Процессинговая система: описание, особенности. процессинговые системы в россии

Процессинговые системы в России

Раньше банки преимущественно использовали только международные процессинги для проведения операций. Теперь тенденция меняется. Они предпочитают создавать свои процессинговые центры. Это позволяет им освободиться от зависимости в сторонних компаниях, а также самостоятельно внедрять новые технологии. Причем это касается не только банков. Крупные фирмы также работают над созданием процессинговых систем. Например, на сайте secure.sirena-travel.ru процессинговая система, используемая для проведения платежа, – результат разработки на базе решений «Сирена-Трэвел».

Но так или иначе, использование таких платежных систем, как Visa или MasterCard, обязывает банки применять зарубежные международные процессинговые системы. Яркий пример такого сотрудничества – Сбербанк и процессинговая система Way4.

Главный недостаток отечественных сервисов – локальность. Каждый банк разрабатывает процессинг исключительно для личного пользования, что, в свою очередь, не позволяет объединить все платежные схемы в единую систему.

Пересказ грамматики Ложбана или что мне удалось усвоить

Ложбан — искусственный человеческий язык, созданный на основе Логланга в 1987 году Группой логического языка (The Logical Language Group). Лицензионно-открыт и свободен. Основан на логике предикатов. Имеет описание в формате YACC и EBNF.

Алфавит

a, b, d, f, g, i, k, l, m, n, o, p, r, s, t, v, z — читаются как в английском
h, w, q — нет в алфавите
e — читается как русская Э
u — читается как русская У
c — читается как русская Ш. Но ci — произносится как «щи».
х — читается как русская Х (!)
j — читается как русская Ж
tc — читается как русская Ч
y — это шва и произноситься как безударная Ы. Например cy — произносится как «шы».
‘ — просто разделитель наподобие наших Ь, Ъ знаков (в транскрипции заменяется на h).
. — пауза в произношении.

Числительные

0 — no, 1 — pa, 2 — re, 3 — ci, 4 — vo, 5 — mu, 6 — ха, 7 — ze, 8 — bi, 9 — so
pi — десятичная точка

Например:
pa re ci pi vo mu — 123,45
pa no no — 100

Процессинг мРНК

Кэпирование

Основная статья: Кэп

Химическая структура кэпа

Кэпирование представляет собой присоединение к 5′-концу транскрипта 7-метилгуанозина через необычный для РНК 5′,5′-трифосфатный мостик, а также метилирование остатков рибозы двух первых нуклеотидов. Процесс кэпирования происходит во время синтеза молекулы пре-мРНК. Кэпирование защищает 5′-конец первичного транскрипта от действия рибонуклеаз, специфически разрезающих фосфодиэфирные связи в направлении 5’→3′.

Функции кэпа и связанных с ним белков:

• участие в сплайсинге;
• участие в процессинге 3′-конца мРНК;
• экспорт мРНК из ядра;
• защита 5′-конца транскрипта от экзонуклеаз;
• участие в инициации трансляции.

Полиаденилирование

Основная статья: Полиаденилирование

Фермент поли(А)-полимераза присоединяет 3′-концу транскрипта от 100 до 200 остатков адениловой кислоты. Полиаденилирование осуществляется при наличии сигнальной последовательности на 3′-конце транскрипта, за которой следует . Вторая последовательность является сайтом разрезания.

Сплайсинг

Основная статья: Сплайсинг

После полиаденилирования мРНК подвергается сплайсингу, в ходе которого удаляются интроны (участки, которые не кодируют белки), а экзоны (участки, кодирующие белки) сшиваются и образуют единую молекулу. Сплайсинг катализируется крупным нуклеопротеидным комплексом — сплайсосомой, состоящей из белков и малых ядерных РНК. Многие пре-мРНК могут быть подвергнуты сплайсингу разными путями, при этом образуются разные зрелые мРНК, кодирующие разные последовательности аминокислот (альтернативный сплайсинг).

Редактирование

Основная статья: Редактирование РНК

Редактирование РНК — процесс, в ходе которого информация, содержащаяся в молекуле РНК, изменяется путём химической модификации оснований.

