Случайны выбор дневника Раскрыть/свернуть полный список возможностей


Найдено 5437 сообщений
Cообщения с меткой

браузеры - Самое интересное в блогах

Следующие 30  »
Zirgelis

Урок по Мозилле 30

Четверг, 23 Июня 2016 г. 22:42 (ссылка)

Это цитата сообщения меня_зовут_Любаша_К Оригинальное сообщение

Урок по Мозилле 30

Счетчик посещений Counter.CO.KZ - бесплатный счетчик на любой вкус!



Здравствуйте...

Сегодня мне задали вопрос по Мозилле и я решила написать урок, возможно такая проблема есть ещё у кого-нибудь.

Восстановление папок Умных Закладок по умолчанию




пост составила



Серия сообщений "Уроки по Мозилле":

Часть 1 - Уроки по Мозилле 1
Часть 2 - Уроки по Мозилле 2
...
Часть 29 - Урок по Мозилле 28
Часть 30 - Урок по Мозилле 29
Часть 31 - Урок по Мозилле 30


Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
bremer

Без заголовка

Вторник, 21 Июня 2016 г. 23:03 (ссылка)
liveinternet.ru/users/mangi...393153848/

Цитата сообщения Владимир_Шильников Прочитать целикомВ свой цитатник или сообщество! КАК УДАЛИТЬ АМИГО. ИЗБАВЛЯЕМСЯ ОТ НАВЯЗЧИВОГО ВЕБ-БРАУЗЕРА. Многих пользователей очень раздражает браузер Амиго, который нагло устанавливается в ...
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Как я скачивал онлайн трансляцию Comdi (Startup village)

Понедельник, 20 Июня 2016 г. 15:38 (ссылка)



Мы живем с вами в то время, когда видео с Youtube и других видеохостингов может скачать даже школьник с помощью огромного количества расширений для браузеров.

Что касается онлайн трасляций, то здесь уже не все так просто. В прошлом году еще задался целью скачать записи выступлений на Startup village в Сколково, но тогда ничего кроме захвата экрана не придумал. В этот раз решил пойти до конца и найти способ скачать онлайн трансляции. Готовых решений в интернете не видел, только многочисленные вопросы, как скачать с Comdi. Надеюсь кому-то мой опыт покажется полезным.

Startup village – самая крупная в Восточной Европе конференция для стартапов, которую проводит Фонд «Сколково». Во время проведения конференции ведется онлайн трасляция всех мероприятий, проводимых на многочисленных площадках. Трансляции потом доступны на сайте Startup village.

Сама страница с видео представляет собой фрейм, где отображается broadcast.comdi.com.







На странице можно выбрать зал и интересующее мероприятие.







Ни одно из популярных расширений для браузеров, таких как Save form и другие не находили ссылки на скачивание.

Как показал анализ, вся трансляция в рамках одной секции (например, конкурс стартапов в номинации «Разработка новых лекарственных препаратов» в Патио 4), состоит из файлов нескольких сотен файлов по 12-15 секунд формата MPEG-TS.



Данные о видеопотоке
Видео

Идентификатор : 256 (0x100)

Идентификатор меню : 1 (0x1)

Формат : AVC

Формат/Информация : Advanced Video Codec

Профиль формата : Baseline@L3.1

Параметр CABAC формата : Нет

Параметр ReFrames формата : 3 кадра

Идентификатор кодека : 27

Продолжительность : 14 с.

Вид битрейта : Постоянный

Номинальный битрейт : 2000 Кбит/сек

Ширина : 1280 пикселей

Высота : 720 пикселей

Соотношение сторон : 16:9

Частота кадров : 25,000 кадров/сек

Стандарт вещания : NTSC

Цветовое пространство : YUV

Субдискретизация насыщенности : 4:2:0

Битовая глубина : 8 бит

Тип развёртки : Прогрессивная

Бит/(Пиксели*Кадры) : 0.087

Цветовой диапазон : Limited

Аудио

Идентификатор : 257 (0x101)

Идентификатор меню : 1 (0x1)

Формат : AAC

Формат/Информация : Advanced Audio Codec

Версия формата : Version 4

Профиль формата : LC

Режим смешивания : ADTS

Идентификатор кодека : 15

Продолжительность : 14 с.

