Недавно PHP-проекты Avito перешли на версию PHP 7.1. По этому случаю мы решили вспомнить, как происходил переход на PHP 7.0 у нас и наших коллег из OLX. Дела давно минувших дней, но остались красивые графики, которые хочется показать миру.

Первая часть рассказа основана на статье PHP’s not dead! PHP7 in practice, которую написал наш коллега из OLX Łukasz Szymański (Лукаш Шиманьски): переход OLX на PHP 7. Во второй части — опыт перехода Avito на PHP 7.0 и PHP 7.1: процесс, трудности, результаты с графиками.

Приветствую вас, коллеги. Оказывается, не все компьютерное зрение сегодня делается с использованием нейронных сетей. Хотя многие стартапы и заявляют, что у них дип лернинг везде, спешу вас разочаровать, они просто хотят хайпануть немножечко. Рассмотрим, например, задачу сегментации. В нашем слаке развернулась целая драма. Одна богатая и высокотехнологичная селфи-компания собрала датасет для сегментации селфи с помощью нейросетей (а это непростое и недешевое занятие). А другая, более бедная и не очень развитая решила, что можно подкупить людей, размечающих фотки, и спполучить базу. В общем, страсти в этих ваших Интернетах еще те. Недавно я наткнулся на статью, где без всяких нейросетей на устройстве делают очень даже хорошую сегментацию. Для сегментации от пользователя требуется дать алгоритму несколько подсказок, но с помощью dlib и opencv такие подсказки легко автоматизируются. В качестве бонуса мы так же сгладим вырезанное лицо и перенесем на какого-нибудь рандомного человека, тем самым поймем, как работают маски во всех этих снапчятах и маскарадах. В общем, классика еще жива, и если вы хотите немного окунуться в классическое компьютерное зрение на питоне, то добро пожаловать под кат.