OK
Size: a a a
2019 May 15
IP
стикерпак - огонь)
AB
ну читал где-то теорию) что вся эта игра с телегой просто ширма, на самом деле все давно все уже знают 😄
IP
но надежность шифрования приватным ключом это математический факт
AB
ктстаи, если речь про телегу, вы читали статтью Розенберга ?
AB
Y
ну читал где-то теорию) что вся эта игра с телегой просто ширма, на самом деле все давно все уже знают 😄
Знают, но не факт что в России.
B
мисье хочет взломать зашифрованный канал? хехе:)
Нет конечно
Нужно понять какой трафик от нас уходит
Нужно понять какой трафик от нас уходит
VS
ктстаи, если речь про телегу, вы читали статтью Розенберга ?
спасибо
IM
Шалом шабат
С
Вот тут вопрос как можно сделать датасет из зашифрованного трафика
Я уже написал один из путей. Но вот можно ли найти в зашифрованном трафике похожие паттерны - это очень большой вопрос.
IP
А ещё я прочитал совершенно прекрасную историю на Хабре о том, как Яндекс.Такси «на ровном месте» поднял свой gross booking на 1%. Однако это не финансовая история, а гиковская, про решение одной интересной задачи с помощью машинного обучения.
Любой клиент хочет, чтобы сервис как можно быстрее оформил его заказ и назначил автомобиль. Но если водителей рядом нет, то приложение должно сразу оповестить об этом, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
Подобная ситуация возникает достаточно часто в небольших городах или при выходе на новые рынки, иначе говоря — на территории с малой плотностью. Конкретно в момент поиска такси водитель мог быть на заказе, слишком далеко от пункта назначения или вовсе отключенным от системы. Но его статус может измениться в считанные секунды — освободился, приблизился или снова вышел на линию.
Так вот разработчики Яндекса научились прогнозировать вероятность этих событий. С помощью нового механизма во всех городах и странах уже происходит около 1% успешных поездок. Вы только задумайтесь об этой цифре. Ведь для какого нибудь Убера увеличение объёма заказов на 1% есть плюс в сотни миллионов долларов.
Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%. И это только краткосрочный эффект. Мы не знаем насколько увеличились показатели удержания. Также не известно, какой это плюс к выручке — заказы нарастил алгоритм, без маркетинга и прочих расходов. Шедеврально!
https://ya.cc/5qVjc
Любой клиент хочет, чтобы сервис как можно быстрее оформил его заказ и назначил автомобиль. Но если водителей рядом нет, то приложение должно сразу оповестить об этом, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
Подобная ситуация возникает достаточно часто в небольших городах или при выходе на новые рынки, иначе говоря — на территории с малой плотностью. Конкретно в момент поиска такси водитель мог быть на заказе, слишком далеко от пункта назначения или вовсе отключенным от системы. Но его статус может измениться в считанные секунды — освободился, приблизился или снова вышел на линию.
Так вот разработчики Яндекса научились прогнозировать вероятность этих событий. С помощью нового механизма во всех городах и странах уже происходит около 1% успешных поездок. Вы только задумайтесь об этой цифре. Ведь для какого нибудь Убера увеличение объёма заказов на 1% есть плюс в сотни миллионов долларов.
Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%. И это только краткосрочный эффект. Мы не знаем насколько увеличились показатели удержания. Также не известно, какой это плюс к выручке — заказы нарастил алгоритм, без маркетинга и прочих расходов. Шедеврально!
https://ya.cc/5qVjc
DF
А ещё я прочитал совершенно прекрасную историю на Хабре о том, как Яндекс.Такси «на ровном месте» поднял свой gross booking на 1%. Однако это не финансовая история, а гиковская, про решение одной интересной задачи с помощью машинного обучения.
Любой клиент хочет, чтобы сервис как можно быстрее оформил его заказ и назначил автомобиль. Но если водителей рядом нет, то приложение должно сразу оповестить об этом, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
Подобная ситуация возникает достаточно часто в небольших городах или при выходе на новые рынки, иначе говоря — на территории с малой плотностью. Конкретно в момент поиска такси водитель мог быть на заказе, слишком далеко от пункта назначения или вовсе отключенным от системы. Но его статус может измениться в считанные секунды — освободился, приблизился или снова вышел на линию.
Так вот разработчики Яндекса научились прогнозировать вероятность этих событий. С помощью нового механизма во всех городах и странах уже происходит около 1% успешных поездок. Вы только задумайтесь об этой цифре. Ведь для какого нибудь Убера увеличение объёма заказов на 1% есть плюс в сотни миллионов долларов.
Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%. И это только краткосрочный эффект. Мы не знаем насколько увеличились показатели удержания. Также не известно, какой это плюс к выручке — заказы нарастил алгоритм, без маркетинга и прочих расходов. Шедеврально!
https://ya.cc/5qVjc
Любой клиент хочет, чтобы сервис как можно быстрее оформил его заказ и назначил автомобиль. Но если водителей рядом нет, то приложение должно сразу оповестить об этом, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.
Подобная ситуация возникает достаточно часто в небольших городах или при выходе на новые рынки, иначе говоря — на территории с малой плотностью. Конкретно в момент поиска такси водитель мог быть на заказе, слишком далеко от пункта назначения или вовсе отключенным от системы. Но его статус может измениться в считанные секунды — освободился, приблизился или снова вышел на линию.
Так вот разработчики Яндекса научились прогнозировать вероятность этих событий. С помощью нового механизма во всех городах и странах уже происходит около 1% успешных поездок. Вы только задумайтесь об этой цифре. Ведь для какого нибудь Убера увеличение объёма заказов на 1% есть плюс в сотни миллионов долларов.
Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%. И это только краткосрочный эффект. Мы не знаем насколько увеличились показатели удержания. Также не известно, какой это плюс к выручке — заказы нарастил алгоритм, без маркетинга и прочих расходов. Шедеврально!
https://ya.cc/5qVjc
ну тема новая, это не двигатель внутреннего сгорания, там потенциала для роста немеряно, улучшать и улучшать
DF
но кейc интересный 👍🏼
AR
конечно, там же в правительстве не глупые люди сидят, они в политике получше нас разбираются
Y
Зависит от пропоганды) Бедные несчастные евреи)
AB
имхо перед выходом такого (не однозначного) закона,сначала задолго начинают потихоньку промывать мозг,
AB
и когда общественное мнение уже сформируется выдвигают этот закон
Y
Сейчас уже особо пофиг. Мозг по факту принятия закона промывают)