Вид битрейта : Переменный

Каналы : 2 канала

Расположение каналов : Front: L R

Частота : 44,1 КГц

Частота кадров : 43,066 кадра/сек (1024 spf)

Метод сжатия : С потерями







Предлагаю готовый рецепт по скачиваю онлайн трансляций с Comdi.

1) Установить расширение Video Downloader Pro

2) Открыть страницу startupvillage.ru/ru/page/video

3) Через расширение Video Downloader Pro скачать файл chunklist.M3U8

В этом файле нам нужно посмотреть имя начального и имя конечного файла. В нашем случае начало трансляции – media_0.ts, конец трансляции –media_408.ts.

4) Скопировать ссылку на один из медиа файлов, например media_0.ts.







У меня это https://webinar-htvod.cdn.ngenix.net/vod/_definst_/mp4:webinar/nsvuapdnbvoes8et2ls0_2_11113.mp4/media_0.ts



5) Далее зная, что все файлы одной сессии лежат в одной папке делаем 409 ссылок с инкрементов от 0 до 408.

6) Самый простой вариант Microsoft Excel.



Делаем три столбца

1-й столбец: htvod.cdn.ngenix.net/vod/_definst_/mp4:webinar/nsvuapdnbvoes8et2ls0_2_11113.mp4/media_



2-й столбец:

номер по порядку



3-й столбец:

.ts









7) Скопируйте полученную таблицу в Notepad++ и удалите пробелы.







8) Скопируйте полученные ссылки в буфер обмена.

9) Запустите download manager. У меня стоит Download Master. При запуске он подхватил все 409 ссылок и создал загрузки.







10) После завершения загрузки имеем 409 файлов, которые можно при необходимо склеить или смотреть последовательно через плеер.

Have a fun!
Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/303682/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Дайджест свежих материалов из мира фронтенда за последнюю неделю №216 (13 — 19 июня 2016)

Воскресенье, 19 Июня 2016 г. 21:46 (ссылка)

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на полезные ресурсы и интересные материалы из области фронтенда

























Веб-разработка
CSS
Javascript
Браузеры
Новости и занимательное

Веб-разработка





CSS





JavaScript





Браузеры





Новости и Занимательное





Просим прощения за возможные опечатки или неработающие/дублирующиеся ссылки. Если вы заметили проблему — напишите пожалуйста в личку, мы стараемся оперативно их исправлять.



Дайджест за прошлую неделю.

Материал подготовили dersmoll и alekskorovin.
Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/303620/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

10 лайфхаков для браузера Vivaldi

Четверг, 17 Июня 2016 г. 01:05 (ссылка)

Всем привет!



Создавая браузер Vivaldi мы стремимся следовать нашей привычной философии: предоставлять пользователям максимум возможностей по работе с браузером. Для этого мы постоянно добавляем новые интересные функции, а также расширяем число доступных настроек практически в каждой версии браузера.



И, насколько мы знаем из ваших отзывов, такой наш подход к разработке Vivaldi вам очень нравится. Конечно, это усложняет браузер и иногда приводит к ошибкам в работе функций, но, в полном соответствии с законами диалектики, подобное количественное многообразие настроек и фич неизбежно переходит в качество — появляются новые возможности работы с браузером, о которых вы даже не догадываетесь. И сегодня мы хотим познакомить вас с небольшим списком таких «лайфхаков», которые позволят сделать вашу работу в Vivaldi ещё немного комфортнее.



1. «Босс-кнопка»



Не секрет, что многие в рабочее время любят заглянуть на сайты, не связанные с работой, особенно во время спортивных чемпионатов, например. Но редкий начальник может войти в положение и простить подчинённому подобную вольность. Вот и приходится изобретать различные способы, позволяющие быстро скрыть от внезапно нагрянувшего начальства то, что отображается на экране монитора. Есть подобная функция и в браузере Vivaldi.



