В преддверии 70-летия Победы вышло приложение «Победители» для iPhone, созданное при поддержке Яндекса. Это одновременно исторический справочник и интерактивная аудиокнига: статьи, фотографии, видеохроники и воспоминания ветеранов Великой Отечественной войны — всего около 70 страниц текста и почти четыре часа аудиозаписей.


Приложение является продолжением проекта «Победители», запущенного в 2005 году. Проект позволяет ознакомиться с историей Великой Отечественной войны во всех подробностях — от плана «Барбаросса» до капитуляции Германии. В ближайшее время на сайте будет опубликован и эпилог, написанный специально для приложения, — рассказ о Советско-японской войне, завершившей Вторую мировую.

Исторический сценарий хода войны для проекта «Победители» был разработан под руководством доктора исторических наук полковника А. В. Кириллова при участии журналиста-историка Г. Ю. Пернавского.

Скачать приложение «Победители» можно в App Store.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95961

В середине апреля команда сервиса Яндекс.Такси села за руль московских такси, чтобы на своём опыте узнать, каково это — оказаться с другой стороны системы, над которой работаешь каждый день. В акции участвовали менеджеры, дизайнеры, разработчики — все те, кто пишет программный код, рисует интерфейсы и проектирует поведение системы.



Тигран Худавердян, руководитель сервиса Яндекс.Такси:

Я совершенно убежден, что единственный способ сделать новый хороший сервис для людей — делать его для себя. Нужно постоянно пользоваться им и обязательно пользоваться сервисами конкурентов, притом не меньше, чем своим. И в сервисах конкурентов важно искать не недостатки, а наоборот — то, чем они лучше, чтобы и самим сделать лучше. В тот день, когда вы со спокойной совестью порекомендуете свой сервис близким людям — мамам, друзьям или просто знакомым, — можно считать, что получилось сделать что-то стоящее.

Мы, команда Яндекс.Такси, часто пользуемся такси — это часть жизни любого жителя большого города. Недавно заглянул в «админку» нашего сервиса и выяснил, что за два с половиной года совершил 810 поездок на Яндекс.Такси. Когда много ездишь, чувствуешь на собственной шкуре каждый недочёт, каждый «баг» или недоработку сервиса. И начинаешь относиться к ним не как к строчке вроде «13409 minor bug» в списке задач, а как к событию, которое произошло с тобой самим.

Однако Яндекс.Такси — сервис не только для пассажиров, но и для таксистов. Например, Яндекс.Таксометр — приложение для смартфонов и планшетов, которое помимо обычных функций таксометра — рассчитать стоимость поездки — умеет предлагать водителям заказы, строить маршрут в Навигаторе, показывать время в пути и так далее. Мы решили выяснить, как водитель взаимодействует с этим приложением, какие трудности возникают у него до, во время и после выполнения заказа, что удобно, а что — нет. Очевидно, что для того, чтобы полностью понять все трудности, нужно стать водителем такси «по-настоящему», но мы были уверены, что даже временное погружение покажет нам общую картину. Вот и решили — погрузиться.

Итак, мы арендовали 15 настоящих такси, заключили необходимые договора с таксопарком, который предоставил нам машины, прошли инструктаж и медосмотр. Все машины перед рейсом проверил специальный проверяющий. И мы поехали.

Сидя за рулём обращаешь внимание на всё: как распределяются заказы, на каком расстоянии от адреса подачи их получает водитель, как приходят уведомления, как ведут себя пассажиры, что им удобно и неудобно. Нескольких заказов хватило, чтобы заметить, где и что нужно изменить. Например, мы обнаружили, что робот иногда выдаёт заказ водителю, который только что проехал нужный поворот. Географически-то он рядом, но в реальности, чтобы доехать до клиента, ему нужно где-то развернуться, и не всегда этот разворот близко. Вернувшись из поездки, мы обменялись впечатлениями и обсудили, как можно это починить и какие ещё недочёты затрудняют работу водителей.

Дарья Золотухина, руководитель группы маркетинга Яндекс.Такси:

Когда в первый раз садишься за руль такси, это, конечно, адреналин. Ты не знаешь, кто сядет к тебе в машину, в каком настроении он будет и как себя поведёт. Я сама часто разбираю отзывы и жалобы на Такси и знаю, как реагируют люди, которым что-то не понравилось в сервисе. Поэтому я опасалась, что мне попадутся такие пассажиры, и они будут вести себя агрессивно. Оказалось — зря.

Я думала, что люди будут удивляться — всё-таки девушка за рулём. Но моим первым клиентом тоже была девушка, иностранка, и её это вообще не удивило. Она давно не была в России, а такси ей заказали на ресепшене в гостинице. Хотя следующий пассажир сразу насторожился — его явно что-то смущало. В машине он немного стеснялся и как будто наблюдал за мной. И только когда узнал, что я работаю в Яндекс.Такси, — расслабился. Наверное, для него всё встало на свои места.

Мне показалось, что люди часто не замечают водителя или относятся к нему как-то предвзято. Например, могут разговаривать при нём о своих интимных делах или изливать на него какой-то негатив, которым бы ни за что не стали делиться с друзьями. Было и такое, но интересно, что отношение людей очень сильно менялось, как только они узнавали, что я на самом деле не таксист. Отчасти из-за того, что водителя так воспринимают, это эмоционально очень тяжёлая работа. Но мне этот опыт помог посмотреть и на пассажира, и на водителя с другой стороны.

Запомнилась ещё одна деталь. Приезжая на заказ, я всегда старалась заранее развернуться так, чтобы выезжать было удобно. Когда я сама вызываю Яндекс.Такси, часто мы разворачиваемся вместе с водителем, когда я уже села в машину. Это одна из таких мелочей, которые вроде бы кажутся очевидными, но осознаёшь их ты только в процессе, когда сам за рулём. И, возможно, это стоит включить в рекомендации для водителя, сделать стандартом качества. В целом поездка очень понравилась, и я бы вызвалась добровольцем, если мы ещё раз устроим такую акцию.

