Хочу лайки вход: Онлайн Вход на Страницу Приложения с Компьютера Без Скачивания | Дропшиппинг

Содержание

‎App Store: Likee — Группа коротких видео

Описание

Likee (ранее известное как LIKE ) – является популярной глобальной платформой для создания и публикации оригинальных видео.

Мощный и удобный редактор коротких видео со спецэффектами
Тысячи стикеров и фильтров «Магия музыки» помогут превратить ваши идеи в жизнь. С помощью Likee любой может создавать популярные видео несколькими касаниями экрана и стать звездой видео в своем круге общения! Вы можете использовать функцию «SuperMix», чтобы создать потрясающее видео за несколько секунд, или эксклюзивное музыкальное видео менее чем за минуту!

Огромное количество оригинальных развлекательных и образовательных видео со всего мира
Вы не только сможете получать удовольствие от просмотра оригинальных видео, музыкальных клипов и забавных роликов, созданных Лайкерами, но и смотреть серии кулинарных видео или видео о лайфхаках и многом другом! Работая на базе ведущей мировой технологии интеллектуальных рекомендаций, Likee быстро подбирает наиболее интересный для вас контент!

Знакомство с интересными людьми со всего мира с помощью коротких видео и прямых трансляций
Молодежь со всего мира собирается в Likee для встреч с интересными людьми. Вы получаете возможность не только встретиться с десятками миллионов знаменитостей и талантливых исполнителей со всего мира, но и найти себе друзей из своего города или недалеко от вас!

Ведущая мировая платформа для создания коротких видео
В Likee вы можете быстро увеличить свой круг подписчиков! Likee предоставляет сцену талантливым авторам видео, помогая им быстрее развиваться в личностном плане.
У каждого есть шанс создать высококачественный видеоконтент, быть рекомендованными в популярном, получать миллиарды просмотров и зарабатывать с помощью функции “Награда Автора”. А также у вас есть возможно получить профессиональный тренинг от нашей Медиа Программы и быстро стать еще одной знаменитостью всемирной сети!

Основные функции
— Совершенно новые функции макияжа и редактирования частей лица, с помощью которых вы можете нанести изысканный макияж за долю секунды!
— Многочисленные спецэффекты, тысячи стикеров и волшебные эмодзи сделают каждое ваше селфи по-настоящему уникальным!
— Передовые фильтры «Магия музыки» помогут вам создать эксклюзивные музыкальные видео со спецэффектами, полностью синхронизированными с ритмом музыки!
— Интеллектуальные функции «Цвет волос», «FaceMagic» и «Суперсила» позволят вам снимать потрясающие видео прямо со своего мобильного телефона!
— Функция «SuperMix» за считанные секунды превратит ваши фото в потрясающие фильмы!
— Video dubbing: с коллекцией скриптов дубляжа из самых популярных кинофильмов вы сможете стать звездой любого фильма, какого вы захотите!
— Развлекайтесь и приобретайте новые знания, просматривая бесчисленные высококачественные оригинальные видео! Расширяйте границы своего мира и делитесь им прямо сейчас!
— Инновационная платформа онлайн-трансляций с элементами волшебства: получите новый опыт благодаря нашему уникальному интерактивному игровому процессу и подаркам.

— Быстро находите новых друзей в своем городе, выполняя поиск коротких видео с помощью функции «Поблизости»!

Подписывайтесь на своих любимых авторов, чтобы исследовать их эксклюзивный контент

• Цена: 0,99–49,99 долларов в месяц.
• Оплата: платеж будет зачислен на iTune ID после подтверждения покупки и оплаты пользователем.
• Чтобы отменить подписку, откройте «Настройки» вашего iPhone -> введите «Магазины iTunes и App Store» -> нажмите «Apple ID» и введите «Настройки учетной записи» -> нажмите «Подписаться» -> Выбрать подписку SuperFollow, которую вы хотите отменить.
• Продление: iTunes произведет вычет в течение 24 часов до истечения срока, после чего период подписки будет отложен на месяц.

Условия использования: https://likee.video/superfollow/terms

Политика конфиденциальности: https://likee.video/privacy
Условия использования: https://likee.video/agreement

000Z» aria-label=»28 сентября 2022 г.»>28 сент. 2022 г.

Версия 3.97.1

Исправления ошибок и улучшение производительности

Оценки и отзывы

Оценок: 356,1 тыс.

Один минус!!!

Один минус, то что нельзя убрать рекламу с видео)

Здравствуйте, извините за беспокойство. Но чтобы мы быстро решили проблему, можете сказать подробнее? Где вы видели рекламу? Какая реклама показывается? Спасибо за понимание.

как замена тиктока топ

ставьте лайк кто тоже качает потому что тт заблокировали

Классное приложение!!!💕🔝

Как же тут не поставить 5 звёзд! По мне во всех приложениях очень сложно монтировать а в этом очень легко в общем отличное приложение!!!!🦄💜🔝😘💕🌺🙈

Здравствуйте, спасибо за вашу поддержку! Мы рады, что вам нравится LIKE. Мы будем прилагать все усилия, чтобы сделать LIKE лучше. Следите за нами в ВК: (VK: https://vk.com/likeinrussia), новости по LIKE и интересные события там ждут вас!

Разработчик BIGO TECHNOLOGY PTE. LTD. указал, что в соответствии с политикой конфиденциальности приложения данные могут обрабатываться так, как описано ниже. Подробные сведения доступны в политике конфиденциальности разработчика.