На самом деле функция даже более совершенна, чем это можно себе представить, ведь никакой кнопки вообще нет! Для того, чтобы активировать данный режим, необходимо лишь включить фильтр размытия в «Эффектах страницы». Теперь просто выведите курсор мышки к краю экрана — изображение страницы автоматически растворится!









2. Сортировка закладок



Мы любим закладки. Как правило, у каждого из нас имеется неслабый багаж «нажитого непосильным трудом» за многие годы работы в сети. Одна беда: время от времени их приходится сортировать, чтобы время поиска нужной закладки оставалось в разумных пределах. К сожалению, вертикальный размер дисплеев не позволяет вместить весь список папок и файлов закладок, что может затруднить процесс сортировки. К счастью, у вас есть браузер Vivaldi! Просто откройте закладки в боковой панели и во вкладке, а затем просто переносите нужные из одной папки в другую.









3. Создание закладки



Да, эта функция очень проста и доступна пользователям браузеров множеством способов. Но в Vivaldi есть и ещё один, довольно удобный. Просто откройте боковую панель закладок и перетаскивайте ярлык страницы в нужную папку.









4. Изменение стартовой Экспресс-панели



В браузере Vivaldi мы предусмотрели возможность создавать несколько Экспресс-панелей, каждая из которых может содержать закладки на определённую тематику. К сожалению, мы пока не предусмотрели способ сортировки этих Экспресс-панелей, чтобы назначить одну из них в качестве дефолтной. Но способ решения проблемы есть, и довольно простой. Просто откройте боковую панель закладок и расставьте Экспресс-панели в том порядке, который вас устроит, одновременно вы можете сменить и Экспресс-панель, открываемую по умолчанию.









5. Просмотр сохранённых паролей



Сегодня у каждого из нас имеется несколько десятков (как минимум) учётных записей на самых различных сайтах, и если вы не используете один и тот же пароль для всех случаев, неизбежно наступает момент, когда нужно вспомнить его для одного из веб-сайтов. Как это сделать в браузере Vivaldi? Очень просто. Как вы знаете, наш браузер построен на ядре Chromium, поэтому многие функции пришли к нам по наследству. Введите в адресной строке адрес:



chrome://settings/passwords



Теперь вы сможете разыскать пароль, даже если он был сохранён много времени назад.



image


6. YouTube каналы в боковой панели



Для того, чтобы постоянно держать под рукой YouTube-канал, на который вы подписаны, и своевременно получать все свежие ролики, просто разместите канал в виде веб-панели — теперь новые видео будут на расстоянии одного клика.



image


7. Быстрое клонирование вкладок



Если вам довольно часто приходится клонировать вкладки, то вам поможет один полезный совет: создайте для этой функции комбинацию быстрых клавиш (при желании — даже однокнопочную), после этого вам больше не придётся использовать контекстное меню вкладки для этих целей. Попробуйте, это действительно удобно!



8. Настройки, как домашняя страница



Любите экспериментировать с настройками браузера и хотите, чтобы они всегда были под рукой? Назначьте в качестве домашней внутреннюю страницу vivaldi://settings — теперь настройки будут открываться при нажатии на кнопку «Домой» в адресной панели браузера.



9. Быстрый поиск вкладки



Если у вас открыто много вкладок, особенно — с одного и того же веб-сайта, и вам сложно найти среди них нужную, просто воспользуйтесь клавишей F2 и начните вводить название страницы или адрес — в отфильтрованном списке вы легко найдёте нужную страницу. Выделите её и нажмите Enter — дело сделано.









10. Жест-змейка



Жесты мышью уже стали привычной функцией во многих браузерах. Есть они и в Vivaldi. Более того, в тестовой сборке браузера мы добавили возможность создавать новые жесты для самых различных действий. Одна беда: со временем число доступных удобных перемещений курсора мыши неизбежно подходит к концу. На такой случай Vivaldi обладает скрытым талантом: попробуйте зигзаг в качестве жеста.









