Нажмите "Enter", чтобы перейти к содержанию

На устройстве: Sorry, this page can’t be found.

Содержание

Как использовать Google Cast на устройстве Android или мобильном устройстве iOS

Прежде всего, пожалуйста, проверьте следующее:

  • Телевизор и мобильное устройство должны быть подключены к одной и той же локальной домашней сети (проводным или беспроводным способом) 
  • Функция Google Cast доступна в определённых мобильных приложениях.
  • Убедитесь, что на мобильном устройстве используется новейшая версия приложения с Google Cast
  • Для использования функции Cast на устройстве Android должна использоваться операционная система версии Android 2.3 или более поздней
    Примечание: на мобильных устройствах с ОС Android 8.0 и новее функция Chromecast также может быть реализована на уровне самой операционной системы - т.е. передавать контент не только из определённых приложений, но и изображение и звук всего, что происходит в данный момент на смартфоне (включая главное меню устройства). Т.е. эта функция может работать аналогично функции "Дублирование экрана" (Screen Mirroring, Miracast).
     Уточните у производителя вашего мобильного устройства о поддержке Chromecast на уровне системы. У устройств с поддержкой Chromecast на системном уровне значок Chromecast обычно присутствует в "шторке" быстрых настроек (вид, подпись и расположения значка может отличаться в зависимости от мобильного устройства)
  • Для использования функции Cast на устройстве iPhone, iPad или iPod Touch должная использоваться операционная система версии iOS 7.0 или более поздней.

ПРИМЕЧАНИЕ: Потоковое воспроизведение из интернет-браузера Google Chrome на мобильном устройстве в настоящее время не поддерживается.

Для просмотра видеозаписей, телевизионных шоу или веб-сайтов из приложения с Google Cast с устройства Android или мобильного устройства Apple iOS на телевизоре Sony с операционной системой Android сделайте следующее:

  1. Запустите на мобильном устройстве приложение с Google Cast.  
  2. На экране приложения коснитесь иконки Google Cast.


     

  3. Выберите модель телевизора с операционной системой Android.
  4. Воснитесь Воспроизвести (Play) для начала воспроизведения.

    ПРИМЕЧАНИЯ:

  • После прикосновения к Воспроизвести (Play) начнется воспроизведение видео из приложения на экране телевизора.
  • В качестве примера приложения с Google Cast, показанного в шаге 4, используется приложение YouTube.

Устранение проблем с Norton Family на устройстве iOS

Norton Family позволяет вашим детям безопасно пользоваться Интернетом на устройствах iOS и информирует вас об их действиях, чтобы вы могли помочь им при необходимости. Если у вас или вашего ребенка есть какие-либо проблемы с Norton Family, используйте информацию ниже, чтобы узнать возможные причины и основные шаги по устранению неполадок.

Установленные приложения исчезают с устройства iOS моего ребенка

Когда на устройстве iOS начинается запрещенное время, Norton Family скрывает дополнительно установленные приложения, включая &Norton Family, и приложения, установленные по умолчанию, такие как Safari, iTunes Store, App Store и Camera.

Устройства iOS, в отличие от устройств Android, не блокируются полностью. По завершении запрещенного времени или в случае, если вы разблокируете устройство, ваш ребенок снова может пользоваться всеми установленными приложениями. Приложения могут быть переставлены в алфавитном порядке. Объясните ребенку, что это нормальная ситуация и ни одно из его приложений не удалено. Кроме того, посоветуйте ребенку не использовать папки для группировки приложений.

Приложения не появляются даже по завершении запрещенного времени или разблокировки

Проблема может быть связана с неправильной работой сети. Для ее решения выполните следующие действия:

  1. Войдите в учетную запись Norton.

  2. Выберите ребенка, на устройстве которого обнаружена эта проблема.

  3. Выберите пункт , а затем нажмите .

  4. Выберите пункт и нажмите .

На устройстве iOS моего ребенка не работают некоторые функции контроля

Если вы считаете, что некоторые домашние правила не работают должным образом или ваш ребенок может получить доступ к заблокированному содержимому, убедитесь в следующем:

  • Вы настроили параметры на устройстве iOS ребенка, необходимые для эффективной работы Norton Family.

  • Вы установили уровень ограничения в зависимости от возраста ребенка.

  • Ребенок не изменял параметры, используемые для функций контроля Norton Family.

    Для просмотра действий ребенка можно использовать веб-сайт Norton или приложение Norton Family. Если вы используете устройство Android, то можете включить уведомления приложения для родительского контроля, чтобы получать мгновенные уведомления о контроле времени и изменении содержимого.

  • Ребенок использует в Интернете только браузер Norton Family.

  • Домашнее правило включено и настроено необходимым образом.

Возникли проблемы с установкой профиля на устройстве моего ребенка

Эта проблема может возникнуть в случае, если на устройстве уже был установлен профиль. Дополнительные сведения и информация о решении проблемы приведена в разделе Устранение проблем с установкой профиля.

Идентификатор документа (DOCID): v131388548
Операционная система: iOS
Последнее изменение: 06/01/2021

Ошибка: на устройстве Ubuntu 16.04 не осталось свободного места



Я получаю ошибку на ubunto, открывая terminal, говоря следующее: Bash: не удается создать временный файл для here-document: не осталось места ok device

Хотя пространство уже существует.. Эта ошибка возникла внезапно, когда я работал над sublime text

ubuntu-16.04
Поделиться Источник Lily Baker    
13 мая 2017 в 17:10

3 ответа


  • java.io.IOException: на устройстве Android не осталось свободного места

    У нас есть приложение на рынке android, наши пользователи получают много от этой ошибки: java. io.IOException: на устройстве не осталось свободного места Из того, что я узнал до сих пор, я знаю, что у них осталось достаточно места на внешнем хранилище, и это происходит только на Android 2.x . Я...

  • На устройстве не осталось места-Android эмулятор

    У меня есть ошибка, и я не знаю почему, я гуглил ее много раз, но ничего не появилось. com.android.ddmlib.SyncException: на устройстве не осталось свободного места Я убираю и строю проект... Ничего. Я не знаю, что делать дальше. Я говорю об эмуляторе.


Поделиться kongkoro     30 мая 2017 в 11:01



3

Я столкнулся с подобной проблемой. В моем случае после входа в систему на экране не было бы значков,а только курсор. Даже автозавершение в bash-terminal выдало ошибку out-of-memory.

Я попробовал размонтировать /tmp, apt-get autoclean, apt-get clean , но ничего не получилось.

В моем случае удаление больших файлов в~/. cache сработало.

cd ~/.cache
du -sh *
rm -fr <large files/folders>

Как правило, удаление файлов в .cache не вредно, но все же будьте осторожны. В моем случае виновниками были миниатюры и папки pip, взявшие 1G и 3.6G соответственно.

Поделиться Divyang Vashi     21 августа 2020 в 16:00



1

Запустите df -h и посмотрите, есть ли какие-либо папки, заполненные 100%. Похоже, /tmp может быть заполнен.

Поделиться rickdenhaan     13 мая 2017 в 17:14



Похожие вопросы:


cronjob : на устройстве не осталось места

Я прикрепил новый том к экземпляру EC2. Том был успешно прикреплен. Ниже вывод команды. DF-ч Файловая система размер использовано воспользоваться Use% установленный на /dev/xvda1 32Г 8. 1G 22Г 27% /...


На устройстве под управлением Ubuntu не осталось свободного места

Я столкнулся с проблемой на удаленном сервере linux под управлением Ubuntu. Я запустил вычислительно интенсивный процесс, используя MongoDB, и записи Mongo заняли все место на жестком диске машины....


Docker ошибка :системная ошибка : на устройстве не осталось свободного места

Я получаю эту ошибку всякий раз, когда пытаюсь построить свой образ. Поискал в интернете и получил несколько ссылок, но ни одна из них не решила мою проблему. Ошибка: Системная ошибка: write...


java.io.IOException: на устройстве Android не осталось свободного места

У нас есть приложение на рынке android, наши пользователи получают много от этой ошибки: java.io.IOException: на устройстве не осталось свободного места Из того, что я узнал до сих пор, я знаю, что...


