Привет, меня зовут Даша, я отвечаю за ранжирование в команде поиска Uzum Market. За время существования нашей команды мы успели накопить достаточный багаж факапов знаний, чтобы начать делиться им с вами.

Поиск — один из основных источников дохода маркетплейсов. Сценарий, где пользователь приходит на платформу с конкретной целью приобрести товар гораздо более вероятен, чем тот, где он зашел полистать ленту.

Ежедневно сотни тысяч пользователей полагаются на поиск Uzum Market, чтобы найти нужные им товары. Наша цель как команды, ответственной за поисковый движок, — предоставить им лучший сервис и помочь найти именно то, что они ищут.

С каждым днем количество товаров в нашем маркетплейсе растёт, и если раньше мы показывали десятки релевантных товаров по одному поисковому запросу, то сейчас их уже тысячи. Как правильно отранжировать товары, чтобы пользователь дошёл до чекаута? Какие данные нужны, чтобы определить релевантность товара по запросу? На какие метрики ориентироваться, чтобы измерить качество поиска?

На эти и другие вопросы мы пытаемся ответить ежедневно. И сегодня я приоткрою завесу над некоторыми решениями, которые мы уже реализовали на нашей площадке, а также расскажу про боли и трудности, с которыми пришлось столкнуться на пути к статистически значительным изменениям в метриках.

Велком всех под кат в увлекательное путешествие по внутренностям поиска Uzum Market!

Как-то перебирая старый хлам в попытке навести порядок, я наткнулся на старую электронную книжку, купленную больше 15 лет тому назад. Когда-то я ей активно пользовался, но, несмотря на то, что операционка была на базе Linux, она была очень склонна к подвисаниям. Разогнутая скрепка, с помощью которой можно было сбросить устройство, стала ее непременным атрибутом. Потом я купил другую книжку, уже за смешные деньги, но у нее никаких проблем не наблюдалось.

А старая лежала, постепенно превращаясь в тыкву. Нет, с электроникой было все в порядке, и даже аккумулятор не умер за это время. Но вот приятный на ощупь мягкий пластик задней крышки превратился в какую-то сопливую субстанцию, которую в руки без омерзения уже не взять.

Я радуюсь, получая спам, ведь у меня появляется возможность пополнить бюджет любимой страны (откуда берутся деньги на пенсии, больницы, школы и домики для уточек). Каждое полученное от спамеров сообщение я аккуратно пересылаю в ФАС, давая ей возможность пополнить бюджет на 2-500 тысяч рублей штрафа, а потом наслаждаюсь материалами «расследований», проливающих свет на грязную подноготную «солидного бизнеса» и его подручных. Вранье, подтасовка документов и далее со всеми остановками…

То, что ChatGPT может автоматически генерировать что-то, что хотя бы на первый взгляд похоже на написанный человеком текст, удивительно и неожиданно. Но как он это делает? И почему это работает? Цель этой статьи - дать приблизительное описание того, что происходит внутри ChatGPT, а затем исследовать, почему он может так хорошо справляться с созданием более-менее осмысленного текста. С самого начала я должен сказать, что собираюсь сосредоточиться на общей картине происходящего, и хотя я упомяну некоторые инженерные детали, но не буду глубоко в них вникать. (Примеры в статье применимы как к другим современным "большим языковым моделям" (LLM), так и к ChatGPT).

Хобби коллег очень многогранны. Сегодня расскажем об ИТ-шном подходе к выращиванию арбузов в регионе, где, казалось бы, нормально вызревать они не должны. Наш девопс, Игорь Иванов, объединил системный подход к сбору информации и комплектующие с AliExpress и из магазинов для садоводов, и уже не первый год собирает отличный урожай. 

Своеобразная “инструкцию для начинающих” получилась довольно объемной. Мы  разделили ее на две части: в первой автор разбирает теоретические основы, а во второй переходит к практике.

Осторожно, много фото!

В предыдущей статье был разобран вопрос организации общедомовой вытяжной вентиляции из санузлов и кухонь в квартирах в многоэтажных многоквартирных домах.

Теперь попытаемся обобщить технические решения по вентиляции, которые пригодные для отдельных квартир. Обобщение сделаем для «отдельных помещений» в составе «больших зданий».

К категории «отдельных помещений» можно причислить что угодно: от  квартир и офисов  до производственных мастерских и торговых помещений.

