TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #273 · 28.03

Недавно, как вы знаете, был большой скандал со сливом данных кучи пользователей из Яндекс Еды. Самое неприятное, пожалуй, что утекли адреса людей с точностью до квартиры. У меня почти всех друзей затронуло так или иначе (и меня самого тоже). Сам слив, как говорят, был вызван саботажем изнутри на фоне последних событий. Независимо от того, какую цель преследовал злоумышленник, навредил он этим всем: адепты любой из сторон конфликта смогут воспользоваться данными для нанесения ущерба своим противникам. Вина самого Яндекса в утечке представляется мне не очень высокой. Не будет же компания проводить в своих рядах идеологическую проверку, а по её результатам увольнять и лишать доступа. Но в статьях с анализом в основном винят Яндекс за сам факт хранения данных. Видел хорошее объяснение на эту тему: штраф за утечку мизерный, а хранение данных бизнесу выгодно, это может принести прибыль в дальнейшем, даже если прямо сейчас данные не нужны. К тому же, чисто технически сложнее сделать так, чтобы правильно понимать, какие данные оставлять, а какие нет, чем просто тупо записывать всё подряд. Так что это вопрос цифр: "дешевле" хранить, чем не хранить. Другое дело, как это всё используется. Вчера заказал продукты в Лавке, и мне в заказ положили рекламную "симкарту" от Мегафона. Я не знаю, сколько стоит Мегафону одна такая реклама, возможно, очень дёшево, и поэтому за ней никак не следят. Ведь Лавке совершенно точно известно, что я и так являюсь клиентом Мегафона. Они буквально только что доставили мне этот самый заказ по моему аккаунту, где указан мегафоновский номер. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #numarray

当前筛选 #numarray清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #129 · 31.08.2016 г., 15:36

https://pypi.python.org/pypi/numpy #NumPy is a general-purpose #array-processing package designed to efficiently manipulate large #multi-dimensional arrays of arbitrary records without sacrificing too much speed for small multi-dimensional #arrays. NumPy is built on the #Numeric code base and adds features introduced by #numarray as well as an extended #C-API and the ability to create arrays of arbitrary type which also makes NumPy suitable for interfacing with general-purpose #data-base applications.