1. Алексей Щербаков — «Уроки электронного голосования в Московскую Городскую Думу 2019 года»
2. Олег Артамонов — «Дистанционные электронные голосования: архитектура доверенной электоральной системы»
3. Круглый стол «Нажми на кнопку: теория и практика электронных голосований»

• тайну голосования (разрыв между аутентификацией избирателя и фиксацией его голоса);
• аудит списка избирателей (поимённый перечень проголосовавших);
• аудит результатов голосования (возможность пересчёта бюллетеней);
• сокрытие результатов до окончания голосования (невозможность определения исхода до окончания голосования).

Всем привет, это PsyHaSTe и сегодня я хотел бы рассказать о том, куда меня занесла нелегкая в процессе оптимизации и рефакторинга кода решения тестового задания из статьи товарища novar (кто пропустил — рекомендую ознакомиться). Какие проблемы были у этого решения? Почему все-таки человеку отказали в работе? Что можно с этим сделать? Ответы на эти и многие другие вопросы оказались слишком длинными для комментария и вылились в статью с подробным разбором, примерами и альтернативной реализацией задания.

Если вам интересно кто в здравом уме мог для выполнения поставленной задачи написать код сочетающий монады с goto, а также одновременно сократил объем кода и увеличил его производительность, то добро пожаловать под кат. И, конечно же, самое вкусное, связанное с оптимизациями на базе работы JIT — в конце. Итоговую версию решения тестового можно посмотреть на гитхабе по ссылке.

A Blockchain Platform for the Enterprise

Добрый день, дорогие читатели, меня зовут Николай Нефедов, я технический консультант компании IBM, в этой статье я хотел бы познакомить вас с блокчейн платформой – Hyperledger Fabric. Платформа предназначена для построения бизнес приложений уровня предприятия (Enterprise class). Уровень статьи – для неподготовленных читателей, имеющих базовые знания IT технологий.

Model Synthesis

Представляем yet another PHP-пакет интеграции с ЕСИА — ekapusta/oauth2-esia. Реализован как адаптер к популярному league/oauth2-client.

• Кэширование данных (да, банально и скучно, но это классный инструмент для кэширования и обойти стороной этот кейс, кажется будет не правильно)
• Работа с очередями на базе redis
• Организация блокировок (mutex)
• Делаем систему rate-limit
• Pubsub — делаем рассылки сообщений на клиенты

NLI (natural language inference) – это задача автоматического определения логической связи между текстами. Обычно она формулируется так: для двух утверждений A и B надо выяснить, следует ли B из A. Эта задача сложная, потому что она требует хорошо понимать смысл текстов. Эта задача полезная, потому что "понимательную" способность модели можно эксплуатировать для прикладных задач типа классификации текстов. Иногда такая классификация неплохо работает даже без обучающей выборки!

До сих пор в открытом доступе не было нейросетей, специализированных на задаче NLI для русского языка, но теперь я обучил целых три: tiny, twoway и threeway. Зачем эти модели нужны, как они обучались, и в чём между ними разница – под катом.

Генераторы

Привет, сообщество!

Это первый выпуск новостей в 2021. Начало года вышло продуктивным. Мы начали активно релизить пакеты Yii 3, есть значительный прогресс с пока не релизнутыми пакетами. Улучшили инструментарий разработки, много всего исправили, убили лишние пакеты. И всё это параллельно с поддержкой Yii 2 и решением проблем с финансированием.

Привет!

Сегодня публикуем статью о том, как написать хост KVM. Мы увидели ее в блоге Serge Zaitsev, перевели и дополнили собственными примерами на Python для тех, кто не работает с языком С++.

В современных ЦП очень много ядер. Годами приложения посылали запросы в базы данных параллельно. Если это отчетный запрос ко множеству строк в таблице, он выполняется быстрее, когда задействует несколько ЦП, и в PostgreSQL это возможно, начиная с версии 9.6.

Понадобилось 3 года, чтобы реализовать функцию параллельных запросов — пришлось переписать код на разных этапах выполнения запросов. В PostgreSQL 9.6 появилась инфраструктура для дальнейшего улучшения кода. В последующих версиях и другие типы запросов выполняются параллельно.

Давайте разберемся, как с помощью достаточно простого кода на python можно вытащить из инстаграмма разные данные, находящиеся в открытом доступе.