🥇បញ្ហាបច្ចេកទេសរបស់ Mail.ru Group រដូវរងាឆ្នាំ 2019

ថ្មីៗនេះការការពាររដូវរងារបន្ទាប់នៃនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សានៃគម្រោងបច្ចេកវិទ្យាចំនួនបីរបស់យើងបានកើតឡើង - Technopark (Bauman MSTU), Technosphere (សាកលវិទ្យាល័យ Lomonosov Moscow State) និង Technotrek (MIPT) ។ ក្រុមបានបង្ហាញទាំងការអនុវត្តគំនិតផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ និងដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាអាជីវកម្មពិតប្រាកដដែលស្នើឡើងដោយផ្នែកផ្សេងគ្នានៃ Mai.ru Group ។

ក្នុងចំណោមគម្រោង៖

សេវាកម្មលក់អំណោយជាមួយការពិតបន្ថែម។
សេវាកម្មដែលប្រមូលផ្តុំការផ្សព្វផ្សាយ ការបញ្ចុះតម្លៃ និងការផ្តល់ជូនពីបញ្ជីសំបុត្ររួម។
ការស្វែងរកដោយមើលឃើញសម្រាប់សំលៀកបំពាក់។
សេវាកម្មសម្រាប់ការឆ្លងកាត់សៀវភៅអេឡិចត្រូនិចជាមួយនឹងជម្រើសជួល។
ម៉ាស៊ីនស្កេនអាហារឆ្លាតវៃ។
មគ្គុទ្ទេសក៍អូឌីយ៉ូទំនើប។
គម្រោង "Mail.ru Tasks"
ទូរទស្សន៍ចល័តនាពេលអនាគត។

យើងចង់ប្រាប់អ្នកឱ្យកាន់តែលម្អិតអំពីគម្រោងចំនួនប្រាំមួយដែលត្រូវបានគូសបញ្ជាក់ជាពិសេសដោយសមាជិកគណៈវិនិច្ឆ័យ និងអ្នកណែនាំ។

ការស្វែងរកដោយមើលឃើញសម្រាប់សំលៀកបំពាក់

គម្រោងនេះត្រូវបានបង្ហាញដោយក្រុមនិស្សិតបញ្ចប់ការសិក្សា Technosphere ។ យោងតាមអ្នកវិភាគទីផ្សារម៉ូដនៅប្រទេសរុស្ស៊ីក្នុងឆ្នាំ 2018 មានចំនួនជិត 2,4 ពាន់ពាន់លានរូប្លិ៍។ បុរសបានបង្កើតសេវាកម្មមួយដែលមានទីតាំងជាជំនួយការដ៏ឆ្លាតវៃសម្រាប់ធ្វើការទិញទំនិញជាច្រើនប្រភេទ។ នេះគឺជាដំណោះស្រាយ B2B ដែលពង្រីកមុខងាររបស់ហាងអនឡាញ។

ក្នុងអំឡុងពេលធ្វើតេស្ត UX អ្នកនិពន្ធនៃគម្រោងបានរកឃើញថា "សម្លៀកបំពាក់ស្រដៀងគ្នា" មនុស្សយល់ពីភាពស្រដៀងគ្នា មិនមែនពណ៌ ឬលំនាំនោះទេ ប៉ុន្តែនៅក្នុងលក្ខណៈនៃសម្លៀកបំពាក់។ ហេតុដូច្នេះហើយ បុរសៗបានបង្កើតប្រព័ន្ធមួយដែលមិនត្រឹមតែប្រៀបធៀបរូបភាពពីរប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏យល់ពីភាពជិតខាងនៃន័យធៀបផងដែរ។ អ្នកបង្ហោះរូបភាពនៃវត្ថុសម្លៀកបំពាក់ដែលអ្នកចាប់អារម្មណ៍ ហើយសេវាកម្មជ្រើសរើសផលិតផលដែលពាក់ព័ន្ធទៅនឹងលក្ខណៈរបស់វា។

