شرط بندی فوتبال : Mind the platform execution gap

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Leaders of software development organisations are under great pressure to
ensure that their employees spend their time on value-adding activities. One
way to achieve this is to use SaaS to outsource functionality that isn’t
part of their organisation’s core business. Another way is to consolidate
infrastructure capabilities required by many teams and services into a
digital platform (which might in turn rely upon SaaS and cloud providers).
Usually, internal platforms are curated combinations of internally developed
and externally procured capabilities.

Evan Bottcher has a great description of the key elements of a digital

A digital platform is a foundation of self-service APIs, tools,
services, knowledge and support which are arranged as a compelling
internal product.

Evan Bottcher

The purpose of a developer productivity platform is to allow teams who
build end-user products concentrate on their core mission. Examples of
platform services include delivery services like pipeline infrastructure,
application services like Kubernetes clusters, operational services like
monitoring and security services like vulnerability scanning software.
An internal platform team will usually take tools and services offered by
cloud providers and other vendors and host, adapt or extend them to make
them conveniently available to their software developer colleagues. The
aim is not to reinvent commercially available functionality (the world does
not need another homegrown Kubernetes) but to bridge the gap between what
you can buy and what is really needed (your teams may appreciate a
simplified Kubernetes experience that takes advantage of assumptions about
your infrastructure and makes it easier to manage).

These services are often infrastructure-heavy, but we regard this
as an implementation detail. We take a broad view of platform where
we include any internally provided tooling that promotes
developer effectiveness.
Following Evan’s definition, we embrace documentation and support as vital
aspects of a platform. We believe that a what-it-is-for rather than a
how-it-is-made view of platform is preferable because offering platform
services to internal teams is an institutionalised approach to reducing
friction. It is incumbent upon platform engineers to keep an open mind
about the best way to reduce that friction. Some days that will be
provisioning infrastructure. Other days it might be making a build script
a little easier to use or facilitating a workshop to help a team to define
their SLOs.

When well executed, a platform strategy promises to reduce costs and
allow product development teams to focus on innovation. When it goes
wrong, problems with the platform are passed directly onto the entire
software development organisation. In our work with clients, we have
observed that there is a substantial amount of industry enthusiasm
(otherwise known as hype) around building internal platforms, but we also
see a potential execution gap that has to be navigated.

A person leaving a train labelled 'hype train' beneath a warning saying 'Mind the gap!'.

Please mind the gap between the hype train and the platform.

Building an effective platform and an organisation to support it is a
worthwhile but ambitious goal that takes greater maturity than directly
provisioning infrastructure for services. As with other ambitious technical
maneuvers, for example microservice architectures, there are foundational
competencies that are prerequisites for sustainable success. They do not all
have to be mature before you embark on a platform journey, but you must have
the appetite and resolve to develop them along the way, otherwise your
digital platform is unlikely to deliver a return on the substantial
investment you will put into it.

Business value

The decision to commit to an internal developer productivity platform
is an economic one. The argument in favour depends on efficiency, quality
and time-to-market benefits exceeding the financial, talent and
opportunity costs incurred in its construction and evolution. If you can’t
articulate the business case for your platform, then you aren’t in a
position to responsibly adopt it. Your calculations must take into account
the capabilities of commercially available services because unless your
platform offers features, specificity to your context or convenience that
a commercial offering cannot, you may be better off leaving it to the
market and avoiding the maintenance burden – after all your platform
strategy depends upon reducing the amount of undifferentiated work, not
increasing it!

The decision to build a digital platform is only the beginning of your
responsibility to substantiate the business value of your digital
platform. The motivation for a platform strategy may be compelling at a
high level, but there are many fine-grained decisions involved in deciding
which features to offer and how to offer them. To complicate matters
further, the business justification for your features will shift over time
as the state of technology progresses, the needs of your organisation
evolve and cloud providers and other vendors release new and improved
offerings that compete with your homegrown solutions.

To deliver the promised value to your organisation, plan for a greater
proportion of continuous improvement versus product innovation than
end-user facing products. To keep the platform manageable and costs under
control, operability-related items must have a place of honour in the
backlog. Your users appreciate consistency, stability and dependability
over a stream of new features. Also, every product that you offer you must
some day deprecate in favour of a new product on the market, an internally
built successor or even devolving responsibility for the capability back
to your product development teams. Deprecation is a fundamental part of
the platform product lifecycle, and failure to consider it may undermine
the business benefits you hoped to gain by offering it in the first

Product thinking

You must never forget that you are building products designed to
delight their customers – your product development teams. Anything that
prevents developers from smoothly using your platform, whether a flaw in
API usability or a gap in documentation, is a threat to the successful
realisation of the business value of the platform. Prioritise developer
experience – a product that no one uses is not a successful product, no
matter its technical merits. In order to achieve return on investment for
your internal platform, your product development teams need to use it and
use it well. For that to happen, they need to appreciate it, understand it
and be aware of its features. As Max Griffiths describes in his article
on Infrastructure as Product,
platform products require customer empathy, product ownership and
intelligent measurement, just like other kinds of product.

One advantage of internal products is that you have users that are
highly invested in your products’ evolution and success. Like any group of
customers, your colleagues will be a mixture of the skeptical, the neutral
and the enthusiastic. Harnessing the enthusiasts and helping them to
become early adopters and champions of the platform will greatly benefit
perception of the platform in your organisation. Communicating your
roadmap, accepting feedback and harvesting experiences from your users
will contribute to your platform’s ongoing relevance. Luckily, you all
work for the same organisation, so you have rich communication channels
available. Internal platforms need marketing. It won’t look the same as
marketing a product to the public, but it’s marketing nonetheless.

Maintaining goodwill is key to adoption. So if you have any unavoidable
outages, communicate them and perhaps adapt your plans to reduce impact on
your users. If something goes wrong and you have an outage (hint: you
will) then apology and transparency will reassure them. Resist the
temptation to rely on managerial mandates as an adoption strategy. You may
have captive users, but compelling them to use products supposedly for
their own good does not foster a productive relationship.

Operational excellence

When you adopt an internal platform, you ask your product development
teams for a great deal of trust. Your platform is now a key dependency of
the systems your organisation uses to fulfill its function. Your
operational competence needs to be sufficient to justify that trust.

This means that your platform teams need to have a sound grasp of the
fundamentals of software infrastructure, like networking, scaling and
disaster recovery. If your platform engineering teams have difficulty with
the underlying technology, they will not build robust products for your
product development teams. Furthermore, modern operational excellence
extends beyond infrastructure and into practices that ensure reliability.
The book Site Reliability
is a good account of the state of the art in this area.
If your platform organisation doesn’t have skills in SRE practices like
observability, monitoring and SLOs, not only are you at risk of breaking
the trust of your product teams, you are at risk of doing it and not
knowing that you did it.

Your platform organisation must also have the maturity to manage
incidents efficiently and to learn from them. Out-of-hours support,
alerting systems and blameless incident retrospectives should be a
priority. You may need to establish processes, modify wording on employer
contracts and budget for fair compensation to make this possible, as well
as make on-call a sufficiently pleasant
experience to encourage broad participation
. It will also affect
your planning. When you need to make significant changes, for example
migrations, you need to invest in making them gracefully so as to minimise
downtime for your users.

Software engineering excellence

A platform organisation is not just an operations department, so it
needs more than operational capabilities. Even if you do not plan on
writing substantial custom applications, your scripts, templates and
configuration files will rapidly accumulate complexity. If you want to
retain the ability to quickly and safely change your platform, you need to
build it the right way.

Our favourite summary of software engineering excellence in an
infrastructure context are the three core practices of infrastructure as
code, as defined by Kief Morris in his book
Infrastructure as Code

  • Define everything as code
  • Continuously test and deliver all work in progress
  • Build small, simple pieces that you can change independently

If your organisation is able to consistently apply these practices,
it’s much more likely to be able to execute on your platform vision.
Without them, you may be able to get your infrastructure into a good state
at a point in time, but you will not be able to sustain the pace of
evolution your development teams’ changing needs will demand.

Using internal products places demands on product development teams
too. Good product development teams are aware of the service levels
offered by their dependencies, factor them into their own designs and use
engineering practices to mitigate those risks that could impact their
service level objectives. This is even more important when those
dependencies are provided internally, because no matter how high quality
your platform is, it is unlikely to reach the level of polish of a
commercial SaaS provider.

Healthy teams

Individual skill is important, but sustaining excellence over the long
term requires strong team-level disciplines. When your platform systems
are depended upon by the rest of the business, it’s not acceptable for the
expertise to maintain them to be held only by a few busy individuals. You
need autonomous teams with clear missions who avoid individual code or
system ownership. They must invest in knowledge sharing, documentation and
onboarding. A single person winning the lottery should never be a threat
to the viability of your platform.

To keep these platform engineering teams productive, their systems for
planning work need to be mature. They must have backlogs of items
described in terms of their value and have processes for prioritisation,
otherwise the urgent may overwhelm the important. Incidents and unplanned
work are inevitable, but if too much of the team’s time is consumed with
toil, then it will never have the capacity to invest in the improvement of
its products. Teams should not try to manage too many platform products at

We find the idea of cognitive load, as discussed in Matthew Skelton and
Manuel Pais’s book Team Topologies,
a useful one for keeping teams’ missions manageable. If a team constantly
switches context between completely different tasks, then the cognitive
load is too great and, when this happens, not only will the team be less
capable to undertake their day to day work, but it will also be difficult
for new team members to gain the confidence they need to work on all the

Getting started

If you do not already have these capabilities in your organisation,
does that disqualify you from adopting a platform strategy? How, you might
ask, are you supposed to build these capabilities without lessons
obtainable only from experience?