Ну, а к категории «больших зданий» можно причислить тоже обширный ряд сооружений: от плоских и длинно-широких одно-двух этажных Торговых центров (ТЦ)  до высотных зданий офисных центров с квартирами и апартаментами на верхних этажах (далее БЦ).

К категории ТЦ также можно причислить широкий ряд малоэтажных протяжённых сооружений технического назначения: заводские корпуса, склады, гаражи и т.д.

Для всех перечисленных типов зданий от ТЦ до БЦ свойственно одно общее свойство, а именно:

Объём здания разделён на отдельные помещения (или отдельные зоны в общих помещениях) с различными условиями и требованиями к режиму вентиляции во времени и в пространстве.

То есть в одном здании должно быть несколько независимо работающих вентиляционных систем, обеспечивающих вентиляцию в отдельных помещениях, или в отдельных малых участках больших помещений.

Данная статья является аннотацией к монографии "Анализ и визуализация нейронных сетей с внешней памятью" (LSTM, нейронная машина Тьюринга, дифференцируемый нейронный компьютер).

Несколько недель назад в блоге «.NET Blog» появилась статья «Что такое .NET, и почему вы должны выбрать его?». В нем был представлен высокоуровневый обзор платформы, кратко описаны различные компоненты и архитектурные решения, а также обещаны более подробные посты по затронутым темам. Этот пост является первым таким продолжением, в котором подробно рассматривается история создания, архитектурные решения и детали реализации async/await в C# и .NET.

Мне никогда не нравилась многословность кода. Длинные и подробные названия упрощают работу с бизнес-логикой, но технические детали кода хочется держать краткими, чтобы они отвлекали на себя минимум внимания.

Одна из многословных конструкций .NET связана с деталями реализации асинхронности и обросла кучей мифов. Про неё спрашивают на собеседованиях, код-ревью, делают обязательной, добавляя в правила линтера. Это .ConfigureAwait(false), сопровождающий каждый await в коде.

В этой статье я расскажу, зачем нужен ConfigureAwait(false) и как обойтись без него.

Если вам посчастливится дожить до 80 лет, то за свою жизнь вы сделаете около миллиарда вдохов и выдохов, пропустив через себя столько воздуха, что им можно было бы наполнить примерно 50 больших дирижаблей. Мы делаем около 20 000 вдохов в день, всасывая кислород для питания наших клеток и избавляя организм от углекислого газа, который накапливается в ходе метаболизма.

Дыхание происходит настолько автоматически, что мы не обращаем на него внимания. Хотя это физиологическое чудо — очень надежное и невероятно гибкое. Частота нашего дыхания может мгновенно измениться в ответ на стресс, возбуждение или увеличение физической активности. К тому же, дыхание настолько органично скоординировано с другими видами деятельности, такими как прием пищи, разговор или смех, что мы даже не замечаем, как оно меняется, чтобы приспособиться к ним.

В последние годы исследователи начали разгадывать некоторые из механизмов работы дыхания и принципы его влияния на наше тело и разум. И поняли, как можно сделать свое пребывание на этой планете более позитивным и наполненным положительными эмоциями.

Дано: ненужная ТВ-приставка + острая потребность в компьютере с низким энергопотреблением под Linux. Почему бы не превратить одно в другое?

По многочисленным просьбам делюсь своим способом сделать недорогую стационарную высоконапорную систему увлажнения воздуха. Ниже будет описана конкретная система, работающая в моей квартире с 2016 года, с фотографиями и подробностями. Похожим образом по моей рекомендации было сделано ещё с десяток подобных систем разного масштаба.

Привет всем, в эфире Асахи Лина!✨

marcan попросил меня написать статью о M1 GPU, и вот она готова ~! Это был долгий проект, растянувшийся на несколько месяцев, и было о чём поведать, так что, надеюсь, вам понравится!

Пару недель назад рассказывал о своей безумной идее с тепловизорами, решил продолжить цикл :)

Дело было в нулевых, ближе к концу, уже точно не помню. Ну люблю я всякие новинки, а тут как раз появилась информация о разработке в США так называемой звуковой пушки. Как раз было время когда сомалийские пираты были на слуху и эту штуку планировали использовать для борьбы с ними. LRAD - Long Range Acoustic Device.

Принцип действия этого устройства в том, что оно преобразовывала звук, слышимый человеческим ухом в ультразвук. Точнее, не так, она звук кодирует с помощью ультразвука, а при попадании пучка в твердый предмет тот становился динамиком. Например, пират, попавший в фокус такого луча, слышит оглушающий его шум на уровне болевого и желает куда-нибудь свалить.

