Хабрахабр лохотрон: Отзывы о Хабрахабр | Читать отзывы о сервисе клиентов habrahabr.ru

Пряники и шишки публикаций на Хабрахабре

Семь раз отмерь, а за водкой бежать всё равно придётся!

Примерно так необходимо «сложить» известные поговорки применительно
к случаю написания статей для Хабрахабра. 🙂

Не вызывает сомнений, что большинство владельцев хабрацентров
пишут статьи для этой главной ru-тусовки
IT-шников
самостоятельно. Также очевидно, что часть из них к услугам копирайтеров
обращается.

Автору блога пришлось написать 5-6 статей для публикации на
этом уважаемом ресурсе. По нескольким статьям никаких сложностей не было – требовалось
только оптимально изложить решение программистской задачи. По сути, работа
копирайтера сводилась к написанию вступления и оформлению мыслей автора идеи.

Также, помнится, примерно год назад на бирже контента TextSale висел заказ на
написание статьи для Хабра по тематике игорного бизнеса. В беседе с клиентом
выяснилось, что А) речь действительно идёт об онлайн-казино Б) никакой идеи «о
чем писать» у заказчика нет. Мной было выражено глобальное сомнение в
возможности положительного восприятия на Хабре текста по тематике лохотронов.
Тем более, что никакой оригинальной идеи не имелось, человек абстрактно хотел «плюсов
заработать». Мы обсудили возможные варианты, от мысли публиковаться заказчик
отказался. И был совершенно прав, что будет ясно следовать из дальнейшего
изложения.

Достаточно недавний пример с негативным результатом голосования, что важно, ибо опыт, по большей части, порождается «трудными ошибками».

Фактически человек заказывает PR-статью для продвижения своего
бизнеса. Бизнес же состоит в разработке софта для автоматического распознавания
капчи. Соответственно, главный (если не единственный) потребитель – спамеры.
Поскольку текст для Хабра, PR-статье
должен быть придан вид обзорной, можно сказать, научно-популярной.

Покупатель несколько изменил оригинал, полученный результат
можно увидеть здесь http://habrahabr.ru/post/153413/.

И он, как видите, отрицательный. Можно говорить, что статья
рекламного характера не могла и не вызвала активного голосования. Так и есть –
26 голосов от более 4000 прочитавших (далеко не все читатели имели право
голосовать), конечно, мизер. Но и этот мизер общий негативный счет определил.

{Вставка от 8 августа 2013 года.
Результат можно считать отрицательным по голосам хабровцев «за» и «против». Но сегодняшние (9 месяцев после публикации) показатели страницы (и пузомерки, и число читателей > 17 тысяч), полагаю, определили явно ПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ общий итог для моего заказчика.}

Не стану утверждать, что мой эм «точно предвидел» такую
невысокую степень здорового цинизма обитателей Хабра. Тем не менее, очевидно,
что отрицательный результат голосования определился не содержанием, стилем
статьи, а её темой. Спамеров не любит никто. «Мочить» их будут без разбора. 

Можно также заметить, что покупатель статьи внес правки, несколько сместившие акценты.
Скажем, в оригинальном тексте говорилось, что Интернет-бизнесмены «ВЫНУЖДЕНЫ»
пользоваться спам-постингом, исходя из принципа «пока это работает и окупается,
будет востребовано». После правок получилось, что бизнесмены «ДОЛЖНЫ». Т.. е. акцент статьи сместился в область директивной рекламы что для Хабрахабра
приемлемым признать нельзя.

Подытожим. 

·        
Заказывать написание статьи для Хабрахабра у
толкового копирайтера смысл имеет. При этом в заказе должна быть не только её
идея, но и общее содержание, акценты. Хорошую профессиональную идею копирайтер
может отлично изложить и дополнить, но не придумать.

·        
Необходимо обязательно проанализировать, не
вызывает ли изначально негативного отношения общая тема статьи, её специализация .
Можно точно сказать, что по ряду тем ничего, кроме минусов, заработать не
удастся. На Хабр с такими статьями лучше вообще не выходить. Рассчитывать, что
местная аудитория обладает здоровым цинизмом, как видите, не приходится.

·        
Не побрезгуйте посоветоваться с копирайтером и
до, и после написания статьи. Лучше лишний день подумать, чем ляпнуть
несуразность.

В ином случае придется закрывать свой хабрацентр и бежать за
40-каградусным напитком из первой фразы данного материала. Первого действия из
предыдущего предложения автор блога вам не желает. 🙂

Пользователь Habrahabr раскрыл детали работы Skype-мошенников — Технологии

Пользователь сайта Habrahabr.ru опубликовал
интервью с мошенниками, которые обманным путем получают деньги от пользователей
Skype. Он сам ранее становился жертвой подобного обмана и в этот раз сразу заподозрил по переписке взлом
аккаунта собеседника. В итоге мошенника удалось разговорить на предмет технологии его
работы.

В ходе беседы с предполагаемым мошенником выяснилось, что пользователь Habrahabr.ru под ником MaxxArts беседует с представителем крупной сети, которая включает 11 филиалов, в том числе семь — в России. Схема
работы проста — через взломанную учетную запись в Skype мошенники рассылают просьбы
одолжить деньги. Искомую сумму просят перевести на кошелек в системе Qiwi или на
«Яндекс.Деньги».

Все началось с того, что
один из знакомых MaxxArts внезапно попросил перевести денег, занять «до вторника». 

Фото: © скриншот с habrahabr.ru/post/255225/

Около
года назад MaxxArts стал жертвой таких же мошенников, поэтому теперь довольно
быстро все понял. «Я, конечно же, всё понял с первых двух фраз, но решил не убивать интригу, а
немного развлечься. Впрочем, ничего забавного из этого не вышло. Мне было
интересно, что будет делать мошенник, когда обнаружит, что на его счёт ничего
не пришло, хотя жертва перевод подтвердила. На деле же оказалось, что человек с
той стороны не всегда может проверить счёт, на который просит кинуть деньги», — пишет MaxxArts.

Далее он рассказывает, что поскольку представился шанс, решил попросить дать
интервью. В итоге мне удалось получить ответы на многие интересные вопросы. В своей
статье он привел диалог, как пояснил, «в незначительной художественной
обработке».

— Сколько человек у вас работает?
— Народу — 11 офисов, 7 в РФ и ещё 4 по СНГ. Сколько человек в каждом офисе —
сам не знаю. В нашем — 7, но по сменам. Видел ещё двух людей, если их смена
такая же, то в сумме у нас 14.

— Как обеспечивается анонимность?
— Из того, что знаю: есть прокси и VPN, и как-то через дедик идёт коннект.

— Как взламываются аккаунты? Кто этим занимается?
— Акки уводятся хз как, их нам просто предоставляют.

— А кошельки, на которые сливаются деньги, они тоже краденые?
— Сливаем только на те, что нам дают. Не знаю, откуда они.

— То есть, ваша задача только в том, чтобы грамотно развести? Этакие
операторы-психологи?
— Именно. В офис пускают только после прочтения двух книг по психологии. Лох не
мамонт, лох не вымрет.

 — С этим, к сожалению, не поспоришь.
— Так и живём.

— А есть вот такая разводка, когда чел не может кинуть на киви, но может,
скажем, на ЯД. Тогда его просят кинуть на ЯД другой жертвы, а уже эту просят
кинуть на киви. Часто такое бывает? Сложно синхронизировать двух жертв?
— Да нет, ЯДы у нас тоже есть, просто их дороже персонализировать, поэтому нам
их реже выдают. Ну и в целом указ таков, что лучше на них не переводить.

— Зарплату как получаете?
— Безналом.

— Зависит от объёмов «прибыли»?
— Конечно, напрямую.

 — Можешь хотя бы порядок назвать? Десятки тысяч, сотни?
— 100 тысяч в месяц и свободен. 40% тебе. Если больше 100 в месяц — идёт 50%,
но свыше 14 тысяч с одной жертвы не брать, и больше 200 тысяч в месяц тоже
нельзя.

— А зачем верхняя граница месячная? В чём суть? Боятся, что слишком быстро
разбогатеешь и свалишь?
— Нет, я думаю, там просто у них есть какие-то лимиты на обналичку. Поэтому
ограничивают.

— Нет опасений, что поймают? Работодатель как-то гарантирует безопасность?
— Думаю, тех мер безопасности, которые они устраивают, хватает. В любом случае,
если что — мы под давлением. Если не работаешь — на тебя что-то найдут. Или
что-то сделают… Не хочу об этом сейчас.

— Это основная работа? Или просто как подработка?
— Подработка, которая переходит в основную, если хорошо работаешь.

— Ну 50% с максимум 200к это 100к в месяц. Не звучит как хорошая зарплата для
такого рода деятельности, как мне кажется.
— Ну да, скорее, подработка.

— А вот на самом деле, самое интересное, что всегда хотел спросить: когда
получаете акк скайпа, читаете предыдущую переписку, чтобы лучше влиться в
разговор? Чтобы не спалиться на каких-то личных мелочах или вроде того?
— В зависимости от скайпа. Если видно, что возможен хороший результат, то можно
и потратить немного времени и вчитаться.

— А как это видно?
— По именам контактов, истории скайпа и т.д.

— Можешь пример привести, если не сложно? Как по именам можно понять, есть
деньги у человека или нет? Я могу предположить, что по никам легко отличить
школьников, а они скорее неплатёжеспособны. Как-то так?
— Имя-отчество, имя-фамилия — уже серьёзнее выглядит, чем «катя», «маша»,
«даша», «саня».

— Чёрт, надо срочно сменить данные в скайпе.
— Подпишись «максимка», и всё будет гуд 😀

— А лучше что-то вроде Uni4t0ZHitel2001, да?
— Ооо да. И дату рождения в скайпе убери.

— Сколько бесед примерно одновременно ведёте?
— По-разному) Смотря как отвечают. Где-то от 3 до 20.

— Рекорд есть какой-то? 20 реально было?
— Было и больше. К примеру, 170 контактов, из них 70 онлайн, из них 30 ответили
сразу. Но многие быстро отсеиваются.

— Какой в среднем процент успешных разводок? От количества ответивших, скажем
так. Ну то есть, был диалог с 30 контактами, из них 10 перевели деньги, то
будет 33%.
— Это очень сильно зависит от аудитории.

— Ну скажем, что ты считаешь успешным результатом? 10%? 20, 50?
— Успешность не в процентах, а в сумме денег. Поэтому проценты считать
бессмысленно.

— Долго ещё планируешь этим заниматься? Есть другие планы на будущее?
— Думаю, если соберу достаточный капитал, уйду в белые темы. Надеюсь, уже скоро,
к лету.

— А какой стаж уже?
— Полгода.

— «Работу» эту по объявлению нашёл? Или через знакомых? Как это вообще
происходит?
— Объявление.

— Как в объявлении закодировано описание работы? Ты сразу понял, что там что-то
другое?
— Такое предположить нельзя… Я уже не могу с вами разговаривать, простите.

— Ок, спасибо за ответы! Будет случай — пиши ещё с других аккаунтов.
— У вас более 230 контактов, поэтому не исключено. До свидания.

Что такое блокчейн: Объясняем на смузи

На самом деле да. Вы как потребитель можете использовать блокчейн, только если купите токены или криптовалюту за рубли или доллары. Криптотрейдеры называют обычные деньги «фиатом». Сам процесс обмена — «грязная» и примитивная процедура, никак не связанная с технологией распределенных реестров. Криптовалютные биржи — это классический посредник, зачастую не имеющий даже обычных банковских лицензий. То есть, чтобы воспользоваться дарами децентрализации внутри конкретной блокчейн-системы, вам все равно нужно довериться некоему неизвестному человеку в интернете, перевести ему фиатные деньги и просто ждать.

Криптовалютные биржи могущественны. Помимо того что они определяют стартовую цену новых валют (то есть как бы выставляют их на витрину), любые проблемы с выводом средств и сервисом вызывают резкие скачки курсов. У биржи всегда есть свои владельцы, один или несколько блокчейн-адресов, через которые проводятся платежи, и администрация. Именно с ней новые блокчейн-проекты договариваются о проведении ICO — это как арендовать точку на рынке, где ты собираешься продавать помидоры. Самые крупные биржи — это старая калифорнийская Poloniex, гонконгская Bitfinex, южнокорейская Bithumb, а также Binance и Bittrex. В основном обмен идет между разными криптовалютами либо с долларом, евро, йеной и южнокорейской воной. Рублевые пары доступны сейчас только на украинской бирже Exmo. Нередки случаи банкротств, например, когда менеджмент биржи не справляется с оттоком средств, или в результате банального взлома, — как это второй раз произошло с южнокорейской Youbit совсем недавно, 19 декабря (первый раз биржу взламывали летом, украв более 4 тысяч биткоинов).

Электронные платежные системы — это еще один тип посредника, с которым вы можете столкнуться, если захотите купить криптовалюту. Дело в том, что многие биржи могут не поддерживать переводы с конкретных региональных банков или требовать слишком большую комиссию. Тогда трейдеры прибегают к «фиатным шлюзам» — это электронные платежные системы (как WebMoney или «Яндекс.Деньги») через которые вы переводите деньги, как через прокладку. Большинство из таких платежных систем вроде Perfect Money или Payeer — «всеядны». Они оптом заключают партнерства как с биржами, так, например, и с настоящими финансовыми пирамидами. Листинг всех фиатных шлюзов можно посмотреть здесь, иногда это совсем небольшие «денежные мешки» без всяких гарантий, зато с «авторитетом» в виде положительных комментариев или звездочек в рейтинге.

Ни биржи, ни фиатные шлюзы не используют блокчейн во время обмена, то есть такую операцию можно отследить, а обменник может просто украсть ваши деньги. «Счета на биржах — это как обычные деньги. Вы можете хранить их у себя в сейфе, а можете деньги эти завести на биржу и ждать, когда акции компании Apple будут стоить дешево, чтобы их купить. Если биржа разрушится, ее хакнут или закроют власти, вы потеряете и свои деньги на ней, — резюмирует Владимир Смеркис. — Поэтому важный совет: не хранить ничего на биржах. Пополнять ваш счет там только на время операции. Захотели обменять биткоин на эфир — зашли на биржу, совершили обмен и вывели свои деньги». Саму криптовалюту инвестор рекомендует хранить только в виде приватных ключей, хотя даже эти ключи позволяют «выводить» далеко не все биржи.

Еще один способ обезопасить свои фиатные операции — сотрудничать только с биржами, официально зарегистрированными в качестве финансовых организаций, например, в странах, где оборот криптовалют уже узаконен. На таких легальных биржах, как Bitstamp, Kraken, Coinbase или CEX пополнение или вывод ваших средств будут защищены государством. Заменой же варварских обменников вообще могут стать DEX — то есть децентрализованные биржи, где любые обменные операции записываются в блокчейн так же, как и переводы внутри одной криптовалюты. Большинство DEX сейчас находится в состоянии альфа и бета-тестирования. Из наиболее крупных — децентрализованная биржа от Waves Platform, которую запустили в ноябре.

Язолъ / Блог / Kildekode

Место действия — Дом

Приходит сообщение типа: Мама положи деньги на этот номер, потом всё объясню.
Ясное дело это был развод, но решил временно сохранить сообщение, чтобы пожаловаться в центре обслуживания клиентов и исполнить свой гражданский долг =)

Место действия — Главный офис Мегафон

Подхожу к милой девушке, кладу деньги на свои номера, спрашиваю интересующую меня информацию.
Далее возникает диалог:

• Хочу подать жалобу на номер (показываю сообщение)
• Мы подобные жалобы не рассматриваем (говорит девушка)
• Что же мне делать?
• Попробуйте подать заявку в УВД или другой уполномоченный орган

На этом дело закончилось. Компания-оператор сотовой связи Мегафон не занимается проблемой СМС мошенничества и вымогательства денег.
Бум смс на короткие номера спал, но классические схемы всё ещё в ходу.
Точно так же приходят сообщения на только что купленный и зарегистрированный МТС Коннект, ответ такой же: «Мы этим вопросом не занимаемся«

Место действия — Мозг

Стоит сформулировать вопрос:

Насколько прав Оператор в данном вопросе, отказывая в рассмотрении подобной жалобы?

Что делать Абоненту для улучшения ситуации с наименьшими потерями сил, времени и средств, кроме игнорирования?

Место действия — HabraHabr

1
Написание жалобы в официальной форме, в 2-ух вариантах. Одно отдать оператору на оформление для поучения решения или отказа. Во втором случаеможно обратиться в УВД или Прокуратуру.
2
Внимательно прочитайте договор и замучайте консультанта вопросами по спорным пунктам (лучше в присутствии Юриста)
3
Обратитесь в службу поддержки оператора через контакты на сайте или:
МТС:
Факт мошенничества — 911@mts. ru
Информация
Письмо в support может иметь следующий вид:

Добрый день.

Только что на мой телефон (+79ххххх) пришло смс от +79ххххх:

«МАМ! кинь до ОБЕДА 500р.на этот номер»

В виду того, что я не мама, просьба провести внутренное расследование по

сообщениям с вашего номера и известить пострадавших.

4 — Not Registred
Вы можете позвонить в службу поддержки своего оператора на бесплатный номер и после разговора с консультантом прояснить сложившуюся ситуацию. Недостатки: надо знать номер службы поддержки своего оператора, хотя с новыми симками вам, обычно, предоставляется целый комплект дополнительных номеров на симке. в том числе проясняющих состояние погоды в вашем регионе.