На устройстве не осталось места-Android эмулятор

У меня есть ошибка, и я не знаю почему, я гуглил ее много раз, но ничего не появилось. com.android.ddmlib.SyncException: на устройстве не осталось свободного места Я убираю и строю проект... Ничего....


XCode: ошибка фиксации(коммита) в SVN : на устройстве не осталось места

Привет , Я совершаю свой проект в SVN, используя XCode. Я успешно занимаюсь этим уже несколько месяцев. Но вдруг сегодня, во время совершения, он показывает следующую ошибку : Рабочая копия...


git pull: невозможно создать ORIG_HEAD.lock на устройстве не осталось свободного места

У меня возникла проблема, когда при попытке выполнить git pull я получаю следующее сообщение об ошибках: Невозможно создать '/path/.git/ORIG_HEAD.lock': на устройстве не осталось свободного места...


docker start: на устройстве не осталось свободного места

Я нашел один из своих контейнеров внизу. Это уже второй раз, когда у меня возникает такая проблема. Когда я пытаюсь поднять его с помощью docker start, я получаю: Ответ на ошибку от демона:.

..


Ошибка: не удалось расширить файл "pg_tblspc/4815857/PG_11_201809051/16321": на устройстве не осталось свободного места

Мой postgres table occupied 100% memory и хочу его усечь. Когда я использую оператор TRUNCATE TABLE TABLE_NAME , он дает ошибку be below: ERROR: не удалось расширить файл...


Git pull - на устройстве не осталось места ошибка со свободным пространством

Я получаю эту ошибку при попытке git pull: пульт дистанционного управления: подсчет объектов: 6, готово. пульт дистанционного управления: сжатие объектов: 100% (6/6), сделано. пульт дистанционного...

Обновление Вашей ОС Windows 8.1 на устройстве линейки DEPO Neos или DEPO Race до Windows 10 путем чистой установки

Перед обновлением до Windows 10:

• Создайте резервную копию ваших данных на внешнем носителе информации (DVD, USB, USB HDD и т.п.).
• Сохраните или запомните дополнительные системные настройки и настройки программного обеспечения.


• Если вы используете устройство со встроенной батареей (например, ноутбук или планшет) убедитесь, что устройство подключено к сети питания.
• Для получения последних обновлений после установки устройство должно быть подключено к сети Интернет.


Установка Windows 10 на вашу систему:

• Подключите установочный USB или DVD диск с дистрибутивом Windows 10 к системе.
• Включите систему. Произойдет автоматический запуск программы установки. Если не срабатывает автоматический запуск программы установки, измените настройки BIOS.
• Следуйте инструкциям на экране.
• При наличии подключения к сети Интернет после обновления ваша система будет активирована автоматически. В случае, если подключения к Интернет отсутствует, вы можете активировать вашу систему по телефону.


После обновления вашей системы до Windows 10 восстановите ваши личные данные, также рекомендуем вам установить некоторые обновления.

Рекомендуемые обновления и действия:

Загрузите и установите драйверы:

  • Драйверы для чипсета материнской платы доступны по ссылке: Intel_chipset_drivers. ZIP
  • Драйверы для встроенного видеоадаптера доступны по ссылке: Intel_hd_graphics.ZIP
  • Драйверы для звукового адаптера доступны по ссылке: REALTEK_SOUND.ZIP
  • Драйверы для сетевого адаптера доступны по ссылке: REALTEK_ETHERNET.ZIP
  • Драйверы для контроллера USB 3.0 доступны по ссылке: ASMEDIA_USB_3_0.ZIP

В случае установки в Вашей конфигурации дискретного видеоадаптера, необходимо установить следующие драйвера:

Инструкция по обновлению Вашей ОС Windows 8.1 до Windows 10 через резервирование бесплатного обновления.

Настройка гостевой сети Wi-Fi на устройстве в режиме "Точка доступа/Ретранслятор"

Рассмотрим случай, когда используются два интернет-центра Keenetic: один в основном режиме "Роутер" и другой в дополнительном режиме "Точка доступа/Ретранслятор", на котором нужно обеспечить работу гостевой сети Wi-Fi, как на главном роутере.

Потребуется дополнительная настройка интернет-центров. Для работы гостевой сети на ретрансляторе необходимо будет указать VLAN.

Приведем пример. На обоих устройствах выполним следующие настройки гостевых сегментов:

1. Сначала настройте Keenetic в основном режиме работы.

В разделе "Гостевая сеть" выберите порт, к которому будет подключен дополнительный Keenetic в режиме "Точка доступа" (в нашем примере это порт 4).
Установите ему признак "T" (Входит в сегмент с VLAN) и укажите любой незанятый номер VLAN от 4 до 4094 (в нашем примере VLAN ID = 10). После чего нажмите кнопку "Сохранить".

Подключите ретранслятор к 4-му порту главного Keenetic. После этого он появится в разделе "Список устройств" главного роутера. Там же можно посмотреть IP-адрес ретранслятора. Нажав на ссылку "Точка доступа/Ретранслятор", можно зайти в его веб-интерфейс.

2. Теперь настройте дополнительный Keenetic в режиме "Точка доступа/Ретранслятор".

В разделе "Домашняя сеть" нажмите "Добавить сегмент", чтобы добавить сегмент гостевой сети. Задайте имя новому сегменту. В нашем примере это Guest. Задайте имя гостевой Wi-Fi сети (SSID), при необходимости пароль и дополнительные настройки. В нашем примере имя Guest совпадает с именем гостевой сети Wi-Fi главного Keenetic. Включите гостевую сеть переключателем (статус сети должен быть "Включена").

Для двухдиапазонных устройств можно по аналогии включить гостевую сеть Wi-Fi в диапазоне 5 ГГц.

Теперь выберите порт, который подключен к главному Keenetic. В нашем примере это порт 0. Установите ему признак "T" (Входит в сегмент с VLAN) и укажите номер VLAN, такой же как был указан в настройках гостевого сегмента главного Keenetic. В нашем примере VLAN ID = 10.

На этом настройка завершена. Теперь вы можете подключаться к гостевой Wi-Fi сети Keenetic, которая работает на ретрансляторе. Такие клиенты будут получать IP-адреса от главного Keenetic и отображаться в его списке устройств, как если бы они были подключены непосредственно к его собственной гостевой сети.

NOTE: Важно! Если подключаемые к гостевой сети точки доступа устройства не могут получить IP-адрес и сразу отключаются, причина может быть в наличии между ретранслятором и главным роутером - сетевого коммутатора (свича), который не пропускает тегированные кадры 802.1q. В этом случае попробуйте для начала соединить устройства прямым патчкордом. Если это решит проблему, замените или настройте сетевой коммутатор.


Примечание

Аналогичная настройка через интерфейс командной строки интернет-центра:

На основном Keenetic (рассмотрим пример Keenetic с гигабитными портами) добавьте в порт (в нашем примере 4-й), соединяющий его с Keenetic в режиме точки доступа vlan 10 в режиме trunk:

interface GigabitEthernet0/3 switchport mode trunk
interface GigabitEthernet0/3 switchport trunk vlan 10


Затем создайте собственно 10-й vlan:

interface GigabitEthernet0/Vlan10
up
exit


Включите его в мост с гостевой точкой доступа:

interface Bridge1 include GigabitEthernet0/Vlan10


Сохраните созданную конфигурацию:

system configuration save

 
Должна получиться вот такая конфигурация:

interface GigabitEthernet0/3
    rename 4 
    switchport mode access
    switchport mode trunk
    switchport access vlan 1
    switchport trunk vlan 10
    up

!

interface GigabitEthernet0/Vlan10
    up

!

interface Bridge1
    rename Guest
    description "Guest network"
    traffic-shape rate 5120
    include GigabitEthernet0/Vlan10
    include GuestWiFi
    security-level protected
    ip address 10. 1.30.1 255.255.255.0
    ip dhcp client dns-routes
    ip dhcp client name-servers
    up

!