Но наученный предыдущим опытом, я понимал, что такую штуку мне точно не продадут.

Но сама идея мне очень понравилась. И тут фирма, которая делала эту пушку, предложила устройство для гражданского рынка - HSS Hyper Sonic System. Принцип тот же самый - преобразуем звук в ультразвук, потом распаковываем. Для чего - да для рекламы. Можно точечно размещать рекламу прямо в магазине, направляя луч прямо на товар, где она и будет звучать, а какофонии, как при использовании нескольких динамиков, не будет.

Или в тех же музеях можно прямо на картину навести звук и он будет слышан только там.

Да много всяких идей, как использовать было.

В общем, загорелся и купил. Как - это история почти детективная, хочу сказать, что в процессе мне предлагали и большую пушку, но жаба задавила тратится :)

В 1913 году Сантьяго Рамон-и-Кахаль, отец современной неврологии, заявил: «У взрослого человека нервные пути представляют собой нечто фиксированное, законченное и неизменное. Все может умереть, но ничто не может возродиться». Этот постулат быстро стал центральной догмой нейронауки, которая сохранялась многие десятилетия.

Но в 1960-х годах начали появляться доказательства того, что сейчас называется «нейропластичностью»: некоторые исследования показали, что нейроны умеют изменять свою структуру и функцию, и что мозги различных видов животных, включая млекопитающих, могут выращивать новые клетки даже во взрослом возрасте. Хотя основной теорией всё еще оставалось то, что «нервные клетки не восстанавливаются», и с возрастом у нас их становится всё меньше и меньше. Что и вызывает проблемы с памятью, развитие болезни Альцгеймера, замедление скорости реакции и так далее.

Ранее в этом блоге я уже рассказывал о современных научных представлениях по поводу четвертого измерения. Особо упомяну статью «Большой взрыв и песочные часы, или куда на самом деле течет время», где я писал о математически смоделированной двухмерности времени. В рамках теорий, освещенных в той статье, стрела времени может быть направлена сразу в прошлое и в будущее. Такая трактовка позволила бы уточнить многомировую эвереттовскую интерпретацию квантовой механики (она превратилась бы из «бесконечномировой» в «конечномировую»). Но под этой статьей развернулась обширная дискуссия, в которой меня в особенности заинтересовали замечания уважаемых @SergioShpadi (тут) и @kauri_39 (тут) – о том, что не все, что можно смоделировать при помощи математики, на самом деле воплощается в реальности.

Сегодняшняя статья отчасти навеяна именно этими размышлениями, и в ней я расскажу о таких явлениях и структурах, которые логично трактовать как тени четырехмерных объектов, отбрасываемые на наше трехмерное пространство. Иными словами, под катом речь пойдет о ныне известных косвенных свидетельствах существования четвертого пространственного измерения.

Вступление

В связи с желанием апгрейдить свое рабочее место, появилась потребность в мониторе, на котором будут отображаться информативные виджеты, например: погода, календарь, показатели датчиков в доме -, и, так как готовые решения меня не устраивают, я решил, что сделаю свой аналог домашнего «дашбоарда».

Примерный план был такой: приобрести Raspberry PI 3 и экран, подключить его к интернету, написать приложение, повесить на стенку и пользоваться с удовольствием.

В процессе проектирования, я сразу же увидел проблему в процессе разработки – как разрабатывать на домашнем компьютере и автоматически доставлять и запускать написанное приложение на Raspberry Pi, чтобы это не было долгим и мучительным ручным процессом.

Для решения проблемы, я пообщался в чатах, почитал в интернете несколько советов и выбрал для себя оптимальный способ развёртывания десктопного кроссплатформенного приложения.

Статья будет посвящена полному циклу разработки кроссплатформенного десктопного приложения, преимущественно для использования на одноплатном компьютере Raspberry PI 3, а также, речь пойдет о его автоматическом развертывании, с описанием проблем и их решений, которые возникли в процессе разработки. В статье упор сделан на решение проблемы с доставкой, сборкой и запуском приложения на Raspberry Pi.

Выбор технологий для разработки и настройка Raspberry Pi

Для решения поставленных задач, нам потребуется ряд технологий, а именно:

-        Кроссплатформенный фреймворк для работы логики и GUI приложения;

-        ПО для автоматического развертывания приложения;