Данные, используемые для отслеживания информации

Следующие данные могут использоваться для отслеживания информации о пользователе в приложениях и на сайтах, принадлежащих другим компаниям:

Связанные с пользователем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые связаны с личностью пользователя:

Покупки
Пользовательский контент

Идентификаторы
Данные об использовании

Не связанные с пользователем данные

Может вестись сбор следующих данных, которые не связаны с личностью пользователя:

Пользовательский контент
История поиска
Диагностика

Конфиденциальные данные могут использоваться по-разному в зависимости от вашего возраста, задействованных функций или других факторов. Подробнее

Информация

Провайдер: BIGO TECHNOLOGY PTE. LTD.
Размер: 383,1 МБ
Категория: Фото и видео
Возраст: 12+ Малое/умеренное количество использования или упоминания алкогольной и табачной продукции или наркотических средств Малое/умеренное количество мультипликационного или фэнтезийного насилия Малое/умеренное количество тем, вызывающих ужас или страх
Copyright: © BIGO TECHNOLOGY PTE. LTD.
Цена: Бесплатно

Сайт разработчика
Поддержка приложения
Политика конфиденциальности

Другие приложения этого разработчика

Getting Started to Grow Instagram with Combin Growth

Общие сведения

Combin — десктопный инструмент, созданный для безопасного и удобного роста аудитории Instagram. Приложение позволяет искать профили и посты потенциальных подписчиков по множеству разных запросов, а также выполнять единичные и массовые действия. Combin обрабатывает подписки, лайки и комментарии в строгом соответствии с индивидуальными лимитами активности в Instagram и со скоростью, которая не вызывает подозрение, что деятельность автоматизирована.

Приложение работает напрямую с компьютера пользователя, позволяет определять и отфильтровывать неэффективные для взаимодействий аккаунты, уже вовлеченные аккаунты, и аккаунты бывших подписок. Все выполняемые действия назначаются пользователем — приложение не подписывает Ваш аккаунт на сомнительные профили и не оставляет лайки и комментарии непрошеным постам. Combin не продает и не использует сети фиктивных аккаунтов для увеличения роста аудитории. Рост активности и аудитории, получаемый в результате работы с Combin, естествен и зависит как от частоты и качества взаимодействия с правильно таргетированной аудиторией, так и от факторов, не связанных с приложением (уникальность и качество контента аккаунта пользователя, частота и количество публикаций, и т.д.)

Установка приложения

Combin Scheduler это десктопное приложение для Windows, Mac и Linux. Перед установкой приложения убедитесь, что ваш компьютер соответствует следующим требованиям:

Операционная система 8 и новее, Mac OS 10.13 и новее, и Ubuntu 18.04 и более поздние версии (только 64-bit).
4 Гб оперативной памяти (RAM) и 2 Гб свободной памяти на диске.

Вы можете загрузить установочный файл со страницы основного продукта . Приложение не содержит вредоносных программ или рекламы.

Начните увеличивать аудиторию с Combin!

Скачать

Вход в аккаунт

После установки и запуска Combin войдите в систему, используя данные своей учетной записи. Приложение не хранит и не передает пароли , а только использует их для запроса токена доступа. Поддерживается двухфакторная аутентификация.

Профиль

Как только вход в аккаунт был выполнен, вкладка Профиль откроется внутри приложения. Он отображает информацию об учетной записи: имя пользователя и изображение пользователя, количество подписчиков и подписчиков, количество сообщений и их предварительный просмотр, а также соотношение подписок/подписчиков а>.

Щелкните значок воронки в правом верхнем углу окна, чтобы отсортировать ваши посты по дате публикации, количеству лайков или комментариев.

Значок открытый замок, расположенный рядом с воронкой, предназначен для активации премиум подписки Combin.

Активация

Пользователи бесплатной версии могут сразу перейти к вкладкам Поиск и Пользователи для начала поиска потенциальной аудитории и управления текущей.

Подписчикам Combin рекомендуется активировать ключ подписки до начала использования функций приложения, чтобы увеличить количество суточных действий, результатов поиска и доступных для управления аккаунтов.

Для активации подписки щелкните значок открытого замка в правом верхнем углу вкладки Профиль, чтобы активировать подписку. Вставьте свой ключ в специальное поле и нажмите Применить.

Настройка прокси

Для управления множеством аккаунтов сразу, настоятельно рекомендуется настроить прокси внутри Combin. Таким образом производится имитации действий с нескольких компьютеров/IP-адресов, иначе Instagram может воспринять действия, исходящие от аккаунтов, как подозрительные.

Нажмите на значок открыть блокировку в правом верхнем углу вкладки Профиль, переключитесь с вкладки Подписка на Прокси (в качестве альтернативы строка меню > Инструменты > Настройки > Прокси.)

Вы можете установить один общий прокси для всех аккаунтов (Прокси > Общий прокси) или подключить отдельные прокси для каждого аккаунта (Прокси > Прокси аккаунта).

Поиск

Поиск потенциальной аудитории осуществляется через вкладку Поиск. Откройте ее и нажмите кнопку Добавить поиск для начала поиска интересных для взаимодействия профилей и постов.

Окно поиска имеет две вкладки для двух соответствующих типов поиска: Посты и Пользователи. Обе вкладки имеют параметры поиска по умолчанию и расширенные настройки. Включите функцию Дополнительные фильтры и Анализ , чтобы определить пол, язык и эффективность взаимодействия учетных записей вашей целевой аудитории с помощью полного пользовательского анализа Combin . Перетащите индикаторы влево и вправо вдоль баров Подписки и Подписчики для установления предпочтительного диапазона, которому должны соответствовать аккаунты ваших потенциальных подписчиков.

Поиск постов

Здесь Вы можете задать поиск публикаций потенциальных подписчиков по одному и нескольким хэштегам, по одной и нескольким локациям, а также по различным комбинациям одиночных и множественных хэштегов+локаций. Дополнительные параметры, такие как дата публикации, количество лайков/комментариев и дополнительные фильтры, могут быть настроены под полями хэштэга и локации.

Обратите внимание, что поиск по нескольким хэштегам приносит результаты, содержащие либо один, либо другой хэштег, а не все из них в каждом посте. Некоторые пользователи предпочитают этот тип поиска, чтобы сэкономить время от создания отдельных поисков для каждого хэштега/местоположения.

Поиск по хэштегу

Введите хэштег в специализированное поле. Приложение отобразит список похожих хэштегов и количество отмеченных ими постов. Выберите один из хэштегов нажатием по нему.

Если вы хотите создать поиск по нескольким хэштегам , нажмите на значок“+”, расположенный справа от поля хэштега. Новое поле хэштега появится под полем по умолчанию. Каждый раз, когда вы заполняете вновь созданное поле поиска, появляется возможность добавить еще один хэштег.