На этом пока всё. Напоминаем вам, что загрузить стабильную версию браузера Vivaldi можно с официального веб-сайта, а тестовые сборки всегда доступны в блоге разработчиков. Ну, и не забывайте отправлять нам сообщения об ошибках, а также свои предложения и пожелания — всё это мы ждём от вас по прежнему адресу.
Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/303496/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Дайджест свежих материалов из мира фронтенда за последнюю неделю №215 (6 — 12 июня 2016)

Воскресенье, 12 Июня 2016 г. 22:57 (ссылка)

Предлагаем вашему вниманию подборку с ссылками на полезные ресурсы и интересные материалы из области фронтенда























Веб-разработка
CSS
Javascript
Браузеры
Новости


Веб-разработка





CSS





JavaScript





Браузеры





Новости и Занимательное





Просим прощения за возможные опечатки или неработающие/дублирующиеся ссылки. Если вы заметили проблему — напишите пожалуйста в личку, мы стараемся оперативно их исправлять.



Дайджест за прошлую неделю.

Материал подготовили dersmoll и alekskorovin.
Original source: habrahabr.ru (comments, light).

https://habrahabr.ru/post/303136/

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Ресайз картинок в браузере. Все может стать еще хуже

Среда, 08 Июня 2016 г. 18:17 (ссылка)

 



Знакомьтесь, это Маня. Маню поразил страшный недуг и теперь она нуждается в вашей помощи. Маня росла обычной девочкой, жизнерадостным счастливым ребенком. Но чуть больше года назад врачи поставили ей страшный диагноз — алиазинг. И она стала выглядеть вот так.





Как выяснилось, виной тому стала жадность и алчность производителей браузеров, которые решили сэкономить на алгоритмах ресайза изображений и применить самые низкокачественные фильтры. Тогда Маню удалось спасти — она прошла курс последовательных не кратных двум уменьшений, что снизило алиазинг и вернуло её былую резкость. Но теперь ей снова угрожает опасность.



Что изменилось за этот год? Хорошие новости в том, что появился стандарт, призванный управлять качеством растеризации изображений на канвасе. Новости еще лучше: этот стандарт реализован в браузере: мобильном Сафари с версии 9.3 и десктопном с версии 9.1. И судя по получающимся результатам, значению high соответствует метод сверток с бикубическим или очень похожим фильтром. Т.е. результат действительно очень хорош. Казалось бы, можно обернуть код, вымученный в предыдущей статье, в if ('imageSmoothingQuality' in context) и ждать появления этого же свойства в остальных браузерах. Но что-то пошло не так.





Что-то пошло не так и на маню напала другая напасть — Маня стала мыльной. Оказалось, что Гугл тоже готовит для Машеньки сюрприз, реализовав нужное свойство и пока что спрятав его за флагом chrome://flags/#enable-experimental-canvas-features. Вот только реализовано оно не добросовестно, а чем попало. Вместо правильных, четких, православных сверток, в нем для значения high используется техника, применяющаяся в играх: с помощью суперсэмплинга для изображения создаются mip-уровни, а потом ближайший по размеру уровень ресайзится все тем же дешевым методом с фиксированным количеством исходных точек.



Почему этот метод работает в играх? По двум причинам. Первая: в динамичной игре у вас нет времени рассматривать каждую текстуру по-отдельности, мыльная она или не очень. Гораздо больше на восприятие влияет общая картинка и спецэффекты, чем такие мелочи. Вторая: очень жесткие временные ограничения, для которых очень кстати приходится постоянная сложность этого метода относительно размеров конечного изображения (разрешения экрана в случае игр).



Почему этот метод не годится для ресайза в приложениях для работы с графикой? Да потому что это вообще не метод ресайза, алло. Это аппликация из двух решений, ни одно из которых не способно удовлетворить требования к качеству — а уж вдвоем и подавно. Оно не обладает ни математическим обоснованием, ни стабильностью результата относительно входных параметров. Например, картинка, отресайженая до 244 пикселей в ширину может получиться ничего так, а отресайженая до 243 вся будет в мыле. Тем более это не приемлемо для специально созданного по этому случаю свойства imageSmoothingQuality. Уж если я ставлю high, то наверное я имею в виду, что мне нужно именно хорошее качество. Зачем вообще реализовывать новое свойство, если оно дает результат хуже, чем можно добиться, повозившись с существующим решением? Вот, например, справа Маня отресайженая последовательными не кратными двум уменьшениями. Абсолютно здоровый и счастливый ребенок.





