Меня зовут Николай, я Frontend-разработчик IT-компании Relog. Хочу рассказать о самых распространённых ошибках в вёрстке современных проектов.

Дело в том, что лишь малая часть современных фронтендеров обращает внимание на работу с HTML и CSS, предпочитая готовые решения, вроде UI-библиотек и систем сеток. Но эти решения неидеальные и приходится дописывать обёртки вокруг них, видоизменять код, переписывать стили и совершать прочие действия для соответствия требованиям проекта. Тут-то и начинаются проблемы: вёрстка местами становится избыточной, стили переназначются через important и с каждым релизом проект всё сложней поддерживать. Я уже не говорю об удобстве использования и доступности. Об этом думают вообще в последнюю очередь.

В этой статье я расскажу лишь о небольшой части проблем, которые можно достаточно быстро решить, не прибегая к радикальному переписыванию больших частей проекта.

Распространённая задача программистов в работе с геопространственными данными — отобразить маршруты между различными точками. Решением, которое может понадобиться в разработке веб-сайта, делимся к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Зачастую приходится работать с большими объемами документов, к примеру, исполнительными листами, заявлениями, договорами, из текстов которых нам необходимо извлечь весьма конкретную информацию: ФИО, даты рождения, наименования должности, паспортные данные, адрес, ИНН и наименование компаний, даты подписания документов и так далее. Всё это относится к задаче распознавания именованных сущностей (NER). Какие инструменты могут помочь нам в решении данной задачи для русского языка?

Пожалуй, первое что приходит в голову Data Scientist’у, когда речь идет о NLP или конкретно NER-задачах — это проекты DeepPavlov. Немного углубимся в данную тему, разберем все по порядку.

DeepPavlov — это фреймворк (open source), который помогает в разработке различных голосовых ботов, соответственно, решая различные NLP задачи.

На вход подается непредобработанный (регистры, знаки и т.д. сохранены) текст, а на выходе мы хотим увидеть, так называемые, спаны — фрагменты текста, с которыми уже можно работать (например, отнести к определенной категории).

FingerprintJS не использует эту уязвимость в своих продуктах и не предоставляет сервисы межсайтового отслеживания. Мы боремся с мошенничеством и поддерживаем тенденцию полного устранения межсайтового отслеживания. 

Мы верим, что уязвимости, подобные этой, должны открыто обсуждаться, чтобы помочь браузерам как можно быстрее устранить их, поэтому отправили баг-репорт мейнтейнерам WebKit, создали демонстрацию уязвимости и открыли репозиторий с её кодом.

Привет, Хабр! Немного запоздало (ко дню программиста) делюсь подборкой бесплатных книг по программированию. Все они полезные, уровень скорее профессиональный, хотя и для развития от базового тоже подойдет, но, к сожалению, на английском. Среди тем книг: .NET, Алгоритмы, Android, iOS, Angular, C, C++, C#, JS, Linux, Python. В целом, найдется почти любая тема, которая приходит в голову.

Дисклеймер. Все эти книги взяты с одного ресурса, который существует за счет донейшенов. Получить книги можно без осуществления донейшенов, ресурс полностью бесплатный, пожертвования опциональны. Все книги написаны на основе контента со StackOverflow и являются код-ориентированными. Книги со временем обновляются. По ссылкам -- книги, актуальные на 15.09.2021.

Interactive rebase — один из самых универсальных инструментов Git'а. В этой статье от автора Git-клиента Tower рассказывается, как корректировать сообщения при коммитах и исправлять свои ошибки.

Статья про злоупотребления доказательства с нулевым знанием. Описаны такие темы, как "проблема гроссмейстера", "обман, выполненный мафией", "обман, выполненный террористами" и предложены решения этих проблем.

В статье рассказывается об опыте боевого применения обфускатора ConfuserEx 0.6.0 для защиты сервиса .Net под Windows и Mono. Дело было в далеком 2016 году, но, я думаю, тема не потеряла актуальность и сейчас.

Введение

Распознавание именованных сущностей

Async/Await — Введение

Неизвестные, опубликовали в свободном доступе персональные данные 703,000 человек, предположительно сотрудников ОАО «РЖД».