Авито подать объявление о работе: размещайте вакансии и используйте базу резюме

Авито подать объявление о работе: размещайте вакансии и используйте базу резюме

Содержание

Помощь : Domofond.ru

12 ответов на часто задаваемые вопросы

1. Как разместить объявление на Domofond.ru?

Разместите объявление на сайте Авито. После того как объявление пройдет проверку на соответствие требованиям нашего портала, оно появится на Domofond.ru. Этот процесс занимает не более суток, а в большинстве случаев ― гораздо меньше времени. Мы продолжаем работать над тем, чтобы трансляция объявлений проходила как можно быстрее. Подробнее об этом читайте в разделе «Как подать объявление на Domofond.ru?».

2. Чьи объявления размещаются на сайте?

На портале Domofond.ru размещаются объявления от частных лиц, агентов и застройщиков.

3. Какую недвижимость можно найти на сайте Domofond.ru?

На сайте размещаются предложения о продаже и аренде квартир и комнат, домов, дач, коттеджей, объектов коммерческой недвижимости, а также о продаже земельных участков на территории России. Мы не публикуем объявления о гаражах, машино-местах, а также зарубежной недвижимости.

4. Почему мое объявление о продаже или аренде недвижимости опубликовано на сайте Domofond.ru, хотя я его здесь не размещал?

На сайте Domofond.ru публикуются объявления нашего сайта-партнера Авито. Размещение на Domofond.ru позволяет показать ваш объект еще большему количеству потенциальных покупателей или арендаторов недвижимости, а значит, совершить сделку еще быстрее. Информация о том, что объявление, размещенное на Авито, может быть опубликовано на Domofond.ru, содержится в пользовательском соглашении Авито.

5. Я размещаю объекты на Авито, но не вижу их на Domofond.ru. Как найти свое объявление на сайте?

Объявления на Domofond.ru публикуются не сразу, синхронизация с Авито может занять от 15 минут до 24 часов.

Для того чтобы найти объявления, пожалуйста, выберите тип предложения «Продажа»/«Аренда» и город/метро/район, где расположен объект. Далее воспользуйтесь расширенным поиском по базе объявлений Domofond.ru. Раскройте панель расширенного поиска, нажав на кнопку «Еще фильтры». Введите в строку «Добавить ключевое слово» название компании, ID компании или номер объекта в каталоге Авито. Если вам все же не удалось найти объявление, пожалуйста, напишите об этом через форму связи. Не забудьте дать ссылку на объявление на Авито или указать номер объявления.

6. Как управлять объявлением и удалить его с Domofond.ru?

Управлять вашими объявлениями на Domofond.ru, корректировать информацию или удалять объявления вы можете через ваш личный кабинет на Авито. Пожалуйста, обратите внимание, что изменения в объявление отображаются на Domofond.ru не сразу, синхронизация может занять от 15 минут до 24 часов.

7. В чужом объявлении указана некорректная информация, я столкнулся с объявлением мошенников, что делать?

Если вы обнаружили некорректную информацию в объявлении, пожалуйста, сообщите нам об этом. На странице каждого объявления под описанием находится кнопка «Пожаловаться». Также вы можете написать в службу поддержки через форму обратной связи. Обязательно укажите номер объекта в каталоге или пришлите ссылку на объявление. Опишите, какая именно информация не соответствует действительности и каким образом вам удалось это выяснить.

8. Доступны ли данные о статистике по размещенным мною объектам на Domofond.ru?

Данные о статистике по объявлениям на Domofond.ru пока недоступны. Команда Domofond.ru работает над тем, чтобы эта функция появилась на портале

9. Я хочу разместить рекламу на Domofond.ru. Как это сделать?

Пожалуйста, свяжитесь по этому вопросу с отделом рекламы.

10. Откуда берутся данные, представленные в разделе аналитики?