Григорий Дергачёв, руководитель проектов в Яндекс.Такси:

Наверное, мне повезло: заказы доставались в основном в центре или в районе, где я живу. Поэтому Навигатор включать почти не приходилось, и в целом никакого стресса не было. Возил я в основном почему-то бабушек и детей. Все остались довольны, и было приятно, что клиенты часто ставили пятёрки. Хотя, конечно, поездки были бесплатные, поэтому результаты могли быть немного смазаны.

Был один интересный заказ, с детским креслом. Многие пассажиры часто просят именно кресло, а не бустер, и отсутствие в машине детского кресла — одна из частых жалоб. Вот и мне попался такой заказ — в комментарии клиент просил именно кресло. Как назло, у меня в багажнике оказался только бустер. Я решил отменить заказ, но клиент позвонил мне и спросил, почему я проехал мимо. Я объяснил ситуацию, и вдруг оказалось, что его устроит и бустер. На заказ я в итоге приехал и довёз бабушку с внуком до детского сада.

В основном все поездки были очень короткие, и я отчасти почувствовал на себе, каково это — приезжать за 25 минут до заказа, а потом довезти пассажира до места за три-четыре минуты. Если говорить о каком-то практическом результате, то при работе с софтом для водителей периодически возникали трудности — так что теперь понятно, что можно изменить. И команда Яндекс.Таксометра уже работает над этим.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95743

Каждую неделю российские пользователи задают в поиске Яндекса 200-300 тысяч запросов о том, как сделать что-то за определённый промежуток времени. Мы проанализировали эти запросы и выяснили, что люди хотят сделать за несколько секунд:



И что хотят успеть за несколько минут:



Больше подробностей ищите на странице исследования «"Стать феей за секунду" — что хотят сделать за несколько секунд или минут».

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95736

В прошлом году в Высшей школе экономики появился факультет компьютерных наук, созданный при участии Яндекса. На первый курс поступило более 320 человек. Специалисты Яндекса принимали активное участие в разработке программы обучения и преподавании в бакалавриате «Прикладная математика и информатика», и вот каким был первый год обучения студентов этой программы.

Михаил Левин, руководитель службы анализа больших данных в Яндексе, один из преподавателей факультета компьютерных наук ВШЭ:

На факультет поступило неожиданно много студентов. Сначала на «Прикладной математике и информатике» у нас было сто бюджетных мест. Однако к середине июля мы получили куда больше ста заявлений только от олимпиадников, которые могли рассчитывать на поступление без экзаменов. В итоге за счёт ВШЭ увеличили количество бюджетных мест и набрали около двухсот человек — почти в два раза больше, чем собирались. Вместо одного лекционного потока сформировали два.

В первом и втором модулях студенты изучали программирование на Python и C++, в третьем начался базовый курс алгоритмов. Кроме того, первокурсникам преподавали математический анализ, дискретную математику, линейную алгебру и геометрию (на сайте ВШЭ можно изучить общую программу бакалавриата целиком). Многие семинаристы — сотрудники Яндекса. Лекторами по некоторым курсам также были специалисты из Яндекса, а кроме того мы пригласили хороших лекторов из НМУ, с мехмата. Большинство наших семинаристов и лекторов получили от студентов высокие оценки.

На входе мы проводили тестирование по математике и программированию (кстати, по ссылке можно проверить свои силы и сравнить результаты с результатами наших первокурсников). Оно было нужно, чтобы создать пилотную группу из наиболее сильных и готовых к дополнительной нагрузке студентов. На семинарах они уходят вперёд или рассматривают темы более глубоко, а также сдают более продвинутые факультативы по математике и алгоритмам.


С первого курса студенты ПМИ ФКН начинают проектную работу. Проектный семинар стартовал в третьем модуле. Индивидуальными проектами наших студентов руководят более 25 менторов из IT-индустрии и науки. Темы проектов простираются от приближенных решений задачи коммивояжера, архиватора и написания ботов, хорошо играющих в 2048, до веб-схемы метро с поиском маршрута, распознавателя капчи, кластеризации раковых транскриптов и сервиса статистического анализа истории рыночных цен финансовых активов, в общем — смотрите сами. В конце третьего модуля студенты сдали промежуточные отчёты, и сейчас у большинства из них уже есть работающие прототипы.

С первых дней на факультете начал работу центр студенческих олимпиад ВШЭ под руководством Михаила Густокашина. Тренировки проходят два раза в неделю — на факультете и в Яндексе. К нам поступили очень сильные олимпиадники, имеющие опыт в спортивном программировании, и результаты не заставили себя ждать. Две команды дошли до полуфинала международного студенческого чемпионата по программированию ACM ICPC, одна из них вышла в финал. Это очень сильный результат: команда состояла целиком из первокурсников, и ребята выступили лучше всех команд первокурсников в России.

Конечно, на факультете есть не только бакалаврские программы. У нас продолжает работать магистратура, в которой, в том числе, есть отделение ШАДа. Была разработана новая магистерская программа — «Математические методы оптимизации и стохастики», под руководством Владимира Спокойного. Также мы организовали аспирантскую школу по компьютерным наукам со своим научным семинаром.

В этом году на ФКН были созданы Коллоквиум и IT-лекторий. Коллоквиум — научное мероприятие, на нём выступали с лекциями различные российские и зарубежные ученые, например, Александр Шень, Штефан Хаар, Дмитрий Ветров, Илья Разенштейн, Глеб Гусев, Макс Канович, Владимир Спокойный и другие. IT-лекторий — место, где выступают специалисты их разных компаний и рассказывают об интересных проектах в IT-индустрии. Нас посетили представители Яндекса, Facebook, ВКонтакте, Одноклассников, Крока, SAP и других компаний.

Кроме того, Яндекс учредил стипендию имени Ильи Сегаловича, которая присуждается ежегодно трём аспирантам, трём магистрам и 10 бакалаврам факультета компьютерных наук. Недавно стали известны имена первых лауреатов стипендии.



В этом году приём документов в бакалавриат факультета компьютерных наук начнётся 20 июня, в магистратуру — 2 июня. С критериями приема можно ознакомиться на сайте приёмной комиссии Высшей школы экономики. Порядок приёма победителей и призёров олимпиад школьников на 2015 год будет опубликован не позднее 1 июня.

