Хабр, привет!
Меня зовут Александр Ларин, я руководитель центра технической поддержки и обучения в GlowByte и лидер самого большого в России сообщества FineBI.
В данной статье я хотел бы показать новичкам основы работы в FineBI: как подключиться к источнику данных, создать на его основе датасет, провести обработку данных, собрать свой первый дашборд – и всё это сделать буквально за 30 минут. А тех, кому этого будет недостаточно, приглашаю на наши курсы.
В этом модуле проекта мы погрузимся в волнующий мир авторизации и управления доступом во фронтенд-разработке. Сегодня я поделюсь с вами моим опытом работы с технологиями Vue 3, Pinia для глобального управления состоянием и TypeScript. Однако, стоит отметить, что основные принципы, которые мы рассмотрим здесь, применимы к любым современным технологиям фронтенда. Таким образом, даже если вы предпочитаете другой стек технологий, вы все равно найдете этот материал полезным.
Мы сфокусируемся на разработке системы авторизации и управления доступом на основе ролей для фронтенда. Этот аспект веб-разработки играет ключевую роль в обеспечении безопасности приложения и определении функциональных возможностей, доступных разным пользователям.
Давайте начнем наше путешествие в мире фронтенд-разработки, изучая, как эффективно реализовывать авторизацию и управление доступом с использованием современных инструментов и лучших практик. Приготовьтесь к увлекательному погружению в мир безопасности фронтенда!
Привет друзья! Я Александр Леонов, и вместе с отделом аналитиков Positive Technologies мы подготовили для вас дайджест трендовых уязвимостей за прошедший месяц.
Вы, наверно, сразу спросите: а что это за уязвимости такие — трендовые? Это опасные уязвимости, которые активно используются в атаках или с высокой вероятностью будут использоваться в ближайшее время.
При этом трендовые не то же самое, что критически опасные. Последние способны потенциально «положить» работу массового сервиса на периметре организации, но при этом сложны в эксплуатации. Получается, что уязвимость вроде и есть и она критически опасная, а до реальной эксплуатации дело может дойти через месяцы и годы, а может совсем не дойти. А трендовые уязвимости несут опасность здесь и сейчас, поэтому и исправлять их требуется в первую очередь и в кратчайшие сроки.
В предыдущей статье цикла о качестве алгоритмов рекомендаций мы рассмотрели свойства, которые необходимы, чтобы рекомендации приносили пользу интернет-магазину на практике. В данной статье мы расскажем как обеспечить эти свойства на примере компонентов одного из алгоритмов.
Hello world!
По данным 2023 JavaScript Rising Stars библиотека StyleX заняла второе место в разделе Styling / CSS in JS (первое место вполне ожидаемо занял TailwindCSS).
stylex — это решение CSS в JS от Facebook, которое недавно стало открытым и быстро набрало популярность (на сегодняшний день у библиотеки 7500 звезд на Github). Это обусловлено ее легковесностью, производительностью и небольшим размером итоговой таблицы стилей.
В этой статье мы разберемся, как stylex работает. Но давайте начнем с примера ее использования.
Доброго дня, друзья. Сегодня хочу освятить тему как можно несложной автоматизацией сбора поддоменов и прохода по ним сразу получать деньги при появлении денег в Bug-Bounty программах.
И начнем сразу со скрипта который позволит нам зарабатывать на Bug-Bounty не сильно погружаясь в техническую часть.
Для запуска и эксплуатации высоконагруженных ИТ-решений с петабайтами данных в активе, нужно проработанное решение, позволяющее гибко управлять ресурсами. Одним из критичных аспектов этого решения, является разделение Compute & Storage — разделение ресурсов инфраструктуры под вычисление и хранение соответственно. Если не реализовать такое разделение в крупном проекте, инфраструктура рискует превратиться в «чемодан без ручки» — эффективность использования ресурсов будет низкой, а сложность управления ресурсами и средами будет высока. На примере команды SberData и их корпоративной аналитической платформы я расскажу, когда требуется разделение Compute & Storage и как это реализовать максимально нативно.
Статья подготовлена по мотивам доклада на VK Data Meetup «Как разделить Compute & Storage в Hadoop и не утонуть в лавине миграций».
Когда мы говорим про решения на базе ИИ, кто-то может представлять себе просто обученные модели машинного обучения или нейросети, кто-то магический черный ящик, который умеет «делать магию» и желательно с «точностью 100%», а кто-то просто кусок кода, который надо заставить работать. И с определенной точки зрения каждый будет прав. Кто и в какой части прав, как все происходит чаще всего и какие типовые ошибки ждут на пути внедрения решений на базе ИИ – об этом решил рассказать в статье ниже.
Очень часто при разработке React-приложения нам приходится работать с большим количеством иконок в проекте. Наверное, каждый разработчик стремится максимально упростить и автоматизировать подобные рутинные задачи. Есть несколько способов работы с иконками в веб-приложениях, но я хочу поделиться с вами именно тем, который кажется мне наиболее удобным. Данная статья поможет frontend-разработчику сделать работу с иконками комфортнее, используя их в качестве React-компонентов.
Большинство сотрудников Mediascope используют Python для решения повседневных задач: разрабатывают модели машинного обучения, пишут код для веб-сервисов, анализируют данные, автоматизируют рутинные процессы. В прошлом году мы провели корпоративный чемпионат, который помог повысить мотивацию к изучению Python и оживить внутреннее комьюнити. А ещё чемпионат получил продолжение: модель из ML-трека стала прототипом во внутреннем конвейере обработки данных. Расскажем, как это было.