Теперь, для Keenetic в режиме точки доступа (рассмотрим пример Keenetic с 100 мбит/с портами):

Добавьте в порт (в нашем примере 0-й синий порт), соединяющий его с Keenetic в режиме точки доступа vlan 10 в режиме trunk:

interface FastEthernet0/0 switchport mode trunk
interface FastEthernet0/0 switchport trunk vlan 10


Затем создать собственно 10-й vlan:

interface FastEthernet0/Vlan10
up
exit


Создайте точку гостевую точку доступа, так как в режиме точки доступа по умолчанию ее нет:

interface WifiMaster0/AccessPoint1
ssid Guest
up
exit


Создайте сегмент (мост) и включите в него гостевую точку доступа и VLAN10:

interface Bridge1
include FastEthernet0/Vlan10
include WifiMaster0/AccessPoint1
up
exit


Сохраните созданную конфигурацию:

system configuration save

 
Должна получиться вот такая конфигурация:

interface FastEthernet0/0
    rename 0
    switchport mode access
    switchport mode trunk
    switchport access vlan 1
    switchport trunk vlan 10
    up

!

interface FastEthernet0/Vlan10
    up

!

interface WifiMaster0/AccessPoint1
    ssid Guest
    up

!

interface Bridge1
    include FastEthernet0/Vlan10
    include WifiMaster0/AccessPoint1
    up

!


Полное описание команд и их синтаксис можно найти в разделе Центр загрузки, выбрав вашу модель Keenetic.

 

Как разрешить установку приложений из неизвестных источников?

При установке приложений из источников, отличных от Google Play Маркет, вы можете увидеть на своем устройств примерно такую надпись «В целях безопасности на устройстве заблокирована установка приложений из неизвестных источников». Это система безопасности Android. Чтобы появилась возможность устанавливать приложения из иных источников, нужно кое-что сделать — сейчас все сами увидите. Обращаем внимание, что схема будет разной для устройств до версии Android 7 включительно и с 8 версии, поэтому расскажем про оба случая.

Для Android 8 и выше

Начнем с более современных версий Android — в них система позволяет включать разрешение на установку из неизвестных источников для отдельных приложений, а не для всех сразу. Как это выглядит на практике?

Выбираем приложение для установки, тапаем по нему.

Сразу же видим сообщение, что установка приложений из неизвестных источников запрещена. Нажимаем «Настройки».

Поскольку установка приложения (файла APK) происходит через файловый менеджер «Файлы», то начиная с 8 версии Android мы можем предоставить разрешение на установку приложений из неизвестных источников только для этого файлового менеджера. Включаем разрешение.

Возвращаемся назад и нажимаем на кнопку «Установить». Приложение будет установлено.

Можно вручную выбрать все приложения, для которых установка будет разрешена (но лучше ее отключить). Для этого зайдите в «Настройки».

В строке поиска укажите слово «установка» (без кавычек) и выберите нужный пункт меню. У нас он называется «Установка приложений из внешних источников».

Список приложений с возможностью включения разрешений — перед вами.

До Android 7 включительно

Запускаете приложение для установки.

Видите сообщение о запрете установки. Нажимаете «Настройки».

Включаете установку приложений из неизвестных источников.

Читаете информацию о том, что вы несете ответственность за возможный ущерб, нанесенный установленным приложением из неизвестного источника, и если согласны, тапаете ОК.

Вновь запускаете файл APK для установки и устанавливаете, нажав на одноименную кнопку.

Только не забудьте включить запрет на установку приложений из неизвестных источников в настройках (раздел «Безопасность») — для вашей же безопасности.

Видеоинструкция

Еще раз: помните, что вся ответственность по установке приложений из неизвестных источников ложится на ваши плечи. По возможности используйте только магазин Play Market для установки приложений.

Что учесть при устройстве на работу в крупную компанию

Репутацию работодателя

Холдинги и корпорации крайне привлекательны для трудоустройства. Однако в начале карьерного трека необходимо правильно выбрать работодателя. Кому-то не подойдете вы, а кто-то не понравится вам. У одних «гигантов» завышенные требования, у вторых – своеобразные условия труда, у третьих – что-то еще. Как не ошибиться и сделать правильный выбор?

При поиске оптимального варианта следует обратить внимание на положение заинтересовавшей вас компании на рынке, на ее развитие и темпы роста. Важно оценить ее перспективы и свои возможности в ней.

Разыскивая идеальное место работы, не стоит ориентироваться исключительно на отзывы в интернете. Они могут не отражать мнение большинства благонадежных, успешных и реально добросовестных сотрудников и клиентов, ведь одни компании накручивают позитивные оценки, а другие пытаются с помощью подставных личностей очернить конкурентов.

Интересуясь опытом и перспективой работы в компании, необходимо учитывать мнение реально работающих в настоящий момент сотрудников. Поверьте, оно может радикально отличаться от того, что вы видите в интернете.

Факт успешной работы и развития в крупной компании нескольких десятков тысяч человек куда красноречивее говорит о ее привлекательности, чем меньшее (в сравнении с ними) количество отзывов на разного рода интернет-ресурсах.

Собрать информацию о работе крупного предприятия можно из публикаций в СМИ. Они позволяют оценить масштаб компании, ее финансовые показатели, истории успеха сотрудников и так далее. Кроме того, если есть такая возможность, стоит обратиться к знакомым, успешно работающим в конкретной бизнес-структуре – так вы получите информацию из первых рук.

Для иллюстрации рассмотрим сеть магазинов низких фиксированных цен Fix Price, которую я представляю. Она основана в 2007 году и на сегодняшний день является ярким примером успешной крупной компании.

Fix Price открыла больше 4500 магазинов, которые функционируют более чем в тысяче городов на территории России и стран ближнего зарубежья. Об успешном развитии сети можно судить по многочисленным публикациям и телепередачам в СМИ. Изучив их, легко представить, какие карьерные перспективы открываются здесь для персонала различной специализации.

 

Требования к кандидатам

При принятии решения о трудоустройстве важны не только масштабы организации – не лишним будет также проверить открытые вакансии компании, требования к кандидатам и длительность испытательного срока.

В первую очередь, стоит посмотреть, какие позиции, на которые вы могли бы претендовать, есть на сайте самой компании. Также вакансии практически всех крупных предприятий можно найти на специализированных сайтах по поиску работы, где каждая организация имеет свою страницу.

В любой крупной компании обычно очень много вакансий, которые делятся по функциональным сферам (областям деятельности) и территориальному местонахождению.

Вернемся к примеру Fix Price. В разделе «Работа у нас» на сайте компании вакансии разделяются на работу в магазинах, логистических центрах, центральном офисе (специалисты, работники IT, менеджмент, руководители).

Таким образом, соискатель может устроиться на работу в магазинах и на складах по всей России. Также есть возможность получить должность в центральном офисе – для этого необязательно находиться в Москве, так как мы практикуем прием на дистанционную работу, особенно для таких позиций, как работники ИТ.

Ищите себе подходящую работу, ориентируясь на свои навыки. Не следует отчаиваться, если вы специалист без опыта или специального образования. В крупной компании найдется работа для любого уровня знаний. Иногда вы можете просто отослать свое резюме на электронный адрес компании, и менеджеры по персоналу сами предложат подходящее вам место.

 

Карьерные перспективы

На что ориентироваться при поиске работы? Только на уровень зарплаты, который вы видите в объявлении о найме? Конечно же, нет!

Многие розничные компании указывают диапазон заработка от нижнего уровня и до верхнего. Стоит поинтересоваться, при каких условиях вы будете получать максимальную зарплату. Зачастую она выплачивается за «вахтовый метод», то есть работу неделями или месяцами без выходных или с одним выходным.

Понятно, что в таких случаях в объявлении пишут не уровень месячной зарплаты, а заработок в 1,5 или два раза превышающий норму. В других случаях максимальная зарплата выплачивается при выполнении плана, но не факт, что он будет выполняться.

Норма рабочего времени составляет 40 часов в неделю (или около 165 часов в месяц), и зарплата именно за это время отображает реальное соотношение трудозатрат и заработка. Если вы рассчитываете на долгосрочное сотрудничество и карьерный рост, стоит обратить внимание на карьерные перспективы, которые раскрывают многие крупные компании.

