Изображение с сайта clever-dm.ru

Социальные сети, поисковые системы и прочие интернет-сервисы стали эффективными каналами распространения информации с точки зрения рекламодателей. Но заработок изданий и прочих представителей СМИ также зависит от лояльности рекламодателей.

А с тех пор, как Facebook и Google стали активно размещать новостные материалы в Facebook Instant Articles и Google News, ситуация накалилась еще больше. Рекламодатели посчитали, что нет смысла размещать рекламу на сайтах СМИ, если рекламную кампанию можно сделать эффективнее, заказав ее у Facebook или Google.

Instant Articles был запущен в мае 2015 года. После этого Facebook привлек к сотрудничеству несколько сотен изданий по всему миру, чтобы использовать их материалы.

Платформа Instant Articles предназначена для пользователей мобильных устройств, чтобы они могли быстро открывать материалы, загружаемые СМИ, не покидая соцсеть.

После этого СМИ поняли, что у них есть шанс получить за это денежную компенсацию как утешительный приз в связи с потерей рекламодателей.

Amazon Web Services позволяют очень быстро производить прототипирование простых веб-приложений, и написать API, допустим, для простого мобильного приложения можно за считанные минуты. Мы будем использовать связку DynamoDB и API Gateway (без Lambda-функций!) для настройки GET и POST запросов к базе с возможностью чтения, записи и изменения данных в ней.

Привет Хабр!

На сегодняшний день многие организации устраивают для студентов своеобразные «акции», позволяющие получить от них бесплатный софт, либо какие-то бонусы и привилегии (а иногда и не от самих организаций, а от их партнеров).

Итак, если ты читаешь этот пост, являешься студентом ВУЗа и у тебя есть желание поучаствовать в программе (возможно даже не одной) бесплатного доступа к различному софту и другим плюшкам от крупных организаций — прошу под кат.

Каждый должен делать свою работу качественно и в срок. Допустим, вам нужно сделать веб-сервис классификации картинок на базе обученной нейронной сети с помощью библиотеки caffe. В наши дни качество — это асинхронные неблокирующие вызовы, возможность параллельного исполнения нескольких заданий при наличии свободных процессорных ядер, мониторинг очередей заданий… Библиотека RQ позволяет реализовать все это в сжатые сроки без изучения тонны документации.

Сделаем веб-сервис на одном сервере, ориентированный на несильно нагруженные проекты и сравнительно длительные задания. Естественно, его применение не ограничивается этими вашими нейронными сетями.

В предыдущих публикациях мы уже затрагивали проблему обработки событий в реальном масштабе времени. Сегодня мы хотели бы вновь вернутся к этой теме и рассказать о новом и весьма интересном инструменте — потоковой СУБД PipelineDB.

Если нужно движение, то аппарат может прибегать к колёсам и гусеницам, шагать или уходить в экзотику уровня ползания и плавания. Способов заставить робота двигаться описано много. Иногда даже может показаться, что ничего нового уже не придумать. Но это далеко не так. В недавно опубликованной работе Давид Заррук из Университета имени Бен-Гуриона в Негеве описывает волноподобного робота-червя, который приводится в действие всего одним исполнительным устройством.

Робот так и называется: single actuator wave-like robot или SAW. Его волноподобная структура толкает его вперёд или назад. Для поворотов нужны колёса руления. Подобная конструкция не только хорошо двигается по суше, но и может забираться в узких щелях и плавать в воде.

Прежде чем мы подробно рассмотрим известные технологии сокрытия своего настоящего IP-адреса, нам следует узнать свой IP-адрес и выяснить некоторые вещи, обличающие наш компьютер в сети, например адрес DNS-сервера. Для этого достаточно зайти на любой сервис проверки анонимности, например www.whoer.net, главное чтобы он обладал интерактивной проверкой вашего компьютера с помощью Java, ActiveX, Flash и Javascipt. Изменить свой IP-адрес, например с помощью Socks или VPN, недостаточно, т.к. существует множество технологий, позволяющих его выявить, которые нужно либо отключить на своем компьютере, либо обмануть. Также не лишним будет изменить передаваемые НТТР-заголовки, это позволит «сбить» определение установленного ПО и географическое место расположения компьютера. Более детально проверить свой компьютер можно в расширенной версии www.whoer.net/ext.

27 июля в московском офисе Mail.Ru Group пройдет первый открытый Do It Yourself Meetup.

Хочешь сделать что-то хорошо – делай это сам! Московское сообщество DIY-движения Mail.Ru Group созывает всех на встречу, где мы поделимся секретами IoT- и DIY-направлений.