Мы собираем данные о цене предложения вторичного жилья с сайтов Domofond.ru, Авито, а также из других открытых источников. Для того чтобы предоставить вам максимально точную информацию, мы используем специальный алгоритм, который присваивает разные веса ценам предложения в зависимости от характеристик и поведения пользователя. Подробнее о методике расчета средних цен вы можете прочесть в разделе «Цены».

11. Можно ли использовать информацию и данные, опубликованные на Domofond.ru?

Пользователи могут использовать данные, предоставленные другими пользователями в объявлениях, только для совершения и исполнения сделок в отношении указанных в объявлениях объектов. Подробнее об этом вы можете прочесть в пользовательском соглашении. При использовании данных из раздела «Цены» и информации из раздела «Статьи» ссылка на Domofond.ru как источник информации обязательна.

12. Куда обратиться, если у меня есть другие вопросы и идеи по улучшению сайта? Что если я хочу работать в Domofond.ru?

Пишите нам! Мы будем рады любым комментариям и отзывам о работе портала. Вопросы, связанные с объявлениями, предложения о сотрудничестве, новости недвижимости и темы для статей принимаются через форму обратной связи. Мы читаем все сообщения!

Как оставить отзыв на Авито / как удалить негативный отзыв Avito

Ура! Свершилось! На Авито теперь можно оставлять отзывы. Вы можете пожаловаться на нехорошего продавца или наоборот, оставить хвалебный отзыв о том, кто вам помог.

Что нам это даёт? Да очень много – прежде всего любой покупатель теперь сможет перед покупкой проверить продавца на предмет его чистоты. Например, не секрет, что на Авито встречаются мошенники и недобросовестные дельцы, которые только и думают, как бы нас обмануть.

Содержание статьи:

Новая фишка: отзывы о продавцах на Авито

Ранее журнал ПрофиКомммент уже писал про доставку от Авито, под этой статьей очень много наших читателей оставили свои комментарии, где поделились о работе этого нового сервиса.

Сегодня мы решили рассказать о еще одном новшестве всероссийской барахолки – сервисе рейтингов продавца и отзывах.

С появлением новой опции «Отзывы», любой пользователь сайта может оставить комментарий под профилем продавца и написать туда всё, что он думает о деловых качествах этого человека.

Вот как это выглядит

Если кто-то из посетителей доски объявлений ранее уже имел дело с продавцом, то вы сможете увидеть рейтинг, которым оценили этого продавца в таком виде:

Чтобы прочитать сам отзыв, нужно перейти на профиль продавца:

А здесь нажать на отзыв и убедиться, что за «птица» перед вами:

Однако опция «Отзывы на Авито» работает пока не для всех рубрик.

Рубрики, где можно оставить отзыв о продавце на avito:

  • Личные вещи
  • Бытовая электроника
  • Для дома и дачи
  • Хобби и отдых
  • Животные
  • Транспорт
  • Недвижимость

 

К сожалению пока нельзя оставить отзыв о деятельности:

  • агентств недвижимости,
  • работодателей, размещающих вакансии,
  • компаниях, оказывающих услуги,
  • автодилеров,

то есть обо всех профессиональных участниках доски Авито. По всей вероятности, руководство сайта считает, что предприниматели относятся к своей деятельности более серьезно и на них нареканий со стороны покупателей быть не может. Или боятся, что гневные покупатели наоставляют негативных отзывов, понизят рейтинги компаний на Авито и это скажется на количестве денег, которые платят агентства и компании для своей рекламы в карман Авито.

Также по теме:

Как пожаловаться на продавца Авито и понизить его рейтинг

Если вы недовольны продавцом с Авито, вы можете оставить свой личный отзыв о том, как прошла сделка и что вы обо всем этом думаете.

Чтобы оставить отзыв о продавце на Авито, нужно нажать на его имя, для перехода в его профиль:

В открывшемся окне выбираете «Оставить отзыв» или «Оставьте первый отзыв»:

Здесь же вы можете выбрать из 5 звёзд рейтинга то количество, которое он заслуживает по вашему мнению.