Метилирование

мРНК эукариот подвергаются посттранскрипционному метилированию. То есть сметению (метилированию) наружу ингибиторного гена. Наиболее распространённой модификацией является метилирование остатков аденина по положению N6 с образованием N6-метиладенозина (m6A). Этот процесс метилируют ферменты N6-аденозинметилтрансферазы, которые распознают остатки аденина в консенсусных последовательностях GAC (70 % случаев) и AAC (30 % случаев). Соответствующие деметилазы ингибируют обратный процесс деметилирования. Учитывая обратимость и динамичность процесса метилирования мРНК, а также повышенную концентрацию m6A в длинных экзонах и вокруг стоп-кодонов, предполагают, что метилирование мРНК выполняет регуляторную функцию.

Как воссоздать эффект муарового узора в библиотеке p5.js для новичка (быстрый гайд)

Из песочницы

Муаровый узор — это оптическая иллюзия, возникающая при наложении двух периодических сетчатых рисунков. Повторяющиеся элементы двух рисунков то накладываются друг на друга, то образуют промежутки.
В обычной жизни мы часто сталкиваемся с ним, например, когда смотрим на тюлевые занавески. Что неудивительно — само французское название Moire исходно обозначало похожий тип шелковой ткани.
Этот эффект можно часто наблюдать в самых разных сферах — от фотографии до радиологии и мореходства.
Чтобы добиться возникновения этого эффекта, а заодно попрактиковаться в p5.js, я решил написать простой код, который его воссоздает.
p5.js — это библиотека для Javascript, созданная в 2014 году. Ее основная цель — стать окном в мир программирования для дизайнеров, художников, учителей и прочих представителей творческих профессий. Он поддерживает и анимацию, и схемы, легко переводится в веб-формат.

Процессим биткоин. Как устроена страница оплаты в B2BinPay

B2BinPay — криптовалютная платежная система с множеством связанных бэкэндов приложений, аналитики, нод, очередей, но лишь одной UI-страницей, которую видит конечный пользователь. К ней предъявляются высокие требования относительно удобства в использовании. Несмотря на кажущуюся простоту страницы, команде разработчиков было бы интересно поделиться тем, как она устроена изнутри.
Для понимания бизнес-процессов потребуется погрузиться в предметную область. Для читателей, которые ещё не знают, что такое криптовалюта, блокчейн и адрес, мы составили короткие и понятные определения под катом.

Виды и типы процессинговых систем

В России для электронных расчетов финансовые компании создают собственные платежные центры. Они снабжаются программным продуктом, который осуществляет контроль эмитированных карт.Интеграция в международные системы обязывает наши финансовые учреждения использовать услуги зарубежных процессинговых центров и внедрять их программное обеспечение. Также отечественные банки зависят от мировых монстров как юридически, так и финансово. То есть полностью обязаны выполнять требования по сотрудничеству ради удобства потребителя.

Крупнейшие процессинговые системы в России используют платежные комплексы, разработанные «Компанией объединенных карточек». Самые известные зарубежные центры – Visa, Master Card, Skrill и другие. Все процессинговые комплексы производят интернет-эквайринг при помощи единой сети.

Проблема российских финансовых систем в том, что каждый банк производят свою собственную платежную систему, не предоставляя возможности пользования ею другим игрокам рынка.

Режимы программирования

Processing имеет несколько разных режимов программирования, что позволяет создавать программы на разных языках и запускать их на разных платформах. Режим программирования по умолчанию – это режим Java. Другие режимы программирования (вроде Android Mode или Python Mode) можно добавить, кликнув на кнопку, находящуюся в правом верхнем углу PDE, и выбрав в открывшемся меню пункт «Add Mode…».

Режим Java

Этот режим позволяет писать короткие программы для отрисовки графики на экране, но также позволяет создавать сложные программы на языке Java. Им могут пользоваться новички, но он подойдет и для разработки профессиональных Java-программ. Скетчи, написанные в этом режиме, можно экспортировать в виде приложений Java, которые затем можно будет запускать на операционных системах Linux, Mac OS X и Windows.