Как я стала автором благодаря телефону Fly Q200 — Дарина Лагода — Хайп

Фото: e-katalog.ru

Шел 2010 год. Для меня это было начало второго курса экономического факультета в институте экономики и информационных технологий. Беззаботная школьная жизнь плавно перетекла в студенческие годы. Время шло медленно, кипела работа над модулями и курсовыми. Параллельно с учебой можно было проводить много времени с друзьями, ходить на всевозможные тренировки и ни о чем не думать.

Но однажды после очередной встречи со школьной подругой, которая училась в другом городе, я загорелась идеей приобрести такой телефон как у нее.

В 2010 году компания Fly выпустила мобильный телефон для любителей писать сообщения с QWERTY-клавиатурой — Fly Q200.

В него нельзя было не влюбиться, особенно девушке:

• корпус устройства был оформлен камнями Swarovski;
• сам телефон был оснащен необычным поворотным форм-фактором;
• Dual SIM;
• зеркало с обратной стороны корпуса в открытом состоянии.

Фото: Хабрахабр

Среди прочих характеристик:

• коммуникации: GPRS, EDGE, Bluetooth;
• количество SIM-карт: 2;
• камера: 2 Мп;
• разрешение: 1200х600 пикселей;
• тип аккумулятора: Li-ion;
• емкость аккумулятора: 850 мАч.

Да, характеристики не самые впечатляющие, но как пройти мимо такой красоты? Вот и я не смогла. Решила, во что бы то ни стало обзавестись этим телефоном. На тот момент у меня был слайдер LG KT770 2009 года выпуска. Fly Q200 был хоть и ненамного дороже, зато симпотичней.

фото: eTrubka.com

На тот момент моя «мечта №1» стояла порядка $125 (кстати, сегодня этот телефон еще можно найти в продаже, причем цена его не изменилась, все те же $125). Но что может студент, который полностью находится на обеспечении родителей, которые оплачивают проживание, питание и учебу? Просить еще на всевозможные «хотелки» было просто стыдно, поэтому я приняла решение подыскать дополнительный заработок. Тогда минимальная заработная плата в Украине составляла $110. Подработка, как правило, не могла быть выше этой суммы. Но даже при полном рабочем месяце мне бы не хватило еще $15 на покупку телефона. А, учитывая, что я планировала работать 2-3 часа в день, чтобы накопить нужную сумму, пришлось бы подождать как минимум 3 месяца.

Классические варианты студенческой подработки (официант, курьер, промоутер, расклейщик объявлений) не рассматривались, так нужно было посещать все пары и следить за успеваемостью, дабы не потерять скидку на обучение. Нужна была удаленная работа и желательно с плавающим графиком работы.

Фото: Новости «В Томске»

Поэтому первым делом было обращение в Google с поисковым запросом «работа в интернете», несмотря на мое предубеждение о том, что практически 90% подобных предложений — не что иное, как «лохотрон». Но желание наконец обзавестись «имиджевым» устройством вселяла в меня надежду.

Скажу честно, искала около недели, хотя это не такой уж и большой срок. Обзвонила массу предложений, которые, как я и подозревала, оказались обманом. Уже успев разочароваться, я решила ввести этот поисковый запрос в соцсети ВКонтакте и буквально через 30 минут наткнулась на объявление с названием «Работа в интернете. Рерайт/копирайт».

Фото: Slovesa

Как оказалось, работодатель был из того же города, что и я, но предложил работать удаленно, мол в офисе уже хватает сотрудников. Девушка с приятным голосом в течение 10 минут объяснила суть работы:

Я вам скидываю источник, а вы пишете то же самое, только другими словами, проверяете готовый текст на антиплагиат, который должен быть не менее 85%, проверяете ошибки и высылаете готовый текст мне. Оплата 1 раз в месяц наличными при встрече.

Цена за 1000 символов составляла $0,5. Чтобы накопить на Fly Q200 хотя бы за два месяца мне нужно было писать, по крайней мере, 6000 символов в день (из расчета 20 рабочих дней в месяц). По-началу было сложно, многое непонятно, много правок и уточнений. Сложно было добиться нужной уникальности. Кроме того, никогда не забуду, когда поступило задание написать 50 текстов (по 1500-2000 символов) о Вольфе Мессинге — советском эстрадном артисте, выступавшем с психологическими опытами по чтению мыслей зрителей. Сделать рерайт 50 текстов, «высасывая кровь из пальца», было ну очень сложно, особенно начинающему автору. В итоге получилось только 25 статей.

Вольф Мессинг. Фото: The Criminal

Самым большим опасением было, что мне не заплатят за работу, все-таки это был первый опыт работы в интернете, с работодателем я не встречалась и писала, так сказать, на свой страх и риск. Но в итоге меня не обманули и зарплату платили регулярно, хоть небольшую.

С этим работодателем я сотрудничала около 4 лет. Со временем я писала копирайт и параллельно работала над другими проектами. Написание текстов стало частью моей жизни.

Кстати, Fly Q200 я так и не купила:) Перегорело!

Спустя 4 года я встретила своего будущего мужа, который, как оказалось, работал в сфере ИТ и набирал команду авторов для очередного проекта. Узнав, что я «тот человек», начал активно склонять меня к написанию статей для него, причем на первом же свидании. Вспоминая об этом сейчас, думаю, не было ли это уж слишком странно:) Ну да ладно, тем более что через несколько месяцев я ушла от своего первого работодателя и начала работать на будущего мужа. Поначалу авторство было дополнительным источником заработка, так как я параллельно сначала училась, потом работала в офисе. Но спустя время обе работы стали равноценными.

Сейчас я благодарна компании Fly, выпустившей в свое время такой желанный для меня телефон, благодаря которому я могу писать, выражать свои мысли, делиться чем-то с другими.

Подумываю все-таки обзавестись этим устройством и держать его как напоминание о том, с чего все начиналось.

Bitcoin Хабрахабр — What is it?

bitcoin swiss Every Bitcoin user faces the problem of securely storing their money. Unlike the banking system, there’s little recourse when things go wrong, and little margin for error. Thefts and losses can be prevented, but they can’t be rolled back. Preventing these losses is the goal of cold storage.

bitcoin окупаемость

блог bitcoin credit bitcoin tether верификация ethereum ротаторы

скачать tether

india bitcoin bitcoin генераторы metal bitcoin bitcoin описание 50 bitcoin invest bitcoin asic ethereum

bitcoin основы

bitcoin clock майнеры ethereum дешевеет bitcoin bitcoin информация bitcoin future tether комиссии monero rub bitcoin converter mainer bitcoin

bitcoin торги

обменник bitcoin пул monero bitcoin раздача download bitcoin bitcoin heist bitcoin mt5 Credit card fraud is such a big deal for merchants, credit card processors and banks that online fraud detection systems are hair-trigger wired to stop transactions that look even slightly suspicious, whether or not they are actually fraudulent. As a result, many online merchants are forced to turn away 5 to 10 percent of incoming orders that they could take without fear if the customers were paying with Bitcoin, where such fraud would not be possible. Since these are orders that were coming in already, they are inherently the highest margin orders a merchant can get, and so being able to take them will drastically increase many merchants’ profit margins.#13 Data managementbitcoin home app bitcoin кошельки bitcoin bitcoin sha256 bitcoin reddit security bitcoin network bitcoin bitfenix bitcoin ethereum форк ethereum news bitcoin tor bitcoin rigs keystore ethereum bitcoin all blender bitcoin ethereum статистика ethereum алгоритм alpari bitcoin

moneybox bitcoin

bitcoin 3 ethereum кран cryptocurrency faucet bitcoin analysis ru bitcoin currency bitcoin биржа ethereum

bitcoin linux

gek monero

node bitcoin

ico ethereum kurs bitcoin super bitcoin

decred ethereum

bitcoin like

обновление ethereum

bitcoin обозначение новости bitcoin decred cryptocurrency trader bitcoin wikipedia cryptocurrency monero биржи wm bitcoin bitcoin client bitcoin анализ bitcoin технология bitcoin etf bitrix bitcoin bitcoin cgminer ethereum rub topfan bitcoin bitcoin ios steam bitcoin bitcoin блог автомат bitcoin bitcoin valet conference bitcoin qr bitcoin bitcoin io кредиты bitcoin wechat bitcoin pow bitcoin china bitcoin Decentralization is one of the core — and most important — advantages of the blockchain technology. It has been a highly-desired concept for many years, but it was blockchain technology that made it possible.bitcoin добыть bitcoin проект

cryptocurrency logo

bitcoin airbit виталик ethereum ethereum 2017 monero rur bitcoin express bitcoin заработка количество bitcoin ann ethereum bitcoin service flex bitcoin bitcoin книги криптовалюта monero продам bitcoin 0 bitcoin отзывы ethereum контракты ethereum

bitcoin super

bitcoin video ubuntu bitcoin bitcoin перспективы уязвимости bitcoin bitcoin boxbit ethereum продать казино ethereum bitcoin it bitcoin будущее fpga ethereum bitcoin hash ethereum картинки ethereum рубль bitcoin song bitcoin trojan

php bitcoin

safe bitcoin

bitcoin prune 60 bitcoin bitcoin qt аналоги bitcoin bank cryptocurrency konvertor bitcoin alpha bitcoin polkadot stingray bitcoin earn clockworkmod tether bitcoin bonus проект ethereum майнить monero bitcoin выиграть вывод monero иконка bitcoin bitcoin microsoft bitcoin cny tether комиссии Blockchain-blindness — UTXO are blind to blockchain data such as the nonce, the timestamp and previous block hash. This severely limits applications in gambling, and several other categories, by depriving the scripting language of a potentially valuable source of randomness.цена ethereum

nodes bitcoin

проверка bitcoin bitcoin kran вывести bitcoin bitcoin instagram bitcoin genesis programming bitcoin

bitcoin gpu

форк bitcoin lottery bitcoin

bitcoin billionaire

mt5 bitcoin

ecopayz bitcoin

rx580 monero ethereum форки bitcoin banking gift bitcoin swarm ethereum

dwarfpool monero

forex bitcoin

ethereum telegram

monero proxy client ethereum lazy bitcoin 16 bitcoin stats ethereum bitcoin okpay new cryptocurrency monero dwarfpool bitcoin вложить nicehash bitcoin фри bitcoin

bitcoin grant

bitcoin status

bitcoin компьютер ethereum получить ethereum contract ставки bitcoin polkadot store ethereum пул

autobot bitcoin

bitcoin conveyor конвертер monero ethereum dao token bitcoin

bitcoin multisig

ethereum casino продать ethereum bus bitcoin

bitcoin доходность

ethereum регистрация кредиты bitcoin bitcoin ann blake bitcoin лото bitcoin panda bitcoin bitcoin комбайн ethereum кошельки cryptocurrency exchanges стратегия bitcoin bitcoin simple bitcoin статья bitcoin generation bitcoin client bitcoin код bitcoin hesaplama keys bitcoin перевод ethereum bitcoin прогноз bitcoin nodes eos cryptocurrency tether обменник bitcoin 1000 bubble bitcoin

bitcoin apk

зарегистрировать bitcoin bitcoin usd happy bitcoin конвертер ethereum bitcoin roulette 10000 bitcoin bitcoin weekly bitcoin qiwi bitcoin registration ethereum vk tabtrader bitcoin circle bitcoin ethereum contract bitcoin avalon store bitcoin теханализ bitcoin tether gps multiply bitcoin business bitcoin

верификация tether

курс bitcoin bitcoin стоимость bitcoin экспресс gain bitcoin bitcoin 100 bitcoin торговля обновление ethereum bitcoin capital bitcoin fund india bitcoin monero сложность bitcoin вектор bitcoin golden настройка ethereum кредиты bitcoin bitcoin cudaminer buying bitcoin bitcoin base lealana bitcoin

bitcoin png

bitcoin synchronization bitcoin nonce seed bitcoin

rpg bitcoin

bonus bitcoin проблемы bitcoin mist ethereum поиск bitcoin x2 bitcoin donate bitcoin bitcoin rub In addition to these cold storage methods, the concept of a deep cold storage service has also gained traction in recent years. It was introduced by a London-based company which offered the security of a bank vault for securing the keys of bitcoin wallets. This service is insured by an underwriter thus providing protection against theft or loss of bitcoins. This service has a drawback as it requires the identity and address proof of the person seeking the service. This tends to dissuade those who want to be anonymous owners from availing the service. The custody service by Elliptic Vault is an example of a deep cold storage.Cold Storagelootool bitcoin ethereum падение bitcoin рухнул играть bitcoin CryptoNote is also designed to mitigate the risks associated with key reuse and input-to-output tracing. Every address for a payment is a unique one-time key, derived from both the sender’s and the recipient’s data. As soon as you use a ring signature in your input, it adds more uncertainty as to which output has just been spent.There are small fees to use bitcoins, which are paid to three groups of bitcoin services: ethereum продам bitcoin coins bitcoin loan продать monero cryptocurrency wallet

payable ethereum

bitcoin data bitcoin darkcoin

бесплатные bitcoin

faucet bitcoin магазин bitcoin bitcoin cz express bitcoin bitcoin проект bitcoin trader виталик ethereum elysium bitcoin краны monero партнерка bitcoin ethereum пул bitcoin china bitcoin зарегистрировать сборщик bitcoin 50 bitcoin bitcoin world roboforex bitcoin платформ ethereum количество bitcoin bitcoin cc 999 bitcoin bitcoin dump bitcoin sberbank Blockchain Career Guidemicrosoft bitcoin bitcoin gambling erc20 ethereum ethereum падает monero hashrate bitcoin aliexpress monero proxy nonce bitcoin ropsten ethereum bitcoin конвертер bitcoin stock monero криптовалюта bitcoin автомат bitcoin book bitcoin рейтинг криптовалют ethereum

joker bitcoin

курс bitcoin bitcoin установка баланс bitcoin bitcoin daily bitcoin x bitcoin коды client ethereum будущее bitcoin bitcoin fpga майнить bitcoin ethereum покупка

компания bitcoin

продать monero автомат bitcoin

qtminer ethereum

deep bitcoin bitcoin formula bitcoin steam bitcoin обозреватель msigna bitcoin dat bitcoin

1 ethereum

bitcoin автомат Bitcoin vs. Goldethereum investing 0 bitcoin kurs bitcoin новый bitcoin secp256k1 ethereum

bitcoin mastercard

location bitcoin

bitcoin count

polkadot блог ethereum miners биржа bitcoin 33 bitcoin darkcoin bitcoin Genesis Mining Review: Genesis Mining offers Litecoin cloud mining contracts.ethereum эфириум home bitcoin технология bitcoin

алгоритм monero

poloniex monero google bitcoin алгоритмы ethereum rx560 monero bitcoin charts ethereum gas pplns monero bitcoin капча bitcoin telegram cran bitcoin ethereum обвал bitcoin shop кран monero прогнозы bitcoin эпоха ethereum bitcoin миллионеры ethereum vk ethereum адрес майнить monero copay bitcoin bitcoin конвектор bitcoin книга

delphi bitcoin

bitcoin pizza little bitcoin forex bitcoin monero coin android tether bitcoin prices best cryptocurrency bitcoin coinmarketcap bitcoin roll bitcoin торрент

bitcoin zona

bitcoin лопнет bitcoin cz ethereum сайт

bitcoin express

фарм bitcoin bitcoin clouding проекта ethereum frontier ethereum

bitcoin it

production cryptocurrency bitcoin exchanges bitcoin c algorithm ethereum clame bitcoin bitcoin zone free bitcoin bitfenix bitcoin usb tether Stream ETH – pay someone or receive funds in real time.For an overview of blockchain in financial services, visit this page: Blockchain in financial services. We examine some of the ways FS firms are using blockchain, and how we expect the blockchain technology to develop in the future. Blockchain isn’t a cure-all, but there are clearly many problems for which this technology is the ideal solution.stock bitcoin фри bitcoin ethereum обменять trinity bitcoin запрет bitcoin tether android биткоин bitcoin bitcoin сатоши battle bitcoin trade cryptocurrency bitcoin trinity ethereum code cold bitcoin bitcoin 2x

виджет bitcoin

love bitcoin bitcoin xpub pool bitcoin платформу ethereum ethereum обвал stealer bitcoin суть bitcoin

котировки ethereum

by bitcoin bitcoin motherboard service bitcoin арбитраж bitcoin bitcoin auto bitcoin вебмани ethereum shares bitcoin фильм bitcoin вконтакте

etoro bitcoin

bitcoin traffic обновление ethereum 1 monero bitcoin direct ethereum node приложение tether bitcoin окупаемость bitcoin card bitcoin 1000 mercado bitcoin clockworkmod tether bitcoin payza elysium bitcoin reddit bitcoin эфириум ethereum

ethereum coin

выводить bitcoin карты bitcoin check bitcoin

bitcoin софт

xbt bitcoin

bitcoin перевести qtminer ethereum bitcoin fpga

4 bitcoin

ethereum ethash ethereum developer

cryptocurrency forum

bitcoin expanse

шрифт bitcoin transactions bitcoin bitcoin multisig баланс bitcoin bitcoin рулетка bitcoin girls bitcoin paper