Если вы вдруг не испытываете сочувствия и симпатии к маленьким детям, то вот вам Манечкин друг, мандрил Пупуся. Его постигла та же беда. Слева направо:




  • заблюреная картинка после ресайза в Хроме с imageSmoothingQuality = 'high'

  • качественная картинки из Сафари

  • более-менее качественная картинка после ресайза в Хроме методом последовательных уменьшений без imageSmoothingQuality





Как тут можно помочь? Ну например, пойти поставить звездочку в созданном для этого баг-репотре. Не уверен, насколько это эффективно, но ничего другого придумать не могу.



Что же будет, если эта фича перекочует в стабильную версию Хрома? Вместо простой проверки на наличие фичи, придется либо городить проверку по юзер-агенту, либо отключать эту функциональность для всех пользователей, даже в Сафари. В голову пришла правильная идея: нужно пойти и прямо сейчас поставить дополнительную проверку на то, что в юзерагенте нет слова Хром. Если Хром исправится и в стабильной версии не будет этого позорища, можно будет включить. Зато если кто-то из клиентов скачает код сейчас, при выходе бажного Хрома Маня не пострадает.



Для получения использовались изображения раз и два, тестовый стенд, а также виджет для последовательных уменьшений.


Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/302744/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
ermolenko_ludmila

33 полезных расширения для Google Chrome

Четверг, 09 Июня 2016 г. 06:09 (ссылка)


РАСШИРЕНИЯ ДЛЯ БРАУЗЕРА




 



1. FireShot



 



Позволяет делать скриншот области экрана, видимой части экрана, а также всей страницы. После этого скриншот можно отредактировать: обрезать, выделить важные моменты, «затуманить» ненужные, сделать подписи и пр. Все нарисованные элементы можно двигать, изменять, удалять. Можно выбрать тип шрифта, его размер, выравнивание по краям и середине. Можно изменять цвет шрифта и фона рамки. Можно рамку вообще не использовать. В общем, у этой программы просто куча настроек! Но самое главное ее преимущество в том, что созданные скриншоты можно тут же заливать на хостинг. Ни Awesome Screenshot, ни какое-либо другое расширение с Fireshot просто не сравнится (а уж поверьте, при подготовке этого материала их было просмотрено немало).



 



4877129__1_ (223x61, 3Kb)
Метки:   Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество
rss_rss_hh_new

Будущее браузеров и искусственный интеллект. Дзен в Яндекс.Браузере

Среда, 08 Июня 2016 г. 13:00 (ссылка)

В будущем, как нам кажется, все популярные браузеры выйдут за рамки программ для открытия веб-страниц и научатся лучше понимать людей, которые ими пользуются. Сегодня я расскажу вам, каким мы видим это будущее на примере персональной ленты Дзен в Яндекс.Браузере, которая теперь доступна пользователям Windows, Android и iOS.







Несмотря на кажущуюся простоту, в основе Дзена лежат довольно сложные технологии. Я расскажу немного о том, как это реализовано у нас, где и почему мы использовали традиционное машинное обучение, а где — нейронные сети и искусственный интеллект, и буду благодарен за ваше мнение об этом подходе.



Рекомендации хорошо знакомы всем, кто активно пользуется сетью. Интернет-магазины предлагают схожие товары. Онлайн-кинотеатры советуют фильмы. Музыка, книги, игры, приложения — в любой нише можно найти примеры подобных решений. В современном мире, где количество информации растет в геометрической прогрессии, рекомендации помогают людям найти что-то новое и интересное.



Яндекс всегда специализировался на поиске. В широком смысле этого слова. Поиск ответов на свои вопросы. Поиск оптимального маршрута. И даже поиск свободного такси рядом с вами. Примерно два года назад у нас появилась еще одна идея. Научить машину искать в сети тот контент, который был бы интересен конкретному человеку. Персонализированный поиск, где в качестве запроса выступают не слова, а интересы. Из этой идеи и родилась лента рекомендованного контента Дзен.