Внешнее развитие компании, ее стремления, амбиции и позиция – это верные помощники при принятии решения о сотрудничестве. Тут смогут помочь социальные сети, где все чаще крупные организации заводят свои аккаунты. Если организация следит за своей репутацией, то информация о работе в ней будет ясна и открыта обществу.

 

Систему тестирования и оценки кандидата

Конечно, многое сказать о компании может отбор кандидата на собеседовании. Любой руководитель всегда выдвинет ряд личностных и профессиональных требований, что абсолютно логично, ведь если компания набирает постоянный штат и ее интересуют долгосрочные перспективы, то руководство должно быть уверено в намерениях соискателя.

Чтобы попасть на некоторые позиции, нужно продемонстрировать свои навыки – для этого у работодателя есть система тестирования и оценки. Не нужно сильно опасаться подобного рода тестов, но стоит поинтересоваться порядком оценки кандидата перед собеседованием, чтобы быть настроенным на прохождение заданий.

Менеджеры по персоналу обязательно расскажут вам о наличии системы тестирования и дадут пояснения к требованиям, изложенным в вакансии.

Не стоит расстраиваться, если вы не совсем соответствуете заданным условиям: не все изложенные в вакансии требования обязательны. Пробуйте – и у вас получится!

Сотруднику должны объяснить его права и обязанности, чтобы он имел четкое представление размера своего денежного вознаграждения за выполненную работу и имел перспективы морально-личностного роста в компании.

Иными словами, работник должен понимать, к чему он может стремиться и чего сможет достичь. Должны быть видны перспективы карьерного роста. В крупных компаниях сильный кадровый резерв и пути достижения этого резерва должны быть максимально прозрачными.

 

Персональные возможности

От развития коллектива напрямую зависит развитие сотрудника, а, следовательно, стабильность, положение на рынке и перспективы роста. Персонал компании проходит постоянное обучение с корпоративными и сторонними тренерами, каждый сотрудник по мере развития своих способностей получает возможность занять соответствующую должность.

Также есть возможность прохождения специализированных курсов, часто выходящих за рамки базового функционала сотрудников и позволяющих освоить иные смежные навыки – будь то логистика, IT-технологии или что-то ещё.

Обратите внимание, что именно в крупных компаниях вы имеете возможность ознакомиться с самыми современными технологиями, бизнес-процессами, оборудованием, программным обеспечением, получить опыт участия в исключительных и инновационных проектах. Все крупные компании, в том числе торговые, сейчас занимаются информатизацией, автоматизацей и совершенствованием технологий.

Отдельно стоит отметить разнообразные неформальные программы для сотрудников – совместные поездки, занятия спортом, корпоративы, группы по интересам и прочее. Нематериальные ценности порой сильнее формируют и сплачивают сильный коллектив, нежели материальные. Если компания ставит их развитие в перспективу долгосрочных целей и философии, то на такого работодателя определённо стоит обратить внимание.

 

Как получить максимум

Огромный штат, многоуровневая иерархия, программы переобучения и повышения квалификации, командировки в интересные места, открытие новых филиалов, куда отправляют перспективных сотрудников, – все это создает благоприятный фон для карьеры. Кроме того, сам факт принадлежности к «гиганту» дает бонусы в дальнейшем трудоустройстве или получении повышенного оклада.

Впрочем, здесь большая компания – это огромный мир с большим штатом. Чем больше организация, тем сложнее ее внутреннее строение. Для успешной карьеры нужно не затеряться среди тысяч других сотрудников, продемонстрировать профессиональные успехи, позволяющие начальству оценить ваши навыки, опыт и компетенции.

Какие советы можно дать желающим построить карьеру в большой компании?

  • Будьте целеустремленными

Помните, что к успеху приходит тот, кто стремится быть успешным. У любой крупной компании есть конкретные планы работы и показатели эффективности для ее сотрудников.

Стремитесь быть лидером в достижениях, чтобы на вас равнялись коллеги. Порой от вас будет требоваться самоотдача и способность жертвовать личными интересами ради карьеры, однако начальство по достоинству оценит такое поведение.

  • Добейтесь лояльности руководства и хороших отношений с коллективом

Успех в этих вопросах будет способствовать эффективности вашего труда и гармоничному развитию коллектива. Кроме того, это является еще одним поводом для руководства держать вас на особом счету. Значительным фактором здесь является умение найти общий язык с руководителем.

Дело далеко не в том, чтобы во всем угождать начальникам (многие из которых не приветствуют такой подход). Важно выстроить гармоничные отношения, которые позволят успешно взаимодействовать с руководством, понимать его потребности и учитывать нюансы вашей работы.

  • Помните, что от особенностей компании будут зависеть условия вашего труда

Стоит заранее иметь это в виду и быть готовым к неожиданностям. Например, компаниям, находящимся в процессе расширения и открытия новых офисов, требуются управленцы, готовые к переменам, участию в удаленных проектах, работе с новыми площадками.

Для тех, кто устраивается работать в международные структуры наверняка понадобится знание иностранных языков, порой даже нескольких.

  • Прокачивайте личные навыки

Проходите курсы и тренинги по повышению эффективности, получайте дополнительное образование и приобретайте навыки, смежные вашей профессии.

Главное помнить, что вы сами являетесь кузнецом своего счастья и карьеры. Продвижение по карьерной лестнице напрямую зависит от вашего упорства, усидчивости и целеустремленности, а работа в большой компании сильно поможет вам на пути профессионального развития. 

Фото на обложке: Fotoluminate LLC/shutterstock.com

Свяжитесь с нами сегодня | В исследовании устройств

Присоединяйтесь к нам

Наша команда стремится предоставить нашим клиентам лучшие исследовательские решения. Хочу присоединиться нас в пути? Найдите наши последние доступные роли ниже.

Менеджер по количественным исследованиям

Мы ищем кого-то с более чем 5-летним опытом работы над рядом количественных исследований, включая отслеживание брендов, желательно на нескольких рынках.Опыт разработки и внедрения исследовательских решений, а также работа с клиентами высшего уровня являются обязательными для этой должности.

Подробнее
Операционный директор

Это отличная роль для работы в небольшой команде, которая занимается сбором, мониторингом и обработкой данных маркетинговых и рекламных исследований.

Подробнее
Руководитель отдела количественных исследований

Ключевой член лондонской команды, исполнительный директор по исследованиям будет тесно сотрудничать с директором по исследованиям, чтобы разрабатывать, внедрять и контролировать надежные исследовательские решения для клиентов. Мы ищем кого-то умного, начинающего с 1-2 лет опыта работы в количественных исследованиях, сильные навыки управления проектами необходимы для этой должности.

Подробнее
Старший руководитель отдела количественных исследований

Мы ищем кого-то умного, начинающего самостоятельно с 3-4-летним опытом работы над рядом количественных исследований, желательно с ориентацией на бренд.Для этой должности необходимы опыт на протяжении всего жизненного цикла проекта и сильные навыки управления проектами.

Подробнее

Преимущества встроенного ML

Введение

Если вы следили за развитием искусственного интеллекта и машинного обучения в последние годы, вы почти наверняка узнали о его новаторском потенциале, быстром внедрении в различных отраслях и огромные инвестиции вкладываются как в исследования, так и в приложения.

Но есть одна конкретная область этой растущей отрасли, которая, несмотря на всплеск исследований и целенаправленные инвестиции со стороны крупных игроков, таких как Apple и Google, продолжает оставаться в тени: мобильное машинное обучение . Или, более конкретно, мобильные приложения, которые используют модели машинного обучения (компьютерное зрение, обработка естественного языка) для облегчения иммерсивных и мощных функций и взаимодействия с пользователем.

Если мы немного уменьшим масштаб, мы сможем увидеть этот сдвиг в отрасли с большей ясностью.Задачи искусственного интеллекта, которые раньше выполнялись только в облаке, теперь выдвигаются на передний план, поскольку мобильные устройства становятся более мощными, со специализированным оборудованием и возможностями искусственного интеллекта.

