Битрикс в целом очень не интуитивен в этом плане. Документация - отвратная, ТП - чат бот и то у них отзывчивее. Все замудрено так, что неделю надо разбираться, чтобы что-то подключить нестандартное, и потом выяснить что нужно повысить тарифный план. Есть поле Контакт в карточке сделки, но он не связан с сущностью Контакты и к нему не привязать номер телефона для идентификации клиента и просто так ничего туда не тянется. На редкость дорогое, ограниченное везде где только можно поделие....
точно! я так и делал - писал подробные шпаргалки на весь объем билетов (ну пунктик у меня такой), иногда даже проносил их с собой и... никогда не пользовался, так как знаний уже неожиданно хватало для успешной сдачи
за ссылки спасибо. выпал с фразы "Разработчик с новой технологией - как маньяк с бензопилой, который носится по этажам психбольницы и пытается везде её применить." - это точно. опровбовал openspec, но bd пока еще не прикручивал,с openspec еще разбираюсь
Супер. Осталось только достать видеокарту на 24 Gb VRAM из ящика стола, стряхнуть с нее пыль и всё заверте... Строил подобное - обработка сканов жд накладных для таможенных брокеров, но у меня обработкой занимается GPT (разные модели для разных полей для оптимизации стоимости/качества), только предобученная YOLO выдирает нужные поля. Потом данные пишутся в таблицу и скрипт перекидывает их уже в другую в нужный момент и в нужное место. В целом обработка одного файла занимает примерно 30 секунд, стоимость - меньше цента USD. DeepSeek-OCR пробовал - не лезет в память, к сожалению. PaddleOCR, TesseractOCR, EasyOCR в полной мере с задачей не справлялись из-за жуткого качества исходников. Пришлось выкручиваться так
платформа - взята от Geely Geometry E, но у Geely в два раза слабее двигатель. И цена тоже ниже, даже с учетом растаможек и доставки... Ну и комплектующие, естественно Китай, как отметили выше
Злободневная для меня тема. Как раз бьюсь над решением проблемы с распознаванием кропов определенных полей в ЖД накладных с рукописным текстом, причем не всегда он русский, а может быть английским, китайским, вьетнамским. Добился распознавания почти всех 6 необходимых для извлечения полей до 95-99% точности, кроме одного (где не могу перейти планку в 85%), где могут присутствовать: печати и штампы разных цветов, зачеркнутый разными ручками текст (который нужно извлечь и не весь, а частично по определенным паттернам), артефакты сканирования, необычные способы написания чисел и букв. Из этого поля надо извлечь только одно число. Испробованы: DeepSeek-OCR, GPT-5, Gemini, PaddleOCR, Tesseract и еще куча менее известных. Построен довольно хитрый конвейер из обученной YOLO - специализированной OCR - LLM - постпроцессинг (эвристика+regex). Если добьюсь 95% точности на оставшемся поле, это можно будет считать победой. Пожелайте удачи )) Есть мысль обучить отдельный доп классификатор на рукописных цифрах, но мне кажется что эта овчинка не стоит выделки по затратам время/качество. Что ж так в ЖД все сложно-то и не структурировано!
РК, Vivaldi. графику пожмите. и на https://pagespeed.web.dev проверяйте
у меня быстро загрузилось, по консоли примерно 700 мс
Битрикс в целом очень не интуитивен в этом плане. Документация - отвратная, ТП - чат бот и то у них отзывчивее. Все замудрено так, что неделю надо разбираться, чтобы что-то подключить нестандартное, и потом выяснить что нужно повысить тарифный план. Есть поле Контакт в карточке сделки, но он не связан с сущностью Контакты и к нему не привязать номер телефона для идентификации клиента и просто так ничего туда не тянется. На редкость дорогое, ограниченное везде где только можно поделие....
краткая выжимка статьи: дорогая, абсолютно бесполезная и иногда опасная игрушка
Claude 3.5 Sonnet? ))
подписался, кстати...
точно! я так и делал - писал подробные шпаргалки на весь объем билетов (ну пунктик у меня такой), иногда даже проносил их с собой и... никогда не пользовался, так как знаний уже неожиданно хватало для успешной сдачи
на лине пользуюсь им,проблем нет
Интересно было бы взглянуть на итоговый инвойс от Anthropic за месяц таких экспериментов
за ссылки спасибо. выпал с фразы "Разработчик с новой технологией - как маньяк с бензопилой, который носится по этажам психбольницы и пытается везде её применить." - это точно. опровбовал openspec, но bd пока еще не прикручивал,с openspec еще разбираюсь
богатая однако компания. ну и выбор моделей вызывает вопросы
ХХ помойкой стало в последнее время. Очень много фейковых вакансий, много всякого мусора и откровенного фуфла
И где ответ на вопрос-то из заголовка? Тема топика явно не раскрыта
бета тестирование только резидентам США доступно
У вас сколько по итогу потребляет VRAM весь этот комбайн?
Супер. Осталось только достать видеокарту на 24 Gb VRAM из ящика стола, стряхнуть с нее пыль и всё заверте...
Строил подобное - обработка сканов жд накладных для таможенных брокеров, но у меня обработкой занимается GPT (разные модели для разных полей для оптимизации стоимости/качества), только предобученная YOLO выдирает нужные поля. Потом данные пишутся в таблицу и скрипт перекидывает их уже в другую в нужный момент и в нужное место. В целом обработка одного файла занимает примерно 30 секунд, стоимость - меньше цента USD.
DeepSeek-OCR пробовал - не лезет в память, к сожалению. PaddleOCR, TesseractOCR, EasyOCR в полной мере с задачей не справлялись из-за жуткого качества исходников. Пришлось выкручиваться так
я и не утверждаю, что Geely скопирована полностью как платформа, но многое от нее. Прямой “клон” конкретной серийной китайской модели — нет, но тестовые машины строились на базе кузова Geely Geometry E, а комплектуха и партнёры в значительной степени китайские.
Пруфы: https://autoreview.ru/articles/svoimi-glazami/mul-atoma
https://китайские-автомобили.рф/2024/02/06/atom-geely/
платформа - взята от Geely Geometry E, но у Geely в два раза слабее двигатель. И цена тоже ниже, даже с учетом растаможек и доставки... Ну и комплектующие, естественно Китай, как отметили выше
API пока что недоступна, к сожалению. а так надо будет заценить
да, пользуюсь. удобно
Злободневная для меня тема. Как раз бьюсь над решением проблемы с распознаванием кропов определенных полей в ЖД накладных с рукописным текстом, причем не всегда он русский, а может быть английским, китайским, вьетнамским.
Добился распознавания почти всех 6 необходимых для извлечения полей до 95-99% точности, кроме одного (где не могу перейти планку в 85%), где могут присутствовать: печати и штампы разных цветов, зачеркнутый разными ручками текст (который нужно извлечь и не весь, а частично по определенным паттернам), артефакты сканирования, необычные способы написания чисел и букв. Из этого поля надо извлечь только одно число. Испробованы: DeepSeek-OCR, GPT-5, Gemini, PaddleOCR, Tesseract и еще куча менее известных. Построен довольно хитрый конвейер из обученной YOLO - специализированной OCR - LLM - постпроцессинг (эвристика+regex).
Если добьюсь 95% точности на оставшемся поле, это можно будет считать победой. Пожелайте удачи ))
Есть мысль обучить отдельный доп классификатор на рукописных цифрах, но мне кажется что эта овчинка не стоит выделки по затратам время/качество.
Что ж так в ЖД все сложно-то и не структурировано!