контракты ethereum

abi ethereum bitcoin ebay bitcoin auto виталий ethereum double bitcoin bitcoin multisig redex bitcoin price bitcoin kupit bitcoin bitcoin бесплатные bitcoin цены купить monero bitcoin bazar bitcoin analytics ethereum майнить There is a Bitcoin mutual fund—the Grayscale Bitcoin Trust (GBTC), but it is currently only open to accredited investors, meaning most Americans aren’t eligible to buy into it. There are no Bitcoin or crypto ETFs; however, there are blockchain ETFs.bitcoin kran bitcoin fan decred ethereum япония bitcoin okpay bitcoin nvidia monero криптовалюту monero bitcoin casino ethereum обвал multibit bitcoin bitcoin swiss location bitcoin ethereum faucet ethereum сбербанк bitcoin earnings прогноз bitcoin bitcoin pattern spots cryptocurrency dorks bitcoin cronox bitcoin казино ethereum bitcoin alliance bitcoin стратегия ethereum статистика динамика ethereum bitcoin apple monero купить iso bitcoin окупаемость bitcoin

bitcoin xapo

bitcoin reindex курс tether bitcoin рухнул кран bitcoin

bitcoin update

ethereum game ethereum обозначение You need to store significant sums of bitcoin securely.

blacktrail bitcoin

bitcoin otc кран bitcoin ethereum mining ethereum контракт bitcoin xl local ethereum bitcoin rub

bitcoin analysis

bitcoin окупаемость bitcoin betting

bitcoin fund

bitcoin make калькулятор monero цена ethereum bitcoin main развод bitcoin bitcoin казахстан coffee bitcoin

platinum bitcoin

putin bitcoin разработчик bitcoin webmoney bitcoin трейдинг bitcoin баланс bitcoin investment bitcoin

fire bitcoin

майнинг monero foto bitcoin

bitcoin руб

trinity bitcoin bitcoin super elena bitcoin etoro bitcoin bitcoin goldmine история ethereum капитализация bitcoin bitcoin wsj

currency bitcoin

best bitcoin

coinder bitcoin cryptonator ethereum

приложения bitcoin

bitcoin сбор dark bitcoin bitcoin обменники bitcoin word bitcoin кости bitcoin пожертвование анонимность bitcoin bitcoin sec bitcoin nvidia ethereum info alpari bitcoin ethereum аналитика monero core nodes bitcoin is bitcoin dog bitcoin rpc bitcoin

bitcoin 4096

bitcoin office bitcoin зарегистрироваться Bitcoins can only be created if miners solve a cryptographic puzzle. Since the difficulty of this puzzle increases the amount of computer power the whole miner’s invest, there is only a specific amount of cryptocurrency token that can be created in a given amount of time. This is part of the consensus no peer in the network can break.Obstacles to understanding cryptocurrencyMining bitcoin is the way of bringing new Bitcoin into circulation, that only totals to 21 million which is the cap. Miners are racing to set up the newest chips for mining bitcoin and prefers to live in areas with cheap electricity. The more computing power there is in mining, the puzzles’ difficulty increases, making the profitability in question.Bitcoin vs. Bitcoin Cash: What Is the Difference?

Кипрский парламент одобрил создание национального фонда солидарности | Европа | ИноСМИ

Кипрский парламент на экстренном заседании в пятницу вечером одобрил создание национального фонда солидарности, чтобы собрать деньги для вывода банковской системы из кризиса.

Этот фонд, который объединит госактивы, будет обеспечивать гарантии для получения помощи от ЕС.

Парламентарии также одобрили законопроект, позволяющий правительству осуществлять контроль за движением капитала, но пока еще не рассмотрели законопроект о введении разового сбора с крупных банковских депозитов.

Власти Кипра пытаются найти способ собрать 5,8 млрд евро, необходимых для получения финансовой помощи от Евросоюза и МВФ в размере 10 млрд евро.

Ранее представитель правительства призвал парламент принять важные решения, чтобы спасти страну от финансовой катастрофы.

Одно из более ранних предложений о введении банковского сбора на счета вкладчиков было отвергнуто парламентом в начале недели, однако, по некоторым сообщениям, оно снова вынесено на обсуждение.

Европейский центральный банк ранее заявлял, что прекратит помощь финансовым институтам Кипра в понедельник, если в стране не будут приняты срочные меры.

ЕС, Германия и ведущие банкиры Кипра призывали парламент не откладывать решение вопроса.

Канцлер Германии Ангела Меркель предупредила Кипр не испытывать терпение партнеров по еврозоне.

Банки в стране не работали всю неделю, большинство торговцев принимают оплату только наличными.

Накануне министр финансов Михалис Саррис вернулся из Москвы, где пытался договориться о предоставлении российской финансовой помощи.

Переговоры о получении Кипром финансовой помощи от Москвы прошли безуспешно: Кипру не удалось привлечь российские инвестиции ни в свой банковский, ни в газовый сектор, а предоставлять кредит в 5 млрд евро (6,5 млрд долларов) Москва не будет.

Российский премьер Дмитрий Медведев заявил, что Москва «не закрыла двери» для участия в решении проблем Никосии и готова обсуждать различные варианты поддержки этого государства после заключения соглашения между лидерами Кипра и ЕС.

Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ.

Теперь мы есть и в Instagram. Подписывайтесь!

Я портю жизнь разработчикам своими рецензиями кода, и мне очень жаль / Хабр

Давным-давно в моей команде был парень, настолько слабый, что его собирались уволить (разработчик! Уволили!). Каждый мой комментарий был очередным гвоздем в его гроб. Я почти слышал стук молотка каждый раз, когда нажимал «Отправить обзор». Он был приятным человеком, и мне было почти жалко его, но это не помешало мне разорвать его работу в клочья. Я имел неотъемлемое право критиковать его работу, верно? Я лучший разработчик, значит, я прав.Никто не хочет говорить, что плохой код — это хорошо, верно? В конце концов его уволили, а не раньше, чем оставить его без обычного бонуса на пару месяцев.

Я сказал себе: «Я не буду делать его работу, да? Он занял место более талантливого разработчика. Я все сделал правильно ». Но потом я получил еще один запрос на просмотр, и что-то изменилось. Кардинально.

На первый взгляд все было так же, как и раньше. Я открыл PR, посмотрел, какую проблему он решил, представил, как я мог бы это решить, и посмотрел на код.Как всегда, это была полная чушь. Я даже близко не подошел к решению, которое я мог бы придумать. Хорошо, я набрал общие жалобы и перешел к деталям. Строка за строкой приносили проблемы и полу-проблемы, перемежающиеся моими пассивно-агрессивными комментариями.

Я снова был технически сильнее. Запрос на включение тысячи строк был завален 200 комментариями, не оставляя человеку даже слабой надежды на его компетентность. Большой.

Я указал курсором на «Отправить отзыв», а затем остановился и подумал: зачем я это делаю?
Причина этих гневных обзоров кода очевидна.Как часть команды, я несу полную ответственность за кодовую базу проекта. В конце концов, мне придется поработать с этим позже. Это источник многих проблем для бизнеса. Код не масштабируется, не может быть протестирован должным образом, в нем много ошибок. Поддержка становится все дороже и дороже. Его нельзя использовать с открытым кодом или использовать для привлечения новых разработчиков.

И тут появляется этот скрипичный малыш. Так всегда объясняют критику, верно? Хороший разработчик стоит на страже интересов бизнеса, он следит за тем, чтобы компания работала как часы.

Но я в это не очень верю. Не думаю, что это мое оправдание.

Я был зол на то, что, пока я проводил ночи, изучая F #, моя дочь стала называть всех вокруг «отцами». И этот парень вместо того, чтобы стать лучше на своей работе, пошел домой к своим детям. И я хотел его наказать.

Потому что я проверяю код для самоидентификации. Меня не волнует проект или код. Я просто безумец, которому позволено причинять людям боль. Я психопат с лицензией на убийство.Альфа-самец с огромной палкой.

Когда я это понял, мне стало стыдно. Вы спросите меня, какой я человек, и я отвечу, что я не такой безумный, эгоцентрический маньяк. По крайней мере, в других аспектах моей жизни. Тогда почему я такой злой в своей профессии?

Когда я изучал разработку программного обеспечения, одним из самых ценных источников информации для меня были форумы. Я задал вопрос и получил в ответ издевательства: люди говорили мне, что сама проблема — дерьмо, мое решение еще хуже, я выбрал не тот язык и не заслуживаю того, чтобы быть среди «хороших» программистов.

Я хотел, казалось бы, поправиться только для того, чтобы поставить их на место. Это было как в спорте — тренировался не для хорошего дела, а просто для того, чтобы стать «больше, сильнее, быстрее», чем другие. Как боксер-новичок, стремящийся выбить здоровяка из телевизора.

Было больно, но я пошел дальше.

Когда мне стало лучше, я отдал свой код на проверку настоящим «волкам». Для разработчиков более талантливых и втрое опытнее меня. И каждый раз меня сразу же унижали, и я подумывал о том, чтобы уйти из индустрии.Я был слишком глуп для всего этого. Код за неделю был уничтожен за считанные минуты, и я даже не мог ни с чем спорить — каждая заметка и жалоба были безжалостно очевидны и точны. Как ни странно, каждый раз, когда это происходило, на следующий день я убеждал себя, что через год или два я стану лучше их, и тогда мы узнаем, кто настоящий «король».

И, наконец, я стал именно тем, что ненавидел: ядовитым засранцем, разбрасывающим свои навыки как кулаки. Я не занимаюсь проверкой кода для бизнеса, мне просто нравится показывать новичкам их место.Мои навыки наконец начали окупаться.

Если парень приносит мне свой код, и в нем есть ошибки, это приносит безумное удовольствие от того, насколько я умный. И тут включается мозг и придумывает удобное объяснение, как для облажавшегося политика. Он скажет, что я действительно поступаю правильно, охраняя кодовую базу ради компании. Но «удобно» не означает «правда».

И если вы скажете мне, что никогда не испытывали этого чувства, значит, вы лжете. Расскажите мне о более высоких целях, тренировках новичков и всем остальном — я знаю, что вы просто слишком самоуверенны.И если вы попытаетесь сказать мне, что научились побеждать это чувство (как бы оно ни проявлялось в вас), тогда я должен быть розовым единорогом.

Но вот что я подумал. С одной стороны, я научился программировать именно потому, что все это время надо мной смеялись. Люди разбудили мой гнев, и этот гнев помог мне поправиться. Вселенная благословила меня этой чертой, чтобы я мог пробудить гнев в других молодых и неопытных программистах, чтобы они сами стали лучшими программистами и сделали то же самое с другими, и так далее и так до бесконечности.

Наша жажда успеха за счет других — простой инструмент в руках природы. И я бы принял это как есть, если бы не критическая ошибка.

Когда вы начинаете копировать успешные практики других людей, но они все мерзки, тогда вы говорите: «Эй, я тоже могу быть таким». Вы начинаете казаться чертовым гением и богом программирования, и все начинает щелкать. Вы говорите так, будто знаете свое дело, и люди вам верят.

Я чувствовал, что нахожусь там, где нахожусь, не потому, что я компетентен, а потому, что я эгоист.Все знакомые мне эгоцентричные люди более успешны, чем их более скромные коллеги. Их код лучше, они вкладываются в лучшие проекты и зарабатывают больше. Менеджеры и директора считают их более ценными, а коллеги их больше уважают.

Оказалось, что вместо того, чтобы стать хорошим программистом, вам просто нужно убедить других, что вы хороший программист. Такое поведение порождает порочный круг, в котором рождаются не профессионалы, а ядовитые ублюдки.

И если вам удалось пробиться на вершину, то вы постоянно боитесь, что этот шпон рассеется.Это приводит к другому логическому заблуждению: вы пытаетесь убедить себя и других в том, что внешнее проявление силы — это то, чем на самом деле является сила.

Когда работаешь разработчиком, всегда приходится спорить. Вы, как команда, приходите к решению после долгих споров, даже если мы называем это «обсуждениями». И все же почему-то важно, чтобы ваши аргументы чаще «побеждали», чем нет, просто чувствовать себя хорошо и уверенно в своих силах.

Это напомнило мне о моем опыте. Раньше меня убеждали, что геи = плохо.Я не особо об этом думал: когда-то давно папа мне это сказал, и я вспомнил. Однажды я был в баре с партией либералов, и эта тема возникла. Я сразу же озвучил свою позицию по этому вопросу, и они сказали: «Фил, это напортачило». И мы начали спорить. Я никогда серьезно не задумывался над этим вопросом и у меня не было достойных аргументов, но, тем не менее, я не мог перестать спорить. У меня была одна цель — выиграть и сохранить лицо. Я до сих пор не знаю почему.

В какой-то степени я все еще такой.Для меня как-то чрезвычайно важно побеждать в спорах, всегда быть правым и все делать идеально. Неважно, чья идея лучше, но она должна быть реализована моей.

Это действительно ужасно. Я никогда не хотел быть таким!

Этим обзором я начал статью? Я не отправлял. Вместо этого я дал ему пару комментариев и вежливо попросил исправить пару вещей. Ничего страшного, если код плохой, я могу исправить это сам, если нужно.Но я не могу исправить психику парня, разбитого десятками резких отзывов.

Моя личность сегодня не моя болезнь. Это болезнь всей отрасли, по крайней мере, в России. Наш менталитет основан на культе силы и превосходства. И это то, что нам нужно исправить: просто перестать быть такими. На самом деле это довольно просто.

Если над нами смеялись в молодости, это не значит, что вам придется отвечать за услугу позже. Порочный круг легко разорвать. Жизнь станет проще, если научишься терять аргументы, если признаешь, что другой разработчик более талантлив, чем ты.

Это движение в стиле айкидо. Я обманываю своего внутреннего токсичного эгоиста, убеждаю его, что принимать свои слабости — это здорово, и начинаю гордиться тем, что он сделал. И неважно, какие табу я нарушаю в процессе, если от этого мне становится легче.

Хабрахабр.ру | 411-шпионское ПО

Пользователям настоятельно рекомендуется держаться подальше от веб-сайтов с всплывающими окнами и другим коммерческим контентом, поскольку они могут в конечном итоге установить на свои компьютеры подобные Habrahabr.ru .Этот веб-сайт является частью заражения браузером-угонщиком. Если этот угонщик браузера войдет в ваш компьютер, то ваша домашняя страница по умолчанию и поисковая система изменятся на Habrahabr.ru. Вы просто должны немедленно удалить Habrahabr.ru из системы, потому что злоумышленник может быть легко использован киберпреступниками для продвижения вредоносного контента. Прежде чем вы это узнаете, вы можете стать жертвой еще одного злонамеренного мошенничества. В результате вы также можете столкнуться с финансовой кражей или кражей личных данных, поэтому вам нужно пресечь эту проблему в зародыше.

Если вы не говорите по-русски, Habrahabr.ru может вас сбить с толку, потому что сайт полностью на русском языке. Это также означает, что установочный файл в основном доступен на российских сайтах, и целевой аудиторией этого заражения являются русскоязычные пользователи. Тем не менее, это не означает, что вы в безопасности только потому, что говорите на каком-то другом языке. Интернет не имеет границ, поэтому, если вы зайдете на какой-либо веб-сайт, который является частью дистрибьюторской сети Habrahabr.ru, скорее всего, вы заразитесь угонщиком в кратчайшие сроки.

Чаще всего Habrahabr.ru распространяется через порнографические сайты и сайты для взрослых, которые переполнены всплывающими окнами и различными другими видами рекламы. Если вы заметили на рабочем столе значок с изображением обнаженной женщины, это означает, что вы скачали что-то с подозрительной веб-страницы. Двойной щелчок по этому значку запускает установщик Habrahabr.ru, после чего на вашем компьютере будет установлен угонщик браузера. Следовательно, в следующий раз, когда вы откроете свой веб-браузер, вашей домашней страницей по умолчанию будет Habrahabr.ru, и все ваши сеансы просмотра веб-страниц будут отслеживаться.

Вы заметили, что на Хабрахабр.ру тоже много места для рекламы? Это потому, что угонщик зарабатывает деньги для своих создателей, перенаправляя пользователей на коммерческие веб-сайты. Хиты увеличивают посещаемость сайта, и, как следствие, Habrahabr.ru получает финансовую прибыль за счет системы оплаты за клик. Честно говоря, в этом нет ничего противозаконного, но он представляет множество потенциальных проблем безопасности, которые не следует упускать из виду.Не говоря уже о том, что сам Habrahabr.ru слишком надоедлив и навязчив, чтобы его терпеть.

Например, инфекция изменяет вашу целевую строку ярлыка. В результате, даже если вы восстановите настройки браузера по умолчанию, Habrahabr.ru останется вашей домашней страницей. Более того, заражение создает поддельную папку AppData для хранения своих файлов. Вы можете найти большинство файлов угонщиков в C: \ Users \ koks \ AppData \ Local \ temp \ _MEI93014. Вы также можете удалить файлы в этом каталоге, чтобы удалить Habrahabr.ru навсегда.

Этот угонщик браузера не может быть удален через панель управления, и даже если вы пройдете через подробный процесс ручного удаления, все равно останется много нежелательных ненужных файлов. Удаление каждого из них вручную — слишком утомительная задача. Поэтому, когда вы закончите ручное удаление, не торопитесь, чтобы инвестировать в законное антишпионское приложение. Только выбранная вами программа компьютерной безопасности поможет вам полностью удалить Habrahabr.ru из вашей системы.

