Как стать автором
Обновить
527.25
Яндекс
Как мы делаем Яндекс
Сначала показывать

Адаптация мобильного приложения для пользователей скринридеров. Опыт Яндекс Лавки

Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 642

Приложениями пользуются разные люди, и некоторым из них для этого нужны вспомогательные технологии — например, скринридеры (программы экранного доступа). Такие программы могут озвучить контент на странице, если приложение соответствует определённым стандартам. Например, они могут прочесть текст из параграфов и заголовков, списки, альтернативные описания изображений, ссылки, переключатели и другие интерактивные элементы. Таким образом скринридеры обеспечивают доступ незрячих пользователей к контенту и сервисам. 

Повышая доступность интерфейса для пользователей скринридеров, мы также улучшаем его доступность и для людей с другими особенностями здоровья. Например, для тех, кто использует системную настройку «Экран вслух» или взаимодействует с интерфейсом с помощью голосового управления. 

Однако навигация со скринридерами по страницам и экранам отличается от обычной, поэтому нужно соблюдать несколько правил при сборке интерфейса приложений.

Привет! Я Вячеслав Дорогинин, занимаюсь фронтендом WebView клиентского приложения Лавки. В этой статье расскажу, как мы адаптировали приложение для работы с популярными скринридерами, с какими трудностями столкнулись и как их решили.

Читать далее
Всего голосов 23: ↑22 и ↓1 +21
Комментарии 3

Полезные ссылки

Что ты такое, dhclient?

Время на прочтение 19 мин
Количество просмотров 36K
Всего голосов 223: ↑222 и ↓1 +221
Комментарии 61

Хороший ретрай, плохой ретрай, или История одного падения

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 36K
Всего голосов 152: ↑152 и ↓0 +152
Комментарии 32

Как работает кнопка Mute на Яндекс Станции. Подробный разбор логики и схем

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 37K
Всего голосов 115: ↑111 и ↓4 +107
Комментарии 195

C++26 — прогресс и новинки от ISO C++

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 7K

Работа в комитете по стандартизации языка C++ активно кипит. Недавно состоялось очередное заседание. Как один из участников, поделюсь сегодня с Хабром свежими новостями и описанием изменений, которые планируются в С++26.

До нового стандарта C++ остаётся чуть больше года, и вот некоторые новинки, которые попали в черновик стандарта за последние две встречи:

  • запрет возврата из функции ссылок на временное значение,
  • [[indeterminate]] и уменьшение количества Undefined Behavior,
  • диагностика при =delete;,
  • арифметика насыщения,
  • линейная алгебра (да-да! BLAS и немного LAPACK),
  • индексирование variadic-параметров и шаблонов ...[42],
  • вменяемый assert(...),
  • и другие приятные мелочи.

Помимо этого, вас ждут планы и прогресс комитета по большим фичам и многое другое.
Рассмотрим новинки на примерах
Всего голосов 40: ↑39 и ↓1 +38
Комментарии 47

Как мы лечили раздвоение встреч в конференциях на базе Jitsi

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 2.3K

Привет! Меня зовут Дима. Я из команды бэкенда Яндекс Телемоста — сервиса для проведения видеовстреч, который входит в Яндекс 360. Перед нами стоит задача не просто предоставить сервис, а предоставить отказоустойчивый и надёжный сервис, который работает 24/7 и обслуживает весь мир.

Телемост создан на основе open source решения Jitsi meet — оно постоянно развивается благодаря вкладу комьюнити, но при этом имеет свои ограничения. В статье расскажу, как мы встретили один редкий, но интересный плавающий баг. И конечно, как его лечили.

Читать далее
Всего голосов 30: ↑29 и ↓1 +28
Комментарии 4

Как DDoS-атаки стали для нас рутиной и как ML помогает их отражать

Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 4.2K

Несколько лет назад увидеть DDoS-атаку было целым событием. Если такое и случалось, то инцидент тщательно анализировала целая команда специалистов, а каждая извлечённая крупица информации использовалась для обучения моделей, формирования новых факторов и улучшения подходов для защиты от новых потенциальных атак. 

