Статья служит шпаргалкой для тех, кто хочет сделать свой обратный маятник. Здесь описаны проблемы, из-за которых я все переделывал несколько раз, приведен краткий обзор теории, необходимый для понимания, как стабилизировать систему.

UPD. Сервис Торрент-ТВ, который был основным источником контента, умер, так что статья лишена практического смысла.

Потоки в нелегальном сервисе Торрент-ТВ («Суперпомойка») в подавляющем большинстве являются оригинальными потоками от операторов или со спутника без пережатия. В основном это потоки с чересстрочным видео. Торрент-ТВ обеспечивает максимально возможное качество, но низкую стабильность. Сегодня одни каналы есть, завтра нет. Сегодня одни каналы работают хорошо, завтра плохо. Этот сервис не подходит для постоянного беспроблемного использования — за что заплатили, т.е. не платили, то и получили. Но он отлично подходит, когда нужно посмотреть что-то с высоким качество (если канал в тот момент будет работать стабильно). Ещё одна проблема — это формирование удобного персонального плейлиста. Об этом как раз и пойдёт речь в заметке.

Есть 100500 способов и инструментов создать простого serverless чат-бота для телеграм. А наш все-равно будет проще, хотя бы по числу кликов в интерфейсе. Сам бот будет написан на Python, а выполнятся будет на serverless движке Swifty.

В статье разбираются популярные мифы и сценарии мошенничества с бесконтактными системами оплаты на примере настоящего POS-терминала, карт PayPass/payWave и телефонов с функцией Google Pay/Apple Pay.

Рассматриваемые темы:

• Можно ли НА САМОМ ДЕЛЕ украсть деньги, прислонившись POS-терминалом к карману? — мы попытаемся полностью воспроизвести этот сценарий мошенничества от начала до конца, с использованием настоящего POS-терминала и платежных карт в реальных условиях.
• В чем разница между физическими и виртуальными картами Apple Pay? — как происходит связывание физической карты и токена Apple Pay, и почему Apple Pay во много раз безопаснее обычной карты.
• Используем аппаратный NFC-сниффер (ISO 14443A) — воспользуемся устройством HydraNFC для перехвата данных между POS-терминалом и картой. Рассмотрим, какие конфиденциальные данные можно извлечь из перехваченного трафика.
• Разбираем протокол EMV — какими данными обменивается карта с POS-терминалом, используемый формат запросов, механизмы защиты от мошенничества и replay-атак.
• Исследуем операции без карты (CNP, MO/TO) — в каких случаях на самом деле(!) можно украсть деньги с карты, имея только реквизиты, считанные бесконтактно, а в каких нельзя.

Внимание!

В статье подробно описывается гипотетическая схема мошенничества, от начала и до конца, глазами мошенника, с целью покрыть все аспекты, в которых культивируются мифы и заблуждения. Несмотря на провокационный заголовок, основной вывод статьи — бесконтактные платежи достаточно безопасны, а атаки на них трудоемки и невыгодны.

Материалы в статье представлены исключительно в ознакомительных целях. Все сцены демонстрации мошенничества инсценированы и выполнены с согласия участвующих в них лиц. Все списанные деньги с карт были возвращены их владельцам. Воровство денег с карт является уголовным преступлением и преследуется по закону.

На Хабре периодически появляются обзоры курсов по машинному обучению. Но такие статьи чаще добавляют в закладки, чем проходят сами курсы. Причины для этого разные: курсы на английском языке, требуют уверенного знания матана или специфичных фреймворков (либо наоборот не описаны начальные знания, необходимые для прохождения курса), находятся на других сайтах и требуют регистрации, имеют расписание, домашнюю работу и тяжело сочетаются с трудовыми буднями. Всё это мешает уже сейчас с нуля начать погружаться в мир машинного обучения со своей собственной скоростью, ровно до того уровня, который интересен и пропускать при этом неинтересные разделы.

В этом обзоре в основном присутствуют только ссылки на статьи на хабре, а ссылки на другие ресурсы в качестве дополнения (информация на них на русском языке и не нужно регистрироваться). Все рекомендованные мною статьи и материалы я прочитал лично. Я попробовал каждый видеокурс, чтобы выбрать что понравится мне и помочь с выбором остальным. Большинство статей мною были прочитаны ранее, но есть и те на которые я наткнулся во время написания этого обзора.

Обзор состоит из нескольких разделов, чтобы каждый мог выбрать уровень с которого можно начать.
Для крупных разделов и видео-курсов указаны приблизительные временные затраты, необходимые знания, ожидаемые результаты и задания для самопроверки.

Привет, Хабр!

Помните историю про Стива Джобса и Денниса Ритчи? Не хотим снова устраивать споры и читать морали, но правда остается правдой — тысячи крутых технарей сидят в тени, а их истории запрятаны в чулан.

Мы в редакции Хабра намерены это исправлять. Отныне будем регулярно брать интервью у людей, про которых не пишут в СМИ и за которыми не гоняются в соцсетях. Так что если вам есть что о себе рассказать — готовьтесь.