Мы покажем и расскажем, как самому сделать тепловизор, собрать систему безопасности на Tarantool, спроектировать модель для 3D-печати, построить электровелосипед из доступных материалов. Для того, чтобы проникнуться атмосферной хардварного креатива и вдохновиться на собственные подвиги, лучшего места на Земле 27 июля не найти.

Привет, %username%

Пришло время для свежей пачки криптоновостей, пока они еще не перестали быть новостями. В этом выпуске:

• Новый рекорд вычисления дискретного логарифма
• VPN сервер и клиент, использующие Noise протокол
• Постквантовая криптография в Chrome уже сегодня!
• Чего вы не знаете о новом E2E шифровании в Facebook
• RLWE избавляется от R и это идет ему на пользу
• Comodo хотел поиметь Let`s Encrypt, но сфейлил. А Let`s Encrypt с завтрашнего дня будет поддерживать ddns
• Появились минимальные требования к реализациям алгоритмов RSA, DSA, DH, устойчивым к side-channel атакам

Предыдущий выпуск тут

Для того, чтобы вести бизнес в интернете, потребителям и предприятиям необходим надежный способ обмена номерами кредитных карт, паролями и другой личной информацией. Мы в Cloud4Y предоставляем SSL-сертификаты некоторых производителей, и поэтому мы решили дать небольшую справку и несколько интересных фактов по типам сертификатов, их достоинствам и подводным камням.

SSL — это технология, которая защищает большую часть интернета и по сути делает возможной электронную коммерцию. Пользователи могут определить его по символу замка в браузере, что значит следующее: все отправленные получателю данные шифруются таким способом, который никто больше не может расшифровать. Есть одна загвоздка: шифрование полезно только тогда, когда вы при отправке данных уверены, что получатель — не мошенник, а доверенное лицо, которое может их расшифровать.

Совсем недавно на Хабре было 2 статьи о том, как автоматизировать процесс скачивания новых серий с торрентов. Авторы обеих статей поделились своими приложениями. Вот уже год мы тоже разрабатываем подобное приложение и мне кажется, пришло время рассказать хабрасообществу о нашем маленьком, но прекрасном проекте Monitorrent, который, возможно, сделает вашу жизнь настолько проще и удобнее, насколько сделал нашу.

Веб приложение написано на Python 2 (с поддержкой Python 3). Оно позволяет добавлять новые торренты для мониторинга, автоматически скачивать новые серии и добавлять их в торрент клиент.

Мы им пользуемся на постоянной основе с конца прошлого года, а 1 мая 2016 мы выпустили первую релизную версию, которая без каких-либо сбоев крутится до сих пор на cubietruck в docker контейнере.

За подробностями того как оно работает внутри прошу под

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

До конференции PG Day'16 Russia остались считанные дни, расписание можно посмотреть на нашем сайте. Мы трудимся в поте лица, но тем не менее успеваем готовить для вас переводы самых интересных материалов о PostgreSQL. Сегодня представляем вашему вниманию перевод статьи Pat Shaughnessy о поведении запроса Select.

Готовясь летом к этой презентации, я решил изучить некоторые части исходного кода PostgreSQL на C. Я запустил очень простой запрос select и наблюдал, что Постгрес с ним делает, с помощью LLDB, отладчика C. Как Постгрес понял мой запрос? Как он нашел данные, которые я искал?



Этот пост — неформальный журнал моего путешествия через внутренности PostgreSQL. Я опишу пройденный мной путь и то, что я видел в процессе. Я использую серию простых концептуальных диаграмм, чтобы объяснить, как Постгрес выполнил мой запрос. В случае, если вы понимаете C, я также оставлю вам несколько ориентиров и указателей, которые вы можете поискать, если вдруг решите покопаться во внутренностях Постгреса.

Исходный код PostgreSQL восхитил меня. Он оказался чистым, хорошо задокументированным и простым для понимания. Узнайте сами, как Постгрес работает изнутри, присоединившись ко мне в путешествии в глубины инструмента, которым вы пользуетесь каждый день.

Всем привет!

Меня зовут Алексей Бурнаков. Я Data Scientist в компании Align Technology. В этом материале я расскажу вам о подходах к feature selection, которые мы практикуем в ходе экспериментов по анализу данных.

В нашей компании статистики и инженеры machine learning анализируют большие объемы клинической информации, связанные с лечением пациентов. В двух словах смысл этой статьи можно свести к извлечению ценных крупиц знания, содержащихся в небольшой доле доступных нам зашумленных и избыточных гигабайтов данных.