Больше информации для абитуриентов вы можете найти на сайте факультета. Кроме того, завтра, 29 апреля, состоится презентация факультета компьютерных наук. По ссылке вы можете посмотреть прямую трансляцию мероприятия, она начнётся в 17:00 по московскому времени. Если у вас остались вопросы — задавайте их в комментариях.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95713

Сегодня мы открываем регистрацию на чемпионат по спортивному программированию Яндекс.Алгоритм-2015. В этом году чемпионат пройдёт полностью в онлайне, на платформе Яндекс.Контест. Участником может стать каждый, кто умеет решать алгоритмические задачи и воплощать решения на одном из 13 языков программирования.

Яндекс.Алгоритм состоит из нескольких отборочных раундов, в каждом из которых нужно решить пять задач за 100 минут. В финал, который состоится 6 августа, выйдут 25 лучших по результатам отбора. Призёров ждут денежные призы: 300 тысяч рублей за первое место, 150 — за второе и 90 — за третье. Кроме того, 512 сильнейших участников Алгоритма получат футболки от Яндекса.

Спортивное программирование — область, в которой нужно уметь решать очень сложные задачи за очень короткое время. Насколько это умение нужно программисту при написании промышленного кода? Мы задали этот вопрос сотрудникам Яндекса, которые занимались или занимаются спортивным программированием, и узнали, как этот опыт помогает (или мешает) им в работе.




Яндекс.Алгоритм проводится в третий раз. В 2013 и 2014 годах победу в чемпионате одержал белорус Геннадий Короткевич. Разбор задач чемпионатов прошлых лет можно найти в нашем техноблоге на Хабрахабре (задачи Яндекс.Алгоритма-2013 и Яндекс.Алгоритма-2014).

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=95600

Если вы когда-нибудь задавались вопросом, какого цвета бедро испуганной нимфы, недоумевали, о каком таком «перванше» идёт речь в любимой книге, или хотели перекодировать нужный оттенок из RGB в HSV, вы уже наверняка знакомы с колдунщиком цветов Яндекса. Если нет, то вот он, просим любить и жаловать.


Колдунщик цветов появился в 2008 году. К нему быстро привыкли: кому-то он помогал в работе, кому-то просто нравилось вращать барабан и узнавать о существовании цветов вроде «бисмарк-фуриозо». Но летом прошлого года страница результатов поиска поменяла интерфейс, и некоторыми возможностями пришлось временно пожертвовать — в том числе и колдунщиком цветов. Зато вернулся он в улучшенном виде.

Старый колдунщик знал 234 цвета. В новом их стало 1010: мы взяли за основу несколько существующих списков именованных цветов (это те, за которыми закреплены конкретное название и координаты в стандартных цветовых моделях вроде RGB) и добавили несколько оттенков, названия для которых придумали сами. Теперь нужно было разложить эти цвета по порядку — чтобы людям было удобно пользоваться колдунщиком, переходы между соседними цветами должны быть плавными. Надо ли говорить, что это оказалось и сложнее, и интереснее, чем мы думали.

Так выглядел наш набор цветов до сортировки.


Вручную выстроить эти цвета в плавную последовательность практически невозможно. Один и тот же цвет на глаз воспринимается по-разному — в зависимости от его окружения. Когда меняешь расположение одного цвета, нужно передвигать и другие. Местоположение одних только оттенков синего можно выверять до бесконечности. Очевидно, что эту задачу нужно решать математически.

В упрощенном виде её можно сформулировать так: нужно нанизать 1010 цветов на нитку — так, чтобы получившиеся бусы максимально плавно меняли окрас. Тут необходимо учитывать, что нитка одномерная, а все модели цветового пространства как минимум трёхмерны. Это связано с физиологией человеческого зрения. Фоторецепторы, с помощью которых мы различаем цвета, — колбочки — делятся на три типа, по чувствительности к разным длинам волн света. Первые интенсивно реагируют на фиолетово-синюю часть спектра, вторые — на зелёно-жёлтую, третьи — на жёлто-красную. Например, если раздражены два последних типа рецепторов, то мы видим жёлтый цвет, если только последние — красный.

Такая физиология человеческого восприятия отражена в цветовой модели RGB. Это трёхмерное пространство, заданное осями, по которым увеличивается интенсивность красной (red), зеленой (green) и синей (blue) компонент. Поместить наши цвета в это пространство никакой проблемы не составляет — их координаты известны. Проблема — в плавности переходов от одного цвета к другому.


Чтобы переход был плавным, две соседние «бусины» должны минимально отличаться по цвету — для человеческого восприятия. Это уточнение не такое очевидное, каким кажется. Логично предположить, что чем меньше один цвет отстоит от другого в математической модели, тем меньше они отличаются на глаз. Значит, необходимо найти такое расположение для нашей нитки, чтобы между последовательными бусинами-цветами было наименьшее расстояние. Это верный ход мысли, но не для всякой цветовой модели.

Цветовые пространства большинства моделей, в том числе и RGB, не однородны для нашего восприятия. Другими словами, человеческим глазом один и тот же сдвиг по осям координат ощущается по-разному в разных цветовых регионах. Если взять два цвета — например, красный и тёмно-зеленый — и изменить их координаты так, чтобы сдвиг по всем трём осям был равным и параллельным, то на глаз разница между красным и получившимся тёмно-красным будет больше, чем между тёмно-зеленым и тёмно-тёмно-зеленым. Это значит, что если мы найдем математический алгоритм, который по оптимальному маршруту обойдёт все интересующие нас объекты такого цветового пространства и нанижет их на одномерную нитку, то для человеческого глаза изменение её окраса не будет равномерным — а мы-то хотели добиться именно этого.

Одна из моделей, в которых визуальная однородность достигается математическими средствами, назвается CIELAB — в ней-то мы и решали нашу задачу. По своему устройству CIELAB принципиально отличается от RGB: оси координат в ней задают яркость и две пары противоположных цветов (красный — зеленый, синий — жёлтый).


Итак, мы поместили наши 1010 цветов в пространство, где геометрическое расстояние между цветами соответствует восприятию разницы между ними. Теперь нам осталось обойти их так, чтобы расстояние между каждыми двумя последовательными элементами было бы минимальным.

