Разработчики постоянно задают нам вопросы о налогах, которые должны платить при выводе средств на российское лицо по договору с Apple. Поводом беспокойства служит известный Налог на Гугл, введенный с начала 2017 года.

Поэтому мы разместили в свободном доступе перевод последней редакции Apple Developer Program License Agreement Schedule 2 и подготовили налоговые комментарии к нему.

Кому интересно, смотрим далее.

Это второй урок базового курса по мобильному арбитражу, в рамках которого вы получите общий набор знаний про мобильный арбитраж, фундаментальные понятия и набор инструментов, которые необходимы любому арбитражнику, интернет-маркетологу или трафик-менеджеру.

Предыдущие уроки: 1. Что такое арбитраж

В этом уроке мы рассмотрим основных участников арбитражного рынка: арбитражников, рекламодателей, партнерские сети и источники трафика. Расскажем, как они взаимодействуют между собой. Ниже будет как видео урока, так и его текстовая расшифровка.


→ Презентация

Для начала дадим определение каждому из участников рынка.

Арбитражники — люди, которые покупают платный трафик и привлекают его на товары рекламодателей (офферы). Привлекать трафик может один человек, также возможна командная работа в группе арбитражников.

Рекламодатель — клиент, у которого есть товар и потребность в продвижении этого товара. Это одно из самых важных звеньев цепочки: рекламодатель создает на рынке предложение (оффер), выделяет бюджет на продвижение этого предложения и при этом несет все репутационные риски.

Процесс общения арбитражника с рекламодателем зачастую сложно организовать, поэтому их общение чаще всего реализуется через партнерскую сеть. Рассмотрим этого участника рынка подробнее.

Цель этого рассказа — поделиться способами решения проблемы, над которой работали авторы при разработке рекомендательного сервиса imhonet.ru. Поскольку проблема не является чисто научно-технической, а скорее находится на стыке технологий и бизнеса и может быть полезна более широкой аудитории, чем обычный технический отчёт, мы выбрали именно такой формат представления нашей работы — попытались написать рассказ настолько простым языком, насколько это возможно. Первая часть рассказа посвящена довольно подробному обоснованию того, как правильно измерять качество работы алгоритмов рекомендательной системы. А в конце иллюстративно перечислено несколько примеров, в которых мы проводили эти измерения для решения конкретных задач.

Привет, Хабрахабр! Сегодня у нас для вас очень приятные новости. Как вы все, наверное, знаете, в Android 5.х и его последователе, Android 6.0 Marshmallow используется новое оформление. Концепция Material Design была представлена на Google I/O 2014 и получила позитивный отклик не только среди дизайнеров и разработчиков приложений, но и среди пользователей.



На сегодняшний день более 200 тысяч приложений в Google Play переработаны с учётом гайдлайнов по Material Design. Если и вы уже обновили свое приложение в Google Play до Material Design или же планируете это сделать в ближайщее время, то принимайте участие в конкурсе по Material Design, который стартовал на этой неделе и продлится до 15 ноября. Разыгрываем: размещение вашего приложения в разделе featuring магазина Google Play, билеты на ежегодную конференцию Google I/O и планшеты Nexus 9. Мы выберем по три лучших приложения в трёх категориях. Подробности в правилах конкурса.

Тестирование Android приложений — тема большая и емкая, говорить о ней можно бесконечно. Мы в Rambler&Co автотесты любим, пишем и активно используем для всех наших приложений. В данной статье мы расскажем, как получать и анализировать результаты тестирования android (и не только) приложений. Покажем как настроить Robolectric, JaCoCo и Jenkins, чтобы было вот так:

Привет, хабр!



Меня зовут Глеб, я долгое время работаю в ритейловой аналитике и сейчас занимаюсь применением машинного обучения в данной области. Не так давно я познакомился с ребятами из MLClass.ru, которые за очень короткий срок довольно сильно прокачали меня в области Data Science. Благодаря им, буквально за месяц я стал активно сабмитить на kaggle. Поэтому данная серия публикаций будет описывать мой опыт изучения Data Science: все ошибки, которые были допущены, а также ценные советы, которые мне передали ребята. Сегодня я расскажу об опыте участия в соревновании The Analytics Edge (Spring 2015). Это моя первая статья — не судите строго.