Данная статья предназначена для статистиков, инженеров машинного обучения и специалистов, которые интересуются вопросами обнаружения зависимостей в наборах данных. Также материал, изложенный в статье, может быть интересен широкому кругу читателей, неравнодушных к data mining. В материале не будут затронуты вопросы feature engineering и, в частности, применения таких методов как анализ главных компонент.

Источник.

Нет другой отрасли, которую можно было бы рассматривать в качестве более благородной и беззаветной, нежели здравоохранение. Это настолько гуманитарная сфера, что даже в конфликтных ситуациях ее представители обязаны уважать и защищать вас любым доступным способом. Сложно поверить, что кто-то хотел бы подорвать общественное значение здравоохранения, не говоря уже о том, что кто-то преднамеренно осуществляет кибер-атаки против медицинских организаций.

Деньги — то, что движет миром, но, к сожалению, для них неважна специфика отрасли. Деньги — это основная мотивация для большинства кибер-преступников, кто смог обнаружить в здравоохранении «кладезь» уязвимостей.

Здравоохранение сфокусировано на других жизненно важных вопросах, возможно по этой причине медицинские организации долгое время не обращали должного внимания на свою IT-безопасность. В итоге данная отрасль обеспечена высокотехнологичными решениями с недостаточным уровнем IT-безопасности, что сильно тревожит.

Привет, Хабр! В этом посте мы хотим поделиться нашим решением задачи по предсказанию скрытых связей в корпоративной социальной сети “Улей” компании Билайн. Эту задачу мы решали в рамках виртуального хакатона Microsoft. Надо сказать, что до этого хакатона у нашей команды уже был успешный опыт решения таких задач на хакатоне от Одноклассников и нам очень хотелось опробовать наши наработки на новых данных. В статье мы расскажем про основные подходы, которые применяются при решении подобных задач и поделимся деталями нашего решения.

О реализации ботов для месседжера Telegram на сайте было уже довольно много постов. Но есть одна тема, которая, на мой взгляд, еще не была затронута. Это реализация работы с геолокацией внутри бота. В данном посте я приведу пример того, как можно обрабатывать ботом информацию о геолокации, посылаемую пользователями, опираясь на собственный опыт реализации бота aroundus_bot.

На что обратить внимание в первую очередь при разработке собственного бота?



Чат-ботами сейчас никого не удивишь. Они стали массово появляться в различных сервисах и мессенджерах. Основные социальные платформы постепенно вводят возможность разработки собственных ботов, что стимулирует сторонних разработчиков. Они предлагают все больше ботов, полезных и разных. Некоторые боты позволяют проверять баланс своего счета в банке, другие — помогают совершить покупку или заказать столик в ресторане.

Почему боты стали такими популярными? Это довольно сложный вопрос. Вероятно, основная причина — огромное количество приложений в различных маркетах. Разработчик (частное лицо или компания) должны потратить множество времени и сил на раскрутку приложения. Их уже миллионы, приложений, и с каждым днем число программ увеличивается. Но выход есть — это как раз боты. Сейчас их гораздо меньше, чем мобильных приложений, и если создать интересного бота, он может стать популярным в считанные дни, если не часы. Пользователи любят ботов — ведь они очень удобны, в большинстве случаев. На что обратить внимание при создании собственного бота? Как выглядит процесс его создания? Обо всем этом давайте поговорим прямо сейчас.

На фоне обсуждения будущего интернет мессенджеров и прочтения статьи «Почему ваш любимый мессенджер должен умереть», решил поделиться своим опытом создания P2P приложения для общения независимо от сторонних серверов. Точнее — это просто заготовка, передающая одно сообщение от клиента серверу, дальнейшее расширение функционала зависит только от Вашей фантазии.

Предсказание погоды — дело сложное. Ранее над синоптиками часто подшучивали, поскольку точность прогнозов оставляла желать лучшего. Однако сегодня точность прогнозов погоды значительно возросла из-за совершенствования компьютерных технологий. Анализ динамики воздушных течений, моделирование распространения облаков в определенном регионе, оценка влияния внешних факторов на погодные условия — все это помогает делать прогнозы более точными. Но все же синоптики ошибаются и сейчас, плюс погоду предсказывают для отдельных довольно крупных регионов.

Сервис IBM Deep Thunder может вывести прогнозы погоды на новый уровень. Для этого наша компания использует мощную платформу для составления прогнозов погоды от Weather Channel и свои вычислительные мощности. Результат такого объединения — сервис Deep Thunder. Этот сервис может давать точный прогноз погоды не только для отдельного города, но и для отдельных городских кварталов.