Как сделать на авито зачеркнутую цену: Как снизить цену на объявлении, чтобы появилась красная стрелочка? | Дропшиппинг

Содержание

Как снизить цену на объявлении, чтобы появилась красная стрелочка?

Удобный интернет-сервис Авито пользуется огромной популярностью среди тех пользователей, которые заинтересованы в частых и выгодных продажах товаров в различных категориях.

Нередко так случается, что отличный товар, выставленный на продажу, достаточно долго не может найти своего покупателя. Причины могут быть различными, и одной из них является то, что стоимость товара, предлагаемая продавцом, может показаться покупателю несколько высокой. Именно поэтому многие пользователи данного ресурса интересуются, как на Авито снизить цену, чтобы появилась красная стрелочка рядом с объявлением.

Рассмотрим по порядку, каким образом осуществляется данный процесс.

Итак, чтобы быстро и продать товар либо услугу, в большинстве случае необходимо всего-навсего немного снизить первоначальную стоимость – в результате этого она станет гораздо более доступной и привлекательной для многочисленных покупателей, которые регулярно посещают сайт Авито. Как же это правильно сделать?

Нередко пользователи данного ресурса, продающие какой-либо товар, сталкиваются с такой проблемой: снижая стоимость, они видят, что цена в объявлении меняется, однако красная стрелочка, сигнализирующая об изменении первоначальной цены, так и не появляется. Попробуем разобраться, что же они делают неправильно.

Итак, чтобы рядом с ценой вашего товара или услуги в объявлении могла появиться красная стрелочка, необходимо учесть некоторые важные моменты:

перед тем, как снизить стоимость, необходимо подождать, пока с момента размещения объявления пройдет как минимум одна неделя – в течение этого периода не следует производить никаких изменений в его тексте;
в момент снижения цены нельзя больше ничего редактировать в тексте объявления – иначе ничего не сработает, и красная стрелочка не появится;
очень важно, чтобы новая цена была максимально низкой, среди всех тех, которые пользователь ранее устанавливал за определенный товар.

Если пользователем не будут соблюдаться все эти условия, стоимость изменяться будет, однако без красной стрелочки.

Красная стрелочка рядом с ценой в объявлении появится лишь в том случае, когда с момента первого размещения объявления пройдет не менее семи дней, а цена будет существенно сниженной – как минимум, на 25%.

Чтобы правильно отредактировать объявление и снизить цену, необходимо зайти в свой личный кабинет на Авито и найти в нем интересующее вас объявление. Далее нужно соответственно отредактировать объявление – установить сниженную стоимость без изменения текста объявления. В ближайшее время ваше отредактированное объявление пройдет модерацию, после чего рядом с новой ценой появится характерная стрелочка красного цвета.

Однако имейте в виду, что сохраняется она всего лишь в течение двух-трех суток, а затем исчезает. Поэтому, чтобы красная стрелка появилась вновь, пользователю придется либо вновь снижать цену на 25%, либо размещать новое объявление, предварительно удалив предыдущее.

«Черная пятница» в UP-House.RU. Реальные скидки на планшеты, смартфоны, смарт-часы, аксессуары и другие ништяки

Неофициальный американский праздник «Черная пятница» (Black Friday) в последние годы приобрел просто таки мировые масштабы и успешно начал приживаться в России. Конечно, есть свои особенности национального бизнеса, вроде: «Незадолго до распродажи повысим цены на 40%, а потом сбросим на 20% — вот и распродажа». Но в случае с уже международным праздником скидок и распродаж в UP-House.RU вы получаете возможность реально сэкономить и купить давно желанную вещь за действительно хорошую цену.

Вообще странное название «Черная пятница» для дня, когда можно хорошую вещь приобрести и за половину стоимости, и даже за 20% от реальной цены. Но так уж повелось с 60-х годов прошлого века, а сама история этого распродажного дня берет свое начало с XIX века. Праздник этот неофициальный, но многие люди организуют себе отгулы, чтобы затариться на год вперед или же купить то, что ранее они себе позволить не могли. Некоторые ушлые товарищи даже умудряются неплохо заработать на дальнейшей перепродаже, в то время как для розничных сетей это отличная возможность освободить склады для новых товаров, это оборот и большой приток «живых денег».

Неофициальный американский праздник хорош для всех участников рынка и не удивительно, что он стал выходить за пределы США. В данном случае акцию невиданной щедрости на Black Friday 2014 решил организовать интернет-магазин UP-House.RU. Причем речь не о каких-то завалявшихся мрачных гаджетах, вроде тех Android-планшетов, что активно «толкают» крупные американские розничные сети, а о весьма востребованных устройствах, включая продукцию Apple (iPad Air и iPad Mini, iPhone 4s), новый компактный флагман Samsung Galaxy Alpha, смарт-часы i’m Watch и трекеры активности Jawbone, аксессуары для экшн-камер GoPro

, гарнитуры и наушники от мировых брендов и аксессуары со скидкой до 75%. Но, как говорится, ближе к делу!

Акция действует с 00.00 28 ноября по 23.59 30 ноября. Количество товара ограничено.

Подробную информацию вы можете получить на официальном сайте магазина и в аккаунтах UP-House.RU в Instagram и VK, в которых компания будет постоянно информировать о новых акциях и конкурсах!

Готовы к могучей распродаже? Жмите сюда!

Теперь поговорим о конкретных товарных позициях, которые участвую в акции.

Смартфоны и Планшеты:

Умные часы и спортивные браслеты:

Экшн-камеры:

Чехлы и пленки:

Гарнитуры и наушники:

Аксессуары:

🤓 Хочешь больше? Подпишись на наш Telegram. … и не забывай читать наш Facebook и Twitter 🍒 В закладки iPhones.ru Неофициальный американский праздник «Черная пятница» (Black Friday) в последние годы приобрел просто таки мировые масштабы и успешно начал приживаться в России. Конечно, есть свои особенности национального бизнеса, вроде: «Незадолго до распродажи повысим цены на 40%, а потом сбросим на 20% — вот и распродажа». Но в случае с уже международным праздником скидок и распродаж в…

Роман Юрьев

@bigbeastus

Дотошный блогер, гаджетоман, лысый и бородатый фитнес-методист. Увлекаюсь технологиями, спортом и диетологией.

До ←
Apple дополнила раздел Apple Watch на официальном сайте описанием новых функций
После →
iPhone 6 запечённый в индейке ко Дню благодарения

Робот пылесос ILIFE A4 — незаменимый помощник (и musthave для владельцев домашних животных)

И вот предоставилась возможность опробовать его в деле — данный пылесос мне предоставили на обзор. Но скажу честно, изначально я настроен был немного скептически насчет его способностей хорошо собирать пыль и шерсть. Но после 2 недель использования я полностью поменял свое мнение. И п18 тут не причем, все подробности далее…
Обзор большой, много фоток, трафик!
Также под катом присутствует грязь, мусор и расчленека.

Описание и характеристики.
Характеристики:
• Automatic Cleaning for home and office, large area available up to 180 — 200 square meters
• Smart Sweeping Cleaning Modes, it can meet your different needs, you can choose the dry or wet mop
• Anti-collision System: It can better protect the furniture
• Intelligent Drop Avoidance Induction: IR sensors at the bottom detect the high gap, avoid the dropping, it will avoid the obstacles and change direction automatically by inductor
• Daily / Schedule Cleaning Plan Available: Set the start time, and make the cleaning daily at the fixed time even you are not in office or at home
• OBS Sensors, 1 set wall sensor, 5 IR receivers on the body make this robot vacuum cleaner recognize the barrier and avoid being collided
• Timing Function: You can set up time to clean the room
• 7.6cm Slim Design enable this cleaner working in the narrow space, it is possible to clean the bottom of furniture and corner
• Less Than 65dB Low Noise Design: Easy to help you solve the noisy problem
• 1000pa Strong Suction: Easy adsorption dust, hair, paper, reduce the pollution of PM2.5
• Remote Control with LCD display for easy operation
• LED Indicators on product showing the working status
• Two Charging Modes: Automatic charge, manual charge
• Multi Cleaning Modes: Automatic cleaning, border cleaning, fixed-point function cleaning, make an appointment cleaning and max cleaning, mini-room cleaning

• Suitable for floor, cement, ceramic tile, wooden floor, undercoat carpet, etc.
• Easily deal with all kinds of environment
• The remote controller is powered by 2 x AAA battery ( included )

Сравнение с другими моделями из линейки

В моделях V3 и V5 2 боковые щетки, но нет центральной вращающейся щетки

У V7 уже есть широкая вращающаяся щетка, но всего 1 боковая

А в новом ILIFE A4 присутствуют как 2 боковые щетки, так и широкая центральная вращающаяся. Собирать мусор этот должен лучше предшественников, но у него нет модификации с функцией влажной уборки. Еще отличительной особенностью является бесщеточный мотор турбинки, при разборке мы это проверим.

Для меня наиболее важна именно функция пылесоса, для мытья полов у меня есть вот такая паровая швабра. Раз в неделю пройтись ей после пылесоса не проблема.

Комплектация, внешний вид. Обычно я не уделяю внимание доставке и упаковке в обзорах, но тут покажу вам ее. Т.к. это, наверное, самая большая моя посылка. Габариты посылки 45.00 x 39.20 x 14.00 см и вес около 4 кг. Большей что-то не припоминаю )

Под оберточной бумагой скрыта большая белая картонная коробка, без каких либо надписей и логотипов. На сколько мне известно, таких коробках поставлялись пылесосы на обзоры, при покупке коробка будет привычная, с полиграфией.

Содержимое этой самой коробки:

Упаковано все достаточно хорошо, чтобы не получить повреждений при доставке.

Комплект поставки:
1 x Пылесос
1 x База для подзарядки АКБ
1 x Блок питания
1 x Пульт дистанционного управления
1 x Запасной HEPA фильтр
1 x Щетка для чистки
2 x запасные боковые щетки
2 x AAA батарейки в пульт
1 x Инструкция на английском языке.

Сам пылесос имеет форму шайбы, корпус пластиковый, сверху металлическая накладка. Сделан очень качественно, пластик крепкий, никаких дефектов литья и сборки не обнаружено. В общем все очень и очень прилично. Диаметр «шайбы» 31 см, высота 6 см, при установке на пол высота верхней точки около 7,5 см.

На корпусе у него минимум элементов управления. Все настройки осуществляются с пульта. Сверху всего одна кнопка, подсвечивается тремя цветами в различных режимах.

