Угадаете худший пароль 2020 года?
Аналитическая фирма Data Leakage & Breach Intelligence составила список самых популярных паролей — тех, которые используются чаще всего и потому не обеспечивают должной защиты. Нет, пользователи не сообщали кодовые слова сами: секретные комбинации перестали быть таковыми после ряда утечек. Какие стали «лучшими», чуть ниже.
Стоит отметить, что даже самый сложный пароль может оказаться полностью неэффективным, если он окажется в сети и его получится связать с конкретным пользователем: например, если в случае утечки в сеть попадает пара «имя пользователя — пароль» с упоминанием площадки. По этой причине специалисты рекомендуют усиливать безопасность и подключать двухфакторную аутентификацию.
В исследовании Data Leakage & Breach Intelligence были изучены 5,1 млрд уникальных пар логин/пароль, где логином является адрес электронной почты. Источниками данных стали различные сообщества, занимающиеся восстановлением паролей из хешей (например, hashes.org и hashkiller.io), и теневые форумы, где в открытый доступ выкладываются массовые утечки.
А вот самые «лучшие» (нет) пароли 2020 года:
- 123456
- 123456789
- 111111
- Password
- 12345678
- 123123
- 12345
- 1234567
- 000000
- 1234567890
Самые популярные буквенные пароли:
- qwerty
- password
- qwertyuiop
- iloveyou
- asdasd
- zxcvbnm
- qazwsx
- dragon
- asdfghjkl
- monkey
Самые популярные «сложные» пароли:
- 1qaz@WSX
- P@ssw0rd
- p@ssw0rd
- 1qaz!QAZ
- !QAZ2wsx
- Pa$$w0rd
- Password1!
- feder_1941
- !qaz2wsx
- abc123!
А вот 10 самых популярных паролей за все время:
- 123456
- 123456789
- qwerty
- 12345
- password
- 12345678
- qwerty123
- 1q2w3e
- 111111
- 123123
Наш канал в Telegram. Присоединяйтесь!
Есть о чем рассказать? Пишите в наш телеграм-бот. Это анонимно и быстро
Угадайте животное • Arzamas
Лекции
12 минут
1/6
Признание Синей Бороды
О чем рассказывает история Жиля де Ре, что такое «инквизиционная революция» и чем испытание огнем и водой отличается от пытки
Ольга Тогоева
О чем рассказывает история Жиля де Ре, что такое «инквизиционная революция» и чем испытание огнем и водой отличается от пытки
15 минут
2/6
«Смертельный ответ» Жанны д’Арк
Зачем придумали инквизицию, кем были первые инквизиторы и чего добился Торквемада
Ольга Тогоева
Зачем придумали инквизицию, кем были первые инквизиторы и чего добился Торквемада
12 минут
3/6
Тюрьма аббатства святого Ремигия
Как содержались средневековые преступники, когда в руанской тюрьме появились решетки на окнах, почему на миниатюрах часто судят под деревом и чего не хватало монахам из Реймса
Ольга Тогоева
Как содержались средневековые преступники, когда в руанской тюрьме появились решетки на окнах, почему на миниатюрах часто судят под деревом и чего не хватало монахам из Реймса
12 минут
4/6
Идеальный преступник
Зачем в судах изображали орудия страстей, почему тюремщик и палач делили имущество преступников и как первородный грех связан с судебной практикой
Ольга Тогоева
Зачем в судах изображали орудия страстей, почему тюремщик и палач делили имущество преступников и как первородный грех связан с судебной практикой
14 минут
5/6
Казнь цареубийцы
За что отрубали руки, четвертовали и меняли фамилию дальним родственникам, кто должен был носить по городу собаку, а кто — труп повешенного и когда состоялось последнее публичное гильотинирование
Ольга Тогоева
За что отрубали руки, четвертовали и меняли фамилию дальним родственникам, кто должен был носить по городу собаку, а кто — труп повешенного и когда состоялось последнее публичное гильотинирование
13 минут
6/6
Оскопление Абеляра
Кастрация, прогулка на осле, спасение от эшафота, решения споров и другие судебные права обывателей
Ольга Тогоева
Кастрация, прогулка на осле, спасение от эшафота, решения споров и другие судебные права обывателей
«Спартак» на первом месте, Чернявский счастлив. Угадаете, когда снова загрустит? — Аналитика Глебчика — Блоги
Кто назовет точную дату, получит футболку любимого клуба.
Наконец хорошее время для «Спартака»: спустя долгое время команда снова на чистом первом месте в чемпионате России. Этому помогла сегодняшняя ничья «Зенита» с «Локомотивом» (0:0) – команда Тедеско на одно очко впереди чемпиона. Ни одного поражения, три победы подряд – отлично перед перерывом.
Вот 5 быстрых мыслей главного по «Спартаку» на Sports.ru Глеба Чернявского.
1. «Спартак» как клуб максимально рационален и, кажется, действует в долгую (в случае «Спартака» в долгую – это на дистанции сезона). Не помню такого со времен Карпина (2009-2012), когда тоже в целом все было разумно и понятно.
2. Кайф, что Тедеско дали поработать, но при этом не хочу сказать, что это доказательство каких-то неверных решений с другими тренерами – что Якин, что Аленичев, что Кононов не заслуживали никакого допвремени, их абсолютно правильно увольняли.
3. Хочется теперь задать вопросы всем гениям, кто считал очки Тедеско и Кононова и утверждал, что никакой разницы нет. Разница была и есть, ее было видно с первых же матчей, с первого внедрения схемы 3-5-2. Команда медленно, но прогрессировала. Сейчас мы видим ее лучшую версию. Надеюсь, это не предел!
4. Больше всего меня радует, что Тедеско побеждает тем же составом, что и был после рестарта, когда «Спартак» смотрелся прямо вяло. Реально взял и перезапустил все тех же футболистов, наконец-то заставил их хоть как-то комбинировать и пытаться доминировать (в этом чемпионате только победы по владению мячом), а не верить в контратаки и Зелимхана Бакаева.
5. Надеюсь, после паузы на игры сборных по-настоящему в деле будут уже и Кокорин, и Урунов (кстати, очень понравился вчера) и еще какой-нибудь новый правый защитник, а Зобнин отправится возвращать чемпионский сезон уже в центр поля.
Конкурс! Угадаете, когда «Спартаку» снова станет плохо – получите футболку любимого клуба
От редакции: все мы хорошо знаем о круговороте эмоций болельщиков «Спартака». Сейчас стадия ликования, но в любой момент все может перевернуться, а Глеб Чернявский снова начнет критиковать Тедеско.
Давайте угадаем, когда это случится?
Условия конкурса такие: вам нужно назвать дату, когда «Спартак» рухнет на 6-е место (или ниже).
Если это действительно произойдет, то автору самого точного прогноза мы подарим футболку любимого клуба – какой захотите.
Итак, когда Чернявский загрустит? Пишите свои прогнозы – до ближайшего матча «Спартака» (13 сентября с ЦСКА) – и забирайте футболку.
Фото: РПЛ/Александр Ступников/Спартак
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? — Викторины
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень?
12 вопросов | Пройден 163 раза
Обожаешь разноцветную листву, меланхоличные прогулки под дождем и думаешь, что знаешь все на свете стихи и песни про осень? Проверь это, пройдя викторину РИАМО.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (1/0)
Какой ответ НЕ дается в знаменитой песне ДДТ на вопрос «Что такое осень»?
Это ветер«Что такое осень? Это ветер вновь играет рваными цепями».
Это небо«Что такое осень? Это небо, плачущее небо под ногами».
Это городТочно! Было только «Тает стаей город во мгле, осень, что я знал о тебе?»
Это камни«Что такое осень? Это камни, верность над чернеющей Невою».
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (2/0)
Наверняка вы учили в школе: «Есть в осени первоначальной / Короткая, но дивная пора – / Весь день стоит как бы хрустальный, / И лучезарны вечера…» Кто написал эти строки?
Фото Александр Манзюк © РИАМОКонечно, ПушкинНет.
Разумеется, НекрасовНет.
Без сомнения, ФетНет, хватит уже путать его с Тютчевым.
Вообще-то ТютчевВообще-то вы правы.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (3/0)
Ну Пушкина-то вы точно хорошо помните: «Унылая пора! Очей очарованье! / Приятна мне твоя прощальная краса – / Люблю я пышное природы увяданье…» А дальше?
Фото фото: сайт Государственный литературно-мемориальный музей-заповедник А.П. Чехова «Мелихово» © И озорного ветра чудесаВы точно в российской школе учились?
В багрец и в золото одетые лесаВсе так.
Как засыпает на лету осаВы точно в российской школе учились?
Минула уж последняя грозаВы точно в российской школе учились?
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (4/0)
Перенесемся из XIX века в конец XX-го. Что предлагает спросить у листьев лирическая героиня песни «Осень» группы «Лицей»?
Куда уходит детствоНет. Хотя песню «Куда уходит детство» «лицеистки» тоже исполняли.
Да!
Где ее любимыйНет, это надо у ясеня спрашивать.
Кто убил Лору ПалмерНет, героиню тревожит более философский вопрос.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (5/0)
Представьте, что вы Иосиф Бродский, и закончите фразу: «Осень – хорошее время, если вы не…» Кто?