Совет: Если вы не знаете, какой хэштег выбрать для поиска, подумайте о словах, которые описывают и представляют ваш бизнес, род занятий и содержание аккаунта, а также о ключевых словах, которые ваш потенциальный клиент может использовать. Специализированные сайты, такие как Display Purposes , предоставляют множество подходящих вариантов на выбор.

Поиск по локации

Посты, отмеченные в определенных локациях могут быть найдены либо через ввод названия места в специализированное поле (под полем для ввода хэштега), либо через поиск на интерактивной карте приложения.

Чтобы открыть карту, нажмите на значок карты, расположенный справа от поля местоположение. Интерактивная карта имеет три вкладки: Авто, Вручную и Недавние. Первые два-это режимы поиска, третий-список мест, которые вы недавно искали. Они сохраняются для быстрого последующего инициирования поиска в будущем.

Перетащите интерактивную карту с помощью курсора или введите название местоположения в поле Перейти, расположенное в левом верхнем углу карты, чтобы найти область, в которой вы хотите выполнить поиск. Увеличьте или уменьшите карту, используя значки “+” и“ -”, чтобы охватить большие или меньшие области.

Автоматический режим поиска: Определите радиус поиска местоположения на карте, нажмите Далее и укажите имя выбранной области, затем нажмите Применить. Combin автоматически обнаруживает все доступные места в пределах выбранного радиуса и отображает посты, отмеченные в каждом из мест в одном окне результатов поиска.

Режим ручного поиска: Нажмите кнопку Поиск, чтобы начать определение всех доступных мест в выбранной области. После загрузки всех мест выберите все или некоторые из них, по которым вы хотите выполнить поиск, нажмите кнопку Далее, чтобы дать группе мест определенное название, а затем нажмите кнопку Применить.

Обратите внимание, что поиск по названиям стран, городов, регионов или штатов не дает качественных результатов. Система поиска Combin покрывает места, доступные для отметки в Instagram. (улицы, магазины, парки, музеи, клубы и т. Д.) Выбор более общего местоположения приводит к тому, что приложение сначала находит все меньшие места внутри него, а затем все посты, помеченные внутри каждого. В результате приложение генерирует результаты в течение нескольких часов. Лучше использовать более конкретное место для поиска, как описано выше.

Комбинированный поиск по хэштегу и локации

Заполните поля хэштег и местоположение, укажите дату публикации постов и количество результатов поиска. Нажмите кнопку Найти.

Обратите внимание, что загрузка результатов комбинированных поисков занимает больше времени, результаты нежели чем одиночных, поскольку приложению требуется обрабатывать больше информации.

Поиск аккаунтов

Начните поиск профилей потенциальной аудитории, открыв вкладку Поиск и переключившись из категории поиска сообщений в категорию Пользователи.

Нажмите на меню Поиск по и выберите, хотите ли вы искать по Подписчикам, Подпискам, Комментаторам, Лайкнувшим или Описанию профиля аккаунта вашего конкурента в Instagram. Введите его имя пользователя в специальное поле. Включите Дополнительные фильтры и анализ для активации анализа аккаунтов и получения дополнительных, расширенных опций фильтрации. Вы также можете активировать режим Быстрый поиск для получения результатов поиска с более высокой скоростью, но без дополнительных фильтров.

Опции Поиск по лайкнувшим и Поиск по комментаторам позволяют находить аккаунты, которые понравились и прокомментировали не только аккаунты, но и конкретные посты. Выбрав опцию Лайкнувшие или Комментаторы на вкладке Поиск пользователей, введите имя пользователя вашего конкурента в Instagram или вставьте URL-адрес одного из его постов.

Помимо вышеперечисленных, есть также опция поиска по списку пользователей. Она предназначена для быстрого нахождения одного или нескольких аккаунтов по имени пользователя. Выберите из выпадающего меню пункт Список пользователей и введите или вставьте в него имена пользователей, профили которых вы хотите найти. Разделите имена пользователей пробелами и нажмите Найти.

Сортировка и фильтрация результатов поиска

Сортировка и фильтрация результатов поиска перед назначением задач на взаимодействие помогает скрывать неинтересные и видеть популярные посты и аккаунты первыми.

Вы можете отсортировать пользователей по количеству по количеству подписчиков и скрывать ранее прокомментированные и лайкнутые аккаунты, профили ваших подписчиков и подписок, публичные и приватные аккаунты, а также старые результаты поиска.

Вы можете сортировать посты по дате, количеству подписчиков, количеству лайков, количеству комментариев, а также фильтровать ранее прокомментированные и лайкнутые посты, публикации аккаунтов, от которых вы отписались, посты ваших подписчиков и подписок, фото- и видео-посты, ваши собственные публикации и старые результаты поиска.

В нижней части вкладки с фильтрами поиска находятся шкалы диапазона количества лайков и комментариев (поиск по постам), и количества подписок и подписчиков (поиск по пользователям). Передвигайте ползунки по шкалам для настройки предпочтительного диапазона. В результатах поиска Combin будут отображаться только те посты и аккаунты, которые соответствуют указанному диапазону.

Если при создании поиска была включена опция Дополнительные фильтры и анализ, то в поиске появляются дополнительные варианты сортировки (как для результатов поиска по постам, так и поиска по пользователям):

Скрыть неэффективные для взаимодействия аккаунты («Нерелевантные аккаунты»)
Скрыть эффективные для взаимодействия аккаунты («Релевантные аккаунты»)
Фильтрация по полу
Фильтрация по языку
Фильтрация по последней активности («Аккаунт должен был быть активен на прошлой неделе»)

Совет: Аккаунты, с которыми вы не заинтересованы взаимодействовать, могут быть лишены возможности снова появляться в результатах поиска, добавив их в Черный список внутри приложения. Нажмите на профиль правой кнопкой мыши и выберите опцию Добавить пользователя в черный список.

