Обновлено: 12.10.2018

О чем исследование

При подготовке материалов для следующих статьей набралась довольно обширная коллекция ссылок на темы:

• хакерских атак на банки,
• технического анализа банковских взломов,
• обзора типовых уязвимостей в банковских сетях,
• судебной практики,
• аналитики, прогнозов и других статей по банковской безопасности.

В какой-то момент времени количество подобранных материалов переросло в качество, так что данная подборка может заинтересовать уже сама по себе.

Привет, Habr! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Building Blockchain in Go. Part 4: Transactions 1".

Содержание

1. Blockchain на Go. Часть 1: Прототип
2. Blockchain на Go. Часть 2: Proof-of-Work
3. Blockchain на Go. Часть 3: Постоянная память и интерфейс командной строки
4. Blockchain на Go. Часть 4: Транзакции, часть 1
5. Blockchain на Go. Часть 5: Адреса
6. Blockchain на Go. Часть 6: Транзакции, часть 2
7. Blockchain на Go. Часть 7: Сеть

Вступление

Транзакции являются сердцем Биткоина, и единственная цель цепи блоков — это хранить транзакции безопасным и надежным способом, чтобы никто не смог модифицировать их после создания. В этой статье мы начинаем работу над реализацией механизма транзакций. Но поскольку это довольно большая тема, я разбил ее на две части: в этой части мы реализуем общий механизм, а во второй части мы детально разберем весь остальной функционал.

Время от времени перед веб-программистами встают задачи, способные нагнать страху даже на профессионалов. Речь идёт о разработке серверных приложений, которые не имеют права на ошибку, о проектах, в которых стоимость сбоя чрезвычайно высока. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, расскажет о том, как подходить к решению таких задач.

Декларативная часть импорта пакетов в Go достаточно скучная и обыденная. Всего лишь нужно указать директиву import и перечислить импортируемые пакеты. Современные IDE делают эту работу за Вас — сами подставляют пакеты в этот раздел, что очень удобно. Кроме того, они сворачивают этот блок, чтобы он не мешал обозревать код. Я же советую развернуть этот блок, и изучить его внимательно — возможно Вы найдете там нечто необычное:

    package main

    import (
        "github.com/vigo5190/goimports-example/a"
        foo "github.com/vigo5190/goimports-example/a"
        . "github.com/vigo5190/goimports-example/b"
        _ "github.com/vigo5190/goimports-example/c"
    )

Если стандартный импорт, импорт с синонимом и _ я встречал, то импорт с . я до этого не видел.

Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Рудаченко, я техлид в компании Roistat. Последние два года наша команда переводит различные части проекта в микросервисы на Go. Они разрабатываются несколькими командами, поэтому нам понадобилось задать жесткую планку качества кода. Для этого мы используем несколько инструментов, в этой статье речь пойдет об одном из них — о статическом анализе.

Статический анализ — процесс автоматической проверки исходного кода при помощи специальных утилит. Эта статья расскажет о его пользе, кратко опишет популярные инструменты и даст инструкции по внедрению. Её стоит читать, если вы не сталкивались с подобными инструментами вовсе или используете их несистематически.

В статьях по этой теме часто встречается термин «линтер». Для нас это удобное название простых инструментов для статического анализа. Задача линтера — поиск простых ошибок и некорректного оформления.

Если вы выходите в интернет со своего Linux-ноутбука, вам стоит знать об особенностях виртуальных частных сетей (Virtual Private Network, VPN). Эта технология особенно актуальна для тех, кто подключается к Сети через точки доступа, расположенные в общественных местах, однако, во многих ситуациях VPN не повредит и компьютеру, которым пользуются дома.



VPN позволяет защищать данные, передаваемые из точки «А» в точку «Б». Точка «А» — это ваш компьютер. Точка «Б» — это VPN-провайдер, или VPN-система, которую развернули вы сами, либо в облаке, либо где-то ещё, например — в офисе. С VPN-сервисами можно взаимодействовать, используя множество протоколов, но их суть остаётся одной и той же: трафик, который путешествует между компьютером и VPN-сервисом, шифруется. Благодаря этому обеспечивается защита данных от перехвата на пути от пункта отправления к пункту назначения.

В ходе работы с VPN применимо множество сценариев, касающихся маршрутизации. Типичный сценарий заключается в перенаправлении всего трафика по VPN-соединению, но, кроме того, можно применить концепцию «раздельного туннелирования». При таком подходе некоторые данные идут через VPN, а другие — по обычному интернет-соединению в соответствии с правилами маршрутизации.