Но постепенно число атак увеличивалось, и в какой-то момент отбить очередной DDoS стало обычным делом. Только за прошедший 2023 год мы в Яндексе отразили 1002 атаки. В этом нам помогло инхаус-решение — Антиробот, который работает на уровне L7 сетевой модели OSI.

В этом посте я хочу рассказать о том, как работает, на чём обучается Антиробот и с какими атаками ему приходится иметь дело. А ещё расскажу, почему важно системно подходить к анализу каждой атаки и как ML помогает отражать их.

Читать далее
Всего голосов 32: ↑31 и ↓1 +30
Комментарии 2

Quantization Deep Dive, или Введение в современную квантизацию

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 16 мин
Количество просмотров 9.4K

Привет! Меня зовут Василий Землянов, я занимаюсь разработкой ML-инфраструктуры. Несколько лет я проработал в команде, которая делает споттер — специальную маленькую нейросетевую модельку, которая живёт в умных колонках Яндекса и ждёт от пользователя слова «Алиса». Одной из моих задач в этой команде была квантизация моделей. На пользовательских устройствах мало ресурсов, и мы решили, что за счёт квантизации сможем их сэкономить — так в итоге и вышло.

Потом я перешёл в команду YandexGPT. Вместо маленьких моделей я стал работать с очень крупными. Мне стало интересно, как устроена квантизация больших языковых моделей (LLM). Ещё меня очень впечатляли истории, где люди берут гигантские нейросети, квантизируют в 4 бита и умудряются запускать их на ноутбуках. Я решил разобраться, как это делается, и собрал материал на доклад для коллег и друзей. А потом пришла мысль поделиться знаниями с более широкой аудиторией, оформив их в статью. Так я и оказался на Хабре :)

Надеюсь, погружение в тему квантизации будет интересно как специалистам, так и энтузиастам в сфере обучения нейросетей. Я постарался написать статью, которую хотел бы прочитать сам, когда только начинал изучать, как заставить модели работать эффективнее. В ней мы подробно разберём, зачем нужна квантизация и в какой момент лучше всего квантизовать модель, а ещё рассмотрим разные типы данных и современные методы квантизации.

Читать далее
Всего голосов 75: ↑74 и ↓1 +73
Комментарии 13

Как работает кнопка Mute на Яндекс Станции. Подробный разбор логики и схем

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 37K

Привет! На связи Геннадий «Крэйл» Круглов из команды, которая разрабатывает аппаратную часть Яндекс Станций. С кем-то из читателей Хабра мы уже могли познакомиться в рамках мероприятий Я.Железа, где делимся опытом разработки устройств.  

Последние несколько лет мы с командой вынашивали идею публичного рассказа об устройстве отдельной взятой части наших умных колонок — кнопки Mute. Эта тема вызывает живой интерес, поскольку напрямую касается приватности. Мы часто говорили о том, что Mute отключает микрофоны физически, но как именно это происходит — не рассказывали. В итоге вопросы копились, но руки, как это обычно бывает, до статьи не доходили. Пожалуй, вернём сегодня этот должок. 

В этом посте мы расскажем о нашем основном решении для кнопки Mute. Вы увидите, что у процессора устройства нет физической возможности управлять питанием микрофонов, а значит, обойти кнопку программным способом невозможно. Мы опубликуем схемы и расскажем, как они работают. Сначала на языке, который поймут коллеги-инженеры. В конце — резюмируем простыми словами для всех. Надеюсь, будет интересно и полезно. 

Читать далее
Всего голосов 115: ↑111 и ↓4 +107
Комментарии 195

Мы пилили монолит — много нас, а он один. Полезные советы от команды Яндекс Еды

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 15K

Про микросервисную архитектуру и переход на неё написаны сотни статей, однако почти все они больше теоретические и описывают ситуацию лишь верхнеуровнево. Редко где прочтёшь про то, как люди бесшовно вынесли высоконагруженный кусок монолита в отдельный сервис без даунтайма и факапов или даже с ними. Интересно узнать, какими же инструментами они пользовались, как подготавливались, каких подходов придерживались и какие выводы на будущее сделали. Всё это — полезный опыт, который может помочь избежать проблем. Вот я и подумал, что стоит им поделиться. 