Процесс зарядки — мигающий оранжевый
Зарядка завершена — горит зеленый
Работа в выбранном режиме — мигающий зеленый
Ошибка — мигающий красный
Во время уборки — горит зеленый
Низкий заряд АКБ — мигающий оранжевый

Сбоку разъем питания для зарядки АКБ напрямую от блока питания без зарядной базы. Рядом с ним тумблер для полного отключения. И собственно все. Зато у него есть много скрытых от глаз сенсоров, благодаря которым робот ориентируется в пространстве.

А теперь перевернем и рассмотрим его снизу. Тут уже гораздо больше всего )

Колеса имеют резиновые шины с протектором, что способствует хорошему сцеплению на любых поверхностях. Каждое колесо подпружинено и имеет свой приводной мотор.

Здесь помимо 2 боковых щеток и 1 одной вращающейся центральной, расположены сенсоры, которые предотвращают падение с лестницы.

Переднее колесико тоже прорезинено, оно имеет белые метки для определения движения и скорости, по бокам от него расположены контактные площадки для зарядки на базе.

Также на нижней части расположена крышка для доступа к аккумулятору.

Центральная щетка снимается для очистки.

Сзади расположен контейнер для мусора.

Внутри него система очистки, состоящая из 3 степеней фильтрации:
— очень мелкая сетка на пластиковой раме
— поролоновая прослойка
— фильтр HEPA

Запасной фильтр. Его размеры — 13,4 х 5 х 0,9 см.

Запасные боковые щетки.

Пульт управления работает в ИК диапазоне, питается от 2 х ААА элементов (в комплекте).

База для подзарядки.

Ее внутренности.

Корпус сделан из пластика, прозрачного в ИК диапазоне. По ИК сигналам пылесос и «целится» в нужное место.

Внутри небольшая платка с 3 ИК светодиодами, 2 установлены горизонтально, 1 вертикально направлен в отражающий конус.

Блок питания на 19В и 0,6А, неразборный.

Заявлена температура 45 градусов, я проверил, примерно так и есть при зарядке.

Расчлененка. Пылесос я разбирал уже после всех тестов и двух недель эксплуатации. Сначала решил все проверить и сделать фото и видео для обзора, а потом уже курочить. Ну мало ли, во время разборки, а точнее сборки обратно могло и «что-то пойти не так».
Чтобы добраться до внутренностей, нужно его перевернуть и выкрутить все шурупы.
Затем корпус разбирается на 2 части. Весь процесс не снимал, ничего особенного, чтобы все этапы показывать.

Переворачиваем нижнюю часть. Здесь видна вся начинка пылесоса.

Плата крупным планом.

Мозг — микроконтроллер STM32F071VB

Его характеристики

Core: ARM® 32-bit Cortex® -M0 CPU, frequency up to 48 MHz
Memories
64 to 128 Kbytes of Flash memory
16 Kbytes of SRAM with HW parity
CRC calculation unit
Reset and power management
Digital and I/O supply: VDD = 2.0 V to 3.6 V
Analog supply: VDDA = VDD to 3.6 V
Selected I/Os: VDDIO2 = 1.65 V to 3.6 V
Power-on/Power down reset (POR/PDR)
Programmable voltage detector (PVD)
Low power modes: Sleep, Stop, Standby
VBAT supply for RTC and backup registers
Clock management
4 to 32 MHz crystal oscillator
32 kHz oscillator for RTC with calibration
Internal 8 MHz RC with x6 PLL option
Internal 40 kHz RC oscillator
Internal 48 MHz oscillator with automatic trimming based on ext. synchronization
Up to 87 fast I/Os
All mappable on external interrupt vectors
Up to 68 I/Os with 5V tolerant capability and 19 with independent supply VDDIO2
Seven-channel DMA controller
One 12-bit, 1.0 μs ADC (up to 16 channels)
Conversion range: 0 to 3.6 V
Separate analog supply: 2.4 V to 3.6 V
One 12-bit D/A converter (with 2 channels)
Two fast low-power analog comparators with programmable input and output
Up to 24 capacitive sensing channels for touchkey, linear and rotary touch sensors
Calendar RTC with alarm and periodic wakeup from Stop/Standby
12 timers
One 16-bit advanced-control timer for six-channel PWM output
One 32-bit and seven 16-bit timers, with up to four IC/OC, OCN, usable for IR control decoding or DAC control
Independent and system watchdog timers
SysTick timer
Communication interfaces
Two I2 C interfaces supporting Fast Mode Plus (1 Mbit/s) with 20 mA current sink; one supporting SMBus/PMBus and wakeup
Four USARTs supporting master synchronous SPI and modem control; two with ISO7816 interface, LIN, IrDA, auto baud rate detection and wakeup feature
Two SPIs (18 Mbit/s) with 4 to 16 programmable bit frames, and with I2 S interface multiplexed
HDMI CEC, wakeup on header reception
Serial wire debug (SWD)
96-bit unique ID
All packages ECOPACK® 2

По качеству и внутри все отлично. Сама плата очень аккуратно собрана. И вообще напоминает платы качественного оборудования. Все чистенько, ровно, никаких следов флюса, капель припоя. Все соединения на разъемах, нет любимых китайцами термоклея и малярной ленты.
И вообще, все внутри тоже сделано из крепкого толстого пластика, без облоя и дефектов литья, детали стыкуются между собой без зазоров, где нужно — используются резиновые прокладки. За сборку однозначно зачет!

Колесо с приводным мотором и редуктором. Внутри, судя по всему, набор шестерен.

А вот и турбина в корпусе для создания вакуума. Для снижения шума и вибраций она крепится к корпусу через резиновый подвес в виде 3 втулок в точках крепления.

Обратная сторона.

Крыльчатка отбалансирована.

Дальше не разбирается, я попытался сфотографировать мотор, вроде видно, что он действительно бесщеточный, не обманули!

АКБ состоит из 4 литиевых ячеек формата 18650, соединенных последовательно.

Емкость 2600 мА/ч, напряжение 14,8 В.

Я снял термоусадку, под ней обнаружил плату защиты.

А теперь надо собрать обратно…

Эксплуатация, режимы работы. Для начала нужно правильно установить базу, чтобы перед ней не было преград и пылесос сам на нее возвращался для зарядки.

Вокруг должно быть свободное пространство по бокам по 1 метру и перед ней 2 метра.

Сначала нужно полностью зарядить пылесос.
По опыту эксплуатации могу сказать, что робот катается по всей квартире, но ни разу не разрядился не доехав до базы. Всегда находит ее и паркуется. Я так понял, что он не едет искать ее в последний момент, а становится на зарядку, когда проезжает мимо, а заряд уже на исходе. Еще во время уборки он не подъезжает и следовательно не убирает вокруг нее примерно в радиусе 0,5 метра. Процесс заряда занимает около 5 часов.

Для уборки предусмотрено несколько режимов работы пылесоса. Все управление производится с пульта. Разве что можно его запустить в АВТО режиме нажав единственную кнопку на корпусе. Либо же кнопку CLEAN на пульте.
В этом режиме он будет самостоятельно выбирать траекторию для движения.

Периодически переключаясь в режим EDGE (на пульте прямоугольник со стрелочками) для уборки вдоль плинтусов. В АВТО режиме он работает без пары минут 3 часа! Но у меня только ламинат и плитка, ковровых покрытий нет. По ним, возможно, время немного сократится из-за большего сопротивления качению.
Если натыкается на ножку стола — также объезжает ее вокруг, чтобы собрать мусор возле нее.

Если у вас что то просыпалось, но не нужно убирать все помещение — есть специальный режим SPOT (точка). Для его использования нужно поставить пылесос в центр загрязнения и нажать на пульте кнопку со спиралью.

Примерно так и будет двигаться пылесос.

Для уборки в режим EDGE нужно поставить пылесос возле стены и на пульте нажать прямоугольник со стрелочками. Кнопка с изображением домика отправит его принудительно на базу.

Возле плинтусов и мебели убирает хорошо, проходит щеточками вдоль, если натыкается на препятствие — объезжает его и продолжает двигаться далее.

Кнопка МАХ активирует максимальную мощность всасывания. А с помощью стрелок им можно еще и управлять во время уборки.

В обычном режиме по звуку он напоминает больше радиоуправляемую игрушку, когда ползает по дому — шум особо не напрягает и не мешает. А вот в максимальном режиме он уже шумит ощутимо, по звуку похоже на ручной пылесос.

Сокращается и время работы ровно в 2 раза — в таком режиме он протянет полтора часа. Для гладких покрытий этот режим даже избыточен, он хорошо поднимает мусор и пыль с них и в обычном режиме. Этот скорее подойдет для ковров.
На видео можно оценить разницу в звуке.

Кнопкой CLOCK устанавливается текущее время, а кнопкой PLAN — время, когда начнется уборка. Стрелками выставляется нужное значение.
Сенсоры на передней панели помогают пылесосу не натыкаться на препятствия, а нижние не свалиться с поверхности или лестницы. Они работают в ИК диапазоне и хорошо видны на камеру телефона.

На переднем бампере я насчитал их 11 шт, внизу — 3.
На видео проверка нижних сенсоров.

Проверка в деле. И вот мы подобрались к самой интересной части обзора. Будем проверять, как же он справится с разнообразным мусором. В небольшой комнате я подготовил для него испытание. Установил препятствия в виде стола и порожка, кроме того возле двери сложное место. И поскольку у меня нет ковров — притянул коврик из коридора.
В качестве мусора использовал:
— песок
— рис
— кофе
— кусочки картона
— наполнитель для лотка

Рассыпал все это дело специально в сложных для уборки местах.

Видео процесса уборки:

Со всем этим срачем он справился минут за 40, потом просто ездил уже по чистому. Я хотел дожаться пока сядет АКБ, но было уже и так поздно и я принудительно отправил его на базу.
Результаты уборки отличные! В одном только самом уголке осталось немного кофе и я нашел еще 1 зерно риса. Рис, кстати, очень коварный мусор ) Он отлетает от щеток. Но потом и его пылесос собрал.
В итоге все оказалось в контейнере.

В обще смотрите результаты уборки сами:

Возле двери был песок

Тут был кофе

Коврик с песком и кофе

Песок возле порожка

Тут был рис

Был песок вокруг ножки стола

И наиболее важное для меня — обычная уборка в квартире. Чуть меньше чем за неделю до получения посылки у меня сломался обычный пылесос. Работы для этого робота поднакопилолсь.
Вот что ему удалось собрать — куча шерсти и пыли! Собственно для этого он и нужен мне был.

Затем количество мусора сильно сокращается.