Дзен



Дзен – это бесконечная лента контента, которая формируется исходя из интересов конкретного человека. Мы хотим помочь пользователям найти интересный контент, а издателям – целевой трафик (клик по рекомендациям открывает материал на сайте-первоисточнике). Обычно рассказы о новых продуктах начинают с описания идеологии и продуктовой стратегии, и здесь я рекомендую вам прочитать пост Романа kukutz Иванова в блоге Яндекса, а мы с вами сразу перейдем к самому важному для Хабра, к технологиям. Тем более, что именно они отличают Дзен в Яндекс.Браузере от любых других браузерных (и не только) аналогов.







Кстати, внимательный читатель может вспомнить, что первые эксперименты с Дзеном проводились в 2015 году на странице zen.yandex.ru. Почему теперь лента рекомендаций стала частью Браузера? На этот раз вопрос я обязательно отвечу чуть позже.



В основе Дзена лежит рекомендательная технология Диско, разработанная в Яндексе и уже нашедшая применение в Яндекс.Музыке и Яндекс.Маркете. Слово «диско» созвучно английскому слову discovery, которое означает «открытие нового» и хорошо описывает суть технологии.



Упрощенная логическая схема работы Диско в случае с Дзеном выглядит так:







Начнем с самого начала, с исходных данных, которым еще только предстоит как-то превратиться в факторы.



С чего начинаются рекомендации



Прежде чем что-либо советовать человеку, нужно понять его интересы и предпочтения. Дзен для этого использует знания Яндекса о посещаемых людьми сайтах. Благодаря этим знаниям многие новые пользователи Дзена смогут сразу увидеть ленту персональных рекомендаций без необходимости что-то настраивать. Но иногда их недостаточно. Можно было бы попробовать решить эту проблему с помощью ленты, ориентированной на среднестатистического человека. Но мы же знаем, что такого человека в реальности не существует (что хорошо было показано на примере американских военно-воздушных сил). Поэтому пошли другим путем и предложили людям самостоятельно ограничить круг своих интересов. У этих настроек нет своего названия, но внутри мы называем их «Онбордингом».







Важно понимать, что Онбординг – это не обязательный этап начальных настроек, а лишь резервный вариант для тех, кому точно нечего предложить. Лента рекомендаций сразу после прохождения Онбординга может достаточно сильно отличаться от подборок, формируемых через несколько недель активного использования Дзена. Эти настройки уже доступны пользователям Яндекс.Браузера для Android и iPhone. Для Windows станут доступны в ближайшее время (а пока можно воспользоваться временным решением).



Знания об интересах человека – это лишь половина необходимой информации. Для того чтобы что-то рекомендовать, нужно для начала это что-то найти. Обычно рекомендательные сервисы решают эту задачу примитивным способом – формируют ограниченный каталог RSS-лент по интересам. В случае с Дзеном таких ограничений нет. Поисковые роботы ищут любые материалы. Это могут быть как авторские публикации с популярных блогов, так и качественные истории с форумов или ролики с YouTube. Это то, что мы называем «диким вебом». Главное, чтобы сайт не был заброшен и на странице содержалось достаточное количество полезного контента.



Итак, с одной стороны у нас знания о любимых публикациях миллионов пользователей, с другой – вся мощь глобального поискового индекса Яндекса. Осталось самое «простое». Научить машину строить рекомендации.



Виды рекомендательных систем



В истории рекомендательных технологий хорошо известны два их основных вида: фильтрация по содержимому и коллаборативная фильтрация. Начнем с первого, который основан на сравнении содержимого рекомендуемых объектов. Для примера предлагаю рассмотреть фильмы. Если два фильма относятся к одному и тому же жанру, и пользователь уже высоко оценил один из них, то с определенной вероятностью можно посоветовать ему и второй. И здесь интересно вспомнить онлайн-кинотеатр Netflix, который увеличил количество жанров с нескольких сотен до десятков тысяч, среди которых можно найти даже «Культовые ужастики со злыми детьми». Большая часть из этих жанров скрыта от глаз зрителей и используется только для построения рекомендаций.