The secret is not to compromise on the quality of your execution, but
to be modest in the scope of your ambition – at first. A platform
initiative, no matter how small, should produce business value, be guided
by product thinking, be implemented with operational and software
engineering excellence and be backed by a team structure that can sustain
the new platform service. Anything less than that, and the boost you hoped
to deliver is likely to become a drag that tarnishes the reputation of
your fledgling platform with developers in your organisation.

Small, focused platform services targeted at well-understood parts of
your technology estate have a lower degree of difficulty. They don’t let
you off the hook for considering platform from a holistic perspective, but
they let you get started and build from there. For example, providing a
logging cluster that can ease the operational burden on product teams and
improve visibility across services has clear business value that does not
require sophisticated financial modelling to establish. It still requires
product thinking to ensure that it serves its customers (does its
availability, freshness and search UI meet the needs of the developers?)
but that product thinking does not need to have the maturity of that
required to, for example, offer a unified developer portal. And it still
requires software engineering, operational skill and a healthy team to do
well, though not as much as to, for example, build an observability
sidecar for all your organisation’s microservices.

The first question to ask yourself is what is the smallest thing
we can build
that would help the product teams?
The second is how could we upgrade or migrate away from this when the time
comes? The state of the art is evolving rapidly and vendor lock-in is no
less painful because the vendor is your very own organisation. If
deprecating your platform service would require a painful transition over
years, it is probably time to go back to the drawing board and simplify
your product. You do not need to have a detailed calendar and a plethora
of substitute technologies ready to go, but factoring in a realistic
lifetime (three to five years) and architectural seams for replacing
solutions will force your designs to be simpler and more decoupled.

We recommend that adoption of your platform be voluntary. This supports
your platform strategy in two ways. Firstly, when product teams have the
ability to opt out of platform services, it encourages you to keep your
services loosely coupled, which will benefit the platform when the time
comes to launch a new generation of the service or to replace it with a
commercial offering. Secondly, when your platform organisation is
dependent on product teams’ appreciation of the platform’s benefits, it
puts a strong pressure on your platform organisation to keep customer
delight at the forefront of their minds. Mandatory migration to the
platform is a shortcut that has the long-term risk of eroding your team’s
product thinking discipline.

You may find a simple classification system useful to set expectations
about the maturity of new platform features, for example to indicate that
a new feature is in beta. You might want to associate SLOs and support
tiers with the maturity classification as an experimental feature needs not
to offer the same high availability as a core feature or your platform. It
may not, for example, require round the clock support. Once the feature is
promoted to full support, users of the platform can expect SLOs strong
enough for them to build mission critical components on top of, but before
then a less demanding set of expectations gives the platform team freedom
to experiment and to validate their assumptions about the product before
making a strong (and long-term) commitment to it.

If you are able to keep the above in mind, you will have an additional
advantage. Your platform teams will manage small portfolios of very
effective products. Their cognitive load will be small and their focus
will be able to stay on continuously reducing the development teams’ time
to market instead of just on keeping the lights on.


Digital platforms are portfolios of technical products. Like all
products, platforms generate value through use. With the right underlying
business justification, careful product management and effective technical
execution, digital platforms succeed by reducing cognitive load on product
development teams and accelerating an organisation’s innovation. Platforms
take considerable investment in terms of money, talent and opportunity
cost. They repay this investment by positively impacting product
development teams’ ability to quickly and efficiently develop high quality
customer-facing products.

Developing a digital platform is a strategic decision and not to be
taken lightly. Besides the direct financial considerations, digital
platforms also exert pressure on the relationships within your
organisation. Product developers’ have experienced the offerings of
commercial cloud providers and to live up to those raised expectations
platform engineering teams must be mature in both product management and
technical implementation. Product development teams also have to learn to
be good partners of your platform organisation and accept their share of
responsibility for the operation of their services.

Digital platforms are force multipliers, so there is a fine line
between developing a competitive advantage and introducing a significant
productivity blocker. The decisions you make along the product lifetime
will determine whether you walk on one side or the other. The good news is
that just like with every other kind of software development, if you start
small, empathise with your customers, learn from your successes (and your
failures) and keep your overall vision in mind, you have every chance of

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : آنچه قدیمی ترین نقاشی شناخته شده غار درباره انسانهای اولیه نشان می دهد (و چه چیزی)

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

در سال 2018 ، محقق ماکسیم اوبرت و خدمه اش در یک دره مخفی حدود یک ساعت پیاده روی از نزدیکترین جاده جزیره عنکبوتی مانند اندونزی سولاوسی فرو رفتند. آنها تازه در ایوان مزرعه برنج یک خانواده محلی بعد از چند لیوان بالو ، یک الکل نخل قند تخمیر شده که منطقه به آن معروف است ، خوابیده بودند.

درست در آن سوی دره ، اوبرت ، باستان شناس و زمین شناس در دانشگاه گریفیت در کوئینزلند ، استرالیا ، می تواند نگاهی اجمالی به غار Leang Tedongnge داشته باشد. این تیم پس از شنیدن گزارشات از بصران برهان ، باستان شناس اندونزیایی ، برای دیدن آن سفر کردند. اوبرت ، که هنر غار باستان را مطالعه می کند ، قبلاً آنچه را که احتمالاً قدیمی ترین نمونه های ساخته شده بشر در جهان است ، مطالعه کرده است تا 44000 سال پیش – اما ، همانطور که بعداً یاد گرفت ، هنر اینجا در Leang Tedongnge قدمت بیشتری دارد.

اندکی بعد ، اوبرت و همکارانش وارد غار Leang Tedongnge شدند ، که توسط خانواده نزدیک برای ذخیره سازی تجهیزات مزرعه مورد استفاده قرار گرفت. درست بالای یک تاقچه کوچک داخل ، آنها نقاشی سه خوک را که با رنگ قرمز اخراش رنگ آمیزی شده بود ، پیدا کردند که با مقدار زیادی مو و زگیل نشان داده شده است. بالای خوکها دو استنسیل دست مردم ظاهر شد. اوبرت می گوید ، این تصویر ممکن است درگیری را به تصویر کشیده باشد.

ساکنان منطقه حتی از وجود آنها اطلاع نداشتند. در واقع ، آنها فکر کردند کسی باید یک شبه خود را فرو برده و برخی از دیوار نویسی ها را ترک کند. او می گوید: “هنر راک درست در پشت شالیزار برنج کسی وجود دارد.” “فقط چیزهای زیادی وجود دارد.”

اوبرت دقیقاً همانند تصاویر جذاب ، کلسیتی را که روی یکی از پاهای خوک ها جمع شده بود از نزدیک مشاهده کرد. قدمت ایزوتوپ سری اورانیوم مربوط به کلسیت نشان داد که قدمت آن حداقل 45500 سال است – و آن را به قدیمی ترین هنر غار انسانی جهان که تاکنون کشف شده است تبدیل کرده است.

این افشاگری تعجب آور بود زیرا محققان قبلاً بیشترین هنر غارنوردی را در اروپا پیدا کرده بودند. سایت هایی مانند غار Chauvet 30 هزار ساله فرانسه به دلیل همپوشانی اسب ها ، گروه کرگدن ها و دسته های دیگر حیوانات مشهور هستند. در سالهای اخیر ، اوبرت و سایر باستان شناسان با آغاز سالهای اخیر با کشف بسیاری از آثار برجسته در اندونزی ، ساعت آغاز هنر بشر را برگردانده اند.

اگرچه به محض یافتن ، تفسیر نقاشی های غار می تواند مشکل باشد زیرا ورود به ذهن هنرمندان اصلی غیرممکن است. اما محققان نظریه های توضیحی متعددی را ارائه داده اند ، از جمله همه چیز از توسعه داستان سرایی اولیه تا ریشه های معنویت. قدمت با این هنر همچنین می تواند یک جدول زمانی از رشد فرهنگی اولیه اجداد ما را نشان دهد ، یکی از ویژگی های اصلی که بعداً به وجود آمد اجازه داد گونه های ما موفق شوند. اوبرت می گوید: “هنر راک دریچه ای صمیمانه به گذشته است.”

دودل یا روایت باستان؟

تعیین اهمیت زودرس دشوار است هنر غار: ما نمی توانیم به سر افرادی که آن را ساخته اند وارد شویم ، و آنها در اینجا نیستند تا به ما بگویند.

برخی شواهد نشان می دهد که نئاندرتال ها ممکن است از غارهای اسپانیایی استنسیل دستی گرفته اند حدود 65000 سال پیش، اگرچه اوبرت می گوید این قدمت بحث برانگیز است و ممکن است خیلی جوان تر باشد و اصلاً از نئاندرتال ها نباشد. و قدیمی ترین ابله شناخته شده به شکل زیگزاگ ممکن است از انسان های امروزی نبوده بلکه اجداد ما باشند ، انسان راست قامت، روی پوسته صدفی حدود 500000 سال پیش اما اینکه هنر دقیقاً چه چیزی را تشکیل می دهد همچنان یک سوال باز باقی مانده است.

آئین دیویدسون ، استاد بازنشسته باستان شناسی در دانشگاه نیوانگلند در استرالیا ، می گوید: “پاسخ این است که احتمالاً در ابتدای هنر ، مردم نمی دانستند چه کاری انجام می دهند.”