Мне достаточно использовать его через день.
Думаю при ежедневном использовании его можно применять в квартире до 90 квадратов без разделения на зоны. Если уже квартира больше — возможно, будет удобнее закрывать его для работы в нескольких комнатах.

Заключение. Здесь я обычно пишу плюсы и минусы и стараюсь особо не высказывать эмоций и не хвалить товары в обзорах по п18, только факты. Но в данном случае не вижу смысла делить все на плюсы и минусы, т.к. все описано в обзоре, работает пылесос отлично, собран так же хорошо и из хороших материалов, а каких-то минусов или проблем за 2 недели использования вообще не выявлено. Разве что сам контейнер в мусорку не вытряхивает )) К тому же он даже превзошел мои ожидания и реально стал незаменимым помощником в поддержании чистоты, избавил от частой уборки шерсти обычным пылесосом и сэкономил кучу времени.
На вопрос купил ли бы я его за свои деньги — я бы ответил так: если бы мне его перед продажей вот так же кто-то дал на тест хотя бы дня на два — однозначно да! Потому что я очень сомневался, сможет ли он так хорошо собирать именно шерсть. И он смог, не говоря уже про обычный мусор. И делает это отлично, теперь я могу его рекомендовать к покупке без малейших сомнений! Кто купит — точно не пожалеете!

Комплект расходников

Товар предоставлен для написания обзора магазином. Обзор опубликован в соответствии с п.18 Правил сайта.

Робот пылесос ILIFE A4 — незаменимый помощник (и musthave для владельцев домашних животных)

Я давно уже хотел заиметь себе подобный пылесос. Но на покупку все не решался, по той простой причине, что не был уверен, хорошо ли он справится со своей задачей. Безусловно, я читал обзоры подобных устройств, и что он реально помогает в поддержании чистоты в квартире я знаю. Так же не сомневался, что он без проблем справится с мелким мусором, крошками и т.п., тем более что у меня в квартире ковров нет. Но и такого мусора у меня практически тоже нет. У меня другая проблема — темный пол, светлый кот и пыль. Именно насчет способностей собрать пыль и шерсть у меня и были большие сомнения, т.к. в подобном устройстве не может быть и близко той мощности всасывания, которая есть в обычном пылесосе.
И вот предоставилась возможность опробовать его в деле — данный пылесос мне предоставили на обзор. Но скажу честно, изначально я настроен был немного скептически насчет его способностей хорошо собирать пыль и шерсть. Но после 2 недель использования я полностью поменял свое мнение. И п18 тут не причем, все подробности далее…
Обзор большой, много фоток, трафик!
Также под катом присутствует грязь, мусор и расчленека.

Сравнение с другими моделями из линейки

Центральная щетка снимается для очистки.

Запасной фильтр. Его размеры — 13,4 х 5 х 0,9 см.

Запасные боковые щетки.

Пульт управления работает в ИК диапазоне, питается от 2 х ААА элементов (в комплекте).

Его характеристики

Колесо с приводным мотором и редуктором. Внутри, судя по всему, набор шестерен.

Рассыпал все это дело специально в сложных для уборки местах.

Видео процесса уборки:

В обще смотрите результаты уборки сами:

Комплект расходников

Товар предоставлен для написания обзора магазином. Обзор опубликован в соответствии с п.18 Правил сайта.

| Еще один способ зачеркнуть ценуЭффективная работа в Adobe InDesign

Недавно, отвечая на запрос пользователя, мы рассмотрели вопрос зачеркивания старой цены в каталогах при помощи примитивного скрипта. Можно конечно и дальше его совершенствовать, но, поскольку таких заявок не поступило, то мы решили привести другой метод решения этой задачи, опубликованный на сайте FvdG Graphic Design. Суть его в том, что перед ценой ставится знак деления, который растягивается на всю цену. Подробнее:

1. Ставим знак деления перед ценой, которую надо зачеркнуть

(Используя Grep, наш знак деления можно быстро поставить по всему документу).

2. Создаем символьный стиль, который будет искажать знак деления, делая из него перечеркивание цены. Для начала можно поставить параметры как на рисунке:

Приведенные цифры в этих диалоговых окнах справедливы только для этого конкретного случая (шрифт Franklin Gotic Medium, 24 pt), но могут стать для вас стартовыми величинами, отталкиваясь от которых вы подберете свои параметры символьного стиля. Это не трудно.

Можно в качестве исходных данных использовать значения, приведенные на сайте FvdG Graphic Design, откуда мы почерпнули эту идею.

Окно задания цвета мы приводить не стали. Применяем символьный стиль к знаку деления. Результат применения с данными параметрами выглядит так:

Если постараться, тщательнее подбирая параметры, то можно получить и более качественный результат, но нам сейчас главное — передать идею.

3. Скорее всего цены в вашей работе не будут только четырехзначными, но также встретятся и трехзначные и двухзначные. Для каждого такого случая надо создать свой символьный стиль, подбирая параметры искажения знака деления.

4. Для автоматического применения перечеркивания можно в стиль абзаца вложить Grep-стиль, в котором прописать применение соответствующих символьных стилей для двух-, трех- и четырехзначной цены.

♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦♦

Благодарим сайт FvdG Graphic Design за ценную идею и подробное её описание.

Post Views: 138

Avito Duplicate Ads Detection, интервью победителей: 2-е место, команда TheQuants | Микель, Питер, Мариос и Сонни | от Kaggle Team | Kaggle Blog

Соревнование по дублированной рекламе Avito проводилось на Kaggle с мая по июль 2016 года. Более 600 участников работали над тем, чтобы продвинуться на вершину таблицы лидеров, выявляя повторяющиеся объявления на основе их содержания: текста и изображений на русском языке. TheQuants, состоящая из Kagglers Mikel, Peter, Marios и Sonny, заняла второе место, поскольку самостоятельно генерировала функции и объединила их работу в мощное решение.

В этом интервью они описывают многие функции, которые они использовали (включая текст и изображения, местоположение, цену, атрибуты JSON и сгруппированные строки), а также те, которые оказались на «кладбище функций». В итоге 587 функций были входными данными для 14 моделей, которые были объединены с помощью средневзвешенного рангового среднего случайного леса и моделей XGBoost. Читайте дальше, чтобы узнать, как они грамотно исследовали и определили свое пространство функций, чтобы тщательно избежать переобучения в этой задаче.

Микель Бобер-Иризар : Прошедшие соревнования по прогнозному моделированию, финансовые прогнозы и медицинская диагностика.

Питер Боррманн : Ph.D. кандидат теоретической физики, доцент-исследователь, а также предыдущий опыт работы с Kaggle.

Мариос Михайлидис : Я аспирант по совместительству в UCL, менеджер по науке о данных в Dunnhumby и пылкий Kaggler.

Сонни Ласкар : Я менеджер-консультант по аналитике в Microland, работаю над внедрением решений для больших данных; в основном имеет дело с данными ИТ-операций.

Микель Бобер-Иризар : Я хотел узнать о машинном обучении и использовать эти знания для участия в соревнованиях.

Питер Боррманн : Я хотел улучшить свои навыки в этой области.

Мариос Михайлидис : Я хотел принять новый вызов и учиться у лучших.

Сонни Ласкар : Я узнал о Kaggle несколько лет назад, когда учился на MBA.

Наш подход к этому соревнованию был разделен на несколько частей:

Раннее объединение на основе положения в таблице лидеров.
Независимое создание функций (на очищенных или необработанных данных), которые потенциально могут улавливать сходство между содержанием двух объявлений и могут быть далее разделены на большее количество категорий (например, сходство текста или сходство изображений).
Создайте несколько различных классификаторов и регрессоров независимо с удерживаемой выборкой.
Объединить работу всех участников
Объединить результаты посредством взвешенного среднего ранга двухуровневой метамодели сети (StackNet).

Очистка данных

Чтобы очистить текст, мы применили стемминг с помощью NLTK Snowball Stemmer и удалили стоп-слова / знаки препинания, а также преобразовали их в нижний регистр.В некоторых случаях мы также удаляли не буквенно-цифровые символы.

Разработка функций, том 1: Фактические функции, которые мы использовали

Для упреждающего поиска функций с чрезмерной подгонкой мы создали сценарий, который отслеживает изменения свойств (гистограммы и чистота разделения) функции с течением времени , что позволило нам быстро (200 мс / функция) определить дополнительные функции без необходимости запускать ночные задания XGBoost.

После удаления дополнительных функций в нашем последнем пространстве функций было 587 функций, полученных из разных тем:

CategoryID, parentCategoryID необработанный CategoryID, parentCategoryID один-горячий (кроме избыточных).
Разница в цене / средн.
Generation3probability (выход модели, обученной обнаружению метода генерации = 3).
LocationID и RegionID необработанные.
Общая широта / долгота.
SameMetro, то же местоположение, тот же регион и т. Д.
Расстояние от центров городов (Калинград, Москва, Петербург, Краснодар, Махачкала, Мурманск, Пермь, Омск, Хабаровск, Ключи, Норильск)
Для предотвращения переоборудование в определенные места, позволяя XGBoost создавать свои собственные регионы.
Длина / разница в длине.
Особенности нГрамм (n = 1,2,3) для заголовка и описания (как слова, так и символы).
Счетчик Ngram (#, Sum, Diff, Max, Min).
Длина / разница в длине.
Подсчет уникальных нграмм.
Соотношение пересекающихся диаграмм.
Соотношение уникальных пересекающихся диаграмм.
Элементы расстояния между заголовками и описаниями:
Особенности подсчета и соотношения специальных символов:
Функции подсчета и соотношения заглавных букв в заголовке и описании.
Особенности подсчета и соотношения специальных букв (цифр, знаков препинания и т. Д.) В названии и описании.
Сходство между наборами слов / символов.
Нечеткие расстояния.
расстояния медуз.
Количество перекрывающихся наборов из n слов (n = 1,2,3).
Подходящие подвижные окна струн.
Перекрестное сопоставление столбцов (например, title1 и description2).

Мешок слов:

Для каждого текстового столбца мы создали мешок слов как для пересечения слов, так и для разницы слов и закодировали их в разреженном формате, в результате чего получилось ~ 80 000 столбцов каждый.Затем мы использовали это для создания наивных байесовских, SGD и подобных моделей, которые будут использоваться в качестве функций.

Ценовые характеристики: JSON Характеристики:

Особенности подсчета атрибутов.
Количество имен общих атрибутов.
Счетчик значений общих атрибутов.
Веса доказательств для ключей / значений, модель XGBoost для редко закодированных атрибутов.

