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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #841 · 2.07

Люди в интернете массово хоронят Твиттер. Там Илон Маск сначала закрыл твиты от незарегистрированных юзеров, а теперь вообще ввел лимиты на чтение: 600 записей в день для обычных аккаунтов и 6000 записей в день для платных. Кажется, вообще нигде нет лимитов на чтение, потому что это ограничение для собственного же способа заработка на рекламе. Соцсети наоборот стараются, чтобы люди подсаживались на них и всё больше крутили ленту, свайпали сторисы, листали клипы. Если любое событие прервет мою прокрутку ленты, то я с высокой вероятностью перестану крутить и пойду заниматься чем-то более полезным. И всё-таки, практика показывает, что значительная часть активной аудитории готова соглашаться на любые неудобства и терпеть любые унижения. Уровень привыкания к конкретным средам и интерфейсам у людей очень высокий, плюс инертность социального графа в целом. Этим, в частности, объясняется, что у Фейсбука есть пользователи, несмотря на худший в мире UI/UX, и у Инстаграма в России есть пользователи даже после всех блокировок, и много всего удивительного. Люди всерьез держат ВПН постоянным или даже включают каждый раз ради Инсты. Да чего Инста: даже какой-нибудь забитый визуальным говном неадаптированный под телефоны форум типа "ФишкиНет" с дизайном из начала двухтысячных — тоже имеет устойчивую аудиторию. Так что, я бы Твиттер не хоронил. Уверен, Илон Маск может делать с любителями Твиттера всё, что захочет, всё равно найдётся немало тех, кто будет продолжать туда писать и читать, вести там свою онлайн-жизнь, строить карьеру блогера и так далее. По этому же принципу Дуров может добавить в Телегу какую-нибудь не относящуюся к мессенджерам попсовую херню для детишек, и мы всё равно проглотим и никуда не уйдём. Oh, wait... #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #pipelines

当前筛选 #pipelines清除筛选

🚢Saipem получила контракт на строительство офшорного трубопровода в Саудовской Аравии. Итальянская Saipem заключила новый контракт с Aramco в рамках действующего долгосрочного соглашения. Стоимость проекта оценивается примерно в $500 млн. Работы будут выполнены на месторождении Safaniya — одном из крупнейших офшорных нефтяных активов в мире. Контракт предусматривает проектирование, закупку, строительство и установку магистрального трубопровода диаметром 48 дюймов. Общая протяжённость составит около 65 км офшорной и 12 км наземной инфраструктуры, включая сопутствующие подводные объекты. Морская фаза будет реализована с использованием строительных судов Saipem, уже размещённых в регионе. Изготовление конструкций запланировано на верфи Saipem Taqa Al-Rushaid Fabricators в Даммаме с привлечением локальных инженерных ресурсов. Проект подтверждает устойчивость капитальных вложений в сегмент разведки и добычи в регионе Персидского залива и укрепляет позиции Saipem как одного из ключевых подрядчиков в офшорном строительстве на Ближнем Востоке. 📌Saipem S.p.A. — итальянская инжиниринговая и офшорная компания, основанная в 1957 году. Специализируется на EPC-проектах в нефтегазовом секторе. Акции компании обращаются на Миланской фондовой бирже; структура собственности включает институциональных инвесторов и итальянские финансовые структуры. #Offshore#Pipelines#SaudiArabia#Saipem#EnergyProjects

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html #Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines Summary Discuss advantages of using Scrapy framework Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.

Repositorio data science

@repo_science · Post #3078 · 18.04.2023 г., 15:54

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----