Представляем обзор биллинг-сервиса Payoneer. Этот продукт позволяет получать платежи напрямую от международных клиентов, отправляя им соответствующие «Запросы платежа».

По результатам нашего недавнего опроса 77% фрилансеров и компаний, работающих на международном рынке, помимо бирж фриланса, также сотрудничают с клиентами напрямую. И если решения Payoneer для работы с онлайн-площадками уже известны в профессиональной среде, то вопрос получения оплаты напрямую от международных клиентов требует более подробного рассмотрения. В этом обзоре мы расскажем о принципах работы биллинг-сервиса Payoneer и его возможностях.

Метод Монте-Карло это алгоритм принятия решений, часто используемый в играх в качестве основы искусственного интеллекта. Сильное влияние он оказал на программы для игры в Го, хотя находит свое применение и в других играх, как настольных, так и обычных компьютерных (например Total War: Rome II). Так же, стоит отметить, что метод Монте-Карло используется в нашумевшей программе AlphaGo, победившей го-профессионала 9-го дана Ли Седоля в серии из 5 игр.

В данной статье хотелось бы рассказать про версию алгоритма Монте-Карло под названием Upper Confidence bound applied to Trees (UCT). Именно после публикации этого алгоритма в 2006-м году, программы для игры в Го сильно усилили свои позиции и достигли значительных успехов в игре против человека.

Фильтр Блума представляет собой структуру данных, которая может эффективно определить является ли элемент возможным элементом набора или определенно не относится к нему. Эта статья продемонстрирует простую реализацию фильтра Блума в C++.

Известно, что дерево – довольно сложная структура. И если чтение успешно реализуется в том числе рекурсией (которая не лишена своих проблем), то с изменением дела обстоят совсем не хорошо.

При этом довольно давно существует высоко эффективный инструмент для работы с деревьями – зипперы, однако широкого распространения он не получил и, мне кажется, я знаю почему.

Классическое концептуальное объяснение зиппера, выглядит как-то так: это взгляд изнутри на древовидную структуру как бы вывернутую наизнанку, вроде вывернутой перчатки.

Это образное объяснение, если поскрипеть мозгами, обычно, конечно же, понимается только отчасти. Далее зипперы откладываются в сторону, потому что «это непонятная какая-то функциональная заморочка, типа монад, потом разберусь».

У автора «потом» уже наступило. Эта статья – попытка дать альтернативное объяснение зипперов (не путать с объяснением для альтернативно одаренных, хотя…) такое, что позволит быстро понять и немедленно начать использовать зипперы в практических задачах.

Многие фрилансеры зарабатывают на зарубежных биржах и пользуются международными платежными системами. Как же работать на фрилансе в Украине, чтобы не было проблем с законом?

Итак, пока наши новые повелители отдыхают, давайте я попробую рассказать как работает AlphaGo. Пост подразумевает некоторое знакомство читателя с предметом — нужно знать, чем отличается Fan Hui от Lee Sedol, и поверхностно представлять, как работают нейросети.

Читая публикации на Хабре нашел пару статей об алгоритмах игры гомоку: эту и эту. В первой статье разобраны различные варианты решения задачи, но нет реализации в виде игры, во второй — игра есть, но компьютер «играет» слабовато. Я решил сделать свой вариант игры гомоку с блэкджеком достаточно сильной игрой компьютера. Публикация о том, что в итоге получилось. Для тех, кто любит сразу в бой — сама игра.

То, о чем я попытаюсь сейчас рассказать, выглядит как настоящая магия.

Если вы что-то знали о нейронных сетях до этого — забудьте это и не вспоминайте, как страшный сон.
Если вы не знали ничего — вам же легче, полпути уже пройдено.
Если вы на «ты» с байесовской статистикой, читали вот эту и вот эту статьи из Deepmind — не обращайте внимания на предыдущие две строчки и разрешите потом записаться к вам на консультацию по одному богословскому вопросу.

Итак, магия:


Слева — обычная и всем знакомая нейронная сеть, у которой каждая связь между парой нейронов задана каким-то числом (весом). Справа — нейронная сеть, веса которой представлены не числами, а демоническими облаками вероятности, колеблющимися всякий раз, когда дьявол играет в кости со вселенной. Именно ее мы в итоге и хотим получить. И если вы, как и я, озадаченно трясете головой и спрашиваете «а нафига все это нужно» — добро пожаловать под кат.