Характеристики изображения:

Количество изображений в каждом наборе.
Разница Хеширование изображений.
Расстояние Хэмминга между каждой парой изображений.
Попарное сравнение размеров файла каждого изображения.
Попарное сравнение размеров каждого изображения.
Соответствие ключевой точки / дескриптора BRISK.
Сравнение гистограмм изображений.
Анализ доминирующего цвета.
Уникальность изображений (сколько еще предметов имеют такие же изображения).
Разница в количестве изображений.

Мы нашли кластеры строк, группируя строки, содержащие одинаковые элементы (например, если строка1 содержит элементы 123, 456, а строка2 содержит элементы 456, 789, они находятся в одном кластере).Мы обнаружили, что размер этих кластеров был очень хорошей характеристикой (более крупные кластеры с большей вероятностью не были дубликатами), а также тот факт, что кластеры всегда имеют один и тот же метод поколения. Добавление функций размером с кластер дало нам улучшение от 0,003 до 0,004.

Разработка функций, том 2: Те, которые не прошли

Переоснащение было, вероятно, самой большой проблемой на протяжении всего соревнования, и многие функции, которые (сверх) показали себя при проверке, не так хорошо показали себя в таблице лидеров .Вероятно, это связано с тем, что очень мощные функции учатся распознавать определенные продукты или продавцов, которых нет в тестовом наборе. Следовательно, кладбище объектов было неизбежным злом.

Это было то, что мы пробовали очень рано в соревновании, адаптируя наш код из соревнования Home Depot. К сожалению, он очень сильно переобучился, дав нам 0,98 val-auc и только 0,89 на LB. Мы пытались добавить шум, уменьшить сложность, но в конце концов сдались.

Мы попробовали обучить модель на очищенных данных и использовать предварительно обученную модель, опубликованную на форумах.Мы попытались использовать расстояние перемещения слов от нашей модели в качестве функций, но они были довольно слабыми (0.70AUC), поэтому в конце концов мы решили отказаться от них для простоты. Использование предварительно обученной модели не помогло, поскольку авторы использовали MyStem для стемминга (который не является открытым исходным кодом), поэтому мы не могли воспроизвести их очистку данных. После некоторых преобразований в предварительно обученной модели, чтобы попытаться заставить ее работать с нашим стеммингом (мы сократили это примерно до 20% пропущенных слов), она получила такой же балл, как и наша пользовательская модель word2vec.

Расширенные возможности кластера:

Мы попытались расширить возможности нашего кластера несколькими способами. Мы обнаружили, что использование среднего прогноза для кластера, а также cluster_size * (1-cluster_mean) обеспечивает отличные возможности при проверке (50% прироста важности xgb), однако они переоснащены. Мы также пробовали использовать такие функции, как стандартное отклонение расположения элементов в кластере, но они тоже переоснащены.

Грамматические особенности:

Мы попробовали создать функции для отпечатков пальцев различных типов продавцов, таких как использование заглавных букв, специальных символов, новых строк, знаков препинания и т. Д.Тем не менее, хотя они очень помогли в резюме, они переборщили с таблицей лидеров.

Нарушения бренда:

Мы создали некоторые функции, основанные на словах, которые никогда не могут появляться вместе в повторяющихся списках. (Например, если на одном элементе написано «iPhone 4s», а на другом написано «iPhone 5s», они не могут быть дубликатами). Хотя они хорошо справлялись с поиском дубликатов, было слишком мало случаев, когда эти нарушения имели место, чтобы повлиять на результат.

Изначально мы использовали набор случайных проверок перед переключением на набор неперекрывающихся элементов, где ни один из элементов вальсета не появлялся в наборе поездов.Это сработало несколько лучше, однако мы не заметили, что обучающая выборка была упорядочена по времени! Позже мы заметили это (вдохновленные этим сообщением) и переключились на использование последних 33% в качестве вальсета.

Этот набор относительно хорошо коррелировал с таблицей лидеров до прошлой недели, когда мы занимались мета-моделированием, и он развалился — в момент, когда было бы слишком много работы, чтобы переключиться на лучший набор. Это очень задело нас к концу соревнований.

Моделирование, том 1: Те, которые сделали это

В этом разделе мы каждый раз строили различные модели (классификаторы и регрессоры) на разных входных данных (поскольку процесс моделирования перекрывался с процессом разработки признаков.Все модели обучались с первыми 67% обучающих данных и проверялись на оставшихся 33%. Все прогнозы были сохранены (чтобы их можно было использовать позже для мета-моделирования. Наиболее распространенными моделями были:

Обучены всем 587 нашим финальным функциям с 1000 оценками, максимальная глубина равна 20, минимальный дочерний элемент — 10, и особенно высокий Eta (0,1) — упаковано 5 раз. Мы также заменили значения nan на -1 и значения Infinity на 99999,99. Результатом стало 0.95143 в частной таблице лидеров. Бэггинг добавил примерно 0,00030.

Обучено всем нашим последним функциям, преобразованным с помощью стандартного масштабатора, а также с использованием логарифма плюс 1, где все отрицательные функции были заменены на ноль. Основная архитектура включала 3 скрытых слоя с 800 скрытыми блоками плюс 60% отсева. Основной функцией активации был Softmax, а все промежуточные — штатные выпрямители (Relu). Мы упаковали его 10 раз. Он набрал 0,94912 в частной таблице лидеров.Он дал + 0,00080–90 при усреднении ранга с моделью XGBoost

Modeling vol 2: те, которые не сделали

Мы построили пару более глубоких моделей Xgboost с более высокой Eta (0,2), которые, хотя и хорошо показали себя в cv. , они превзошли таблицу лидеров.

Мы использовали пару моделей для прогнозирования метода генерации, чтобы использовать это как функцию для мета-моделирования, но она ничего не добавила, поэтому мы удалили ее.

Предыдущий процесс моделирования сгенерировал 14 различных моделей, включая линейные модели, а также XGBoosts и NN, которые позже использовались для мета-моделирования

В целях проверки мы снова разделили оставшиеся (33%) данные на 67–33, чтобы настроить гиперпараметры наших метамоделей, которые использовали в качестве входных данных вышеупомянутые 14 моделей.Случайный лес Sklearn, который показал себя немного лучше, чем XGBoost (0,95290 против 0,95286). Их средний рейтинг показал лучший результат в таблице лидеров: 0,95294

Процесс моделирования и мета-моделирования также проиллюстрирован ниже:

Спасибо конкурентам за вызов, Kaggle за хостинг, Avito за организацию. Благодаря сообществу открытого исходного кода и исследованиям, которые сделали все это возможным.

В самом начале соревнований Питер, Сонни и Микель сформировали команду, поскольку в то время они занимали первые 3 места, и решили объединить усилия, чтобы посмотреть, как далеко они смогут зайти.Позже Мариос был замечен скрывающимся внизу таблицы лидеров, и его попросили присоединиться из-за его обширного опыта в Kaggle.

Мы все были довольно независимы, разветвлялись, и каждый работал над своими собственными функциями, так как было много вопросов, которые нужно было охватить, а также вместе проводить мозговой штурм и обсуждать идеи. В конце концов, мы собрались вместе, чтобы объединить все в одно функциональное пространство и построить для него модели.

Микель Бобер-Иризар (анокас) — молодой и амбициозный специалист по анализу данных и энтузиаст машинного обучения.Он принимал участие в различных соревнованиях по прогнозному моделированию, а также разработал алгоритмы для решения различных задач, включая финансовое прогнозирование и медицинскую диагностику. Микель в настоящее время заканчивает учебу в Королевской гимназии в Гилфорде, Великобритания, и планирует продолжить изучение математики или информатики.

Прив.-доз. Д-р Питер Боррманн (NoName) — глава компании Quants Consulting, специализирующейся на количественном моделировании и стратегии. Петер учился в Геттингене, Ольденбурге и Бремене и имеет докторскую степень.Доктор теоретической физики. Он получил высшее образование в Ольденбургском университете, где шесть лет проработал доцентом-исследователем. До основания своей компании Питер работал в IBM Business Consulting Services на разных должностях.

Мариос Михайлидис (KazAnova) — менеджер по науке о данных в Даннхамби и по совместительству доктор философии по машинному обучению в Университетском колледже Лондона (UCL), специализирующийся на улучшении рекомендательных систем. Он работал как в маркетинговом, так и в кредитном секторах на рынке Великобритании и возглавлял множество аналитических проектов по различным темам, в том числе: привлечение, удержание, рост, обнаружение мошенничества, оптимизация портфеля и многое другое.В свободное время он создал KazAnova, графический интерфейс для кредитного скоринга, полностью сделанный на Java. Он бывший Kaggle # 1.

Сонни Ласкар (Sonny Laskar) — менеджер-консультант по аналитике в Microland (Индия), где он создает платформу аналитики ИТ-операций. У него более восьми лет опыта работы в области ИТ-инфраструктуры, облачных вычислений и машинного обучения. Он получил степень магистра делового администрирования в первой индийской B School IIM, Индор. Он заядлый танцор брейк-данса и любит решать логические головоломки.

Avito Duplicate Ads Detection. Интервью победителей: 3-е место, команда ADAD | Марио, Жерар, Келе, Правин и Жилберто | от Kaggle Team | Kaggle Blog

Соревнование Avito Duplicate Ads Detection проходило на Kaggle с мая по июль 2016 года и привлекло 548 команд с 626 игроками.В этой задаче Kagglers проанализировал тематические объявления, чтобы определить, какие пары объявлений дублируются, чтобы рассердить надеющихся покупателей. В этом конкурсе, на который было подано более 8000 заявок, были предложены уникальные стратегии, учитывая сочетание текстовых данных на русском языке и 10 миллионов изображений. В этом интервью команда ADAD описывает свой успешный подход, основанный на разработке функций, включая набор показателей сходства, применяемых как к изображениям, так и к тексту.

Марио Филью : Мой опыт в машинном обучении полностью «самоучка».Я нашел множество учебных материалов, доступных в Интернете через МООК, академические статьи и лекции в целом. С февраля 2014 года я работал консультантом по машинному обучению в проектах небольших стартапов и компаний из списка Fortune 500.

Джерард Тоонстра : Я работал научным разработчиком в Thales в течение 3 лет, что познакомило меня с более научными методами и алгоритмами разработки. Большая часть специальных знаний по машинному обучению была получена на курсах на Coursera, а также в соревнованиях Kaggle и на форумах.

Келе Сю : Я аспирант по теме «Интерфейс беззвучной речи».