При этом в зависимости от количества звёзд рядом с рейтингом продавца будет поясняющая надпись о его репутации:

  • 1 звезда – нельзя иметь дело;
  • 2 звезды – не рекомендую;
  • 3 звезды – есть над чем работать;
  • 4 звезды – почти нет вопросов;
  • 5 звезд – все отлично.

Все оставленные отзывы сразу не публикуются, а отправляются на модерацию в техподдержку сайта. После их проверки модератором, если всё в порядке и вы не написали ничего неподобающего (вроде матов, оскорблений, нецензурной и противоправной лексики), ваш отзыв будет благополучно опубликован и его смогут видеть все новые пользователи.

Как удалить плохой отзыв Авито

В комментариях посетители доски объявлений часто жалуются, что новая функция добавила хлопот:

  • конкуренты оставляют фейковые комментарии
  • рейтинг покупателя снижается
  • проверить и снять негативный отзыв довольно сложно

 

В итоге продажи на Авито могут упасть и зачастую с этим сложно что-то поделать. Причем продавец может быть не виноват и даже не всегда в курсе из-за чего ему перестали поступать звонки от потенциальных покупателей. Как быть в таком случае, если позарез нужно убрать негативный отзыв с Avito и восстановить свой рейтинг?

Чтобы удалить отзыв на Авито:

  1. нужно написать модераторам,
  2. объяснить причину,
  3. привести доказательства,

с высокой долей вероятности, если отзыв искусственный, его снимут.

Если это не помогло, можно сделать следующее:

  • попросить всех знакомых поставить вам положительный отзыв
  • при любой покупке просить оставить отзыв

Со временем негативный комментарий уйдёт вниз и ваш рейтинг повысится

Не получается зайти на Авито: основные причины

Сайт Avito — одна из удобнейших площадок для того, чтобы выставить свое объявление почти о чем угодно. Им пользуется огромное количество пользователей. Здесь можно встретить самые различные публикации: от личных вещей, и до недвижимости. Тем неприятнее, если в очередной раз, вдруг, не получится попасть на сайт.

Личный кабинет Авито не открывается: основные причины

Весьма неприятная ситуация: пользователь вводит логин и пароль, а сайт не открывается. Так в чем причина?

Причина 1: Неправильные данные

При входе в аккаунт пользователь должен ввести свои данные. Вполне вероятно, что при вводе была допущена ошибка. Достаточно просто снова ввести данные, проверив правильность вводимых символов. Однако, учитывая то, что пароль при вводе закрывается звездочками и увидеть корректность вводимых символов не представляется возможным, нужно нажать на значок глаза в поле ввода, после этого вводимые символы станут видимыми.

Так же возможно, что символы были введены верные, но, по определенным причинам, не в том регистре. Это могло произойти из-за активированной клавиши

«Caps lock». Просто отключаем включенный Caps Lock, и заново вводим данные.

Причина 2: Ошибка браузера

Гораздо реже, но все же случается, что вход блокирует какая-либо ошибка браузера. В данном случае может помочь очистка кэша или файлов cookies. Чтобы решить эту проблему:

Действия производились на примере браузера Google Chrome, но учитывая, что большинство современных браузеров работает на одном движке Chromium, особых различий быть не должно.

  1. Открываем настройки браузера.
  2. Находим ссылку «Показать дополнительные настройки».
  3. Ищем раздел «Личные данные».
  4. Жмем на кнопку «Очистить историю».
  5. Здесь отмечаем:
  • Период удаления: «За все время» (1).
  • «История просмотров» (2).
  • «Файлы cookie, а также другие данные сайтов и плагинов» (3).
  • Нажимаем «Очистить историю» (4).
  • Также стоит проверить, разрешено ли сайтам использовать JavaScript. В разделе «Личные данные» жмем на кнопку «Настройки контента».

    Здесь ищем поле «JavaScript» и отмечаем «Разрешить всем сайтам использовать JavaScript».

