Техничко издание на Mail.ru Group, зима 2019 година

Неодамна, се одржа следната зимска одбрана на дипломирани студенти на три наши технолошки проекти - Технопарк (МСТУ Бауман), Техносфера (Московски државен универзитет Ломоносов) и Технотрек (МИПТ). Тимовите ги презентираа и имплементациите на сопствените идеи и решенијата за реалните деловни проблеми предложени од различни оддели на Mai.ru Group.

Меѓу проектите:

• Услуга за продажба на подароци со проширена реалност.
• Услуга која собира промоции, попусти и понуди од мејлинг листата.
• Визуелно пребарување на облека.
• Услуга за електронско вкрстување на книги со опција за изнајмување.
• Паметен скенер за храна.
• Модерен аудио водич.
• Проект „Mail.ru Tasks“
• Мобилна телевизија на иднината.

Би сакале подетално да ви кажеме за шест проекти кои беа особено истакнати од членовите на жирито и менторите.

Визуелно пребарување на облека

Проектот беше претставен од тим дипломирани студенти од Техносфера. Според аналитичарите, модниот пазар во Русија во 2018 година изнесуваше речиси 2,4 трилиони рубли. Момците создадоа услуга која е позиционирана како интелигентен асистент за купување на огромна разновидност на стоки. Ова е B2B решение кое ја проширува функционалноста на онлајн продавниците.

За време на UX тестирањето, авторите на проектот открија дека со „сличен фустан“ луѓето ја разбираат сличноста не во бојата или моделот, туку во атрибутите на облеката. Затоа, момците развија систем кој не само што споредува две слики, туку ја разбира семантичката близина. Поставувате слика од алиштата за кои сте заинтересирани, а услугата избира производи што се релевантни за нејзините атрибути.

Технички, системот работи на следниов начин:

Невралната мрежа Cascade Mask-RCNN беше обучена за откривање и класификација. За да се одредат атрибутите и сличноста на облеката, за групи на атрибути се користи невронска мрежа базирана на ResNext-50 со неколку глави, а за фотографии на еден производ се користи загуба на тројка. Целиот проект беше имплементиран врз основа на микросервис архитектура.

Во иднина се планира:

1. Стартувајте услуга за сите категории на облека.
2. Развијте API за онлајн продавници.
3. Подобрете ја манипулацијата со атрибутите.
4. Научете да разбирате прашања на природен јазик.

Тим на проектот: Владимир Бељаев, Петр Заидел, Емил Богомолов.

Мобилна телевизија на иднината

Проект на тимот на Технопарк. Студентите создадоа апликација со ТВ распоред за главните руски канали за дигитално емитување, на која беше додадена функцијата за гледање канали користејќи IPTV (онлајн канали) или антена.

Најтешко беше да се закачи антената на уредот со Android: за ова користеа тјунер, за кој самите автори напишаа драјвер. Како резултат на тоа, добивме можност да гледаме телевизија и да го користиме водичот за ТВ програма на Android во една апликација.

Тим на проектот: Константин Митраков, Сергеј Ломачев.

Услуга која собира промоции, попусти и понуди од мејлинг листите

Ова е проект на пресекот на рекламните и поштенските технологии. Нашите поштенски сандачиња се полни со спам и пораки. Секојдневно добиваме писма со лични попусти, но ги отвораме сè помалку, сметајќи ги како „бескорисно рекламирање“. Поради ова, корисниците губат придобивки, а огласувачите претрпуваат загуби. Студијата на Mail.ru Mail покажа дека корисниците сакаат да видат резиме на попустите што ги имаат.

Проект maildeal собира информации за попусти и промоции од вашиот билтен и ги прикажува во форма на лента со картички од кои можете да отидете на веб-страницата за промоција или е-пошта. Програмата може да работи со неколку поштенски сандачиња одеднаш. Постои листа на избрани акции.

Проектот има микросервис архитектура и се состои од три главни дела:

1. Овластување OAuth за практично поврзување на поштенски сандачиња.
2. Собирање и анализа на писма со промоции.
3. Складирање и прикажување картички за попуст.

Проектот користи технологија за обработка на природен јазик користејќи GPU ресурси: графичките акцелератори овозможија да се зголеми брзината на обработка за 50 пати. Алгоритмот се заснова на систем на прашања-одговори, кој ви овозможува брзо да додавате категории на акции во согласност со новите деловни барања.

Овој тим не само што освои место во најдобрите тимови според жирито, туку победи и на натпреварот „Дигитални врвови 2019“. Ова е натпревар за руски програмери кои создаваат ИТ алатки за подобрување на ефикасноста на деловните и владините агенции, како и за зголемување на личната продуктивност. Нашиот тим победи во категоријата студенти.

Учениците имаат големи планови за понатамошен развој на проектот, следните се:

• Интеграција со поштенски услуги.
• Имплементација на систем за анализа на слики.
• Започнување на проект за широка публика.

Проектен тим: Максим Ермаков, Денис Зиновиев, Никита Рубинов.

Одделно, би сакале да ви кажеме за три тима кои беа препознаени од менторите на групата Mail.ru кои работеа со студенти во текот на целиот семестар. Особено внимание беше посветено на сложеноста на проектот, имплементацијата и тимската работа при изборот на проекти.

Проект „Mail.ru Tasks“

Проектот беше забележан и од жирито и од менторите.