Правин Адепу : В академическом плане я имею степень бакалавра технологий и работаю техническим архитектором / консультантом полного цикла бизнес-аналитики.

Гилберто Титерич : Я получил образование в области электронной инженерии и получил степень магистра в области электроники. в области беспроводной связи. В 2011 году я начал изучать науку о данных самостоятельно, а после присоединения к Kaggle я начал узнавать еще больше.

Марио Филхо : Я услышал о Kaggle, когда проходил свои первые курсы по науке о данных, и после того, как я узнал о нем больше, я решил попробовать несколько соревнований.

Джерард Тоонстра : Некоторое время назад я принимал участие в розыгрыше главного приза Netflix, и в конце он указал на сайт Kaggle как на еще один потенциальный источник грязных рук. Я игнорировал это до июля прошлого года, когда решил начать испытание Avito click. Довольно круто, что ровно через год, после некоторого заядлого уговора, я стал участником конкурса, занявшего 3-е место.

Келе Сю : Я участвовал в KDD Cup 2015 и закончил там 40-м.Это были мои первые соревнования. После Кубка KDD 2015 я стал Кагглером, что помогло мне многому научиться за последний год.

Правин Адепу : Я новичок в машинном обучении, R и Python. Мне нравится учиться на практике, и я понял, что Kaggle лучше всего подходит для моего обучения, участвуя в соревнованиях. Сначала я экспериментировал с несколькими соревнованиями, чтобы найти схемы обучения, и начал серьезно работать в последние 6 месяцев, и я многому научился за последние 6 месяцев и с нетерпением жду возможности узнать больше от Kaggle.

Гилберто Титерич : После Google AI Challenge 2011 я искал в Интернете другую платформу для онлайн-соревнований и нашел Kaggle.

Марио Филхо : В то время это было единственное соревнование, которое имело разумный размер набора данных и не было слишком сосредоточено на изображениях. Поэтому я подумал, что можно будет получить хороший результат с помощью разработки функций и обычных инструментов.

Джерард Тоонстра : Я чувствую, что мой опыт разработки программного обеспечения может дать мне преимущество в определенных соревнованиях.Огромный объем данных требует небольшого планирования и модульности кода. Я начал делать это в конкурсе Dato, продолжил делать это немного лучше для Home Depot, а в Avito я начал более серьезную конвейерную обработку и разработку функций. Дело не в том, что конвейеры сложные, единственная цель — сократить время создания функций. Вместо того, чтобы ждать завершения одного скрипта за 8 часов, я просто собираю функции по частям и склеиваю / комбинирую их вместе.

Келе Сю : Когда я решаю пойти на новое соревнование, я хотел бы выбрать какую-нибудь тему, которой у меня раньше не было.В таком случае я возьму больше у конкурентов. Фактически, перед этим соревнованием у меня есть несколько экспериментов по темам НЛП. Это основная причина, по которой я участвовал в этом конкурсе.

Praveen Adepu :

Мне нравится разработка функций, это завершение требует много ручной разработки функций.
Очень высокий результат теста LB очень привлек меня, чтобы проверить свои навыки обучения на предыдущих соревнованиях.
Я ушел с множеством идей по разработке функций даже после прохождения контрольной отметки за пару недель, поэтому планировал потратить немного больше времени на это соревнование.

Гилберто Титерич : В последнее время меня интересуют соревнования по обработке изображений и глубокому обучению.

Марио Филхо : Я выделил и очистил текстовые поля, а затем использовал tf-idf для вычисления сходства между ними. Использовал скрипт подобия хэша, доступный на форумах, для вычисления сходства между изображениями. После создания и тестирования множества функций я использовал XGBoost для обучения модели.

Джерард Тоонстра : У меня был один массив функций для текстовых функций, который, по сути, во многом совпадает с тем, что делали другие на форуме.Затем я создал еще один набор функций с дополнительными текстовыми функциями, функцией сходства minhash, tf-idf + svd поверх описания, а затем я поработал над хешами изображений: ahash, phash, dhash с функциями min, max, avg и подсчетом разделенных нулей. по максимальному количеству изображений. Я продолжал сосредотачиваться на создании этих нормализованных показателей расстояния, поэтому делите их на «длину», где это необходимо, или на количество изображений. По мере развития событий я также делал гистограммы изображений в RGB, гистограммы в HSV и расстояние между изображениями.

В итоге я использовал только четыре типа моделей: логистическая регрессия по функциям tf-idf по очищенному тексту, XGB, случайные леса и FTRL.

Келе Сю : Здесь я использую только XGBoost. XGBoost здесь действительно конкурентоспособен. Моя лучшая одиночная модель XGBoost может попасть в топ-14 как в публичной, так и в частной таблице лидеров.

Praveen Adepu : Никаких специальных методов предварительной обработки, а просто соблюдение всех передовых практик проектирования функций и забота о времени обработки при создании новых функций.
Используется — XGBoost, h3o Random Forest, h3o deep learning, Extra Trees и Regularized Greedy Forest.

Гилберто Титерич : Большая часть предварительной обработки была сделана в текстовых функциях, таких как удаление стоп-слов и выделение корня. Также я создаю очень интересную функцию, используя глубокое обучение. Для этого я использовал предварительно обученную модель MXNet Inception 21k, чтобы предсказать один класс для каждого из 10 миллионов изображений в наборе данных. Измерение некоторой статистики между этими классами помогло улучшить наши модели.

Используемые методы контролируемого обучения основаны на повышении градиента (XGBoost), RandomForest, ExtraTrees, FTRL, линейной регрессии, Keras и MXNet.Мы также использовали алгоритмы libffm и RGF, но в конце концов отказались от них.

Марио Филхо : Я изучил новые методы вычисления сходства изображений на основе хешей и двух или трех русских слов.

Джерард Тоонстра : Преимущества работы в команде и извлечения уроков из этого опыта. Я действительно хотел узнать о штабелировании. На mlwave.com есть хорошее описание, но когда вы начнете делать это на практике, все еще будут возникать вопросы.Другое наблюдение заключается в том, что по мере того, как соревнование подходит к концу, все готово, и вам нужно приложить последние усилия, особенно на прошлой неделе. У меня не было достаточно аппаратных ресурсов, и я использовал в самом крайнем случае три машины с 16 процессорами, разбросанные по трем географическим зонам в Google Cloud. Несмотря на проблемы с оборудованием и исследования, которые нам пришлось проделать, я заметил некоторых одиночных конкурентов, которые смогли быстро продвинуться и взлететь. Я очень уважаю это. Это говорит мне о том, что эти ребята приобрели такой большой опыт, что они постоянно принимают правильные решения о том, на что тратить время, а мне еще предстоит пройти долгий путь.

Келе Сю : Я многому научился от наших товарищей по команде, особенно об оптимизации гиперпараметров для модели XGBooost и методах ансамбля. Кроме того, я научился выполнять некоторые задачи НЛП.

Правин Адепу : Я думаю, что присоединение к команде в нужное время и с правильными членами команды — лучшее решение, которое я принял в этом соревновании.

Присоединившись к команде, я начал с двух целей:

Учитесь у команды, внося свой вклад в меру своих знаний
Научитесь объединять / складывать

Я хотел бы воспользоваться этой возможностью, чтобы поблагодарить всю мою команду Хилберто, Марио, Жерар и Келе.

Gilberto — спасибо за обучение многим концепциям, включая стекинг
Mario — спасибо за руководство во время экспериментов со многими моделями
Gerard — никогда не забывайте наше первоначальное обсуждение разработки функций
Kele — спасибо за приглашение присоединиться к команде и это случилось

Я многому научился у этой команды за один месяц, чем в одиночку за последние 6 месяцев, и с нетерпением жду возможности поработать с ними в ближайшем будущем.

Гилберто Титерич : Я много узнал о показателях расстояния между текстом и изображениями.

Марио Филхо : если вы планируете применять машинное обучение, постарайтесь понять основы моделей, такие концепции, как проверка, систематическая ошибка и дисперсия. По-настоящему поймите эти концепции и попытайтесь применить их к данным.

Джерард Тоонстра : Первое, что нужно сделать — это понять оценку перекрестной проверки и ее конкретное отношение к таблице лидеров в этом соревновании, а также то, как в целом разработать разумную стратегию складывания. После этого я рекомендую создать очень простую модель, основанную на функциях, которые не переоснащаются, и оценить поведение.Затем добавляйте одну за другой пару функций, которые вряд ли можно переоснастить, и продолжайте оценивать. Запишите разницу между CV и LB при подаче материалов. По мере того, как вы приобретете уверенность в своем местном резюме, начните прорабатывать больше функций и сделайте несколько промежуточных проверок, чтобы убедиться, что вы не переобучаете местное; особенно в зависимости от того, как построены некоторые агрегационные функции, они могут иметь эффекты переобучения.

Когда вы начнете, не позволяйте себе увязнуть в бесконечных часах параметризации и гиперпараметрирования моделей.Вы можете получить дополнительные +0,00050, чтобы подскочить на 3 позиции, но это не то, что делают большинство на LB. Выясните, как создавать новые информативные функции, каких функций следует избегать, и когда вы устанете от них, только , а затем потратите некоторое время на оптимизацию того, что у вас есть.

Келе Сю : На самом деле, я думаю, что Kaggle — неплохая платформа как для специалистов по данным, так и для тех, кто только начинает работать, поскольку Kaggle может предоставить новичкам платформу для проверки работы каждого алгоритма.

Что касается технических предложений, я бы сказал, что хорошее местное резюме является ключевым моментом для победы в соревновании. Обычно я трачу 2–4 недели на проверку своего местного резюме.

Разработка функций более важна, чем оптимизация гиперпараметров.

Хотя XGBoost достаточно, чтобы получить относительно хорошее место в некоторых соревнованиях, мы также должны тестировать модели режимов, чтобы добавить разнообразие моделей, а не просто выбирать разные начальные числа или устанавливать различную максимальную глубину для древовидных методов.

И последнее: просто проверьте свои идеи, и вы сможете получить обратную связь от LB.Когда вы подниметесь на более высокий уровень в одном соревновании, у вас появится мотивация сделать его лучше.

Правин Адепу : Думаю, я называю это своим опытом, а не советом:

Начните с четких целей, учитесь медленно и постепенно с основами и быстро учитесь с продвинутыми концепциями и заканчивайте освоением
Никогда не бойтесь начало и сбой
Четкое понимание местного CV, недостаточного и избыточного соответствия
Начните обучение с разработки функций и завершите стеком

Гилберто Титерич : Прочтите много сопутствующего материала.Найдите проблемы, которые нужно решить. Читайте о решениях проблем. И заставляйте пальцы работать, программировать и учиться на своих ошибках.