Когда я уволился из магазина одежды, посчитал, что денег мне хватит примерно на восемь месяцев. Восемь месяцев на то, чтобы научиться разработке и начать зарабатывать этим на жизнь. Рассказываю, как так вышло, и что я сделал бы по-другому сейчас.
Привет, меня зовут Саша, и уже два года я занимаюсь разработкой в Start X.
Семь лет назад я переехал в Ростов-на-Дону и устроился продавцом в магазин одежды — на первое время, чтобы было чем платить за еду и квартиру. За два года там вырос до управляющего, а еще через два года переехал в Москву, чтобы возглавить самый крупный розничный магазин в торговом центре Метрополис. Я проработал в этой сфере уже пять лет и должен был стать региональным менеджером, то есть управлять сетью магазинов в разных частях России.
После того как мы пережили ковид, в компании боялись, что придется закрыться еще на полгода, экономили деньги, развитие остановилось. Я хотел расти и не хотел ждать, поэтому понял, что пора менять работу.
В среде финтех проектов наблюдается интересный парадокс. С одной стороны, вряд ли можно найти область, куда приходит больше инвестиций. Поэтому именно в финтехе сосредоточены самые продвинутые технологии: блокчейн, искусственный интеллект, биг дата, ML и др. С другой стороны, именно в финансовой области наблюдается наименьшее количество хорошо развитых open-source проектов.
Почти две с половиной тысячи лет назад Аристотель положил начало науке логике, сформулировав три закона: тождества, противоречия и исключенного третьего. Закон тождества (кратко А=А) гласит, что всякая мысль (назовем ее А) в процессе рассуждения должна быть тождественна самой себе и не должна меняться в процессе рассуждения. Закон противоречия (А и не А - ложь) запрещает двум противоречивым суждениям быть одновременно истинными. Закон исключенного третьего (А или не А - истина) говорит, что всегда верно суждение или его отрицание.
Продемонстрируем суть трех законов логики на примере кода на языке программирования С. Символ А - это имя, присвоенное переменной типа bool (логическая единица), которая принимает значения 0 (ложь) или 1 (истина). Закон тождества (А=А) гласит, что, если логической переменной А присвоено определенное значение (0 или 1), то это значение должно сохраняться постоянным на протяжении всего использования его в математическом выражении. Например, в коде...
Мы продолжаем рассказывать о внутренней кухне Wiren Board. В предыдущей статье мы заставили работать китайский паяльный робот, который выполняет рутинную часть работы монтажников на нашем производстве.
Все наши «железки» должны поступать клиентам в рабочем состоянии и служить максимально долго. Именно по этой причине после производства все устройства проходят тестирование.
Расскажем, как разрабатывали фирменный тестовый пакет test-suite, с какими проблемами столкнулись и как мы их решили. Также покажем наши стенды, на которых тестируем все выпускаемые продукты.
Интересно? Ныряйте под кат.
Всем привет! Меня зовут Максим, я работаю системным инженером в Yandex Cloud и в Яндекс Практикуме на курсе «Системный администратор». В этой статье я опишу свой субъективный взгляд на путь развития системного инженера (DevOps‑инженера, SRE, системного администратора).
Системный инженер — ключевой игрок в создании и поддержании сложных информационных систем. Он объединяет в себе знания из различных областей: от аппаратной части и инфраструктуры до программного обеспечения и сетей.
В дополнение к этой статье я создал:
- git‑репозиторий со ссылками на ресурсы для изучения (жду ваших пул‑реквестов).
Всем привет! Хочу рассказать о практическом применении такой утилиты как fido2-token. Утилита создана для поиска и управления токенами работающими со стандартом FIDO2. В русскоязычном сегменте не нашел публикаций на эту тему, поэтому опишу свой опыт её использования. Не буду описывать о самом стандарте, а сразу перейду к практическому применению.
Перспективы использования нейронных сетей в клинической практике врачей – стоматологов, ортопедов и возможности применения обученных нейронных сетей в практике современных зуботехнических лабораторий. Сегодня цифровизация есть неотъемлемый контекст существования какой-либо сферы человеческого сообщества, будь - то наука и технология или целая отрасль промышленности. Постоянное внедрение кибернетических систем и комплексов позволяет значительно облегчить прикладные аспекты эксплуатации разного рода технологических цепей, а порой позволяет в значительной степени снизить риски ошибок, связанных с человеческим фактором. Не обходят стороной эти явления диагностическую и прикладную стоматологии. Об этом и хотелось поговорить в данном обзоре.
Сегодня нескольким международным технологическим компаниям, таким как Ontico или Align Technology, специализирующимся по машинному обучению и искусственному интеллекту удалось пройти определенный путь по созданию и обучению нейронных сетей на распознавание зубов, зубных рядов и десен, улыбки и лица. И применяя возможности искусственных нейронных сетей наладить облачный сервис полуавтоматического сбора зуботехнических заказов, далее производства и распределения зубочелюстных протетических изделий и апробировать перспективы применения специально обученных искусственных нейронных сетей непосредственно в сканировании зубных рядов и в последующем моделировании стоматологических изделий.