بیشتر طرحهای باستانی در اروپا و اندونزی شامل پستانداران بزرگ یا شابلونهای دستی است. ممکن است گونه اول نمایانگر برخی از گونه هایی باشد که مردم شکار می کنند ، اما بسیاری دیگر از حیوانات طعمه ای که در ذخایر باستان شناسی یافت می شوند در این تصاویر گنجانده نشده است. اوبرت می گوید ، بنابراین این اشکال خاص ممکن است از نظر معنوی مهم بوده باشند. همچنین ، اثرات دستی می تواند راهی باشد که افراد زمانی خود را شناسایی می کردند.

حدوداً 20000 سال پیش ، در اوج آخرین حداکثر یخبندان ، بیشتر انسان در نقاشی ظاهر شد. اگرچه دلیل آن مشخص نیست ، اوبرت می گوید که حتماً یک عامل جهانی برای این امر وجود داشته است ، احتمالاً شامل تغییرات آب و هوایی است.

اولین صحنه روایت ممکن است با Leang Bulu ‘Sipong 4 ، غاری که در سال 2017 کشف شده است و Aubert از آن زمان برخوردار است ، رسیده باشد. تحصیل کرده. این هنر که در سولاوسی نیز واقع شده است ، حداقل 43،900 سال قدمت دارد و مجموعه ای از چهره های ترکیبی حیوان و انسان را نشان می دهد که در حال شکار خوک هستند. اوبرت می گوید: “این اولین مدرک قصه گویی است.” “صحنه روایت خاص بود زیرا من هرگز نظیر آن را ندیده ام.”

وی این مورد را با سایر چهره های اولیه انسان مانند مقایسه می کند مرد شیر شیر شکل تراش عاج قدمت آن بین 35000 و 40،000 سال پیش است که در غار هولنشتاین-استدل در آلمان پیدا شده است. این به ما نشان می دهد که هنرمندان در این زمان نه تنها قصه می گفتند ، بلکه چیزهایی را تصور می کردند که در واقع در دنیای واقعی وجود نداشت. اوبرت می گوید: “این ریشه تفکر دینی است.”

برخی از محققان ادعا می کنند که این ارقام ترکیبی حیوان و انسان نمایانگر عقاید شامی است. اما دیویدسون معتقد است که هنگام بررسی نقاشی های انسان گرا نمی توانید از چنین فشار قلم موی گسترده ای استفاده کنید و همه چیز نباید کاملاً کلی باشد. از نظر او ، چهره هایی مانند شیر کنده کاری می توانند تشریفات را نشان دهند ، مانند افرادی که هنگام شکار لباس حیوانات را می پوشند. هنوز هم ، او می گوید ، گفتن به طور قطعی دشوار است.

بیشتر برای کشف؟

به طور کلی ، در مورد گسترش هنر غار ، دو روش تفکر وجود دارد. یکی اینکه از یک منطقه واحد آغاز شده و به تدریج به قاره های دیگر گسترش یافته است. اگر اکتشافات فعلی نمایانگر قدیمی ترین نسخه ها باشد ، این بدان معناست که هنر غار حداقل 45000 سال پیش در اندونزی پدید آمده و در طی 10 هزار سال آینده به اروپا راه یافته است.

در مقابل ، برخی از باستان شناسان فکر می کنند که هنر غار ممکن است به طور مستقل در چندین منطقه به طور همزمان رشد کرده باشد. دیویدسون با اعتقاد به این عقیده ، پیشنهاد می کند که سنت های مختلف در اندونزی و فرانسه بدون هیچ گونه ارتباطی شکل گرفته است. او می گوید و احتمالاً چیزهای بیشتری برای کشف وجود دارد.

پس از کشف غار آلتامیرا در اسپانیا در اواخر دهه 1800 ، محققان به هنر غار اروپا پرداختند. در حدود یک قرن گذشته ، به طور خاص فرانسه مورد توجه زیادی قرار گرفته است. دیویدسون می گوید: “ما تمایل داریم بیش از حد بر غارهای فرانسه تأکید کنیم.” “120 نفر وجود دارد – با توجه به مدتی که مردم به دنبال آنها بوده اند تعداد بسیار زیادی نیست.”

غارهای اندونزی ، افشاگری نسبتاً جدیدی بودند. از آنجا که اوبرت و همکارانش فقط از کلسیت استفاده می کردند که در بالای هنر شکل گرفته است نه خود اوچر ، نقاشی ها ممکن است بسیار قدیمی تر باشند. ما می دانیم که انسانهای مدرن حدود 65000 سال پیش وارد استرالیا شده اند و احتمالاً آنها از طریق اندونزی (پس از گسترش از آفریقا از طریق خاورمیانه) وارد شده اند. این احتمال وجود دارد که هنر غار در طول مسیر پیشرفت کرده باشد ، یا نمونه های اولیه در آفریقا زنده نمانده باشند – یا هنوز یافت نشده اند.

تاکنون ، فقط چند حکاکی کشف نشده قدمت قابل توجهی در آفریقا دارد ، از جمله غار آپولو 11 در نامیبیا که حاوی برخی از اسلب ها با نقاشی های حیوانی است. از 30،000 سال پیش. اما می تواند افراد زیادی در آنجا وجود داشته باشد. دیویدسون می گوید غارهای آفریقا را باید جدی گرفت.

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : تکرار سیاست محدودیت استفاده ما

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

حمله به پایتخت آمریكا و تهدیدهای بعدی برای خشونت پیرامون روی كار آمدن دولت جدید آمریكا ، ما را بر آن داشته است تا واقعیت را انعكاس دهیم و دوباره خود را با آن آشنا كنیم ، هرچند اهداف سازنده خوب باشد ، این فن آوری می تواند توانایی صدمه بزرگ را تقویت كند.

این شامل ما و محصولات ما در Basecamp است. بنابراین ، ما یک وظیفه اخلاقی برای مقابله با چنین آسیبی احساس می کنیم. هم از نظر برخورد با مواردی که از Basecamp برای پیشبرد چنین آسیبی استفاده می شود (و مورد سو ab استفاده قرار می گیرد) ، و هم به صراحت اظهار می دارم که Basecamp پناهگاه امنی برای افرادی نیست که مایل به انجام چنین آسیبی هستند.

ما سیاست محدودیت استفاده کامل چندین شکل استفاده را مشخص می کند نه مجاز ، از جمله ، اما محدود به موارد زیر نیست:

  • خشونت ، یا تهدیدهای ناشی از آن: اگر فعالیتی به عنوان جرم خشن در ایالات متحده یا محل زندگی شما واجد شرایط باشد ، نمی توانید از محصولات Basecamp برای برنامه ریزی ، ارتکاب ، تحریک یا تهدید آن فعالیت استفاده کنید.
  • آزار دهنده: اگر از محصولات Basecamp برای به اشتراک گذاشتن اطلاعات شخصی خصوصی افراد دیگر برای اهداف آزار و اذیت استفاده می کنید ، ما نمی خواهیم کاری با شما انجام دهیم.
  • استثمار کودک ، رابطه جنسی یا سو abuse استفاده: ما هیچ فعالیتی را که باعث آزار و اذیت کودک شود ، انتشار یا در غیر این صورت تحمل کنیم ، تحمل نمی کنیم.
  • بدافزار یا جاسوس افزار: رمز برای خیر ، نه شر. اگر از محصولات ما برای ساخت یا توزیع هر چیزی که واجد شرایط بدافزار یا جاسوسی باشد – از جمله نظارت بر کاربر از راه دور – استفاده می کند استفاده می کنید.
  • فیشینگ یا اقدام به کلاهبرداری دیگر: دروغ گفتن در مورد اینکه کی هستید یا به چه افرادی وابسته هستید برای سرقت ، اخاذی یا آسیب رساندن به دیگران اشکالی ندارد.

هرگونه گزارش در مورد نقض این محدودیت های برجسته یا هر یک از محدودیت های دیگر موجود در شرایط ما ، منجر به بررسی خواهد شد. این تحقیق دارای موارد زیر خواهد بود:

  • نظارت انسانی: کمیته نظارت بر سو abuseاستفاده داخلی شامل مدیران ما ، دیوید و جیسون و نمایندگان چندین بخش در سراسر شرکت است. در موارد نادر برای موقعیت های خاص حساس یا در صورت نیاز قانونی ، ممکن است از متخصصان خارجی نیز مشاوره بگیریم.
  • مسئولیت های متعادل: ما موظفیم از حریم خصوصی و ایمنی مشتریان و افرادی که مسائل را به ما گزارش می دهند ، محافظت کنیم. ما تمام تلاش خود را می کنیم تا در تمام مراحل کار مسئولیت ها را متعادل کنیم.
  • بر شواهد تمرکز کنید: ما تصمیمات خود را بر اساس شواهد موجود در اختیار ما قرار می دهیم: آنچه را که کاربران حساب می گویند و می شنوند می شنویم. ما آنچه را مشاهده می کنیم مستند می کنیم و می پرسیم که آیا این شواهد به استفاده محدود اشاره دارد؟

در حالی که برخی تخلفات کاملاً واضح است ، اما برخی دیگر ذهنی ، ظریف و قضاوت در آنها دشوار است. ما به هر مورد متناسب با تخلف ، حیاتی بودن و شدت اتهام ، وقت و توجه کافی می دهیم.

اگر از هرگونه محصول Basecamp (Basecamp ، HEY ، Backpack ، Highrise ، Ta-da List ، Campfire) مطلع هستید که برای مواردی استفاده می شود که خط مشی محدودیت های استفاده ما را نقض می کند ، لطفا از طریق ایمیل با ما در میان بگذارید report@basecamp.com و ما تحقیق خواهیم کرد اگر 100٪ مطمئن نیستید ، به هر حال گزارش دهید.