Однако возникает важный вопрос: зачем нам на самом деле выполнять задачи машинного обучения на этих устройствах, если облачные серверы уже обладают такими возможностями? В этом руководстве мы рассмотрим четыре основных преимущества:

Эти преимущества лежат в основе того, что и потребители, и компании хотят и нуждаются в машинном обучении:

  • Потребители хотят и ожидают бесшовного, персонализированного опыта, который работает без перебоев, часто в режиме реального времени.
  • Компании хотят оптимизировать процессы во всех отделах, сократить расходы и преобразовать свои операции для повышения эффективности.

Мобильное машинное обучение имеет уникальные возможности для предоставления этих преимуществ обеим группам. Это особенно верно с учетом того, что к концу 2020 года ожидается, что количество периферийных и мобильных устройств, на которых выполняется вывод ИИ, достигнет 3,7 миллиарда [PDF].

Разработчики мобильных приложений могут многое выиграть от революционных изменений, которые может предложить машинное обучение на устройстве.Это связано с тем, что технология поддерживает мобильные приложения, а именно обеспечивает более плавный пользовательский интерфейс, позволяющий использовать мощные функции, такие как мгновенная диагностика ухода за кожей или мгновенное обнаружение болезней растений.

Столь быстрое развитие мобильного машинного обучения стало ответом на ряд общих проблем, с которыми пришлось столкнуться классическому машинному обучению. По правде говоря, надпись на стене. В будущих мобильных приложениях потребуется более высокая скорость обработки и меньшая задержка.

Вам может быть интересно, почему мобильные приложения AI-first не могут просто выполнять логический вывод в облаке. Во-первых, облачные технологии полагаются на центральные узлы (представьте себе массивный центр обработки данных с большим объемом дискового пространства и вычислительной мощностью). И такой централизованный подход неспособен справиться со скоростью обработки, необходимой для создания плавных мобильных приложений на основе машинного обучения. Данные должны обрабатываться в этом централизованном центре обработки данных, а затем отправляться обратно на устройство. Это требует времени и денег, а гарантировать конфиденциальность данных сложно.

Обозначив эти основные преимущества мобильного машинного обучения, давайте рассмотрим более подробно, почему, будучи разработчиком мобильных приложений, инженером машинного обучения или менеджером по продукту, вы должны внимательно следить за грядущей революцией машинного обучения на устройствах.

Блог Google AI: машинный интеллект на устройстве

Исследование, лежащее в основе этого, началось в прошлом году, когда наша команда разрабатывала системы машинного обучения, которые обеспечивают понимание разговорной речи в Allo и Inbox. Команда Android Wear обратилась к нам и интересовалась, можно ли развернуть эту технологию Smart Reply непосредственно на интеллектуальном устройстве.Из-за ограниченных вычислительных мощностей и памяти интеллектуальных устройств мы быстро поняли, что это невозможно. Наш менеджер по продукту Патрик МакГрегор понял, что это представляет собой уникальную задачу и возможность для команды Expander вернуться к чертежной доске, чтобы разработать совершенно новую, легкую архитектуру машинного обучения - не только для включения Smart Reply на Android Wear, но и а также для поддержки множества других мобильных приложений на устройстве. Вместе с Томом Рудиком, Натаном Бичем и другими коллегами из команды Android Wear мы приступили к созданию новой системы.

Обучение с помощью прогнозов
Простая стратегия построения облегченных диалоговых моделей может заключаться в создании небольшого словаря общих правил (сопоставления ввода → ответа) на устройстве и использовании стратегии простого поиска во время вывода. Это может работать для простых задач прогнозирования, включающих небольшой набор классов с использованием нескольких функций (таких как двоичная классификация настроений по тексту, например, « Я люблю этот фильм », передает положительное настроение, тогда как предложение « Игра была ужасной» ”Отрицательно).Но он не масштабируется для сложных задач на естественном языке, включающих богатый словарный запас и широкую языковую вариативность, наблюдаемую в сообщениях чата. С другой стороны, модели машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (такие как LSTM), в сочетании с обучением графов, оказались чрезвычайно мощными инструментами для изучения сложных последовательностей в задачах понимания естественного языка, включая Smart Reply. Однако сжатие таких богатых моделей для размещения в памяти устройства и для получения надежных прогнозов при низкой стоимости вычислений (быстрое выполнение по требованию) является чрезвычайно сложной задачей.Ранние эксперименты с ограничением модели для прогнозирования лишь небольшого количества ответов или с использованием других методов, таких как квантование или модели на уровне персонажей, не дали полезных результатов.

Вместо этого мы создали другое решение для системы машинного обучения на устройстве. Сначала мы используем быстрый и эффективный механизм для группировки похожих входящих сообщений и проецирования их в похожие («близкие») представления битовых векторов. Хотя есть несколько способов выполнить этот шаг проецирования, например, используя встраивание слов или сети кодировщиков, мы используем модифицированную версию хеширования с учетом местоположения (LSH), чтобы уменьшить размерность с миллионов уникальных слов до короткой последовательности битов фиксированной длины. .Это позволяет нам очень быстро вычислять прогноз для входящего сообщения, на лету, с небольшим объемом памяти на устройстве, поскольку нам не нужно хранить входящие сообщения, вложения слов или даже полную модель, используемую для обучения. .

Шаг проецирования: Подобные сообщения группируются вместе и проецируются на близлежащие векторы. Например, сообщения « привет, как дела? » и «, как дела, приятель? » имеют схожее содержание и могут проецироваться на один и тот же вектор 11100011.Еще одно связанное сообщение: « Привет, все идет хорошо, ?» отображается на ближайший вектор 11100110, который отличается только 2 битами.
Затем наша система принимает входящее сообщение вместе с его проекциями и совместно обучает «модель проекции сообщений», которая учится предсказывать вероятные ответы с помощью нашей полууправляемой среды обучения графов. Среда обучения графов позволяет обучать надежную модель, комбинируя семантические отношения из нескольких источников - взаимодействия сообщение / ответ, сходство слова / фразы, информацию семантического кластера - изучение полезных операций проекции, которые могут быть сопоставлены с хорошими предсказаниями ответов.
Этап обучения: (вверху) Сообщения вместе с прогнозами и соответствующими ответами , если они доступны, используются в среде машинного обучения для совместного изучения «модели проецирования сообщений». (Внизу) Модель проекции сообщений учится связывать ответы с проекциями соответствующих входящих сообщений. Например, модель проецирует два разных сообщения: « Привет, все идет хорошо? »и« Как дела, дружище? ”(внизу в центре) к ближайшим битовым векторам и учится сопоставлять их с соответствующими ответами (внизу справа).
Стоит отметить, что, хотя модель проекции сообщений можно обучить с использованием сложных архитектур машинного обучения и возможностей облака, как описано выше, сама модель находится и выполняет логический вывод полностью на устройстве. Приложения, работающие на устройстве, могут передавать входящие сообщения пользователя и получать прогнозы ответов от модели на устройстве, не покидая устройства. Модель также можно адаптировать к стилю письма и индивидуальным предпочтениям пользователя, чтобы обеспечить индивидуальный подход.
Шаг вывода: Модель применяет изученные прогнозы к входящему сообщению (или последовательности сообщений) и предлагает релевантные и разнообразные ответы. Логический вывод выполняется на устройстве, что позволяет модели адаптироваться к пользовательским данным и личным стилям письма.
Чтобы система на устройстве работала из коробки, нам пришлось внести несколько дополнительных улучшений, таких как оптимизация для ускорения вычислений на устройстве и генерации разнообразных и разнообразных ответов от модели.В ближайшее время у нас будет научная публикация, в которой более подробно описывается работа с машинным обучением на устройстве.

Converse с вашего запястья
Когда мы начали наш путь к созданию этой технологии с нуля, мы не были уверены, будут ли наши прогнозы полезными или достаточно качественными. Мы очень удивлены и взволнованы тем, насколько хорошо он работает даже на носимых устройствах Android с очень ограниченными вычислительными ресурсами и ресурсами памяти. Мы с нетерпением ждем продолжения совершенствования моделей, чтобы предоставить пользователям более приятный опыт общения, и мы будем использовать эту платформу машинного обучения на устройстве для создания совершенно новых приложений в ближайшие месяцы.

