Первое решение, как я и говорил, дубовое и прожорливое. Основная идея — так как в pandas нет нечеткого джойна, делаем cross join, так, чтобы для каждой транзакции из консоли были все транзакции в нашей системе трекинга. Потом ищем дельту во времени между транзакциями и берем для каждой транзакции в сторе одну минимально близкую по времени в системе трекинга. Если такой нет (все транзакции в системе за пределами интервала [1, 30] секунд), то это транзакция и была потеряна.
Основная идея второго решения — выстроить все транзакции в один временной ряд, так как ожидаем, что пользователи делают платежи с большим интервалом, чем наша разница между двумя системами. И если после транзакции в консоли не было транзакции в нашей системе — то вот она, наша потерянная транзация.
Оба решения грязные. Первое опирается на предположения о порогах и размножает платежи, c этим нужно быть аккуратными. Второе просто полагается на допущения о соотношений систем трекинга. На моем рабочем датасете первое решение еще и меньше потеряшек нашло. Но на безрыбье и панды — фреймворк для работы с данными, что уж, для общего понимания ситуации и анализа паттернов, кто потерялся, вполне подойдет.
Первое решение, как я и говорил, дубовое и прожорливое. Основная идея — так как в pandas нет нечеткого джойна, делаем cross join, так, чтобы для каждой транзакции из консоли были все транзакции в нашей системе трекинга. Потом ищем дельту во времени между транзакциями и берем для каждой транзакции в сторе одну минимально близкую по времени в системе трекинга. Если такой нет (все транзакции в системе за пределами интервала [1, 30] секунд), то это транзакция и была потеряна.
Основная идея второго решения — выстроить все транзакции в один временной ряд, так как ожидаем, что пользователи делают платежи с большим интервалом, чем наша разница между двумя системами. И если после транзакции в консоли не было транзакции в нашей системе — то вот она, наша потерянная транзация.
Оба решения грязные. Первое опирается на предположения о порогах и размножает платежи, c этим нужно быть аккуратными. Второе просто полагается на допущения о соотношений систем трекинга. На моем рабочем датасете первое решение еще и меньше потеряшек нашло. Но на безрыбье и панды — фреймворк для работы с данными, что уж, для общего понимания ситуации и анализа паттернов, кто потерялся, вполне подойдет.
DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. What distinguishes the app from competitors is its use of what's known as channels: Public or private feeds of photos and videos that can be set up by one person or an organization. The channels have become popular with on-the-ground journalists, aid workers and Ukrainian President Volodymyr Zelenskyy, who broadcasts on a Telegram channel. The channels can be followed by an unlimited number of people. Unlike Facebook, Twitter and other popular social networks, there is no advertising on Telegram and the flow of information is not driven by an algorithm. For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching. Telegram was co-founded by Pavel and Nikolai Durov, the brothers who had previously created VKontakte. VK is Russia’s equivalent of Facebook, a social network used for public and private messaging, audio and video sharing as well as online gaming. In January, SimpleWeb reported that VK was Russia’s fourth most-visited website, after Yandex, YouTube and Google’s Russian-language homepage. In 2016, Forbes’ Michael Solomon described Pavel Durov (pictured, below) as the “Mark Zuckerberg of Russia.” In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies.
from jp