តាមបច្ចេកទេសប្រព័ន្ធដំណើរការដូចខាងក្រោមៈ

បណ្តាញសរសៃប្រសាទ Cascade Mask-RCNN ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលសម្រាប់ការរកឃើញ និងការចាត់ថ្នាក់។ ដើម្បីកំណត់លក្ខណៈ និងភាពស្រដៀងគ្នានៃសម្លៀកបំពាក់ បណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលមានមូលដ្ឋានលើ ResNext-50 ដែលមានក្បាលជាច្រើនត្រូវបានប្រើសម្រាប់ក្រុមនៃគុណលក្ខណៈ និងការបាត់បង់ Triplet សម្រាប់រូបថតនៃផលិតផលមួយ។ គម្រោងទាំងមូលត្រូវបានអនុវត្តដោយផ្អែកលើស្ថាបត្យកម្មមីក្រូសេវាកម្ម។

នៅពេលអនាគតវាត្រូវបានគ្រោងទុក៖

បើកសេវាកម្មសម្រាប់គ្រប់ប្រភេទសម្លៀកបំពាក់។
បង្កើត API សម្រាប់ហាងអនឡាញ។
ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការគ្រប់គ្រងគុណលក្ខណៈ។
រៀនយល់ពីសំណួរជាភាសាធម្មជាតិ។

ក្រុមគម្រោង៖ Vladimir Belyaev, Petr Zaidel, Emil Bogomolov ។

ទូរទស្សន៍ចល័តនាពេលអនាគត

គម្រោងនៃក្រុម Technopark ។ សិស្សបានបង្កើតកម្មវិធីមួយដែលមានកាលវិភាគទូរទស្សន៍សម្រាប់ប៉ុស្តិ៍ផ្សាយឌីជីថលសំខាន់ៗរបស់រុស្ស៊ី ដែលត្រូវបានបន្ថែមមុខងារមើលប៉ុស្តិ៍ដោយប្រើ IPTV (ប៉ុស្តិ៍អនឡាញ) ឬអង់តែន។

ការលំបាកបំផុតគឺការភ្ជាប់អង់តែនទៅនឹងឧបករណ៍ Android៖ សម្រាប់រឿងនេះពួកគេបានប្រើឧបករណ៍ចាប់ប៉ុស្តិ៍ដែលអ្នកនិពន្ធខ្លួនឯងបានសរសេរអ្នកបើកបរ។ ជាលទ្ធផល យើងទទួលបានឱកាសមើលទូរទស្សន៍ និងប្រើប្រាស់ការណែនាំអំពីកម្មវិធីទូរទស្សន៍នៅលើប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Android នៅក្នុងកម្មវិធីមួយ។

ក្រុមគម្រោង៖ Konstantin Mitrakov, Sergey Lomachev ។

សេវាកម្មដែលប្រមូលផ្តុំការផ្សព្វផ្សាយ ការបញ្ចុះតម្លៃ និងការផ្តល់ជូនពីបញ្ជីសំបុត្ររួម

នេះគឺជាគម្រោងនៅចំនុចប្រសព្វនៃបច្ចេកវិទ្យាផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម និងប្រៃសណីយ៍។ ប្រអប់សំបុត្ររបស់យើងគឺពោរពេញទៅដោយសារឥតបានការ និងសំបុត្រ។ ជារៀងរាល់ថ្ងៃយើងទទួលបានសំបុត្រជាមួយនឹងការបញ្ចុះតម្លៃផ្ទាល់ខ្លួន ប៉ុន្តែយើងបើកវាតិចទៅៗ ដោយយល់ថាវាជា "ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មគ្មានប្រយោជន៍"។ ដោយសារតែនេះ អ្នកប្រើប្រាស់បាត់បង់អត្ថប្រយោជន៍ ហើយអ្នកផ្សាយពាណិជ្ជកម្មទទួលរងការខាតបង់។ ការសិក្សាដោយ Mail.ru Mail បានបង្ហាញថាអ្នកប្រើប្រាស់ចង់ឃើញសេចក្តីសង្ខេបនៃការបញ្ចុះតម្លៃដែលពួកគេមាន។