Чтобы вы поняли, как оно будет выглядеть, начнем со своего примера. Под катом 10 общих вопросов, которые мы будем задавать всем. Для пилота на них ответил fillpackart. (В этом месяце я брал вместе с ним несколько, кажется, неплохих интервью: раз, два, три). Почитайте, и если хотите рассказать о себе таким же образом, пишите сообщения мне или baragol.

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всём этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.

Примечание: статья написана исключительно в ознакомительных целях, и не является призывом к повторению подобных экспериментов дома ввиду потенциального риска причинения вреда физическому здоровью (в случае использования в приборах Li-ion аккумуляторов и фоторезисторов).

Доброго времени суток, уважаемые хаброюзеры и хаброчтители) Это – моя первая серьезная статья на Хабре, посему СУДИТЕ МАКСИМАЛЬНО СТРОГО, обещаю работать над стилем и содержанием.

У. Баффет завещал жене после своей смерти вложить все средства  в биржевой фонд ETF на S&P 500 (VOO) и жить в своё удовольствие. Однако книги, интернет и финконсультанты призывают нас составлять диверсифицированные портфели с обязательным включением в них облигаций. К слову, о диверсификации Баффет тоже отзывается не лестно и призывает все яйца хранить в одной корзине, просто внимательно за ней присматривать.

В данной статье мы попробуем разобраться, стоит ли верить оракулу из Омахи или прислушаться к финансовым консультантам. А поможет нам в этом Python и Quantopian.

Как-то раз, во время обучения на втором курсе университета, передо мной была поставлена задача: стряпать что-нибудь «этакое», дабы подтвердить высокое звание «будущего инженера-робототехника». На этой пафосной ноте я отправился в глубины сознания для поиска идей. После непродолжительного путешествия появилась мысль об устройстве, теорией создания которого хочу поделиться с общественностью.

Суть разработки такая. Рассмотрим обычный, скажем, 5-ти осевой манипулятор (кинематическая структурная схема изображена на рисунке ниже). Его возможности при перемещении в пространстве широки: он способен совершать движения в 5-ти координатах, причём одновременно, т.е. 3 координаты по трём осям XYZ и вращение вокруг двух из них. В таком случае рабочий элемент манипулятора способен занять любое положение в рабочем пространстве и вместе с этим сохранить требуемую ориентацию рабочего органа (не считая поворот рабочего элемента вокруг собственной оси).

Введение:

При математическом моделировании ряда технических устройств используются системы дифференциальных нелинейных уравнений. Такие модели используются не только в технике, они находят применение в экономике, химии, биологии, медицине, управлении.

Исследование функционирования таких устройств требуют решения указанных систем уравнений. Поскольку основная часть таких уравнений являются нелинейными и нестационарными, часто невозможно получить их аналитическое решение.

Возникает необходимость использовать численные методы, наиболее известным из которых является метод Рунге — Кутты [1]. Что касается Python, то в публикациях по численным методам, например [2,3], данных по применение Рунге — Кутты крайне мало, а по его модификации — методу Рунге-Кутта-Фельберга вообще нет.

В настоящее время, благодаря простому интерфейсу, наибольшее распространение в Python имеет функцию odeint из модуля scipy.integrate. Вторая функция ode из этого модуля реализует несколько методов, в том числе и упомянутый пятиранговый метод Рунге-Кутта-Фельберга, но, вследствие универсальности, имеет ограниченное быстродействие.

Целью настоящей публикации является сравнительный анализ перечисленных средств численного решения систем дифференциальных уравнений с модифицированным автором под Python методом Рунге-Кутта-Фельберга. В публикации так же приведены решения по краевым задачам для систем дифференциальных уравнений (СДУ).

В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.

Бывает, что решение не выполняется. Или выполняется так феерично, что лучше бы за задачу вообще никто не брался. Так случается в любой компании, и, конечно, так регулярно случается у нас. Задача была уменьшить количество таких ситуаций на важных проектах.

Почему всё может пойти через задницу? В первую очередь потому, что решение выработал человек, который не имел компетенции, полномочий или просто не был поддержан теми, кто будет это всё внедрять. То есть даже если решение трижды правильно — нужно, чтобы его правильность как минимум поняли исполнители.

Чаще случается, что не хватает каких-то кусков власти или ответственности. И мы тут на десятом году развития компании внезапно нашли работающую модель для того, чтобы понимать сразу, чего не хватает. То есть так же лажать, но чуть реже.

Мы в отделе аналитики онлайн-кинотеатра Okko любим как можно сильнее автоматизировать подсчёты сборов фильмов Александра Невского, а в освободившееся время учиться новому и реализовывать классные штуки, которые почему-то обычно выливаются в ботов для Телеграма. К примеру, перед началом чемпионата мира по футболу 2018 мы выкатили в рабочий чат бота, который собирал ставки на распределение итоговых мест, а после финала подсчитал результаты по заранее придуманной метрике и определил победителей. Хорватию в четвёрку не поставил никто.