Впервые я столкнулся с Upwork (тогда еще oDesk) в 2011м году, когда брат прислал на них ссылку в скайпе. Я только начинал работать на русских биржах, и подумал — почему бы не попробовать еще и на зарубежной. Но тогда все закончилось ничем. Результаты были слабыми, и, разочаровавшись во фрилансе как таковом, я бросил это дело.

Вернулся на Upwork только спустя два года, когда узнал, что есть те, кто серьезно занимаются фрилансом, и отлично живут на этом. Решил в этот раз ориентироваться только на зарубежных заказчиков, т. к. по первому опыту у них бюджеты были больше, а также они выше ценили свое и мое время. Так я снова оказался на Upwork.

Современную мобильную игру трудно представить без социальной интеграции, общих таблиц рекордов (leaderboards) и достижений (achievements). Дабы не отставать от тенденций, решил интегрировать Game Center и Play Services для iOS и Android версий моей игры.

Так как я разрабатываю игру в свободное время в качестве хобби, то мысли о покупке плагинов, например, prime31, были отброшены сразу. Выбор пал на интерфейс Social, который входит в состав Unity. Вокруг этого пакета чувствуется интрига: практическое отсутствие справочной информации наталкивает на две мысли: либо интерфейс очень прост, либо не пригоден к использованию. Итак, пришло время в этом разобраться.

В настоящее время на российском рынке представлено около 500 онлайн-игр, из которых более двух третей — браузерные. Некоторые из них приносят своим владельцам свыше миллиона долларов в месяц, другие, наоборот, только тянут деньги из кошелька своих создателей. И сегодня я расскажу вам, сколько конкретно стоит собственная разработка и выпуск на рынок браузерной онлайн-игры.

Каждая игра представляет собой бизнес-процесс, определённый рядом характеристик и параметров. На входе мы задаём средства, необходимые для разработки и продвижения проекта. На выходе имеем прибыль от его оперирования.


Рассмотрим по пунктам каждый элемент структуры затрат этого бизнес-процесса.

В позапрошлом году я рассказал о том, сколько стоит сделать браузерную игру. И вот запущена одна из игр, о которых я упоминал в той статье. Это бюджетный инди-проект Звездный Воитель. На его разработку от зарождения идеи до релиза ушло чуть более миллиона рублей. Из них на рекламу потрачено ~170К.

В малых объемах были опробованы известные и доселе неизвестные способы рекламы, доступные игровому онлайн-проекту. Повысив бюджеты, этот опыт можно перенести на крупный проект и влить те самые 9-12 миллионов, которые необходимы для успешного вывода на рынок крупной игры.

В этой статье я поделюсь информацией о каждом из способов с указанием эффективности и, что, на мой взгляд, очень важно, конкретными ссылками на источники трафика.

В последнее время на хабре появилось много постов с математическими формулами. Например, нельзя не вспомнить серию статей maisvendoo о теоретической механике.

В связи с этим стал актуальным вопрос о выборе удобного инструмента для создания и подготовки таких постов. SeptiM предложил скрипт, преобразующий маркдаун-разметку + латех в html-код. Я решил развить идею и упростить инструмент, и сделал для этих же целей онлайн-редактор с поддержкой латеха и маркдауна:

Кевин Поулсен, редактор журнала WIRED, а в детстве blackhat хакер Dark Dante, написал книгу про «одного своего знакомого».

В книге показывается путь от подростка-гика (но при этом качка), до матерого киберпахана, а так же некоторые методы работы спецслужб по поимке хакеров и кардеров.