Я часто собеседую разработчиков и часто задаю им простой, как кувалда, вопрос — как внутри работает JOIN в SQL? В ответ я обычно слышу бессвязное мычание про волшебные деревья и индексы, которые быстрее. Когда-то мне казалось, что каждый программист специалист должен знать то, с чем работает. Впоследствии жизнь объяснила мне, что это не так. Но мне все еще не понятно, как можно годами теребить базёнку, даже не догадываясь, а что там у нее «под капотом»?

Давайте проведем ликбез и вместе посмотрим, как же работают эти джойны, и даже сами реализуем парочку алгоритмов.

Команда учёных из Финляндии доказала, что аэробные упражнения вроде бега позволяют увеличить количество нейронов в гиппокампе – той части мозга, которая отвечает за переход данных из кратковременной памяти в долговременную. Учёные пытались выяснить, что именно в большей степени повлияет на нейрогенез – высоко-интенсивные интервальные тренировки или анаэробные упражнения.

Всем известно что IT специалисты, в большистве своём, ведут сидячий образ жизни. Практически все рабочее время они проводят на своей 5-й точке. Это явно не идёт на пользу здоровью. А если учесть тот факт, что рацион среднестатистического ITшника достаточно вреден для организма, то в результате всех ждут: избыточный вес, атрофирование мышц, и еще всякие «мелкие неприятности» (вроде геморроя и импотенции). В этой статье я раскажу о пользе регулярных физических нагрузок, о беге трусцой, чем он хорош, и главное — как начать им заниматься.

Регулярные физические нагрузки нужны и полезны. Среднестатистический ITшник недополучает физических нагрузок на работе, это факт. Он не таскает холодильники на 9й этаж без лифта, не носит мешки с цементом на стройке, не бегает за мамонтом в надежде на вкусный ужин. Так что со временем он только «хиляет» и «сдувается». Думаю, это ощущает каждый, кто еще не занимается спортом по какой-либо причине, будь то нехватка времени, лень, или растеряность. Если же желание всё же возникает, то вместе с ним возникает и вопрос — какой же спорт выбрать?
П.С. Регулярный бег позволяет эффективно сбросить вес.

Жизнь программиста — это движение,
Но электроника портит зрение!
Поэтому — вот мое мнение,
Сделай паузу, и упражнение!!!

Комплекс гимнастических упражнений для глаз

Многие студенты, впервые сталкиваясь с описанием какой-нибудь хитроумной штуки, вроде алгоритма Кнута – Морриса – Пратта или красно-чёрных деревьев, тут же задаются вопросами: «К чему такие сложности? И это, кроме авторов учебников, кому-нибудь нужно?». Лучший способ доказать пользу алгоритмов – это примеры из жизни. Причём, в идеале – конкретные примеры применения широко известных алгоритмов в современных, повсеместно используемых, программных продуктах.



Посмотрим, что можно обнаружить в коде ядра Linux, браузера Chromium и ещё в некоторых проектах.

Frontend Guidelines

Правила и руководства оформления, форматирования HTML, СSS и JavaScript кода. Его цель — повысить качество кода и облегчить совместную работу и поддержку инфраструктуры.

От переводчика

Приветствую всех снова, меня зовут Максим Иванов, и сегодня я подготовил перевод, который, возможно, окажется для вас полезным. Бенджамин Де Кук (Benjamin De Cock), разработчик из Бельгии, собрал некоторые указания по оформлению кода, которые позиционируют себя как лучшие практики по написанию HTML, CSS, JS. Конечно, существует множество рекомендаций, например, есть хороший гайдлайн от Google, наверное, есть еще что-то, однако, если следовать хотя бы некоторым из них, то можно надеяться, что ваш код станет лучше. В отдельных случаях следование этим гайдлайнам не полезно, а совсем наоборот. В общем и целом, все зависит от вашего опыта и виденья дела, если вы новичок, то скорее вам будет полезно оценить то, что пишут другие и в обществе считается верным, если вы гуру, то наверное вам и не нужны гайдлайны, которые написаны непонятно кем на ваш взгляд. Итак, приступим.