В нашем случае никаких жанров нет. Чтобы сделать вывод о соответствии веб-страницы интересам человека, нужно сравнить ее контент с известными образцами. Причем заниматься этим должен компьютер, которому нужно не просто прочитать материал, но и понять его смысл. И единственный способ решить эту задачу достаточно точно, это использовать опыт Яндекса в области искусственного интеллекта.



NLP + CV



Когда речь заходит об искусственном интеллекте, то многие пользователи представляют себе SkyNet, желающий поработить человечество. К счастью, будущее не предопределено и все в наших руках. Но а если серьезно, то наработки в области ИИ уже сейчас помогают нам решать сложные задачи. Способность машины читать, видеть и, что наиболее важно, понимать смысл открывает большие перспективы.



Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и компьютерное зрение (Computer Vision, CV) – два широко применяемых в Дзене направления из области искусственного интеллекта.







Когда мы говорим о рекомендациях, то подразумеваем себе материалы, которые были бы достаточно близки по своему смысловому наполнению к образцам пользователя. Иными словами, машина должна прочитать два текста и сделать вывод: близки ли они по смыслу или нет. Ровно это мы и учимся делать. Специально обученная нейронная сеть преобразует текст в вектор, в котором заключен смысл текста. Два текста могут быть написаны с использованием разных слов и даже на разных языках, но смысл у них будет один. Сравнивая эти векторы, мы можем с определенной вероятностью предсказать интерес человека к новому материалу. Кстати, если векторы почти совпадают, то это уже говорит о смысловом дубликате (рерайт текста или разные статьи об одном и том же событии), с которыми мы боремся в ленте.



Другой подход к NLP, над которым работает команда Дзена, это автоматическое присвоение меток для любого текста. Вспомните про пример с Netflix'ом и десятками тысяч жанров. Так и здесь. Классификация публикаций с помощью меток помогает повысить точность итоговых рекомендаций.



Работа с компьютерным зрением в целом похожа на NLP. Только вместо чтения текста машина учится «смотреть» и понимать смысл изображения. Помимо прямого применения в рекомендациях у компьютерного зрения есть и другие задачи в Дзене. Например, миниатюры картинок далеко не всегда удобно масштабируются, и их приходится обрезать, а компьютерное зрение помогает находить на картинках людей и спасает их от судьбы Нэда Старка из «Игры престолов».



Компьютерное зрение применяется и для нахождение текста на картинках. Некоторые сайты любят дублировать заголовок в виде изображения. В ленте это смотрится далеко не так красиво, поэтому подобные картинки выявляются и не используются в качестве миниатюр. Существует еще такое труднообъяснимое понятие, как «качество» картинки. Машина учится выбирать на сайте те изображения, которые больше нравятся людям, и использует их в качестве все тех же миниатюр.



SVD



Выше я рассказал вам о подходе к построению рекомендаций, который основан на фильтрации по содержимому объектов. Теперь пришло время вспомнить о коллаборативной фильтрации. В основе этого подхода лежит идея, что похожим людям нравятся похожие объекты. В этом случае вам не нужно знать свойства рекомендуемых объектов, достаточно собрать статистику о том, насколько они соответствуют интересам пользователей. На примере фильмов это может выглядеть так:







Опираясь на уже известные оценки, можно выявить закономерности в поведении разных людей и попробовать предсказать реакцию на новый фильм. На математическом уровне для применения коллаборативной фильтрации придуманы разные алгоритмы, о которых в свое время на Хабре хорошо рассказал мой коллега Михаил Ройзнер.



В случае с Дзеном мы используем коллаборативную фильтрацию (а точнее алгоритм SVD) для предсказания интереса человека к определенному сайту в целом. Эта информация дополняет рекомендации, построенные для отдельных материалов с помощью искусственного интеллекта (NLP+CV). Позволяет отсеять излишний шум и выявить нетривиальные закономерности (скажем, может выясниться, что люди, которые интересуются Хабром и историями с Пикабу, чаще других читают «N+1»).