Теперь вы можете использовать эту функцию, чтобы отвечать на ваши сообщения прямо с часов Google или любых часов под управлением Android Wear 2.0. Он уже включен в Google Hangouts, Google Messenger и во многих сторонних приложениях для обмена сообщениями. Мы также предоставляем API для разработчиков сторонних приложений Wear.

Благодарности
От имени команды Google Expander я также хотел бы поблагодарить следующих людей, которые помогли добиться успеха этой технологии: Андрея Бродера, Эндрю Томкинса, Дэвида Синглтона, Мирко Раньери, Робин Дуа и Ичэн Фан.

Автор: Суджит Рави, штатный научный сотрудник Google Research

. Для создания передовых технологий, обеспечивающих понимание разговора и распознавание изображений, мы часто применяем комбинации технологий машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети и машинное обучение на основе графов. Однако системы машинного обучения, на которых работает большинство этих приложений, работают в облаке, требуют интенсивных вычислений и значительных требований к памяти.Что, если вы хотите, чтобы машинный интеллект работал на вашем личном телефоне, умных часах или на устройствах Интернета вещей, независимо от того, подключены ли они к облаку?

Вчера мы объявили о запуске Android Wear 2.0 вместе с новыми носимыми устройствами, на которых будет использоваться первая технология машинного обучения Google, предназначенная для интеллектуального обмена сообщениями. Эта система машинного обучения на устройстве, разработанная исследовательской группой Expander, позволяет использовать такие технологии, как Smart Reply, для любого приложения, , включая сторонние приложения для обмена сообщениями , без необходимости подключения к облаку ... так что теперь вы можете отвечать на запросы входящие сообщения чата прямо с часов одним касанием.

Исследование началось в прошлом году, когда наша команда разрабатывала системы машинного обучения, которые обеспечивают понимание разговорной речи в Allo и Inbox. Команда Android Wear обратилась к нам и интересовалась, можно ли развернуть эту технологию Smart Reply непосредственно на интеллектуальном устройстве. Из-за ограниченных вычислительных мощностей и памяти интеллектуальных устройств мы быстро поняли, что это невозможно. Наш менеджер по продукту Патрик МакГрегор понял, что это представляет собой уникальную задачу и возможность для команды Expander вернуться к чертежной доске, чтобы разработать совершенно новую, легкую архитектуру машинного обучения - не только для включения Smart Reply на Android Wear, но и а также для поддержки множества других мобильных приложений на устройстве.Вместе с Томом Рудиком, Натаном Бичем и другими коллегами из команды Android Wear мы приступили к созданию новой системы.

Обучение с помощью прогнозов
Простая стратегия построения облегченных диалоговых моделей может заключаться в создании небольшого словаря общих правил (сопоставления ввода → ответа) на устройстве и использовании стратегии простого поиска во время вывода. Это может работать для простых задач прогнозирования с участием небольшого набора классов с использованием нескольких функций (таких как двоичная классификация тональности по тексту, например.грамм. « Я люблю этот фильм » выражает положительное мнение, тогда как предложение « Игра была ужасной » - отрицательное). Но он не масштабируется для сложных задач на естественном языке, включающих богатый словарный запас и широкую языковую вариативность, наблюдаемую в сообщениях чата. С другой стороны, модели машинного обучения, такие как рекуррентные нейронные сети (такие как LSTM), в сочетании с обучением графов, оказались чрезвычайно мощными инструментами для изучения сложных последовательностей в задачах понимания естественного языка, включая Smart Reply.Однако сжатие таких богатых моделей для размещения в памяти устройства и для получения надежных прогнозов при низкой стоимости вычислений (быстрое выполнение по требованию) является чрезвычайно сложной задачей. Ранние эксперименты с ограничением модели для прогнозирования лишь небольшого количества ответов или с использованием других методов, таких как квантование или модели на уровне персонажей, не дали полезных результатов.

Вместо этого мы создали другое решение для системы машинного обучения на устройстве. Сначала мы используем быстрый и эффективный механизм для группировки похожих входящих сообщений и проецирования их в похожие («близкие») представления битовых векторов.Хотя есть несколько способов выполнить этот шаг проецирования, например, используя встраивание слов или сети кодировщиков, мы используем модифицированную версию хеширования с учетом местоположения (LSH), чтобы уменьшить размерность с миллионов уникальных слов до короткой последовательности битов фиксированной длины. . Это позволяет нам очень быстро вычислять прогноз для входящего сообщения, на лету, с небольшим объемом памяти на устройстве, поскольку нам не нужно хранить входящие сообщения, вложения слов или даже полную модель, используемую для обучения. .

Шаг проецирования: Подобные сообщения группируются вместе и проецируются на близлежащие векторы. Например, сообщения « привет, как дела? » и « как дела, приятель? » имеют схожий контент и могут проецироваться на один и тот же вектор 11100011. Другое связанное сообщение « Привет, все идет хорошо, ? ” отображается на ближайший вектор 11100110, который отличается только 2 битами.
Затем наша система принимает входящее сообщение вместе с его проекциями и совместно обучает «модель проекции сообщений», которая учится предсказывать вероятные ответы с помощью нашей полууправляемой среды обучения графов.Среда обучения графов позволяет обучать надежную модель, комбинируя семантические отношения из нескольких источников - взаимодействия сообщение / ответ, сходство слова / фразы, информацию семантического кластера - изучение полезных операций проекции, которые могут быть сопоставлены с хорошими предсказаниями ответов.
Этап обучения: (вверху) Сообщения вместе с прогнозами и соответствующими ответами , если они доступны, используются в среде машинного обучения для совместного изучения «модели проецирования сообщений».(Внизу) Модель проекции сообщений учится связывать ответы с проекциями соответствующих входящих сообщений. Например, модель проецирует два разных сообщения: « Привет, все идет хорошо? »и« Как дела, дружище? ”(внизу в центре) к ближайшим битовым векторам и учится сопоставлять их с соответствующими ответами (внизу справа).
Стоит отметить, что, хотя модель проекции сообщений можно обучить с использованием сложных архитектур машинного обучения и возможностей облака, как описано выше, сама модель находится и выполняет логический вывод полностью на устройстве.Приложения, работающие на устройстве, могут передавать входящие сообщения пользователя и получать прогнозы ответов от модели на устройстве, не покидая устройства. Модель также можно адаптировать к стилю письма и индивидуальным предпочтениям пользователя, чтобы обеспечить индивидуальный подход.
Шаг вывода: Модель применяет изученные прогнозы к входящему сообщению (или последовательности сообщений) и предлагает релевантные и разнообразные ответы.Логический вывод выполняется на устройстве, что позволяет модели адаптироваться к пользовательским данным и личным стилям письма.
Чтобы система на устройстве работала из коробки, нам пришлось внести несколько дополнительных улучшений, таких как оптимизация для ускорения вычислений на устройстве и генерации разнообразных и разнообразных ответов от модели. В ближайшее время у нас будет научная публикация, в которой более подробно описывается работа с машинным обучением на устройстве.

Converse с вашего запястья
Когда мы начали наш путь к созданию этой технологии с нуля, мы не были уверены, будут ли наши прогнозы полезными или достаточно качественными.Мы очень удивлены и взволнованы тем, насколько хорошо он работает даже на носимых устройствах Android с очень ограниченными вычислительными ресурсами и ресурсами памяти. Мы с нетерпением ждем продолжения совершенствования моделей, чтобы предоставить пользователям более приятный опыт общения, и мы будем использовать эту платформу машинного обучения на устройстве для создания совершенно новых приложений в ближайшие месяцы.

Теперь вы можете использовать эту функцию, чтобы отвечать на свои сообщения прямо с часов Google или любых часов под управлением Android Wear 2.0. Он уже включен в Google Hangouts, Google Messenger и во многих сторонних приложениях для обмена сообщениями. Мы также предоставляем API для разработчиков сторонних приложений Wear.

Благодарности
От имени команды Google Expander я также хотел бы поблагодарить следующих людей, которые помогли добиться успеха этой технологии: Андрея Бродера, Эндрю Томкинса, Дэвида Синглтона, Мирко Раньери, Робин Дуа и Ичэн Фан.