Тут напрашивается решение с помощью алгоритма «ближайшего соседа»: выбираем точку, которая к нам ближе всего, добравшись до неё, ищем новую ближайшую точку и так далее. Однако алгоритм «ближайшего соседа» решает только локальную задачу, игнорируя картину в целом. Представьте себе архипелаг, острова которого разбросаны так же неравномерно, как 1010 цветов в нашем пространстве. Если путешествовать по ним, каждый раз двигаясь к ближайшему острову, мы в результате рискуем очень скоро оказаться, например, на южном краю архипелага, оставив не охваченными еще десять островов на севере. Тогда нам придется совершить длинный перелет, или, в нашем случае, — резкий переход от одного цвета к другому. Так что это решение нам не подходит.

Задача, с которой мы столкнулись, улучшая колдунщик цветов, представляет собой частный случай одной из самых известных задач комбинаторной оптимизации — задачи коммивояжёра. В классическом виде она заключается в том, чтобы найти самый короткий маршрут, который позволил бы коммивояжёру хотя бы раз оказаться в каждом из городов в его списке, а в конце пути вернуться в исходную точку. Правда, мы имели дело не с плоской картой, а с трёхмерным пространством, но в остальном картина похожа: коммивояжёру предстояло посетить пляж Бонди, пески пустыни, горный луг, Мичиганский университет и ещё 1006 пунктов и при этом пройти по оптимальному маршруту. Как и для большинства классических задач, для задачи коммивояжёра существуют готовые алгоритмы оптимизации. Применив их к нашему случаю, мы получили вот такой цветной путь коммивояжёра в 3D.


Теперь повторить путь коммивояжёра в цветовом пространстве CIELAB вы можете на странице результатов поиска. Просто поищите, например, [цвет Яндекса].

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=94762

Сегодня мы выпустили обновлённое приложение Яндекс.Метро для Android. Теперь с его помощью жители Москвы могут пополнить транспортную карту «Тройка», а петербужцы — карту «Подорожник». Это позволит не тратить время в очереди в кассу. Средства поступают на карту сразу, перед поездкой её нужно только активировать: приложить к жёлтому информационному терминалу в московском метро или к визуализатору — в Петербурге. К оплате принимаются банковские карты Visa и MasterCard, а сам платёж обеспечивают Яндекс.Деньги. При пополнении «Подорожника» комиссия составит 3%, для карты «Тройка» комиссии нет.

Кроме того, у Яндекс.Метро новый дизайн и небольшие изменения в интерфейсе. В частности, мы перенесли список станций маршрута и нашу любимую подсказку — в какой вагон лучше садиться для быстрой пересадки с одной линии на другую — в нижнюю часть экрана. Так до них будет проще дотянуться пальцем, особенно на смартфонах с большим экраном.


Обновлённое Яндекс.Метро поможет вам не только под землёй, но и на поверхности — прямо из приложения можно перейти в мобильные Яндекс.Карты и посмотреть, где находятся выходы с нужной станции.

Яндекс.Метро для Android доступно в Google Play. Обновлённая версия Метро для iOS появится в App Store в ближайшее время.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=94717

Миллионы людей пользуются Яндекс.Картами в интернете, но почти не встречают их на улицах. Мы решили это исправить и разместить в городах печатные карты — чтобы они помогали прохожим ориентироваться на месте. Мы обратились с этой идеей в несколько крупных городов. На старте откликнулись Омск, Казань и Волгоград: нас поддержали как местные власти, так и рекламные операторы, которым принадлежат щиты и другие рекламные поверхности.

Первый проект был запущен весной прошлого года в Омске — совместно с Министерством культуры Омской области. Мы решили создать своего рода путеводители по городу. Коллеги из министерства составили список интересных мест. Мы подготовили и напечатали макеты. А места для размещения макетов предоставил один из операторов наружной рекламы. Гуляя по Омску, теперь можно подойти к карте и узнать, что интересного есть поблизости, почитать любопытные факты из истории города, посмотреть режим и часы работы музеев. В феврале этого года аналогичный проект стартовал в Волгограде.

Яндекс.Карты в Омске. Макет в полном размере

Немного другой проект мы запустили в Казани вместе с городским Комитетом по транспорту. Там стояла задача рассказать о маршрутах общественного транспорта, чтобы людям было проще выбрать нужный автобус или трамвай. И в декабре прошлого года на остановках Казани  появились макеты, созданные на основе Яндекс.Карт. На каждом макете представлена схема движения транспорта, который следует через остановку, и карта местности в радиусе 1,5-2 километров от неё. Прохожие могут не только выбрать подходящий транспорт, но и узнать о находящихся поблизости объектах — магазинах, школах и так далее. Макеты подготовлены на русском и английском языках, чтобы ими могли пользоваться и местные жители, и иностранные гости.

Яндекс.Карты в Казани. Макет в полном размере

Подобные проекты делаем не только мы. Иногда к нам приходят общественные организации или компании, которые хотят напечатать карту с расположением определенных объектов. И мы с удовольствием помогаем всем, кто делает полезные для городов проекты. А чтобы с нами было удобнее работать, мы создали сайт «Карты в городе». Там есть примеры уже готовых проектов и удобные формы для отправки запроса. Если у вас есть хорошая идея и для её реализации нужна карта, напишите нам через сайт. Мы или бесплатно выгрузим вам нужный фрагмент карты, или предложим другой формат сотрудничества.
 

Команда Яндекс.Карт

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93652

Каждый день пользователи Яндекс.Диска автоматически сохраняют несколько миллионов фотографий, сделанных в самых разных местах. Мы проанализировали обезличенные данные по снимкам 2014-2015 годов и увидели, когда и где люди чаще фотографируют.

Летние фотографии с мобильных устройств
По клику на изображение откроется полная карта фотографий. Сезон можно выбрать в левом верхнем углу.