Перед вами — второй материал из серии, посвящённой особенностям работы JavaScript на примере движка V8. В первом шла речь о механизмах времени выполнения V8 и о стеке вызовов. Сегодня мы углубимся в особенности V8, благодаря которым исходный код на JS превращается в исполняемую программу, и поделимся советами по оптимизации кода.

В задачах машинного обучения качество моделей очень сильно зависит от данных.
Но сами данные в реальных задачах редко бывают идеальными. Как правило, самих данных не много, количество доступных для анализа параметров ограничено, в данных шумы и пропуски. Но решать задачу как-то нужно.

Я хочу поделиться практическим опытом успешного решения задач машинного обучения. И дать простой набор шагов, позволяющих выжать из данных максимум.

Тема полезных приёмов работы в терминале Linux неисчерпаема. Казалось бы — всё устроено очень просто: приглашение оболочки, да введённые с клавиатуры команды. Однако, в этой простоте кроется бездна неочевидных, но полезных возможностей. Именно поэтому мы регулярно публикуем материалы, посвящённые особенностям работы в командной строке Linux. В частности, сегодня это будет перевод статьи, автор которой увлечён экономией времени через повышение продуктивности труда.



Если вас интересует работа в командной строке Linux — вот некоторые из наших материалов на эту тему:

• [ +114 ] Самые полезные приёмы работы в командной строке Linux
  
• [ +70 ] 10 приёмов работы в терминале Linux, о которых мало кто знает
  
• [+65 ] Удивительно полезный инструмент: lsof
  
• [ +32 ] Linux: перенаправление
  
• [ +29 ] PDF-версия статей про Bash-скрипты
  

Сегодня мы подготовили очередную [наш IaaS-дайджест и материалы по структурированию кода] подборку полезных источников. На этот раз мы решили изучить тематическую ветку на Hacker News и рассказали о блогах, которые могут хорошо дополнить чтение «Хабра».

Авторы данных блогов готовят как материалы для новичков с туториалами и разъяснениями основ, так и более углубленные статьи и исследования. Всех заинтересовавшихся приглашаем под кат.

Disclaimer: мы решили разбить подборку на несколько частей в соответствии с тематическими потоками и хабами. Начнем с блогов по математике, алгоритмам и языкам программирования, а в следующих выпусках перейдем к веб-разработке и дизайну.

Мы в редакции «Нетологии» вместе с преподавателями курса «Руководитель
digital-продукта» собрали подборку сервисов, которые помогут тимлиду, продакту или проджекту наладить работу в команде и сделать свою жизнь лучше. Возможно, многие из них будут вам знакомы — по рабочему процессу или по слухам. Будем рады, если в комментариях вы предложите свои варианты или расскажете, чем понравился/не понравился тот или иной сервис.

Когда каждый день занимаешься не только текучкой, но и вещами, направленными на улучшение работы продукта, внедрение фич и искоренение багов, то волей-неволей хочется сделать жизнь проще. Сделать так, чтобы команда работала сплоченнее, были видны все этапы работы и не было бы развала-схождения в каждую минуту работы.



В таком случае приходят на помощь сервисы. Мы опросили четырех преподавателей курса «Руководитель digital-продукта» и сделали подборку сервисов, которые облегчат жизнь и помогут наладить эффективную работу.

Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в 2017 году вы ожидаете, что все, что нужно сделать – сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с надписью «все уже хорошо». Звучит здорово, но как же приблизить эту реальность?



На днях мы выпустили новое приложение Яндекс.Такси для iOS. В обновленном интерфейсе один из акцентов сделан на выборе конечной точки маршрута («точки Б»). Но новая версия – это не просто новый UI. К запуску обновления мы существенно переработали технологию прогнозирования пункта назначения, заменив старые эвристики на обученный на исторических данных классификатор.

Как вы понимаете, кнопки «сделать хорошо» в машинном обучении тоже нет, поэтому простая на первый взгляд задача вылилась в довольно захватывающий кейс, в результате которого, мы надеемся, у нас получилось немного облегчить жизнь пользователей. Сейчас мы продолжаем внимательно следить за работой нового алгоритма и еще будем его менять, чтобы качество прогноза было стабильнее. На полную мощность запустимся в ближайшие несколько недель, но под катом уже готовы рассказать о том, что же происходит внутри.

В современном программном обеспечении очень часто возникает необходимость выполнять различные операции с всевозможными суммами денег. Однако до сих пор мне нигде не попадалось документации, в которой были бы сведены воедино основные правила представления сумм и реализации финансовых вычислений. В этой статье я попробую сформулировать те правила, которые составил сам на основании личного опыта.