Марио Филхо — консультант по машинному обучению, который помогает компаниям по всему миру использовать машинное обучение для получения максимальной отдачи от данных для достижения своих бизнес-целей. Кроме того, он наставляет людей, которые хотят научиться применять алгоритмы машинного обучения к реальным наборам данных.

Джерард Тоонстра получил образование морского офицера + инженера, но в основном работал инженером-программистом и основал свою собственную компанию в Бразилии, занимающуюся дронами для геодезии.Сейчас он работает мастером схватки в отделе бизнес-аналитики Coolblue в Нидерландах.

Келе Сюй — аспирант, пишет докторскую диссертацию в Институте Ланжевена (Университет Пьера и Марии Кюри). Его основные интересы: распознавание беззвучной речи, машинное обучение и компьютерное зрение.

Правин Адепу в настоящее время работает техническим архитектором / консультантом по бизнес-аналитике в компании Fred IT, расположенной в Мельбурне, и специализируется на машинном обучении и архитектуре данных.

Гилберто Титерич — инженер-электронщик со степенью магистра. в телекоммуникациях. Последние 16 лет он работал инженером в крупных транснациональных корпорациях, таких как Siemens и Nokia, а затем инженером по автоматизации в Petrobras Brazil. Его основные интересы связаны с машинным обучением и электроникой.

Получение хэшей из изображений было важной стратегией в обнаружении сходства между 10 миллионами изображений в этом конкурсе, как объясняет Джерард Тоонстра :

phash вычисляет хэш особым образом, чтобы уменьшить размерность исходного изображения в 64-битное число.Он фиксирует структуру изображения. Когда вы вычитаете два хэша, вы получаете число, напоминающее «структурное расстояние» между двумя изображениями. Чем выше число, тем больше расстояние между ними.

Общий код Kaggler Run2 на ядрах Kaggle, который позволил Kagglers включать метрики расстояния из изображений без выполнения сложной обработки изображений или глубокого обучения.

Адевинта Начальник отдела продаж

Как руководитель отдела продаж, ваша основная миссия — управлять функциями поддержки, необходимыми для продуктивности продаж.

К ним относятся:

1) Yield & Trafic Management

Группа Yield & Trafic Management отвечает за понимание, управление и руководство динамикой монетизации дисплеев в портфеле цифровой рекламы Avito. В дополнение к этому эта команда отвечает за выполнение цифровых рекламных кампаний и служит технической поддержкой для отдела продаж.

Группа управления доходностью и трафиком сотрудничает с несколькими отделами, и ее роль разделена на следующие задачи:

Обеспечение отдела продаж поддержки и рекомендаций по запросам, касающимся наличия запасов, прогнозирования, оценки и оптимизации кампании во время до и после — жизненные циклы продаж
Используйте отчеты для разработки действенных, основанных на данных аналитических данных и выработки рекомендаций по максимальному увеличению дохода для высшего руководства
Проактивно управляйте программными минимальными ценами, прейскурантами и сегментами запасов
Разрабатывайте оптимальные стратегии для балансирования риска и доходности платформы с гарантированным доходом, в том числе рекламные биржи с поддержкой RTB и традиционные рекламные сети, против гарантированных кампаний
Создание финансовых моделей, инструментов и интерфейсов отчетности для принятия решений
Обеспечение соответствия креативов техническим спецификациям с помощью тестирования и устранения неполадок сторонних тегов. СМИ , нативная реклама и видео для успешного и точного показа на разных устройствах (компьютер, мобильный Интернет и приложения)
Помощь в реализации стратегий и процессов для новых рекламных возможностей и новых продуктов / форматов, тестирование новых технологий
Оптимизация эффективности кампаний на основе по целям клиентов по достижению заданных ключевых показателей эффективности
Оптимизация доставки с помощью представления инвентаря, ориентированного на доход
Отчетность статистики кампаний как внутренним, так и внешним заинтересованным сторонам

2) Avito Factory

Avito Factory — внутреннее творчество Avito агентство.Фабрика работает над:

Разработка новых рекламных продуктов путем оценки рыночной конкуренции и международных стандартов IAB.
Проведение маркетинговых исследований при поддержке клиентов и обратной связи с отделом продаж, а также анализ данных.
Организация фотосъемок и видеопроизводства для наших клиентов.
Создание графического контента: баннеры, логотипы…
Разработка мини-сайтов, посвященных привлечению потенциальных клиентов

3) Служба поддержки клиентов

Команда службы поддержки клиентов управляется:

Управление запросами клиентов путем решения проблем с продуктами или услугами путем разъяснения жалобы клиента, определения основной причины проблемы, выбора и объяснения лучшего решения для решения проблемы
Управление большим количеством входящих звонков и электронных писем
Использование телефонов для связи с клиентами и проверки информации об учетной записи
Обработка изменения в политике или продления
Привлечение потенциальных клиентов к продажам

Должность руководителя отдела продаж подчиняется непосредственно коммерческому директору.

Как успешно взять на себя инициативу — Университет Аитаргет

Что Avito и Aitarget узнали, настроив лидогенерацию в Facebook.

С тех пор, как Facebook запустил Lead Ads, предоставляя пользователям быстрый и безопасный способ подписаться на получение информации от компаний, бренды и потребители смогли лучше понимать друг друга. Рекламодатели могут аккуратно собирать информацию о пользователях и создавать список контактов для будущего использования, пока пользователи подписываются, подписываются на мероприятия или получают демонстрации продуктов.

Ключевым преимуществом Lead Ads является то, что они оптимизированы для любого места размещения и устройства. Lead Ads ориентированы на пользователей, 95% которых используют мобильные приложения Facebook. В приложении открывается форма для потенциальных клиентов, которая автоматически загружает данные пользователей из их профиля в Facebook.

Чтобы показывать рекламу с помощью форм для потенциальных клиентов, выберите «Создание потенциальных клиентов» в качестве цели в Ads Manager на первом этапе создания кампании. Следующие шаги такие же, как и для кампаний с любой другой целью, за исключением того, что вам нужно будет указать информацию для заполнения формы для лида при создании объявления.Генерация лидов доступна для одного изображения, одного видео, слайд-шоу, карусели и мгновенного взаимодействия.

Итак, вы думаете: «Круто, так что, как только я запустил кампанию по рекламе для лидов, люди начнут стучаться в мою дверь, верно?» Подожди, не так быстро! Важно приглашать аудиторию только через стратегически важные платформы и ориентироваться на специфику вашего рынка.

Aitarget объединилась с Avito, крупнейшей службой объявлений в России, чтобы протестировать устройства, таргетинг, места размещения и форматы Lead Ads, чтобы понять, на что делать ставки при запуске кампаний.

Отведи меня к своему руководителю: пример использования Avito

Avito предоставляет несколько вариантов для предприятий, включая службу подписок для создания страниц брендов с информацией о товарах и услугах или вакансиях, а также для автоматической публикации объявлений.

Сервис Avito Work запустил кампанию Lead Ads для широкой аудитории по привлечению лидов на подписки.

За один месяц Avito достигла 11% конверсий в лиды в России, при этом 57% целевых лидов.

Эльвира Дерябина, менеджер по клиентским решениям Aitarget, говорит:

«Для электронной коммерции или в Facebook Marketplace Lead Ads становится многоканальным инструментом из-за высокого уровня настройки. Это также позволяет использовать собранные данные в других маркетинговых каналах. Случай Avito показал, что правильная настройка рекламы вместе с возможностями форматирования позволяет вам справляться со своими бизнес-задачами как звезда ».

У этой звезды пять баллов, которые вы должны использовать в своих собственных объявлениях для лидов.

Использовать Instagram

Хотя вы можете подумать, что аудитория Avito Work не будет так восприимчива к рекламе в Instagram, на самом деле это не так! Первоначально лид-кампания была адаптирована для настольных компьютеров, но как только мы добавили Instagram в места размещения, CPL снизился на 80%, а количество лидов увеличилось в семь раз.

Анастасия Вассер, специалист по поисковому маркетингу Avito, говорит:

«Вовлечение Instagram значительно увеличило охват нашей аудитории и принесло нам 20 дополнительных лидов в день в течение первой недели.В результате кампании Instagram стал самым эффективным среди всех размещений, предоставив нам 85% заявок от потенциальных клиентов ».

Будьте мобильны

Наша кампания с Avito показала, что Lead Ads для настольных компьютеров работает лучше, чем целевая страница для привлечения потенциальных клиентов, но наибольшее количество конверсий с низким CPL было совершено с мобильных устройств.

Смартфон в руках держат не только те, кто оставил свои ноутбуки дома или на работе.Это целый сегмент аудитории. Даже Facebook говорит, что будущее за мобильными устройствами, поэтому мы не можем его пропустить.

Целевая аудитория-двойник

Среди всех вариантов таргетинга на Facebook наиболее эффективным было привлечение клиентов по аналогии с теми, кто уже использовал подписки (Lookalikes).

Схожая аудитория похожа на хорошего друга вашего целевого клиента: похожа на него во многих отношениях, в том числе в том, что может убедить его совершить покупку.Доказано, что с помощью двойников можно успешно общаться с теми, кто еще не знает о вас.

Похожие аудитории используют сходство с вашими существующими клиентами, поэтому вам нужен источник сходства, чтобы создать похожую аудиторию. Чтобы настроить исходную аудиторию, перейдите в раздел «Аудитории» в Ads Manager и выберите «Пользовательская аудитория». Пользовательская аудитория может быть собрана из данных Facebook Pixel, SDK, CRM или лайков на вашей бизнес-странице. Когда настраиваемая аудитория будет готова, выберите Lookalike в том же разделе аудитории и продолжите настройку с помощью этой инструкции от Facebook.

Мишень с повышенной точностью

Когда вы стучите в чью-то дверь, вы должны объяснить человеку, который отвечает, для чего вы пришли. Lead Ads работают так же: чем больше информации у вас есть, тем больше у вас шансов получить с конкретными клиентами, а не со случайными прохожими.

Standard Lead Ads запрашивают имя пользователя и адрес электронной почты. Работая с первой кучей лидов, Avito осознал, что не все контакты из таких форм могут быть отправлены в клиентскую службу: некоторые пользователи интересовались рекламой в других вертикалях, некоторые просто хотели задать вопрос.

Для более точной сегментации лидов мы добавили поле «Интересы». Это уменьшило количество лидов, но улучшило их качество. Обработка данных стала удобнее.