„Tasks Mail.ru“ е првата независна услуга за одржување на список со задачи, развиена од компанијата. Во наредните месеци, Tasks ќе ги замени листите со задачи во Календарот Mail.ru, а откако проектот ќе се вклучи за сите корисници, тој ќе биде интегриран во мобилната и веб-поштата на Mail.ru.

Проектот беше имплементиран со користење на пристапите Offline-first и Mobile-first. Односно, можете да ја користите веб-апликацијата во секое време, насекаде и на било што. Пристапот до Интернет не е важен: податоците ќе се зачуваат и синхронизираат. За поголема погодност, можете да ја „инсталирате“ апликацијата од прелистувачот и таа ќе изгледа како мајчин.

Паметен скенер за храна

Во самопослуга не можеме секогаш брзо да утврдиме дали некој прехранбен производ ни одговара или не, колку е безбеден и здрав. Ситуацијата станува посложена ако некое лице има ограничувања во исхраната, разни алергии или е на диета. Апликацијата Foodwise Android ви овозможува да го скенирате бар-кодот на производот и без напор да видите дали вреди.
користи го.

Апликацијата има три главни секции: „Профил“, „Камера“ и „Историја“.

Во „Профил“ ги поставувате вашите преференци: во делот „Состојки“ можете да исклучите од вашата исхрана која било од 60 состојки вклучени во базата на податоци и да прочитате информации за е-додатоци. „Групите“ ви дозволуваат да исклучите цел блок состојки одеднаш. На пример, ако наведете „Вегетаријанство“, тогаш сите производи што содржат месо ќе бидат означени со црвено.

Во делот „Камера“ има два режима: скенирање бар-кодови и препознавање зеленчук и овошје. По скенирањето на бар-кодот, ќе ги добиете сите информации за производот. Состојките што сте ги исклучиле ќе бидат означени со црвено.

Сите претходно скенирани производи ќе се зачуваат во Историја. Овој дел е опремен со текст и гласовно пребарување.

Режимот за препознавање овошје и зеленчук ви овозможува да добиете информации за нивната хранлива и енергетска вредност. На пример, едно јаболко содржи приближно 25 грама.
јаглехидрати, што е неприфатливо за луѓето кои се на диета со малку јаглехидрати.

Апликацијата е напишана во Котлин, „Камерата“ користи ML комплет за скенирање на баркодови и идентификување на овошје и зеленчук. Заднината се состои од две услуги: API сервер со база на податоци,
кој чува 60 состојки и композиции од 000 производи, како и невронска мрежа напишана во Python и Tensorflow.

Тим на проектот: Артјом Андриухов, Ксенија Глазачева, Дмитриј Салман.

Услуга за продажба на подароци со проширена реалност

Секој човек барем еднаш во животот добил симболични подароци. Честопати, за луѓето, фактот на внимание е поважен од подарокот што го добиваат. Ваквите подароци не се корисни, но нивното производство и отстранување имаат негативно влијание врз природата на нашата планета. Вака авторите на проектот дојдоа до идеја да создадат услуга за продажба на подароци со зголемена реалност.

За да ја тестираме релевантноста на идејата, спроведовме студија. 82% од испитаниците се соочиле со проблем да изберат подарок. За 57% од испитаниците, главната тешкотија при изборот бил стравот дека нивните подароци нема да бидат искористени. 78% од луѓето се подготвени да се променат за да ги решат еколошките проблеми.

Авторите изнесоа три тези:

1. Подароците живеат во виртуелниот свет.
2. Тие не зафаќаат простор.
3. Секогаш во близина.

За да се имплементира проширената реалност на интернет, авторите ја избраа библиотеката AR.js, која се состои од два главни дела:

• Првиот е одговорен за цртање графика на врвот на преносот на камерата користејќи A-Frame или Three.js.
• Вториот дел е ARToolKit, кој е одговорен за препознавање на маркер (специјален знак што може да се отпечати или да се прикаже на екранот на друг уред) во излезниот поток на камерата. Маркерот се користи за позиционирање на графиката. Присуството на ARToolKit не ви дозволува да креирате зголемена реалност без маркери користејќи AR.js.

AR.js крие многу замки. На пример, неговата употреба заедно со A-Frame може да ги „скрши“ стиловите низ целата локација. Затоа, авторите користеа „пакет“ од AR.js + Three.js, што помогна да се решат некои од проблемите. И за да го вградиме AR.js врз основа на Three.js во React, во кој е напишана веб-страницата на проектот, моравме да создадеме складиште AR-Test-2 (https://github.com/denisstasyev/AR-Test-2), која имплементира посебна компонента React за користење на AR.js базирана на Three.js. Беше имплементиран преглед на моделот во проширена реалност и 3D (за уреди без камера).

Сепак, подоцна се покажа дека корисниците не разбираат што е маркер и како да го користат. Затоа, авторите се префрлија на технологијата , која сега активно ја развива Google. Користи ARKit (iOS) или ARCore (Android) за прикажување модели во AR без маркер. Технологијата се базира на Three.js и вклучува прегледувач на 3D модели. Употребливоста на програмата е значително подобрена, меѓутоа, за да ја видите зголемената реалност, потребен ви е уред со iOS 12 или понова верзија.

Проектот сега е достапен на (https://e-gifts.site/demo), каде што можете да го добиете вашиот прв подарок.

Тим на проектот: Денис Стасиев, Антон Чадов.

Можете да прочитате повеќе за нашите едукативни проекти на овој линк. И почесто посетувајте го каналот Технострим, таму редовно се појавуваат нови едукативни видеа за програмирање, развој и други дисциплини.

Извор: www.habr.com