Для опытных пользователей

К скетчу, создаваемому в режиме Java, могут быть подключены Java-файлы с расширением «*.java». Их можно создавать прямо в PDE или скопировать в папку скетча, нажав на Sketch > Add File… или просто перетащив нужный файл в текстовый редактор. В файлах с расширением «*.java» можно писать любой Java-код. Фактически, весь Java-код можно писать прямо в среде разработки Processing, сделав подкласс на основе PApplet. Примерно так:

public class MyDemo extends PApplet {

Эта техника предназначена только для опытных разработчиков, и мы использовать ее не рекомендуем. Использование этой техники означает, что ни одна дополнительная вкладка больше не будет вложенным классом, поэтому вам нужно будет дополнительно повозиться с тем, чтобы они корректно коммуницировали друг с другом при помощи PApplet. Если вы хотите воспользоваться дополнительным функционалом Java, использовать эту технику необязательно. Если вы опытный разработчик, которому нужны более продвинутые инструменты и средства для редактирования кода, вы можете создать скетч для Processing в другом редакторе языка Java. Файл «core.jar» Processing можно использовать в качестве части любого Java-проекта.

Безопасность

К сожалению, на сегодняшний день ни одна процессинговая система не может обеспечить полную защиту клиентов от мошенников. Одним из методов борьбы с хакерами явилось появление комплекса мер безопасности по стандарту PCI DSS. Согласно его положениям, на всех этапах удаленных банковских операций с карточным счетом на каждого участника платежной схемы накладываются обязательства:

1. Каждый банк-эмитент снабжает пластиковую карту защитой от подделок. В качестве такой защиты могут выступать магнитные чипы или полоски, номера типа CVV, дополнительный идентификационный код PAN, PIN для владельцев платежных карт. Также держатель платежного инструмента проходит 3-D Secure аутентификацию. Каждому владельцу присваивается логин и одноразовый пароль посредством СМС.
2. Каждый процессинговый центр проходит сертификацию. Без должной аттестации к участию в платежных транзакциях он не допускается, пока не пройдет переаттестацию. Все сотрудники проходят проверку национальной службы безопасности.

Вся информация передается при помощи криптографических алгоритмов и защитных протоколов по стандартам PCI DSS. Каждых участник финансовой операции постоянно проходит аудит по мерам безопасности. Стандарт PCI DSS также предъявляет требования и к электронным платежным системам, которые проходят обязательную сертификацию.

Команда разработчиков графического языка Processing представила официальную JavaScript-библиотеку p5.js

Язык Processing, основанный на Java, был написан в 2001 году для создания графики и анимаций. Для использования этого языка в интернете в 2008 году Джон Резиг написал библиотеку Processing.js. Библиотека быстро завоевала популярность и активно развивалась в течение нескольких лет после релиза. Часы на кривых Безье, о которых на Хабре писали несколько дней назад, были созданы именно с помощью Processing.js.
В прошлом году команда разработчиков Processing объявила о планах создать собственную JavaScript-библиотеку. В августе бета-версия p5.js была представлена широкой публике. Библиотека p5.js сильно отличается от Processing.js по архитектуре. Главные отличия — отсутствие необходимости изучать язык Processing и более тесная интеграция с HTML. Processing.js — это транслятор Processing в JavaScript. Основное назначение этой библиотеки — рендеринг файлов PDE с исходным кодом Processing. При использовании этой библиотеки программист может вообще не знать JavaScript. Возможно, в 2008 году это была весьма удачная идея, но сейчас, после нескольких лет бурного развития JavaScript и появления множества графических библиотек сформировалось поколение программистов и дизайнеров, для которых JavaScript намного «роднее» и понятнее Java-подобного Processing.

Пример анимации, созданной с помощью языка Processing

Наш опыт работы с DeepPavlov: голосовой помощник за 20 дней и приём 5000 звонков на горячей линии

Когда объявили режим самоизоляции, на горячую линию по коронавирусу в Татарстане поступало множество вопросов от жителей. Чтобы разгрузить операторов коллцентра, мы в Центре Цифровой Трансформации республики вместе с уполномоченным по ИИ в Татарстане разработали голосового помощника, который отвечал на несложные вопросы.
Для приема звонков мы использовали платформу Voximplant, а для распознавания вопросов и ответов — DeepPavlov. Голосового помощника получилось запустить за две с половиной недели, и он помог обработать 5000 звонков. У нас получилось выкатить продукт, который помогал жителям Татарстана получать достоверную информацию от властей, да и просто выходить на улицу. Ниже расскажем, как мы это делали.