شخصی در تیم ما ظرف یک روز کاری پاسخ خواهد داد تا به شما اطلاع دهد که تحقیقات خود را آغاز کرده ایم. ما همچنین نتیجه تحقیقات خود را به شما اطلاع خواهیم داد (مگر اینکه از ما بخواهید این کار را نکنیم ، یا طبق قانون اجازه نداریم).

در حالی که محدودیت های استفاده ما جامع است ، اما نمی تواند جامع باشد – ممکن است جرمی بتواند از طبقه بندی ، برای اولین بار حاضر شود ، یا اختلاف اخلاقی را که ما هنوز در نظر نگرفته بودیم ، روشن کند. گفته شد ، امیدواریم روحیه اساسی روشن باشد: قرار نیست Basecamp برای آسیب ، اعم از ذهنی ، جسمی ، شخصی یا مدنی مورد استفاده قرار گیرد. از دیدگاه های مختلف – فلسفی ، مذهبی و سیاسی – استقبال می شود ، اما ایدئولوژی هایی مانند ناسیونالیسم سفید ، یا جنبش های سوختن نفرت که تحت تأثیر ظلم ، خشونت ، سو abuse استفاده ، نابودی یا سلطه گروهی بر گروه دیگر قرار دارند ، در اینجا پذیرفته نمی شوند.

اگر شما یا فعالیت موجود در حسابتان در نهایت مغایر با این محدودیت ها باشد ، ممکن است حساب شما بسته شود. ممنوعیت دائمی خدمات ما نیز ممکن است منجر شود. بعلاوه ، ما به عنوان یک تجارت مستقل کوچک و خصوصی که ارزشها و وجدان ما را به هر قیمتی جلوتر از رشد قرار می دهیم ، این حق را برای خود محفوظ می داریم که به هر کسی که در نهایت از انجام تجارت با او احساس ناراحتی می کنیم خدمات را انکار کنیم.


برای مراجعه بیشتر ، لیست کامل شرایط ما در اینجا موجود است: https://basecamp.com/about/policies

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه با خواندن RFC 1034 نیمی از روز هدر ندهیم

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

HEY از سیستم استقرار شاخه ای استفاده می کند که من دارم در اینجا در SvN نوشته شده است و مرتباً در مورد در توییتر. بسیاری از شرکت ها نسخه خود را از استقرار شعبه (به طور معمول با نام دیگری) پیاده سازی کرده اند ، اما این اجرای خود من بود ، بنابراین من به آن افتخار می کنم. ابتدا یک آغازگر نحوه کار:

تنظیمات فعلی ما به خوبی کار می کند ، اما دارای دو عیب بزرگ است:

  • هر شاخه به ALB خاص خود نیاز دارد (این همان چیزی است که توسط منبع Ingress تولید می شود).
  • DNS است DNS است DNS است و بعضی اوقات طول می کشد تا تکثیر شود و ما نیاز به مدیریت یک رکورد (3-5 برای هر شاخه) داریم.

این خطاها بهم پیوسته است: اگر مجبور نباشم به هر شاخه ALB خود را بدهم ، می توانم از یک رکورد wildcard استفاده کرده و هر زیر دامنه را در دامنه اختصاصی شاخه خود به یک ALB هدایت کنم و اجازه دهم مسیر ALB کجا باشد آنها از طریق سرصفحه های میزبان تعلق دارند. این بدان معنی است که من می توانم بدون نیاز به همه آن ALB ها پس انداز کنم و می توانیم زمان DNS-DNS را به صفر برسانیم (و پیچیدگی های حاشیه نویسی و شرطی های خارجی-گسترش یافته در YAML ما).

(در حالی که چند دقیقه انتظار برای انتشار و حل DNS به نظر نمی رسد مشکل بزرگی باشد ، ما با بررسی اینکه واقعاً با استفاده از یک مسیر داخلی در نام میزبان جدید به محض اتمام ساخت استقرار ، باعث می شود که ما قبل از ایجاد رکورد و ذخیره سازی محلی دستگاه خود ، پاسخ NXDOMAIN را تا زمان انقضا TTL برای حل DNS حل کنیم.)

پیش از این ، این کار عملی بود ، اما به تلاش اضافی نیاز داشت که ارزش آن را نداشت – احتمالاً لازم است از طریق یک کنترل کننده سفارشی انجام شود که از اضافه کردن خدمات شما به یک شی object Ingress از طریق حاشیه نویسی های سفارشی مراقبت کند. این مسیر Fine ™ was بود (من حتی یک کنترل کننده اثبات مفهوم درست کردم که این کار را انجام داد) ، اما این بدان معنی بود که یک ابزار اضافی وجود دارد که اکنون باید مدیریت کنیم ، همراه با نیاز به ایجاد و مدیریت آن شی object اصلی Ingress .

وارد نسخه جدید کنترل کننده کنترل ورودی (و نام جدید آن است: aws-load-balancer-controller) که شامل یک جدید است IngressGroup ویژگی که دقیقا آنچه من نیاز دارم این مجموعه ای جدید از حاشیه نویسی را اضافه می کند که می توانم به Ingress خود اضافه کنم که باعث می شود همه منابع Ingress من قوانین هدایت یک ALB منفرد باشد نه ALB های منفرد.

“عالی!” با خودم فکر می کنم صبح که پروژه آزمایش نسخه جدید را شروع می کنم و می فهمم چگونه می خواهم این کار را انجام دهم (با استفاده از آن به عنوان فرصتی برای پاکسازی دسته ای از بدهی های فنی نیز).

من همه چیز را در جای خود قرار می دهم – من کنترل کننده aws-load-balancer-controller را در خوشه آزمایشی خود به روز کردم ، تمام سوابق ALIAS مخصوص شاخه را که برای ALB های قدیمی وجود داشت حذف کردم ، به خارجی-dns گفتم که دیگر منابع Ingress را مدیریت نکنید ، و یک کارت wildcal ALIAS راه اندازی کنید که با اشاره به ALB جدید من که همه این شاخه ها باید به اشتراک بگذارند

کار نمی کند

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" https://alb-v2.branch-deploy.com
curl: (6) Could not resolve host: alb-v2.branch-deploy.com

اما اگر من مستقیماً با هدر میزبان مناسب با ALB تماس بگیرم ، این کار را انجام می دهد:

$ curl --header "Host: alb-v2.branch-deploy.com" --insecure https://internal-k8s-swiper-no-swiping.us-east-1.elb.amazonaws.com
<html><body>You are being <a href="https://alb-v2.branch-deploy.com/sign_in">redirected</a>.</body></html>

(╯ ° □ °) ╯︵ ┻━┻

من هیچ سرنخی ندارم که چه خبر است. من به وضوح می بینم که رکورد در Route53 وجود دارد ، اما من نمی توانم آن را به صورت محلی حل کنم ، و همچنین برخی از سرویس های تست DNS (. MX Toolbox) نمی تواند.

ممکن است گزینه “ارزیابی سلامت هدف” در کاراکتر وحشی باشد؟ آن را غیرفعال کرد و دوباره امتحان کرد ، هنوز چیزی نیست.

من کاملاً گیر افتاده و شروع به مرور سایت می کنم اسناد Route53 و این خط را پیدا کنید و فکر کنید این پاسخ به مشکل من است:

اگر رکوردی به نام * .example.com ایجاد کنید و سابقه.com ​​وجود ندارد ، مسیر 53 به درخواست های DNS برای مثال.com پاسخ می دهد با NXDOMAIN (دامنه ناموجود).

بنابراین ، من برای ایجاد رکورد برای branch-deploy.com می روم تا ببینم آیا شاید این باشد. اما هنوز این کار را انجام نمی دهد. این زمانی است که آن سطر را دوباره می خوانم و می فهمم که به هر حال برای من صدق نمی کند – من اولین بار آن را اشتباه خوانده بودم ، سعی نمی کنم شاخه-deploy.com را حل کنم. (خوانش اولیه من این بود که * .branch-deploy.com بدون وجود سابقه برای branch-deploy.com برطرف نمی شود).

Welp ، زمان کاوش در است RFC، چیزهای مبهمی وجود دارد که من اینجا گم کرده ام. تصور درست بود

RC های Wildcard اعمال نمی شوند:

– وقتی پرس و جو در یک منطقه دیگر است. یعنی ، نمایندگی پیش فرض های کارت وحشی را لغو می کند.

– هنگامی که نام پرس و جو یا یک نام بین دامنه wildcard و نام query وجود داشته باشد. به عنوان مثال ، اگر یک wildcard RR دارای نام مالک “* .X” باشد ، و این منطقه همچنین حاوی RR های متصل به BX باشد ، کارتهای wild برای درخواستهای نام ZX اعمال می شوند (با فرض اینکه هیچ اطلاعات صریح برای ZX وجود ندارد) ، اما نه به BX ، ABX یا X.

هوم ، آن گلوله دوم به نظر سرب می رسد. بگذارید به منطقه Route53 خود برگردم و نگاه کنم.

ノ (゜ – ゜ ノ)

آه ، من آن را می بینم.

یکی از ویژگی های سیستم استقرار شعبه ما این است که شما همچنین می توانید خط لوله نامه پستی ویژه شعبه خود داشته باشید. برای استفاده از آن ویژگی ، ایمیل می کنید yourself@your-branch.branch-deploy.com. برای ساخت آن کار ، هر شعبه یک رکورد MX در سایت-branch.branch-deploy.com شما بدست می آورد.