УчительНу нет. В качестве утешения у преподавателей осенью есть целых два праздника – День знаний и День учителя.
СиноптикНет. Но, возможно, синоптики не согласятся.
ФилософЧто вы! Осенью кругом тлен и безысходность – раздолье для философов.
БотаникВерно. Эти строки не из самого известного стихотворения – вы явно с Бродским на одной волне!
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (6/0)
Продолжите: «Осень, она не спросит, осень, она придет. / Осень немым вопросом в синих глазах замрет. / Осень дождями ляжет, листьями заметет…»
По опустевшим пляжам медленно побредетВерно. Кстати, эту песню, многим известную в исполнении Гарика Сукачева, написала московский бард Ирина Левинзон.
По разноцветным тропам в серую даль уйдетНет. Послушайте песню Ирины Левинзон «Осень» – можно, например, в исполнении Гарика Сукачева.
По безнадежным рельсам в вечный закат пойдетНет. Послушайте песню Ирины Левинзон «Осень» – можно, например, в исполнении Гарика Сукачева.
С полной корзиной яблок в гости ко мне зайдетНет. Послушайте песню Ирины Левинзон «Осень» – можно, например, в исполнении Гарика Сукачева.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (7/0)
Когда, по народным приметам, надо будить солиста группы Green Day?
Когда начнется сентябрь«Wake me up when September ends» – это про окончание сентября.
Когда закончится сентябрьТочно. Он поет: «Wake me up when September ends».
Когда закончится ноябрь«Wake me up when September ends» – это про сентябрь.
Когда рак на горе свистнетТак мы его никогда не разбудим!
Вера Полозкова в одном из своих стихотворений сравнивает осень с известным музыкантом. «Так вступает осень – всегда с оркестра, как…»
Дэвид БоуиНет, там про Синатру.
Луи АрмстронгНет, там про Синатру.
Фрэнк СинатраПравильно.
Леонид АгутинНет, там про Синатру.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (9/0)
Думали, обойдется без ставшей мемом песни Михаила Шуфутинского про 3 сентября? Постарайтесь вспомнить, когда у героя произведения и его возлюбленной «было все всерьез».
Много лет назадНаверняка, ведь песня написана в 1993 году. Но по тексту это просто 2 сентября.
В прошлом годуВозможно, но достоверно известно только про 2 сентября.
3 сентябряНет, ведь в этот день они расстались!
2 сентябряАбсолютно верно.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (10/0)
Угадайте, про какой месяц Александр Твардовский написал: «В лесу заметней стала елка, / Он прибран засветло и пуст. / И оголенный, как метелка, / Забитый грязью у проселка, / Обдутый изморозью золкой, / Дрожит, свистит лозовый куст».
СентябрьУвы, стихотворение называется «Ноябрь».
ОктябрьУвы, стихотворение называется «Ноябрь».
НоябрьДа, стихотворение так и называется – «Ноябрь».
Это вообще про декабрьУвы, стихотворение называется «Ноябрь».
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (11/0)
В песне «Красно-желтые дни» Виктор Цой поет: «На пороге ветер заждался меня. / На пороге осень – …»
Моя сестраВерно.
Моя женаНет. Но тоже близкая родственница.
«Небывалая осень»: угадаете лучшие цитаты про осень? (12/0)
В стихотворении «Небывалая осень» Анны Ахматовой крапива пахнет, как розы, а солнце похоже на «вошедшего в столицу мятежника». Попробуйте угадать, какой эпитет, кроме «небывалая», автор использует для осени?
Нет. Весенняя осень!
ОголтелаяНет. Весенняя осень!
ВесенняяВы абсолютно правы.
ЗолотаяНет. Весенняя осень!
Перелетная птица
Со знанием стихов и песен про осень у вас не очень, но это неудивительно – ведь этот сезон явно не для вас. Осенью вы, как правило, мечтаете улететь на юг вместе с перелетными птицами или зарыться под одеяло и никогда оттуда не вылезать.
Поделиться результатом
Последний романтик
Вы знаете массу песен и стихотворений про осень, более того – возможно, вы и сами их пишете. Осень для вас – повод и для поэзии, и для музыки, и для философских размышлений, и для покорения новых вершин. А вот осенняя депрессия – это не про вас, вам грозит разве что легкая меланхолия.
Поделиться результатом
Реалист
Вы знаете общеизвестные осенние стихи и песни – во всяком случае, помните что-то из школьной программы. В самой осени вы видите и плюсы, и минусы. С одной стороны, осенью вы не так активны, как летом, когда жизнь кипит и бьет ключом, с другой – под настроение вы можете и созвать компанию друзей, чтобы отправиться за город на выходные, и устроить атмосферную осеннюю фотосессию в парке.
Поделиться результатом
Следующий вопрос
Показать результат
Спорим, не угадаете эту страну по фотографиям?
Ведь ее никто не показывает ТАКОЙ. Мы в плену у стереотипов, которые рисуют в воображении совсем другие картинки, стоит услышать про…
Албанию 🇦🇱. Мои туры в Албанию сложно собирать через обычную таргетированную рекламу. Людям либо недостаточно престижно ехать в «не модную», либо слишком дорого, если они планируют бюджетный отдых со съемом бабушкиной комнаты у моря.
Вилла в поселке Kep Merli, Ксамиль, южная Албания.
Фото leonitibrahimi/instagram
Большинство людей до сих пор воспринимают Албанию через призму старых стереотипов, хотя в ней давно нет того отвязного трэша, который я впервые увидел 11 лет назад.
А что тогда есть? Потрясающая природа, два моря и лазурные морские курорты, как на Багамах, высокие и суровые горы, их называют Албанские Альпы и в один из дней нашего маршрута мы даже перейдем пешком через горный хребет и увидим нетронутую столетиями жизнь. Фантастической красоты озеро Комани, по которому мы проплывем на пароме…Добавьте к этому живописные маленькие городки со старинными замками на вершинах холмов (в Берате в таком замке до сих пор живут албанские старцы).
Крепость Баштова в центральной Албании.
Фото jurgin_a_/instagram
Бедность и неухоженность тоже имеются в наличии. Дороги не везде хороши. Албания одна из беднейших стран Европы, но «нашего человека» таким не увидить. При этом, там безопасно, вкусно и местные жители очень радушны к гостям, как часто бывает в мусульманских странах. А Албания более светская и толерантная (в том числе к алкоголю), чем некоторые российские регионы. Рассказываю вам все сразу, как есть. Ведь я не турфирма, которой лишь бы продать тур: в путешествие мы отправимся вместе, и обещаю, оно будет незабываемым.
Большое озеро Буни-Йезерке и Албанские Альпы.
Отдаленная деревня Сэс, где завершится наш хайкинг — маршрут через Албанские Альпы.
Фото blendmurselii/instagram
Сюда поедут те, кто любит приключения, новые места и нетуристические страны. Албанию не зря называют «последней загадкой Европы». Поэтому, этот тур я никогда не рекламирую, а оставляю «для своих».
Даты этим летом — с 26 июня по 3 июля.
Границы открыты, в том числе для жителей России, Украины, Беларуси.
В группе осталось 2 места.
Если прочитанное выше вам отзывается — маякните в комментариях, пришлю все подробности.
На каких работах много платят? Ни за что не угадаете!
- Мария Атанасов
- BBC Capital
Автор фото, Thinkstock
В детстве родители, вероятно, советовали вам стать врачом или юристом – выбрать престижную карьеру, которая, как правило, еще и сопровождается неплохим заработком. Но, как выясняется, детские мечты стать плотником или крановщиком могли бы тоже весьма неплохо окупиться с финансовой точки зрения.
Мы изучили сайт вопросов и ответов Quora и нашли ряд специальностей, которые, в представлении большинства людей, не приносят много денег – но на самом деле очень хорошо оплачиваются.
Вот что знающие респонденты рассказали BBC Capital о таких профессиях.
За кулисами
По словам оперного певца Дэвида Ли, одна из самых высокооплачиваемых работ – театральный плотник в Нью-Йорке.
«Самые низкооплачиваемые плотники Карнеги-холла в 2009 году зарабатывали по 300 тыс. долларов в год, а главный реквизитор – больше 400 тыс., — пишет Ли. — В Метрополитен-опере главный плотник зарабатывает более 500 тыс. в год – на 20% больше, чем его начальник».
Нередко высокие ставки надежно защищены профсоюзами, указывает Дэвид Роуз: «Один парень, который управляет подъемником на нью-йоркской стройке, очень неплохо зарабатывает. На первый взгляд, он всего лишь нажимает кнопки, чтобы лифт ездил вверх-вниз. Возможно, по сути он действительно только это и делает. Но есть определенная комбинация факторов, благодаря которой он получает больше всех на объекте (включая прорабов и менеджеров)! Сотни тысяч долларов в год».
Нимиш Прата пишет, что неплохо также быть крановщиком: «Если живешь в городе, где строятся многоэтажные здания – в Нью-Йорке, к примеру, – то можно заработать полмиллиона в год. Но крановщик – работа очень тяжелая и эмоционально изматывающая».