Построение собственного (In-House) процессингового центра

В нашей стране имеется много банковских учреждений и каждый более-менее серьезный игрок на этом рынке желает обеспечить построение собственного (In-House) процессингового центра. Не всегда это целесообразно экономически, но банки продолжают создавать ПЦ с завидным постоянством.

Причины, по которым баки создают собственную ПЦ:

1. объемы бизнеса таковы, что иногда дешевле иметь собственный ПЦ, чем пользоваться сторонним;
2. свой ПЦ позволяет быстро внедрять новые технологические продукты и услуги;
3. удовлетворение амбиций руководителей банковской организации;

возможные риски при передаче данных. Информация о клиентах и оборотах организации всегда известна стороннему ПЦ.

Литература

• Bohnacker, Hartmut; Gross, Benedikt; Laub, Julia & Lazzeroni, Claudius (August 22, 2012), Generative Design: Visualize, Program, and Create with Processing (1st ed.), Princeton Architectural Press, сс. 472, ISBN 978-1616890773
• Glassner, Andrew (August 9, 2010), (1st ed.), A K Peters/CRC Press, сс. 955, ISBN 1-56881-716-9. Проверено 7 июня 2013.
• Reas, Casey & Fry, Ben (June 17, 2010), Getting Started with Processing (1st ed.), Make, сс. 208, ISBN 1-4493-7980-X
• Noble, Joshua (July 21, 2009), (1st ed.), O’Reilly Media, сс. 736, ISBN 0-596-15414-3
• Terzidis, Kostas (May 11, 2009), (1st ed.), Wiley, сс. 384, ISBN 0-470-37548-5
• Reas, Casey; Fry, Ben & Maeda, John (September 30, 2007), (1st ed.), The MIT Press, сс. 736, ISBN 0-262-18262-9. Проверено 7 июня 2013.
• Fry, Ben (January 11, 2008), (1st ed.), O’Reilly Media, сс. 382, ISBN 0-596-51455-7
• Greenberg, Ira (May 28, 2007), (1st ed.), friends of ED, сс. 840, ISBN 1-59059-617-X. Проверено 7 июня 2013.
• Shiffman, Daniel (August 19, 2008), (1st ed.), Morgan Kaufmann, сс. 450, ISBN 0-12-373602-1
• Faludi, Robert (January 4, 2011), (1st ed.), O’Reilly Media, сс. 320, ISBN 978-0-596-80774-0
• Vantomme, Jan (September 20, 2012), (1st ed.), Packt Publishing, сс. 291, ISBN 9781849517942
• Pearson, Matt (June 1, 2011), (1st ed.), Manning, сс. 240, ISBN 9781935182627

Реализация шлюза P2P операций перевода с карты на карту

Из песочницы

Для своего проекта мне потребовалось реализовать возможность перевода с карты на карту. Для официального подключения к интерфейсу любого банка необходимо заключение договора и выполнение ряда условий. Поэтому было принято решение сделать шлюз к публичной странице банка. Для этих целей были выбраны два банка Тинькофф и БИН Банк предоставляющие возможность перевода на “свои” карты без комиссии. Подробней о тарифах и ограничениях на перевод вы можете ознакомиться на соответствующих страницах банков. В этой статье краткое описание работы шлюза, реализующего функциональность приема платежей на карту.
Требуется реализовать перевод с любой карты на заранее выбранную карту, с поддержкой процедуры авторизации 3DSecure. 3DSecure это защищенный протокол авторизации пользователей для CNP-операций (без присутствия карты). Подробней вы можете почитать на специализированных сайтах, ниже на схеме приведена упрощенная схема, как это работает с точки зрения пользователя.

Делаем параллельный корпус из книг с помощью sentence embeddings

Tutorial

При поиске параллельных корпусов для своих нужд, — это может быть обучение модели машинного перевода или изучение иностранного языка, можно столкнуться с тем, что их не так уж и много, особенно, если речь идет не об английском, а каком-то редком языке. В этой статье мы попробуем создать свой корпус для популярной языковой пары русский-немецкий на основе романа Ремарка «Три товарища». Любителям параллельного чтения книг и разработчикам систем машинного перевода посвящается.

Задача

Такая задача называется выравниванием текстов и может быть до какой-то степени решена следующими способами:

• Использовать эвристики. Можно считать количество предложений в текстах, количество слов в них и на основе этого производить сопоставление. Такой способ не дает хорошего качества, но может тоже быть полезным.