Подписчики Combin могут обновить результаты поиска, чтобы загрузить больше сообщений или аккаунтов для одного и того же запроса. Нажмите на символ закругленная стрелка в правом верхнем углу окна результатов поиска.

Взаимодействие

Привлекайте внимание потенциальной аудитории одиночными и массовыми подписками, лайками и комментариями. Лайки и комментарии могут применяться не только к вновь найденным аккаунтам, но и к тем, за которыми вы уже следите, чтобы поддерживать связь.

Кнопки взаимодействия (подписаться, отписаться, поставить лайк, прокомментировать) расположены в нижней части окна с результатами поиска и вкладки Пользователи

Регулируйте количество последних постов для лайков в Инструменты > Настройки > Активность > Лайкать последние.

Вы можете оставить разные комментарии для многочисленных сообщений и учетных записей за один клик. Откройте категорию «Последние» в окне комментариев и щелкните значок закладки, чтобы сохранить комментарии в качестве шаблонов для дальнейшего использования.

Обратите внимание, что алгоритм Instagram чувствителен к повторяющимся и очень похожим комментариям. Убедитесь, что текст не выглядит как спам, и следите за тем, сколько одинаковых комментариев вы собираетесь оставить. Рекомендуемое соотношение-1 вариант текста на 5-7 комментариев.

Управление аудиторией

Аккаунты, от которых вы не хотите случайно отписаться во время выполнения задач на массовую отписку, могут быть защищены. Откройте вкладку Пользователи > Подписки и выберите один, несколько или все аккаунты. Щелкните по одному из профилей правой кнопкой мыши и выберите опцию Добавить пользователей в Белый список.

Вы можете определить какие аккаунты не подписаны на вас взаимно и массово отписаться от них. Откройте список через путь Пользователи > Подписки > Не читают меня, затем выберите аккаунты и нажмите кнопку Отписаться.

Все списки пользователей , подписки, подписчики, отписавшиеся, безопасный и черный списки, можно экспортировать в CSV и XLS . Отсортируйте аккаунты по дате подписки, дате последнего взаимодействия, количеству подписчиков и имени. Скройте аккаунты, которые вам не интересны, например аккаунты, на которые вы подписаны через Combin, аккаунты, для которых запланировано отменить подписку, закрытые профили и аккаунты, неэффективные при взаимодействии. Отфильтруйте их по языку и полу, установите количество подписок и подписчиков. Щелкните на список правой кнопкой мыши и выберите либо Экспорт (как есть), либо Экспорт с фильтром .

Задачи

После выбора профилей и публикаций и применения к ним взаимодействий, приложение автоматически ставит задачу их на безопасное, постепенное выполнение в соответствии с индивидуальными лимитами активности Вашего аккаунта.

Прогресс можно отслеживать во вкладке Задачи. Задачи действий можно удалить и отменить, нажав на знак “X”, расположенный справа от каждой задачи.

Если Вы запланировали большое количество задач или немного задач большое количество действий, их выполнение потребует некоторое время. Вы можете изменить режим интенсивности выполнения действий, нажав Инструменты > Настройки > Активность > Интенсивность . Существует три режима интенсивности: Безопасный, Оптимальный and Рискованный. Они отличаются друг от друга длительностью временного интервала между выполнением действий.

Обратите внимание, что использование Рискованного режима интенсивности рекомендуется только для ускорения выполнения больших задач время от времени. Постоянное использование этого режима может привести к блокировке аккаунта.

Combin работает не из облака, а с компьютера пользователя, поэтому приложение должно быть запущено хотя бы в фоновом режиме для выполнения запланированных задач.

Совет: Создавайте много небольших задач вместо пары огромных, это ускорит процесс выполнения действий.

Постепенно назначайте все больше и больше задач каждую неделю, Ваши индивидуальные лимиты активности Instagram будут увеличиваться. Combin, в свою очередь, тоже сможет выполнять больше задач в час и день в последующем.

Статистика активности

Информация о точном количестве отправленных и полученных подписчиков, подписок, лайков и комментариев за разные периоды времени отображается во вкладке Статистика.

Обратите внимание, что учитываются только те подписки, лайки и комментарии, что были отправлены через приложение. Действия, выполняемые с помощью других сторонних сервисов и напрямую через Instagram, не отслеживаются Combin.

Наведение курсором на графики, представленные в каждом из разделов, позволяет получить более подробную информацию об активности аккаунта и росте аудитории.

Измените период времени, за который отображаются данные, в правом верхнем углу окна приложения. Combin показывает статистику за последний день, последнюю неделю, последний месяц и предыдущий месяц.

Выход из аккаунта

Откройте вкладку Профиль и нажмите на значок выхода, расположенный рядом с вашим именем пользователя в главном окне вкладки.

Обратите внимание , что как только вы выходите из аккаунта, вся соответствующая информация будет безвозвратно потеряна, включая информацию об отписавшихся, содержание Безопасного, Черного списков, а также историю поиска и задач. Сделайте резервное копирование информации учетной записи, если это необходимо, перед выходом из системы.

Почему я больше не пытаюсь «войти в Ай-Ти» / Хабр

Собственно говоря, мне ещё никто не задавал подобного вопроса (кроме, разве что, кого-то из немногочисленного ряда более преуспевших на данном поприще бывших сокурсников). Тем не менее мне почему-то захотелось дать на него ответ сразу всем, и именно сейчас.

Я уже предпринимал некоторое количество попыток подобного вхождения в недалёком прошлом. Результат был примерно одинаков: либо мне сразу предлагали выполнить тестовое задание, и уже по его итогам приглашали на собеседование, либо сразу приглашали – и по окончании беседы обещали выслать тестовое задание, но так и не высылали. Ну, или (в редких случаях) честно и сразу забраковывали мою кандидатуру прямо на собеседовании, либо (что случается намного чаще) отбраковывали ещё на стадии рассмотрения резюме (либо последующего за ним тестового задания).