Дела, которыми мы не любим заниматься
Но есть и занятия, способные принести хорошие деньги без всякой помощи профсоюзов и без риска для жизни. Похоже, такие профессионалы просто заполняют востребованные ниши и помогают людям избавиться от рутины.
Автор фото, Thinkstock
Подпись к фото,И собак выгулял, и сам развлекся…
Взять, к примеру, специалистов по выгулу собак. Как пишет Аарон Бодмэн, их заработок очень неплох.
«Наш выгульщик берет за один раз 25 долларов. Он одновременно выгуливает восемь собак (скоро в нашем городе это будет максимум, разрешенный законом) и делает это два раз в день. Получается 96 тыс. долларов в год, в основном наличными. Собирая всех собак и потом развозя их по домам, он тратит на каждую поездку в парк примерно по три часа. То есть работает он шесть часов в день», — делится наблюдениями Ааарон.
Анонимный смотритель частных бассейнов рассказал, что зарабатывал по 60 тыс. долларов (включая чаевые) за полгода. «Я брал с клиентов по 40 долларов в неделю за то, что я поддерживал в бассейне чистоту и нужную концентрацию химикатов. Уходило на каждый по 45 минут», — пишет он.
«Я обслуживал каждый из бассейнов раз в неделю, так что за эту неделю я мог объехать много клиентов. В течение пяти лет я обрабатывал примерно по 10 бассейнов в день, шесть дней в неделю, шесть месяцев в году. Неплохой был заработок для 18-летнего парня без высшего образования», — вспоминает респондент.
Без диплома
Многие компании обучают своих сотрудников. Лукас Мунд провел летние каникулы в колледже, работая в местной сети закусочных. «Моя 19-летняя начальница зарабатывала по 35 тыс. в год плюс соцпакет, — пишет он. — И бесплатное профессиональное обучение. Она сказала, что к 30 годам собирается стать региональным менеджером и зарабатывать по 100 тысяч».
Автор фото, Thinkstock
Подпись к фото,Чистить бассейны — чем не мужское занятие? Разумеется, учитывая заработок.
Пройти карьерную лестницу от продавца до директора магазина – неплохой вариант, пишет Маррей Годфри. По его словам, менеджер магазина крупной американской сети Wal-Mart «в средней по размеру торговой точке может легко зарабатывать по 200 тыс. долларов в год плюс бонусы по результатам продаж».
Kэти Неллис уверяет, что менеджеры аптек американской сети Walgreen’s «зачастую уходят на пенсию в 40 лет» (очевидно, заработав к тому времени достаточно – Ред.).
Удовольствие от работы
Есть и специальности, которые хорошо оплачиваются лишь потому, что результаты труда таких профессионалов поднимают клиентам настроение.
Автор фото, Thinkstock
Подпись к фото,Мечтали стать программистом? Подумайте еще раз!
В Индии парикмахеры могут зарабатывать больше, чем программисты. Посещая недавно салон красоты, Картика Госуконда разговорилась с мастером: «Он удивился тому, что мы, работники софтверных компаний, получаем меньше, чем он, — пишет Картика. — Он пояснил, что как начинающий парикмахер зарабатывает 90-100 тыс. рупий в месяц. А в удачный день – 30 тыс. рупий». Это, между прочим, 500 долларов.
«Вот так и рухнули в один день наши иллюзии по поводу «элитной» отрасли программирования», — констатирует девушка.
Угадаете ли вы страну по лицу на купюре?
По российским купюрам можно учить географию. В других странах на купюрах часто изображают людей. Давайте проверим вашу интуицию и память: сможете ли вы угадать, в какой стране в ходу купюры с этими светлыми лицами?
В какой стране валюта с этой благородной дамой?
- В Англии. Это королева Елизавета. Лицо вы угадали — это действительно Елизавета. Только вот купюра не английская.
- В Канаде. Это королева Канады, она изображена на канадском долларе. Верно, это королева Канады и еще 15 государств. Или, как ее называют домашние, Ее Высочайшее Величество Елизавета Вторая, Божьей милостью Королева Соединенного Королевства Великобритании и Северной Ирландии и других ее Царств и Территорий, Глава Содружества, Защитница Веры, Самодержца Орденов Рыцарства.
- Узнаю королеву, но Англия — слишком просто. Пусть будет какая-нибудь Ямайка — там тоже Елизавета правит. А вас не проведешь! Только вот страна не та.
А в какой стране с купюр смотрит этот джентльмен с усиками?
- У него восточная внешность, пусть будет что-то восточное. Турция, например. Коварный джентльмен с усиками ввел вас в заблуждение.
- На саудовских риялах часто фигурируют какие-то мужчины. Это Саудовская Аравия! На саудовских риялах всех номиналов изображен один мужчина — Фахд ибн Абдул-Азиз Аль Сауд, пятый король Саудовской Аравии. На этой купюре не он.
- Да это же Юсоф бин Исхак, президент Сингапура. Значит, купюра из Сингапура. Верно, с 1999 года его лицо печатают на сингапурских банкнотах.
А откуда этот товарищ?
- Это Ким Чен Ир, а перед нами Северокорейская вона. Нет. Просто нет.
- Это ж дедушка Мао, валюта Китая. Все верно, дедушка Мао смотрит на нас с китайского юаня.
- Я видел его в каком-то аниме. Может, Япония? Мы надеемся не дожить до момента, когда про Мао Цзэдуна начнут рисовать аниме.
А эта радостная дама?
- Ну это легко, это Мария Кюри, купюра французская. Кюри преподавала в Сорбонне, жила во Франции, но на французских купюрах ее не увековечили.
- Ну это легко, это Мария Кюри, купюра польская. Именно, это польские 20 злотых.
- Ну это легко, это Мария Кюри, с ней никаких купюр не было, это фотошоп. Ну что же вы так.
Из какой страны прибыл этот загадочный красавец?
- Это Джек Воробей. Капитан Джек Воробей!
- Похож на какого-то ацтека. Может, Мексика? Да, это мексиканский песо. Мужчина на купюре — Несауалькойотль, мексиканский правитель.
- Выглядит как персонаж диснеевского мультика. Это какой-то лимитированный американский доллар? Нет, хотя мужчина с купюры действительно похож на персонажа мультфильма.
ВНЕЗАПНО! А из какой страны эта пафосная совушка?
- Это Замбия. В девяностых у них была серия банкнот с птицами. Птицы на банкнотах действительно были, но эта сова не из той серии.
- Французы любят сов, ставят их на гербы. Это дореформенный французский франк. Французы предпочитали печатать на банкнотах человеческие лица.
- В Суринаме поклоняются птицам. Это оттуда! Верно, это суринамский гульден. В Суринаме есть большой парк с птицами, так что логично было поставить птицу и на купюру.
А это до боли знакомое лицо откуда?
- Это точно Елизавета, и теперь это точно Англия! И снова нет! Елизавета, но не Англия.
- Это новозеландский доллар, на нем тоже Елизавета изображена. Ход мысли верный, но нет.
- Мне не нравится ни один вариант выше, пусть будут какие-нибудь Каймановы острова. Верно! Это доллар Каймановых островов.
С какой купюры глядит этот одухотворенный мужчина?
- Это кайзер Вильгельм II. Прусская марка. Вовсе нет. К слову, лицо кайзера фигурировало на монетах, но не на купюрах.
- Это запорожский козак! Украинская гривна? Ах, как обманчивы эти усы. Нет.
- Это какой-нибудь утонченный композитор из Англии, английская купюра. Все верно. Вы подглядывали.
А эта милая бабушка?
- Это Августа Глазова, известная советская сказочница. Советский рубль! Нет, так зовут бабушку редактора Т—Ж.
- Это Юлия Жемайте, литовская писательница. Литовский лит! Да! Жемайте — единственная женщина, которую изобразили на литовских банкнотах.
- Это Евгения Иванцевич, белорусская актриса. Белорусский рубль! Эээ, нет, мы только что ее выдумали.
На купюрах какой страны изображен этот задорный парнишка?
- В Кремниевой долине недавно запустили свою валюту, работники Фейсбука получают зарплату в ней. Один цукерберг! Было бы классно, но нет.
- Т—Ж, хорош мне голову дурить, нет такой купюры. Ну ладно, ладно, ее придумала грузинская художница Татьяна Трикоз.
- Этот парнишка много сделал для экономики США, это новый американский доллар. Может, позже лицо Цукерберга и поместят на купюры, но пока нет.
У меня плохая память на лица
Деньги нужны вам только для того, чтобы тратить их на всякое. Рассматривать лица на купюрах — это уже что-то для эстетов. Уважаем вашу занятость и ценим, что нашли время пройти этот тест!
Мне знакомо это лицо!
Похвально, вы хорошо угадываете лица на купюрах. Вас не проведешь ни королевой Елизаветой, ни выдуманными бабушками, ни Цукербергами. Так держать!
У меня фотографическая память
Снимаем шляпу. Кажется, мы столкнулись с экспертом в области бонистики!
Определение догадки Merriam-Webster
\ ˈGes \угадал; угадывание; догадки
переходный глагол
1 : , чтобы сформировать мнение на основе небольшого количества доказательств или их отсутствия Она могла только догадываться, что он имел в виду.