គម្រោង កិច្ចព្រមព្រៀងសំបុត្រ ប្រមូលព័ត៌មានអំពីការបញ្ចុះតម្លៃ និងការផ្សព្វផ្សាយពីព្រឹត្តិបត្រព័ត៌មានរបស់អ្នក ហើយបង្ហាញពួកវាក្នុងទម្រង់ជាខ្សែបូនៃកាតដែលអ្នកអាចចូលទៅកាន់គេហទំព័រផ្សព្វផ្សាយ ឬអ៊ីមែល។ កម្មវិធីអាចដំណើរការជាមួយប្រអប់សំបុត្រជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ មានបញ្ជីភាគហ៊ុនដែលបានជ្រើសរើស។

គម្រោងនេះមានស្ថាបត្យកម្មមីក្រូសេវាកម្ម និងមានបីផ្នែកសំខាន់ៗ៖

ការអនុញ្ញាត OAuth សម្រាប់ការតភ្ជាប់ងាយស្រួលនៃប្រអប់សំបុត្រ។
ការប្រមូលនិងការវិភាគអក្សរជាមួយនឹងការផ្សព្វផ្សាយ។
ការរក្សាទុក និងបង្ហាញកាតបញ្ចុះតម្លៃ។

គម្រោងនេះប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដំណើរការភាសាធម្មជាតិដោយប្រើធនធាន GPU៖ ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿនក្រាហ្វិកធ្វើឱ្យវាអាចបង្កើនល្បឿនដំណើរការបាន 50 ដង។ ក្បួនដោះស្រាយគឺផ្អែកលើប្រព័ន្ធសំណួរ-ចម្លើយ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបន្ថែមប្រភេទភាគហ៊ុនយ៉ាងឆាប់រហ័សស្របតាមតម្រូវការអាជីវកម្មថ្មី។

ក្រុមនេះមិនត្រឹមតែឈ្នះកន្លែងមួយនៅក្នុងក្រុមកំពូលយោងទៅតាមគណៈវិនិច្ឆ័យប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបានឈ្នះការប្រកួត "កំពូលឌីជីថល 2019" ផងដែរ។ នេះគឺជាការប្រកួតប្រជែងសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍រុស្ស៊ីដែលបង្កើតឧបករណ៍ IT ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃអាជីវកម្ម និងភ្នាក់ងាររដ្ឋាភិបាល ក៏ដូចជាបង្កើនផលិតភាពផ្ទាល់ខ្លួន។ ក្រុមរបស់យើងបានឈ្នះប្រភេទសិស្ស។

សិស្សានុសិស្សមានផែនការធំៗសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍គម្រោងបន្តបន្ទាប់ទៀតគឺ៖

ការរួមបញ្ចូលជាមួយសេវាកម្មសំបុត្រ។
ការអនុវត្តប្រព័ន្ធវិភាគរូបភាព។
ចាប់ផ្តើមគម្រោងសម្រាប់ទស្សនិកជនទូលំទូលាយ។

ក្រុមគម្រោង៖ Maxim Ermakov, Denis Zinoviev, Nikita Rubinov ។

ដោយឡែកពីគ្នា យើងចង់ប្រាប់អ្នកអំពីក្រុមចំនួនបីដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់ដោយអ្នកណែនាំក្រុម Mail.ru ដែលបានធ្វើការជាមួយសិស្សពេញមួយឆមាស។ ការយកចិត្តទុកដាក់ជាពិសេសគឺត្រូវបានយកចិត្តទុកដាក់ចំពោះភាពស្មុគស្មាញនៃគម្រោង ការអនុវត្ត និងការងារជាក្រុមនៅពេលជ្រើសរើសគម្រោង។

គម្រោង "Mail.ru Tasks"