Примеры

Карта президентских выборов США

Результат выполнения нижеприведенного кода

PShape usa;
PShape state;
String [] Obama  = { "HI", "RI", "CT", "MA", "ME", "NH", "VT", "NY", "NJ",
	 "FL", "NC", "OH", "IN", "IA", "CO", "NV", "PA", "DE", "MD", "MI",
	 "WA", "CA", "OR", "IL", "MN", "WI", "DC", "NM", "VA" };

String [] McCain = { "AK", "GA", "AL", "TN", "WV", "KY", "SC", "WY", "MT",
	 "ID", "TX", "AZ", "UT", "ND", "SD", "NE", "MS", "MO", "AR", "OK",
	 "KS", "LA" };

void setup() {
  size(950, 600);
  // The file Blank_US_Map.svg can be found at Wikimedia Commons
  usa = loadShape("http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/3/32/Blank_US_Map.svg");
  smooth(); // Improves the drawing quality of the SVG
  noLoop();
}

void draw() {
  background(255);
  // Draw the full map
  shape(usa, , );
  // Blue denotes states won by Obama
  statesColoring(Obama , color(, , 255));
  // Red  denotes states won by McCain
  statesColoring(McCain, color(255, , ));
  // Save the map as image
  saveFrame("map output.png");
}

void statesColoring(String[] states, int c){
  for (int i = ; i < states.length; ++i) {
    PShape state = usa.getChild(statesi);
    // Disable the colors found in the SVG file
    state.disableStyle();
    // Set our own coloring
    fill(c);
    noStroke();
    // Draw a single state
    shape(state, , );
  }
}

Основы NLP для текста

1. Токенизация по предложениям.
2. Токенизация по словам.
3. Лемматизация и стемминг текста.
4. Стоп-слова.
5. Регулярные выражения.
6. Мешок слов.
7. TF-IDF.

3. Лемматизация и стемминг текста

Примеры:

Примеры:

1. Слово good – это лемма для слова better. Стеммер не увидит эту связь, так как здесь нужно сверяться со словарем.
2. Слово play – это базовая форма слова playing. Тут справятся и стемминг, и лемматизация.
3. Слово meeting может быть как нормальной формой существительного, так и формой глагола to meet, в зависимости от контекста. В отличие от стемминга, лемматизация попробует выбрать правильную лемму, опираясь на контекст.

здесь
эту чудесную шпаргалку

5. Регулярные выражения.

• . – любой символ, кроме перевода строки;
• \w – один символ;
• \d – одна цифра;
• \s – один пробел;
• \W – один НЕсимвол;
• \D – одна НЕцифра;
• \S – один НЕпробел;
• – находит любой из указанных символов match any of a, b, or c;
• – находит любой символ, кроме указанных;
• – находит символ в промежутке от a до g.

документации Pythonrere.sub

regexregex101

6. Мешок слов

извлечением признаков

1. Определить словарь известных слов (токенов).
2. Выбрать степень присутствия известных слов.

схожие документысхожее содержимоеПример:

3. Создаем векторы документа

Еще пару слов про мешок слов

• игнорирование регистра слов;
• игнорирование пунктуации;
• выкидывание стоп-слов;
• приведение слов к их базовым формам (лемматизация и стемминг);
• исправление неправильно написанных слов.

N-граммаПример:

• the office
• office building
• building is
• is open
• open today

Оценка (скоринг) слов

1. Количество. Подсчитывается, сколько раз каждое слово встречается в документе.
2. Частотность. Подсчитывается, как часто каждое слово встречается в тексте (по отношению к общему количеству слов).

Introduction

The (original) Raspberry Pi contained an ARMv6 CPU, and 256 or 512 MB RAM. The Raspberry Pi 2 contains a quad-core ARMv7 CPU, and 1 GB of RAM. The Raspberry Pi 3 and 3+ contain a quad-core ARMv8 (64-bit) CPU, which can also be operated in an ARMv7 compatible mode. It contains the same 1 GB of RAM. The Raspberry Pi Zero and Raspberry Pi Zero W feature the same ARMv6 CPU as the original Raspberry Pi, and 512 MB RAM. They all contain the same Broadcom VideoCore IV graphics processor.