3 : , чтобы прийти к правильному выводу на основе предположений, случайностей или интуиции. угадай ответ
определение догадки по The Free Dictionary
догадка
(gĕs)v. угадал , угадал , угадал
v. tr. 1.а. Предсказать (результат или событие) без достаточной информации.
б. Предполагать, предполагать или утверждать (факт) без достаточной информации.
2. Чтобы сформировать правильную оценку или предположение: угадал ответ.
3. Предположить; думаю: я думаю, он был неправ.
в. внутр.1. Чтобы сделать оценку или предположение: мы могли только догадываться о ее мотивах.
2. Чтобы правильно оценить или предположить.
н.1. Действие или пример угадывания.
2. Гипотеза, полученная путем предположений.
гадатель н.
Словарь английского языка American Heritage®, пятое издание. Авторские права © 2016 Издательская компания Houghton Mifflin Harcourt.Опубликовано Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company. Все права защищены.
предположение
(ɡɛs) vb (, когда tr, может принимать предложение как объект )1. (когда: intr, часто следует за или около него) для формирования или выражения неопределенной оценки или вывод (о чем-то), основанный на недостаточной информации: угадайте, что у нас на ужин.
2. , чтобы получить правильную оценку (чего-то), угадав: он угадал мой возраст.
3. неформальный в основном США и канадский верить, думать или предполагать (что-то): Думаю, я пойду сейчас.
4. держать человека в угадывании , чтобы позволить человеку оставаться в состоянии неопределенности
n5. оценка или заключение, полученное путем предположения: плохое предположение.
6. действие угадывания
7. любое предположение то, что трудно предсказать
[C13: вероятно, скандинавского происхождения; сравните старшведское gissa, стародатское gitse, среднеголландское gissen; см. Получить]
guessable adj
ˈguesser n
guessingly adv
Collins English Dictionary — Complete and Unabridged, 12th Edition 2014 © HarperCollins Publishers, 1991, 1994 2000, 2003, 2006, 2007, 2009, 2011, 2014
предположительно
(gɛs)v.т.
1. высказывать мнение о (чем-то) без достаточных доказательств; опасность: угадать вес человека.
2. правильно оценить или предположить: я догадался, что это будет ответ.
3. верить или предполагать: я думаю, я могу справиться в одиночку.
в.и.4. , чтобы сформировать оценку или предположение (часто после на или около ): угадать вес.
5. , чтобы правильно оценить или предположить.
н.6. мнение, которое достигается только на основе вероятности или при отсутствии каких-либо доказательств.
7. акт формирования такого мнения: сделать предположение.
[1300–50; Среднеанглийский gessen, возможно <скандинавский; сравните шведский, датский, норвежский gissa, средне-нижненемецкий gissen, средне-голландский gessen, старонорвежский geta.]
угадыва • бле, прил.
гадалка, н.
syn: предположение, предположение, предположение подразумевают попытку сформировать мнение относительно вероятного. Угадать — значит рискнуть составить мнение о чем-то, о чем человек не знает, или, случайно, прийти к правильному ответу на вопрос: , чтобы угадать исход игры . Предполагать — значит делать выводы при отсутствии достаточных доказательств для установления достоверности: предполагать обстоятельства преступления .Предположение подразумевает интуитивное предположение, которое может быть верным, а может и не быть: , чтобы догадаться о мотивах, приведших к преступлению .Random House Словарь колледжа Кернермана Вебстера © 2010 K Dictionaries Ltd. Авторские права 2005, 1997, 1991 принадлежат компании Random House, Inc. Все права защищены.
Угадай
диагностов — Менса.Словарь собирательных существительных и групповых терминов. Copyright 2008 The Gale Group, Inc. Все права защищены.
угадать
1. «предположить»Если вы угадываете , что что-то верно, вы решаете, что это, вероятно, правда.
К этому времени они догадались , что что-то серьезно не так.
Вы также используете guess , чтобы сказать, что кто-то нашел правильный ответ на проблему или вопрос, не зная, что он правильный.
Я угадал, что должно было произойти в конце фильма.
2. «Я думаю»В разговоре вы можете сказать Я думаю, , когда вы думаете, что что-то верно или вероятно.
Наверное, он застрял в пробке.
«Что это?» — «Какой-то дрозд, , наверное, ».
Вы можете использовать , я думаю, поэтому в разговоре как неформальный способ ответить да . Не говорите «я думаю».
«Вы можете найти для меня информацию?» — ‘ Думаю, так ‘.
«Это ответ на ваш вопрос?» — «Ага, , наверное, ».
Вы можете использовать , я полагаю, не в разговоре, как неформальный способ ответить нет или ответить да на отрицательный вопрос.
‘Значит, никто не видел его прибывающего?’ — «Нет, , наверное, не ».
Collins COBUILD Английский Использование © HarperCollins Publishers 1992, 2004, 2011, 2012
угадать
Прошедшее причастие: угадано
Герунд: угадание
ImperativePresentPreteritePresent ContinuousPresent Perfectast PerfectPasture Continuous
| Настоящее |
|---|
| Я думаю |
| вы угадаете |
| он / она / она догадывается |
| мы предполагаем |
| вы догадываетесь |
| Я угадал |
| вы угадали |
| он / она / она угадал |
| мы угадали |
| вы угадали |
| Настоящее непрерывное | |
|---|---|
| Я предполагаю | |
| вы угадываете | |
| он / она угадывает | |
| мы предполагаем | |
| они угадывают |
| Present Perfect |
|---|
| Я угадал |
| вы угадали |
| он / она угадал |
| они угадали |
| Past Continuous |
|---|
| Я предполагал |
| вы предполагали |
| он / она предполагали |
| вы угадывали |
| угадывали |
| Прошлое совершенное |
|---|
| Я угадал |
| вы угадали |
| он / она угадал |
| мы угадали |
| Будущее |
|---|
| Я угадаю |
| вы угадаете |
| он / она / она угадает |
| мы угадаем |
| они угадают |
| Future Perfect | |
|---|---|
| Я догадываюсь | |
| вы догадались | |
| он / она / она угадал | |
| вы догадались | |
| они догадались |
| Future Continuo us |
|---|
| Я буду угадывать |
| вы будете угадывать |
| он / она / она будет угадывать |
| мы будем угадывать |
| вы будете угадывать |
| будет угадывать |
| Настоящее совершенное Непрерывное |
|---|
| Я предполагал |
| вы угадывали |
| он / она / она угадывали |
| мы угадывали |
| вы угадывали |
| они предполагали |
| Future Perfect Continuous |
|---|
| Я предполагал |
| вы догадывались |
| мы будем угадывать |
| у вас будет пчела n угадывает |
| они будут угадывать |
| Past Perfect Continuous |
|---|
| Я угадывал |
| вы угадывали |
| он / она / она угадывали |
| мы предполагали |
| вы предполагали |
| они предполагали |
| условно |
|---|
| я бы предположил |
| мы бы предположили |
| вы бы предположили |
| они бы предположили |
| Прошлое условное |
|---|
| Я бы предположил |
| он / она / она бы догадывалась |
| у нас было бы gu essed |
| вы бы догадались |
| они бы догадались |
Collins English Verb Tables © HarperCollins Publishers 2011
GUESS: The Graph Exploration System
О GUESS
GUESS — это инструмент исследовательского анализа и визуализации данных для графы и сети.Система содержит встроенный в домен язык под названием Gython (расширение Python, а точнее Jython), который поддерживает операторы и синтаксический сахар, необходимые для интуитивно понятная работа со структурами графов. Интерактивный интерпретатор связывает текст, который вы вводите в интерпретаторе, с объекты визуализируются для более полезной интеграции. УГАДАЙ также предлагает интерфейс визуализации, который поддерживает экспорт статических изображения и динамические фильмы.
Поскольку GUESS основан на Jython / Java, вы также можете создать свой собственный приложения и апплеты без особого программирования.GUESS распространяется как GPL и использует ряд отличных программ с открытым исходным кодом. пакеты и взносы. Не стесняйтесь исследовать веб-сайт и скачайте приложение или прочтите подробности.
GUESS был разработан и поддерживается Эйтаном Адаром (первоначально в Hewlett Packard). Предыдущая версия системы Zoomgraph, по-прежнему доступен для загрузки на веб-сайте HP.
Возможности GUESS
GUESS — это система, управляемая базой данных, которая позволяет узлам и ребрам включать атрибуты помимо основных функций отображения (мы поддерживаем непрерывные, категориальные и двоичные атрибуты).Гайтонский язык дает вам доступ к этим свойствам без ввода в базу данных запросы, например:
- Раскрасьте всех сотрудников отдела кадров в синий цвет:
(отдел == ‘HR’). Цвет = синий - Найдите все границы связи между HR и финансами и закрасьте их в красный цвет:
((dept == ‘HR’) — (dept == ‘finance’)). Color = red - Или скрыть все края, соответствующие взаимодействиям двухгибридных белков:
(взаимодействие == «двугибридный»).visible = false - Измените ширину всех краев при нагрузке> 3:
(нагрузка> 3) .width = 4
Компонент визуализации GUESS — это масштабируемый интерфейс до больших графики, позволяющие визуализировать графики и сети на бесконечная плоскость с бесконечным (плавным) масштабированием. Попробуйте апплет, чтобы получить смысл этого. (Рекомендуемый) интерфейс основан на Piccolo, но вы также можете поменять местами интерфейс с другими системами (начальная поддержка для Prefuse и TouchGraph).