Недавнее же свободное от составления ТОП-10 российских комедий время мы посвятили созданию бота, который находит знаменитость, на которую пользователь больше всего похож лицом. В рабочем чате идею все настолько оценили, что мы решили сделать бота общедоступным. В этой статье мы кратко вспомним теорию, расскажем о создании нашего бота и о том, как сделать такого самому.

В этом году мы, как никогда раньше, основательно подходим к работе над программой AppsConf — конференции для разработчиков мобильных приложений. Во-первых, у нас большой и классный программный комитет. Серьезно, чтобы в итоге отобрать около 60 докладов, 20 крутых профессионалов во всех мыслимых областях мобильной разработки работают с заявками уже с апреля месяца. Через их руки (глаза и уши на созвонах) уже прошло более 70 докладов, на основе которых сформировались некоторые советы о том, что для выступления хорошо, а что — плохо.

Советы эти естественно не связаны именно с тематикой конференции, а относятся к любому выступлению от специалиста для специалистов.

Рекомендую к прочтению даже тем, кто стабильно попадает в топ докладчиков, и особенно тем, кто туда стремится. Заодно и познакомимся с некоторыми членами Программного комитета.

Привет, Хабр! Мы в Хекслете запустили в этом году открытый и бесплатный проект для новичков: code-basics.ru. Это интерактивные курсы с практикой, рассчитанные на тех, кто вообще никогда не программировал. Мы учим основам программирования и рассказываем про базовое устройство компьютеров.

Сейчас доступен полный курс по PHP и первый модуль по JavaScript. На подходе Racket и Python. Весь исходный код платформы и самих уроков — в open source.

Сегодня хочу рассказать немного о сути Code Basics, его внутренностях и технологическом стеке.

По зову сердца и работе в Digital Design в качестве системного инженера, мне часто приходится сталкиваться с переусложненными программными продуктами и архитектурными конструкциями. Это вызывает страстное желание минимизации и упрощения всего, что попадается под руку, и приводит к восторгу от человеческих решений, просто делающих свою работу, без регистрации и смс.

Так я и познакомился с Alpine Linux.

Этот дистрибутив может вам понравиться по следующим причинам:

• Если вы любите минимализм и инструменты, ориентированные на выполнение поставленной задачи без лишних свистелок и украшений;
• Если вы заметили, что имеющиеся «мэйнстримные» дистрибутивы немного (?) раздуты и избыточны;
• Если вы захотели решить имеющуюся задачу простым способом.

Под «мэйнстримом» я подразумеваю тройку CentOS — Debian — Ubuntu (конечно же, ими мир не заканчивается), да простят меня все верующие в эти замечательные дистрибутивы. При их использовании, периодически, на границе восприятия, возникает колкая мысль – «а может быть можно проще?».

У холдинга Alphabet, частью которого является Google, есть подразделение «Х», занимающееся проектами, которые выглядят как чистой воды фантастика. Один из таких проектов сейчас как раз собираются реализовать. Он называется Project Malta, а участие в нем собирается принять участие Билл Гейтс. Правда, не непосредственно, а через свой фонд Breakthrough Energy Ventures. Выделить планируется около $1 млрд.

Пока что неясно, когда именно будет выделено финансирование, но намерения всех партнеров более чем серьезные. Идея хранилища энергии, часть которого — резервуар расплавленной соли, а часть — охлажденный теплоноситель принадлежит ученому Роберту Лафлину. Он профессор физики и прикладной физики в Стэнфордском университете, Лафлин получил Нобелевскую премию по физике в 1998 году.

Как известно, солнечная энергия уже дешевле в производстве, чем ядерная. Но у неё всё равно есть ряд проблем, и одна из них — «прерывистый» характер выработки. Другими словами, ночью солнечная станция не даёт никакой пользы. Но этот дефект тоже можно исправить.

Месяц назад возле Сиракуз (Италия) введена в строй первая в мире станции по концентрации солнечной энергии (concentrated solar power, CSP), которая круглосуточно работает на расплавленной соли.



Здесь вместо фотоэлементов используются параболические зеркала, сфокусированные на трубах с солью, которая способна нагреваться до 550°С. Расплавленная соль поступает в теплохранилище, кипятит воду, а пар крутит турбины.

Это вторая часть истории (вперемешку с рассказом о моих ошибках и их решениях) о том, как я (где-то два года в свободное время) разрабатывал мобильное приложение (под iOS/Android), которое бы мотивировало мою дочь решать примеры по математике. В итоге, получилось приложение, позволяющее ребёнку зарабатывать деньги своим умом.

Первую часть читайте тут.

План второй части

• О написании кода
• О контроле версий
• Об озвучке
• Об иконке
• О сборке под Android и о размере
• О сборке под iOS и о размере
• О названии и продвижении
• Статистика
• О чём жалею
• Что понял
• Ссылки

Мелочи в программировании, которые упрощают мне жизнь

• Ещё с Mono продолжаю использовать //TODO (в комментариях) для отметок мест, которые нужно доработать. Потом, все эти места можно удобно мониторить на закладке Task List (вызывается Ctrl+\, T):