Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В прошлой статье по верификации данных от клиента повествование было скомкано, какой-либо новой информации не присутствовало. В этой статье, скорее даже заметке, я попытаюсь подать информацию более целостно. Рассказ пойдёт о алгоритме (придумал его, когда размышлял на тему "как не дублировать игровую логику на клиенте и сервере") который позволяет избавиться от существенной части кода на стороне сервера. Применение его не безгранично, ниже описаны исключительные ситуации.
Речь пойдет о технологии, которая дает возможность реализации инструментов разработчика, подобных показанному на картинке ниже.
Blockchain — это технология, на базе которой построен Bitcoin. И если пару лет назад вся слава доставлась криптовалюте, то сегодня все чаще можно слышать смелые фразы вроде: "Forget Bitcoin, Long Live Blockchain". Активно развиваются платформы вроде Ethereum, IPFS или Overstock, которые рассматривают блокчейн не как инструмент для создания еще одной платежной системы, а как совершенно обособленную технологию, сравнимую по своей инновационности разве что с Интернетом.
В этой главе я расскажу вам, что из себя представляет блокчейн Bitcoin. Даже по сравнению с Ethereum, это жуткий анахронизм, но понимание принципов его работы вам сильно поможет, если вы решите разобраться с более сложными проектами.
Даже люди, бесконечно далекие от темы криптовалют, скорее всего слышали про майнинг. Наверное и ты, дорогой читатель, задумывался о том, чтобы включить свой игровой Pentium 4 на ночь, а утром проснуться уже богатым.
Но, как это часто случается в мире блокчейна, тех кто слышал — много, а вот тех, кто реально понимает процесс от начала до конца, — единицы. Поэтому в последней главе я пострался максимально подробно охватить все тонкости, начиная от технической реализации PoW, заканчивая рентабельностью майнинга на видеокартах.
MonetDB - колоночная БД
Всем привет, сегодня поговорим про сетевое взаимодействие в онлайн играх. Да не обо всём, а о том, как исключить влияние некорректных данных на других пользователей. Все знают что сервер никогда не должен доверять клиенту, но иногда лучше на практике посмотреть где и какие данные обрабатываются на неком примере.
Metacritic — англоязычный сайт-агрегатор, собирающий отзывы о музыкальных альбомах, играх, фильмах, телевизионных шоу и DVD-дисках. (с википедии). Использованные библиотеки: lxml, asyncio, aiohttp (lxml — библиотека разбора HTML страниц с помощью Python, asyncio и aiohttp будем использовать для асинхронности и быстрого извлечения данных). Также будем активно использовать XPath. Кто не знает, что это такое, отличный туториал.
Как я изучил Deep Learning за 10 недель и выиграл $5000
Продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python. Будут рассматриваться способы объединения и обновления коллекций с формированием новой или изменением исходной, а также способы добавлять и удалять элементы в изменяемые коллекции.
Однажды мне стало интересно, отличается ли британская и американская литература с точки зрения выбора слов, и если отличается, удастся ли мне обучить классификатор, который бы различал литературные тексты с точки зрения частоты использованных слов. Различать тексты, написанные на разных языках, довольно легко, мощность пересечения множества слов небольшая относительно множества слов в выборке. Классификация текста по категориям «наука», «христианство», «компьютерная графика», «атеизм», — всем известный hello world среди задач по работе с частотностью текста. Передо мной стояла более сложная задача, так как я сравнивала два диалекта одного языка, а тексты не имели общей смысловой направленности.
Ранее я уже публиковал статью о том, как генерировать фиктивные данные при помощи Elizabeth — библиотеки для языка программирования Python. Статья, которую вы читаете является продолжением предыдущей, потому я не буду приводить основ работы с библиотекой. Если вы пропустили статью, поленились прочитать или просто не захотели, то, вероятно, захотите сейчас, ибо эта статья предполагает, что читатель уже знаком с основами библиотеки. В этой части статьи я буду говорить о том, каким образом организовывать генерацию фиктивных данных в собственных приложениях, расскажу о нескольких, на мой взгляд, полезных особенностях библиотеки.
Если говорить об уже существующей банковской системе, то транзакция внутри какого-нибудь Альфа-банка — это просто редактирование таблицы балансов, где уменьшается число напротив одного имени и увеличивается напротив другого. В случае с межбанковскими переводами подключаются некоторые сторонние организации, например SWIFT, но, по сути, все работает примерно так же.
Транзакции — это чуть ли не самый "главный" объект в сети Bitcoin, да и в других блокчейнах тоже. Поэтому я решил, что если и писать про них целую главу, то тогда нужно рассказать и показать вообще все, что можно. В частности то, как они строятся и работают на уровне протокола.
Ниже я объясню, каким образом формируется транзакция, покажу как она подписывается и продемонстрирую механизм общения между нодами.
Одна из причин, почему Bitcoin продолжает привлекать столько внимания — это его исключительная «математичность». Сатоши Накамото удалось создать систему, которая способна функционировать при полном отсутствии доверия между ее участниками. Все взаимодействия основаны на строгой математике, никакого человеческого фактора — вот в чем была революционность идеи, а не в одноранговой сети, как многие думают. Поэтому первую главу я решил посвятить именно математическим основам Bitcoin.