GUESS поддерживает динамические и чувствительные ко времени данные и позволяет анимировать состояния графа (пример см. на страницах фильма). Полный кинематографический контроль над узлами, краями и камерой для большего мощная визуализация динамических графиков.
Используя GUESS, вы можете импортировать стандартные форматы (Pajek, GML) и экспортировать широкий выбор типов изображений (GIF, PNG, EPS, PDF, JPG, SVG …)
Используя JUNG, as как и другие системы, мы поддерживаем различные алгоритмы компоновки и графики команды анализа (включая некоторые уникальные для GUESS).
Для тех, кто заинтересован в более расширенной статистической поддержке, GUESS также разговаривает с Р.
Спасибо
Я очень благодарен за поддержку, которую получил от Бернардо Хубермана. и другие в HP Labs, где я изначально работал над GUESS. В в частности: Дэвид Файнберг сыграл важную роль в начальном кодировании и Джошуа Тайлер, написавший самую первую версию Zoomgraph.
Количество отличного кода в сообществе открытого исходного кода просто потрясающее. Полные титры распространяются вместе с источником, но в частности я хочу указать на:
- Jython (все, что я могу сказать, вау!)
- Piccolo (an потрясающий инструмент визуализации от UMD)
- JUNG (спасибо, Джошуа)
- HSQLDB (отлично встраиваемый SQL-сервер)
- RServe (спасибо Саймон)
- GUESS также поддерживается JIDE, которые сделали свои очень хорошие наборы инструментов, доступные для разработчиков с открытым исходным кодом.
GUESS поддерживает Эйтан Адар, обновление веб-сайта: 13.08.2007.
Новости GUESS
13.08.07
Новая версия доступна для загрузки (новинки + различные исправления ошибок) здесь.
10.08.07
Я создал вики-сайт для GUESS. Руководство было перемещено на этот сайт для облегчения доступа.
Guess, Inc. | Профиль компании
Другие места Лидс, AL
Anthem, AZ
Скоттсдейл, Аризона,
Темпе, AZ
Тусон, Аризона,
Альпийский, Калифорния
Бейкерсфилд, Калифорния,
Барстоу, Калифорния,
Беверли-Хиллз, Калифорния,
Бреа, Калифорния,
Кабазон, Калифорния,
Калексико, CA
Камарильо, Калифорния,
Канога Парк, Калифорния,
Карловы Вары, Калифорния,
Cerritos, CA
Торговля, CA
Конкорд, Калифорния
Коста-Меса, Калифорния,
Калвер-Сити, Калифорния,
Дауни, Калифорния,
Fairfield, CA
Фолсом, Калифорния,
Фресно, Калифорния,
Гилрой, Калифорния,
Глендейл, Калифорния,
Хамбл, CA
Лейквуд, Калифорния,
Лос-Анджелес, CA
Мантека, Калифорния,
Модесто, Калифорния,
Монтклер, Калифорния,
Монтебелло, Калифорния
Нэшвилл, Калифорния,
Нэшнл-Сити, Калифорния,
Северный Голливуд, CA
Нортридж, Калифорния
Онтарио, Калифорния,
Оранжевый, CA
Палмдейл, Калифорния,
Писмо-Бич, Калифорния,
Редондо-Бич, Калифорния,
Розвилл, Калифорния,
Сан-Бруно, Калифорния,
Сан-Диего, Калифорния,
Сан-Франциско, CA
Сан-Хосе, Калифорния,
Сан-Леандро, Калифорния,
Сан-Матео, Калифорния,
Санта-Моника, Калифорния,
Сан-Исидро, Калифорния,
Ранчо Теджон, Калифорния,
Торранс, Калифорния,
Visalia, CA
West Covina, CA
Касл-Рок, CO
Лейквуд, CO
Литтлтон, CO
Рехобот-Бич, DE
Авентура, Флорида
Бока-Ратон, Флорида
Брэндон, Флорида
Катлер-Бэй, Флорида
Дестин, Флорида
Дорал, Флорида
Эллентон, Флорида
Эстеро, Флорида
Форт-Лодердейл, Флорида
Форт-Майерс, Флорида
Хайалиа, Флорида
Майами, Флорида
Майами-Бич, FL
Неаполь, FL
Орландо, Флорида
Пембрук Пайнс, Флорида
Сент-Огастин, FL
Восход, FL
Уэст-Палм-Бич, FL
Атланта, Джорджия,
Commerce, GA
Лоуренсвилль, Джорджия,
Вудсток, Джорджия
Вайпаху, HI
Аврора, IL
Герни, IL
Дуб Брук, IL
Скоки, штат Иллинойс,
Мичиган-Сити, IN
Луисвилл, KY
Симпсонвилл, KY
Gonzales, LA
Новый Орлеан, LA
Кембридж, Массачусетс
Холиок, Массачусетс
Рентам, Массачусетс,
Бетесда, Мэриленд
Хагерстаун, Мэриленд
Ганновер, MD
Сильвер Спринг, MD
Оберн-Хиллз, Мичиган,
Березовый бег, MI
Байрон-Центр, Мичиган
Хауэлл, Мичиган,
Нови, MI
Стерлинг-Хайтс, штат Мичиган,
Альбервиль, Миннесота
Hazelwood, MO
Сент-Луис, MO
Шарлотта, Северная Каролина
Конкорд, NC
Атлантик-Сити, штат Нью-Джерси,
Черри-Хилл, штат Нью-Джерси,
Эджуотер, штат Нью-Джерси,
Эдисон, штат Нью-Джерси,
Элизабет, штат Нью-Джерси,
Джексон, штат Нью-Джерси,
Джерси-Сити, штат Нью-Джерси,
Парамус, штат Нью-Джерси,
Тинтон-Фолс, штат Нью-Джерси,
Санта-Фе, Нью-Мексико,
Хендерсон, NV
Жан, NV
Лас-Вегас, NV
Искры, NV
Бэй-Шор, Нью-Йорк,
Центральная долина, NY
Deer Park, NY
Элмхерст, Нью-Йорк
Станция Хантингтон, Нью-Йорк
Лейк-Гроув, штат Нью-Йорк,
Нью-Йорк, NY
Ниагара-Фолс, Нью-Йорк
Риверхед, Нью-Йорк
Статен-Айленд, штат Нью-Йорк,
Victor, NY
Ватерлоо, Нью-Йорк,
West Nyack, NY
Монро, Огайо,
Оклахома-Сити, OK
Вифлеем, Пенсильвания,
Король Пруссии, PA
Филадельфия, Пенсильвания,
Поттстаун, Пенсильвания
Tannersville, PA
Вашингтон, PA
Блаффтон, SC
Чарльстон, SC
Гаффни, SC
Миртл-Бич, SC
Нэшвилл, TN
Аллен, Техас
Арлингтон, Техас
Канутильо, Техас
Кипарис, Техас
Эль-Пасо, Техас
Форт-Уэрт, Техас
Виноградная лоза, Техас
Хьюстон, Техас
Кэти, Техас
Ларедо, Техас
Макаллен, Техас
Мескит, Техас
Мидленд, Техас
Сан-Антонио, Техас
Шугар Лэнд, Техас
Техас-Сити, Техас
Лисбург, Вирджиния
Мак-Лин, Вирджиния,
Вильямсбург, VA
Туквила, WA
Ванкувер, WA
Приятная прерия, WI
Сен-Бруно, Канада
| 20 Мар 2021 г. | Версаль, Огайо BMI Event Center | BMI Event Center | Купить билет | |
| 16 Апр 2021 г. | Larchwood, Айова Казино и гольф-курорт Grand Falls | Казино и гольф-курорт Гранд-Фолс | Купить билет | |
| 14 Май 2021 г. | Onamia, Миннесота Grand Casino Mille Lacs | Гранд Казино Mille Lacs | Купить билет | |
| 15 Май 2021 г. | Оуэнсборо, KY RiverCenter Park | Парк RiverCenter | Купить билет | |
| 29 Май 2021 г. | Уокиган, Иллинойс Театр Джинеси | Театр Джинеси | Купить билет | |
| 30 Май 2021 г. | Коулман, Мичиган Мемориальный парк ветеранов Коулмана | Мемориальный парк ветеранов Коулмана | Купить билет | |
| 05 Июн 2021 г. | Уоррен, Мичиган Выставочный зал Andiamo Celebrity | Выставочный зал знаменитостей Andiamo | Купить билет | |
| 10 Июл 2021 г. | Форт Морган, Колорадо Музыкальный фестиваль Bobstock | Музыкальный фестиваль Bobstock | бесплатно | |
| 18 Сен 2021 г. | Гринсбург, Пенсильвания Палас-театр | Дворцовый театр | Купить билет | |
| 19 Сен 2021 г. | Бруквилл, Нью-Йорк Центр исполнительских видов искусства Тиллес | Центр исполнительских искусств Тиллес | Купить билет | |
| 19 Ноя 2021 г. | Сент-Луис, Миссури Казино River City | Казино Ривер Сити | Купить билет | |
| 20 Ноя 2021 г. | Kansas City, MO Ameristar Casino Hotel Канзас-Сити | Ameristar Casino Hotel Канзас-Сити | Купить билет | |
| 04 Декабрь 2021 г. | Вудлендс, Техас Дози Доу | Дози Доу | Купить билет | |
| 19 Фев 2022 год | Майами, Флорида Рок и романтический круиз 70-х | Круиз в жанре рок и романтика 70-х | Купить билет | |
| 26 год Мар 2022 год | Майами, Флорида Круиз Flower Power | Круизный круиз Flower Power | Купить билет |
Угадай, кто | Grand Casino MN
ОБ УГОДЕ
По мере того, как гаснет свет в доме и вспыхивают сцены, звуки рок-н-ролла с классической чувственностью и прогрессивными нюансами пронизывают толпу.Сначала всеобщее внимание привлекает знакомый аккорд, затем следует запоминающийся припев, за которым следует запоминающееся соло или замечательный момент импровизации. Такой приятный для слуха арсенал превращается в безостановочный вечер точного исполнения, унося поклонников в поездку по американским горкам с электрическими инструментами, вневременной балладой, непредсказуемым глушением и незабываемым опытом долгого пения. Это должность, которую занимает труппа настоящих музыкальных корифеев, которые за более чем пять десятилетий в шоу-бизнесе были загружены большим количеством хитов, чем могут сосчитать участники, рекордными продажами, достигающими многомиллионного уровня, и большим количеством драматизма, чем Vh2 «За музыкой» эпизод и E! Документальный фильм «Настоящая голливудская история» вместе взятый.