По данным Яндекс.Диска

В любое время года много снимков из крупных городов России, Украины и Беларуси. В Европе круглый год снимают Париж и Прагу, а летом — ещё Барселону и Рим. Кроме того, на карте хорошо видны курорты. Зимой становится больше фотографий из Юго-Восточной Азии, а летом — из Европы, с Чёрного и Средиземного морей.
Вот так, например, выглядит побережье Турции в разные времена года:

О том, когда больше всего фотографируют, читайте в небольшом исследовании по данным сервиса Яндекс.Диск.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93610

Сегодня мы представляем новые Яндекс.Карты. Во-первых, сервис сменил интерфейс. Это видно сразу: теперь самое главное — карта — занимает всё окно браузера. Панорамы тоже открываются на полном экране: ничто не будет отвлекать вас, скажем, от изучения изразцов на стенах ярославской церкви Иоанна Предтечи в Толчкове или туннеля Кругобайкальской железной дороги. Карточки объектов научились не только подсказывать адрес, но и показывать, как улица выглядит на панорамах, — так проще найти нужный дом. Заодно карточка поможет построить до места назначения маршрут. Если вариантов проезда несколько, их можно сравнить прямо на карте и выбрать самый удобный.

Впервые новый интерфейс Яндекс.Карт мы показали в октябре 2013 года. До сегодняшнего дня он был доступен в бета-версии.

Андрей Кармацкий, руководитель службы дизайна геоинформационных сервисов:

Мы начали работать над новым дизайном Яндекс.Карт в марте 2013 года. До этого мы собрали статистику и отзывы по текущему интерфейсу и выяснили, для чего люди чаще всего используют карты и как они с ними взаимодействуют. Если кратко, то основные сценарии такие: посмотреть карту, посмотреть пробки, найти конкретное место или организацию, построить маршрут, сохранить или распечатать карту. Эти сценарии нам было важно заложить в новый интерфейс в первую очередь. Кроме того, работая над Картами, мы осознали ещё одну важную вещь: собственно интерфейса на сервисе должно быть мало, а контента — карт и панорам — много. И стали чуть более критично смотреть на количество кнопок на экране. Все гипотезы мы ещё раз проверили, проанализировав и кластеризовав несколько тысяч пользовательских сессий, и в октябре 2013 года запустили бета-версию Яндекс.Карт. С тех пор многое дополнилось и улучшилось, и наконец новый интерфейс стал доступен всей аудитории сервиса на всех устройствах — компьютерах, планшетах и смартфонах. Сейчас на Картах всё ещё нет некоторых возможностей и инструментов, которые были в старом интерфейсе, но мы ни о чём не забыли. Мы хотим оценить их востребованность и действительно нужные вернуть, сделав их лучше.

Второе изменение на сервисе касается содержимого карт. Мы начинаем объединять карты, над которыми работают профессиональные картографы, и Народную карту, над которой работают пользователи. В результате на сервисе появятся подробные схемы всех городов России, больших и маленьких. Посмотреть схемы можно и сейчас — на слое «Народная карта», но после объединения пользователи смогут строить по улицам всех населённых пунктов маршруты.

Сама Народная карта превращается в редактор Яндекс.Карт — ссылка на него находится в меню, обозначенном буквой "i", в левом нижнем углу. Теперь поучаствовать в обновлении Яндекс.Карт могут все желающие. С помощью редактора можно отметить на карте любые изменения вокруг: например, снесённый дом или только что построенную школу.

Никаких специальных навыков для редактирования карты не требуется, внести правку можно за считанные минуты. Все исправления проходят модерацию и после этого появляются на Картах. Обновления будут происходить каждый месяц.

Павел Гущин, руководитель проектов Яндекс.Карт:

В штате Яндекса есть профессиональные картографы. Они работают над созданием и актуализацией наших карт. Но разумеется, мы не можем уследить абсолютно за всем, что происходит в городах страны. А что-то меняется каждый день: появляются новые здания, исчезают старые, открываются магазины и детские сады. Первыми обо всех изменениях узнают жители ближайших районов — и они же могут сообщить об этом миллионам пользователей, внеся уточнение в редакторе

Яндекс.Карты доступны на сайте maps.yandex.ru и в виде мобильных приложений — например, Карты, Навигатор, Транспорт, Парковки, — для разных операционных систем. Мы очень ждём ваших комментариев и пожеланий. Пожалуйста, пишите нам, что вы думаете о новых Картах.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93506

Яндекс выпустил очередное — уже восьмое по счёту — исследование, посвящённое интернету в России. Задача исследования — отобразить основные показатели развития интернета: как в отдельных регионах, так и в стране в целом. Для этого мы используем информацию из нескольких источников. Это данные от сервисов Яндекса — например, Метрики и Справочника Яндекс.Карт, — а также сведения от Фонда «Общественное мнение», исследовательской группы TNS и компании GfK.

В 2014 году аудитория интернета в России составила 72,3 миллиона человек — именно столько людей выходили в сеть хотя бы раз в месяц. 83% из них пользовались интернетом каждый день. Темпы роста аудитории сохранились на уровне 2013 года: за год в стране появилось 6 миллионов новых пользователей. По проникновению интернета — то есть доле интернет-пользователей среди населения — Россия опережает другие страны СНГ и Грузию.

Среди отдельных регионов проникновение интернета выше всего в Москве и Санкт-Петербурге. Там в сеть хотя бы раз в месяц выходят 77% населения. Самый низкий уровень проникновения интернета, 57%, — в Приволжском федеральном округе.

Всё больше людей выходят в интернет со смартфонов и планшетов. Если в 2013 году доля мобильных пользователей среди всех пользователей интернета составляла 56%, то в 2014 году — уже 68%. Самое высокое в стране проникновение мобильного интернета — в Северо-Кавказском федеральном округе, а самое низкое — на Урале. У владельцев мобильных телефонов самой популярной платформой остаётся Android, а на планшетах по-прежнему лидирует iOS.

Самый дорогой в стране интернет — на Дальнем Востоке. Тарифы на мобильный интернет там начинаются от 530 рублей в месяц. Фиксированный широкополосный доступ в сеть стоит в среднем 600 рублей, и скорость загрузки при этом относительно невысока — всего 4 Мбит/c. Самый быстрый фиксированный интернет — в Санкт-Петербурге и Москве. Он же один из самых дешёвых: на скорость в 15-20 Мбит/с в столицах можно рассчитывать за 300 рублей абонентской платы.

Подробнее об этих и других показателях развития интернета в России читайте в полном тексте исследования. Бюллетени за предыдущие года можно найти здесь.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93459

Недавно мы выпустили исследование про то, что люди ищут в связи с разными странами. Для него мы проанализировали более 200 тысяч случайных запросов автоматически и около 25 тысяч — вручную. В результате исследование получилось очень большим, и всё равно осталось ещё много интересного.

Например, мы посчитали, сколько запросов по определённым темам задают о разных странах, и нарисовали карты. Чем темнее закрашена страна, тем больше про неё запросов по каждой теме, то есть — тем сильнее ей интересуются в связи с этой темой. Интерес людей показывает, насколько сильно влияние каждой страны в определённой области.

Скажем, туризм. Больше всего запросов об отдыхе в Египте, более 900 тысяч в месяц. Следующие по привлекательности страны — Турция, Таиланд, Белоруссия, Финляндия и Вьетнам.

По клику на изображение можно перейти на полные карты. Нужную тему выберите в правом верхнем углу.



Или кино. Индийские и турецкие фильмы и сериалы вне конкуренции, о них спрашивают ещё больше, чем об отдыхе в Египте — более 1,3 и 1,1 миллиона запросов в месяц соответственно. Индийское кино ищут больше, чем американское, корейское и французское вместе взятые.

По распространению национальных кухонь лидируют Грузия, Китай и Узбекистан. Но вообще кулинарные предпочтения пользователей Яндекса очень разнообразны — среди стран, про которые часто спрашивают в связи с кулинарией, есть и страны Закавказья, и азиатские, и европейские.



Другие карты (эмиграция, музыка, порно и т.д.) смотрите здесь, а всё остальное про разные страны в поиске Яндекса — читайте в исследовании.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93424

Мы обновили Яндекс.Почту для iPhone. Приложение изменилось во всём: у него новый интерфейс и новые возможности.


Теперь Яндекс.Почта позволяет работать с несколькими аккаунтами параллельно, читать письма и отвечать на них без интернета, легко и быстро разбирать корреспонденцию. Больше о том, что нового появилось в приложении, читайте в блоге Яндекс.Почты.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93391

В прошлом году Яндекс учредил стипендию имени Ильи Сегаловича для студентов и аспирантов факультета компьютерных наук Высшей школы экономики. Она выдаётся на один год за успехи в учёбе и научной деятельности. Сегодня мы рады объявить имена первых лауреатов этой стипендии.

Стипендию получили 16 человек: Тимур Бадретдинов, Михаил Дубов, Степан Зимин, Вадим Калашников, Наталья Корепанова, Илона Папава, Александр Пономаренко, Анна Потапенко, Айдар Сайранов, Полина Святокум, Ярослав Сергиенко, Исмаил Хамитов, Евгений Цымбалов, Андрей Шестаков, Иван Шугуров и Рамиль Яруллин. Поздравляем!

Декан факультета компьютерных наук Иван Аржанцев и стипендиатка Наталья Корепанова

У многих стипендиатов уже есть серьёзные научные работы и достижения. Cтудентка магистратуры Наталья Корепанова несколько лет занимается анализом эффективности лечения детского лимфобластного лейкоза. Работы аспиранта Александра Пономаренко на тему исследования и разработки алгоритмов поиска в распределённых масштабируемых хранилищах данных публиковались в международных научных журналах. Ещё один аспирант факультета, Анна Потапенко, изучает статистический анализ текста и опубликовала уже 10 научных работ на эту тему.

Среди стипендиатов не только аспиранты и студенты старших курсов, но и первокурсники, многие из которых являются победителями и призёрами олимпиад по математике и программированию. Например, студент первого курса Айдар Сайранов, который входит в число 50 лучших спортивных программистов мира и сейчас готовит свою команду к участию в финале чемпионата мира по программированию ACM в Марокко.

Факультет компьютерных наук ВШЭ был открыт в прошлом году при участии Яндекса. Это одно из немногих мест в России, где можно получить системное образование в области хранения и обработки больших данных. В ближайшие выходные, 4 и 5 апреля, в Москве состоятся День открытых дверей для поступающих в магистратуру факультета компьютерных наук и День для школьников. Всю информацию о них вы можете найти на сайте факультета.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93386

Яндекс открывает новый набор в Школу анализа данных. Это двухгодичные вечерние курсы для тех, кто хочет получить образование в области обработки и анализа данных и извлечения информации из интернета. Школа требует хорошей математической подготовки и рассчитана прежде всего на студентов и молодых выпускников инженерных и математических специальностей.


В Школе анализа данных можно получить знания, которых нет в программах большинства университетов. Студенты школы изучают машинное обучение, методы обработки больших данных, компьютерное зрение, информационный поиск и другие области компьютерных наук под руководством специалистов, которые работают в IT-индустрии или занимаются современной наукой.

Если вы хотите поступить в ШАД, заполните анкету на сайте школы до 15 мая. После этого вы получите письмо со ссылкой на онлайн-тест по математике и основам программирования. Всех, кто успешно справится с тестом, мы пригласим на письменный экзамен, который состоится в конце мая – начале июня. Лучшим по результатам экзамена предстоит пройти собеседование, по итогам которого будет принято окончательное решение.

На сайте школы вы можете изучить экзаменационные задания прошлых лет и узнать, к чему стоит готовиться. Познакомиться с преподавателями школы и узнать о новом направлении «Большие данные» можно будет на Дне открытых дверей ШАД. Он состоится 19 апреля в московском офисе Яндекса, для участия необходимо зарегистрироваться.

Занятия в ШАД проводятся по вечерам в будние дни. Учиться в школе можно очно или заочно, по видеолекциям. Во время обучения или после окончания школы студенты могут пройти стажировку в Яндексе.

Школа анализа данных существует с 2007 года и выпустила более 300 специалистов, многие из которых занимаются наукой, работают в Яндексе и других крупных IT-компаниях в России и за рубежом. Отделения ШАД существуют в Санкт-Петербурге (в рамках Computer Science Center), Новосибирске, Екатеринбурге, Минске и Киеве.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93373

В феврале 2015 года люди задали более 3,5 миллиона запросов о туристических поездках в поиске Яндекса. Это показывает, что спрос на путешествия вполне себе сохраняется. Конечно, люди стали экономить на отдыхе, но пока не отказываются от него полностью, а просчитывают разные варианты и выбирают наиболее выгодный. Чем больше возможностей для выбора — тем проще это сделать. Сегодня мы запустили новый сервис для поиска и выбора туров — Яндекс.Путешествия. С его помощью вы можете подобрать тур по множеству разных параметров и сравнить цену тура со стоимостью самостоятельной поездки.


Мы старались сделать Яндекс.Путешествия по-настоящему удобным сервисом, который не уступал бы привычному способу покупки туров — у менеджера в турагентстве. Как и многие другие наши сервисы, это метапоисковик — он агрегирует данные партнёров и представляет их в удобном виде так, чтобы вы могли сравнить все варианты и выбрать подходящий.

Технология персонализации, учитывающая ваши интересы к тем или иным направлениям, и гибкие настройки сервиса помогут выбрать то, что лучше отвечает вашим желаниям. Будь это неделя на пляже в Хургаде или свадебное путешествие на Мальдивы. Выбрав подходящее направление, вы можете отсортировать все предложения по цене тура, рейтингу отеля или его популярности.

Для каждого отеля Путешествия показывают разные варианты размещения, фотографии и положение на карте — чтобы вы могли оценить, например, расстояние до пляжа. Кроме того, на карте можно посмотреть отели по соседству и выбрать тот, который понравится больше. Также вы можете почитать отзывы других путешественников об отеле, собранные с сайтов партнёров. Отзывы мы показываем с помощью собственной технологии извлечения фактов. Благодаря этому сверху оказываются самые информативные фрагменты наиболее свежих отзывов.


Пользуйтесь Яндекс.Путешествиями и оставляйте ваши комментарии. Сервис только появился, и то, как он будет развиваться, во многом зависит от потребностей путешественников, то есть от вас и ваших отзывов.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93323

На Яндекс.Маркете появилась возможность искать товары только в зарубежных магазинах. Для этого в трёх категориях наиболее востребованных заграничных товаров — «Гардероб», «Детские товары» и «Косметика и духи» — теперь есть специальный фильтр. В результатах поиска вы можете не спеша изучить предложения от разных магазинов и выбрать, например, итальянское платье или израильскую косметику.


Уточнить пожелания к покупке помогут дополнительные фильтры. Например, можно выбрать любимую марку и указать сумму, которую вы готовы потратить на новое платье. Цены на все товары указаны в рублях, а их описания доступны на русском языке. Расплатиться можно картой любого российского банка, некоторые магазины также принимают оплату через Яндекс.Деньги.

Как показало наше исследование с компанией GfK, иностранные интернет-магазины становятся в России всё популярнее. Если 2013 году товары за рубежом заказывало чуть больше трети онлайн-покупателей, то в 2014 доля таких пользователей достигла уже половины. Это неудивительно: очень часто — особенно это касается одежды и косметики — выбор за границей больше, качество товаров выше, а цена даже с учётом доставки получается ниже.

Сейчас на Маркете можно выбирать товары из Германии, Китая, Италии, Израиля, Чехии, Швейцарии, Эстонии и Финляндии. Среди партнёров сервиса Yoox.com, Witt-international.com, DHgate.com, Kidsroom.de и другие магазины, ассортимент которых насчитывает сотни тысяч моделей. Это и массовые товары, многие из которых не купить в России, и брендовая одежда, которая за границей часто бывает дешевле.

Конечно, при заказе товаров из-за рубежа стоит учитывать некоторые тонкости. Например, из-за колебаний курса стоимость заказа при оплате может измениться — как в большую, так и в меньшую сторону. Кроме того, доставка товаров из других стран, как правило, занимает чуть больше времени, чем доставка по России. Все подробности можно узнать здесь, а также уточнить у службы поддержки — она есть у всех магазинов, подключённых к Маркету.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93306

С какой страной у вас ассоциируются слова магазин, товар и доставка? Согласно нашему новому исследованию, эти три слова чаще всего встречаются в поисковых запросах с упоминанием Китая. Мы проанализировали запросы к Яндексу, в которых присутствуют названия стран, территорий и их жителей, и выяснили, какие слова чаще встречаются в запросах про определённые страны. Например, для Индии это фильм, сериал и любовь, для Болгарии — перец, рецепт и салат, а для Литвы — авто, княжество и бульвар. Теперь попробуйте догадаться, к какой стране относятся слова:

• тур–массаж–бокс;
• порно–кроссворд–авто;
• кружево–музыка–паб;
• государство–площадь–гвардия;
• язык–песня–мясо;
• флаг–женщина–конфликт;
• дерево–кедр–операция.

Проверить себя можно на карте ассоциаций.


Поисковые запросы про страны очень разнообразны. Они показывают, что люди думают и знают о разных странах. Про Австралию и Монголию больше всего ищут факты и теоретические сведения — [единственная полноводная река в австралии], [социальная структура монгольского общества]. О некоторых странах — например, Доминиканской Республике или Шри-Ланке — спрашивают почти исключительно в связи с турами и отелями. Китай, Швейцария, Италия и Финляндия интересуют людей в первую очередь с точки зрения товаров, а Индия и Турция — с точки зрения кино.

О каких-то странах спрашивают много, о каких-то — совсем мало. На основе поисковых запросов к Яндексу мы составили карты мира: общую и для четырёх разных городов. Интерес к странам мира часто зависит от места проживания, поэтому у жителей Москвы, Санкт-Петербурга, Новосибирска и Владивостока они выглядят по-разному.


Видно, что жителей Санкт-Петербурга больше, чем жителей трёх других городов, интересуют страны Северной Европы: Финляндия, Эстония, Латвия, Литва и Норвегия. Новосибирцы чаще, чем в среднем по стране, спрашивают про страны Юго-Восточной Азии, а также про Казахстан и Монголию. Во Владивостоке преобладает интерес к странам Восточной и Юго-Восточной Азии: Филиппинам, Южной Корее, Сингапуру, КНДР, Японии и Камбодже.