Вот, собственно, и всё. Лишь один раз я удостоился высокой чести быть приглашённым на испытательный срок на должность разработчика, да и то в далёком уже 2013 году. Посидев там с недельку, я лично для себя понял, что не готов сейчас к постижению премудростей их имеющегося кода, о чём честно и заявил. В качестве последней надежды для себя я предложил вариант, при котором я сперва посижу дома один и попытаюсь во всём разобраться – однако получил отказ в подобной привилегии. А жаль – ведь мало кому, наверное, хочется совершать каждодневный поход в офис лишь для того, чтобы казаться самому себе глупым на фоне уже сложившегося коллектива разработчиков. Причём и отвлекать их от повседневной работы на свои дурацкие вопросы тоже было как-то неловко (всё по той же причине).

И это отнюдь не означает, что я в принципе не в состоянии читать и понимать чужой код – просто вот так вот мне не повезло в данном конкретном случае (подозреваю, что во многих аналогичных случаях начинающим всё-таки дают задачи попроще). При всём при этом меня ещё и пытались отговорить от опрометчивого решения об уходе. Но я решил для себя именно так.

Вы, конечно, вправе сказать: «ну, и дурак». Окей, не буду спорить с вашей оценкой моих умственных способностей. Но, во-первых, раз уж мне в принципе предложили работу (причём даже без особых заморочек с техническими собеседованиями, тестированиями и пр.) – стало быть, уже было что показать (видно, всё-таки не совсем уж дурак). Во-вторых, я по наивности своей полагал, что повторные приглашения не замедлят последовать, и я сам смогу в конечном итоге подобрать для себя более подходящий вариант. В конце концов, разве я сам тоже не имею права выбора, как и работодатель?

К сожалению, на тот момент у меня ещё и в мыслях не было, что в настоящий день на одну подобную вакансию может приходиться аж до 200 соискателей. И эта ситуация отнюдь меня не радует. Одно дело – войти в профессию в те времена, когда сами компьютеры были ещё отчасти в диковинку (впрочем, уже будучи в трудоспособном возрасте, лично сам я застал эти благословенные времена лишь на излёте, пришедшемся на пору моей собственной юности, когда о какой-либо работе думать ну совершенно не хотелось). И совсем другое – пытаться ломиться в запертую дверь сейчас, когда кандидатов с улицы, где-то краем уха прослышавших о том, что «в айти всем хорошо платят», стало поистине несть числа. Скажем прямо: свой первый поезд, отправляющий всех желающих в светлое айтишное будущее, я когда-то попросту прозевал (полагая, что ещё не пришло моё время – хотя, безусловно, и на тот момент я что-то уже сам для себя делал дома). А на теперешние поезда стало уже и вовсе не достать свободных билетов. Возможно, что кто-то ловкий и в наши дни ещё умудряется на ходу догнать этот самый поезд и вскочить на подножку в надежде в дальнейшем влиться в стройный ряд его пассажиров. Я вот не смог. А, может – и ну его, это «Ай-Ти»?..

Впрочем, и в других отраслях дела сейчас обстоят ненамного лучше. Можно сказать, что, пытаясь устроиться куда-нибудь в штат (речь идёт, конечно, об относительно престижных отраслях с перспективой на будущее), вы играете по большому счёту в монетку, которая, как известно, может упасть лишь на одну из двух имеющихся у неё сторон. Причём наивно будет полагать, что стороны эти соответствуют двум предполагаемым вами вариантам развития событий: либо вас взяли, либо не взяли. Нет, намного более равновероятными будут другие два исхода: либо вашу кандидатуру отсеют сразу, либо уже после прохождения вами ряда собеседований, ознакомления с вашим опытом и его сравнительного анализа с опытом других кандидатов. Так что, оставаясь в рамках данной аналогии, надеяться на то, что возьмут конкретно тебя – это всё равно что рассчитывать, что монетка в какой-то момент не упадёт на одну из своих сторон, а так и зависнет на грани между ними. Стали бы вы полагаться на подобный исход? Вряд ли.

И тут можно было бы сказать: «Ну что тебе мешает для начала прокачать собственные скиллы, а потом попробовать снова?» Во-первых, поскольку я временами всё-таки успешно помогаю другим на фрилансерских проектах (параллельно периодически уделяя внимание и собственным проектам разной направленности), полагаю, что мои собственные скиллы минимальным требованиям к так называемым «джуниорам» (терпеть не могу всю эту подобную терминологию!) уж как никак должны соответствовать. Во-вторых, не устраивает сам нынешний подход к подбору кадров. К примеру, ты можешь неделю потратить на различные тестовые задания, а в результате тебя, возможно, и пригласят для беседы, но работу в результате всё равно не предложат (даже если это касается не самой вакансии как таковой, а лишь вакантного места на подготовительных курсах с целью последующего занятия этой самой вакансии!). Оставаясь на фрилансе, я по крайней мере чуть чаще получаю деньги за потраченное мною время на выполнение чужих задач (хотя и здесь, конечно, никто ни от чего не застрахован). Ну, а в собственных проектах я вообще, что называется, сам себе хозяин – волен делать всё что мне заблагорассудится. Кстати, вопрос об оплате никогда не был для меня главенствующим. Если я чувствую свою личную заинтересованность, то сам для себя вполне готов хоть до посинения (и, заметьте, совершенно задаром) работать хоть над очередным интерпретатором понравившегося мне языка, хоть над собственными рассказами в области околонаучной фантастики, хоть вот над этой самой статьёй. В то же время нынешний общепринятый и чисто рыночный подход в сфере трудоустройства меня лично совершенно не устраивает. Ведь, кроме всего прочего, я ещё и ярко выраженный индивидуалист сам по себе.

Наконец (в-третьих), имеются и некоторые специфические личностные аспекты, препятствующие моему успешному трудоустройству в сложившемся общепринятом порядке, – на которых я сейчас не хотел бы заострять общее внимание. Мне лишь хотелось слегка обозначить как таковую данную проблему (с которой, уверен, сталкивался на своём пути не один только я). Нет, я не могу вам сейчас особо помочь – но, возможно, кому-то из читающих эти строки (написанные, кстати, совершенно спонтанно и без какой-либо задней мысли) будет приятно узнать и себя в каком-нибудь из этих рассуждений и экскурсов в своё прошлое.