គម្រោងនេះត្រូវបានកត់សម្គាល់ដោយទាំងគណៈវិនិច្ឆ័យ និងអ្នកណែនាំ។

"Mail.ru Tasks" គឺជាសេវាកម្មឯករាជ្យដំបូងគេសម្រាប់ការរក្សាបញ្ជីការងារដែលត្រូវធ្វើដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយក្រុមហ៊ុន។ ក្នុងប៉ុន្មានខែខាងមុខនេះ Tasks នឹងជំនួសបញ្ជីភារកិច្ចនៅក្នុង Mail.ru Calendar ហើយបន្ទាប់ពីគម្រោងនេះត្រូវបានបើកសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ទាំងអស់ វានឹងត្រូវបានដាក់បញ្ចូលទៅក្នុង Mail.ru mobile និង web Mail។

គម្រោងនេះត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើវិធីសាស្រ្ត Offline-first និង Mobile-first ។ នោះគឺអ្នកអាចប្រើកម្មវិធីគេហទំព័របានគ្រប់ពេលវេលា គ្រប់ទីកន្លែង និងនៅលើអ្វីទាំងអស់។ ការចូលប្រើអ៊ីនធឺណិតមិនមានបញ្ហាទេ៖ ទិន្នន័យនឹងត្រូវបានរក្សាទុក និងធ្វើសមកាលកម្ម។ សម្រាប់ភាពងាយស្រួលកាន់តែច្រើន អ្នកអាច "ដំឡើង" កម្មវិធីពីកម្មវិធីរុករក ហើយវានឹងមើលទៅដូចដើម។

ម៉ាស៊ីនស្កេនអាហារឆ្លាតវៃ

នៅក្នុងហាងលក់គ្រឿងទេស យើងមិនអាចកំណត់បានភ្លាមៗថាតើផលិតផលអាហារមួយសមរម្យសម្រាប់យើង ឬអត់នោះទេ តើវាមានសុវត្ថិភាព និងសុខភាពល្អប៉ុណ្ណានោះទេ។ ស្ថានភាពកាន់តែស្មុគ្រស្មាញ ប្រសិនបើមនុស្សម្នាក់មានការរឹតបន្តឹងលើរបបអាហារ អាឡែរហ្សីផ្សេងៗ ឬស្ថិតក្នុងរបបអាហារ។ កម្មវិធី Foodwise Android អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្កែនបាកូដរបស់ផលិតផលមួយ ហើយមើលដោយមិនចាំបាច់មើលថាវាមានតម្លៃឬអត់។
ប្រើវា។

កម្មវិធីមានបីផ្នែកសំខាន់ៗ៖ "ប្រវត្តិរូប" "កាមេរ៉ា" និង "ប្រវត្តិ" ។

នៅក្នុង "ប្រវត្តិរូប" អ្នកកំណត់ចំណូលចិត្តរបស់អ្នក៖ នៅក្នុងផ្នែក "គ្រឿងផ្សំ" អ្នកអាចដកចេញពីរបបអាហាររបស់អ្នកនូវគ្រឿងផ្សំ 60 ដែលរួមបញ្ចូលនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ហើយអានព័ត៌មានអំពីអាហារបន្ថែម។ "ក្រុម" អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដកគ្រឿងផ្សំទាំងមូលក្នុងពេលតែមួយ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកបញ្ជាក់ "បួស" នោះផលិតផលទាំងអស់ដែលមានសាច់នឹងត្រូវបានបន្លិចជាពណ៌ក្រហម។

មានរបៀបពីរនៅក្នុងផ្នែក "កាមេរ៉ា"៖ ការស្កែនលេខកូដ និងការសម្គាល់បន្លែ និងផ្លែឈើ។ បន្ទាប់ពីស្កេនបាកូដ អ្នកនឹងទទួលបានព័ត៌មានទាំងអស់អំពីផលិតផល។ គ្រឿងផ្សំដែលអ្នកបានដកចេញនឹងត្រូវបានបន្លិចជាពណ៌ក្រហម។

ផលិតផលដែលបានស្កេនពីមុនទាំងអស់នឹងត្រូវបានរក្សាទុកក្នុងប្រវត្តិ។ ផ្នែកនេះត្រូវបានបំពាក់ជាមួយនឹងការស្វែងរកអត្ថបទ និងសំឡេង។

របៀបទទួលស្គាល់ផ្លែឈើ និងបន្លែអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកទទួលបានព័ត៌មានអំពីតម្លៃអាហារូបត្ថម្ភ និងថាមពលរបស់វា។ ឧទាហរណ៍ផ្លែប៉ោមមួយមានប្រហែល 25 ក្រាម។
កាបូអ៊ីដ្រាត ដែលមិនអាចទទួលយកបានសម្រាប់មនុស្សដែលមានរបបអាហារកាបូអ៊ីដ្រាតទាប។

កម្មវិធីនេះត្រូវបានសរសេរនៅក្នុង Kotlin “Camera” ប្រើ ML Kit ដើម្បីស្កេនបាកូដ និងកំណត់អត្តសញ្ញាណផ្លែឈើ និងបន្លែ។ ផ្នែកខាងក្រោយមានសេវាកម្មពីរ៖ ម៉ាស៊ីនមេ API ដែលមានមូលដ្ឋានទិន្នន័យ
ដែលរក្សាទុកគ្រឿងផ្សំ 60 និងសមាសធាតុនៃផលិតផល 000 ក៏ដូចជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលសរសេរនៅក្នុង Python និង Tensorflow ។

ក្រុមគម្រោង៖ Artyom Andryukhov, Ksenia Glazacheva, Dmitry Salman ។

សេវាកម្មលក់អំណោយជាមួយការពិតបន្ថែម

មនុស្សគ្រប់រូបបានទទួលអំណោយជានិមិត្តរូបយ៉ាងហោចណាស់ម្តងក្នុងជីវិតរបស់ពួកគេ។ ជាញឹកញាប់សម្រាប់មនុស្ស ការពិតនៃការយកចិត្តទុកដាក់គឺសំខាន់ជាងអំណោយដែលពួកគេទទួលបាន។ អំណោយបែបនេះមិនមានអត្ថប្រយោជន៍ទេ ប៉ុន្តែការផលិត និងការចោលរបស់ពួកគេមានផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានដល់ធម្មជាតិនៃភពផែនដីរបស់យើង។ នេះជារបៀបដែលអ្នកនិពន្ធរបស់គម្រោងបានបង្កើតគំនិតនៃការបង្កើតសេវាកម្មសម្រាប់លក់អំណោយជាមួយនឹងការពិតបន្ថែម។

ដើម្បីសាកល្បងភាពពាក់ព័ន្ធនៃគំនិត យើងបានធ្វើការសិក្សាមួយ។ 82% នៃអ្នកឆ្លើយសំណួរប្រឈមនឹងបញ្ហានៃការជ្រើសរើសអំណោយ។ សម្រាប់ 57% នៃអ្នកឆ្លើយសំណួរ ការលំបាកចម្បងក្នុងការជ្រើសរើសគឺការភ័យខ្លាចថាអំណោយរបស់ពួកគេនឹងមិនត្រូវបានប្រើ។ មនុស្ស 78% ត្រៀមខ្លួនរួចជាស្រេចក្នុងការផ្លាស់ប្តូរដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាបរិស្ថាន។

អ្នកនិពន្ធបានលើកឡើងនូវចំណុចបីយ៉ាង៖

អំណោយរស់នៅក្នុងពិភពនិម្មិត។
ពួកគេមិនយកកន្លែងទំនេរទេ។
នៅក្បែរជានិច្ច។

ដើម្បីអនុវត្តការពិតបន្ថែមលើបណ្តាញ អ្នកនិពន្ធបានជ្រើសរើសបណ្ណាល័យ AR.js ដែលមានពីរផ្នែកសំខាន់ៗ៖