All models primarily run a modified version of the Debian Linux distribution named Raspbian that was made to run on the ARMv6 CPU (and higher).

On the Pi 2, 3 and 3+ it is also possible to run other, unmodified Linux distributions, such as Debian or Fedora, since those settled on the ARMv7 architecture as their “baseline” for modern ARM support. However on those distributions you might not have the necessary kernel modules and graphics library to make full use of the Pi’s peripherals. This page thus specifically talks about running Processing on Raspbian.

И ещё о сортировках

И ещё о сортировках

Рискну опять поднять эту тему. Начну со ссылки на статью Михаила Опанасенко (oms7), очень впечатляющую по объёмам проделанной работы, а также по количеству приведёных ссылок. Свой материал начал готовить, не зная об этой публикации, что впоследствии, после ознакомления привело к необходимости его существенной переработки. Для тех, кто уже прочитал эту статью, сообщаю, что в моём материале, исследуются более разнообразные по типам данные, в частности, строки и вещественные числа, используются библиотеки boost и bsd, а также затрагиваются некоторые другие отсутствующие в названной статье темы.

Сущности для платформы Яндекс.Диалоги

В прошлую субботу состоялся онлайн-хакатон по разработке навыков Алисы. Жаль, что никто не написал здесь об итогах, любопытно почитать истории победителей. Но раз желающих не нашлось, то поделюсь своей историей.
Я делаю голосовой интерфейс для управления брокерским счётом, уже писал об этом на Хабре — Алиса, купи акции Яндекс. В какой-то момент мне понадобилось извлекать из запроса цену в разных валютах. Уверен, я не первый, кто столкнулся такой задачей, поэтому попытался найти готовые интенты или именованные сущности на GitHub, но ничего не нашёл. На носу был хакатон, много разработчиков в одном месте, подумал я, если каждый поделится своими наработками, то сущностей наберётся на целую библиотеку. Так родилась идея для репозитория «библиотека сущностей».

Как работают мобильные кошельки на примере приложения «Mir Pay»

Как известно, в 2015 году мы запустили в эксплуатацию платежную систему «Мир», и карты «Мир» в России принимаются повсеместно. Это, конечно, очень здорово, но сейчас набирает популярность использование мобильных кошельков для оплаты покупок. Согласно статистике, в 2019 году 19% всех операций составляют платежи при помощи смартфона. В 2017 году их было всего 3%. В 2018 году собственное платёжное приложение представила и платежная система «Мир». Mir Pay написан на Kotlin, может работать на телефонах с поддержкой NFC и операционной системой Android 6.0 и выше.
Меня зовут Богданов Валерий, я являюсь руководителем группы тестирования в команде мобильных платежей департамента информационных технологий НСПК, и я расскажу о том, как работают мобильные кошельки на примере нашего приложения Mir Pay.

Video library

Use the new GL Video library to make use of the Raspberry Pi’s accelerated video decoding hardware. (also available from the Contribution Manager)

Examples show the various ways the library can be used. Please file issues here.

Video library: Capture

If you’re receiving the error with the (regular) Video library, try installing the necessary packages by executing in a terminal.

Alternatively, the GL Video library also contains some (very limited) functionality for using capture hardware. See this example for details.

If you want to use the Raspberry Pi camera with the GL Video library, add the following line to your file and reboot:

(Note this is a lowercase not a number one.) After the reboot your camera should show up as .

Преимущества создания собственной процессинговой системы

Иногда создание личного процессинга финансово невыгодно для банков. Но в силу каких-то причин они все равно вкладывают в него деньги. Чаще всего это обусловлено следующими преимуществами:

• Уменьшение затрат на обслуживание электронных платежей.
• Независимость от сторонних фирм.
• Быстрое внедрение новых технологий и функций.
• Снижение рисков при передаче данных сторонней организации.

На сегодняшний день самым крупным разработчиком процессинговых карточных систем в России является «Компания объединенных кредитных карточек», которая обслуживает около 20 % оборота по сделкам. С ней сотрудничают более 90 отечественных и зарубежных банков, стимулирующих расширение и совершенствование качества оказываемых услуг.

“Legacy” Graphics

The Pi’s graphics core exposes OpenGL ES 2.0, which is supported by Processing P2D and P3D renderer, thanks to specific enablement in the underlying library, JOGL. The graphics driver are built around a closed-source driver (found in ), which limits our ability to troubleshoot bugs for the moment.