Начало и план перевода тут: «Шкворень: школьники переводят книгу про хакеров».
Пролог
Глава 1. «Ключ»
Глава 3. «The Hungry Programmers»
Глава 5. «Cyberwar!»
Глава 34. DarkMarket
(публикуем по мере готовности переводов)

Логика выбора книги для работы со школьниками у меня следующая:

• книг про хакеров на русском языке мало (полторы)
• книг про кардинг на русском нет вообще (UPD нашлась одна)
• Кевин Поулсен — редактор WIRED, не глупый товарищ, авторитетный
• приобщить молодежь к переводу и творчеству на Хабре и получить обратную связь от старших
• работать в спайке школьники-студенты-специалисты очень эффективно для обучения и показывает значимость работы
• текст не сильно хардкорный и доступен широкому кругу, но затрагивает вопросы информационной безопасности, уязвимости платежных систем, структуру кардингового подполья, базовые понятия инфраструктуры интернет
• книга иллюстрирует, что «кормиться» на подпольных форумах — плохо заканчивается

Кто хочет помочь с переводом других глав пишите в личку magisterludi.

Глава 1. Ключ

(текст переведен в рамках коллективного проекта школьников в лагере GoToCamp, спасибо Алене, Кате, Соне, Грише, Саше и хабраюзеру ShiawasenaHoshi)

Проблемой распознавания котов на изображениях нельзя пренебрегать. Как вариант, для её решения можно создать и обучить свой собственный классификатор, для чего потребуются десятки тысяч пушистых фотографий и несколько месяцев работы по подготовке набора данных и, собственно, само обучение. Жаль только, что готового классификатора, обученного именно на котов, на просторах сети найти не удалось.

Да и вообще, можно ли создать сервис, уверенно распознающий котов с учётом присущего последним стремления принять самую неожиданную позу? Давайте попробуем.

Публикация – основная единица связи автора с читателем. Практика показывает, что на Хабре можно разместить почти любой формат: небольшой анонс и лонгрид-обзор, интервью, фотоотчёт, трансляцию события, урок и многое-многое другое. Нередко успех публикации зависит и от её оформления – приятно оформленный материал читать одно удовольствие. В этой статье мы постараемся предоставить вам много полезных советов по хорошему оформлению материала.

И первый лайфхак – кликабельная картинка до ката, которая ведёт сразу внутрь публикации:

CocoaPods — это очень мощный инструмент, имеющий статус must have для любого iOS Developer'а. С помощью него мы можем легко, быстро и просто подключать различные вкусные тулзы, утилиты и библиотеки, которые значительно облегчают нам жизнь при разработке приложений. Но всяким инструментом надо уметь пользоваться и CocoaPods не исключение.
Под катом информация, которая позволит начать освоение этого инструмента (основано на том, что изложено в документации и собственном опыте). И так, дорогой читатель, отложи в сторону микроскоп, хватит уже им гвозди заколачивать и продолжай читать.

Сегодня лекция одного из самых известных в России специалистов по машинному обучению Дмитрия Ветрова, который руководит департаментом больших данных и информационного поиска на факультете компьютерных наук, работающим во ВШЭ при поддержке Яндекса.

Как можно хранить и обрабатывать многомерные массивы в линейных по памяти структурах? Что дает обучение нейронных сетей из триллионов триллионов нейронов и как можно осуществить его без переобучения? Можно ли обрабатывать информацию «на лету», не сохраняя поступающие последовательно данные? Как оптимизировать функцию за время меньшее чем уходит на ее вычисление в одной точке? Что дает обучение по слаборазмеченным данным? И почему для решения всех перечисленных выше задач надо хорошо знать математику? И другое дальше.



Люди и их устройства стали генерировать такое количество данных, что за их ростом не успевают даже вычислительные мощности крупных компаний. И хотя без таких ресурсов работа с данными невозможна, полезными их делают люди. Сейчас мы находимся на этапе, когда информации так много, что традиционные математические методы и модели становятся неприменимы. Из лекции Дмитрия Петровича вы узнаете, почему вам надо хорошо знать математику для работы с машинным обучением и обработкой данных. И какая «новая математика» понадобится вам для этого. Слайды презентации — под катом.