Решение проблем машинного обучения на устройстве | Дивья Джайн | Adobe Tech Blog

Машинное обучение на устройстве - это недавний прорыв, позволяющий запускать интеллектуальные функции машин на личных устройствах пользователей.Несколько лет назад глубокое обучение изменило парадигму машинного обучения (ML), и благодаря этому мы стали свидетелями появления множества новых продуктов в различных сферах, включая здравоохранение, образование, индустриализацию и финансы. Большинство из них возможно из-за неограниченных вычислений облака, а также пересечения огромного количества данных. Однако это также привело к размышлениям и вопросам о проблемах, связанных с конфиденциальностью и управлением данными, и открыло новые возможности для различных компаний, стремящихся приблизить разведку к данным на устройствах пользователей.Машинное обучение на устройстве также дает другие преимущества, такие как производительность в реальном времени и персонализация, и поэтому является важным и естественным пространством для роста в мире машинного обучения, несмотря на связанные с ним проблемы.

Некоторые из популярных библиотек и интерфейсов, используемых для машинного обучения на устройстве.

В отрасли наблюдается множество инноваций в области машинного обучения на устройствах, от нового оборудования до приложений. Однако для предприятия, которое только начинает работать в этой сфере, сложно создать решение, которое может масштабироваться на миллионы устройств с разными версиями и разными способами использования.Это похоже на проблемы, которые мы видели до создания облака, когда распространяли программное обеспечение среди клиентов; стало очень сложно обновлять и поддерживать различные версии. И снова мы сталкиваемся с этой проблемой.

Здесь, в Adobe, учитывая огромное количество приложений и поддерживаемых устройств, эта задача оказалась еще более сложной. Давайте начнем с рассмотрения некоторых проблем, с которыми мы столкнулись при внедрении машинного машинного обучения в наши предложения. На рисунке выше показаны некоторые популярные библиотеки и интерфейсы, используемые для машинного обучения на устройстве.

Одна из ключевых задач, с которыми мы столкнулись, заключалась в том, чтобы предложить решение, охватывающее несколько фреймворков, каждая из которых предоставляет свой собственный набор функций и преимуществ. Не существует общего промежуточного уровня, и, вдобавок к этому, экосистема все еще развивается, библиотеки вывода становятся более зрелыми, а такие технологии, как TVM и NNAPI, все еще появляются.

Для решения этих проблем наш подход заключался в создании решения, которое не теряет гибкости, но поддерживает кроссплатформенную работу.Это решение мы называем Adobe Sensei On-Device Framework. Мы создали уровень абстракции, чтобы можно было экспериментировать с развивающимися технологиями и быстро выполнять итерации. Ключевыми требованиями были кроссплатформенная переносимость, оптимизация для конкретной платформы и производительность, поэтому мы создали общий SDK C ++, который использовал определенную комбинацию оптимизации уровня h / w и платформу машинного обучения для данного устройства. Например, для устройств, использующих операционные системы Windows, мы включили WinML, тогда как для устройств на iOS мы использовали Core ML.Лучшие приложения используют этот SDK для включения функций машинного обучения, а SDK заботится об инкапсуляции всех деталей различных фреймворков.

Это помогло нам создать решение, использующее новейшее машинное обучение, и в то же время дало нам возможность изменять базовую структуру без необходимости выпускать новые выпуски приложений. Это определенно гарантирует нам будущее в постоянно меняющемся ландшафте.

SDK, который использует определенную комбинацию оптимизации h / w слоев и фреймворка машинного обучения в зависимости от типа устройства.

Большая часть обучения и исследований моделей машинного обучения по-прежнему проводится с использованием фреймворков Pytorch, Caffe и Tensorflow, и эти модели могут достигать размера до сотен мегабайт. Скачивание и использование таких больших моделей для устройств невозможно. Следовательно, модели необходимо преобразовать в удобный для устройств формат, такой как CoreML, TFLite или WinML, что также дает дополнительный бонус в виде лучшей производительности логического вывода. Однако эти фреймворки устройств поддерживают только базовые операторы, и в тот момент, когда вы пытаетесь преобразовать модели Pytorch или Tensorflow, они начинают давать сбой на разных уровнях - от не найденных операторов до ошибок компиляции, до больших размеров и т. Д.

Нам пришлось разработать конвейер преобразования, который автоматизирует часть проблемы. Однако многие части конвейера по-прежнему выполняются вручную и требуют вмешательства на различных этапах для преобразования и сжатия. Инструменты конвертации с открытым исходным кодом работают не для всех фреймворков и имеют ограниченную поддержку сжатия.

Еще одна серьезная проблема, с которой мы столкнулись, была связана с управлением версиями устройств. У пользователей разные предпочтения в отношении устройств, от iPhone 6 до iPhone 11, от Samsung Galaxy 7 до Pixel 3.Многие из этих пользователей никогда не обновляют свои устройства и используют более старые версии своих ОС.

Большинство фреймворков работали с последними версиями различных операционных систем, но, поскольку наши клиенты используют все различные версии, нам необходимо поддерживать их все. Нам пришлось либо скомпилировать их на более старых версиях, либо найти альтернативные решения для реализации совместимости между системами.

Точно так же не все поставщики Android реализуют NNAPI так же, как Google, и TFLite не может использоваться в соответствии с этой ссылкой.Следовательно, мы должны создать конвейер для масштабного решения этой проблемы - проект, который все еще находится в стадии реализации.

Мы видим большой интерес со стороны наших продуктовых групп к интеграции этого SDK для доставки машинного обучения на устройство, но большой победой для нашего проекта стало его выполнение. Мы создали внутренний проект с открытым исходным кодом, в котором собрались разные команды. Было очень важно, чтобы люди из разных областей, например те, которые работают с изображениями, видео или документами в компании, собрались вместе, чтобы внести свой вклад и создать что-то, что можно повторно использовать и масштабировать.

Это привело к появлению множества функций, которые можно использовать в разных командах. Объединение разных команд на одной странице и поиск компромиссов между функциями было большой победой для всех нас.

Тем не менее, мы решили только часть уравнения. Мы все еще находимся в процессе создания полноценного конвейера конверсии и работаем над различными областями исследований, связанных с этим. Продвигаясь дальше, наша цель - упростить доступность функций AI / ML для всех типов поверхностей в любом масштабе.Следите за обновлениями, чтобы увидеть, чего мы добьемся дальше!

Потребители должны быть на первом месте - расширение ATS для удовлетворения растущих потребностей в мобильной связи | Адресность

Mobile становится все более важной точкой взаимодействия с потребителями, а глобальная пандемия сделала мобильные возможности еще более привлекательными - универсальный магазин для контента, коммерции и развлечений. Поскольку взаимодействие с мобильными устройствами продолжает расти, а производители мобильных устройств развивают свои политики в ответ на быстро меняющийся ландшафт конфиденциальности, издатели приложений должны адаптироваться, чтобы сбалансировать конфиденциальность и прозрачность потребителей, сохраняя при этом успешный и жизнеспособный бизнес.

Apple AppTrackingTransparency (ATT), например, пытается решить некоторые проблемы конфиденциальности потребителей, но остается несовершенной системой. Многие потребители не знают, что изменение Apple повлияет на доходы издателей мобильных приложений, и в результате потребители могут потерять доступ к своим любимым бесплатным приложениям.

Но есть и серебряная подкладка.

Более трех лет LiveRamp разрабатывает инфраструктуру, которая связывает ресурсы издателя, прошедшие проверку подлинности, со спросом рекламодателей, при этом защищая и сохраняя конфиденциальность потребителей и поддерживая гибкое и прозрачное взаимодействие с пользователем.В мае 2019 года мы официально запустили решение для аутентифицированного трафика (ATS), целенаправленно разработанное с пониманием того, что потребители имеют право взаимодействовать с поставщиками контента во взаимоприемлемом обмене, а издатели имеют право поддерживать прямые, доверительные отношения с их пользователи.

