Не так часто на конференциях рассказывают про архитектуру платежных систем, особенно если они делались без legacy. Нашей платежной системе всего три года, из которых два в продакшне. Мы изначально проектировали надежную и масштабируемую систему, и за прошедшее время накопилось тем для рассказа.
…
Нашли ошибку в видео? Пишите нам на support@ontico.ru
— Как войти в сообщество data science?
— О различиях data scientist, data analyst, data engineer, кто из них чем занимается?
— В чём отличия между Machine Learning и Data Science?
— Что у них общего и чем их работа отличается?
* 21 октября 2018 г. в московском офисе Яндекса прошла встреча сообщества Open Data Science. Мы испытали новый формат: программа не была определена заранее, а составлялась по запросам аудитории.
Мы собрали больше 500 заявок от участников и ответили на самые популярные и интересные вопросы.
Алексей Натёкин
Выпускнинк МатМех СПБГУ, аспирант TUM. Основатель и добродушный диктатор Open Data Science (2015). Основатель площадки соревнований по machine learning Data Souls. Ранее основатель DM Labs, CDO Diginetica, ex-Deloitte, ex-Siemens.
Меня часто спрашивают о том, что делать после завершения обучения, с чего начать поиск работы, на что обратить внимание и я решил записать для вас это видео, которое вы сможете использовать как чек-лист проверки того, что вы сделали все правильно.
Скидки к Новому году! Минус 10% на форматы менторинг и обучение на проекте!
Курс о котором говорится в видео: FRONT-END — bit.ly/3r4A7AR
Тайминг:
00:00 — вступление Сергея Немчинского
01:46 — собираем информацию по рынку
03:42 — чек-лист технологий
05:40 — резюме
17:14 — как отправить резюме
20:30 — LinkedIn
23:35 — опыт
24:05 — конкурс
0:00 – Интро
0:58 – Про бизнес-идеи
3:07 – О тюремном прошлом Сергея
5:45 – Об избирательности законов в СНГ
6:52 – Как США борется с преступностью
9:03 – Как воруют деньги с банковских карт
10:46 – О сделке с правосудием
11:40 – Об американских тюрьмах
12:51 – О компромиссах с властями США
15:47 – Об отечественных журналистах
18:05 – О необычных профессиях
27:52 – Правила безопасности в интернете
33:05 – Какие файлы не стоит открывать
34:45 – Как пытались угнать YouTube-канал «Книжный чел»
38:10 – О мошеннических схемах
39:50 – Как продвигаться на YouTube
41:37 – О книге «Как я украл миллион»
43:34 – Об ущербе в миллиард долларов
47:10 – О написании книги
49:50 – О росте киберпреступности
51:42 – На какой зоне комфортнее сидеть
56:05 – О популяризации мошенничества
59:59 – Ещё советы по интернет-безопасности
1:02:23 – О тюремных колл-центрах
1:06:58 – О воровстве по номеру карты
1:09:07 – Конкурс
1:10:25 – Фристайл
Привет, Вектозаврики! В прошлом видео я рассказал о том, как используя C и библиотеку SFML я написал свой 3D онлайн шутер от первого лица. Ролик вам очень понравился и быстро набрал просмотры.
Сегодня я расскажу о том, как я поменял текстуры, реализовал пол и возможность смотреть вверх-вниз. А также мы поиздеваемся над игрой и проведем несколько прикольных экспериментов.
Приятного просмотра!
По этой игрушке я планирую выпустить ещё одну серию, а что будет дальше – посмотрим. Судя по всему, вам понравились такие проекты, а значит такой контент будет появляться дальше.
Уже есть идеи разработки настоящего 3D движка или, например, движка воксельной графики.
Предлагайте свои идеи, и я с радостью их учту и попытаюсь реализовать.
Отдельное спасибо моим спонсорам на patreon. Очень сложно выпускать ролики вообще без поддержки, и я рад, что вы есть!
Подписывайтесь на канал чтобы не пропустить новых выпусков!
Многие юзеры не обращают внимания на оповещения в браузере, да в целом не обращают внимания на все оповещения. Ведь «Google нам ничего плохого не желает» или «Да у меня стоит антивирус и я в полной безопасности». Как же они заблуждаются… Искать по IP уже не нужно, даже не нужен доступ к геолокации, или встроенному GPS. Все происходит путем API. С помощью API геолокации можно узнать, в каком месте находится пользователь — конечно, всегда с его согласия, но почти все не обращают внимания на вспыльчивые окна.
API определяет функциональность, которую предоставляет программа (модуль, библиотека), при этом API позволяет абстрагироваться от того, как именно эта функциональность реализована.
Если программу (модуль, библиотеку) рассматривать как чёрный ящик, то API — это множество «ручек», которые доступны пользователю данного ящика и которые он может вертеть и дёргать.
Использование API не зависит от устройства; способ определения местоположения браузером не имеет значения, поскольку клиенты могут запрашивать и получать данные обычным способом.
Чтобы определить местоположение пользователя (телефона, как вам угодно), можно использовать несколько способов:
— по GPS. Способ наиболее точный. Из недостатков: относительно долгий старт, потребляет много энергии, не так уж много аппаратов с встроенным приемником.
— по вышкам оператора. Средний по точности. Энергии кушает немного. Из минусов: не на всех телефонах доступны данные.
— по IP. Наименее точный. Собственно это самый большой минус.
— по CB-сообщениям оператора
Способ совершенно не привязан к какой либо стране. Репозиторий на github под названием TrackUrl демонстративно показывает всю суть нахождения человека по его API. Создается специальная ссылка, которую если открыть появляется приблизительное местоположение с точностью до 50 метров.
Основные задачи канального уровня:
1. Передача сообщений по каналам связи – кадров (frame). Определение начала/конца кадра в потоке бит
2. Обнаружение и коррекция ошибок
3. Множественный доступ к каналу связи:
— Адресация
— Согласованный доступ к каналу связи
Методы выделения кадров:
— Указатель количества байт
— Вставка байтов (byte stuffing)
— Вставка битов (bit stuffing)
— Средства физического уровня
Обнаружение и исправление ошибок:
1. Обнаружение ошибок
— Контрольная сумма
2. Исправление ошибок
— Коды исправляющие ошибки (с избыточной информацией)
— Позволяют обнаруживать и исправлять ошибки
3. Повторная отправка данных
— Если в кадре обнаружена ошибка, его можно отправить заново.
— Повторная отправка кадра, который не дошел до получателя
Типы повторной отправки:
1. Остановка и ожидание.
2. Скользящее окно.
Канальный уровень в модели OSI состоит из двух подуровней:
1. Подуровень управления логическим каналом (LLC)
— Отвечает за передачу данных (создание кадров, обработка ошибок и т.д.)
— Общий для разных технологий
2. Подуровень управления доступом к среде (MAC):
— Совместное использование разделяемой среды
— Адресация
— Специфичный для разных технологий
— Не является обязательным