Распилить
Всего голосов 42: ↑39 и ↓3 +36
Комментарии 35

Как мы научили YandexGPT пересказывать видео

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 14 мин
Количество просмотров 13K

Порой бывает сложно перематывать длинный ролик в надежде найти хоть что-то интересное или тот самый момент из Shorts. Или иногда хочется за ночь узнать, о чём шла речь на паре научных конференций. Для этого в Браузере есть волшебная кнопка — «Пересказать», которая экономит время и помогает лучше понять, стоит ли смотреть видео, есть ли в нём полезная информация, и сразу перейти к интересующей части.

Сегодня я расскажу про модель, которая быстро перескажет видео любой длины и покажет таймкоды для каждой части. Под катом — история о том, как мы смогли выйти за лимиты контекста модели и научить её пересказывать даже очень длинные видео.

Читать далее
Всего голосов 63: ↑63 и ↓0 +63
Комментарии 63

Как мы оцифровали футбольные матчи с помощью CV

Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 7.3K

Привет! Меня зовут Владимир Цуканов, я СТО спортивного направления в Яндекс Плюсе. Мы занимаемся съёмкой, обработкой и стримингом спортивных событий. В этом посте я расскажу о работе с технической съёмкой и анализом футбольных матчей.

Расскажу о том, как и на что снимать футбол, если вы хотите его проанализировать, какие есть сложности в плане распознавания толпы бегающих спортсменов, как отреагирует машинное зрение, если за мяч начнётся нешуточная борьба, чем вся эта затея полезна для тренеров и экспертов и многое, многое другое.

Читать далее
Всего голосов 44: ↑43 и ↓1 +42
Комментарии 23

Как мы оцифровали футбольные матчи с помощью CV

Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 7.3K

Привет! Меня зовут Владимир Цуканов, я СТО спортивного направления в Яндекс Плюсе. Мы занимаемся съёмкой, обработкой и стримингом спортивных событий. В этом посте я расскажу о работе с технической съёмкой и анализом футбольных матчей.

Расскажу о том, как и на что снимать футбол, если вы хотите его проанализировать, какие есть сложности в плане распознавания толпы бегающих спортсменов, как отреагирует машинное зрение, если за мяч начнётся нешуточная борьба, чем вся эта затея полезна для тренеров и экспертов и многое, многое другое.

Читать далее
Всего голосов 44: ↑43 и ↓1 +42
Комментарии 23

Уловимые частицы: как сервисы Яндекса помогают прогнозировать последствия извержений вулканов

Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 16K

На территории России насчитывается от 200 до 300 вулканов. Около 13 из них находятся под особым наблюдением: это действующие вулканы, которые извергались в течение последних 25 лет. Самые активные расположены на территории Камчатки и Курильских островов, так что экстренные службы в этих регионах живут в постоянной готовности к последствиям извержений. 

Оценкой вулканической активности на Камчатке занимается подразделение Единой геофизической службы РАН. В прошлом году её вулканологи совместно с командами Яндекс Погоды, Yandex Cloud, Школы Анализа Данных (ШАД) и Геоинтеллекта запустили проект, который позволяет визуализировать данные по результатам извержений и предсказывать пеплопады в конкретных населённых пунктах. В дальнейшем разработанный сервис можно будет использовать для других подобных задач, например, прогнозировать пеплопады в регионах за пределами Камчатского края.   

Читать далее
Всего голосов 36: ↑36 и ↓0 +36
Комментарии 4

Помощь с текстом, перевод видео с японского и корейского, распознавание QR-кодов — что умеет обновлённый Яндекс Браузер

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 11 мин
Количество просмотров 10K

Сегодня мы выпускаем большое обновление для Браузера с рекордным числом изменений, в основе которых лежат нейросети или другие методы машинного обучения. Теперь Браузер исправит ошибки в тексте, сократит или улучшит его, перескажет видео с японского или корейского, распознает QR-код в трансляции и предложит перейти по ссылке в один клик, а также защитит от фишинг-страниц и не только.

В этой статье расскажем, как мы обучали нейросеть с помощью учебника Розенталя, как модель, отвечающая за субтитры, понимает, что начал говорить другой человек, почему не каждый QR-код легко распознать и за счёт чего мы научились ловить фишинговые сайты, которые появились буквально 5 минут назад. Обо всём этом — под катом.