    В других браузерах возможны небольшие различия.

    После проведения этих действий пробуем снова войти на страницу.

    Причина 3: Разблокировка ранее заблокированной страницы

    Известна проблема, когда в ранее забаненный аккаунт не удавалось войти после разблокировки. К счастью, проблема легко решаема. Нужно в адресной строке браузера набрать следующий адрес:

    http://www.avito.ru/profile

    После чего нажимаем на «Выйти»

    и снова входим в аккаунт.

    Описанные действия должны решить данную проблему, выполнив их, пользователь снова сможет пользоваться своим Личным кабинетом сайта Авито.

    Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
    Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
    Помогла ли вам эта статья?
    ДА НЕТ

    Подача бесплатных объявлений на Авито

    Еще до того как мы были поглощены всемирной паутиной под названием Интернет, существовали доски объявлений, которые служили людям, как чуть ли не единственный вид распространения информации. Мы прошли многовековой путь от наскальной писанины до тончайших сенсорных панелей и с развитием технологий нам было предоставлено то, чего наши предки были часто лишены - разнообразие и право выбора. И теперь с помощью компьютера и подключения к Интернету человек может удовлетворить множество запросов: найти работу, купить недвижимость, обменяться или продать ненужные ему вещи. И для их реализации существуют доски объявлений.

    Содержание:

    Avito.ru – одна из популярнейший виртуальных досок объявлений. Она многофункциональна: здесь не только продажа самых разнообразных товаров (от мобильных телефонов, прочей электроники и мебели до земельных участков, недвижимости и автомобилей, и даже кошек, собак и других питомцев), но также и предоставление разнообразных услуг (от услуг строителей до проведения мероприятий) и поиска работы или сотрудников.

    Интерфейс сайта Авито максимально прост и понятен, так как аудитория многомиллионная. Можете даже не покидать зону комфорта - всего парочка минут вашего времени уйдет на размещение объявления, после чего остается только ожидать, пока отзовутся потенциальные клиенты.

    Так с чего же начать?

    Чтобы поместить бесплатно объявление на Авито бесплатно необходимо, в первую, очередь создать собственный аккаунт либо же авторизоваться с помощью одной из соцсетей. Далее на конкретных примерах мы покажем, как подать некоторые виды объявлений Данная статья может привлечь внимание, в первую очередь, работодателей и соискателей.

    Как подать объявление о вакансии и поиске сотрудников

    Итак, первое, что Вам необходимо знать – объявления о вакансиях может подавать только компания (частные лица такого права лишены), по этому учтите это еще при регистрации.

    После авторизации на сайте Вы попадаете в личный кабинет.

    Далее необходимо зайти в раздел “Работа”. В самом верху справа размещена надпись “Подать объявление” – на неё необходимо кликнуть. После этого начинается этап непосредственного создания объявления.

    Заполняя определенные разделы, необходимо соблюдать установленные сайтом правила, в противном случае, объявление будет отклонено модераторами. Обратите внимание на описанные ниже пункты, чтобы не допустить ошибок и успешно работать на сайте Авито.

    1. На сайте не может повторяться одна и та же вакансия (даже если они находятся в разных сферах деятельности).
    2. Вакансию стоит размещать только в том населенном пункте, в котором она является открытой. Вы не сможете разместить 1 вакансию в нескольких городах, если она не имеет привязки к определенному работодателю. Что же касается удаленной работы, то привязка к городу тоже должна иметь место, а информацию о возможности удаленной деятельности придется указать в описании.
    3. Одинаковые вакансии, имеющие привязку к одному и тому же месту работы возможны, если они находятся в разных городах, станциях метрополитена. В таких случаях, в тексте объявления нужно указывать должность, наименование и адрес фирмы/магазина.
    4. В одном объявлении нельзя указывать несколько вакансий сразу.

    Например, сообщение “В развивающуюся компанию проводится набор сотрудников на вакантные должности: секретарь, PR-менеджер, бухгалтер” будет отклонено.