Подытожим. Используя исходные данные о сайтах и пользователях, мы с помощью технологий обработки естественного языка, компьютерного зрения и алгоритма SVD формируем комплект различных факторов, которые характеризуют интересы человека к тем или иным сайтам/материалам.







Точность итоговых рекомендаций напрямую зависит от количества и разнообразия исходных данных, поэтому в качестве факторов используются и многие другие наши знания. Например, знания Яндекса о конкретном сайте или странице, информация о том, как человек использует Дзен, его обратная связь в виде кликов, «больше такого» и «меньше такого», местоположение и даже время суток. Общее количество отдельных факторов, которые мы закладываем в систему рекомендаций, исчисляется тысячами. Сложность системы достигает такого уровня, что одних алгоритмов уже мало. Нужна технология, которая будет сама вычислять идеальную формулу для построения итоговой ленты. И здесь нам пригодился опыт Яндекса в области машинного обучения.



Матрикснет



Термин «машинное обучение» появился еще в 50-х годах. Он обозначает попытку научить компьютер решать задачи, которые легко даются человеку, но формализовать путь их решения сложно. В результате машинного обучения компьютер может демонстрировать поведение, которое в него не было явно заложено.



Каждый день наша поисковая система отвечает на миллионы запросов, многие из которых — неповторяющиеся. Поэтому невозможно написать такую программу, в которой предусмотрен каждый запрос и для каждого запроса известен лучший ответ. Поисковая система должна уметь принимать решения самостоятельно, то есть сама выбирать из миллионов документов тот, который лучше всего отвечает пользователю. Для этого нужно научить ее обучаться.



С 2009 года поиск Яндекса использует собственный метод машинного обучения Матрикснет. С его помощью можно построить очень длинную и сложную формулу ранжирования, которая учитывает множество различных факторов и их комбинаций. Кроме того, Матрикснет сам определяет разную чувствительность для разных значений факторов ранжирования. Эта технология достаточно универсальна, поэтому впоследствии нашла применение не только в Яндексе, но и в Европейском Центре ядерных исследований.



Способность компьютера учитывать тысячи факторов и самостоятельно искать наилучшее решение – это то, без чего невозможно построить современную рекомендательную систему. Именно поэтому Матрикснет был взят за основу при создании собственной рекомендательной технологии.



Результат работы Матрикснета – это именно то, что пользователь и видит в ленте Дзен. Со стороны разработчиков не существует каких-либо правил вида «Если человек любит А, то рекомендуем ему Б». Все подобные закономерности рождаются и постоянно меняются внутри Матрикснета. И чем больше у него данных, тем точнее рекомендации. Именно поэтому Дзен – это часть Яндекс.Браузера, а не самостоятельный веб-сервис или приложение. Отдельному приложению сложнее понять интересы пользователя, который после двух-трех дней может просто перестать его запускать. Чтобы магия Дзена и машинного обучения вступила в полную силу, им нужно активно пользоваться или хотя бы регулярно проходить рядом. И браузер, как единая точка выхода в интернет, подходит для этого лучше всего. Само собой, любой пользователь может отказаться от использования Дзена в Браузере.



В этом посте я рассказал вам о том, как формируется лента персональных рекомендаций в Яндекс.Браузере, и почему Дзен – это не очередная «лента новостей», а результат работы серьезных технологий. Наработки из области искусственного интеллекта уже сейчас помогают машине понимать смысл контента и интересы человека. Но это лишь самое начало. Кто знает, может быть, однажды компьютеры будут понимать нас лучше, чем мы сами?

Original source: habrahabr.ru.

https://habrahabr.ru/post/302856/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=best

Комментарии (0)КомментироватьВ цитатник или сообщество

Следующие 30  »

<браузеры - Самое интересное в блогах

Страницы: [1] 2 3 ..
.. 10

LiveInternet.Ru Ссылки: на главную|почта|знакомства|одноклассники|фото|открытки|тесты|чат
О проекте: помощь|контакты|разместить рекламу|версия для pda