Как Удалить Хабрахабр.ру

1. Откройте Computer и дважды щелкните Local Disc (C 🙂 .
2. Перейдите в каталог Windows .
3. Найдите файл unins000.exe и запустите его.
4. Если появляется ошибка , перезапустите компьютер.
5. Повторите шаги с 1 по 3.
6. Запустить полную систему сканировать с помощью SpyHunter .

Изменить цель быстрого доступа

1. Щелкните ярлык вашего браузера правой кнопкой мыши.
2. Выберите Свойства и откройте ярлык вкладку .
3. Найдите линию Target .
4. Удалите все, что ВНЕ кавычек.
5. Щелкните ОК .

Сбросить настройки браузера по умолчанию

Internet Explorer

1. Нажмите Alt + T и перейдите в Интернет опции .
2. Откройте вкладку Advanced и нажмите Reset .
3. Выберите Удалить личные настройки и нажмите Сброс .
4. Щелкните Закрыть .

Google Chrome

1. Нажмите Alt + F и перейдите к Настройки .
2. Прокрутите вниз и нажмите Показать дополнительные настройки .
3. Прокрутите вниз и нажмите Сброс Настройки .
4. Нажмите кнопку Сбросить .

Mozilla Firefox

1. Нажмите Alt + H и откройте Устранение неполадок информация .
2. Нажмите Обновить Firefox в правом верхнем углу новой вкладки.
3. Снова нажмите Обновите Firefox и нажмите Готово .

* Сканер SpyHunter, опубликованный на этом сайте, предназначен для использования только как средство обнаружения.Чтобы использовать функцию удаления, вам необходимо приобрести полную версию SpyHunter.

Блог Google AI

Авторы: Кэт Армато и Хаки Херман, менеджеры программ

Группы в Google активно проводят исследования в области машинного обучения, от теории до приложений. Используя масштабируемые инструменты и архитектуры, мы создаем системы машинного обучения для решения глубоких научных и инженерных задач в области языка, музыки, обработки изображений и многого другого.

Google гордится тем, что является платиновым спонсором тридцать восьмой Международной конференции по машинному обучению (ICML 2021), главного ежегодного мероприятия, проводимого на этой неделе. Как лидер в области исследований в области машинного обучения — с более чем 100 принятыми публикациями и сотрудниками Google, участвующими в семинарах, — мы надеемся на дальнейшее сотрудничество с более широким сообществом исследователей машинного обучения.

Зарегистрировались на ICML 2021? Мы надеемся, что вы посетите виртуальный стенд Google, чтобы узнать больше об увлекательной работе, творчестве и веселье, которые необходимы для решения части самых интересных задач в этой области.Взгляните ниже, чтобы узнать больше об исследовании Google, представленном на ICML 2021 (филиалы Google выделены жирным шрифтом).

Организационный комитет
В состав Правления ICML входят: Коринна Кортес, Хьюго Ларошель, Шакир Мохамед
Почетный совет ICML включает: Уильям Коэн, Эндрю МакКаллум

55 Сопредседатель учебного курса 50 Ли 50

Публикации
Внимание — это еще не все, что вам нужно: чистое внимание теряет рейтинг вдвое экспоненциально с глубиной
Йихе Донг, Жан-Батист Кордонье, Андреас Лукас

Масштабируемая оценка многоагентного обучения с подкреплением с помощью плавильного котла

Джоэл З.Лейбо, Эдгар Дуэньес-Гусман, Александр Саша Вежневец, Джон П. Агапиу, Питер Сунехаг, Рафаэль Костер, Джейд Матиас, Чарльз Битти, Игорь Мордач , Тор Грейпель

Об оптимальности алгоритмов оптимизации пакетной политики

Chenjun Xiao, Yifan Wu, Tor Lattimore, Bo Dai, Jincheng Mei , Lihong Li *, Csaba Szepesvari, Dale Schuurmans

Факторизация раковины низкого ранга

Мейер Счетбон, Марко Кутури , Габриэль Пейре

Ой, я взял градиент: масштабируемая выборка для дискретных распределений

Уилл Гратволь, Кевин Сверски, Милад Хашеми, Дэвид Дювено , Крис Дж.Мэддисон

Алгоритм итераций ускоренного значения ПИД-регулятора

Amir-Massoud Farahmand , Mohammad Ghavamzadeh

Дуэльная выпуклая оптимизация

Адирупа Саха, Томер Корен, Ишай Мансур

На что на самом деле похожи постериоры байесовской нейронной сети?

Павел Измайлов, Шарад Викрам, Мэтью Д. Хоффман , Эндрю Гордон Уилсон

Автономное обучение с подкреплением с псевдометрическим обучением

Роберт Дадаши , Шидех Резаейфар, Нино Виейяр, Леонар Хуссено, Оливье Пьеткин, Матье Гейст

Revisiting Rainbow: Продвижение более проницательных и инклюзивных исследований глубокого обучения с подкреплением (см. Сообщение в блоге)

Йохан С.Обандо-Серон, Пабло Самуэль Кастро

EMaQ: Expected-Max Q-Learning Operator для простого, но эффективного оффлайн и онлайн RL

Сейед Камьяр Сейед Гасемипур *, Дейл Шуурманс, Шисянг Шане Гу

Вариационная ассимиляция данных с помощью обученного оператора обратного наблюдения

Томас Фрерикс, Дмитрий Кочков, Джейми А. Смит , Дэниел Кремерс, Майкл П. Бреннер, Стефан Хойер

Изменение игрового поля: функции динамических потерь для машинного обучения

Мигель Руис-Гарсия, Ге Чжан, Самуэль С.Шёнхольц , Андреа Дж. Лю

Модельное обучение с подкреплением через латентно-пространственное сопоставление

Олег Рыбкин, Чунинг Жу, Ануша Нагабанди, Костас Даниилидис, Игорь Мордач , Сергей Левин

Остаточные нейронные сети импульса

Майкл Э. Сандер, Пьер Аблен, Матье Блондель , Габриэль Пейре

OmniNet: всенаправленные представления от трансформаторов

Йи Тай, Мостафа Дехгани, Вамси Арибанди, Джай Гупта, Филип Фам, Чжэнь Цинь, Дара Бахри, Да-Ченг Хуан, Дональд Метцлер

Синтезатор: переосмысление самовнимания для моделей трансформаторов

Йи Тай, Дара Бахри, Дональд Мецлер, Да-Ченг Хуан, Чжэ Чжао, Че Чжэн

На пути к предметно-независимому контрастному обучению

Vikas Verma, Minh-Thang Luong , Kenji Kawaguchi, Hieu Pham, Quoc V.Le

Рандомизированная сущностная факторизация для многоагентного обучения с подкреплением

Шарик Икбал, Кристиан А. Шредер де Витт, Бей Пенг, Венделин Бёмер, Шимон Уайтсон, Фей Ша

LIME: Индуктивное смещение обучения для примитивов математического мышления

Юхуай Ву, Маркус Рабе, Венда Ли, Джимми Ба, Роджер Гроссе, Кристиан Сегеди

Emergency Social Learning через многоагентное обучение с подкреплением

Камаль Ндусс, Дуглас Эк, Сергей Левин, Наташа Жак

Улучшенное обучение контрастной дивергенции моделей на основе энергии

Илунь Ду, Шуанг Ли, Джошуа Тененбаум, Игорь Мордач

Характеризация структурных закономерностей помеченных данных в сверхпараметризованных моделях

Ziheng Jiang *, Chiyuan Zhang, Kunal Talwar, Michael Mozer

Активные модели: неконтролируемое автономное обучение с подкреплением навыков работы с роботами

Евгений Чеботарь, Кароль Хаусман, Яо Лу, Тед Сяо, Дмитрий Калашников, Джейк Варли, Алекс Ирпан, Бенджамин Айзенбах, Райан Джулиан, Челси Финн, Сергей Левин

PsiPhi-Learning: обучение с подкреплением демонстрациями с использованием функций-преемников и обучения с обратной временной разницей

Ангелос Филос, Клэр Лайл, Ярин Гал, Сергей Левин, Наташа Жак , Грегори Фаркуар

EfficientNetV2: модели меньшего размера и более быстрое обучение

Минсин Тан, Куок В.Le

Несмещенная оценка градиента в графах развернутых вычислений с постоянными стратегиями эволюции

Поль Виколь, Люк Мец, Яша Золь-Дикштейн

Объединенная композитная оптимизация

Хунлинь Юань *, Манзил Захир, Сашанк Редди

РОМ легкие

Флавио Кьеричетти, Рави Кумар, Эндрю Томкинс

Catformer: проектирование стабильных трансформаторов с помощью анализа чувствительности

Джаред Куинси Дэвис, Альберт Гу, Кшиштоф Чоромански , Три Дао, Кристофер Ре, Челси Финн , Перси Лян

Вопросы представительства: предварительная подготовка в автономном режиме для последовательного принятия решений

Mengjiao Yang, Ofir Nachum

Вариационное расширение прав и возможностей как репрезентативное обучение для обучения с подкреплением, обусловленного целью

Чонук Чой *, Арчит Шарма *, Хонглак Ли, Сергей Левин, Шисян Шейн Гу

Помимо сокращения отклонений: понимание истинного влияния базовых показателей на оптимизацию политики

Уэсли Чанг, Валентин Томас, Марлос К.Мачадо, Николя Ле Ру,

Отбеливание и оптимизация второго порядка делают информацию в наборе данных непригодной для использования во время обучения и могут уменьшить или предотвратить генерализацию

Неха С. Вадиа, Дэниел Дакворт, Сэмюэл С. Шёнхольц, Итан Дайер, Яша Золь-Дикштейн

Понимание инвариантности через прямую инверсию дискриминативно обученных классификаторов

Петр Тетервак *, Чиюань Чжан, Дилип Кришнан, Майкл С.Мозер

Емкость информации о политике: теоретико-информационная мера сложности задач в обучении с глубоким подкреплением

Хироки Фурута, Тацуя Мацусима, Тадаши Козуно, Ютака Мацуо, Сергей Левин, Офир Начум, Шисянг Шейн Гу

Выбор гиперпараметров для имитационного обучения

Леонард Хуссено, Марцин Андрихович, Дэмиен Винсент, Роберт Дадаши, Антон Райчук, Лукаш Стафиняк, Сертан Гиргин, Рафаэль Маринье, Никола Момчев, Сабела Рамос, Ману Орсини, Оливье Бахем, Матье Гейст, Оливье Пьеткин

Распутывание смещения выборки и маркировки для обучения в пространствах с большим выходом

Анкит Сингх Рават, Адитья Кришна Менон, Виттават Джиткриттум, Садип Джаясумана, Феликс X.Ю,

Сашанк Дж. Редди, Санджив Кумар

Компромисс между стимулированием доходов при динамическом резервном ценообразовании

Юань Дэн, Себастьян Лахайе, Вахаб Миррокни, Сон Цзо

Удаление смещения эвристики первого порядка для приближенной двухуровневой оптимизации

Валерий Лихошерстов, Xingyou Song, Кшиштоф Чоромански , Джаред Дэвис, Адриан Веллер

Характеризация разрыва между критиком и политическим градиентом

Джунфенг Вен, Саураб Кумар, Рамки Гуммади, Дейл Шурманс

Составление нормализующих потоков для обратных задач

Джей Уанг, Эрик Линдгрен , Александрос Димакис

Градиент онлайн-политики для бесплатного изучения моделей линейно-квадратичных регуляторов с √T Regret

Асаф Кассель, Томер Корен

Обучение цене против скользящей цели

Renato Paes Leme, Balasubramanian Sivan , Yifeng Teng, Pratik Worah

Справедливость и предвзятость при онлайн-отборе

Хосе Корреа, Андрес Кристи, Пол Дуэттинг, Ашкан Норузи-Фард

Влияние связывания записей на обучение на основе данных, разделенных на разделы

Ричард Нок , Стивен Харди, Вилко Хенекка, Хэмиш Айви-Лоу, Якуб Набагло, Джорджио Патрини,

Гийом Смит, Брайан Торн

Оптимизация резервных цен для аукционов первой цены в медийной рекламе

Чжэ Фэн *, Себастьян Лахайе, Джон Шнайдер, Цзиньчао Е

Подход минимизации сожаления к итеративному управлению обучением

Naman Agarwal, Elad Hazan, Anirudha Majumdar , Karan Singh

Статистическая перспектива дистилляции

Адитья Кришна Менон, Анкит Сингх Рават, Сашанк Дж.Редди, Сынён Ким, Санджив Кумар

Идентификация лучшей модели: Состав отдохнувшего бандита

Леонардо Челла, Массимилиано Понтиль, Клаудио Джентиле

Обобщенная липшицева регуляризация равняется распределительной устойчивости

Зак Кранко, Чжан Ши, Синьхуа Чжан, Ричард Нок , Саймон Корнблит

Стохастические многорукие бандиты с неограниченным распределением задержек

Tal Lancewicki, Shahar Segal, Tomer Koren, Yishay Mansour

Регулярные проблемы онлайн-распределения: справедливость и не только

Сантьяго Бальсейро, Хайхао Лу, Вахаб Миррокни

Неявная оптимизация неразложимых целей с ограничением скорости

Абхишек Кумар, Харикришна Нарасимхан, Эндрю Коттер

Использование неравномерности в неконвексной оптимизации первого порядка

Jincheng Mei , Yue Gao, Bo Dai , Csaba Szepesvari, Dale Schuurmans

Динамическая балансировка для выбора модели в Bandits и RL

Ашок Каткоски , Кристоф Данн, Абхиманью Дас, Клаудио Джентиле, Альдо Паккиано, Маниш Пурохит

Состязательные дуэльные бандиты

Адирупа Саха, Томер Корен, Ишай Мансур

Оптимизация показателей черного ящика с итеративным взвешиванием примера

Гауруш Хиранандани *, Джатин Матур, Харикришна Нарасимхан, Махди Милани Фард, Олувасанми Койеджо

Границы маржи относительного отклонения

Коринна Кортес, Мериар Мохри, Ананда Тирта Суреш

MC-LSTM: LSTM с сохранением массы

Питер-Ян Ходт, Фредерик Крацерт, Даниэль Клотц, Кристина Хальмих, Маркус Хольцляйтнер, Gray Nearing , Зепп Хохрайтер, Гюнтер Кламбауэр

Реконструкция ЭКГ в 12 отведениях с помощью операторов Купмана

Авторы: Томер Голани, Кира Радински, Daniel Freedman , Saar Minha

Поиск релевантной информации с помощью дискретного разложения Фурье

Mohsen Heidari, Jithin Sreedharan , Gil Shamir, Wojciech Szpankowski

LEGO: Скрытое обоснование выполнения для многоэтапных ответов на вопросы в графах знаний

Hongyu Ren, Hanjun Dai, Bo Dai , Xinyun Chen, Michihiro Yasunaga, Haitian Sun, Dale Schuurmans , Jure Leskovec, Denny Zhou

SpreadsheetCoder: прогнозирование формулы на основе полуструктурированного контекста

Синьюнь Чен, Петрос Маниатис, Ришаб Сингх, Чарльз Саттон, Ханджун Дай, Макс Линь, Денни Чжоу

Комбинаторные блокирующие бандиты со стохастическими задержками

Алексия Ацидаку, Орестис Пападигенопулос, Сумья Басу , Константин Карамани, Санджай Шаккоттай

За пределами log2 (T) Сожаление о децентрализованных бандитах на соответствующих рынках

Сумья Басу , Картик Абинав Шанкарараман, Абишек Шанкарараман

Надежная чистая разведка линейных бандитов с ограниченным бюджетом

Айя Алиева, Ашок Каткоски, Абхиманью Дас

Скрытый программист: дискретные скрытые коды для синтеза программ

Джои Хонг, Дэвид Дохан, Ришаб Сингх, Чарльз Саттон, Манзил Захир

Масштабирование обучения визуальному представлению и визуальному представлению языка с контролем зашумленного текста (см. Сообщение в блоге)

Чао Цзя, Иньфэй Ян, Е Ся, И-Тин Чен, Зарана Парекх, Хиеу Фам, Куок В.Ле, Юньсуань Сун, Чжэнь Ли, Том Дуэриг

О линейной идентифицируемости выученных представлений

Джеффри Рёдер, Люк Мец, Дидерик П. Кингма

Иерархическая кластеризация потоков данных: масштабируемые алгоритмы и гарантии аппроксимации

Ананд Раджагопалан , Фабио Витале, Дэнни Вайнштейн, Ги Цитовски, Сесилия М. Прокопюк, Клаудио Джентиле

Дифференциально частные квантили

Дженнифер Гилленуотер, Мэтью Джозеф, Алекс Кулеша

Активное покрытие

Генрих Цзян, Афшин Ростамизаде

Sharf: поля сияния с заданной формой из единого окна

Константинос Рематас, Рикардо Мартин-Бруалла, Витторио Феррари

Изучение универсального шаблона для быстрого обобщения набора данных

Элени Триантафиллу *, Хьюго Ларошель , Ричард Земель, Винсент Дюмулен

Частные чередующиеся наименьшие квадраты: практическое завершение частной матрицы с более узкими ставками

Стив Чиен, Пратик Джайн, Валид Кричен, Штеффен Рендл, Шуанг Сонг, Абхрадип Такурта, Ли Чжан