    1. На сайте запрещены всякого рода виды мошеннической деятельности (например, сообщения, содержащие предложения о внесении денег на счет работодателя; отправки SMS на платные номера; предложения работы в сфере эротических услуг; предложения об участии в разнообразных политических акциях).

    Чтобы обеспечить Вашему объявлению успех, его необходимо правильно составить. Зачастую, его советуют составлять из трех пунктов:

    • перечень требований
    • обязанности
    • рабочие условия

    Очень важно не ошибиться с видом деятельности, названием должности, и, конечно же, с названием. Помните, что аббревиатуры и сокращения в описании употреблять нельзя. Большим плюсом вашего объявления будет прикрепление фотографии к нему (в качестве изображения можно указывать только логотип фирмы, все остальные будут отклонены).

    Как подать объявление о продаже авто  на Авито

    1. Открываем сайт avito.ru.
    2. Регистрируетесь (как зарегистрироваться смотрите тут).
    3. Если Вы зарегистрированы, то сразу после входа перед Вами Ваш личный кабинет.
    4. Далее кликаете мышкой на “Подать объявление”
    5. Определитесь с категорией (например, с пробегом).
    1. Дальше нужно заполнить поля (город, марка машины и т.д).
    2. Завершающий этап находится в самом низу страницы.

    Для того, чтобы объявление разместили на сайте бесплатно, Вам нужно кликнуть на пакет услуг “Обычная продажа”.

    Как изменить город в объявлении на Авито?

    Очень часто пользователи на различных форумах задают следующий вопрос: ”А можно ли на avito. ru каким-то образом изменить город в объявлении? И если да, то как же сделать?”. Служба поддержки сайта отвечает, что город в существующем объявлении изменить невозможно. Для того, чтобы указать название того населенного пункта, которое Вас устраивает, необходимо просто создать новое объявление, выбрав уже те параметры, которые Вас полностью устроят и не принесут неудобств в будущем. Поэтому настройтесь и будьте предельно внимательны при создании собственных сообщений, ведь это может существенно сэкономить Ваше время и нервы.

    Сервис объявлений OLX.ua: сайт объявлений Запорожье

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:39

    Запорожье, Вознесеновский Сегодня 11:39

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:39

    600 грн.

    Договорная

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:39

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:39

    Запорожье, Днепровский Сегодня 11:39

    Запорожье, Вознесеновский Сегодня 11:38

    Запорожье, Хортицкий Сегодня 11:38

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:38

    Запорожье, Вознесеновский Сегодня 11:38

    Запорожье, Хортицкий Сегодня 11:37

    1 200 грн.

    Договорная

    Запорожье, Коммунарский Сегодня 11:37

    Запорожье, Хортицкий Сегодня 11:37

    200 грн.

    Договорная

    Запорожье, Александровский Сегодня 11:37

    Объявления Мариуполя на 0629.

    com.ua

    Автозапчасти, расходные материалы, аксессуары

    Бизнес, финансы

    Аудио- Видео- Бытовая техника

    Музыкальные инструменты

    Предметы быта

    Хобби, увлечения

    Животные, растения

    Средства связи

    Компьютерная техника

    Здоровье, лекарства

    Промышленность, хозтовары

    Красота и здоровье, косметика

    Ремонт, строительство

    Транспортные перевозки

    Спорт, отдых, туризм

    Отдам бесплатно

    Детские товары

    Ювелирные изделия

    Юридические услуги

    Российский стартап объявлений Avito.

    ru получил $ 75 млн

    Присоединяйтесь к Transform 2021, чтобы узнать о наиболее важных темах корпоративного ИИ и данных. Узнать больше.


    Avito.ru, крупнейший сайт онлайн-объявлений в России, завершил новый раунд финансирования в размере 75 миллионов долларов, сообщил стартап сегодня.

    Легко списать объявления на то, за что люди платили до появления Craigslist, но в России это все еще большой бизнес.

