[Перевод] Где разработчикам искать деньги в блокчейне

Автор материала делится опытом участия в баунти-программах для разработчиков блокчейн-приложений.

Как и многие другие, я пришел в блокчейн-сферу в начале 2018 года, когда цена на биткоин взлетела до 19 тысяч долларов (хотя в 2014 году у меня была возможность купить монеты всего по 12$).

Сначала я, конечно, создал несколько аккаунтов на биржах. Потратив целых 20 долларов, я узнал все необходимое о ценах на газ, кошельках и закрытых ключах, а заодно пронаблюдал, как моя двадцатка испарилась во время переводов. Однако, в отличие от трейдеров мы, инженеры, проворачиваем подобное, чтобы разобраться как это работает. В общем-то, это всё, что на тот момент меня интересовало.

Предыстория

Я основатель нескольких неудачных стартапов. В рамках последнего мы пытались количественно измерить практику медитации через определение частоты сердцебиения и дыхания пользователя.

Сначала мы пользовались радиолокатором, а достигли цели с помощью одной только фронтальной камеры смартфона.

Многие воспринимали это как научную фантастику. Мы убедились, что потенциальные инвесторы поверят в правдоподобность сервиса, только если у нас к тому моменту уже будет реальный опыт выхода на рынок с получением как минимум миллиона долларов прибыли. В общем, нам не удалось собрать деньги, и в марте я был вынужден закрыть проект.

Разработка моего первого токенизированного приложения

С таким опытом я пришел в блокчейн-сферу. Нужно было на что-то жить и одновременно искать деньги для следующего стартапа, а ранее я постоянно слышал истории про блокчейн-разработчиков, которые становились миллионерами. Читать дальше →
[Перевод] Где разработчикам искать деньги в блокчейне
Source: geektimes

[Перевод] Насколько прибыльна блокчейн-разработка

Автор материала делится опытом участия в баунти-программах для разработчиков блокчейн-приложений.

Как и многие другие, я пришел в блокчейн-сферу в начале 2018 года, когда цена на биткоин взлетела до 19 тысяч долларов (хотя в 2014 году у меня была возможность купить монеты всего по 12$).

Сначала я, конечно, создал несколько аккаунтов на биржах. Потратив целых 20 долларов, я узнал все необходимое о ценах на газ, кошельках и закрытых ключах, а заодно пронаблюдал, как моя двадцатка испарилась во время переводов. Однако, в отличие от трейдеров мы, инженеры, проворачиваем подобное, чтобы разобраться как это работает. В общем-то, это всё, что на тот момент меня интересовало.

Предыстория

Я основатель нескольких неудачных стартапов. В рамках последнего мы пытались количественно измерить практику медитации через определение частоты сердцебиения и дыхания пользователя.

Сначала мы пользовались радиолокатором, а достигли цели с помощью одной только фронтальной камеры смартфона.

Многие воспринимали это как научную фантастику. Мы убедились, что потенциальные инвесторы поверят в правдоподобность сервиса, только если у нас к тому моменту уже будет реальный опыт выхода на рынок с получением как минимум миллиона долларов прибыли. В общем, нам не удалось собрать деньги, и в марте я был вынужден закрыть проект.

Разработка моего первого токенизированного приложения

С таким опытом я пришел в блокчейн-сферу. Нужно было на что-то жить и одновременно искать деньги для следующего стартапа, а ранее я постоянно слышал истории про блокчейн-разработчиков, которые становились миллионерами. Читать дальше →
[Перевод] Насколько прибыльна блокчейн-разработка
Source: geektimes

Голосовые помощники не учатся на тесте Тьюринга

Три года назад чат-бот Соня Гусева стала победителем первого теста Тьюринга на русском языке. После трёх минут разговора, 47% судей приняли её за человека. Сегодня голосовые ассистенты Яндекса и Google соревнуются в умении общаться на великом и могучем. Конечно, помощник не обязан имитировать человека и не должен никого обманывать, но есть ли чему поучиться Алисе и Ассистенту у Сони?

Под катом авторские комментарии к реальному диалогу чат-бота с судьёй в тесте Тьюринга, а также сравнительный анализ поведения современных голосовых помощников.

Читать дальше →
Голосовые помощники не учатся на тесте Тьюринга
Source: geektimes

[Из песочницы] Опыт использования LoRaWAN в системе АСКУЭ в реальных городских условиях

В этой статье изложены результаты опытной эксплуатации системы коммерческого поквартирного учёта энергоресурсов (далее АСКУЭ) в реальных городских условиях на базе отечественного оборудования LoRaWAN.

Наша компания с 2010 г. занимается созданием систем коммерческого и технического учета в ЖКХ. Мы давно и успешно используем «классические» каналы связи и оборудование для создания систем учета. Одним из знаковых проектов компании было создание крупнейшей на тот момент в РФ системы коммерческого общедомового и поквартирнгого учета на 1200 многоквартирных домов в г. Саранске в 2014 году.