Дифференциально-частная кластеризация простых экземпляров

Эдит Коэн, Хаим Каплан, Ишай Мансур, Ури Стеммер, Элиад Цфадиа

Атаки с выводом о членстве только по метке

Кристофер А.Choquette-Choo, Флориан Трамер, Николас Карлини , Николас Паперно

Сопоставление нейронных признаков в неявных трехмерных представлениях

Юнлу Чен, Басура Фернандо, Хакан Билен , Томас Менсинк, Эфстратиос Гаввес

Локально частные k-средства за один раунд

Алиса Чанг, Бадих Гази, Рави Кумар, Пасин Манурангси

Крупномасштабное метаобучение с постоянным смещением траектории

Джэвун Шин, Хэ Бом Ли, Boqing Gong , Sung Ju Hwang

Статистическая оценка на основе зависимых данных

Vardis Kandiros, Yuval Dagan, Nishanth Dikkala , Surbhi Goel, Константинос Даскалакис

Oneshot Differenhibited Private Top-k Selection

Ган Цяо, Вэйцзе Дж.Су, Ли Чжан

Неконтролируемое представление деталей с помощью проточных капсул

Сара Сабур, Андреа Тальясакки, Соруш Яздани, Джеффри Э. Хинтон, Дэвид Дж. Флит

Частная стохастическая выпуклая оптимизация: оптимальные скорости в геометрии L1

Хилал Аси, Виталий Фельдман, Томер Корен, Кунал Талвар

Практическое и частное (глубокое) обучение без выборки или перемешивания

Питер Кайруз, Брендан МакМахан, Шуанг Сонг, Ом Таккар, Абхрадип Такурта, Чжэн Сюй

Дифференциально частное агрегирование в модели перемешивания: почти центральная точность почти в одном сообщении

Badih Ghazi, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi, Rasmus Pagh, Amer Sinha

Использование общедоступных данных для выпуска практических частных запросов

Терранс Лю, Джузеппе Виетри, Томас Стейнке , Джонатан Ульман, Чживей Стивен Ву

Отбор проб Мета-Томпсона

Бранислав Кветон, Михаил Конобеев, Манзил Захир, Чих-вей Сюй, Мартин Младенов, Крейг Бутилье, Чаба Сепешвари

Implicit-PDF: непараметрическое представление распределений вероятностей на вращающемся коллекторе

Киран А. Мерфи, Карлос Эстевес, Варун Джампани, Шрикумар Рамалингам, Амиш Макадиа

Улучшение внедрения ультраметрических данных с помощью Coreset

Винсент Коэн-Аддад , Реми де Жоаннис де Верклос, Гийом Лагард

Дискриминационная техника для адаптации к нескольким источникам

Corinna Cortes, Mehryar Mohri, Ananda Theertha Suresh , Ningshan Zhang

Совместное обучение с самостоятельным и контролируемым обучением для ресурсоемкого машинного перевода

Yong Cheng , Wei Wang *, Lu Jiang, Wolfgang Macherey

Корреляционная кластеризация в постоянном множестве параллельных циклов

Винсент Коэн-Аддад, Сильвио Латтанци, Слободан Митрович , Ашкан Норузи-Фард, Никос Пароцидис,

Якуб Тарнавски

Иерархическая кластеризация агломеративного графа в почти линейное время

Лаксман Дхулипала, Дэвид Эйзенстат, Якуб Эски, Вахаб Миррокни , Джессика Ши

Правила двунаправленного обновления мета-обучения

Марк Сандлер, Макс Владимиров, Андрей Жмогинов, Нолан Миллер, Эндрю Джексон, Том Мадамс, Блез Агера и Аркас

Дрейф дискретизации в играх двух игроков

Михаэла Рошка, Ян Ву, Бенуа Дерин , Дэвид Г.Т. Барретт

Рассмотрение виртуальных баз знаний с открытыми отношениями предикатов

Haitian Sun * , Pat Verga, Bhuwan Dhingra, Руслан Салахутдинов, William W. Cohen

Learn2Hop: выученная оптимизация на неровных ландшафтах

Амил Мерчант, Люк Мец, Самуэль Шёнхольц, Экин Кубук

Локально адаптивное сглаживание этикеток улучшает прогнозируемый отток
Дара Бахри, Генрих Цзян

Преодоление катастрофического забвения с помощью байесовской генеративной регуляризации
Патрик Х.Чен, Вэй Вэй , Чо-жуй Се, Бо Дай

Мастерские ( указаны только партнерские отношения с Google )
LatinX в AI (LXAI) Исследование на ICML 2021
Хосты: Been Kim, Natasha Jaques

Неопределенность и надежность в глубоком обучении
Организаторы: Баладжи Лакшминараянан, Джаспер Снок

Приглашенный докладчик: Дастин Тран

Обучение с подкреплением для реальной жизни
Организаторы: Минмин Чен, Лихонг Ли

Приглашенный докладчик: Эд Чи

Интерпретируемое машинное обучение в здравоохранении
Организаторы: Алан Картикесалингам

Приглашенные докладчики: Абхиджит Гуха Рой, Джим Винкенс

Неучтенные допущения в причинно-следственном выводе
Организатор: Александр Д’Амур

Семинар ICML по алгоритмическому обращению
Приглашенные докладчики: Бин Ким, Берк Устун

Скрытое благословение: перспективы и опасности состязательного машинного обучения
Приглашенный докладчик: Николас Карлини

Избыточная параметризация: ловушки и возможности
Организаторы: Ясаман Бахри, Хани Седги

Теоретико-информационные методы строгого, ответственного и надежного машинного обучения (ITR3)
Приглашенный докладчик: Томас Стейнке

За пределами методов первого порядка в системах машинного обучения
Приглашенный докладчик: Кортни Пакетт

Семинар ICML 2021: Самостоятельное обучение мышлению и восприятию
Приглашенный докладчик: Chelsea Finn

Семинар по теории обучения с подкреплением
Приглашенный докладчик: Бо Дай

Руководства ( указаны только компании Google )
Ответственный ИИ в промышленности: практические задачи и извлеченные уроки
Организаторы: Бен Пакер

Онлайн и нестохастический контроль
Организаторы: Элад Хазан

Теория случайных матриц и машинное обучение (RMT + ML)
Организаторы: Фабиан Педрегоса, Джеффри Пеннингтон , Courntey Paquette

Самовнимание для компьютерного зрения

Организаторы: Праджит Рамачандран, Ашиш Васвани

* Обозначает работу, выполненную в Google

Интересное исследование проблемы авторского права / Sudo Null IT News

Вчера на хабре появилась длинная аргументированная статья об экономической природе нематериальных товаров, суть которой заключалась в том, что на данный момент первая бесплатная копия объекта Оказывается, стоимость его «лицензионных» копий равна нулю, заработок создателей — «русская» рулетка », и бизнес становится как минимум в какой-то мере невозможным.При этом не лишним будет упомянуть тот факт, что все виды защиты (например, DRM / StarForse в играх или иски кинокомпаний с торрент-трекерами) — это всего лишь попытка отсрочить неизбежную точку бесплатного распространения — когда контент наконец-то бесплатно попадает в сеть, он в ней разнесется, и убрать оттуда уже не удастся.

А теперь абзац для пациента: (сосредоточьтесь, смотрите руками) вы сейчас этот пост бесплатно читаете? Подумайте, насколько шизофреником вы считаете идею заплатить за этот пост?

Деньги следует брать у тех, кто готов их заплатить. Рекламодатели Хабрахабра готовы платить, потому что есть много людей, которые с большей вероятностью нажмут на рекламу определенного типа. Готовы платить компаниям, у которых есть деньги и которым нужна лояльность клиентов. Компании готовы платить (опять же), уже сейчас за привлечение ценных сотрудников, стремящихся к профессиональному росту (не зря читают этот сайт, правда?).

Попытка забрать деньги у пользователя очень давно зашла в тупик. Весь Интернет работает по схеме freemium, иногда предлагая что-то купить, но уже физическую вещь в интернет-магазине.При этом компании не банкротятся, а facebook и google показывают миллиарды прибыли, что доказывает возможность существования такого крупного бизнеса.

Для того, чтобы монетизировать контент, вам нужно только перераспределить три «стула», которые заняты в офлайновом бизнесе (возьмем, например, любого писателя), следующими людьми: автором (писателем), издателем (например, издатель книги) и пользователь (в классической схеме — он покупатель, то есть источник денег).Какова роль трех «стульев» в экономике Интернет-выборки? Автор (здесь ничего не меняется, кому-то нужно производить контент), платформа для публикации контента, заинтересованная в качественном контенте для зарабатывания денег (все газеты работают так, они платят журналистам гонорар в виде зарплаты, независимо от того, как ну последний тираж газеты) и потребителя (но ни в коем случае не покупателя — он все получает бесплатно). Конечно, весь бизнес-процесс построен на рекламе.Все,

Нежизнеспособны? А фильм не может окупить свои затраты за счет рекламы? Неужели компьютерная игра? Не может писатель? Ищите другие методы. Почему телешоу идут в прямом эфире телеканалов (то есть в конце концов — все-таки через рекламу), а фильмы не могут с таким мощным источником дохода, как кинотеатры (удовольствие от просмотра экрана дома сомнительно, если фильм обещает хорошее качество, ему все равно идти, два миллиарда гонораров Аватар это лишний раз доказали)?

Компьютерная игра — более сложная задача.Но это тоже решаемо — разбить контент на части «серийным» методом. Вставьте рекламу. Переключитесь на модель freemium. Экспериментируйте.

Писатель, который не может монетизировать свой продукт, — просто теоретик, оторванный от жизни. Хотя гораздо менее умные (по его мнению) коллеги-писатели получают хорошие деньги в журналистике и даже (!) В художественной литературе, но в периодических изданиях он сидит и пишет GreatRoman (тм), что будет гениально. А людей, которые могут качественно связать более трех слов, вы не найдете днем ​​с огнем.

Не верьте мошенникам, которые жалуются, что не могут зарабатывать деньги, не заплатив напрямую пользователю. Как пользователь могу сказать — за количество рекламных щитов, которые я встречаю по дороге на работу, мне все равно придется доплачивать.

Этика и онлайн-манипуляции с процессом принятия решений

http://dx.doi.org/10.15405/epsbs.2018.12.02.10

Автор для корреспонденции: Болдырева Елена Леонидовна

Отбор и экспертная оценка под ответственностью Организационный комитет конференции

eISSN: 2357-1330

Castells, M.(1996). Расцвет сетевого общества. Информационная эпоха: экономика, общество и культура.

Том. И. Кембридж, Массачусетс; Оксфорд, Великобритания: Blackwell

Chen, M., Mao, S., Zhang, Y., & Leung, V. СМ. (2014). Большие данные. Связанные технологии, проблемы и перспективы

. Чам, Гейдельберг, Нью-Йорк, Дордрехт, Лондон: Springer. Получено из

http://epic.hust.edu.cn/minchen/min_paper/BigDataBook2014.pdf

Дэвис, Х. (2015, 11 декабря) Тед Круз использует фирму, которая собирала данные о миллионах ничего не подозревающих пользователей Facebook.

Хранитель. Получено с https://www.theguardian.com/us-news/2015/dec/11/senator-ted-

cruz-president-campaign-facebook-user-data

Директива 95/46 / EC Европейского Парламент и Совет (1995, 24 октября). Взято из

http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=INT&n=49528#05660673397001759

Утиное интервью с председателем Пиратской партии Исландии. (2014, 18 июня). Получено с

https: // piratemedia.нет / интервью-председателем-пиратской-парти-исландии. [по-русски].

Дуйсембина Ю. (2018). Социальные сети как политический инструмент в Российской Федерации International

Научно-аналитический журнал Межпарламентской Ассамблеи государств-участников СНГ, 1, 21-25

Snowden, E. [EdwardSnowden]. (2018, 17 марта). Компании, которые зарабатывают деньги, собирая и продавая

подробных записей частной жизни, когда-то прямо назывались «компаниями наблюдения.Их ребрендинг

как «социальные сети» — самый успешный обман с тех пор, как Министерство войны превратилось в

Министерства обороны. [Твитнуть]. Источник:

Businesses that make money by collecting and selling detailed records of private lives were once plainly described as "surveillance companies." Their rebranding as "social media" is the most successful deception since the Department of War became the Department of Defense.

— Edward Snowden (@Snowden) March 17, 2018

Емелин В. (2017, 6 июня). Киберпанк и сетевой либертарианство. Источник:

http://emeline.narod.ru/cyberpunk.htm

Евсеева Л.И., Башкарев А.А., Поздеева Е.Г., Тараканова Т.С. (2017) Технологии политической модернизации

Системная модернизация в новых коммуникативных средах, Европейские исследования социальных

и поведенческих наук, 35, 349-356.Doi: 10.15405 / epsbs.2018.02.41

Интерактивная биржевая диаграмма Facebook. Yahoo Finance. Получено с https://finance.yahoo.com/chart/FB

Farias, C. (20 марта 2018 г.). Журнал «Нью-Йорк». Получено с

http://nymag.com/daily/intelligencer/2018/03/muellers-obstruction-focus-is-likely-the-tip-of-the-

iceberg.html

Гашкова Е., Березовская И., Шипунова О. (2017) Модели самоидентификации в цифровых средах связи

.Европейские слушания социальных и поведенческих наук, 35,

374-382. doi: 10.15405 / epsbs.2018.02.44

Общий регламент по защите данных (2016). Получено с https://eur-lex.europa.eu/legal-

content / EN / TXT / PDF /? Uri = CELEX: 32016R0679

Grewal, P. (2018, 16 марта). Приостановление работы Cambridge Analytica и SCL Group с Facebook. Facebook

Отдел новостей. Получено с https://newsroom.fb.com/news/2018/03/suspending-cambridge-

analytica /

Griffin, A.(2018, 27 марта). Марк Цукерберг отказывает в просьбе парламента Великобритании рассказать о злоупотреблениях данными

. Независимый. Получено с https://www.independent.co.uk/life-style/gadgets-and-

tech / news / facebook-mark-zuckerberg-uk-par Parliament-data-cambridge-analytica-dcms-damian-

collins-a8275501.html

Гришина Н. (2013). Анализ исследования мобилизации когнитивного индекса. Международные отношения и

Диалог культур, 1 (2012), 177-184

Гроссман, Л.К. (1995). Электронная республика. Преобразование демократии в информационный век. Нью-Йорк:

Viking Press.

Хабермас Дж. (1981). Rationalisierung des Rechts und Gegenwartsdiagnose. Theorie des kommunikativen

Handelns. (Том 1). Франкфурт-на-Майне: Зуркамп. DOI: 10.1007 / 978-3-658-13213-2

Horwiz, J. AP. (2018, 15 июня). Трамп 2020 работает с бывшими сотрудниками Cambridge Analytica. AP News.

Получено с https://www.apnews.com/96928216bdc341ada659447973a688e4/AP:-Trump-

2020-работая с бывшими сотрудниками Cambridge-Analytica

Innis, H.(1951). Предвзятость в общении. Торонто: University of Toronto Press

Джон Барлоу сердечно приветствует копирастов и последователей SOPA: лекция в России. (2012,

,

, 10 февраля). Получено с https://habrahabr.ru/company/digitaloctober/blog/137941/

Hogyan lehet védeni a csalásoktól a Facebookon

Kiberbiztonság kérdése a napok múlásával egyre jelentősebbé válik. Közösségi médiahálózat, Facebook nem marad el. A csalók rendszeresen több milliárd felhasználót céloznak meg.A csalók különféle álhíreket hoznak létre és terjesztenek e-mailben, Messengeren vagy и Facebook hírcsatornáján keresztül.

Facebook-csalások célja Hamis történetek terjesztése, felhasználók eszközeinek megfertőzése rosszindulatú programmokkal, személyes adatok ellopása és az embark p.

Melyek a legveszélyesebb Facebook-csalások?

Facebook-csalások sokféle formában fordulnak elő. Ezek a csalások akkor jelentek meg, amikor a közösségi hálózat jelentős népszerűségre tett szert.A csalók szándékai alapján négy kategóriába sorolhatók:

• A felhasználók személyes adatainak ellopására szolgáló csalások (például ajándékácsalások).
• Csalások, amelyek megtévesztő és Hamis информация При hírek terjesztésére szolgálnak (például csalások, amelyek szerint Facebook megváltoztatja adatvédelmi irányelveit és nyilvánosan megosztja személyes adatait, vagy felhasználók Facebook használatával díjakat fognak felszámolni).
• Átverések, amelyek célja a rosszindulatúpromok terjesztése.
• Csalások, amelyek besapják a felhasználókat, hogy pénzt küldjenek bűnözőknek (például vásárlási csalások és hamis adománygyűjtk).

Ha áldozatul esik ezeknek a közösségi média-csalásoknak, nemcsak a fiókját fogja veszélyeztetni, hanem a számítógépe vagy bármely média-csalásoknak, nemcsak a fiókját fogja veszélyeztetni, hanem a számítógépe vagy bármely mázbezénásélyzkönak, Facebookés bezésélyzköyz. Változtassa meg jelszavát, ellenőrizze készülékét egy megbízható víruskereső programmal, például az Auslogics Anti-Malware programmal.