در اینجا مسئله نهفته است. اگر می توانید یک رکورد wildcard برای branch-deploy.com داشته باشید ، اگر یک رکورد MX (یا هر رکورد دیگری واقعاً) برای یک زیر دامنه مشخص وجود داشته باشد و سعی کنید از-branch.branch-deploy.com خود ، A / AAAA / بازدید کنید. وضوح CNAME از درخت به حیوان وحش صعود نمی کند. 🙃

این احتمالاً یک کنجکاوی معروف است (آیا این حتی یک کنجکاوی است یا عقل سلیم است؟ مطمئناً برای من عقل سلیم نبود) ، اما من نصف روز باد کردم و سرم را به میزم کوبیدم و سعی کردم بفهمم چرا این کار نمی کنم زیرا من فرض بدی کردم و واقعاً لازم داشتم در مورد آن تخلیه کنم. ممنون که به من لطف کردید

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : چگونه به راحتی یک تبلیغ ویدیویی در فیس بوک ایجاد کنیم کاربران در واقع مشاهده می کنند

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

برای تبلیغات پولی ، بستر رسانه های اجتماعی تقریباً به همان اندازه موثر است. ویدیو را به این ترکیب بیندازید ، و برند خود را به عنوان فرمول اصلی افزایش موفقیت تبلیغاتی پیدا کردید.

19 نوامبر 2020

4 دقیقه خواندن

نظرات بیان شده توسط کارآفرین همکاران خودشان هستند.

طبق گفته های HubSpot ، تقریبا هشت میلیارد فیلم ها هر روز در فیس بوک مشاهده می شوند – و این فقط به فیلم های گربه ای محدود نمی شود. بازدیدها از محتوای ویدیوی پشتیبانی شده از سال 2016 به میزان قابل توجهی 258 درصد افزایش یافته است. اما حتی پس از نمایش ویدیوی شما در خبرخوان یک فرد ، حفظ توجه او هنوز هم دشوار است. یک بررسی توسط Locowise دریافت که به طور متوسط ​​، بیشتر مردم فقط یک سوم یک کلیپ مشخص را تماشا می کنند. تقریباً 53.2 درصد بینندگان 30 ثانیه تماشا می کنند.

برای کارآفرینان ، این یک چالش دوگانه دارد: ایجاد محتوایی که در واقع مخاطبان شما را درگیر خود کند و اطمینان حاصل کند که در وهله اول به دست آنها می رسد.

روی مخاطب خود تمرکز کنید

در نظر بگیرید که چه کسی است است و چه نوع محتوایی برای آنها جذاب است. شما ممکن است با بودجه ای چند میلیون دلاری کار نکنید ، اما جزئیات ذهنی همچنان تفاوت ایجاد می کند.

به سه ثانیه اول بیشتر توجه کنید. تصویر کوچک یک یا باز کردن تصویر جذاب خواهد شد توجه کاربر را گرفتن و نگه داشتن آنها را از پیمایش گذشته مطالب خود را. سپس ، ویدئو را بر روی یک پیام جذاب متمرکز نگه دارید ، و اطمینان حاصل کنید که بینندگان به اندازه کافی در ارتباط هستند تا تماس شما را عملی کنند.

فیلم های فیس بوک به طور کلی باید بر روی مخاطبان اول تلفن همراه متمرکز شود. تحقیق از VentureBeat نشان می دهد که بیش از 90٪ از کاربران فیس بوک در درجه اول از طریق دستگاه تلفن همراه خود به شبکه اجتماعی دسترسی دارند. با این حساب ، الف مطالعه موردی توسط بافر دریافت که تبلیغات ویدیویی فیس بوک باید از نسبت ابعادی مربعی استفاده کند ، زیرا این امر می تواند تا 35 درصد بازدید بیشتر و 100 درصد جذابیت بیشتر از فیلم های افقی داشته باشد. بخشی از این را می توان به این واقعیت نسبت داد که یک فیلم مربعی در واقع فضای بیشتری را در صفحه گوشی هوشمند اشغال می کند.

صدا و زیرنویس نیز به توجه ویژه ای نیاز دارد. گزارشی از دیجی دی نشان داد که 85 درصد از فیلم های فیس بوک به صورت بی صدا تماشا می شد. تبلیغات فیس بوک به صورت خودکار پخش می شود زیرا کاربر از کنار آنها عبور می کند ، بنابراین منطقی است که بیشتر کاربران ترجیح می دهند صدا نداشته باشند. با این حال ، این بدان معنی است که شما باید عنوان را اضافه کنید تا پیام شما همچنان بتواند از آن عبور کند.

خوشبختانه نیازی به استخدام یک خدمه حرفه ای تولیدی نیست. ابزاری که می تواند این روند را بسیار ساده کند ، استفاده از آن است تقویت شده، برنامه ای که انواع مختلفی از قالب های از پیش طراحی شده را ارائه می دهد. امکان استفاده از کلیپ های سهام و موسیقی ، همراه با قابلیت ویرایش سریع ، به کاربران امکان می دهد تا تبلیغات جدید را با سهولت آماده توزیع کنند.

مربوط: 5 دلیل که مشاغل باید در ایجاد محتوای ویدیویی متمرکز شوند

هدف قرار دادن: “سس” ضروری

هیچ مقاله ای در مورد تبلیغات در فیس بوک بدون تأکید بر هدف قرار دادن مخاطب کامل است – و بله ، در تبلیغات ویدیویی به همان اندازه مهم است که محتوای دیگر دارد. هدف گذاری مناسب به شما کمک می کند ویدیو را در زمان مناسب برای تأثیر مطلوب در جلوی افراد مناسب قرار دهید.

مخاطبان سفارشی یک روش عالی برای ایجاد مخاطبان هدف شما هستند ، به شما این امکان را می دهد که بر اطلاعات ارزشمند فراتر از جمعیت عمومی پایه تمرکز کنید. استفاده از هدف گذاری دقیق برای ایجاد مخاطب بر اساس علاقه و علاقه وی و همچنین سایر صفحاتی که با آنها درگیر هستند ، به شما کمک می کند افرادی را که احتمال بیشتری دارند با محتوای ویدیویی شما ارتباط برقرار کنند شناسایی و به آنها دسترسی دهید.

تبلیغات ویدئویی فیس بوک همچنین می تواند توسط رویدادهای منجر شود. این را در نظر بگیرید مطالعه موردی از AdEspresso: ”مدیسون رید ، یک شرکت راه اندازی رنگ مو در خانه ، پس از اتمام مسابقه سبک آنلاین ، یک تبلیغ ویدیویی را برای افراد ارسال می کند. این ایده بسیار خوبی است زیرا مدیسون رید می داند این افراد به محصول خود علاقه مند هستند. همچنین ، با استفاده از اطلاعات مسابقه ، آنها می توانند تبلیغات متناسب با تنظیمات شخصی مشتری بالقوه را نمایش دهند. “

یک رویداد اصلی می تواند شامل تماشای تبلیغات ویدیویی دیگری نیز باشد. اگر کسی یک تبلیغ را در تمام مراحل تماشا کند ، نشان دهنده میزان علاقه شما به محصولات یا خدمات شما است. استفاده مجدد از این مخاطبان به شما کمک می کند تا علایق آنها را بهتر بشناسید و قصد خرید را داشته باشید ، بنابراین می توانید محتوای پیگیری متقاعد کننده بیشتری نیز به آنها ارائه دهید.

این فرآیند در نهایت به شما امکان می دهد یک کانال فروش ایجاد کنید که در آن ویدیوها فقط جذابیت بیشتری نداشته باشند – آنها همچنین کاربران فیس بوک را به سمت خرید از نام تجاری شما سوق می دهند.

مربوط: 6 روش استفاده از داده های اجتماعی برای بازاریابی هدفمند

ایجاد تبلیغات ویدئویی جذاب برای فیس بوک به کار مناسب و معقولی نیاز دارد – و بیش از حد احتمالاً به مقداری سطح آزمون و خطا. اما همانطور که تلاش خود را معطوف تولید محتوایی می کنید که به طور واقعی با مخاطب هدف شما ارتباط برقرار کند ، دیدگاه و تعامل بیشتری خواهید داشت که در نهایت به رشد بیشتر برند شما تبدیل خواهد شد.


سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : انتخابات 2020 ایالات متحده: بیدار بمانید …

سایت شرط بندی فوتبال بهترین سایت شرط بندی سایت شرط بندی معتبر فوتبال

بازگشت به وبلاگ

14 اکتبر 2020 14:02

ایالات متحده انتخابات ریاست جمهوری خود را در تاریخ 3 نوامبر برگزار می کند و همه جهان این نظاره گر هستند. همه در همه جا دائماً توسط اخبار بمباران می شوند. فیدر می خواهد به شما کمک کند همه چیز را درک کنید.

ما ایجاد کرده ایم داشبورد انتخابات ایالات متحده شامل اخبار مربوط به نامزدها ، آنچه کاندیداها می گویند و مقایسه آنچه انتشارات از جناح های مختلف طیف سیاسی در مورد آنها می گویند. درست مثل ما داشبورد کرونا، از فیلترها برای نمایش هوشمندانه اخبار مرتبط در ستون های مناسب استفاده می کند.

ما معتقدیم که دموکراسی سالم همان جایی است که در آن بتوان یک مسئله را از چند زاویه دید. در این عصر و زمان بسیار آسان است که در حباب فیلتر خود قرار بگیرید. ما می خواهیم فیدر یک نیروی محرکه برای تغییر آن باشد.