Читать далее
Всего голосов 61: ↑58 и ↓3 +55
Комментарии 53

«Душа молчит, хоть слышит всё вокруг»: как мы отучаем генеративные модели галлюцинировать

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 7 мин
Количество просмотров 7.5K

Вот так когда-то отвечала языковая модель, когда её просили привести пример стихотворения Бальмонта. Стихотворение с таким названием действительно есть, но начинается оно совсем не так. 

К сожалению, генеративные модели могут галлюцинировать и выдумывать ответ. С таким мы боремся с помощью внешней информации.

Мы, Александр Кайгородов и Светлана Маргасова, обучаем генеративные модели в Яндексе. В этой статье мы расскажем, как заставить генеративные модели перестать придумывать несуществующие факты и как научиться находить эти ошибки, если они всё же случаются. Вы узнаете о том, как использовать внешнюю информацию, опираясь на которую мы можем выполнять как обусловленную генерацию (Retrieval Augmented Generation), так и фактологическую оценку имеющихся генераций (Fact-Check). 

Читать далее
Всего голосов 28: ↑28 и ↓0 +28
Комментарии 32

Kontron Electronic IP Lite: что внутри у промышленного переносного компьютера из 90-х

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 10 мин
Количество просмотров 5K

Яндекс Музей уже давно стал домом для многих интересных образцов компьютерной техники из разных эпох. Иногда к нам попадают уникальные вещи, которые вряд ли были доступны рядовым пользователям. Логично, что такие экземпляры представляют особый интерес. Мы бережно их восстанавливаем и настраиваем, а потом даем возможность любому желающему прикоснуться к истории. И сегодня мы поговорим про один из таких экспонатов.

Читать далее
Всего голосов 53: ↑53 и ↓0 +53
Комментарии 12

Технические предпочтения пользователей с нарушениями зрения в 2023 году. Исследование Яндекса

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 22 мин
Количество просмотров 2.8K

Цифровые продукты и сервисы стали обыденным явлением, и сегодня это часть повседневной жизни самых обычных людей, а не только ранних энтузиастов новых технологий. Однако есть пользователи, которые по-прежнему испытывают существенные трудности при взаимодействии с современными информационными технологиями. Они вынуждены преодолевать большой порог вхождения, осваивать не самые простые дополнительные инструменты и нетривиальные способы взаимодействия с компьютерной техникой, а также постоянно сталкиваются с неудобными или просто неработоспособными интерфейсами.


Привет, Хабр. Меня зовут Никита, я помогаю коллегам из Яндекса с технической экспертизой по вопросам accessibility. В этой статье я хочу поделиться результатами очередного исследования технических предпочтений пользователей с нарушениями зрения, которое предназначено для специалистов, работающих в сфере цифровой доступности. О подобном исследовании я рассказывал в 2020 году.


Круговая диаграмма с долями основных программ экранного доступа по данным таблицы 10
Читать дальше →
Всего голосов 16: ↑16 и ↓0 +16
Комментарии 0

Кот в мешке: как приручить дикий бинарник

Уровень сложности Средний
Время на прочтение 26 мин
Количество просмотров 9.9K

Всем привет. Меня зовут Василий. Я работаю SRE в Яндекс Маркете. Недавно у нас прошли тренировки по DevOps от Young&&Yandex. Сегодня я разберу финальное задание, как и обещал участникам тренировок. Оно состоит в том, чтобы развернуть инсталляцию приложения из готового бинарника, которая будет соответствовать SLA из ТЗ. Выглядит предельно просто, но только на первый взгляд. Под катом — один из вариантов обхода всех подводных камней, которые притаились в задании.

Читать далее
Всего голосов 41: ↑41 и ↓0 +41
Комментарии 13

Улучшаем динамические таблицы YTsaurus с помощью алгоритмов

Время на прочтение 17 мин
Количество просмотров 3.8K

Динамические таблицы в YTsaurus занимают заметное место во внутренней инфраструктуре Яндекса. В них можно хранить огромные массивы данных, и читать их можно настолько быстро, что многие сервисы Яндекса используют YTsaurus при построении ответа внешним пользователям. 