В интернете много информации, что data sciencist должен знать и уметь. Но я решил, что становиться data sciencist надо сразу, поэтому мы выясним требования к специалистам при помощи анализа текста вакансий.


В первую очередь сформулируем задачу и разработаем план:

Задача:

Посмотреть все вакансии на рынке и узнать общие требования, указанные в них.

Всегда хотелось познакомиться с облачными сервисами, но на моих работах они либо не использовались, либо не в моём отделе. Платить свои деньги не очень хотелось за такое знакомство, да и всё это казалось довольно сложным. Куча разных тарифов, что-то бесплатно, что-то платно. Но на самом деле каждый может разобраться с этим и самое главное легко. Настолько легко, что вы просто обязаны получить свой собственный бесплатный облачный сервер прямо сейчас. Осталось только выбрать какой.

Статья будет полезна тем, кто ещё не пользовался облачными серверами.

Что делать, если хочется побольше узнать про нейронные сети, методы распознавания образов, компьютерное зрение и глубокое обучение? Один из очевидных вариантов — подыскать для себя какие-либо курсы и начать активно изучать теорию и решать практические задачи. Однако на это придется выделить значительную часть личного времени. Есть другой способ — обратиться к «пассивному» источнику знаний: выбрать для себя литературу и погрузиться в тему, уделяя этому всего полчаса-час в день.

Поэтому, желая облегчить жизнь себе и читателям, мы сделали краткую подборку из книг, статей и текстов по направлению нейросетей и глубокого обучения, рекомендуемых к прочтению резидентами GitHub, Quora, Reddit и других платформ. В неё вошли материалы как для тех, кто только начинает знакомство с нейротехнологиями, так и для коллег, желающих расширить свои знания в этой области или просто подобрать «легкое чтение» на вечер.

У начинающего специалиста по данным (data scientist) есть возможность выбрать один из множества языков программирования, который поможет ему быстрее освоить данную науку.

Тем не менее, никто точно не скажет вам, какой язык программирования лучше всего подходит для этой цели. Ваш успех как специалиста в данной области будет зависить от множества факторов и сегодня мы постараемся их рассмотреть, а в конце статьи вы сможете проголосовать за тот язык программирования, который вы считаете наиболее подходящим для работы с данными.

Оглавление:
Часть 1: Введение и лексический анализ
Часть 2: Реализация парсера и AST
Часть 3: Генерация кода LLVM IR
Часть 4: Добавление JIT и поддержки оптимизатора
Часть 5: Расширение языка: Поток управления
Часть 6: Расширение языка: Операторы, определяемые пользователем
Часть 7: Расширение языка: Изменяемые переменные
Часть 8: Компиляция в объектный код
Часть 9: Добавляем отладочную информацию
Часть 10: Заключение и другие вкусности LLVM

8.1. Введение

Добро пожаловать в главу 8 руководства “Создание языка программирования с использованием LLVM”. Эта глава описывает, как компилировать программы на нашем языке в объектные файлы.

Сегодня мы расскажем о новой поисковой технологии «Королёв», которая включает в себя не только более глубокое применение нейронных сетей для поиска по смыслу, а не по словам, но и значительные изменения в архитектуре самого индекса.



Но зачем вообще понадобились технологии из области искусственного интеллекта, если еще лет двадцать назад мы прекрасно находили в поиске искомое? Чем «Королёв» отличается от прошлогоднего алгоритма «Палех», где также использовались нейронные сети? И как архитектура индекса влияет на качество ранжирования? Специально для читателей Хабра мы ответим на все эти вопросы. И начнем с самого начала.

Ксения Каланова, выпускница нашего курса по копирайтингу и маркетолог в MERA, написала колонку для блога Нетологии о том, как заставить текст звучать «по-английски», даже когда до уровня Advanced еще далеко.

Вся моя жизнь связана с английским языком: школьные олимпиады, подготовка к вступительным экзаменам в вуз, пять лет на переводческом факультете, лето в США и путешествия по миру. В студенческие годы я работала письменным переводчиком, а сразу после выпуска — устным.

С тех пор как я устроилась маркетологом в международную IT-компанию, ко мне все чаще обращаются с просьбами написать или отредактировать англоязычные тексты IT-тематики.

Если бы не опыт работы переводчиком, меня такие просьбы поставили бы в ступор. Ведь мой текст увидят иностранцы — клиенты компании, руководители!



В этой статье я поделюсь секретами, как заставить текст звучать «по-английски», если вы не носитель языка. Для этого расскажу о 5 основных ошибках, которые мешают написать нормальный англоязычный текст.