В начале 2017 года мы активно начали исследовать LPWAN и IoT технологии. Одно из направлений развития IoT — это радиомодемы с ультранизким потреблением, что позволяет IoT устройствам работать несколько лет автономно от батареи питания и передавать данные на сравнительно большие расстояния. Основными технологиями в данной области являются LoRaWAN и NB-IoT. И если NB-IoT стандарт до сих пор находится в стадии пилотных зон покрытия у сотовых операторов, то оборудование LoRaWAN уже серийно производятся и разворачиваются в России. Именно с LoRaWAN мы и решили провести опытную эксплуатацию и, в случае успешных испытаний, внедрять данную технологию.
Читать дальше →
[Из песочницы] Опыт использования LoRaWAN в системе АСКУЭ в реальных городских условиях
Source: geektimes

Музыка в квартире. Встраивание

Доброго времени суток, Хабр!

После нескольких моих последних статей, промелькнули комментарии, что мои устройства не относятся к DIY, сложны для повторения и т.д., поэтому Вашему вниманию хочу предложить небольшую статью, как я встроил проигрыватель и колонки по квартире. Почти все из подручных средств и практически без разработки.
Читать дальше →
Музыка в квартире. Встраивание
Source: geektimes

Сравнение Parallels RAS с альтернативными технологиями

Еще несколько лет назад виртуальные рабочие места были востребованы только на крупных предприятиях сегмента Enterprise с большим количеством отделений. Это, в первую очередь, было связано с тем, что разворачиваемая рабочая среда требовала дорогостоящего сложного ПО и квалифицированных сотрудников, чтобы правильно установить и настроить систему. Сегодня решения становятся все более экономичными, эргономичными и легкими, и успешно завоевывают рынок малого и среднего бизнеса. Об этом говорит и растущий спрос на технологии виртуализации рабочих мест, и множество альтернативных решений, предлагаемых на рынке. Под катом рассказ про решение Parallels RAS и его сравнение с альтернативными технологиями. Читать дальше →
Сравнение Parallels RAS с альтернативными технологиями
Source: geektimes

DJI Osmo Mobile 2 — электронный стабилизатор для телефона

Если Вы не знаете ничего про Osmo, а DJI для Вас скорее имя модного диджея, то я кратко обо всем расскажу. Для тех кто в теме, следующие два абзаца можно прочитать по диагонали или начать с раздела “Разберемся что к чему”.


Читать дальше →
DJI Osmo Mobile 2 — электронный стабилизатор для телефона
Source: geektimes

Deep Learning: Распознавание сцен и достопримечательностей на изображениях

Время пополнять копилку хороших русскоязычных докладов по Machine Learning! Копилка сама не пополнится!

В этот раз мы познакомимся с увлекательным рассказом Андрея Боярова про распознавание сцен. Андрей — программист-исследователь, занимающийся машинным зрением в компании Mail.Ru Group.

Распознавание сцен — одна из активно применяемых областей машинного зрения. Задача эта посложнее, чем изученное распознавание объектов: сцена — более комплексное и менее формализованное понятие, выделить признаки труднее. Из распознавания сцен вытекает задача распознавания достопримечательностей: нужно выделить известные места на фото, обеспечив низкий уровень ложных срабатываний.

Это 30 минут видео с конференции Smart Data 2017. Видео удобно смотреть дома и в дороге. Для тех же, кто не готов столько сидеть у экрана, или кому удобней воспринимать информацию в текстовом виде, мы прикладываем полную текстовую расшифровку, оформленную в виде хабростатьи.

Перейти к текстовой версии
Deep Learning: Распознавание сцен и достопримечательностей на изображениях
Source: geektimes

Машинное обучение в Offensive Security

Вопреки расхожему мнению, машинное обучение — изобретение не XXI века. За последние двадцать лет появились лишь достаточно производительные аппаратные платформы, чтобы нейросети и другие модели машинного обучения было целесообразно применять для решения каких-либо повседневных прикладных задач. Подтянулись и программные реализации алгоритмов и моделей.

Соблазн сделать так, чтобы машины сами заботились о нашей безопасности и защищали людей (довольно ленивых, но сообразительных), стал слишком велик. По оценке CB Insights почти 90 стартапов (2 из них с оценкой более миллиарда долларов США) пытаются автоматизировать хотя бы часть рутинных и однообразных задач. С переменным успехом.
image
Идеи для пентестов
Машинное обучение в Offensive Security
Source: geektimes

[Перевод] Ursa Major планирует разрушить тренд на вертикальную интеграцию при конструировании ракет-носителей


Большинство разработчиков новых ракет-носителей предпочитают создавать двигатели самостоятельно. Ursa Major Technologies хочет это изменить. На фото — три из восьми двигателей Hadley (топливная пара «керосин-жидкий кислород»), построенных компанией после разворачивания их серийного производства. Источник фото: Ursa Major Technologies
Читать дальше →
[Перевод] Ursa Major планирует разрушить тренд на вертикальную интеграцию при конструировании ракет-носителей
Source: geektimes