Itt található legveszélyesebb Facebook-csalások listája, amelyekre figyelni Келл:

1. Kártékony programokat terjesztő és Privát információkat Lopo Facebook-csalások

kiberbűnözők rosszindulatú linkeket hirdetnek hírcsatornákban, SOT Messengerben есть. Provokatív videókat Osztanak meg, és linket adnak az olyan kifejezéssel együtt, mint «Exkluzív videó», «Saját privát videóm», «Te vagy ebben a videóban?» Stb.

Legtöbbször a csalók népszerűsítik ezeket a kapcsolatokat a már áldozatul esett felhasználók fiókjaival.Видео Linkek akár az áldozat teljes nevet és profilképét является tartalmazhatják. Miután rákattint a linkre, egy rosszindulatú webhelyre irányít, amely úgy nézhet ki, mint egy népszerű потоковое видео в Интернете, például на YouTube. Ezután a rendszer kéri, hogy telepítsen egy frissítést vagy töltsön le egy plugint, немного lehetővé teszi a videó megtekintésének folytatását. Ezzel azonban a készüléket nyitva tartja rosszindulatú programmok ellen. Facebook-fiókját is feelörik, és ar használják, hogy rosszindulatúpromokat terjesszen más felhasználók számára.

Если говорить об этом, чтобы узнать, как это сделать, это означает, что он телепортируется по ссылке, керестюль, таволитса-эль-а-бувитменит, электронная программа поиска, доступная в Facebook.

2. Facebook lottó átverések

A csalókról köztudott, hogy e-mailen keresztül érik el a felhasználókat, vagy akár megszemélyesíbertik Mark Z. Ezek a kiberbűnözők arra számítanak, hogy az emberek izgatottak lesznek, amikor meglátnak egy üzenetet, amely szerint lottón nyertek.Az emberek könnyen elfelejthetik, hogy mielőtt nyerhetnek, először pályázniuk kell egy versenyre. És a csalók pontosan ezt használják ki.

A legtöbb ilyen csalást e-mailben terjesztik. A fejlécek valódinak tűnnek, így úgy gondolja, hogy valójában и Facebookról származnak. A nyeremény igénybevétele előtt kapcsolatba kell lépnie egy ügynökkel, akinek fizetnie kell egy kis összeget. Bár ez túl nyilvánvalónak tűnik, sok ember mégis áldozatul esik a lottónyeremény izgalma és az ezzel igényelhető rengeteg készpénz miatt.

Ne feledje, hogy a Facebook nem rendez lottókat. Tehát, ha kap egy e-mailt arról, hogy szerencsés nyertes vagy, ne pazarold az időt a törlésre.

2018 áprilisában népszerűségnek örvendett a közösségi hálón egy Mark Zuckerberg-átverésnek elnevezett kamu. Az embereket elhitették, hogy lottót nyertek.

Valójában a New York Times arról számolt be, hogy mintegy 205 Facebook-fiók tartozik a Mark Zuckerberget megszemélyesítő csalókhoz. Elhitették a felhasználókkal, hogy személyes üzenetet kaptak a Facebook alapítójától.Ezután a felhasználókat arra kérték, hogy utaljanak át egy kis pénzt vagy / és küldjenek 200 Dollárt az iTunes ajándékkártyáiba.

3. Hamis online áruházakat népszerűsítő Facebook-hirdetések

A csalók olyan embereket céloznak meg, akiket a promóciós árak vonzanak. Kihasználják a Facebook hirdetési szolgáltatásait, hogy hamis online áruházakat hirdessenek. Аз áldozatnak eső emberek rossz minőségű termékeket kapnak, vagy egyáltalán nem kapnak semmilyen terméket, és nem kapnak visszatérítést.

A leggyakoribb csalások egy része jó ruhákat kínál alacsony áron. Mások számítógépeket vagy egyéb modulokat árulnak. Néhány felhasználó arról számolt be, hogy hamis üzletekből rendel, például hxxp: //laptopmall.co.uk/ vagy hxxp: //iepcsale.com/, és azt állítja, hogy soha nem kapta.

Ezért éberen kell lennie. Ha olyan adalékkal találkozik, amely nagyon jó áron kínál termékeket, akkor jól ellenőrizze a kiskereskedő adatait, és győződjön meg róla, hogy megbízhatóak-e bennük.Olvassa el vásárlói véleményeket, keresse meg a vállalatot online és ellenőrizze hitelességüket.

4. Félrevezető információkat terjesztő Facebook-csalások

Nagyon népszerűek azok a csalások, amelyek megpróbálják elhitetni a felhaszalválók. Sokan kaptak még többször is üzenetet, amely említést tesz arról, hogy a Facebook fizetős szolgáltatássá válik. Ez az átverés 2012 óta burjánzik.Nyilvánvaló azonban, hogy az embereknek nem kell fizetniük, mielőtt folytathatják a közösségi hálózat használatát. De a felhasználók továbbra is kapnak olyan privát üzeneteket, mint ez:

— Most már hivatalos! Медиабан мегджелент. Самый популярный в Facebook доступ к бесплатным фотографиям: 5,99 фунтов стерлингов, бесплатный доступ к частным лицам. Ha beilleszti ezt az üzenetet az oldalára, ingyen felajánlja (mondtam, hogy ne tegye be, ne ossza meg), ha nem holnap, akkor minden bejegyzése nyilvános lehet.Még a törölt üzenetek vagy a fényképek sem engedélyezettek. Végül — это нем kerül semmibe egy egyszerű másolás és beillesztés. ”

2015-бен исмет фельмерюльт еги ilyen átverés. A felhasználókat arra ösztönözték, hogy tegyenek közzé egy bizonyos üzenetet a státuszukról, ha nem kívánják, hogy a Facebook felhasználja személyes adataikat. Az üzenet így hangzik:

«2015. január 4-én 17 órakor a központi idő szerint. NEM использует Facebooknak vagy и Facebookhoz társított Entásoknak képeim, információim vagy bejegyzéseim felhasználására, múltban is a jövőben egyaránt.Ezzel a nyilatkozattal értesítem a Facebookot arról, hogy szigorúan tilos a profilom alapján privát és bizalmas információkat közzétenni, másolni, terjeszteni vagy bármilyen más tennézteni. Magánélet megsértését törvény büntetheti (UCC 1-308-11 308-103 és római statútum). MEGJEGYZÉS: Facebook ma már közintézmény. Minden tagnak fel kell tennie egy ilyen megjegyzést. Ha szeretné, másolhatja és beillesztheti ezt a verziót. Ha legalább egyszer nem teszi közzé ezt a nyilatkozatot, akkor az taktikailag lehetővé teszi fotói, valamint a profil állapotának frissítésében szerepl információk használatát.NE ossza meg. Másolnia és beillesztenie kell, hogy ez az Ön állapota legyen.Hagyok egy megjegyzést, így könnyebb lesz másolni és beilleszteni !!! «

Az ilyen üzeneteket különböző nyelveken terjesztik, köztük Франчия, Német, litván, spanyol és MEG Sok más nyelven felhasználók számára аз egész világon. MEG NEM biztos, hogy csalók Мирт terjesztik ezeket Hamis üzeneteket.

Hogyan Lehet elkerülni a Facebook-csalásokat

A Facebookon megjelenő csalások sokfélesége és az a tény, hogy a bűnözők folyamatosan új csalásokat vezetnek be, meglehetősen megnehezítikézénözékésésésésésézésésésésésézézésés.

Ettől függetlenül segíthet magának és szeretteinek azáltal, hogy figyeli a szemét, és elkerüli, hogy túl gyorsan kattintgasson vagy megosszon olyan tartalmató lagánázátas. Ha elárasztott hírcsatornára bukkan, szánjon ra időt és keresse meg az információkat, mielőtt belevágna.

A következőket kell tennie, hogy elkerülje a csalásokat a Facebookon:

1. Óvakodjon a váratlan e-mailektől, amelyek a jelszó visszaállítását kérik.Inkább jelentkezzen быть közvetlenül a Facebookra, és változtassa meg a jelszavát. Az e-mailben ne kattintson semmilyen linkre vagy gombra. Аз ilyen e-mailek adathalász webhelyekhez vezetnek, amelyek betakaríthatják az Ön személyes adatait.
2. Tartson távol az olyan lottójátékoktól, amelyek ínycsiklandó nyereményeket kínálhatnak, például ünnepi utalványok, pénzjutalmak, iPhone-ok stb. Ha bármilyen versenyen részt kell vennie, győződjön meg arról, hogy azt megbízható / felhatalmazott vállalat / oldal szponzorálja.De a biztonság kedvéért nem ajánlatos részt venni ilyen felajánlásokban, függetlenül attól, hogy valódinak tűnnek-e. Hagyjon figyelmen kívül minden olyan üzenetet, amely azt állítja, hogy nyertél egy lottót в Facebookon.
3. Ne reagáljon az Önt megcímkéző gyanús bejegyzésekre. Ha megcímkéznek vagy linket tartalmazó videót vagy képet küldtek, ne kattintson ra. Ссылка átirányít egy olyan káros webhelyre, amely feelöri a fiókját, és később felhasználja a rosszindulatú linkek terjesztésének folytatásához.
4. Ha olyan bejegyzéseket vagy hirdetéseket talál, amelyek adományt kérnek hajléktalan gyermekek, természeti katasztrófák áldozatai stb. Előtt, mielőtt hozzájárulna, keresse meg az információkat és győződjön meg arról, hogy a probléma valóban fennáll-e. Ha nem, akkor fanszírozhatja egy Facebook-átverés készítőit, miközben úgy gondolja, hogy a pénzét az emberek megsegítésére fordítja.
5. Lehet, hogy kap egy üzenetet, amelyben tájékoztatja a Facebook adatvédelmi irányelveinek közelg változásáról.Az üzenet ar fogja kérni, hogy ossza meg barátaival. Tudja, hogy átveréssel van dolga. Ne ossza meg ilyen üzeneteit barátaival. Ha komoly változások történnek a Facebookon, akkor a hivatalos híradókból értesülhet róluk, és nem lesz szükség semmilyen információ megosztására a barátokkal.
6. Ne fogadja el ismeretlen emberek barátkéréseit. Lehet, hogy nincsenek jó szándékaik. Олян bnözők lehetnek, akik képesek ellopni аз Ön személyes adatait, és tovább felhasználják adatait онлайн bűncselekmény elkövetésére, vagy akár a valós érabolják kk.
7. Ne sietjen ismeretlen e-boltokból vásárolni. Kiberbűnözők Facebook-hirdetéseket használnak hamis online üzletek forgalmazására. Képeket tehetnek közzé nagyszerű termékekről, hogy a gyanútlan embereket is megrendelésre csalják. De előfordulhat, hogy olyan árukat kap, amelyek sokkal alacsonyabbak, мята амит мегрендельт. Vagy előfordulhat, hogy soha nem kapja meg megrendelését, és visszatérítést sem kap. Ezért vásárlás előtt ellenőrizze, hogy az eladó valódi-e. A fórumokon tett megjegyzések segíthetnek.
8. Ha ismerősétől érkezik barátkérés, különösen akkor, ha már szerepel a személy a barátai listáján, ne sietjen elfogadni a kérést. Hívja fel az illetőt, és erősítse meg, hogy a kérés valóban tőle származik-e. Facebook-csalók hamis számlákat hozhatnak létre, és megszemélyesíthetik barátaikat.

Hogyan lehet biztonságban maradni a Facebookon

A kiberbűnözők mindig arra törekszenek, hogy valaki kiszakadjon. Milyen platform kínál erre jobb lehetőséget, mint egy közösségi média hálózat, amelyhez világszerte több milliárd ember fér hozzá?

Номер телефона: Tudta, hogy a Facebook 2,37 миллиарда felhasználót szolgál ki?

Ezért ahhoz, hogy biztonságban lehessen a Facebookon, állandóan magas fokú készenlétben kell lennie, hogy felismerje и különféle csalásokat és ne essen áldozatul.Mindig lesznek rosszindulatú linkek, üzenetek, bejegyzések és egyéb álhírek, és valójában nem sokat lehet tenni a létezésük megakadályozása érdekében. Így a védelem megőrzésének legfontosabb lépése аз összes gyanús tartalom elkerülése.

Ha azonban gyanítja, hogy a fiókját feelörték, akkor gyorsan kell cselekednie és ellenriznie kell a Facebook eléréséhez használt eszközök állapotát.

Ha feltörték és fiókját ARRA használják, hogy rosszindulatú bejegyzéseket és Privát üzeneteket terjesszen ismerőseinek, hogy csalogassák őket, АККОР először мег Келл változtatnia Facebook-fiókjának jelszavát, és быть Келл állítania kétfaktoros hitelesítést.Ezután távolítsa el az összes nem megbízható, haradik féltől származó alkalmazást, amely a fiókjához kapcsolódik. Biztonság az első.

Tipp: Függetlenül attól, hogy feelörték-e vagy sem, jó gyakorlat, ha rendszeresen megváltoztatja Facebook-jelszavát. Ne használja ugyanazt a jelszót az összes fiókjához (például ne használja ugyanazt a jelszót a Gmailhez, az Instagramhoz stb.). Minden saját fiókja biztonságosabb egyedi jelszóval.

Végül futtasson minden eszközét egy erős kártevőirtó programmal.

Pro совет: Javasoljuk, hogy az Программа Auslogics Anti-Malware имеет Windows PC-jéhez. Этот минималистичный разработчик приложений Microsoft ® Silver представляет собой легкую работу, связанную с разработкой программы, которая является расширенной программой для разработчиков.

Miután elvégezte аз összes eszköz alapos átvizsgálását rejtett rosszindulatú programok eltávolítása érdekében, amelyek megpróbálják ellopni Лавинг személyes adatait, folyamatosan ellenőrizze Facebookon végzett tevékenységnaplóját, hogy megnézze, ван-е illetéktelen eszközhöz hozzáférése fiókjához.Állítsa быть fiókbiztonságot úgy, hogy riasztásokat küldjön Önnek, ha ismeretlen bejelentkezések vannak.

Következtetés

Soha nem lehet túl óvatos a Facebook használata közben. A csalók mindig új módszereket dolgoznak ki az emberek csalására. Эзерт éberebbnek kell одолжил közösségi média hálózat használata közben. Nem szabad könnyű áldozatnak esni, és nem szabad megengedni, hogy a számítógépes bűnözők a fiókjukkal tévesszék meg a barátaik listáján szereplő embereket.Rendszeresen változtassa meg Facebook-jelszavát, figyelje felhasználói tevékenységét és fiókbeállításait, is soha ne kattintson a gyanús linkekre.

Интервью с гроссмейстером Kaggle, старшим инженером по резюме в Lyft: д-р Владимир Иванович Игловиков

@ init_27

Саньям Бутани

👨‍💻 h3Oai
🎙 CTDS.Show & CTDS.News
👨‍🎓 fast.ai
🎲 Kaggle 3x Expert

Часть 24 сериала, где я беру интервью у своих героев.

Сегодня для меня большая честь побеседовать с еще одним великим болваном из сообщества ODS: (kaggle: iglovikov) Гроссмейстер соревнований (97 место в рейтинге), эксперт по дискуссиям (30 место в рейтинге): Dr.Владимир Игловиков

В настоящее время Владимир работает старшим инженером по компьютерному зрению в Level5, подразделение самостоятельного вождения, Lyft Inc.

До Lyft Владимир работал старшим специалистом по анализу данных в TrueAccord. Он имеет образование в области физики и имеет степень доктора философии. по физике Калифорнийского университета в Дэвисе.

О серии:

Совсем недавно я начал добиваться некоторых успехов в своем путешествии по самообучению по машинному обучению. Но, честно говоря, это было бы вообще невозможно без замечательного онлайн-сообщества и замечательных людей, которые мне помогли.

В этой серии сообщений в блоге я разговариваю с людьми, которые действительно вдохновили меня и на которых я смотрю как на образцы для подражания.

Мотивация для этого заключается в том, что вы можете увидеть некоторые закономерности и, надеюсь, вы сможете учиться у замечательных людей, у которых мне посчастливилось учиться.

Саньям Бутани: Привет, Грандмастер, Спасибо, что нашли время сделать это.

Игловиков Владимир Иванович: Спасибо за вопросы.Это удовольствие. Я постараюсь быть максимально подробным, даже если меньше читателей доживут до конца. 🙂

Если бы я прочитал подобный текст четыре года назад в начале моей карьеры в области Data Science, я считаю, что моя жизнь была бы немного проще. Так что это стоит того, чтобы написать все, если это поможет хотя бы одному человеку.

Саньям: Вы защитили докторскую диссертацию. и имеет степень магистра физики. Как машинное обучение появилось на свет? Не могли бы вы рассказать читателям о своем пути к машинному обучению?

Владимир И.Игловиков: Года четыре назад заканчивал кандидатскую диссертацию. программа в Калифорнийском университете в Дэвисе. До выпуска оставалось несколько месяцев. Пришло время подумать о своих следующих шагах. Все мои коллеги-выпускники либо собирались на:

• постдокторантуры. ИЛИ
• Должности инженера-программиста.

Позиции постдока не привлекали. Они предлагают большую компенсацию, но работа такая же, как у аспирантов, с ограниченными преподавательскими обязанностями или без них.Я предпочитаю максимизировать количество знаний, получаемых за единицу времени. На практике это также означает, что я максимизирую количество новых ошибок, которые делаю каждый день. С этой точки зрения делать почти то же самое, что и я много лет, не выглядело привлекательным.