ATS построен с учетом конфиденциальности и прозрачности потребителей, что позволяет LiveRamp быть проактивным и гибким, поэтому наши решения могут развиваться в соответствии с нормативными требованиями и требованиями глобальных руководящих органов, браузеров и производителей устройств.В случаях с мобильными устройствами ATS используется с согласия ATT для обеспечения согласованного взаимодействия между устройствами для издателей, брендов и, в конечном итоге, потребителей. Кроме того, мы постоянно внедряем инновации, чтобы продемонстрировать нашу приверженность созданию надежной экосистемы, в которой потребительский опыт ориентирован на конфиденциальность, прозрачен и предлагает постоянный контроль разрешений и предпочтений данных.

Продолжение инноваций для мобильных издателей

Сегодня мы анонсируем расширение решения для аутентифицированного трафика (ATS) под названием On-Device ATS. Подобно ATS, On-Device ATS - это безопасное и прозрачное решение, ориентированное на приложения, которое обеспечивает адресность в средах iOS и Android, обеспечивая при этом прозрачность и контроль, а также защиту данных, чтобы рекламодатели могли безопасно и надежно обращаться к своей аудитории. В частности, ATS на устройстве позволяет издателям мобильных приложений использовать свои прямые отношения с пользователями для предоставления адресных ресурсов без отправки идентификаторов пользователей или устройств с устройства. Это инновационное усовершенствование, созданное в ответ на новое руководство Apple по iOS 14, помогает установить отраслевой стандарт для адресных решений, ориентированных на людей и обеспечивающих конфиденциальность, которые работают по всем каналам.

On-Device ATS создает фильтры Блума, которые представляют целевую аудиторию маркетологов. Эти фильтры распространяются на устройства конечных пользователей, и затем издатели могут запрашивать фильтр Блума на устройстве с токенизированным идентификатором и передавать идентификатор аудитории мобильным партнерам. Мобильные платформы сопоставляют идентификатор аудитории с идентификаторами сделок, по которым маркетологи могут делать ставки на них. On-Device ATS еще больше открывает путь к решениям для когортных измерений, позволяя атрибуцию multi-touch на iOS без IDFA. ATS на устройстве добавляет уровень конфиденциальности потребителей и является еще одним способом, с помощью которого разработчики контента могут предоставлять адресуемость рекламодателям без мобильных идентификаторов, таких как IDFA и AAID.

Поскольку поставщики контента и разработчики приложений смогут быстро развивать свои методы ведения бизнеса, потребители могут поддерживать свободный доступ к контенту, играм или услугам, на которые они привыкли полагаться. Маркетологи могут продолжить работу с аудиторией, в которой они обычно работают на мобильных устройствах, и расширить возможности измерения за пределами тех, которые предоставляет SKAdnetwork, включая атрибуцию помимо конверсии установки приложений и более детальное измерение без тех же временных задержек.

Масштабируемые и безопасные решения

В конце концов, как On-Device ATS, так и ATS продвигают отрасль вперед, стимулируя сотрудничество между предприятиями и предоставляя поставщикам контента масштабируемые, безопасные и устойчивые бизнес-решения, при этом позволяя потребителям получать доступ к их любимым приложениям, играм и контенту. .

ATS продолжает обеспечивать видимость и контроль для пользователей, а также обеспечивает повышенную адресуемость инвентаря издателя. С момента своего запуска ATS получила широкое и глобальное распространение - на сегодняшний день более 325 издателей по всему миру приняли ATS, в том числе 705% из 20 лучших американских Comscore и 60% из 50 лучших американских Comscore. Кроме того, более 25 предлагают Сторонние платформы приняли инфраструктуру LiveRamp, которая также претерпела изменения, чтобы сделать идентификатор LiveRamp и дополнительные идентификаторы доступными в потоке заявок, помогая издателям и отрасли в целом совместно обеспечивать адресуемость.

Хотите узнать больше о мобильной адресации и какое решение подходит вам? Свяжитесь с [email protected]

Что такое принятие решений на устройстве? | Adobe Target

Принятие решений на устройстве дает возможность кэшировать действия Adobe Target A / B Test и Experience Targeting (XT) на сервере и выполнять принятие решений в памяти с практически нулевой задержкой, не блокируя сетевые запросы к сети Adobe Target Edge.

Дополнительные сведения см. В разделе Введение в принятие решений на устройстве в документации Adobe Target SDKs .

Вебинар

: персонализируйте и тестируйте с нулевой задержкой с помощью решений на устройстве от Adobe Target

Более чем когда-либо перед маркетологами, владельцами продуктов и разработчиками стоит задача оптимизировать общее качество обслуживания клиентов на сайтах, в приложениях и везде, где они общаются со своими клиентами. Множество инструментов с разрозненными данными и сложной реализацией не помогут.

На этом записанном веб-семинаре эксперты по продуктам Adobe Target обсуждают, как перенос критически важных решений по оптимизации взаимодействия с устройства на локальное выполнение с почти нулевой задержкой может открыть двери для интересных новых сценариев использования, одновременно повышая производительность сайта для ваших клиентов.

Учебное пособие: принятие решений на устройстве

Решение

Adobe Target на устройстве обеспечивает доставку контента с практически нулевой задержкой.

Это 7-минутное видео:

  • Описывает принятие решений на устройстве, в том числе его сравнение с другими методами реализации цели
  • Демонстрирует, как включить принятие решений на устройстве в Target
  • .
  • Проверяет образец действия композитора на основе формы, который был настроен с содержимым JSON.
  • Показывает образец узла.Код JS SDK, содержащий ключевую конфигурацию, необходимую для принятия решения на устройстве
  • Демонстрирует результаты в браузере

Дополнительные видеоролики и учебные пособия см. В руководстве Adobe Target Tutorials.

Adobe Tech Blog - Часть 1. Запустите Adobe Target NodeJS SDK для экспериментов и персонализации на пограничных платформах (Akamai Edge Workers)

Щелкните здесь, чтобы получить доступ к сообщению в блоге.

Adobe Tech Blog - Часть 2: Запуск Adobe Target NodeJS SDK для экспериментов и персонализации на пограничных платформах (AWS Lambda @ Edge)

Щелкните здесь, чтобы получить доступ к сообщению в блоге.

On-device Intelligence Workshop - Facebook Research

Принятые статьи

Эффективная специализация нейронных сетей на ПЛИС с универсальной сетью
Хан Цай, Чуанг Ган, Тяньчжэ Ван, Чжэкай Чжан, Сон Хан

Проектирование нейронных сетей с учетом ускорителей с использованием AutoML
Суйог Гупта, Беркин Акин

Сжатие языковых моделей с использованием допированных продуктов Кронекера
Урмиш Таккер, Пол Ватамо, Мэтью Маттина, Джесси Бью

Оптимизация распознавания речи для Edge
Юань Шангуань, Цзянь Ли, Цяо Лян, Разиэль Альварес, Ян МакГроу

Федеративная оптимизация в гетерогенных сетях
Тиан Ли, Анит Кумар Саху, Манзил Захир, Мазиар Санджаби, Амит Талвалкар, Вирджиния Смит

Облегченные сверточные представления для обработки естественного языка на устройстве
Шрей Десаи, Джеффри Го, Арун Бабу, Ахмед Али

Запрос статей

Мы приглашаем принять участие в семинаре по анализу информации на устройствах, который проводится в рамках конференции «Машинное обучение и системы 2020» 4 марта 2020 года в Остине, штат Техас.Темы, представляющие интерес, касаются всего, что связано с включением интеллектуальных устройств, включая, помимо прочего, следующие:

  • Новые возможности устройства для обработки зрения, речи и естественного языка.
  • Распределение возможностей ИИ по всему системному стеку от сбора данных на периферии до облака вместо выполнения всех вычислений в облаке.
  • Машинное обучение для таких системных задач, как сжатие, планирование и кеширование.
  • Обучение на устройстве с сохранением конфиденциальности.
  • Эффективные модели машинного обучения для периферийных устройств.
  • Динамические нейронные сети, такие как раннее завершение и смесь экспертов.
  • Оптимизация модели с учетом платформы.
  • Эффективная конструкция аппаратного ускорителя.
  • Инструменты для моделирования архитектуры, исследования пространства дизайна и отображения алгоритмов.
  • Эффективное выполнение модели на периферийных устройствах, таких как планирование и мозаика.

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *