Forwarded from Pavel Durov (Pavel Durov)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Разработка бота для фильтрации спама завершена и интегрирована в чат комментариев. 🤖
Ссылка на бота 🔗
Ссылка на бота 🔗
🔥1
Многих людей волнует вопрос: «В чем польза всестороннего развития?». Доказать его преимущество можно по-разному, но я предпочитаю сделать это наглядно, с помощью примера.
В истории есть случай, когда применение техники питстопа Формулы-1 помогло спасти жизни детей.Таким образом, увлечение хирурга спортом, казалось бы, не связанное с его основной деятельностью, помогло найти решение проблемы.
На первый взгляд, очевидной связи с Формулой-1 нет, но именно здесь в историю вступила Формула-1.
«В один воскресный обед мы были совершенно измотаны», — говорит 73-летний Эллиот. «Мы оперировали в субботу, пересадили органы в субботу вечером, еще одну операцию провели в воскресенье утром, а потом рухнули перед телевизором. Я сидел там с Алланом Голдманом, коллегой из Южной Африки, и мы смотрели пит-стоп McLaren».
«В те дни дозаправка происходила очень быстро, и несколько кадров внезапно напомнили нам о проблеме, с которой мы столкнулись. По сути, если вы посмотрите на пит-стоп сверху, то увидите своего [водителя] в машине и всех людей, которые присматривают за этим драгоценным грузом, и когда вы смотрите сверху на ребенка на каталке, перевозимого с места на место, это то же самое».
После внедрения полученных от Феррари знаний среднее количество технических ошибок при передаче информации сократилось на 42 процента, а количество «пропусков информации при передаче» — на 49 процентов. После первоначального сопротивления эти меры были внедрены во многих больницах по всей стране и действуют до сих пор.
Я обнаружил в интернете видео, в котором предприниматель делился опытом разработки приложений с использованием вайбкодинга. Это вызвало мой интерес, так как, если его утверждения верны, возможно, мне придется сменить профессию. 🤔📹Кроме того, я узнал, что многие уже изучили этот вопрос и поделились своими выводами в статьях. Предлагаю ознакомиться с одной из них. 📄
Опубликовал свою первую научную статью в журнале "Инженерный вестник Дона"
https://www.ivdon.ru/back_media/uploads/article/pdf/IVD_77N7y26_shabatukov_gorbaneva_1.pdf
https://www.ivdon.ru/back_media/uploads/article/pdf/IVD_77N7y26_shabatukov_gorbaneva_1.pdf
🔥2
https://www.youtube.com/watch?v=yiKjQuYVgcY
В детстве я, как и автор, любил разбирать различную электронику. Но я не думал что этому есть название, научное обоснование, логическое обоснование и история
В детстве я, как и автор, любил разбирать различную электронику. Но я не думал что этому есть название, научное обоснование, логическое обоснование и история
YouTube
Первый документальный фильм о реверс-инжиниринге
Первый документальный фильм о реверс-инжиниринге.
Освойте профессию реверс-инженера на бесплатном курсе от наших друзей из CyberED, подготовленном совместно с экспертами Positive Technologies: https://new.cyber-ed.ru/reverse-engineering/program1/?utm_so…
Освойте профессию реверс-инженера на бесплатном курсе от наших друзей из CyberED, подготовленном совместно с экспертами Positive Technologies: https://new.cyber-ed.ru/reverse-engineering/program1/?utm_so…
🎉 Наконец-то могу поделиться — вышла моя вторая научная статья!
Публикация появилась в журнале «Инженерный вестник Дона». Для меня это ещё один важный шаг в исследовательской работе и хороший результат проделанной работы.
В статье мы исследуем цифровые следы пользователей и возможности машинного обучения для определения типа активного агента — реальный пользователь, коммерческий агент или генеративный агент.
В работе использовали методы анализа визуальных и семантических признаков и модели машинного обучения. Получили интересные результаты, которые позволяют лучше понять, какие признаки действительно помогают различать разные типы цифровых агентов.
📖 Статья полностью:
https://www.ivdon.ru/back_media/uploads/article/pdf/IVD_36N11y26_shabatukov_gorbaneva.pdf
Вторая публикация есть — теперь двигаемся дальше 🚀
Публикация появилась в журнале «Инженерный вестник Дона». Для меня это ещё один важный шаг в исследовательской работе и хороший результат проделанной работы.
В статье мы исследуем цифровые следы пользователей и возможности машинного обучения для определения типа активного агента — реальный пользователь, коммерческий агент или генеративный агент.
В работе использовали методы анализа визуальных и семантических признаков и модели машинного обучения. Получили интересные результаты, которые позволяют лучше понять, какие признаки действительно помогают различать разные типы цифровых агентов.
📖 Статья полностью:
https://www.ivdon.ru/back_media/uploads/article/pdf/IVD_36N11y26_shabatukov_gorbaneva.pdf
Вторая публикация есть — теперь двигаемся дальше 🚀
"Работая с пациентами я был бы очень счастлив если бы у меня за спиной был ИИ, который меня подстраховал в нужный момент"
Владземирский А.В.
заместитель директора по научной работе ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ", д.м.н
Владземирский А.В.
заместитель директора по научной работе ГБУЗ "НПКЦ ДиТ ДЗМ", д.м.н
🚕 Как я сделал трекер цен Яндекс Такси и зачем
Я часто езжу по одному и тому же маршруту, и цена на такси всё время разная: то 140 ₽, то 175 ₽ за ту же дорогу. Захотелось понять, от чего это зависит и когда ехать выгоднее. Для этого я написал небольшой скрипт, который сам следит за ценой.
🔍 Откуда берётся цена
Сначала я смотрел в сторону официального API Яндекс Go. Но для него нужен партнёрский ключ, а его выдают по заявке. Потом заметил, что Яндекс Карты при построении маршрута в режиме «Такси» сразу показывают цену эконома, время подачи и отметку «Высокий спрос». Причём всё это есть прямо в коде страницы, без входа в аккаунт.
В итоге скрипт просто открывает страницу маршрута и достаёт оттуда нужные данные. Браузер для этого не нужен, хватает обычного HTTP-запроса.
📊 Что записывается
Раз в 20 минут в таблицу добавляется строка:
• дата и время замера
• цена поездки в рублях
• через сколько минут приедет машина
• сколько ехать
• был ли повышенный спрос
• текст ошибки, если что-то пошло не так
Всё сохраняется в CSV, который открывается в Excel. За сутки набирается 72 замера. Через несколько дней можно построить график и увидеть, когда цена растёт: утром, вечером, в дождь или в выходные.
⚙️ Как запустить
Установить Python, если его ещё нет. При установке отметить галочку «Add Python to PATH»
Скачать проект с GitHub и распаковать
Дважды щёлкнуть по
Всё, замеры пошли. Дополнительные библиотеки ставить не нужно: скрипт работает на стандартном Python.
Если не хочется держать окно открытым, можно повесить скрипт на Планировщик заданий Windows с флагом
🗺 Как поставить свой маршрут
Постройте маршрут в Яндекс Картах
Скопируйте из ссылки параметр
Вставьте их в начало файла
Там же меняется интервал между замерами: хоть раз в 5 минут, хоть раз в час.
⚠️ Что стоит знать
• Цена на Картах немного округлена и может отличаться от цены в приложении на несколько рублей
• Если Яндекс изменит страницу или покажет капчу, скрипт запишет ошибку и продолжит попытки
• Компьютер должен быть включён и не уходить в сон
• Это личный инструмент для наблюдения за ценой, а не официальная интеграция с Яндексом
🚀 Что дальше
Думаю добавить уведомления в Telegram, когда цена падает ниже заданного порога, и автоматический график по итогам недели.
Код открыт, пользуйтесь и подставляйте свои маршруты 👇
https://github.com/MussaPortfolio/TaxiPriceTracker
Если было полезно, поставьте звезду на GitHub ⭐️
Я часто езжу по одному и тому же маршруту, и цена на такси всё время разная: то 140 ₽, то 175 ₽ за ту же дорогу. Захотелось понять, от чего это зависит и когда ехать выгоднее. Для этого я написал небольшой скрипт, который сам следит за ценой.
🔍 Откуда берётся цена
Сначала я смотрел в сторону официального API Яндекс Go. Но для него нужен партнёрский ключ, а его выдают по заявке. Потом заметил, что Яндекс Карты при построении маршрута в режиме «Такси» сразу показывают цену эконома, время подачи и отметку «Высокий спрос». Причём всё это есть прямо в коде страницы, без входа в аккаунт.
В итоге скрипт просто открывает страницу маршрута и достаёт оттуда нужные данные. Браузер для этого не нужен, хватает обычного HTTP-запроса.
📊 Что записывается
Раз в 20 минут в таблицу добавляется строка:
• дата и время замера
• цена поездки в рублях
• через сколько минут приедет машина
• сколько ехать
• был ли повышенный спрос
• текст ошибки, если что-то пошло не так
Всё сохраняется в CSV, который открывается в Excel. За сутки набирается 72 замера. Через несколько дней можно построить график и увидеть, когда цена растёт: утром, вечером, в дождь или в выходные.
⚙️ Как запустить
Установить Python, если его ещё нет. При установке отметить галочку «Add Python to PATH»
Скачать проект с GitHub и распаковать
Дважды щёлкнуть по
start.batВсё, замеры пошли. Дополнительные библиотеки ставить не нужно: скрипт работает на стандартном Python.
Если не хочется держать окно открытым, можно повесить скрипт на Планировщик заданий Windows с флагом
--once. Тогда каждые 20 минут он будет делать один замер и закрываться. Пошаговая инструкция есть в README.🗺 Как поставить свой маршрут
Постройте маршрут в Яндекс Картах
Скопируйте из ссылки параметр
rtext= с координатами начала и концаВставьте их в начало файла
taxi_price.py, в строки FROM и TOТам же меняется интервал между замерами: хоть раз в 5 минут, хоть раз в час.
⚠️ Что стоит знать
• Цена на Картах немного округлена и может отличаться от цены в приложении на несколько рублей
• Если Яндекс изменит страницу или покажет капчу, скрипт запишет ошибку и продолжит попытки
• Компьютер должен быть включён и не уходить в сон
• Это личный инструмент для наблюдения за ценой, а не официальная интеграция с Яндексом
🚀 Что дальше
Думаю добавить уведомления в Telegram, когда цена падает ниже заданного порога, и автоматический график по итогам недели.
Код открыт, пользуйтесь и подставляйте свои маршруты 👇
https://github.com/MussaPortfolio/TaxiPriceTracker
Если было полезно, поставьте звезду на GitHub ⭐️
GitHub
GitHub - MussaKing/TrackerYandexGo
Contribute to MussaKing/TrackerYandexGo development by creating an account on GitHub.
👍1