Кроме того, количество постдоков ограничено, а количество претендентов велико. Маловероятно, что вас примут на работу, которая вам больше всего нравится.

Позиции Software Engineering меня интересовали еще меньше.В университете я занимался теоретической физикой. Каждый день на работе меня окружали дискуссии о субатомных частицах, космологических эффектах, слиянии пространства и времени, нанотехнологиях и других захватывающих, почти научно-фантастических темах. Эта среда заставила меня подумать, что мы живем в будущем, и заставила мое сердце биться быстрее. Исследования, которые я проводил в течение многих лет, были связаны со сверхпроводимостью при комнатной температуре. Когда / если это произойдет в нашей жизни, я почти уверен, что это изменит человечество, каким мы его знаем.Все это выглядело круто и очень увлекательно.

Инженеры-программисты, с которыми я разговаривал, работали над некоторыми сложными проектами, которые меня не волновали. Дискуссии о бэкэнде, фронтэнде и прочем не заставляли струны моей души петь. Мысли о том, чтобы провести следующие несколько лет в этой сфере, очень расстроили меня.

До выпуска оставалось несколько месяцев, и мне нужно было выбрать одно из направлений, хотя ни одно из них не выглядело хорошо.

К счастью, один из моих друзей, который закончил наш факультет годом ранее, зашел в Калифорнийский университет Дэвиса.Мы выпили немного пива, и он рассказал мне о своей профессии в то время. Он работал специалистом по анализу данных в небольшом стартапе в Сан-Франциско. То, что он сделал, звучало интересно. Он также упомянул свою компенсацию. И это было в несколько раз больше, чем я зарабатывал в аспирантуре. Деньги — не моя движущая сила, но отсутствие денег мешало мне заниматься многими видами деятельности, которыми я хотел заниматься в своей жизни. Таким образом, финансовую составляющую этой возможности было трудно игнорировать.

Я пришел домой и решил, что Data Science стоит попробовать.Проблема заключалась в том, что я понятия не имел, что такое Data Science, какие проблемы она решает и, что более важно, как получить работу. Интернет не помог. Время шло. Я решил пройти онлайн-курс по науке о данных, и я думаю, что это была нано степень от Джона Хопкинса.

В одном из классов авторы упомянули Kaggle. Мне нужно было попрактиковаться в том, что я узнал о машинном обучении. Kaggle выглядела как хорошая игровая площадка. Я прошел обучение по прогнозированию смертности на Титанике и продолжил совершенствовать свои навыки в новых соревнованиях.

Я читал блоги, книги, статьи, посещал онлайн-уроки и искал любой другой материал, который мог бы расширить мои знания машинного обучения. Мои позиции в таблице лидеров в первых нескольких соревнованиях были низкими, но постепенно и стабильно результаты начали улучшаться. Каждый раз, когда я заканчивал все ближе к вершине, моя интуиция ML развивалась, и количество сильных конвейеров в моем частном репозитории GitHub росло. В моем опыте было много пробелов, но после нескольких месяцев работы с Kaggle я смог взглянуть на большинство проблем машинного обучения и дать обоснованное предположение о том, какие функции могут работать и как будут вести себя различные алгоритмы.

В то же время я пытался найти работу, и это было непросто. У меня не было отраслевого опыта, я не знал, как писать резюме, у меня не было сетей, не связанных с физикой.

Я написал лучшее резюме, которое мог, и подал заявку на каждую должность, связанную с наукой о данных. Я отправлял их через веб-сайты компании, и все мы знаем, что приложения в основном уходят в черную дыру.

Самая большая проблема, вероятно, заключалась не в отсутствии технических навыков, хотя список вещей, которые мне нужно было изучить, был очень длинным, а в моем мировоззрении.После стольких лет в академической среде вы бессознательно полагаете, что все люди в мире думают так же, как ваши коллеги по университету. Это очень далеко от истины. Я смог пройти несколько собеседований, но с треском провалился, некоторые из-за ограниченности моих технических знаний, а некоторые из-за «культурного соответствия». Интервьюеры чувствовали себя инопланетянами, и, вероятно, они чувствовали то же самое в отношении меня.

В конце августа 2015 года я переехал в Окленд. У моего друга там дом, и он согласился принять меня на пару месяцев, пока я искал работу.Мои кредитные карты почти закончились. Моя виза истекала. Если я не получу предложения в течение двух месяцев, меня депортируют. его ситуация очень меня мотивировала. За месяц поиска работы и активного изучения вариантов использования, основ информатики, статистики, SQL и других вещей, не связанных с машинным обучением, я смог получить предложение для компании под названием Bidgely, расположенной в Саннивейле.

Bidgely работает в области Интернета вещей, разрабатывая технологию под названием Energy Disaggregation.И продукт, и лежащая в его основе технология выглядели интересно.

Мне не понравилось расположение. Когда я приехал в Саннивейл, я ожидал безостановочного движения, динамики, самостоятельного полета чего-то в небе, встреч, конференций, людей, говорящих о своих идеях для стартапов. Я хотел увидеть мечтателей; те, кто был готов рискнуть и потерпеть неудачу в случае необходимости. По сути, я хотел увидеть образ, который сформировался в моей голове о Кремниевой долине из телешоу и Интернета. На самом деле все было иначе.Саннивейл похож на город после зомби-апокалипсиса. Пустые улицы, пустые рестораны, все пусто. Другой проблемой того периода было то, что Bidgely использовала MatLab в качестве основного инструмента Data Science, и это сильно оттолкнуло.

Я накапливал знания на работе, но этого было недостаточно. В течение дня я делал то, что требовалось по моей работе. По вечерам я был занят соревнованиями Kaggle и пополнял свои знания всеми источниками, которые мог найти.

Я многому научился у команды и очень благодарен за время, которое я провел там.Но восемь месяцев спустя у меня появилась возможность объединить все полученные знания и начать работу в области Data Science в стартапе под названием TrueAccord. На той должности я использовал машинное обучение для создания рекомендательных систем, и это был не MatLab, это был благословенный богом питон. Офис находился в Сан-Франциско, что было большим шагом вперед. Есть много вещей, которые мне могут не нравиться в Сан-Франциско, но стартап-драйв уже здесь. Не в том виде, который я наблюдал в телешоу, но все же.

Это сочетание знаний, полученных в результате моей работы и соревнований, было действительно приятным.Машинное обучение, которым вы занимаетесь на своей повседневной работе, не сделает вас хорошими в соревнованиях, а соревнования не сделают вас хорошими в своей работе в отрасли. Они решают разные проблемы, что делает их сочетание действительно мощным.

Зимой 2017 года Kaggle начал размещать множество задач компьютерного зрения. Компьютерное зрение — это увлекательно. Это соответствовало навыку, которым я хотел овладеть.

Еще одна проблема, с которой я столкнулся, заключалась в том, что мой процесс обучения был неэффективным. У меня не было наставника, который мог бы направить меня на пути к машинному обучению.Мои коллеги не знали и не хотели изучать ML. И у меня не было друзей, с которыми я мог бы задавать сложные вопросы по машинному обучению, которые меня беспокоят, или просто обсуждать последние статьи.

Я быстро прогрессировал, но борьба с проблемами в одиночку казалась не такой эффективной, как мне хотелось бы, чтобы мое обучение было.

Потом произошло чудо. Меня пригласили стать членом меритократического русскоязычного сообщества Open Data Science ods.ai. Наконец, у меня появился доступ к сообществу экспертов по машинному обучению из индустрии, академических кругов и сообщества Kaggle.Это был следующий уровень моего пути к машинному обучению. Там я познакомился с людьми, которые стали моими товарищами по команде на соревнованиях, в написании научных статей и в проектах с открытым исходным кодом.

В последующие месяцы я занимал призовые места по адресу:

Саньям Бутани: Что заставило вас взяться за дело и продолжить соревноваться, чтобы в конечном итоге стать гроссмейстером?

Владимир Иванович Игловиков: Стать мастером Kaggle не так уж и сложно. Я твердо уверен, что каждый достойный инженер / исследователь машинного обучения может и должен иметь возможность получить одну золотую и две серебряные модели в соревнованиях Kaggle.И примеров тому множество. Это займет несколько вечеров и выходных, но если у вас есть солидный опыт в области машинного обучения на основе самообразования, академического или производственного опыта, это не должно быть так сложно.

Грандмастер — это другая история. В Kaggle зарегистрировано более двух миллионов человек, но только 150 из них являются гроссмейстерами. Kaggle — вторая неоплачиваемая работа на полную ставку. Вам нужна действительно веская причина, чтобы тратить на это свое свободное время месяцами или даже годами.Есть и другие, гораздо более важные занятия в жизни, такие как путешествия, спорт, общественная жизнь и т. Д. Наверное, основная причина моего перехода на уровень гроссмейстера состоит в том, что мне нравилось работать над всеми задачами, и я смог это сделать хорошо 🙂

Прямо сейчас у меня есть много интересных и сложных проблем, которые можно решить с помощью глубокого обучения на работе. Это делает меня менее воодушевленным соревнованиями, хотя время от времени я делаю несколько работ на Kaggle.

При этом жизнь не ограничивается работой, и помимо путешествий, спорта и общественной деятельности в свободное время я работаю над проектами с открытым исходным кодом.

Здесь я хотел бы отметить библиотеку дополнений изображений, которую мы с мастерами Kaggle Александр Буслаев, Алексей Паринов, Евгений Хведченя и я развиваем в свободное время.

Еще одно занятие, которое я мог бы посвятить соревнованиям Kaggle, — это написание препринтов, статей и сообщений в блогах. Около года назад, просто ради забавы, мы с Алексеем Швцом опубликовали препринт под названием:

«TernausNet: U-Net с кодировщиком VGG11, предварительно обученный в ImageNet для сегментации изображений».В этой работе не было ничего экстраординарного, только кодировщик UNet + VGG11, который я использовал в нашем выигрышном решении Carvana Challenge. Модель — это просто еще одна вариация UNet, и я бы даже не сказал, что это самая удачная вариация. Прямо сейчас, всего год спустя, предварительно обученный кодировщик уже является стандартом, и люди используют гораздо более захватывающие варианты с гиперколонкой, модулями сжатия и возбуждения и другими приятными трюками.

Как я уже сказал, мы делали это в основном для развлечения, но когда я смотрю свой профиль в Google Scholar, это моя самая цитируемая работа.Это превосходит то, чем я много лет занимался в академических кругах. Когда я представлял плакаты для другой работы на CVPR 2018, люди подходили ко мне и благодарили за TernausNet, за то, что я поделился кодом, и рассказывали, как это им помогло. Я знал, что огромное количество знаний гниет на форумах Kaggle, не имея возможности выйти во внешний мир и быть полезными для практиков машинного обучения. История с TernausNet заставила меня лучше почувствовать масштаб проблемы.

В прошлом году я и мои сотрудники потратили много времени на публикацию статей, основанных на конкурсах.Это помогло поделиться нашими знаниями.

Отзывы сообщества были положительными, мы получили несколько ссылок на наши публикации, и я планирую еще больше увеличить свою писательскую активность в этом году.

Я действительно надеюсь, что все больше и больше Kagglers будут вкладывать средства в написание. Это могут быть сообщения в блогах, статьи или что-то еще. Чем больше информации будет передаваться между людьми, тем лучше. Написание сообщения в блоге или технического отчета поможет вам структурировать мысли о проблемах, это поможет другим людям с теплотой начать решать аналогичные проблемы и, скорее всего, поможет вам с карьерными возможностями.Это означает, что вы будете работать над более интересными задачами и в то же время получать больше денег.

Саньям Бутани: Сегодня вы работаете инженером по компьютерному зрению в Lyft.
Считаете ли вы, что соревнования по kaggle связаны с вашей работой? Как ты находишь время болтать?

Владимир Иванович Игловиков: Когда я проходил собеседование в Lyft, мне нужна была должность, которая включала бы применение Deep Learning в задачах компьютерного зрения. В университете я специализировался на теоретической физике, которая, по моему предвзятому мнению, превосходит информатику.Но представители отдела кадров придерживались противоположной точки зрения. В моем резюме не было публикаций, связанных с компьютерным зрением, и до Lyft моя работа была посвящена традиционному машинному обучению, а не данным изображений. Единственное, что было связано с тем, чем я хотел заниматься, — это высокие результаты в соревнованиях по компьютерному зрению.

Обычно HR пропускает части вашего резюме о результатах конкурентного машинного обучения и ищет набор стандартных ключевых слов для фильтрации резюме.На этот раз произошло чудо, и результаты Kaggle привлекли внимание. Это помогло мне попасть в конвейер собеседований. Имея опыт разработки и развертывания моделей машинного обучения в моих предыдущих компаниях в сочетании со знаниями, полученными в Kaggle, собеседования были относительно простыми. Таким образом, опыт и достижения Kaggle помогли мне получить работу, соответствующую тому, чем я хотел заниматься.

В то же время неочевидно, что соревнования Kaggle могут быть полезны для работы.Более того, я бы не сказал, что все конкурсы Kaggle полезны для каждого проекта, с которым вы сталкиваетесь на работе. Знания, которые вы получаете в Kaggle, — могущественный зверь. Он приносит пользу только в том случае, если вы знаете, как его приручить.

Я часто использую знания, полученные на соревнованиях Kaggle в работе:

1. Если перед вами возникла проблема, в некотором смысле похожая на существующее или прошедшее соревнование Kaggle.
2. Если вы умеете разбирать знания, которые генерируются на Kaggle на форумах и в ядрах.
3. Если вы можете реализовать и проверить, как идеи из Kaggle применимы к проблеме, с которой вы сталкиваетесь, быстрым и хакерским способом.
4. Если вы можете реорганизовать и переписать свои хакерские конвейеры в производственном коде качества.

Если это так, Kaggle становится бесценным.

Не все задачи можно представить в формате соревнований Kaggle. Но в области беспилотного вождения их предостаточно. В этом смысле мне повезло. Это касается пункта 1.

Я участвовал более чем в 70 различных соревнованиях на разных платформах. Не все мои попытки были успешными, но каждая из них улучшала способ поиска информации, включая форумы и ядра Kaggle. И это адрес 2.

Невозможно стать Мастером Kaggle и не научиться заново подходить к неизвестной проблеме путем быстрого взлома с очень большим количеством итераций в единицу времени. Этот навык в мире соревновательного обучения — вопрос выживания 🙂 Это закрывает 3.

4. Это отдельная история.

Одной из причин, по которой мне было трудно перейти из академии в промышленность, было качество кода, который я писал в аспирантуре.

С точки зрения обучения написанию кода производственного качества Kaggle почти бесполезен. Я не вижу, как получить такой опыт, кроме как в компании с высокой культурой программирования и сильными инженерами-программистами, которые ее применяют.

Саньям Бутани: Вы прошли немало соревнований.Какой из них был твоим любимым?

Игловиков Владимир Иванович: Есть два конкурса, которые хотелось бы отметить. Один мой любимый, а второй самый интересный.

Мне больше всего нравится функция обнаружения спутниковых изображений Dstl.

1. Это было сложно с инженерной точки зрения. На этапах предварительной и последующей обработки было много нетривиальных преобразований данных.
2. Это было интересно с научной точки зрения.Изображения RGB хорошо изучены, и я бы сказал, скучно, но RGBD, который содержит каналы с более высокой длиной волны, намного интереснее.
3. Проблема не сводилась к модификации fit_predict. Некоторые классы, такие как вода, лучше идентифицировать неконтролируемым способом, основываясь на физических свойствах материала. Я не помню подробностей, но думаю, что было что-то в теплоемкости и инфракрасном свете.
4. Это был первый вызов, когда я выиграл денежный приз. Мое мышление изменилось с «только очень опытные участники выигрывают главные призы» на «Я могу это сделать, в какой следующей задаче я могу проверить это предположение?»
5. Я купил второй графический процессор и, наконец, понял, что не хочу иметь дело с Keras + tensorflow, пока они не решат мои болевые точки, и что пора переключиться на PyTorch, который решил хотя бы некоторые из них.

Среди более чем 70 соревнований, над которыми я работал, есть еще одно, которое я хорошо помню.

Сама по себе задача была не такой уж захватывающей, просто обнаружение объекта на аэрофотоснимках, но история вокруг этого была приятной. Я попал на главную страницу крупнейшего российского интернет-сайта lenta.ru, и за один день был показан по всем российским телеканалам

История немного анекдотична. Подробное описание происходящего на русском я написал в блоге на habrahabr.com Если вы говорите по-русски, вам это может понравиться 🙂

Краткая версия событий на английском языке звучит так: «Defense Lab для МИ-6 в Великобритании организовала международный конкурс по обнаружению объектов в неизвестном городе Великобритании».

Правила конкурса были очень нетрадиционными, и это добавило пикантности ситуации:

« Участвовать может каждый, но получить призовые деньги могут только граждане и жители определенных стран». Несмотря на то, что я являюсь резидентом США и плачу здесь налоги, я не имею права только из-за цвета моего паспорта.

Интересен и способ выбора этих стран. Организаторы взяли теневой рейтинг коррупции стран за 5 лет до конкурса и поставили порог на каком-то уровне. Почему был выбран именно этот уровень, также неясно. Мне нравится думать, что это сокращение было выбрано случайно, но мои друзья подозревали, что это был заговор, в котором Великобритания разрезала страны, которые она считала гражданами второго сорта, то есть Россию и Китай. Надеюсь, что этого не произошло, но сокращение было чуть выше этих стран.