داشبورد جدید ما عمومی و رایگان است و همه می توانند از آن استفاده کنند. آن را اینجا پیدا کنید: feeder.co/dashboard/us-elections

و اگر شهروند آمریکا هستید رأی دهید!

تحت تعقیب! فیدر تسترهای بتا برنامه تلفن همراه

سایت شرط بندی سایت پیشبینی سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : با استفاده از این ابزار رتبه بندی SEO ، بازاریابی دیجیتال خود را با بودجه بهبود بخشید

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

RankTools به شما کمک می کند تا رتبه بندی جستجوی سایت خود را افزایش دهید.

15 اکتبر 2020

2 دقیقه خواندن

افشای اطلاعات: هدف ما ارائه محصولات و خدماتی است که فکر می کنیم برای شما جالب و مفید باشد. اگر آنها را خریداری کنید ، کارآفرین ممکن است سهم کمی از درآمد حاصل از فروش را از شرکای تجاری ما بدست آورد.

بازاریابی دیجیتال می تواند سریع گران شود ، که برای کارآفرینانی که سعی می کنند در یک اقتصاد سخت هزینه های خود را کاهش دهند ایده آل نیست. اما برای دستیابی به مشتریان جدید نیازی به اتکا به روش های پرداختی ندارید. بهینه سازی موتور جستجو (سئو) می تواند یک روش عالی برای افزایش بازدید از وب سایت شما بدون صرف یک سکه زیبا باشد.

اما اگر نمی دانید چگونه یک استراتژی SEO را پیاده سازی کنید ، ممکن است به کمی کمک نیاز داشته باشید. ابزار SEO RankTools می تواند این کار را انجام دهد

RankTools ابزاری برای جستجوگرها است که اطلاعات سایت شما را تجزیه و تحلیل می کند و گزارش های کاملی را ارائه می دهد تا به شما نشان دهد چه کاری درست انجام می دهید و چگونه می توانید سئو سایت خود را بهبود ببخشید. این ابزار داده های الکسا ، داده های شبکه های اجتماعی ، فهرست موتور جستجو ، رتبه صفحه Google ، تجزیه و تحلیل IP ، بررسی بدافزار و موارد دیگر را برای کمک به شما در تدوین استراتژی SEO قوی تر اندازه گیری می کند. بعلاوه ، همچنین رقبا را تجزیه و تحلیل می کند تا بتوانید ببینید که آنها چه کاری انجام می دهند یا اینکه در چه موقعیت هایی می توانید بالاتر از آنها باشید.

علاوه بر گزارش ، RankTools بیش از 20 مورد نیز ارائه می دهد ابزارهای جستجوگرها مانند تجزیه و تحلیل پیوند ، تجزیه و تحلیل موقعیت کلمات کلیدی ، بررسی وضعیت صفحه ، ایجاد بک لینک ، اسکرابر Google Adword و موارد دیگر برای قرار گرفتن در موقعیت بهتر سایت برای برجسته شدن در نتایج جستجو. همچنین می توانید عملکرد RankTools را با استفاده از API بومی آن با یک برنامه یا ابزارک دیگر ادغام کنید و اجرای استراتژی SEO خود را در گردش کار موجود خود آسان کنید.

بدون هیچ گونه تخصص سئو ، استراتژی SEO خود را از همان ابتدا بسازید. در حال حاضر ، شما می توانید اشتراک مادام العمر در RankTools SEO Tool را فقط با 29.99 دلار دریافت کنید. همچنین می توانید برنامه حرفه ای با 39.99 دلار و برنامه آژانس با 49.99 دلار.

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : Don’t Compare Averages

سایت شرط بندی فوتبال
بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال

Imagine you’re an executive, and you’re asked to
decide which of your sales leaders to give a big award/promotion/bonus to.
Your company is a tooth-and-claw capitalist company that only considers
revenue to be important, so the key element in your decision is who has got
the most revenue growth this year. (Given it’s 2020, maybe we sell

Here’s the all-important numbers.

nameaverage revenue increase (%)

And a colorful graph

Based on this, the decision looks easy. Bob, at just under 8%, has a
notably better revenue increase than his rivals who languish at 5%.

But lets dig deeper, and look at the individual accounts for each of our

nameaccount revenue increases (%)

This account-level data tells a different story. Bob’s high performance
is due to one account yielding a huge 80% revenue increase. All his other
accounts shrank. With Bob’s performance based on just one account,
is he really the best salespeep for the bonus?

Bob’s tale is a classic example of one the biggest problems with
comparing any group of data points by looking at the average. The usual
average, technically the mean, is very prone to one outlier swinging the
whole value. Remember the average net worth of a hundred homeless people is
$1B once Bill Gates enters the room.

The detailed account data reveals another difference. Although Alice and
Clara both have the same average, their account data tells two very
different stories. Alice is either very successful (~10%) or mediocre (~2%), while Clara
is consistently mildly successful (~5%). Just looking at the average hides this
important difference.

By this point, anyone who’s studied statistics or data visualization is
rolling their eyes at me being Captain Obvious. But this knowledge isn’t
getting transmitted to folks in the corporate world. I see bar charts
comparing averages all the time in business presentations. So I decided to
write this article, to show a range of visualizations that you can use to
explore this kind of information, gaining insights that the average alone
cannot provide. In doing this I hope I can persuade some people to stop only
using averages, and to question averages when they see others doing that.
After all there’s no point eagerly collecting the data you need to be a
data-driven enterprise unless you know how to examine that data

A strip chart shows all the individual numbers

So the rule is don’t compare averages when you don’t know what the
actual distribution of the data looks like. How can you get a good picture
of the data?

I’ll start with the case above, when we don’t have very many
data points. Often the best way to go for this is a strip chart, which
will show every data point in the different populations.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +

With this chart we can now clearly see the lone high point for Bob,
that most of his results are similar to Alice’s worst results, and that Clara
is far more consistent. This tells us far more than the earlier bar chart,
but isn’t really any harder to interpret.

You may then ask, how to plot this nice strip chart? Most people who
want to plot some quick graphs use Excel, or some other spreadsheet. I
don’t know how easy it is to plot a strip chart in the average
spreadsheet, as I’m not much of a spreadsheet user. Based on what I see in
management presentations, it may be impossible, as I hardly ever see one.
For my plotting I use R, which a frighteningly powerful statistics
package, used by people who are familiar with phrases like “Kendall rank
correlation coefficient” and “Mann-Whitney U test”. Despite this fearsome
armory, however, it’s pretty easy to dabble with the R system for simple
data manipulation and graph plotting. It’s developed by academics as
open-source software, so you can download and use it without worrying about
license costs and procurement bureaucracy. Unusually for the open-source
world, it has excellent documentation and tutorials to learn how to use
it. (If you’re a Pythonista, there’s also a fine range of Python libraries
to do all these things, although I’ve not delved much into that
territory.) If you’re curious about R, I have a
in the appendix of how I’ve learned what I know about it.

If you’re interested in how I generate the various charts I show
here, I’ve included a “show-code” disclosure after each chart which shows
the commands to plot the chart. The sales dataframes
used have two columns: name, and d_revenue.

What if we have a larger number of data points to consider? Imagine our
trio are now rather more important, each handling a couple of hundred
accounts. Their distributions still, however show the same basic characteristics, and we
can see that from a new strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +

One problem with the strip chart, however, is that we can’t see the
average. So we can’t tell whether Bob’s high values are enough to
compensate for this general lower points. I can deal with this by plotting
the mean point on the graph, in this case as a black diamond.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=2, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +

So in this case Bob’s mean is a bit less than the other two.

This shows that, even though I often disparage those who use means to
compare groups, I don’t think means are useless. My disdain is for those
who only use means, or use them without examining the overall
distribution. Some kind of average is often a useful element of a
comparison, but more often than not, the median is actually the better
central point to use since it holds up better to big outliers like Bob’s.
Whenever you see an “average”, you should always consider which is better:
median or mean?

Often the reason median is such an under-used function is because our tooling
doesn’t encourage use to use it. SQL, the dominant database query
language, comes with a built-in AVG function
that computes the mean. If you want the median, however, you’re usually
doomed to googling some rather ugly algorithms, unless your database has
the ability to load extension functions. If
some day I become supreme leader, I will decree that no platform can have
a mean function unless they also supply a median.

Using histograms to see the shape of a distribution

While using a strip chart is a good way to get an immediate sense of
what the data looks like, other charts can help us compare them in
different ways. One thing I notice is that many people want to use The One
Chart to show a particular set of data. But every kind of chart
illuminates different features of a dataset, and it’s wise to use several
to get a sense of what the data may be telling us. Certainly this is true
when I’m exploring data, trying to get a sense of what it’s telling me.
But even when it comes to communicating data, I’ll use several charts so
my readers can see different aspects of what the data is saying.

The histogram is a classic way of looking at a distribution. Here are
histograms for the large dataset.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, boundary=0, show.legend=FALSE) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
 facet_wrap(~ name,ncol=1)

Histograms work really well at showing the shape of a single
distribution. So it’s easy to see that Alice’s deals clump into two
distinct blocks, while Clara’s have a single block. Those shapes are
somewhat easy to see from the strip chart too, but the histogram clarifies
the shape.

A histogram shows only one group, but here I’ve shown several together
to do the comparison. R has a special feature for this, which it refers to
as faceted plots. These kind of “small multiples” (a term coined by
Edward Tufte) can be very handy for comparisons. Fortunately R makes them
easy to plot.