Сегодня я хочу вам рассказать об алгоритмах подсчёта количества палиндромов в строке: для чего это нужно, где применяется, как это быстро сделать, какие подводные камни нас ожидают и многое другое. Рассмотрим различные способы для решения данной задачи, выясним плюсы и минусы каждого способа. Эта статья будет обзорной: если я что-то не описываю здесь, то постараюсь всегда дать вам набор ссылок, где всё подробно описано и расписано. Надеюсь, что материал будет интересен как новичкам в сфере алгоритмов, так и матёрым программистам. Что же, если я смог заинтересовать вас, то прошу под кат!

В первой части статьи мы рассмотрели универсальный автомат Левенштейна — мощный инструмент для фильтрации слов, отстоящих от некоторого слова W на расстояние Левенштейна не более заданного. Теперь пришло время изучить способы применения этого инструмента для эффективного решения задачи нечеткого поиска в словаре.

Нечеткий поиск строк является весьма дорогостоящей в смысле вычислительных ресурсов задачей, особенно если вам необходима высокая точность получаемых результатов. В статье описан алгоритм нечеткого поиска в словаре, который обеспечивает высокую скорость поиска при сохранении 100% точности и сравнительно низком потреблении памяти. Именно автомат Левенштейна позволил разработчикам Lucene повысить скорость нечеткого поиска на два порядка

Независимо от сферы вашей деятельности ваш статус фрилансера означает, что вам неизбежно придется столкнуться с вопросом: Как должна оплачиваться моя работа? Стоит ли брать деньги за час? За проект? За этап работы? Исходя из стоимости предыдущих проектов? Исходя из потребностей?

Во-первых, вы не должны заниматься ценообразованием, исходя только из вашей прихоти, потому что вы занимаетесь бизнесом. Выбор других вариантов зависит от пожеланий клиента, ваших пожеланий и опыта во фрилансе. У каждого фрилансера формируется свой стиль ценообразования.

Существует пять основных способов ценообразования, которые вы можете использовать, чтобы найти идеальную схему. Каждый из пяти типов ценообразования обладает своим собственным набором плюсов и минусов и может быть настроен под индивидуальные нужды.

Мне нравится писать на Geektimes, но есть одно неудобство. Это необходимость использования нестандартной разметки в стиле хабрахабр и ручной перенос картинок на habrastorage.org. Я пишу статьи в MS Word под Windows. Честно потратил около часа чтобы найти готовые решения данной проблемы. Лучшее из найденного был анализ API habrastorage для автоматизации загрузки картинок, но похоже устаревшее. Было упоминание некоего конвертера, но с неработающей ссылкой.

Всем привет.
Наступил новый 2016 год, а значит пора обновить инструменты для упрощения скучной механической работы. Отделы аналитики, маркетинга, продаж часто сталкиваются со следующими трудностями при обновлении отчетности:
1. Данные приходится собирать воедино из нескольких источников.
2. Отчеты составляются в Excel, что накладывает значительные ограничения на объем обрабатываемых данных.
3. Внесение изменений в заранее настроенные разработчиками выгрузки дело как правило не самое быстрое.

Если отчеты нужно обновлять еженедельно или даже ежедневно, то эта процедура становится весьма напряжной даже для самых терпеливых. С помощью надстройки Excel Power Query и записи данных в MySQL можно свести обновление большинства отчетов до простого нажатия кнопки «Обновить»:
1. Данные из любого количества источников импортируются через SQL-запросы в обычные таблицы Excel.
2. Даже из большой базы можно записывать в Excel только небольшую часть данных (например, итоговые суммы за нужный диапазон дат с группировкой только по нужным столбцам).
3. Изменения в отчет можно вносить просто поменяв SQL-запрос. Далее формируем нужный отчет стандартными средствами Excel.

В этой статье я покажу как настраивать и автоматически заполнять простые базы данных MySQL (на примере выгрузки статистики всех ключевых слов из Яндекс Метрики), а потом одной кнопкой обновлять отчеты в Excel, используя надстройку Power Query. Power Query имеет весьма странные особенности работы при составлении SQL-запросов (особенно динамических), которые мы разберем во второй части статьи.