    Сервис

    Avito помогает как частным лицам, так и малым и средним предприятиям (традиционным розничным торговцам, агентствам недвижимости, автосалонам и т. Д.) Получать дополнительный доход при очень небольших затратах. Стартап не взимает плату с пользователей за размещение рекламы, но взимает плату за дополнительные функции, такие как расширенный поиск, выделение рекламы и т. Д. - аналогично спискам товаров на eBay.

    Avito видит около 30 миллионов уникальных пользователей в месяц и около шести миллионов новых элементов, добавляемых в месяц. По оценкам стартапа, к концу 2012 года совокупная стоимость всех товаров, продаваемых на его сайте, превысит 3 процента ВВП России.

    Avito заявила, что будет использовать новый капитал для дальнейшего расширения компании, а также найма дополнительных сотрудников.

    Основанный в 2008 году московский стартап ранее привлек 26 миллионов долларов в 2010 году. На сегодняшний день Avito привлекла 101 миллион долларов от Accel Partners, Baring Vostok Private Equity, Kinnevik и Northzone.

    VentureBeat

    Миссия VentureBeat - стать цифровой городской площадью, где лица, принимающие технические решения, могут получить знания о преобразующих технологиях и транзакциях.На нашем сайте представлена ​​важная информация о технологиях и стратегиях обработки данных, которая поможет вам руководить своей организацией. Мы приглашаем вас стать членом нашего сообщества, чтобы получить доступ:
    • актуальная информация по интересующим вас вопросам
    • наши информационные бюллетени
    • закрытый контент для лидеров мнений и доступ со скидкой на наши призовые мероприятия, такие как Transform
    • сетевых функций и многое другое
    Стать участником

    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 списка 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 кластерные 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 : Кандидат наук кандидат теоретической физики, доцент-исследователь, а также предыдущий опыт работы в Kaggle.

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

    Сонни Ласкар : Я менеджер-консультант по аналитике в Microland, работаю над внедрением решений для больших данных; в основном занимается 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:

    1. Раннее объединение на основе положения в таблице лидеров.
    2. 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).
    3. Создайте несколько разных классификаторов и регрессоров независимо с удерживаемой выборкой.
    4. Объединить работу всех участников
    5. 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

    Чтобы упреждающе находить чрезмерно подходящие функции, 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 / среднее.
    • 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.
    • nGrams Особенности (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.
    • Расстояние между заголовками и описаниями:
    • Особенности подсчета и соотношения специальных символов:
    • Особенности 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.
    • медуз дистанции.
    • 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.
    • Счетчик 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, которые содержат 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 особенностью (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.

    Feature Engineering vol 2: Те, которые не прошли

    Переоснащение , вероятно, было 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 пробовали обучить модель на очищенных данных и использовать предварительно обученную модель, размещенную 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 количество пропущенных слов примерно до 20%), 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 пробовали 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 в таблице 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 доминирующими 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 значений Infinity на 99999,99. Было получено 0.95143 в частной таблице лидеров. Бэггинг добавил примерно 0,00030.

    Обучено всем нашим окончательным функциям, преобразованным с помощью стандартного масштабатора, а также с помощью логарифма плюс 1, где все отрицательные функции заменены нулем. 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. В частной таблице лидеров он набрал 0,94912 . Он дал + 0,00080–90 при усреднении ранга с моделью XGBoost

    Modeling vol 2: Те, которые не сделали

    Мы создали 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 несколько 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 14 вышеупомянутых моделей.Случайный лес Sklearn, который показал себя немного лучше, чем XGBoost (0,95290 против 0,95286). Их средний рейтинг дал наш лучший результат в таблице лидеров: 0,95294

    Процесс моделирования и мета-моделирования также проиллюстрирован ниже:

    Спасибо участникам 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, так как 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 достаточно 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 мы собрались вместе, чтобы объединить все в одно функциональное пространство и построить для него модели.