Какой же выход видится мне для всех подобных личностей? Только один – надо самому развивать какое-то своё собственное направление, и пытаться добиться в нём успеха. Это может быть, к примеру, продвижение своего канала на «Яндекс.Дзен», на YouTube, либо что-то ещё в том же роде. Главное – чтобы ты сам властен был распоряжаться своим временем и принимаемыми на себя задачами, а не чувствовать себя каким-то беспомощным винтиком в общем механизме (само наличие которого в глобальных масштабах, в общем, ни на что особо повлиять не может). К сожалению, поскольку времена разработчиков-одиночек уже давным-давно в прошлом, то вам, скорее всего, придётся потрясать мир чем-то другим, нежели выдающимися образцами своего кода, решающего доселе невиданную задачу (даже если вы и найдёте для себя подобную задачу, то ваше решение вероятнее всего затеряется на бескрайних просторах подобных ему проектов на ГитХабе и других аналогичных площадках).

Большего я пока что предложить не могу (да и каждый конкретный случай всё равно уникален). Собственно говоря, все возможные соображения по поводу недопустимости для себя (как и для всех приверженцев подобной идеологии) такого варианта, как обычная работа по найму, уже давно собраны и прокомментированы в замечательной статье Стива Павлины «10 причин перестать ходить на работу» (вот здесь есть вариант на русском языке). И добавить тут практически нечего. Разве что строчку из хорошо известной нам песни (но незнакомой автору упомянутой статьи) – где говорится про изменчивый мир, под который отнюдь не всем хочется прогибаться…

Блог Päpper по машинному обучению — в этом блоге представлены современные приложения для машинного обучения с большим количеством примеров PyTorch и кода глубокого обучения. Вы узнаете об оптимизации нейронных сетей и потенциальных идеях для искусственного интеллекта, например, в области медицины.

30 декабря 2019 г. — Автор Марк Пеппер — ⏰ 8 мин чтения

#питон #питорч #машинное обучение #глубокое обучение #визуализация

Недавние достижения в обучении глубоких нейронных сетей привели к созданию целого ряда впечатляющих моделей машинного обучения, способных решать самые разные задачи. Когда вы разрабатываете такую модель, одним из заметных недостатков является то, что она считается подходом «черного ящика» в том смысле, что ваша модель учится на данных, которые вы ей передаете, но вы действительно не знаете, что происходит внутри. модель.

Чтобы было понятнее: вы на самом деле не знаете, чему на самом деле научилась ваша модель, и если у вас есть недостаток в вашем подходе к обучению/данным, он может хорошо работать в соответствии с вашими метриками, изучив не то. Как уважающий себя разработчик, вы хотите добиться большего, поэтому сегодня я покажу вам метод, который вы можете использовать для лучшего самоанализа вашей модели с помощью методов визуализации.

Так что же такое техника визуализации, когда мы говорим о глубоких нейронных сетях?

Основная идея визуализации заключается в том, что вы пытаетесь выяснить, на что настроена ваша сеть, позволяя ей манипулировать вашим входным изображением, чтобы сделать изображение максимально «захватывающим» для сети. Это похоже на то, как позволить ребенку решить, какое мороженое и в каком количестве он хочет есть — в итоге вы получите 9 шариков всех вкусов.

Давайте посмотрим на вкусы мороженого и шарики примера нейронной сети. Чтобы упростить задачу, я сосредоточусь на известной проблеме MNIST в PyTorch, чтобы убедиться, что каждому легко интуитивным образом понять, что может нам показать визуализация.

Пример сети PyTorch: классификация MNIST

Итак, во-первых, нам нужно написать код для обучения сети PyTorch для MNIST — конечно, поскольку это простая задача, нам не нужна очень глубокая сеть, но методы, представленные здесь таким же образом можно использовать и для очень глубоких, так что я считаю это положительным моментом.

В MNIST задачей сети является классификация написанных цифр от 0 до 9 на изображениях.

Примеры изображений выглядят следующим образом:

Пример рукописных цифр MNIST

Я использовал код PyTorch для MNIST из репозитория примеров, который состоит из двух сверточных слоев, за которыми следуют два полносвязных слоя. При обучении его в течение 10 эпох на 60000 примерах он добился точности 99%, так что работает достаточно хорошо.

Визуализация Интуиция

Когда мы обучаем нейронную сеть, мы используем метод обратного распространения для изменения весов нашей сети по отношению к градиентам ошибок, которые мы получаем, возвращаясь назад от нашего вывода. В этом отношении входное изображение фиксировано, а веса сети являются переменными.

В визуализации мы делаем прямо противоположное: мы сохраняем веса нашей сети фиксированными для оценки данной модели, а затем используем обратное распространение для изменения входного изображения, чтобы получить «лучшие» результаты нашей сети. И эти «лучшие» результаты — это то, где появляются несколько возможностей. Нам может быть интересно узнать, какое входное изображение наша сеть считает наиболее подходящим, когда мы хотим узнать конкретный класс, например. цифра 5 в нашем примере MNIST. Тогда задача становится такой: создать изображение, которое приведет к тому, что сеть выведет как можно больше класса 5.

Реализация визуализации

После загрузки весов нашей обученной модели нам нужно убедиться, что наша сеть фиксирована, поэтому ее веса не меняются, когда мы используем обратное распространение. Для этого мы вызываем model.eval() , что гарантирует, что веса модели не будут изменены при обратном распространении:

 model = Net()
model.load_state_dict (torch.load ('./mnist_cnn.pt'))
model.eval() # Не изменять вес модели

С другой стороны, мы хотим, чтобы алгоритм изменял входное изображение, чтобы все больше и больше возбуждать сеть, поэтому нам нужно убедиться, что входное изображение можно корректировать. Для этого мы убедимся, что входное изображение является тензором PyTorch с требует_градации , равной True. Это способ PyTorch сказать, что тензор должен иметь настраиваемые значения, на которые влияет запуск обратного распространения. Если вы хотите узнать больше о том, как это делает PyTorch, ознакомьтесь с хорошо написанной документацией.