Завершите начатое

Дополнительные вопросы разделяют вашу аудиторию на сегменты, но это лишь часть процесса. После того, как вы соберете контакты, передайте их нужным людям.

Обратите внимание на всех, кто поделился с вами своими контактами через форму объявлений для лидов, даже если некоторые лиды не соответствуют вашим параметрам.Передайте их компетентному человеку и поблагодарите каждого.

Контактная информация службы поддержки Avito.ru (телефон, электронная почта)

Найдите ниже детали обслуживания клиентов Avito. Помимо контактных данных, на странице также представлен краткий обзор российского портала объявлений.

Головной офис
Лесная 7а,
Москва, Россия

Поддержка
Телефон: 8 800 600-00-01 (общий)
Телефон: 8 495 228-36-30 (корпоративный)
Электронная почта: [адрес электронной почты защищен] (рабочий)
_______

Об Avito

Компания Avito, основанная в 2007 году, в настоящее время является лидером рынка рубричных объявлений в России, их количество превышает 10.3 миллиона ежедневного трафика, по данным за 2019 год. В основном он нацелен на рекламу товаров, автомобилей, работы и услуг, недвижимости, и легко сказать, что в нем почти все головы заполнены. В общей сложности в настоящее время на веб-сайте более 60 миллионов объявлений, и ежедневно появляется более 500 000 новых объявлений. У Avito были Slandro и OLX в качестве основных конкурентов в России, которые были объединены в 2013 году и возглавили бизнес по размещению объявлений в России. Тогда это было важной вехой, поскольку компания заняла второе место в мире незадолго до Craigslist.

Пользоваться авито предельно просто. Вам просто нужно создать свой профиль со всеми необходимыми данными, такими как имя, местоположение, контакт и подтверждение. Это обязательная информация, которая требуется веб-сайту для того, чтобы на платформе оставались подлинные пользователи. Они тщательно фильтруют своих пользователей, чтобы избежать мошенничества на платформе. Правила веб-сайта предназначены для удобства пользователей и просты для понимания. После создания профиля на веб-сайте все, что вам нужно сделать, это опубликовать свое объявление с описанием, изображениями и запрашиваемой ценой, чтобы их увидели другие пользователи.Как только вы найдете своего покупателя или продавца, вы можете связаться с ними, чтобы сообщить о своем предложении и заключить сделку.

Avito, будучи пионером в своей области, поддерживает высокие стандарты поддержки потребителей, и пользователи никогда не будут чувствовать себя обделенными с решениями своих проблем. Для решения любой проблемы при создании профиля или управлении старым профилем на странице поддержки предлагается список шагов по устранению неполадок. Если вы хотите отредактировать или восстановить свое объявление, есть простые шаги, которые помогут вам сделать то же самое. Само собой разумеется, насколько легко установить связь с покупателями и продавцами на платформе, легко также решить технические проблемы.

Они очень осторожно относятся к защите от мошенничества на своей платформе, что вы можете заметить при создании своего профиля. Помимо этого, они также время от времени проверяют своих пользователей, чтобы убедиться, что настоящие пользователи связаны с Avito. Помимо того, что вы просто связываете вас с другими пользователями для бизнеса, у них также есть варианты прямой оплаты через свой платежный шлюз. Они берут за это небольшую сумму токена, но использовать его очень безопасно. Они решают все проблемы с оплатой и привлекают собственную службу доставки для всех отправлений.Недавно они также открыли собственное подразделение автомобильной инспекции, которое занимается проверкой состояния старых автомобилей, чтобы покупатели и продавцы могли заключить выгодную сделку, не будучи обманутыми.

Все эти и многие другие особенности показывают, почему Avito.ru является лидером рынка в такой стране, как Россия, и продолжает расти. Попробуйте сами посетить веб-сайт, чтобы увидеть, насколько глубоко они интегрировали все функции веб-сайта. В случае возникновения проблем вы всегда можете вернуться к этой статье или попробовать страницу поддержки Avito.

Релизы

· avito-tech / avito-android · GitHub Релизы

· avito-tech / avito-android · GitHub

Исправления

MBS-11598 Исправить зависания тестов (# 1134)
MBS-11609 дополнительная информация об отладке для кубернетов (# 1143)

Мета

MBS-10881 удалить неиспользуемую зависимость (# 1139)
MBS-6743 Добавить (# 1141)
MBS-10881, остатки (# 1137)
MBS-10881 добавить плагины соглашения о настройках (# 1136)
MBS-11502 процессор извлечения отчетов (# 1135)

Исправления

MBS-11583 исправление не сообщенного условия определителя вердикта (# 1132)

Мета

MBS-10881 удалить прямой импорт доступа, добавить проверку обнаружения, чтобы предотвратить его (# 1131)
MBS-11502 извлечение отчетов (# 1130)
MBS-10881 обновить языковую версию Kotlin до 1.5 (# 1126)

Характеристики

MBS-9841 Добавить проверки для View и RecyclerView (# 1128)
MBS-11527 Bump AndroidX Тестовая версия (# 1117)
Сводка кросс-приложений теста MBS-9712 и работа надстройки tms (# 1106)

Исправления

Исправить проблемы с путями к файлам в mac os (# 1113)

Мета / Рефакторинг

MBS-9699 включить явный api kotlin для всех библиотек koltin-jvm (# 1127)
MBS-10881 расширяет конфигурации gradleTest из теста (# 1124)
MBS-11463 Удалить устаревший API (# 1121)
MBS-10881 использовать вспомогательные средства проекта (# 1123)
MBS-10881 использовать каталог версий (№ 1122)
MBS-10881 обновление до 7.1 (# 904)
MBS-11503 Раздельное устройство-провайдер (# 1109)
MBS-11302, остатки от конференции gradleTest (# 1118)
MBS-11472 тесты для локальных аргументов контрольно-измерительной аппаратуры (# 1119)
MBS-11502 удалить устаревший отчетный код и флаг inMemoryReport (# 1120)

MBS-11055 обновление kotlin 1.4.3 -> 1.5.20 (# 972)

Предупреждение: проект теперь зависит от kotlin 1.5.20 и транзитивно добавит его в путь к классам buildscript вашего проекта, если вы применили некоторые из наших плагинов

Характеристики

MBS-9992 Добавьте флаг для отключения заглушки намерений (# 1112, # 1105)
MBS-11417 Этап сборки плагина анализа зависимостей (# 1103)

Исправления

MBS-11509 исправить отчет о сериализации видео в средстве просмотра (# 1108)

Внутренние изменения

MBS-11302 Тесты стабилизации на отслоение (# 1110)
MBS-11302 увеличивает параллельную производительность тестового набора Gradle (# 1111)
MBS-11293 Использовать плагин retry Gradle (# 1107)
MBS-10193 остатки обновления agp (# 1104)
MBS-10512 Подсказка о неопубликованных внутренних документах (# 1102)
MBS-9085 включить кэш конфигурации (# 1098, # 1100)
MBS-9699 explicitApi в случайных утилитах (# 1099)

ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ

Этот выпуск зависит от подключаемого модуля Android Gradle 4.2.
Если вы используете какие-либо плагины avito gradle, зависящие от AGP, он автоматически обновляет ваш проект до версии 4.2 (утечки для создания пути к классам)

Мета

Обновление MBS-11456 до AGP 4.2, подключаемый модуль подписчика поддержки (# 1091)
MBS-11493 добавить make fast_check в обработчик pre-comit; Документы HowToStart (# 1093)
MBS-7002 Promotion clear-package неудавшаяся попытка предупреждения в регистраторе, увеличьте время ожидания (# 1097)
MBS-10193 переместить GradleTestRuntime в плагин соглашения (# 1095)

Документация

MBS-7663 апгрейд узла кэша avito + инструкция (# 1083)

Исправления

MBS-11493 исправление агрегации отчетов в памяти (# 1092)
MBS-11456 не связывать задачи подписывающего лица вручную (# 1089)
Ошибка при инициализации устройства (# 1090)
MBS-10193 Исправление тестов вердикта сборки для версии 4.2 (# 1088)

Мета / Рефакторинг

MBS-11463 Удалить TestWithTarget (# 1081)
MBS-10388 Отказ от поддержки неявно переопределяемых шагов сборки (# 1087)
MBS-11456 agp 4.2 подготовка: поддержка плагина подписчика (# 1085)
MBS-11457 Остатки плагина для подписи (# 1086)
MBS-10193 agp 4.2 подготовка: обходной путь для InMemoryProjectGenerator (# 1084)
MBS-10600 настроить узел кеширования Gradle (# 1078)
MBS-11417 Обновление анализа зависимостей (# 1080)

Исправления

MBS-11446 исправить URL-адрес подписывающего лица (# 1079)

Мета

MBS-11377 Инфракрасная версия Bump (# 1077)
MBS-11461 скрыть финализатор в test-runner: client (# 1076)
MBS-11416 Заменить параметр области на CoroutineScope (coroutineContext) (# 1074)
MBS-11457 переместить плагин Signer в подпроекты (# 1075)

Характеристики

MBS-11446 предоставляет подписывающему HTTP-клиенту ‘readWriteTimeoutSec’ расширение подключаемого модуля (# 1068)
MBS-10388 Настраиваемый шаг сборки с пользовательскими задачами (# 1066)

Документация

MBS-11457: документация и улучшения модуля подписи (# 1073)

Исправления

MBS-11322 Сделать тест потерянным, когда устройство умирает при выполнении (# 1048)
MBS-11288 исправить имя теста, использовать временные каталоги вместо ‘.'(# 1071)
MBS-11288: исправление сообщения о непредвиденных потерях в памяти (# 1070)
MBS-11392 остатки (# 1063)
MBS-11392 Исправление неиспользуемых зависимостей контрольно-измерительных приборов (# 1062)
MBS-9536 Исправить утверждения об отрицательном состоянии (# 1060)
MBS-11406 исправить ошибку синтаксического анализа (# 1055)
MBS-11309 Исправить неправильный префикс в метриках кеша (# 1053)

Мета

MBS-10881 artifactory-app-backup больше не применяет maven-publish (# 1050)
MBS-11395 некоторые препараты gradle7 (# 1052)
МБС-11376 Инфра 2021.19 (# 1051)
MBS-11416 Переместите DevicesProvider.kt в TestRunner.kt (# 1072)
Рефакторинг создания тестовой программы (# 1069)
MBS-10591 Тест для обнаружения отказов без конфигурации КИП (№ 1065)
MBS-5682 Использовать прогрессивный режим Kotlin (# 1067)
MBS-11416 API упрощения DeviceProviderFactory (# 1064)
MBS-11392 части бегунка слияния (# 1061)
MBS-11392 очистка рабочего колеса (# 1059)
MBS-11392 реализация извлечения бегуна из плагина gradle (# 1058)
MBS-11310 Очистка критического пути (# 1057)
MBS-11263 запустить образцы тестов на CI (# 1056)
Программа для выполнения рефакторинга MBS-11393: клиентский API (# 1054)
MBS-10899 монтирует только кэши зависимостей (# 1049)
MBS-11322 Установить максимальное количество устройств на 1 (# 1047)