Due to a limitation of this driver, P3D is currently limited to using two lights.

Certain sketches might run out of video memory and throw an exception mentioning . You might be able to work around this by changing the memory split — the amount of memory allocated for the GPU from all system memory. To do so, open the Raspberry Pi Configuration (under Menu, Preferences), navigate to the Performance tab, change the amount of “GPU memory” and then restart your Pi.

Типы процессинговых систем

Процессинговые системы условно делят на «белые», «серые» и «черные». Их статус зависит от легальности проводимых операций:

• «Белые». Процессинговые системы перед сотрудничеством должны проверять юридический статус компании-эмитента и законность проводимых операций. «Белые» процессинги работают исключительно с проверенными фирмами, исправно платящими все местные и международные налоги. Как правило, «белые» международные прецессионные системы – резиденты Европейского союза или Соединенных Штатов Америки.
• «Серые». «Серые» процессинговые центры могут обслуживать не только легальный бизнес, но и подозрительные компании, которые находятся в зоне высокого риска. Однако если законность деятельности фирмы стоит под вопросом, «серые» процессинги могут отказать в обслуживании. Поэтому с ними нужно уметь договариваться, чтобы получить оптимальное соотношение цены и качества услуг. Чаще всего «серые» процессинговые центры являются резидентами азиатских стран.
• «Черные». К этому типу относятся все процессинги, которые сотрудничают с любым бизнесом, даже откровенно нелегальным. Естественно, найти представителей данных компаний достаточно сложно, поэтому для заключения договора обслуживания клиентам приходится искать выход на нужного человека. Чаще всего «черные» процессинговые центры представлены китайскими банками или одиозными офшорами.

Как заставить генеративные изображения выглядеть естественно при помощи математических алгоритмов

Перевод

Время от времени мне пишут комментарии о том, что мои работы не выглядят созданными компьютером. Как по мне, это лучшая похвала: мой глубокий интерес к генеративному искусству начался, когда я осознал его способность создавать как раз такие работы. Здесь я расскажу некоторые методы, которые я использую для улучшения естественности своих работ.
Этот пост не о языке и не о фреймворке. Мы будем говорить только о технике.
И давайте сразу договоримся, пожалуйста: я не утверждаю, что работы, которые выглядят натурально, в какой-либо степени лучше тех, которые выглядят цифровыми. Не нужно ставить естественность целью. Я гонюсь за ней просто потому что мне это нравится, таковы мои вкусы.

Serial

The Pi has one exposed serial port, on pins 8 (TXD) and 10 (RXD). (see pinout) Like all other pins, these operate on 3.3V TTL levels, instead of the RS-232 voltage levels normally expected from a computer’s “serial port”.

To enable the serial port device to be used with Processing, start the text-based Raspberry Pi Configuration tool by executing the following command in a terminal:

With the arrow-keys and Enter, navigate to Interfacing Options, Serial. In the dialog that appears, answer No to the question whether or not to use the port for a login shell. Answer Yes to the question whether the serial port hardware should be enabled. Reboot the Raspberry Pi for the changes to have effect.

The serial port will be available to Processing’s Serial library under the name . (This will be an alias to on models that have Bluetooth functionality, and an alias to on models that lack Bluetooth.)

Обзор методов создания эмбедингов предложений, Часть1

Представте себе, как было бы удобно, написать предложение и найти похожее к нему по смыслу. Для этого нужно уметь векторизовать всё предложение, что может быть очень не тривиальной задачей.

По специфике своей работы, я должен искать похожие запросы в службу поддержки и даже имея достаточно большую разметку, бывает тяжело собрать необходимое количество сообщений подходящих по тематике, но написанных другими словами.

Ниже обзорное исследование на способы векторизации всего предложения и не просто векторизации, а попытка векторизовать предложение с учётом его смысла.

Например две фразы ‘эпл лучше самсунг’ от ‘самсунг лучше эпл’, должны быть на противоположном конце по одному из значений вектора, но при этом совпадать по другим.

Можно привести аналогию с картинкой ниже. По шкале от кекса до собаки они находятся на разных концах, а по количеству чёрных точек и цвету объекта на одном.