Пользователь
Привет, на связи сообщество RISE. На неделе у пользователей возник вопрос касательно основной системы безопасности мозга — гематоэнцефалического барьера. Обсуждение привело к короткому посту про ГЭБ и этому лонгриду о «прохудившемся гематоэнцефалическом барьере» . Разберем кратко, что такое ГЭБ, в чем угроза его целостности и как с этим бороться.
Изначально наш отдел маркетинга создавал большие видеролики про апдейты игры и разные трейлеры. Такой контент хорошо подходит для PR (например, показать на конференции или привлечь внимание игроков), но не для закупки трафика. К тому же было мало взаимодействий с продуктом, аналитикой и отчетами, что тоже стало проблемой.
Поэтому мы полностью переделали отдел маркетинга — организацию внутренних команд, воркфлоу и в том числе процесс создания креативов. Для этого написали собственный аналитический инструмент, разработали систему отбора идей и многое другое.
Именно этой строкой начинается Agile манифест. И вроде бы это очевидно: сотрудники - главный ресурс любой компании. Однако на практике очень часто приоритеты сдвигаются в другую сторону и на первое место выходят: метрики, релизы, цели, задачи, события.
А как же люди? Ведь именно их отношение к работе, их мотивация и определяет итоговый результат.
Связь мотивации и эффективности очевидна: мотивированный сотрудник способен более длительное время удерживать фокус внимания на объекте своей деятельности. Он проявляет больше упорства в преодолении различных трудностей, более охотно принимает ответственность за результаты своей деятельности.
Поэтому один из пунктов Agile манифеста и гласить: над продуктом должна работать команда замотивированных профессионалов.
Окей, уровень профессиональных компетенций можно определить путем различных видов тестирования. И развивать их за счет внутреннего и внешнего обучения. А как быть с мотивацией? Много ли компаний оценивают на входе мотивационных профиль своих сотрудников?
Забегая немного вперед, сразу хочу сказать, что мотивация, по сравнению с другими различными профессиональными характеристиками, - структура весьма динамичная. И перемены ее уровня могут происходить скачкообразно как вверх, так и вниз. Как и изменение самой структуры мотивации.
Как правило, при устройстве на работу, мотивация сотрудника сильно детерминирована материальными факторами: уровнем зарплаты, социальным обеспечением, стабильностью, перспективами роста и т.д.
И тут вроде все понятно: есть ДМС, инструменты премирования по ключевым показателям эффективности, карьерный гайд, печеньки к кофе. Чего еще надо? Однако все это относится к инструментам мотивирования (стимулирования), а не к мотивации.
Немного бекграунда: я никогда не мечтала стать биологом. Я родилась в семье медиков, с детства меня интересовало как устроены мы, люди или другие живые организмы. Мои родители подогревали мой интерес довольно подробными описаниями устройства организмов, ответами на вопросы “почему так, а не иначе”, а отец проводил семинары на популярные медицинские темы для спортсменов. Биология меня интересовала скорее как хобби, мне нравилось читать научпоп, но я никогда не задумывалась о том, чтобы связать свою жизнь с этой сферой. Интересным, с моей точки зрения, фактом является то, что ни отец, ни моя мать не связали свою жизнь с медициной в классическом понимании того, чем должны заниматься выпускники мед. института. Отец и вовсе бросил учебу на последнем курсе. Оба стали предпринимателями.
Я, возможно, наблюдая это, сделала для себя вывод - медицина не приносит денег. Я росла, как я сейчас понимаю, в довольно бедной семье. У нас были деньги на существование, была машина, квартира, у меня была хорошая одежда, но на этом, пожалуй все. Будучи ребенком я для себя видела карьеру успешного офисного менеджера, проводящего планерку, демонстрируя графики роста в окружении изумленных коллег. Думаю, такой выбор карьерного пути был обусловлен моей тогда еще не вполне осознанной потребностью зарабатывать большие деньги. Пожалуй, это было единственной причиной по которой я сделала этот выбор.
Немного о генерации случайных чисел в рамках программирования. Для новичков.
Это мой первый серьёзный пост на подобную тему. В первую очередь я хочу очертить суть данной статьи. Тут я не буду разбирать полностью тему о генерации случайных чисел самим компьютером, за исключением одного термина для понимания разницы между Генерацией истинно случайных чисел(ГСЧ) и генерацией псевдослучайных чисел (ГПСЧ). Тут мы больше поговорим об алгоритмах которые используют языки программирования для генерации случайных чисел, и о том, почему они не случайны и не могут быть таковыми. Эта статья предназначена для тех программистов, которые минимум уже освоили функцию генерирующую случайные числа в своем языке, и хотят понять глубже эту тему. Я считаю эта тема одна из самых важных и в какой то степени сложной. Случайные числа очень полезны в различного рода алгоритмах, и понимание того, как они работают, возможно в будущем помогут вам сделать, что-то невероятное или просто полезное. А в конце я покажу свою псевдо-удачную попытку изобрести свой генератор псевдослучайных чисел.
Серверы в опасности!
Вы знали, что каждый включенный и подключенный к сети сервер постоянно подвергается атакам? Это могут быть разные атаки и с разной целью.