Этим постом я бы хотел официально представиться и вкратце познакомить вас с нашим проектом. Меня зовут Павел Голубев, с 2009 года я работаю в сфере разработки и публикации мобильных приложений. Наша команда в свое время запустила SaaS-сервис Columbis для турагентств, позволяющий автоматизировать их деятельность. После этого я переехал в Соединенные Штаты, Сан-Франциско, и уже тут продолжил работу в сфере мобильной рекламы. В определенный момент у нас возникла потребность в платформе, которая позволила бы увеличить доход от рекламы в наших приложениях. На поиски подобного инструмента оптимизации трафика мы потратили несколько месяцев, после чего приняли решение сделать его сами. В итоге, разработка для внутренних нужд переросла в самостоятельный проект — Appodeal, в блоге которого и размещена данная публикация.

Appodeal сейчас — бесплатный оптимизатор доходов от мобильной рекламы. Проект наследовал первоначальную задумку, когда разрабатывался как внутренний инструмент: он ориентирован на разработчика мобильных приложений, а не на рекламодателя. Перед каждым создателем приложений рано или поздно встает вопрос монетизации и, если выбор делается в пользу размещения рекламы, то он сталкивается с рядом вопросов и трудностей:

• какую рекламную сеть выбрать;
• как к ней подключиться;
• насколько высокая заполняемость (fill rate) у этой сети;
• насколько высокий eCPM для региона вашей аудитории в конкретной сети;
• какой тип оплаты подходит для вас (CPI/CPM/CPC);
• есть ли плагин для фреймворка, в котором вы ведете разработку;
• как в конечном итоге вывести свои деньги.

Предлагаем вашему вниманию новый курс лекций Техносферы. Он представляет собой введение в Hadoop, фокусируясь на проектировании и реализации распределенных алгоритмов, которые могут применяться в различных сферах: обработка текстов, графов, связанных данных и т.п. Также рассматриваются различные компоненты платформы Hadoop и программные модели. Целью курса является знакомство студентов со стеком технологий Hadoop, применяемых для хранения, доступа и обработки больших объемов данных. Преподаватели курса: Алексей Романенко, Михаил Фирулик, Николай Анохин.

Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduce

Что такое «большие данные». История возникновения этого явления. Необходимые знания и навыки для работы с большими данными. Что такое Hadoop, где он применяется. Что такое «облачные вычисления», история возникновения и развития технологии. Web 2.0. Вычисление как услуга (utility computing). Виртуализация. Инфраструктура как сервис (IaaS). Вопросы параллелизма. Управление множеством воркеров. Дата-центры и масштабируемость. Типичные задачи Big Data. MapReduce: что это такое, примеры. Распределённая файловая система. Google File System. HDFS как клон GFS, его архитектура.

Amazon S3 удобно использовать для хранения файлов любых форматов. Кроме удобного API получаем практически безразмерное хранилище. Отличная доступность и невысокая стоимость делают S3 мегапривлекательной для молодых и небольших проектов.

Однако со временем файлов становится все больше. А платить придется не только за новые данные, но за всю историю. Кроме этого, Amazon дерет деньги за GET и POST запросы, а также за трафик.

Несмотря на низкую стоимость на старте, с ростом это решение будет обходиться все дороже.

Здравствуйте, коллеги.

В данной статье вкратце описываю свой опыт работы с несколькими малоизвестными европейскими облачными хостингами и делюсь своими объективными оценками и субъективными впечатлениями.
Так сложилось, что мне приходится регулярно выбирать, пробовать, тестировать и использовать различные хостинги для размещения клиентских сервисов (в основном, конечно же, сайтов). И для диверсификации рисков (чтобы не класть все яйца в одну корзину) различные сервисы клиента обычно размещаются на различных площадках.
TL;DR;
Vultr, Elastichosts — like
Dedify, CloudSigma — so-so
RunAbove — dislike
Attention! Никакой рекламной цели у данной статьи нет, сугубо обмен опытом и впечатлениями.