Поскольку здесь мы имеем дело с MNIST, мы начинаем с входного изображения, состоящего из нулей, которое является представлением для всех черных пикселей, поэтому мы начинаем с полностью черного изображения только с 1 цветовым каналом и 28 на 28 пикселей:

 img = np.uint8 (np.zeros ((1, 28, 28)))

Затем мы запускаем 50 итераций, в которых мы немного меняем входное изображение на каждой итерации, чтобы лучше соответствовать тому, что нейронная сеть находит захватывающим, учитывая интересующий нас класс (например, номер 5). Итак, как мы это делаем?

Наша модель использует log_softmax для вывода, что означает, что сначала применяется функция softmax, которая гарантирует, что сумма всех выходов равна 1, а затем применяется логарифм. Чем лучше наша сеть классифицирует, тем больше правильное целевое число будет равно 1 в softmax, а нецелевые будут небольшими числами. Логарифм 1 равен 0, поэтому чем лучше наша сеть, тем больше выходных данных для целевого числа будет 0. Напротив, нецелевые значения представляют собой небольшие положительные числа после softmax, которые будут преобразованы в большие отрицательные числа. по логарифму. Мы можем использовать эти свойства для создания потерь, которые будут ниже как в том случае, когда сеть очень уверена в целевом числе, так и в том случае, когда она очень уверена, что нецелевые значения маловероятны. В этом случае целевое число будет равно 0, а остальные большие отрицательные числа. Таким образом, для потери мы можем использовать: loss = -10 * output[0, target_class] + torch.sum(output) , которое умножает целевое число на -10 , чтобы наказать его, если оно не равно 0, и суммирует другие отрицательные числа. Чем больше негатива они получают, тем меньше потери, чего мы и хотим.

Итак, давайте воспользуемся сконструированной потерей:

 для i в диапазоне (num_loops):
    тензор = img_to_tensor (изображение)
    оптимизатор = Адам([тензор], лр=лр)
    вывод = модель (тензор)
    потеря = -10 * вывод [0, target_class] + torch. sum (выход)
    модель.zero_grad()
    потеря.назад()
    оптимизатор.шаг()
    img = tensor_to_img (тензор)

На каждой итерации мы конвертируем наше текущее изображение (начиная с полностью черного изображения) в тензор PyTorch и сообщаем нашему оптимизатору, что хотим изменить этот тензор. Мы передаем его в модель, чтобы получить выходные данные, а затем строим потери, как только что обсуждалось. Затем мы выполняем обратное распространение от этой потери, чтобы вычислить градиенты, а затем корректируем наши параметры (то есть входное изображение), выполнив step() в оптимизаторе. Наконец, мы конвертируем тензор обратно в изображение, чтобы мы могли сохранить его, чтобы посмотреть.

Функция img_to_tensor просто преобразует значения пикселей, которые являются целыми числами в диапазоне 0–255, в тензор PyTorch в пакетном формате путем деления на 255, а затем вычитания среднего значения MNIST и деления на стандартное отклонение. Кроме того, он гарантирует, что require_grad имеет значение True, поэтому мы можем изменить этот тензор:

 def img_to_tensor(img):
    img_float = np. float32 (изображение)
    img_float[0] /= 255
    img_float[0] -= MNIST_MEAN
    img_float[0] /= MNIST_STD
    img_tensor = факел.from_numpy(img_float).float()
    img_tensor.unsqueeze_(0) # Сделать партию
    img_tensor.requires_grad_()
    вернуть img_tensor

Функция tensor_to_img , напротив, делает обратное: она умножает на стандартное отклонение и добавляет среднее значение, а затем умножает на 255, чтобы получить целочисленное изображение, которое мы можем затем визуализировать:

 def tensor_to_img(img_variable):
    img = копия.копия(img_variable.data.numpy()[0])
    # инвертированное восстановление std/mean
    изображение[0] *= MNIST_STD
    изображение[0] += MNIST_MEAN
    изображение [изображение> 1] = 1
    изображение [изображение < 0] = 0
    img = np.round (img * 255)
    вернуть изображение

Вы можете найти весь этот код в моем репозитории визуализации PyTorch на Github.

Это действительно все, что нам нужно, так что давайте проверим, что мы из этого получим.

Результаты визуализации для MNIST

Вот результирующие изображения, на которые сеть больше всего настроена для 10 целевых классов (номера 0-9) после 50 итераций:

Изображения, на которые сеть больше всего настроена для 10 различных целевых чисел

Как видите, цифры можно разобрать довольно четко, так что сеть, похоже, правильно усвоила. Для меня число 1 выглядит немного странно, так что, возможно, при рисовании 1 возникает самая большая дисперсия по сравнению с другими числами. Также может случиться так, что вы сможете улучшить сеть, дополнительно проанализировав этот эффект.

Визуализация более глубоких частей

До сих пор мы задавали вопрос высокого уровня: как выглядит входное изображение, чтобы больше всего возбудить сеть. Еще один интересный вопрос, который мы можем задать: как выглядят входные данные для различных каналов в наших слоях, которые больше всего возбуждают эти каналы?

Для этого нам нужно использовать так называемые хуки, чтобы узнать входы и выходы в эти внутренние части, а затем несколько раз настроить сеть, чтобы максимально возбудить это, но я приберегу это для другого поста в блоге.

Дополнительные возможности

Конечно, этот пост в блоге лишь поверхностно описывает, что вы можете сделать. Вам нужно идти глубже.

Нам нужно углубиться

Вы можете визуализировать фактические входные данные, которые получает каждая часть сети, когда вы представляете ее с определенным изображением, вы можете использовать более продвинутые методы, чтобы лучше визуализировать сеть и т. д.

Если вы хотите узнать больше, оставьте комментарий, поэтому я думаю написать еще один пост на эту тему.

Полезные новости о машинном обучении от Paepper.com прямо в ваш почтовый ящик:

И, пожалуйста, следите за мной в Твиттере -> Следите за новостями @mpaepper

Включите JavaScript для просмотра комментариев на платформе Disqus. Для большинства людей обработка этой информации не является проблемой. Но справиться с этим потоком входных данных — это борьба для детей с проблемами сенсорной обработки.

