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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #784 · 21.03

У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься. СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст. То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое: /search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962 Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же. При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент. Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #recommendations

当前筛选 #recommendations清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1420 · 15.04.2023 г., 07:01

Всем привет! Мы в Okko расширяем департамент анализа данных. Сейчас в команде больше 50 человек, мы продолжаем расти, совершенствуя работу с данными, в т.ч. рекомендательную систему. Поэтому ищем близких по духу людей, вместе с которыми создадим принципиально новый подход к зрительскому опыту. Мы ждем Data Scientists, Data Analysts, Data Engineers, Python Developers и т.д. уровня middle+/senior. Можно выбрать направление – «Платформа экспериментов», «Рекомендации», «Поиск», «Монетизация», «Growth», «Контент», «Техническая команда». Сделали страничку со всеми подробностями, там же можно откликнуться на понравившуюся вакансию: https://analytics.okko.tv/ Ждем твой отклик #data#datascientists#dataanalysts#dataengineers#ds#da#de#ml#recsys#recommendations#search#datadriven#AB#growth#okko