой статье я предлагаю написать крошечную библиотеку для удобного запроса оценки. По сути это будет обертка над нативным SKStoreReviewController, которая будет запрашивать отзыв через энное количество запусков, либо энное количество дней после установки.

В серии статей я поделюсь своим представлением о DI и попробую решить основную проблему библиотечных решений для DI: нам нужно точно знать, что экран соберётся, зависимости подтянутся, а все ошибки мы отловим на этапе компиляции

Чтобы копнуть вглубь и собрать большинство возможных подводных камней, нужен большой проект со множеством экранов, в идеале разбитый на модули. Предлагаю вам пройти этот путь совместно и написать этот проект вместе со мной.

Я планирую серию статей, где мы шаг за шагом нарастим массу кодовой базы и рассмотрим такие проблемы как циклические зависимости, жизненные циклы, ленивая загрузка и декомпозиция контейнера.

Если вы готовы, погнали! 🏎

Привет, я Антон Маслов, ведущий разработчик в MTS AI.

В предыдущих статьях я рассказывал о том, как работает распознавание изображений на чипе KL520 с помощью нейросети Tiny YOLOv3, а так же о том, как устроена, из чего состоит и как собирается прошивка чипов KL520. И вот теперь, когда мы познакомились с технологией Edge AI в общих чертах, мы можем отправиться в самое увлекательное путешествие и создать на базе KL520 собственный оригинальный девайс!

Я решил перевести документацию react-redux, позвал напарника, и мы вместе решали проблемы, связанные с этим. Собственно, о проблемах и решениях пойдёт речь.

Ссылка на перевод

Кратко: поговорили с авторами библиотеки, развернули перевод на github-pages, получили домен, получаем обновления через свой сервер и хотим внимания)