Привет, Хабр! В общем работаю я значит Архитектором Программных Решений. Мы тут монолиты на микросервисы переводим поэтому я решил для наших разработчиков написать пример проекта с сагой и за одно может оно и вам понадобиться поэтому выложил сюда. Статья будет дополняться по мере поступления вопросов от вас и от наших разработчиков

Эта статья - вторая в серии, после статьи Ретеншен — основная метрика F2P игры, вероятностный подход

Здесь я рассматриваю ретеншен не как скалярную случайную величину, а как случайный временной ряд. Далее создаю модель нелинейной аппроксимации метрики, учитывающую сезонность и выпуск патчей.

Рассмотренная методика реализована в виде Jupyter-ноутбука retention-rate-approximator, выложенного в общий доступ.

Как думает искусственный интеллект? Попробовать разобраться в его логике можно в игре от менторов AI Talent Hub, онлайн-магистратуры Napoleon IT и ИТМО, и студентов ИТМО «Отгадай слово». За два месяца в нее сыграли уже более 107 тысяч уникальных пользователей, а количество подписчиков одноименного телеграм-канала увеличилось до 5 000.
Что делает игру такой популярной, как проект окупился без затрат на продвижение и рекламы на сайте, а также почему при работе с ИИ не избежать ошибок? Рассказываем в статье. 

Невероятно красивая графика, игра с уникальной концепцией или геймплеем и увлекательная песочница - все это присуще играм из чартов продаж. Добиться успеха вам поможет не только маркетинг или тысячи добавлений в список желаний, а по настоящему классная игра и чтобы понять, что делает игры успешными стоит анализировать продаваемые релизы каждого месяца. 

https://fakt309.github.io/thisisthewall/

В языках программирования строки сравниваются очень просто, если строка отличается хотя бы на один символ, то возвращает false.

Но вот что если мы хотим не просто получать дискретное значение (true / false), а дифференцированное, например в процентах. Ведь согласитесь строки test и testing гораздо ближе к друг другу, чем test и abcd. Для данной проблемы существует множество решений, мы поговорим о самый популярных алгоритмах (также об их модификациях):

Расстояние Хэмминга

Расстояние Левенштейна

Сходство Джаро — Винклера

Коэффициент Сёренсена

Кибератаки, воровство и вандализм — сервисы аренды самокатов — кикшеринги кажутся довольно уязвимыми, но так ли это? В одном из недавних проектов команда Бастион проверяла защиту Юрент — это отличный повод узнать подробности из первых уст.

Мы попросили директора по IT Юрент Андрея Калинина рассказать о том, почему пенсионеры угоняют самокаты, сталкиваются ли в компании с киберугрозами и как устроена система безопасности шеринговых сервисов.

Приложения для игрового вычисления сюжетов и историй.

О хуках в фронтенд-разработке на Хабре писали уже не раз, и в этой статье мы не сделаем великого открытия. Наша цель другая – рассказать про React Hooks настолько подробно и просто без трудной терминологии, насколько это возможно. Чтобы после прочтения статьи каждый понял про хуки всё. Эта статья будет полезна как начинающим React-разработчикам, так и тем, кто хочет, не уходя в глубины документации, получить практическую информацию в сжатом виде. 

Писатели-фантасты на протяжении многих лет регулярно обращаются к сюжетам про «восстания машин», но по актуальности они, кажется, сейчас отходят на второй план. Зато можно рассмотреть другую интересную сторону этой медали: историю о том, как люди сами отдают контроль над своими жизнями в руки искусственных интеллектов и алгоритмов. Просто потому что они точнее, надежнее и не думают о собственной выгоде. Если мы уже можем читать реальные новости про цифрового прокурора в Шанхае и выпускников, которые готовы доверить искусственным интеллектам выбор своей профессии, то почему бы фантастам не рассмотреть возможные изъяны и риски? И они действительно уже делали это не раз! Вот несколько ярких примеров от классики и до наших дней.

Предисловие

Мой переход на F# в качестве излюбленного языка был слегка усеян препятствиями. Примерно через десять лет почти постоянного использования C# у меня пробудилось любопытство, когда я услышал об этом другом #-языке. Моя первая реакция была той, которую с тех пор видел у других C#-разработчиков — отрицание, — C# является хорошим языком, и мне с ним комфортно, так зачем тратить силы на изучение другого? Но любопытство осталось — и, по крайней мере, несколько раз выделил вечер, чтобы прочитать базовый вводный пост и попытаться написать каких-нибудь ката на F#. Это не прижилось, потому что я просто чувствовал себя потерянным и не мог воплотить свой опыт использования C# в ощущение даже отдаленного комфорта с F#. Достаточно легко опустить фигурные скобки, немного замяться, чтобы не забыть let вместо var — но как сделать то, что я хотел?

Тогда я этого не осознавал, но, на мой взгляд, наблюдал потенциальный недостаток в том, как F#-разработчики говорят, описывают и представляют свой язык внешнему миру. Существует обширная база материалов обо всех возможностях и функциональности F#: Algebraic Data Types, Exhaustive Matching, Type Inference и т.д. Есть много статей, посвященных тому, как решать широкий спектр задач с помощью F#. Но, как мне кажется, не хватает чего-то вроде следующего: некоторых указаний о том, как взять то, что вам уже удобно в C#, и перевести их на F#. Так что мне интересно, можем ли мы как-то закрыть этот недостаток.