    Микель Бобер-Иризар (анокас) - молодой и амбициозный специалист по данным и энтузиаст машинного обучения.Он принимал участие в различных соревнованиях по прогнозному моделированию, а также разработал алгоритмы для решения различных задач, включая финансовые прогнозы и медицинскую диагностику. Микел 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 в области машинного обучения 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.

    Kaggle Avito Demand Challenge: решение на 18-м месте - нейронная сеть | Автор: Kung-Hsiang, Huang (Steeve)

    Как показано на изображении выше, моя модель NN состоит из 4 различных модулей, которые используют все данные, предоставленные организатором, изображения, категориальные, непрерывные и текстовые данные.Я объясню каждый из разделов в следующих параграфах.

    Непрерывный

    Это самый неудивительный раздел. Входной тензор непрерывных функций напрямую связан с другими модулями. Следует отметить, что обработка нулевых значений. Если отсутствуют непрерывные данные, я указываю либо 0, либо средние значения.

    Категориальные

    Для категориальных данных применяется слой внедрения, чтобы узнать скрытое представление этих дискретных значений. Я знаю, что это может быть не новая идея, но это был мой первый раз, когда я использовал категориальное встраивание, поскольку я никогда не использовал NN для работы со структурированными / табличными данными.Понятие категориального вложения похоже на вложение слов. Категориальные значения отображаются на обучаемые векторы внедрения, так что эти векторы содержат значения в скрытом пространстве. Это помогает избежать редкости категориальных функций с горячим кодированием и повысить производительность модели.

    Текст

    Текстовая часть моей сети NN относительно проще, чем подход других победителей. Нет ни сложной повторяющейся единицы, ни сверточного слоя, ни предварительно обученного встраивания.Я не уверен, почему, но ни один из них не работает на моей модели NN. Единственный трюк здесь - это использование общего слоя встраивания, мотивированного второстепенным решением в задаче Mercari. Две текстовые записи, заголовок и описание, встраиваются на основе одной и той же матрицы встраивания. Это не только помогает ускорить обучение NN, но также приводит к более быстрой сходимости и меньшим потерям.

    Image

    Мой первый подход к данным изображений заключался в использовании предварительно обученных моделей ImageNet для извлечения функций с головой или без головы этих моделей.Я пробовал ResNet50 и InceptionV3; к сожалению, ни один из них не работал. В то время, когда до соревнований оставалось около 2 недель, кто-то на дискуссионном форуме сказал, что его модель включает несколько слоев свертки для обучения необработанного изображения вместе с другими функциями. Поэтому я начал переписывать свой код, чтобы он использовал генератор для чтения изображений и табличных данных, поскольку было невозможно загрузить все данные изображения в RAM. Опробовав несколько структур, я обнаружил, что мне лучше всего подходят 1 ячейка InceptionV3 + несколько слоев свертки (поскольку у меня был только графический процессор K80 на GCP, проверка результатов всего нескольких экспериментов занимает очень много времени) .

    1. Решение NN, занявшее первое место, также столкнулось с низкой производительностью извлеченных функций из большинства предварительно обученных моделей ImageNet. Они собрали верхние слои VGG + средние уровни ResNet50. Самая большая разница между их подходом и моим предыдущим заключается в том, что перед объединением извлеченных функций изображения с другими записями они применили средний пул и добавили плотный слой.
    2. Взаимодействие категориальных признаков: объедините две категориальные особенности и обработайте их как новую функцию.
    3. Обучение без учителя: используйте автоэнкодер для извлечения векторов из категориальных данных.
    4. Стратегия проверки: помните, что значение перекрывающейся функции между каждой складкой должно быть таким же, как и при разделении на поезд / тест. (особенно идентификатор пользователя в этом соревновании)
    5. Функция потерь: все 3 лучших решения используют двоичную кросс-энтропию в качестве функции потерь, в то время как я использовал MSE для всего соревнования. Мне следовало бы попробовать больше функций потерь, таких как потеря BCE и Huber.
    6. Штабелирование: мы начали штабелирование за неделю до окончания конкурса, поэтому у нас есть только несколько базовых моделей с неглубоким штабелированием.Почти во всех топовых решениях использовалось большое количество моделей для более широкой и глубокой укладки (занявший второе место использовал 6 слоев…)