Это может быть перебор портов с целью найти открытые от какой-то компании, которая позиционирует себя борцом за безопасность, но которая собирает статистику открытых портов на будущее по всем доступным IP (например Censys).
Может быть Shodan, который тоже собирает базу о том, где какие порты открыты, и отдаёт эту информацию любому заплатившему. И могут быть менее известные компании, которые работают в тени. Представьте, кто-то ходит по всем домам и переписывает модели замков входных дверей, дергает за дверь и выкладывает это в публичный доступ. Дичь! Но тоже самое происходит в интернете тысячи раз в секунду.
Кроме компаний могут быть бот-сети, перебирающие порты для поиска чего-то конкретного или для подготовки к целевым атакам.
Ну и собственно целевые атаки, во время которых ваши серверы в первую очередь тестируются на наличие открытых портов, а затем производятся атаки на найденные сервисы. Это может быть подбор эксплоитов для использования известных дыр или пока неизвестных 0-day, как и обычный DDoS.
Во всех этих сценариях используется предварительный перебор открытых портов. Скорее всего применение nmap или подобных утилит в каких-то скриптах.
Как защитить сервер от сканирования портов без CloudFlare и подобных прослоек?
Читатели по-разному относятся к международным литературным премиям и получившим их книгам. Кто-то прицельно следит за длинными и короткими списками, а кто-то считает, что премии слишком сильно ориентированы на модные веяния. И все же, думается, все согласятся с тем, что случаи, когда премии получает не один, а все романы в цикле, крайне редки и могут служить маркером высокого качества такого цикла и его большой значимости для того или иного жанра. А некоторые из них даже являются родоначальниками новых направлений в рамках фантастики. И вот несколько примеров таких серий, в которых каждый том становился лауреатом престижных наград.
В этой заметке мы поговорим о том, что такое молекулярная динамика, и как её результаты можно реализовать в виде облаков распределений атомов.
Большой размер придомовой парковки не гарантирует, что вы легко и быстро найдете парковочное место, а чаще даже наоборот, при заезде на парковку может начаться приступ депрессии от того, что объехал парковку, потратил время, но в итоге место не нашёл. Как можно добавить в жизни чуть-чуть больше определённости, я опишу ниже.
Наконец-то я смог протестировать DALL-E. И я могу заверить вас, что невозможно сгенерировать профессиональные и пригодный изображения из текстового описания. Вот мои попытки заниматься творчеством с помощью нейросети.
Я профессиональный иллюстратор и художник-раскадровщик уже десять лет, работаю в основном в рекламной сфере и кино. Я был очень напуган, начав читать все эти статьи о DALL-E и Midjourney, в которых говорилось, что ИИ отнимет мою работу иллюстратором. Но когда я ознакомился с тем, как работают нейросети, то стал более скептически к этому относиться. Поэтому я зарегистрировался в очереди и, наконец, получил возможность самому ими воспользоваться, чтобы посмотреть, получится ли у меня воспроизвести с помощью искусственного интеллекта то, чем я зарабатываю на жизнь.
Обзор новых работ в области глубокого обучения: генерация видео по запросам и экологическое бремя <s>белого че</s> искусственного интеллекта.
Привет. Прошло уже почти полгода как я сделал новостной агрегатор каналов в Телеграме с открытым исходным кодом. Краткую статью про него можно прочитать на VC. Здесь же я бы хотел поделиться некоторыми интересными вещами, которые я нашёл в данных за всё время работы агрегатора.
Дисклеймер 1: многое из этого отчёта может показаться политизированным. Но здесь я не делаю никаких выводов про то, кто прав, а кто виноват; кто грязный пропагандист, а кто носитель священной истины.
Дисклеймер 2: это не руководство по визуализации данных средствами Plotly и PyVis. В самой статье я не привожу никакого кода и не объясняю, почему он устроен именно так. При этом Colab с кодом открыт, и примеры оттуда вполне можно использовать.
Google Colab: ссылка на ноутбук
В предыдущем посте мы переизобрели Монаду на рабочем примере. У нас получился базовый механизм в виде функции andThen для типа option, но мы еще не достигли нашей конечной цели. Мы надеялись, что получится написать код, так же как если бы нам не нужно было обрабатывать значения option. Мы хотели писать в более "императивном" стиле. В этой части мы увидим как достичь этого при помощи технологии computation expressions языка F#, а также углубим наше понимание Монад.
14 КБ может грузиться гораздо быстрее, чем страница на 15 КБ, даже на 612 мс быстрее, хотя разница между страницами на 15 КБ и 16 КБ минимальна.
Прототип термоядерного реактора TAE 5-го поколения был разработан для создания температур 30 миллионов градусов Цельсия, но уже сейчас он достиг 75 миллионов градусов. И в настоящее время команда разработчиков стремится увеличить температуру в 10 раз, причем ориентируясь на более дешевое, простое и безопасное борсодержащее топливо.
Краткая история капитализма и волн технологических инноваций, а также подборка увлекательных задач, на которые стоит обратить внимание всякому, кто интересуется искусственным интеллектом.