Всё это звучит здорово, но стоять на месте никак нельзя. Поэтому мы постоянно работаем над всякого рода улучшениями и оптимизациями. Зачастую новые фичи хранят под капотом не самую тривиальную идею. И сегодня я хочу рассказать о нескольких таких улучшениях, которые мы затащили в виде новых фич в последнем релизе. 

В этой статье разберёмся, как работает xor-фильтр, в чём особенность чанкового хеш-индекса и как overload controller повышает стабильность работы. Все примеры разберём на примере YTsaurus, но они будут полезны любому разработчику СУБД.

Читать далее
Всего голосов 36: ↑35 и ↓1 +34
Комментарии 6

Как нейросети помогают изучать снежных барсов: о проекте Сайлюгемского парка и Yandex Cloud

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 3.6K

Снежный барс (ирбис) — один из самых редких видов больших кошачьих, который обитает в горных районах. С 2000 года снежный барс занесён в Красный список МСОП как «находящийся под угрозой исчезновения», а с 2017 года ирбисам присвоен статус уязвимого вида.

Такие животные нуждаются в особом наблюдении. Для мониторинга их поведения, состояния и численности учёные используют фотоловушки — автоматические камеры, которые устанавливаются на звериных тропах. Но чтобы отсмотреть и отсортировать все изображения c ловушек вручную, исследователи могут потратить несколько недель.

Меня зовут Михаил Добрицын, я учусь в Школе Анализа Данных Яндекса. В 2023 году совместно с Сайлюгемским национальным парком и другими студентами мы обучили нейросеть, которая поможет учёным быстрее находить снежных барсов и других животных на снимках и узнавать больше об их маршрутах. В этой статье расскажем, как создали собственный датасет для обучения такой нейросети, как тренировали модель, какие результаты получили сейчас и как планируем развивать это решение.

Читать далее
Всего голосов 35: ↑35 и ↓0 +35
Комментарии 9

Как нейросети помогают изучать снежных барсов: о проекте Сайлюгемского парка и Yandex Cloud

Уровень сложности Простой
Время на прочтение 12 мин
Количество просмотров 3.6K

Снежный барс (ирбис) — один из самых редких видов больших кошачьих, который обитает в горных районах. С 2000 года снежный барс занесён в Красный список МСОП как «находящийся под угрозой исчезновения», а с 2017 года ирбисам присвоен статус уязвимого вида.

Такие животные нуждаются в особом наблюдении. Для мониторинга их поведения, состояния и численности учёные используют фотоловушки — автоматические камеры, которые устанавливаются на звериных тропах. Но чтобы отсмотреть и отсортировать все изображения c ловушек вручную, исследователи могут потратить несколько недель.

Меня зовут Михаил Добрицын, я учусь в Школе Анализа Данных Яндекса. В 2023 году совместно с Сайлюгемским национальным парком и другими студентами мы обучили нейросеть, которая поможет учёным быстрее находить снежных барсов и других животных на снимках и узнавать больше об их маршрутах. В этой статье расскажем, как создали собственный датасет для обучения такой нейросети, как тренировали модель, какие результаты получили сейчас и как планируем развивать это решение.

Читать далее
Всего голосов 35: ↑35 и ↓0 +35
Комментарии 9

До метро на такси: как работают комбинированные маршруты в Яндекс Картах

Время на прочтение 6 мин
Количество просмотров 3.4K

Недавно в Яндекс Картах появились комбинированные маршруты — теперь при планировании поездок на общественном транспорте мы предлагаем вариант маршрута с заказом такси до метро. Функция будет полезна тем, кто основную часть пути проезжает на метро и хочет добраться до станции быстро, без ожидания, дополнительных пересадок и необходимости долго идти пешком.

Меня зовут Антон Овчинкин, я руководитель группы разработки пешеходной и транспортной навигации. Возможно, вы уже читали мой рассказ о том, откуда Карты знают, когда приедет автобус. Сегодня я расскажу, что такое комбинированные маршруты, как они строятся и при чём тут машинное обучение.

Построим маршрут?
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1 +15
Комментарии 14

Информация

Сайт
www.ya.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
свыше 10 000 человек
Местоположение
Россия
Представитель