Подробности о том, как люди ищут разные страны, и картинки на эту тему — на странице исследования «Разные страны в поиске Яндекса».

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93100

Распознавание изображений — одна из самых сложных задач для компьютера. Мы уже рассказывали о том, как устроено компьютерное зрение и как оно применяется в наших сервисах — например, при поиске похожих изображений в Яндекс.Картинках. Теперь технология компьютерного зрения работает и в Яндекс.Диске — благодаря ей вы можете найти изображения форматов JPEG, GIF и PNG, содержащие текст поискового запроса. Достаточно ввести в поисковую строку нужное слово, и система найдёт на Диске картинки, на которых оно встретится. В результатах поиска вы увидите изображения с этим словом, документы, в тексте которых оно содержится, а также файлы и папки, в названиях и описаниях которых есть это слово.

Когда на Диске тысячи фотографий, разложенных по разным папкам, поиск по текстам позволит быстро найти среди них нужную. Например, скан договора с названием вроде scan723.JPG или фотографию визитки человека, с которым понадобилось связаться. Искать можно не только документы, но и любые фотографии, которые сделаны для того, чтобы сохранить текст, будь то объявление на двери подъезда или любопытный рекламный плакат в метро.

В основе поиска текстов на изображениях лежит технология оптического распознавания символов. Систем распознавания, опирающихся на эту технологию, много, и все они разные. Какие-то решают определённую задачу, например распознают партитуры, какие-то работают только с чистым текстом. Для Яндекс.Диска мы разработали свою универсальную систему, способную распознавать текст на картинках разных по виду, содержанию и, главное, качеству.

Система состоит из двух частей — классификатора картинок и модуля распознавания. Сначала классификатор, глубокая нейронная сеть, отбирает из всех картинок те, на которых изображён текст. Он учится отличать их от прочих на огромной базе изображений. Использование машинного обучения позволяет добиться высокого качества распознавания — ведь алгоритм опирается не на какие-то вручную заданные правила, а на опыт анализа миллионов разных картинок. Когда изображения с текстом отобраны, алгоритм находит на них линии, предположительно содержащие текст, — различать их помогает ещё одна нейронная сеть. На следующем этапе алгоритм оставляет только те линии текста, в которых он уверен.



Затем модуль распознавания разбивает линии текста на отдельные символы. Для каждого символа алгоритм выбирает несколько наиболее вероятных вариантов распознавания среди известных ему. Например, это могут быть буквы «О», «о» и цифра «0», очень похожие друг на друга. После этого в дело вступает языковая модель — алгоритм принимает решение, какой из символов-кандидатов подходит лучше всего. Языковая модель опирается на словари и учитывает не только сходство символов с теми, что знает система, но и контекст, то есть соседние символы. Если из нескольких вероятных символов складывается известное системе слово, то она может принять решение, что на картинке написано именно оно. Даже если некоторые символы-кандидаты в этом слове менее вероятны, чем другие.



Конечно, точность распознавания текста (а значит, и успех поиска) зависит от типа изображения, его чёткости, фона, на котором находится текст, и многих других факторов. Поэтому для разных видов изображений она разная. Например, для отсканированных документов точность распознавания текстов на русском языке составляет около 80%, для фотографий с надписями — 63,2%, а для скриншотов приближается к 100%. Помимо русского языка, система также распознаёт английский, украинский и турецкий. Точность распознавания текстов всего потока изображений более 70%. Это неплохой результат, но мы будем работать над его улучшением.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=93034

Почти четыре месяца назад, в конце ноября 2014 года, мы выпустили альфа-версию нового Яндекс.Браузера. Когда речь идёт о программном обеспечении, слово «альфа» означает предварительную версию. Это не готовый продукт, а скорее опытный образец. Альфа-версию можно сравнить с наброском картины: общий замысел художника понятен, но работы предстоит ещё очень много.

Обычно альфа-версии используются для закрытого тестирования: программу дают попробовать ограниченному числу испытателей-добровольцев, которые потом высказывают своё мнение. Мы, однако, решили открыть альфа-версию нового Яндекс.Браузера для всех желающих. У нас скопилось много идей о том, каким должен быть браузер будущего, и мы рассчитывали поделиться этими идеями с вами — чтобы послушать, что вы скажете в ответ.

Расчёт оказался верным: мы получили рекордное количество отзывов. Их оказалось даже больше, чем осенью 2012 года, когда вышел первый Яндекс.Браузер. Мы хотим сказать спасибо всем, кто оставлял замечания, сообщал о неполадках и вносил предложения — в блоге Яндекса, в клубе браузера, на «Хабрахабре», в социальных сетях или через форму обратной связи. Мы изучили все отзывы до единого и продолжаем работу над браузером — теперь с учётом ваших пожеланий.

С сегодняшнего дня новый Яндекс.Браузер переходит в стадию бета-тестирования. Если задачей альфа-версии было показать вам наше видение браузера будущего, то бета-версия — это следующий шаг. Её задача — сделать будущее настоящим. Это своего рода испытательный полигон, где мы будем улучшать уже сделанное и пробовать новое.

Мы объединили в одной бета-версии две разных сборки браузера: классическую и новую. После установки вы можете выбрать, в каком интерфейсе работать: в новом — с прозрачными панелями и «Изнанкой» — или в классическом интерфейсе Яндекс.Браузера.


В новый интерфейс мы внесли несколько доработок. Во-первых, обновился механизм работы со вкладками. Отыскать вкладки, которые вы открыли, но ещё не успели просмотреть, теперь стало проще — они помечаются кружком.


Во-вторых, в новом интерфейсе появились закладки. Чтобы увидеть панель закладок, нужно кликнуть по заголовку страницы или открыть новую вкладку.


Разработка браузера — это долгий, но увлекательный процесс. Если вы хотите принять в нём участие — загружайте бета-версию для Windows и OS X и не забывайте рассказывать нам о том, что вам нравится, что не очень и что вы хотели бы изменить или добавить.

http://clubs.ya.ru/company/replies.xml?item_no=92970