Характеристики

MBS-11279 Базовый отчет adb pull validation (# 1037)
МБС-11263 Рабочий образец-испытатель (№ 1020)
MBS-11263 Добавить экспериментальный флаг для fetchLogcatForIncompleteTests (# 1042)
MBS-11263 Обеспечить логарифм незавершенных тестов (# 1036)
MBS-9536 Добавить новое правило ActivityScenarioRule (# 1029)
MBS-11310 Отправлять метрики для задач на критическом пути (# 1032, # 1038, # 1039)
MBS-11309 Отслеживание самых медленных задач (# 1022, # 1033)

Исправления

MBS-11322 Добавить waitForBoot timeout (# 1034)
MBS-11322 Средство выполнения процесса оптимизации (# 1035)

Мета

MBS-10899 Попытка обойти проблемы с подключаемыми модулями соглашений (# 1046)
MBS-11263 обновление junit 5 + версии платформы (# 1044)
MBS-11385 применить плагин версии Gradle (# 1043)
MBS-8670 Обновление плагина анализатора зависимостей (# 1041)

Характеристики

MBS-11141 Переместить неиспользуемые в инфракрасных резолверах во внутреннее репозиторий Avito (# 1023)

Исправления

MBS-11334 Отчет об устранении провисов для сводки тестов (# 1030)
MBS-11331 Исправить предыдущий фильтр запуска (# 1028)
MBS-11299 Исправление создания каталога отчета (# 1027)
Удалить компонент 1, компонент 2 API, потому что он заставляет пользователей вручную проверять значение null (# 1025)

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette. В комплект входят соломка и крышка для новобрачных. Подарки для дома и кухни. Товары ручной работы для дома и кухни malibukohsamui.com

Персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette Включает соломинку и крышку для свадебных вечеринок. Товары для дома и кухни ручной работы malibukohsamui.ком

Персонализированный стакан для подружки невесты из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette Включает в себя подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой, в том числе подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой. : Стаканы — ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при подходящих покупках, Купить персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito — Включает соломинку и крышку — Подружка невесты, девичник, Интернет-магазины модной одежды, Флагманские магазины, Индивидуальные рекомендации, БЕСПЛАТНЫЕ подарки и цена Обещаю, Получите эксклюзивные предложения для Нового прибытия! Изготовленная на заказ виниловая наклейка с монограммой от Avito Bachelorette. В комплект входят подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой. Персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с малибукохсамуи.com.

Персонализированный стакан для подружки невесты из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito Bachelorette Включает соломинку и крышку для свадебных подарков

Персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito — Включает соломинку и крышку — Подарки для подружек невесты, девичника, свадебных вечеринок: ручной работы. Купите персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito — Включает соломинку и крышку — Подарки для подружек невесты, девичника, свадебные вечеринки: стаканы — ✓ БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при подходящих покупках.

Персонализированный стакан для подружки невесты из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito Bachelorette Включает в себя подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой

Сделано вручную в Аризоне. Персонализированный кожаный бумажник для полевых заметок Обложка для Moleskine Обложка для паспорта Обложка для бумажников для полевых заметок, персонализированный мужской кожаный браслет Infinity с сильной магнитной застежкой. синий фиолетовый светло-зеленый Глиняные сосуды Керамика Керамическая посуда ручной работы Блюдо из листьев гортензии Керамическое мыло с приправами Конфеты, керамическая подставка для ложки Колесо Брошенная керамика 290a Держатель кухонной утвари Керамика.Коричневая диагональная квадратная огранка «подушка» Кристалл Имитация топаза Ноябрьский камень для рождения Гипоаллергенный ниобиевый безель с короной из бронзы Необычные висячие серьги Идея подарка. Geeky Rings Регулируемое алюминиевое кольцо с оберткой в стиле C Expecto Patronum, персонализированная разделочная доска Приближается ужин Игра престолов Дом Старка Лютоволка с гравировкой на заказ Семья рубит свадебный подарок Годовщина Новоселье День рождения game02. Подушка Bless Our Nest Throw Pillow COVER 14 X 14 Искусственная мешковина. просто сделай это хорошим, а? все были сказками в конце концов.. Доктор Кто вдохновил браслет. Баннер на день рождения Bubble Guppies. Название Дизайн Устойчивый к соломе и разливу сдвижная крышка Шрифт Camper RV Tumbler 20 унций из нержавеющей стали, обернутый кожзаменителем, с прозрачной крышкой. Индивидуальная гравировка на заказ, включая выбор цвета. DecorHouzz Coordinates Home Customized Pillow Longitude Latitude подушка. Мужское 8-полосное кольцо-пазл в стиле 8WB, коробка для кольца цвета слоновой кости для помолвки и свадебной церемонии. Переработанные винтажные серьги с рычагом на запястье с цветком из стерлингового серебра с кобальтовой кремовой банкой 1960-х годов.Брелок I Fucking Love You Забавный подарок девушке Подарок на День Святого Валентина Забавный подарок парню, головоломка Apatosaurus Pentomino. Розовый и золотой Минни Маус с золотыми блестками Минни Маус Минни Маус Центральное украшение.

Напишите нам:

Имя *

Электронная почта *

Номер телефона *

Персонализированный стакан для подружек невесты из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito Bachelorette Включает соломку и крышечку для свадебной вечеринки

Подкладка из 100% шерсти для оптимальной структуры.Людям с домашними животными или тем, кто страдает аллергией, следует чаще менять воздушные фильтры кондиционеров, сверла MaxTool 45/64 ‘Twist Drill с коническим хвостовиком Морзе; Качественная быстрорежущая сталь M2; Черный оксид; 118 Deg Обычное Долото; МТ №2; TS02B05R45 — -,; Пожалуйста, не стирайте в стиральной машине или щеткой, пожалуйста, проверьте детали размеров в описании перед заказом — Design Lab MN LS-9444-MGRY Обеденный стул Grazia Moss Grey — Стулья. Размеры упаковки: 6 х 5 х 1 дюйм. Персонализированный стакан для подружек невесты из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette Включает в себя подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой .Камень дружбы и удачи. 5 белых цветов из органзы со стразами 18 цветов, ** Набор содержит дизайн, слегка напечатанный в цвете на ковровом полотне. Каждая вещь сделана на заказ и уникальна, а также то, что удерживает прическу в ваших волосах. Эти файлы предназначены для работы со следующим программным обеспечением :. Из-за разницы в освещении и настройках экрана. Персонализированный стакан для подружек невесты из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette Включает в себя подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой .Перед размещением заказа на этот товар, Ives Lock House № 58496: Дом и кухня, отправьте нам сообщение, и мы вернем или заменим вашу покупку, Мы обещаем 30-дневную гарантию возврата денег и 12-месячную гарантию, 【Удобно в использовании】 Увеличенное отверстие сзади позволяет кошкам пользоваться лотком для туалета, не открывая спасательный костюм и не сворачивая его. Женские брюки оригинального кроя Carhartt Crawford Pant Work Utility: одежда и аксессуары. фестивальные события; также можно использовать в розничной торговле и на предприятиях. Персонализированный стакан для подружек невесты из нержавеющей стали на 22 унции с индивидуальной виниловой наклейкой с монограммой от Avito Bachelorette Включает в себя подарки для свадебной вечеринки с соломкой и крышкой .

Сообщение *

Персонализированный стакан для подружек невесты из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito Bachelorette Включает соломку и крышечку для свадебной вечеринки

Подарки для свадебной вечеринки: бокалы — ✓ Возможна БЕСПЛАТНАЯ ДОСТАВКА при соответствующих критериях покупки, Купить персонализированный стакан из нержавеющей стали на 22 унции с виниловой наклейкой с индивидуальной монограммой от Avito — Включает соломинку и крышку — Подружка невесты, девичник, Интернет-магазины модной одежды, Флагманские магазины, Индивидуальные рекомендации БЕСПЛАТНЫЕ подарки и ценовое обещание, Получите эксклюзивные предложения для Нового прибытия! .

Как снизить цену на объявлении, чтобы появилась красная стрелочка?

«Черная пятница» в UP-House.RU. Реальные скидки на планшеты, смартфоны, смарт-часы, аксессуары и другие ништяки

Роман Юрьев

Apple дополнила раздел Apple Watch на официальном сайте описанием новых функций

iPhone 6 запечённый в индейке ко Дню благодарения

Робот пылесос ILIFE A4 — незаменимый помощник (и musthave для владельцев домашних животных)

Робот пылесос ILIFE A4 — незаменимый помощник (и musthave для владельцев домашних животных)

| Еще один способ зачеркнуть ценуЭффективная работа в Adobe InDesign

Avito Duplicate Ads Detection, интервью победителей: 2-е место, команда TheQuants | Микель, Питер, Мариос и Сонни | от Kaggle Team | Kaggle Blog

Avito Duplicate Ads Detection. Интервью победителей: 3-е место, команда ADAD | Марио, Жерар, Келе, Правин и Жилберто | от Kaggle Team | Kaggle Blog

Адевинта Начальник отдела продаж

Как успешно взять на себя инициативу — Университет Аитаргет

Что Avito и Aitarget узнали, настроив лидогенерацию в Facebook.

Отведи меня к своему руководителю: пример использования Avito

Использовать Instagram

Будьте мобильны

Целевая аудитория-двойник

Мишень с повышенной точностью

Завершите начатое

Контактная информация службы поддержки Avito.ru (телефон, электронная почта)

· avito-tech / avito-android · GitHub Релизы

Исправления

Мета

Исправления

Мета

Характеристики

Исправления

Мета / Рефакторинг

MBS-11055 обновление kotlin 1.4.3 -> 1.5.20 (# 972)

Характеристики

Исправления

Внутренние изменения

Мета

Документация

Исправления

Мета / Рефакторинг

Исправления

Мета

Характеристики

Документация

Исправления

Мета

Характеристики

Исправления

Мета

Характеристики

Исправления

Напишите нам:

Добавить комментарий Отменить ответ