Another way to visualize the shapes of the distributions is a density
plot, which I think of as a smooth curve of a histogram.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(show.legend=FALSE) +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  scale_y_continuous(breaks = c(0.1)) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

The density scale on the y axis isn’t very meaningful to
me, so I tend to remove that scale from the plot – after all the key
element of these are shapes of the distributions. In addition, since the
density plot is easy to render as a line, I can plot all of them on a
single graph.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, color=name)) +
  geom_density(size=2) +
  scale_y_continuous(breaks = NULL) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +

Histograms and density plots are more effective when there are more
data points, they aren’t so helpful when there’s only a handful (as with
the first example). A bar chart of counts is useful when there are only a few
values, such as the 5-star ratings on review sites. A few years ago Amazon
added such a chart for its reviews, which show the distribution in
addition to the average score.

Boxplots work well with many comparisons

Histograms and density plots are a good way to compare different
shapes of distributions, but once I get beyond a handful of graphs then
they become difficult to compare. It’s also useful to get a sense of
commonly defined ranges and positions within the distribution. This is
where the boxplot comes in handy.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +

The box plot focuses our attention on the middle range of the data, so
that half the data points are within the box. Looking at the graph we can
see more than half of Bob’s accounts shrank and that his upper quartile is
below Clara’s lower quartile. We also see his cluster of hot accounts at
the upper end of the graph.

The box plot works nicely with a couple of dozen items to compare,
providing a good summary of what the underlying data looks like. Here’s an
example of this. I moved to London in 1983 and moved to Boston a decade
later. Being British, I naturally think about how the weather compares in
the two cities. So here is a chart showing comparing their daily high
temperatures each month since 1983.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, color=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  labs(color = NULL) +
  theme(legend.position = "bottom") +

This is an impressive chart, since it summarizes over 27,000 data
points. I can see how the median temperatures are warmer in London during
the winter, but cooler in the summer. But I can also see how the
variations in each month compare. I can see that over a quarter of the
time, Boston doesn’t get over freezing in January. Boston’s upper quartile
is barely over London’s lower quartile, clearly indicating how much colder
it is in my new home. But I can also see there are occasions when Boston
can be warmer in January than London ever is during that winter month.

The box plot does have a weakness, however, in that we can’t see the
exact shape of the data, just the commonly defined aggregate points. This
may be an issue when comparing Alice and Clara, since we don’t see the
double-peak in Alice’s distribution in the way that we do with histogram
and density chart.

There are a couple of ways around this. One is that I can easily
combine the box plot with the strip chart.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name)) +
  geom_boxplot(show.legend=FALSE, outlier.shape = NA) +
  geom_jitter(width=0.15, alpha = 0.4, size=1, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  stat_summary(fun = "mean", size = 5, geom = "point", shape=18, color = 'black') +
  geom_hline(yintercept = 0) +

This allows me to show both the underlying data, and the important
aggregate values. In this plot I also included the black diamond that I
used before to show the position of the mean. This is a good way to
highlight cases like Bob where the mean and median are quite different.

Another approach is the violin plot, which draws a density plot into
the sides of the boxes.

show code
ggplot(large_sales, aes(name, value, color=name, fill=name)) +
  geom_violin(show.legend=FALSE, alpha = 0.5) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +

This has the advantage of showing the shape of the distribution
clearly, so the double peak of Alice’s performance stands right out. As
with density plots, they only become effective with a larger number of
points. For the sales example, I think I’d rather see the points in the
box, but the trade-off changes if we have 27,000 temperature measurements.

show code
ggplot(temps, aes(month, high_temp, fill=factor(city))) +
  ylab(label = "daily high temp (°C)") +
  theme_grey(base_size=20) +
  labs(fill = NULL) +
  scale_x_discrete(labels=month.abb) +
  theme(legend.position = "bottom") +
  geom_violin(color = NA) 

Here we can see that the violins do a great job of showing the shapes
of the data for each month. But overall I find the box chart of this data
more useful. It’s often easier to compare by using significant signposts
in the data, such as the medians and quartiles. This is another case where
multiple plots play a role, at least while exploring the data. The box
plot is usually the most useful, but it’s worth at least a glance at a
violin plot, just to see if reveals some quirky shape.

Summing Up

  • Don’t use just an average to compare groups unless you understand
    the underlying distribution.
  • If someone shows you data with just an average ask: “what does the
    distribution look like?”
  • If you’re exploring how groups compare, use several different plots
    to explore their shape and how best to compare them.
  • If asked for an “average”, check whether a mean or median is better.
  • When presenting differences between groups, consider at least the
    charts I’ve shown here, don’t be afraid to use more than one, and pick
    those that best illustrate the important features.
  • above all: plot the distribution!


Domeniconi, David Colls, David Johnston, James Gregory, John Kordyback, Julie Woods-Moss, Kevin Yeung, Mackenzie Kordyback, Marco Valtas, Ned Letcher, Pat Sarnacke, Saravanakumar Saminathan, Tiago Griffo, and Xiao Guo

commented on drafts of this article on internal mailing lists.

My experience learning R

I first came across R about 15 years ago, when I did a little work with
a colleague on a statistical problem. Although I did a lot of maths in
school, I shied away from statistics. While I was very interested in the
insights it offers, I was deterred by the amount of calculation it
required. I have this odd characteristic that I was good at maths but not
good at arithmetic.

I liked R, particularly since it supported charts that were hardly
available elsewhere (and I’ve never much liked using spreadsheets). But R
is a platform with neighborhoods dodgy enough to make JavaScript seem
safe. In recent years, however, working with R has become much easier due
to the work of Hadley Whickham – the Baron Haussmann of R. He’s led the
development of the “tidyverse”: a series of libraries that make R very
easy to work with. All the plots in this article use his ggplot2 library.

In recent years I’ve used R more and more for creating any reports that
make use of quantitative data, using R as much for the calculations as for
the plots. Here the tidyverse dplyr library plays a big role. Essentially
it allows me to form pipelines of operations on tabular data. At one level
it’s a collection pipeline on the
rows of the table, with functions to map and filter the rows. It then goes
further by supporting table-oriented operations such as joins and pivots.

If writing such excellent software isn’t enough, he’s also co-written
an excellent book to learn to use R: R for Data
. I’ve found this to be a great tutorial on data analytics,
an introduction to the tidyverse, and a frequent reference. If you’re
at all interested in manipulating and visualizing data, and like to get
hands-on with a serious tool for the job, then this book is a great way to
go. The R community has done a great job with this and other books that help
explain both the concepts and tools of data science. The tidyverse
community has also built an first-rate open-source editing and development
environment called R Studio. I shall say no
more that when working with R, I usually use it over Emacs.

R certainly isn’t perfect. As a programming language it’s shockingly
quirky, and I’ve dared not stray from the tree-lined boulevards of simple
dplyr/ggplot2 pipelines. If I wanted to do serious programming in a
data-rich environment, I’d seriously consider switching to Python. But for
the kinds of data work I do, R’s tidyverse has proven to be an excellent

Tricks for a good strip chart

There’s a couple of useful tricks that I often reach for when I use a
strip chart. Often
you have data points with similar, or even the same values. If I plot
them naively, I end up with a strip chart like this.

show code
ggplot(sales, aes(name, d_revenue, color=name)) +
  geom_point(size=5, show.legend=FALSE) +
  ylab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_hline(yintercept = 0) +

This plot is still better than that first bar chart, as it clearly
indicates how Bob’s outlier is different to his usual performance. But
with Clara having so many similar values, they all clump on top of each
other, so you can’t see how many there are.

The first of my tricks I use is to add some jitter. This adds some
random horizontal movement to the points of the strip chart, which allows
them to spread out and be distinguished. My second is to make the points
partly transparent, so we can see when they plot on top of each other.
With these two tricks, we can properly appreciate the number and position
of the data points.

Exploring the bin width for histograms

A histogram works by putting the data into bins. So if I have a bin
width of 1%, then all accounts whose revenue increase is between 0 and 1%
are put into the same bin, and the graph plots how many are in
each bin. Consequently the width (or amount) of bins makes a big
difference to what we see. If I make larger bins for this dataset, I get
this plot.

show code
ggplot(large_sales, aes(value, fill=name)) +
  geom_histogram(binwidth = 5, boundary=0,show.legend=FALSE) +
  scale_y_continuous(breaks = c(50,100)) +
  xlab(label = "revenue increase (%)") +
  geom_vline(xintercept = 0) +
  theme_grey(base_size=30) +
  facet_wrap(~ name,ncol=1)

Here the bins are so wide that we can’t see the two peaks of Alice’s

The opposite problem is that if the bins are too narrow the plot
becomes noisy. So when I plot a histogram, I experiment with the bin
width, trying different values to see which ones help expose the
interesting features of the data.

سایت شرط بندی
سایت پیشبینی
سایت شرط بندی معتبر

شرط بندی فوتبال : اخبار جعلی را از بین ببرید مینی بازی … | فیدر – RSS Feed Reader

سایت شرط بندی فوتبال بهترین سایت شرط بندی سایت شرط بندی معتبر فوتبال

بازگشت به وبلاگ

10 سپتامبر 2020 ساعت 16:52

وقت آن است که برندگان بازی کوچک Destroy اخبار جعلی را نام ببریم! ما بسیار خوشحالیم که می بینیم بسیاری از شما بازی کرده اید. جهان بیش از 1000 بار از اخبار جعلی نجات یافت. به شركت كنندگان برنده اين پاداش ، تي شرت تغذيه كننده بسيار شيك پاداش خواهيد داد. اگر فراموش کردید از چه نام بازیکن استفاده کردید ، نگران نباشید! ما با تمام برندگان از طریق ایمیل تماس خواهیم گرفت. تبریک به: Kienz ، NachoMan ، majorabomb ، Swirlie ، VH ، TheBEERMan ، LunaStacion ، CamBui ، hu ، Abdullah.