Так или иначе, я знал об этом правиле и все равно участвовал. Новые знания, новые конвейеры в моем частном репо — это важно. Призы тоже ценные, но второстепенные. В этом конкурсе у меня также была возможность поучиться у Сергея Белоусова, малоизвестного эксперта по глубокому обучению, который оказывал наставничество во время и после конкурса.

Я сделал несколько итераций, проверил множество идей, реализовал сильный конвейер обнаружения объектов и закончил вторым….

Что касается правил, я не заслужил приза, но тот факт, что правило существует, не означает, что оно мне нравится.

Так или иначе, я написал сообщения в Facebook и Twitter, что я не большой поклонник этих правил.

История острая и относительно ядовитая:

«Искусственный интеллект», «Победитель конкурса», «Бедный гражданин России», «Жестокая британская лаборатория обороны», «Обвинение России как страны в коррупции» и все прочие причудливые слова. можно использовать в публикации.

Различные средства массовой информации запугивали меня с просьбой об интервью, но все это было для меня настолько новым, что я упал.Журналистов это не остановило, поэтому вместо разговора со мной они показали мою аватарку из Facebook и Github и пригласили каких-то странных экспертов поделиться своим мнением по теме. Сегодня я бы повел себя иначе. Теперь мне удобнее разговаривать на камеру, и я по-прежнему считаю, что информационный поток в науке и технике должен быть максимальным.

Если мы хотим отправиться на Марс или в ближайшее время продлить нашу жизнь, нам нужно быть более открытыми для потока информации в научных и инженерных сообществах.

Крупная технологическая компания Mail Ru Group согласилась выплатить мне призовые деньги, они составляли 15 тысяч долларов, но я не чувствовал, что заслуживаю их, поэтому попросил передать их в фонд, поддерживающий теоретическую физику.

Самое смешное было, когда журналисты подошли к моим родителям. Мои мать и отец сказали, что, хотя они были неотъемлемой частью моего детства, было бы неразумно недооценивать влияние моего школьного образования и что мои школьные учителя являются гораздо лучшими кандидатами на собеседование.И это сработало 🙂 Мои школьные учителя тоже появились по ТВ.

Саньям Бутани: Какие задачи вы ищете сегодня? Как вы решаете, стоит ли ваше время на соревнование?

Владимир И. Игловиков: Как я уже упоминал выше, лучше всего работает, когда задача сильно коррелирует с повседневными задачами, с которыми я сталкиваюсь. Так что это первый тип проблем, которые я ищу.

Далее я ищу проблемы, которые интересны, но выходят за пределы моей зоны комфорта.Например, GAN для меня немного более чужды, чем я бы предпочел. Поэтому обязательно приму участие в следующем конкурсе Kaggle по этой теме.

Последний самый простой. В 2017 году на Kaggle было проведено три соревнования с призовым фондом более 1000000 долларов. Мне относительно хорошо платят, поэтому деньги — не самая важная часть моей мотивации. Но я открыт для обсуждения позиций консультативных советов в стартапах на ранних стадиях и интересных должностей с полной занятостью, которые добавят + 30% к моей общей денежной компенсации.Этот факт заставляет меня чувствовать, что я дам шанс на следующий вызов с хорошим призом.

Саньям Бутани: Как вы подходите к новому соревнованию? Какие методы вы используете?

Владимир И. Игловиков: Для каждой проблемы машинного обучения, с которой я сталкиваюсь, первое, что я пытаюсь сделать, — это сопоставить данные с предсказанием, а предсказание с оценкой валидации.

Это может быть что-то, что я реализую с нуля, что хорошо работает, если это проблема, с которой я знаком.Но если проблема для меня нова, я просто копирую вставку с форума на Kaggle или `git clone` из соответствующего репо. Если я понимаю, что происходит в этом поглощенном коде, это хорошо. Но если я не имею ни малейшего представления о том, что происходит, это все равно более чем хорошо.

На первом этапе мне нужна надежная базовая линия, даже если я не совсем понимаю все детали того, как работает конвейер.

В целом для себя я делю каждое соревнование Kaggle на два основных этапа:

1. Детский сад.Это включает в себя — чтение форума, чтение статей, посещение соответствующих классов, выполнение исследовательского анализа данных, обучение модели.
2. Стадия для взрослых: у меня есть конвейер, который сопоставляет данные с оценкой перекрестной проверки и отправкой в ​​надлежащем формате.

Это разделение на детсадовскую / взрослую фазу немного жестко, и вы можете думать об этом иначе, но мне нравится быть суровым по отношению к себе. Это немного повышает мою продуктивность.

Как сказал Майк Тайсон: « Любой, кто когда-либо участвовал в драке, знает, что это правда — вы можете планировать все, что хотите, но когда начинают наноситься удары, планы быстро вылетают в окно. ”

Что касается соревнований Kaggle, вы переоцените свое мастерство и недооцените талант людей, с которыми соревнуетесь. Современные подходы, которые вы представили на Tech Review при работе в PowerPoint и которые тепло приветствовали ваши коллеги, внезапно будут работать намного хуже, если они будут фактически реализованы на Python и проверены в таблице лидеров. Драйверы, библиотеки, модели и управление версиями данных (здесь я хотел бы упомянуть инструмент dvc.org, который я использую для задач управления версиями моделей), качество данных, все это и 100500 других мелких, но раздражающих вещей будут атаковать вас.По умолчанию вы не знаете, где будут наиболее серьезные проблемы.

Таким образом, конвейер, который выводит меня на взрослую стадию соревнований, — это первое, что мне нужно сделать.

После завершения конвейера вы сможете выполнять быстрые итерации. Я хотел бы напомнить вам, что количество идей, которые вы пробуете, часто пропорционально вашему положению в таблице лидеров. Таким образом, чтобы получить максимальную оценку, вам необходимо увеличить темп ваших итераций.

Как только я начинаю повторять:

1. , я вынужден реорганизовать конвейер, чтобы сделать его более модульным.(Скажем, для всех моих конвейеров глубокого обучения компьютерного зрения я использую библиотеку Remi Cadene, которая позволяет быстро проверять разные магистрали. То же самое с гибкостью в дополнениях, и снова я хотел бы упомянуть библиотеку Albumentations, которую разрабатываем мои сотрудники и я, и это помогло мне и многим другим людям добиться хороших результатов в задачах компьютерного зрения.)
2. Мне нужно лучше понимать свою кодовую базу. Как я уже сказал, если проблема новая, может случиться так, что мой конвейер будет работать и давать хороший результат, но мои знания кодовой базы будут ограничены.Во-первых, я могу удалить все, что не используется. Мертвого кода может быть много. Удаляю. Меньше кода => меньше ошибок. Скорее всего есть функционал, который мне не нужен => Я его удаляю. Было бы неплохо запустить flake8 или аналогичные инструменты. Исправление ошибок flake8 немного улучшит код, и в процессе я буду лучше разбираться в кодовой базе. Переименование переменных из h , w , i в что-то более значимое, например, height , width , batch_id .Это мало, но помогает. Я использую PyCharm для написания кода на Python. В нем есть все необходимые функции для быстрого рефакторинга, но я считаю, что другие IDE также хороши. Но! Я не стремлюсь полностью понимать код. Оно грядет оно приближается. Моя цель — получить хорошую оценку модели, а хорошее качество кода — вторично. Хорошее качество кода для конкурентов — приятный бонус, который помогает быстро выполнять итерации, и не более того. Конечно, когда мне нужно будет поделиться кодом внутри команды или повторно использовать его для решения другой проблемы, это станет критическим, и я потрачу время на рефакторинг и написание документации, но если это произойдет, то это будет позже.Скорее всего, я откажусь от этого конвейера или огромных его частей, потому что найду новые способы решения проблемы.
3. Получайте идеи от Kaggle, статьи, классы, обсуждения и воплощайте их в жизнь. Цель быстрых итераций — быстро потерпеть неудачу и сделать следующий шаг более разумно.

Я хочу подчеркнуть, что соревнование по ML, в котором вы работаете самостоятельно и разрабатываете код, который будет поцарапан, не то же самое, что разработка моделей ML для производства на вашей работе.

Возможность быстрой проверки идей важна, но нельзя даже учитывать, что код низкого качества присутствует в производственной базе кода при работе.

Саньям Бутани: Для читателей и новичков, таких как я, которые хотят стать лучшими кагглерами, что бы вы посоветовали?

Владимир И. Игловиков: Я бы сказал для тех, кто еще не пробовал участвовать в соревнованиях Kaggle, но готов потратить время на повышение своих навыков в области обработки данных, чтобы начать как можно скорее. Если вы знаете основы Python и не имеете опыта работы с машинным обучением — этого достаточно для начала. Просто сделай это, и лучше сделать это сейчас, чем потом.Каждый день, когда вы думаете об участии, но не делаете этого — есть знания, которых вы не получаете.

Sanyam Bhutani: Ваша победа в конкурсе Carvana потребовала ОГРОМНЫХ вычислительных ресурсов, которые действительно были необходимы для соревнований.

Как вы думаете, в целом, новичок может преуспеть в конкуренции со стартовым оборудованием?

Владимир Иванович Игловиков: Я бы сказал, что наличие графических процессоров полезно. И это правда, что у нашей команды было около 20 относительно мощных графических процессоров.Аппаратное обеспечение помогает с итерациями, некоторые тяжелые модели глубокого обучения могут потребовать как оборудования, так и времени, и довольно часто вы можете обменивать оборудование на время, что приводит к быстрым итерациям и, как следствие, к большему количеству знаний за раз и лучшим результатам.

Если вы можете позволить себе машину с 2 x 1080Ti, дерзайте. Если ваш менеджер на работе может разрешить вам использовать некоторые рабочие вычислительные ресурсы для соревнований, поговорите с ним об этом. Обычно менеджеры довольно открыты для вас, чтобы вы тратили свое свободное время и вычислительные ресурсы компании на ваше саморазвитие.Особенно, если это повысит вашу продуктивность и вы сможете самостоятельно внедрять новые идеи.

В то же время я не уверен, что у участника с четырьмя графическими процессорами больше шансов на успех, чем у человека с двумя, по крайней мере, в отношении проблем, которые я видел до сих пор на Kaggle.

Я приведу вам пару примеров:

Мастер Kaggle, Виктор Дурнов, занявший первое место в Spacenet 4, был частью команды-победителя Data Science Bowl 2018, а также был лидером многих других соревнований, начатых без любые графические процессоры.Он использовал бесплатные кредиты от Google Cloud. Теперь у него есть четыре редакции Titan V CEO, которые он получил для Data Science Bowl 2018, и я почти уверен, что ему это нравится больше, чем использование облака.

В своем интервью Артур Кузин рассказал о том, как мастер Kaggle Валерий Бабушкин получил свою первую золотую медаль в конкурсе Computer Vision / Deep Learning без графических процессоров. В начале конкурса он добился хороших результатов с процессорами, и многие люди с графическими процессорами были счастливы объединиться с ним в одну команду.Я бы сказал, что есть много людей, которые хотят участвовать, но у них нет графических процессоров, и множество тех, у кого есть графические процессоры, но они менее мотивированы. Покажи покажи какой-нибудь результат, и появятся люди с железом.

Саньям Бутани: Вы активный член сообщества ods.ai. Не могли бы вы рассказать нам больше об ОРВ? Мы видим много команд из ODS в топе LB, приветствуются ли новички-кагглеры в сообществе?

Игловиков Владимир Иванович: Больше, чем это.Если вы посмотрите на мой LinkedIn, то увидите, что я проповедник ods.ai как сообщества. Я считаю, что сообщество отличное, и это сильно повысило мои навыки машинного обучения. Мне потребовалось несколько лет, чтобы получить свою первую золотую медаль на Kaggle, когда я выступал самостоятельно. Я присоединился к ods.ai, и другие лучшие результаты пришли намного быстрее 🙂

ods .ai — меритократическое русскоязычное сообщество Data Science. На данный момент это около 30 тысяч участников. Не все из них активны, но есть значительное количество людей, которые регулярно бывают там и используют науку о данных как часть своей жизни.Это может быть для исследований, конкурсов, образования, домашних проектов, бизнес-инициатив и всего остального. Приглашаются все желающие, кроме представителей отделов кадров. Некоторые люди делают свои первые шаги в Data Science, некоторые люди больше работают над исследованиями, другие зарабатывают деньги на создании продуктов с помощью методов Data Science, как и я. По сути, приветствуются все, кто увлечен наукой о данных и желает изучить DS эффективным, но, вероятно, трудным путем.

Наиболее значительная часть общества проживает в бывшем Советском Союзе, но есть много людей из США, Китая, Европы, Канады и Индии. Пока вы увлечены наукой о данных, это отличное место для вас. Правильное место, чтобы задать вопрос, правильное место, чтобы дать ответ.

Есть несколько инициатив, которые родились в ods.ai

1. DataFest — самой значительной конференции Russian Speaking Data Science. Влиятельные спикеры, поддержка крупнейших технологических компаний России.Отдельное спасибо Алексею Натекину и команде за организацию. Еще есть Minsk DataFest, в прошлом году я там был основным докладчиком, его организовывает Арсений Кравченко.
2. mlcourse.ai — русско-английский онлайн-класс ML, созданный Юрием Кашницким и его командой под девизом: «Изучите ML на практике». Действительно хорошо. Я рекомендую это.
3. dlcourse.ai — Курс Deep Learning Саймона Козлова, который чувствовал, что знаниями, которые он имеет в области Deep Learning, следует делиться со студентами в его alma-mater Новосибирском университете, и ведет класс онлайн.Он даже летит в Сибирь на выпускной экзамен 🙂

И многие другие участвуют, например, Kaggle Masters Валерий Бабушкин и Алексей Григорьев, которые пишут книги и издают онлайн-курсы по Data Science.

Я хотел бы подчеркнуть, что эти люди тратят свое время на улучшение состояния знаний в области науки о данных без оплаты, просто потому, что это правильно. Эта философия согласуется со многими аспектами сообщества ods.ai.

Sanyam Bhutani: Учитывая стремительный рост ML, как вам оставаться в курсе последних достижений техники?

Владимир И.Игловиков: Не знаю. И даже не пытаюсь. Поле слишком велико. Когда у меня возникает проблема, которую мне нужно решить, я углубляюсь в последнее достижение в этой конкретной области. По темам, по которым у меня нет практического опыта, мои знания могут быть минимальными. Я пытаюсь работать над несколькими разными проблемами одновременно, над парой на работе, над конкурсом и над домашним проектом, что дает некоторую широту взгляда. Я надеюсь, что у меня достаточно опыта, чтобы выбрать новую тему, например, распознавание голоса, и быстро овладеть знаниями.

Читать свежие газеты по всем темам с утра до вечера — плохая идея. Жизнь слишком коротка и ценна для этого вида деятельности.

Я читаю газеты ежедневно, но только по проблемам, с которыми я сталкиваюсь. Также анализирую выигрышные решения по разным соревнованиям. Как мы обсуждали выше, это бесценный источник информации, если вы можете правильно его проанализировать.

Посещение конференций типа CVPR, ICCV, как обычно, работает очень хорошо. Плотный, утомительный, но очень продуктивный способ догнать поле в целом.

Саньям Бутани: Какие успехи вас действительно радуют в области компьютерного зрения?

Владимир Иванович Игловиков: Что касается статей, мой последний любимый трюк — использовать сиамские сети для классификации и отслеживания изображений, где вы изучаете не значения классов, а вложения классов.

Мне очень нравится концепция. Но мне также нравится, как он позволяет использовать небольшой объем данных для обучения.

Я предполагаю, что для того, чтобы двигаться в направлении общего искусственного интеллекта, роботов, беспилотных автомобилей, являющихся продуктом, и других интересных областей научной фантастики, нам, вероятно, необходимо выяснить, как более эффективно использовать существующие данные.И в этом смысле мне нравятся сиамские сети и общая работа сообщества в направлении одноразового обучения.

Sanyam Bhutani: Считаете ли вы, что ML как область оправдает все ожидания?

Игловиков Владимир Иванович: Если честно, не знаю. Давайте перефразируем вопрос.

Есть много людей, которые ходят в колледж на факультет компьютерных наук в течение четырех лет, думая о том, чтобы поступить в аспирантуру на пять лет, так что через 4 + 5 = 9 лет у них будет интересная, хорошо оплачиваемая работа. область машинного обучения.Я не уверен, что они это сделают. Но посмотрим, как это пойдет. В наши дни все меняется слишком быстро 🙂

Sanyam Bhutani: Прежде чем мы закончим, какие советы для новичков, которые чувствуют себя подавленными, чтобы начать соревноваться?

Владимир Иванович Игловиков: Есть только один совет для тех, кто хочет начать соревноваться. Просто сделай это и постарайся добраться до вершины, учись у всех и вся. Kaggle — отличная среда для обучения большому количеству навыков машинного обучения.Чем раньше вы начнете, тем раньше вы их приобретете.

Саньям: Большое спасибо за это интервью.

Владимир Иванович Игловиков: Спасибо за организацию и всем, кто найдет терпение дочитать до конца 🙂 И отдельное спасибо Эрику Гааседелену за вычитку!

Edit: Спасибо Юрию Кашницкому за вычитку и внесение некоторых исправлений.