ទីមួយគឺទទួលខុសត្រូវក្នុងការគូរក្រាហ្វិកនៅលើកំពូលនៃស្ទ្រីមកាមេរ៉ាដោយប្រើ A-Frame ឬ Three.js ។
ផ្នែកទីពីរគឺ ARToolKit ដែលទទួលខុសត្រូវក្នុងការទទួលស្គាល់សញ្ញាសម្គាល់ (តួអក្សរពិសេសដែលអាចបោះពុម្ព ឬបង្ហាញនៅលើអេក្រង់របស់ឧបករណ៍ផ្សេងទៀត) នៅក្នុងស្ទ្រីមលទ្ធផលកាមេរ៉ា។ សញ្ញាសម្គាល់ត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ទីតាំងក្រាហ្វិក។ វត្តមានរបស់ ARToolKit មិនអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតការពិតបន្ថែមដែលមិនគួរឱ្យកត់សម្គាល់ដោយប្រើ AR.js ទេ។

AR.js លាក់បញ្ហាជាច្រើន។ ឧទាហរណ៍ ការប្រើប្រាស់របស់វារួមគ្នាជាមួយ A-Frame អាច "បំបែក" រចនាប័ទ្មពេញគេហទំព័រ។ ដូច្នេះ អ្នកនិពន្ធបានប្រើ “បណ្តុំ” នៃ AR.js + Three.js ដែលជួយដោះស្រាយបញ្ហាមួយចំនួន។ ហើយដើម្បីបង្កប់ AR.js ដោយផ្អែកលើ Three.js ទៅក្នុង React ដែលគេហទំព័រគម្រោងត្រូវបានសរសេរ យើងត្រូវបង្កើតឃ្លាំង AR-Test-2 (https://github.com/denisstasyev/AR-Test-2) ដែលអនុវត្តសមាសភាគ React ដាច់ដោយឡែកសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ AR.js ដោយផ្អែកលើ Three.js ។ ការមើលគំរូនៅក្នុងការពិតបន្ថែម និង 3D (សម្រាប់ឧបករណ៍ដែលគ្មានកាមេរ៉ា) ត្រូវបានអនុវត្ត។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយក្រោយមកវាបានប្រែក្លាយថាអ្នកប្រើប្រាស់មិនយល់ថាអ្វីជាសញ្ញាសម្គាល់និងរបៀបប្រើវា។ ដូច្នេះហើយ អ្នកនិពន្ធបានប្តូរទៅបច្ចេកវិទ្យា ដែលឥឡូវនេះត្រូវបានបង្កើតយ៉ាងសកម្មដោយ Google ។ វាប្រើ ARKit (iOS) ឬ ARCore (Android) ដើម្បីបង្ហាញម៉ូដែលនៅក្នុង AR ដោយគ្មានសញ្ញាសម្គាល់។ បច្ចេកវិទ្យានេះគឺផ្អែកលើ Three.js និងរួមបញ្ចូលកម្មវិធីមើលគំរូ 3D ។ លទ្ធភាពប្រើប្រាស់របស់កម្មវិធីមានភាពប្រសើរឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដើម្បីមើលការពិតបន្ថែម អ្នកត្រូវការឧបករណ៍ដែលមានប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ iOS 12 ឬថ្មីជាងនេះ។

គម្រោងនេះមាននៅ (https://e-gifts.site/demo), ដែលជាកន្លែងដែលអ្នកអាចទទួលបានអំណោយដំបូងរបស់អ្នក។

ក្រុមគម្រោង៖ Denis Stasyev, Anton Chadov ។

អ្នកអាចអានបន្ថែមអំពីគម្រោងអប់រំរបស់យើងនៅ តំណនេះ. ហើយចូលមើលប៉ុស្តិ៍ឱ្យបានញឹកញាប់ តិចណូស្ទ្រីមវីដេអូអប់រំថ្មីៗអំពីការសរសេរកម្មវិធី ការអភិវឌ្ឍន៍ និងវិញ្ញាសាផ្សេងទៀតបង្ហាញនៅទីនោះជាទៀងទាត់។

ប្រភព: www.habr.com

បញ្ហាបច្ចេកទេសរបស់ Mail.ru Group រដូវរងាឆ្នាំ 2019