Имя — не что иное, как The Guess Who, группа, которая связана с массами в ликующем хит-параде, охватывающем четырнадцать хитов из топ-40, в том числе «Эти глаза», «Clap For the Wolfman», «Hand Me Down World». «Нет времени», «Звездный ребенок» и «Поделись землей». Добавьте сюда классику и двусторонние синглы, такие как рок-гимн №1 «American Woman» и «No Sugar Tonight», а также «Laughing» и «Undun», и американские завоеватели, выросшие в Канаде, станут одними из самых несмываемых сокровищ музыки, которые являются вечно запечатленный в самой ткани истории поп-культуры.
«Вы увидите отличную версию песен и услышите, как именно они должны звучать или как их играть», — подтверждает один из основателей и оригинальный барабанщик / автор песен Гарри Петерсон. «Мы подходим к новому поколению поклонников, которые видят, как группа может работать с энтузиазмом. И мы также следим за тем, чтобы уровень уважения оставался на рекордно высоком уровне в отношении того, как изначально была записана музыка, и остается на прежнем уровне. рекордный уровень для поклонников, которые были с группой с самого начала.«
На сцену к Петерсону присоединятся опытные музыканты, клавишник / флейтист Леонард Шоу, ведущий гитарист Уилл Еванкович, легенда бас-гитары Руди Сарзо и ведущий вокалист / гитарист Дерек Шарп. Вместе квинтет ежегодно запускает амбициозное турне по Северной Америке для обожающей публики и аншлаговых площадок с их впечатляющим исполнением, ловкой дотошностью и десятилетиями проникающих радиопередач.
guess-js / guess: 🔮 Библиотеки и инструменты для обеспечения взаимодействия пользователей в Интернете на основе машинного обучения
Библиотеки и инструменты для обеспечения работы пользователей в Интернете на основе данных.
Быстрый старт
Для пользователей Webpack:
⚫ Группирование на основе данных
Установите и настройте GuessPlugin — плагин для веб-пакетов Guess.js, который максимально автоматизирует процесс установки для вас.
Если вы хотите опробовать предлагаемые нами модули по отдельности, каталог пакетов содержит три пакета:
-
ga— модуль для получения структурированных данных из Google Analytics API, чтобы узнать о шаблонах навигации пользователя. -
parser— модуль, обеспечивающий парсинг JavaScript фреймворка. Это обеспечивает возможности анализа маршрута, реализованные в плагине Guess webpack. -
webpack— плагин webpack для настройки предиктивной выборки в вашем приложении. Он использует модулиgaипарсераи предлагает большое количество опций для настройки того, как предиктивная выборка должна работать в вашем приложении.
Для пользователей, не использующих Webpack:
⚫ Загрузка, управляемая данными
Наш рабочий процесс прогнозной выборки для сайтов предоставляет набор шагов, которые вы можете выполнить, чтобы интегрировать прогнозирующую выборку с помощью Google Analytics API на свой сайт.
Это хранилище использует данные Google Analytics, чтобы определить, какую страницу пользователь, скорее всего, посетит следующей с данной страницы. Клиентский сценарий (который вы добавите в свое приложение) отправляет на сервер запрос на получение URL-адреса страницы, которую он должен получить, а затем выполняет предварительную выборку этого ресурса.
Узнать больше
Что такое Guess.js?
Guess.js предоставляет библиотеки и инструменты для упрощения подходов, основанных на прогнозной аналитике данных, для улучшения взаимодействия с пользователем в Интернете.Эти данные могут быть получены из любого количества источников, включая аналитические модели или модели машинного обучения. Guess.js направлен на то, чтобы снизить трение при использовании и применении этого мышления ко всем современным сайтам и приложениям, включая создание библиотек и инструментов для популярных рабочих процессов.
Применение предиктивного анализа данных к сайтам может применяться в нескольких контекстах:
- Спрогнозируйте следующую страницу (или страницы), которую пользователь, вероятно, посетит, и предварительно загрузите эти страницы, улучшая воспринимаемую производительность загрузки страницы и удовлетворяя пользователя.
- Уровень страницы: предварительная визуализация / предварительная загрузка страницы, которая с наибольшей вероятностью будет посещена в следующий раз
- Уровень пакета: предварительная загрузка пакетов, связанных с верхними N страницами. На каждой странице навигации, у всех соседей текущей страницы, отсортированных в порядке убывания вероятности посещения. Получение ресурсов (фрагментов JavaScript) для первых N страниц в зависимости от текущего эффективного типа соединения.
- Предскажите следующий фрагмент контента (статья, продукт, видео), который пользователь, вероятно, захочет просмотреть, и отрегулируйте или отфильтруйте взаимодействие с пользователем, чтобы учесть это.
- Предскажите типы виджетов, с которыми отдельный пользователь может взаимодействовать с большим количеством пользователей (например, с играми), и используйте эти данные, чтобы настроить более индивидуальный подход.
Сотрудничая в различных точках взаимодействия в экосистеме, где можно легко применить подходы, основанные на данных, мы надеемся обобщить общие части инфраструктуры, чтобы максимально повысить их применимость в различных технологических стеках.
Проблемы, которые мы хотим решить
- Разработчики, использующие
- Эти решения часто принимаются в определенный момент времени и ..
- (1) часто не пересматриваются по мере изменения тенденций в данных
- (2) очень ограничены в том, как они используются. Реализации часто осуществляют предварительную загрузку контента только с домашней страницы или очень небольшого набора страниц-героев, но в противном случае не делают этого для всех возможных точек входа на сайт. Это может оставить возможности для повышения производительности.
- (3) Требовать некоторой степени уверенности в том, что данные, используемые для принятия решений об использовании предварительной выборки, означают, что разработчики могут не использовать ее из опасений, что они будут тратить пропускную способность.
- Внедрение прогнозной аналитики слишком сложно для среднего веб-разработчика.
- Большинство разработчиков не знают, как использовать Google Analytics API для определения вероятности следующего посещения страницы. Нам не хватает:
- (1) Решение на уровне страницы: решение на стороне клиента для предварительной загрузки страниц, которые пользователь, скорее всего, посетит.
- (2) Решение на уровне объединения: набор подключаемых модулей / инструментов, которые работают с современными сборщиками JavaScript (например,g webpack) для кластеризации и генерации пакетов / фрагментов, которые конкретный набор путей навигации мог бы загружать быстрее, если бы они были предварительно загружены заранее.
- Большинство разработчиков еще не знакомы с принципами работы машинного обучения. Обычно это:
- (1) Не знаете, как (и почему) машинное обучение можно интегрировать в их существующие (веб) технические стеки
- (2) В чем состоит ценностное предложение TensorFlow или где подходят такие решения, как механизм CloudML. У нас есть возможность упростить накладные расходы, связанные с использованием некоторых из этих решений.
- Лучшие в своем классе подходы с низким уровнем трения в этой области все еще медленно появляются и еще не так доступны веб-разработчикам без опыта машинного обучения или науки о данных.
- Машинное обучение и облако: интеллектуальная предварительная выборка от IIH Nordic
- Менеджеры тегов, такие как Google Tag Manager, можно использовать для отделения содержимого страницы от кода, отслеживающего использование содержимого. Это позволяет веб-аналитикам обновлять код отслеживания в режиме реального времени без простоя сайта.Менеджеры тегов предоставляют общее решение для внедрения кода и могут использоваться для развертывания интеллектуальной предварительной выборки. Преимущества: аналитика, используемая для построения модели, поступает из диспетчера тегов. Мы также можем отправлять данные в реальном времени на предсказатель без дополнительных затрат на трекер. После добавления нескольких тегов (из IIH Nordic) к установке GTM сайт может начать предварительную загрузку ресурсов следующих страниц и отслеживать возможности экономии времени загрузки.
- IIH Nordic перенесла модель предиктивной предварительной выборки в веб-службу, которую браузер запрашивает, когда пользователь посещает новую страницу.Сервис отвечает на каждый запрос и использует преимущества Google Cloud, App Engine и Cloud ML. Их решение выбирает наиболее точную модель, выбор включает модель Маркова или, чаще всего, глубокую нейронную сеть в TensorFlow.
- Поскольку поведение пользователей меняется со временем, прогнозные модели время от времени требуют обновления (обучения). Обучение модели включает в себя сбор и преобразование данных и соответствующую настройку параметров модели. IIH Nordic использует Google Cloud для извлечения данных из аналитической службы клиента в частную корзину данных в BigQuery.Они обрабатывают эти данные, обучают и тестируют модели прогнозирования, беспрепятственно обновляя службу прогнозирования.
- IIH Nordic предлагает небольшим / медленным сайтам обновлять свои модели ежемесячно. Более крупным сайтам может потребоваться ежедневная или даже ежечасная переобучение для новостных сайтов.
- Преимущество обучения моделей машинного обучения в облаке заключается в простоте масштабирования, поскольку при необходимости можно добавлять дополнительные машины, графические процессоры и процессоры.
- Объединение, управляемое машинным обучением. Будущее инструментов JavaScript от Minko
- Машинное обучение и облако: интеллектуальная предварительная выборка от IIH Nordic
Первоначальный приоритет: повышение производительности за счет предварительной выборки на основе данных
Первый крупный приоритет для Guess.js улучшит веб-производительность за счет упреждающей предварительной выборки контента.
Создавая модель страниц, которые пользователь, вероятно, посетит, при произвольной странице входа, решение могло бы вычислить вероятность того, что пользователь посетит данную следующую страницу или набор страниц, и предварительно загрузит ресурсы для них, пока пользователь все еще просматривает. их текущая страница. Это может улучшить производительность загрузки страницы для последующих посещений страницы, так как есть большая вероятность, что страница уже будет в кеше пользователя.
Возможные подходы к прогнозируемой выборке
Чтобы предсказать следующую страницу, которую пользователь, вероятно, посетит, решения могут использовать Google Analytics API. Данные сеанса Google Analytics можно использовать для создания модели для прогнозирования наиболее вероятной страницы, которую пользователь собирается посетить следующим на сайте. Преимущество этих данных сеанса заключается в том, что они могут развиваться со временем, так что при изменении конкретных путей навигации прогнозы также могут оставаться актуальными.
При наличии этих данных механизм может вставить теги , чтобы ускорить время загрузки для следующего запроса страницы.В некоторых тестах, таких как Supercharging Page-Loads with R Марка Эдмондсона, это привело к сокращению времени загрузки страницы на 30%. Подход, который использовал Марк в своем исследовании, заключался в использовании тегов GTM и машинного обучения для обучения модели предсказаниям страниц. Эту идею Марк продолжил в книге «Машинное обучение и облако — интеллектуальная предварительная выборка».
Хотя этот подход является разумным, использованная методология может показаться немного сложной. Другой подход, который можно использовать (который проще), — это попытка получить точные данные прогноза из Google Analytics API.Если вы создали отчет для измерения Page и Previous Page Path в сочетании с показателями Pageviews и Exits, это должно предоставить достаточно данных для подключения предварительной выборки для наиболее популярных страниц.
Машинное обучение для прогнозирующей выборки
ML может помочь повысить общую точность прогнозов решения, но не является необходимостью для начальной реализации. Прогнозирующая выборка может быть достигнута путем обучения модели на страницах, которые пользователи, вероятно, будут посещать, и улучшения этой модели с течением времени.
Глубокие нейронные сети особенно хороши в выявлении сложностей, которые могут привести к тому, что пользователь выберет одну страницу над другой, в частности, если мы хотим попробовать версию решения, предназначенную для страниц, которые может посещать отдельный пользователь, по сравнению с другими. страницы, которые может посетить «общий / средний» пользователь. С фиксированными последовательностями страниц (предыдущая, текущая, следующая) может быть проще всего начать работу на начальном этапе. Это означает создание модели, уникальной для вашего набора документов.
Обновления модели, как правило, выполняются периодически, поэтому можно настроить еженедельное / еженедельное задание для обновления в зависимости от нового поведения пользователя.Это может быть сделано в режиме реального времени, но, вероятно, сложно, поэтому периодически может быть достаточно. Можно представить себе общую модель, представляющую поведенческие шаблоны для пользователей на сайте, которые могут управляться либо обученным набором статуса, Google Analytics, либо настраиваемым описанием, которое вы подключаете с помощью нового уровня в маршрутизатор, дающего сайту возможность прогнозировать получение информации о будущем страниц, повышая скорость загрузки страницы.
Возможные подходы к спекулятивной предварительной выборке
Спекулятивная предварительная выборка при загрузке страницы
Спекулятивная предварительная выборка может выполнять предварительную выборку страниц, которые, вероятно, будут перемещены при загрузке страницы.Это предполагает наличие информации о вероятности того, что странице потребуется определенная следующая страница или набор страниц, или модели обучения, которая может обеспечить управляемый данными подход к определению таких вероятностей.
Предварительная выборка при загрузке страницы может выполняться несколькими способами, от передачи UA для принятия решения о том, когда выполнять предварительную выборку ресурсов (например, с низким приоритетом с ), во время простоя страницы (через requestIdleCallback () ()) или с другим интервалом. От пользователя не требуется никакого дальнейшего взаимодействия.
Спекулятивная предварительная выборка, когда ссылки поступают в область просмотра
Страница может предположительно начать предварительную выборку содержимого, когда ссылки на странице видны в области просмотра, что означает, что у пользователя может быть больше шансов щелкнуть по ним.
Это подход, используемый Gatsby (который использует React и React Router). Их конкретная реализация выглядит следующим образом:
- В браузерах, поддерживающих IntersectionObserver, всякий раз, когда компонент
- e.грамм. верхняя навигация, если страница связана несколько раз, ее количество голосов увеличивается, модуль предварительной выборки берет верхнюю страницу и начинает предварительную выборку ресурсов.
- Это ограничено предварительной выборкой по одной странице за раз, чтобы уменьшить конкуренцию за пропускную способность с содержимым страницы (не проблема в быстрых сетях. Если пользователь посещает страницу, и ее ресурсы не были полностью загружены, предварительная выборка останавливается до тех пор, пока страница загружается, чтобы пользователь ждал как можно меньше времени.
Спекулятивная предварительная выборка при взаимодействии с пользователем
Страница может начать спекулятивную предварительную выборку ресурсов, когда пользователь указывает, что ему интересен некоторый контент.Это может принимать разные формы, в том числе когда пользователь выбирает навести указатель мыши на ссылку или некоторую часть пользовательского интерфейса, которая переместит его на отдельную страницу. Браузер мог начать получение контента по ссылке, как только появилось явное проявление интереса. Это подход, используемый библиотеками JavaScript, такими как InstantClick.
Риски
Потребление данных
Как и к любому механизму предварительной загрузки содержимого, к этому нужно подходить очень осторожно. Пользователь с ограниченным тарифным планом может не оценить или не получить столько выгоды от заблаговременной загрузки страниц, в частности, если они начнут поглощать свои данные.Есть механизмы, которые сайт / решение может использовать, чтобы учитывать эту проблему, например, соблюдение заголовка Save-Data.
Предварительная загрузка нежелательных страниц
Предварительная загрузка ссылок на страницы выхода из системы, скорее всего, нежелательна. То же самое можно сказать о любых страницах, которые запускают действие при загрузке страницы (например, покупка в один клик). Решения могут включать черный список URL-адресов, которые никогда не загружаются заранее, чтобы повысить вероятность того, что предварительно выбранная страница окажется полезной.
Веб-стандарты
Будущее rel = prerender
Некоторые попытки реализовать аналогичные предложения в прошлом основывались на .Команда Chrome в настоящее время изучает отказ от rel = prerender в пользу NoStatePrefetch — более легкой версии этого механизма, который выполняет предварительную выборку только в HTTP-кеш, но не использует другое состояние веб-платформы. Решение должно учитывать, будет ли оно полагаться на замену rel = prerender или использовать предварительную выборку / предварительную загрузку / другие подходы.
Между NoStatePrefetch и Prefetch есть два ключевых различия:
nostate-prefetch — это механизм, а
Реализация отличается:
Аналитика релевантных данных
Существует три основных типа аналитики данных, о которых стоит знать в этой проблемной области: описательный, прогнозный и предписывающий.Каждый тип взаимосвязан и помогает командам использовать разные виды понимания.
Описание — что случилось?
Описательная аналитика обобщает необработанные данные и превращает их в нечто доступное для интерпретации людьми. Он может смотреть на прошлые события, независимо от того, когда они произошли. Описательная аналитика позволяет командам извлекать уроки из прошлого поведения, и это может помочь им повлиять на будущие результаты. Описательная аналитика может определять, какие страницы на сайте пользователи ранее просматривали и какие пути навигации они выбрали для каждой данной страницы входа.
Predictive — что будет?
Предиктивная аналитика «предсказывает», что может случиться дальше. Прогнозная аналитика помогает нам понять будущее и дает командам полезную информацию с использованием данных. Он дает оценки вероятности того, что будущий результат будет полезным. Важно помнить, что немногие алгоритмы могут предсказать будущие события с полной точностью, но мы можем использовать как можно больше сигналов, которые нам доступны, чтобы улучшить базовую точность. В основе прогнозной аналитики лежат вероятности, которые мы определяем на основе данных.Прогнозная аналитика может предсказать следующую страницу или набор страниц, которые пользователь, вероятно, посетит при произвольной странице входа.
Prescriptive — что нам делать?
предписывающая аналитика позволяет прописывать различные возможные действия для поиска решения. Предписывающая аналитика дает советы, пытаясь количественно оценить влияние будущих решений, которые могут дать рекомендации о возможных результатах до того, как эти решения будут приняты. Прескриптивная аналитика направлена не только на то, чтобы предсказать, что должно произойти, но и на дальнейшее; информирование, почему это произойдет, и предоставление рекомендаций о действиях, которые могут использовать такие прогнозы.Предписывающая аналитика может предсказать следующую страницу, которую посетит пользователь, но также предложить такие действия, как информирование вас о том, как вы можете настроить их опыт, чтобы воспользоваться этими знаниями.
Соответствующие модели прогнозирования
Марковские модели
Ключевая цель модели прогнозирования в области проблем предварительной выборки состоит в том, чтобы определить, какие последующие запросы могут потребоваться пользователю, учитывая конкретный запрос страницы. Это позволяет серверу или клиенту предварительно выбрать следующий набор страниц и попытаться убедиться, что они находятся в кеше пользователя, прежде чем они напрямую перейдут на страницу.Идея состоит в том, чтобы сократить общее время загрузки. Если это реализовано с осторожностью, этот метод может сократить время доступа к странице и задержку, улучшая общее взаимодействие с пользователем.
Марковские модели широко используются для исследования и понимания стохастических процессов (случайное распределение вероятностей) [Ref, Ref]. Было продемонстрировано, что они хорошо подходят для моделирования и прогнозирования поведения пользователя при просмотре веб-страниц. Входными данными для этих проблем, как правило, является последовательность веб-страниц, к которым обращается пользователь или группа пользователей (в масштабе всего сайта) с целью построения марковских моделей, которые мы можем использовать для моделирования и прогнозирования страниц, которые пользователь, скорее всего, получит в следующий раз.Марковский процесс имеет состояния, представляющие страницы, к которым осуществляется доступ, и края, представляющие вероятности перехода между состояниями, которые вычисляются из заданной последовательности в журнале аналитики. Обученную марковскую модель можно использовать для прогнозирования следующего состояния с учетом набора из k предыдущих состояний.
В некоторых приложениях модели Маркова первого порядка не так точны при прогнозировании поведения пользователей при просмотре веб-страниц, поскольку они не всегда обращаются к прошлому, чтобы провести различие между различными наблюдаемыми паттернами.Это одна из причин, по которой часто используются модели более высокого порядка. Эти модели более высокого порядка имеют ограничения, связанные со сложностью пространства состояний, менее широким охватом и иногда сниженной точностью прогнозирования.
Модель Маркова всего K-го порядка
Один из способов [Ref] преодолеть эту проблему — обучить марковские модели различного порядка, которые мы затем используем на этапе прогнозирования. Это было предпринято в марковской модели всего K-го порядка, предложенной в этой работе. Однако это может усугубить сложность пространства состояний. Другой подход состоит в том, чтобы идентифицировать частые шаблоны доступа (самые длинные повторяющиеся подпоследовательности) и использовать этот набор последовательностей для предсказаний.Хотя этот подход может на порядок снизить сложность пространства состояний, он может снизить точность прогнозирования.
Селективные марковские модели
Селективные марковские модели (SMM), которые хранят только некоторые состояния в модели, также были предложены в качестве решения компромиссов сложности пространства состояний. Они начинаются с Марковской модели всего K-го порядка — затем используется пост-отсекающий подход для отсечения состояний, которые, как ожидается, не будут точными предикторами. Результатом этого является модель, которая имеет ту же мощность прогнозирования, что и модели всего K-го порядка, с меньшей пространственной сложностью и более высокой точностью прогнозирования.В Deshpane и Karpis рассматриваются различные критерии для сокращения состояний модели перед предсказанием (частота, достоверность, ошибка).
Селективные марковские модели с семантическим сокращением
В Мабруке и Эзейфе была изучена эффективность семантически богатых моделей Маркова 1-го и 2-го порядка и проведено сравнение с характеристиками SMM более высокого порядка и SMM с семантическим сокращением. Они обнаружили, что SMM с семантической обрезкой имеют размер на 16% меньше, чем SMM с обрезкой по частоте, и обеспечивают почти такую же точность.
Кластеризация
Наблюдение за шаблонами навигации может позволить нам анализировать поведение пользователей. Этот подход требует доступа к идентификации сеанса пользователя, кластеризации сеансов в аналогичные кластеры и разработки модели для прогнозирования с использованием текущих и более ранних шаблонов доступа. Большая часть предыдущих работ в этой области основывалась на схемах кластеризации, таких как метод кластеризации K-средних с евклидовым расстоянием, для повышения достоверности прогнозов. Одним из недостатков использования K-средних является сложность определения количества кластеров, выбор начального случайного центра и не всегда учитывается порядок посещений страниц.Кумар и др. Исследовали это, предложив метод иерархической кластеризации с модифицированным расстоянием Левенштейна, рейтинг страниц с использованием длины доступа, частоты и марковских моделей более высокого порядка для прогнозирования.
Обзор исследований
Многие из статей, упомянутых в следующем разделе, посвящены модели Маркова, ассоциативным правилам и кластеризации. В центре нашего внимания статьи, посвященные актуальной работе, связанной с обнаружением закономерностей для повышения точности предсказания страниц.
Sarukkai [2000] «Прогнозирование звеньев и анализ пути с использованием цепей Маркова».
Использует модели Маркова первого порядка для моделирования последовательности веб-страниц, запрашиваемых пользователем для прогнозирования следующей страницы, к которой он, вероятно, получит доступ. Цепи Маркова позволяют системе динамически моделировать шаблоны доступа к URL-адресам, наблюдаемые в журналах навигации, на основе предыдущего состояния. «Персонализированная» марковская модель обучается для каждого пользователя и используется для прогнозирования будущих сессий пользователя. На практике создание уникальной модели для каждого пользователя слишком дорого, и затраты на масштабирование становятся более сложными, когда на сайте имеется большая база пользователей.
Chun-Jung Lin [2005] «Использование скрытой модели Маркова для прогнозирования намерений пользователей, просматривающих страницы, совершить кибер-покупки в Интернете»
Первая статья по исследованию скрытых марковских моделей (HMM). Автор собирал журналы веб-сервера, удалял данные и исправлял пути, по которым проходили пользователи. На основе HMM автор построил конкретную модель просмотра веб-страниц, которая предсказывает, намерены ли пользователи совершать покупки, в режиме реального времени. Изучаются связанные с этим меры, такие как ускорение операции и их влияние в режиме закупок.
Элли Воудигари [2010-2011] «Структура для прогнозирования рейтинга веб-страниц».
Предлагает структуру для прогнозирования позиций страницы в ранжировании на основе их предыдущего ранжирования. Предполагая набор последовательных рейтингов Top-K, автор определяет предикторы на основе различных методологий. Качество прогнозирования количественно оценивается как сходство между прогнозируемым и фактическим рейтингом. Исчерпывающие эксперименты были проведены на реальном крупномасштабном наборе данных как для глобального, так и для основанного на запросах рейтинга топ-K.Множество существующих мер сходства для сравнения рейтинговых списков Top-K, включая новый, описанный в статье.
Mogul [1996] «Использование упреждающей предварительной выборки для уменьшения задержки в World Wide Web».
Предлагает использовать N-переходные модели Маркова для прогнозирования следующей веб-страницы, к которой пользователи могут перейти. Шаблон сопоставляет текущую последовательность доступа пользователя с историческими последовательностями доступа пользователя к сети, чтобы повысить точность прогнозов для предварительной выборки.
Борхес, Левен [2007] «Оценка моделей цепей Маркова переменной длины для анализа пользовательских сеансов веб-навигации».
Предлагает методы на основе динамической кластеризации для повышения точности модели Маркова при представлении коллекции сеансов веб-навигации. Использует концепцию клонирования состояния для дублирования состояний таким образом, чтобы разделять внутренние ссылки, соответствующие вероятности второго порядка которых расходятся. Предлагаемый метод включает метод кластеризации, определяющий способ назначения входящих ссылок с аналогичными вероятностями второго порядка одному и тому же клону.
Бану Дениз Гунель [2010] «Исследование влияния продолжительности, размера и частоты страницы на рекомендацию следующей страницы с помощью алгоритма ранжирования страницы».
Расширяет использование алгоритма ранжирования страниц с помощью множества навигационных атрибутов: размер страницы, продолжительность страницы, продолжительность перехода (два посещения страницы последовательно), частота страницы и переход.