به روزرسانی فیدر: توییتر

سایت شرط بندی سایت پیشبینی سایت شرط بندی معتبر

سایت شرط بندی فوتبال : چگونه استرس ، آب و هوا و تروما می توانند تغییرات جنسی را در طبیعت تحریک کنند

سایت شرط بندی فوتبال
سایت پیش بینی فوتبال
سایت شرط بندی معتبر

شاید این قافیه را از یک دکتر “محبوب” شنیده باشید: “یک ماهی ، دو ماهی ، ماهی قرمز ، ماهی آبی … برخی دو پا دارند و بعضی چهار”. اما دکتر سوس هیچ زیست شناس (و نه پزشکی) نبود. در غیر این صورت ، ممکن است داستان ماهی او حتی غریبه هم شده باشد.

به جای دو پا ، بعضی از ماهی ها دو جنس دارند. برخی از مردان به زن تغییر می کنند و بالعکس. و واقعاً آنقدر غیر معمول نیست – به همان اندازه 500 گونه ماهی می تواند جنسیت را در بزرگسالی ، همراه با بسیاری از حیوانات و گیاهان تغییر دهد.

محققان امروزه در حال کشف عناصر بسیاری هستند که جنسیت یک ارگانیسم را تعیین می کنند. در حالی که ژنتیک یک عامل غالب است ، مطالعات اخیر نشان می دهد که استرس ، تروما و آب و هوا می توانند در رابطه جنسی نیز نقش داشته باشند. کار در حال انجام ، انعطاف پذیری شگفت آور بیان جنسی را در موجودات زنده و شبکه ای از نشانه های اجتماعی و محیطی تأثیر می گذارد.

جنیفر بلیک-محمود ، زیست شناس در دانشگاه کلگیت می گوید: “اگر من در مطالعه همه اینها چیزهایی آموخته ام ، این است که بیان جنسی چیزی ساده و واضح است.”

حقیقت درباره نمو

در جستجوی نمو اشتباه فهمیدم. فیلم دیزنی دنبال یک دلقک پدر مجرد است که در جستجوی پسرش ، نمو ، خانه شقایق خود را ترک می کند. بلیک-محمود می گوید توانایی برخی از ماهیان بالغ در تغییر جنسیت ، و به ویژه پویایی ماهی دلقک (همه آنها نر به دنیا می آیند) ، یک آچار را به پیش فرض می اندازد. او می گوید: “پدر به مادر تبدیل می شود و بزرگترین مرد شقایق به بابا تبدیل می شود.”

در حالی که Blake-محمود در درجه اول گیاهان را مورد مطالعه قرار می دهد ، اصول مشابهی از تأثیر محیط و بیان انعطاف پذیر در درختان ، پرندگان و خزندگان بازی می کند. بسیاری از محققان این ماهی را تغییر داده اند که از زن به نر تغییر می کند ، مانند ماساژ آبی.

عمده مطالعه ای که سال گذشته منتشر شد که در پیشرفتهای علمی گزارش شده است که چگونه برداشتن مرد غالب از گروهی از بندهای آبی “باعث تغییر سریع و کامل جنس بزرگترین زن” می شود طی چند روز. این کار در Florida Keys تغییرات در سطح مولکولی را ردیابی می کند ، و مستند می کند که چگونه برخی از استروژن ها در ماهی های ماده فرو می ریزد ، و منجر به رشد اندام های مردانه در طی 20 روز می شود.

این مطالعه استرس را به عنوان یک عامل اصلی تحریک کننده خاصیت جنسی برجسته کرد. در این حالت ، فقدان یک مرد غالب به عنوان یک نشانه اجتماعی به نظر می رسید که باعث می شود زنان نسبت به مردان تغییر کنند. و مطالعه اخیر دیگری تغییرات جنسی مرد به زن را در درختان مستند کرده است که ناشی از استرس فیزیولوژیکی و ضربه است.

عوامل تروما تغییر می کند

در اوایل سال جاری ، بلیک-محمود گزارشی در مورد چگونگی آسیب دیدگی جسمی می تواند باعث تغییر درختان افرا راه راه از نر به ماده شود. مطالعه او ، “هنگامی که رفتن سخت می شود ، زن چرخش سخت” منتشر شده در مجله گیاه شناسی آمریکادرگیر دو سال نظارت بر درختان خاص است. و بدرفتاری با آنها.

“من بیرون رفتم و اساساً یک دسته درخت را به طرق مختلف آزار و اذیت کردم. همه برگهایشان را بیرون آوردم. من تمام شاخه های آنها را قطع کردم. “

نتیجه این نبود که همه درختان نر ماده زن شدند. اما با افزایش شدت تروما ، احتمال چرخش از مرد به زن نیز افزایش یافت. هنگامی که تمام برگ ها از درختان خاص جدا شدند ، شانس گل دهی آنها در سال بعد 4.5 برابر بیشتر بود.

او می گوید: “آسیب در اینجا نشانه ای است برای تغییر جنسیت در این گونه.” و ما دریافتیم که واقعاً مهمترین و شدیدترین نوع خسارت است که با تغییر از مرد به زن ارتباط دارد. “

این مطالعه یکی از نمونه های زیادی را در طبیعت به ثبت می رساند که محیط ، به جای کروموزوم ها ، نقش تعیین کننده ای در تعیین جنسیت دارد.

پیچیده تر از کروموزوم

بیشتر افراد با تعیین جنسیت ژنوتیپی آشنا هستند. این در شرایطی است که کروموزومها ، مانند X یا Y ، عکسبرداری در رشد سلولی و ساختاری می نامند. دومین عامل اصلی ایجاد جنسیت مرد ، زن یا بین جنسی ، تعیین جنسیت در محیط است که در آن عواملی مانند دما جنس موجود زنده را کنترل می کنند.

دانیل وارنر ، یک اکولوژیست تکاملی در دانشگاه آبرن می گوید ، در حالی که سنت به یک تفاوت بین این دو فرآیند گرایش یافته است – یکی مکانیسم یا دیگری تعیین کننده سرنوشت ، بسته به نوع آن – تحقیقات نشان می دهد که رشد جنسی به همین سادگی نیست.

وی گفت: “این روزها شواهد بیشتری وجود دارد که نشان می دهد این کار ادامه دارد. شما کمی تأثیر ژنتیکی دارید و برخی از تأثیرات محیطی در کنار هم کار می کنند. ” “محیط هنوز هم می تواند اثرات ژنتیکی را نادیده بگیرد.” این بدان معنی است که زیست شناسی و رفتارهای بیرونی گاهی اوقات در یک ارگانیسم زن ظاهر می شود ، در حالی که آرایش ژنتیکی آن بسته به شرایط محیطی ، نر و برعکس است.

وارنر می گوید ، همكاران شناخته شده در تعیین جنسیت محیطی در برخی از مهرگان ، پرندگان و گیاهان در حال حاضر شامل تراكم جمعیت ، شدت آفتاب و بار انگلی هستند. دما برجسته ترین و مورد مطالعه ترین دما باقی مانده است. بخش عمده ای از کارهای وارنر ، تعیین جنسیت در خزندگان ، از جمله برخی از گونه های لاک پشت و مارمولک را که در آن درجه حرارت مستقیماً با این که یک مرد یا زن از یک تخم بیرون می رود ، ارتباط دارد ، تجزیه و تحلیل کرده است.

تغییرات آب و هوا و جنس

وارنر می گوید تحقیقات جدید در مورد تعیین جنسیت تأثیرات مستقیمی بر زنده ماندن گونه ها در یک آب و هوای به سرعت در حال تغییر دارد. به عنوان مثال ، هزاران تخم لاک پشت دریایی را که در ماسه های سواحل جهان دفن شده اند ، در نظر بگیرید.

یک مطالعه 2018 که در زیست شناسی فعلی این کار را با تمرکز روی لاک پشت های دریای سبز نزدیک صخره بزرگ سد استرالیا انجام داد. نتایج ، که سواحل خنک تر و گرمتر را تودرتو مقایسه می کند ، در برخی موارد 99 درصد تعصب زن را نشان می دهد. این گزارش گزارش می دهد که جمعیت “در درجه اول زنان بیش از دو دهه تولید می کنند و زنانگی کامل این جمعیت در آینده نزدیک امکان پذیر است.”

بلیک-محمود همچنین به تغییر اقلیم به عنوان یک متغیر دلهره آور مربوط به تغییر جنسیت افرا راه راه در پاسخ به ضربه اشاره می کند. او می گوید: “تغییر در آب و هوا بر روی دما تأثیر می گذارد ، اما تأثیر آن بیش از این است.”

بلیک-محمود می افزاید: “در شرایط تغییر آب و هوا ، زندگی برای همه موجودات بسیار پراسترس تر است و این شامل گیاهان نیز می شود.” آنها با خشکسالی سر و کار دارند. آنها با طوفان های بد روبرو هستند.

وقتی این عوامل نسبت جنسی را آگاه می کنند ، سؤالاتی در مورد پایداری ایجاد می شود. اگر آب و هوا خیلی سریع تغییر کند ، ویژگی های متغیر جنس که از لحاظ تاریخی به حفظ گونه کمک کرده اند می توانند به آن صدمه بزنند. فقط زمان خواهد گفت که کدام گونه بزرگترین فشار یک جهان در حال گرم شدن را تحمل خواهد کرد.

بهترین سایت شرط بندی
سایت شرط بندی معتبر فوتبال