Дети по-разному реагируют на ситуации и раздражители. Но их ответы, как правило, относятся к одной из двух категорий.

Некоторые дети склонны к «сенсорному поиску». Они недостаточно реагируют на сенсорный ввод или нуждаются в большем количестве, чтобы функционировать. Другие, как правило, «сенсорные избегатели». Они чрезмерно реагируют на сенсорную информацию и становятся подавленными и гиперактивными.

Узнайте больше о различиях между сенсорным поиском и сенсорным избеганием.

Типы сенсорной информации

Когда мы думаем о сенсорной информации, мы думаем о пяти чувствах: зрении, обонянии, слухе, вкусе и осязании. Вот несколько распространенных примеров того, что дети ищут и избегают с помощью этих органов чувств.

Зрение: Зрительные узоры, определенные цвета или формы, движущиеся или вращающиеся объекты, а также яркие объекты или свет.
Запах: Специфические запахи. Некоторым детям нравится все нюхать, в то время как некоторые дети способны обнаруживать запахи, которые другие люди не замечают, и возражать против них.
Слух: Громкие или неожиданные звуки, такие как пожарная сигнализация или блендер, пение, повторяющиеся или специфические звуки (например, щелканье пальцев или хлопки в ладоши).
Вкус: Специфические вкусы (например, пряный, кислый, горький или мятный) и консистенция (например, хрустящая, жевательная или кашицеобразная), жевание или сосание непищевых предметов (таких как рукава рубашки или воротнички).
Прикосновение: Прикосновение от других людей, прикосновение и игра с предметами, тесной или мягкой одеждой, а также с определенными текстурами или поверхностями.

Но есть еще два чувства, которые влияют на детей с проблемами сенсорной обработки. Одним из них является способность ощущать движение тела, положение и равновесие. Это называется проприоцепцией. Сенсорные дети будут пытаться получить больше проприоцептивной информации. Они могут крепко обнимать людей или врезаться в предметы, чтобы почувствовать физический контакт и давление. Сенсорные избегающие будут пытаться уйти от этих ощущений.

Другое чувство связано с пространственной ориентацией или знанием того, где находится ваше тело «в пространстве». В этом случае сенсорные искатели могут раскачиваться вперед и назад, вращаться или раскачиваться, висеть вверх ногами или прыгать с высоты. Сенсорные избегающие могут быть более осторожными физически.

Узнайте больше о том, как проблемы с сенсорной обработкой могут повлиять на двигательные навыки.

Сенсорный поиск: что это такое и как он выглядит

Большинство сенсорных искателей недостаточно чувствительны к входным данным (это можно назвать «гипочувствительностью»). Они ищут больше сенсорная стимуляция . Дети с сенсорным поиском могут выглядеть неуклюжими, быть слишком громкими или иметь «проблемы с поведением».

Сенсорный ввод может помочь детям чувствовать себя менее вялыми. Он также может успокоить «перегруженную систему» и помочь детям чувствовать себя более организованными в собственном теле и в пространстве. Сенсорный искатель может:

стоять слишком близко при разговоре с другими и не иметь хорошего чувства личного пространства. (Узнайте, как одна мама научила этому своего сына, используя «правило локтя».)
Обладают необычной переносимостью боли.
Ходите громкими, тяжелыми шагами.
Наслаждайтесь прыжками, прыжками, ударами и столкновениями с вещами и людьми — иногда до такой степени, что это может быть небезопасно.
Не знают своей силы. (Дети могут порвать бумагу, когда пишут, сломать игрушки или случайно навредить другим.)
Предпочитайте «грубую игру» на игровой площадке.
Часто прикасайтесь к людям и предметам.
Ищите или издавайте громкие звуки.
Жуйте рукава или воротники рубашек и другие непищевые предметы.

Сенсорное избегание: что это такое и как оно выглядит

Большинство сенсорных избегающих являются сверхчувствительными (это можно назвать «гиперчувствительностью»). Они воспринимают сенсорную информацию более интенсивно, чем средний человек, и избегают ее, потому что она для них непосильна .

Дети, которые сенсорно избегают, могут показаться робкими. Они могут быть «придирчивыми едоками» или быть разборчивыми в выборе одежды. Сенсорный избегающий может:

Не любить, когда его обнимают или целуют, даже члены семьи.
Вас пугают неожиданные звуки и яркие огни.
Слышать фоновые шумы, которые другие люди не могут обнаружить.
Беспокойтесь о том, что во время игры вас могут столкнуть в очереди или коснуться другие дети.
Откажитесь носить колючую, тесную или иным образом «неудобную» одежду.
Будьте осторожны и избегайте качелей и другого игрового оборудования, которое обеспечивает вестибулярный или проприоцептивный вход.
Им трудно понять, где находится их тело по отношению к другим людям или предметам.
Предпочитают находиться в тихом месте и избегать скопления людей.

Не всегда одно или другое

Не все дети явно склонны к сенсорному поиску или сенсорному избеганию. У некоторых детей может проявляться комбинация этих реакций. Это потому, что их ответы могут меняться в зависимости от уровня их возбуждения или от того, насколько хорошо они способны к саморегуляции.

Например, некоторые дети хорошо себя чувствуют в знакомой обстановке, но могут испытывать сенсорные срывы в многолюдных, незнакомых местах. Или они могут искать дополнительную информацию, чтобы помочь себе успокоиться, хотя обычно этого не делают.

Знание реакций и триггеров вашего ребенка может помочь вам найти способы помочь. Поговорите с учителем о сенсорных проблемах вашего ребенка. И получите советы, как справиться с нервным срывом и помочь ребенку справиться с тактильной, зрительной, вкусовой и шумовой чувствительностью.

Основные выводы

Сенсорные ищущие малочувствительны к сенсорным данным, а сенсорные избегающие сверхчувствительны.
У некоторых детей может проявляться комбинация этих реакций.
Знание триггеров вашего ребенка может помочь вам найти способы помочь вашему ребенку справиться с ситуацией.