    Мне очень понравилось это соревнование. Я хотел бы поблагодарить своих товарищей по команде, всех людей, которые публично делятся своими идеями / решениями. Я многому у вас научился! Я также хотел бы поблагодарить Kaggle и организаторов за проведение такого грандиозного конкурса. Без вас я бы не смог отточить свои навыки машинного обучения.

    Если вы хотите узнать больше о моем решении, вы можете обратиться к этому репозиторию Github.

    Новые игроки на рынке онлайн-рекламы в России пытаются составить конкуренцию Avito / Sudo Null IT News

    Рынок автомобилей, недвижимости, объявлений о работе и предложений о работе сегментирован - есть много региональных игроков, и это сложно оценить Об этом заявил генеральный директор Pronto Media Николас Дадиани. «Предположим, что вне Avito они создают рынок еще примерно на 3 миллиарда рублей, тогда общий размер рекламного рынка Рунета в 2015 году составит около 12 миллиардов рублей», - предполагает Дадиани.

    Аналитики Goldman Sachs в своем исследовании прогнозируют, что к 2020 году Avito станет лидером российского рынка в категории общих объявлений, в которой он займет 98% рынка. Но в финансовом отношении этот сегмент будет самым маленьким: его объем составит 61 миллион долларов (около 4,3 миллиарда рублей), а весь российский рынок онлайн-рекламы вырастет почти в 4 раза - до 47 миллиардов рублей (667 миллионов долларов). по данным Goldman Sachs.

    Эксперты Goldman Sachs оценивают сегмент онлайн-рекламы недвижимости в 2020 году в 242 миллиона долларов (17 миллиардов рублей), автомобильных объявлений и объявлений о вакансиях - в 182 миллиона долларов (около 13 миллиардов рублей) каждый.

    Новые успехи Avito

    17 августа стало известно, что выручка Avito AB, владеющей российским сервисом онлайн-объявлений Avito.ru и сайтом недвижимости domofond.ru, выросла на 86% и составила 2,9 миллиарда рублей (45,6 миллиона долларов). Первым об этом сообщил шведский инвестиционный фонд Vostok New Ventures, который является акционером Avito.

    В конце прошлого года южноафриканский медиахолдинг Naspers купил 50,5% Avito, увеличив свою долю до 67.9% с 17,4%. В рамках этой сделки компания была оценена в 2,7 миллиарда долларов, включая средства на счетах примерно в 240 миллионов долларов. В декабре Avito распределила почти все деньги, 230 миллионов долларов, в качестве дивидендов акционерам.

    Vostok New Ventures не участвовал в сделке и сохранил за собой 13,3% акций Avito. Стоимость Avito на конец июня оценивалась в 2,48 миллиарда долларов.

    Вся выручка получена с российского сайта Avito.ru.EBITDA во II квартале 2016 года составила 59,7%, или 1,7 млрд рублей (27,2 млн долларов США), против 50,5%, или 794 млн рублей, годом ранее.

    Avito просмотрели 30 миллиардов страниц, из них 56% были просмотрены с мобильных устройств.

    В прошлом квартале выручка компании также выросла на 86%, до 2,249 млрд рублей.

    Юла


    10 августа Mail.ru Group впервые официально объявила о развитии собственного сервиса интернет-рекламы «Юла». Это произошло через 9 месяцев после его фактического запуска.«Юла» ежемесячно собирает более 2,5 млн пользователей мобильных устройств. Об этом "Ъ" сообщили в компании. MRG надеется развивать сервис за счет ранее сформированной пользовательской аудитории. Поэтому компания готова вложить большие суммы в свой новый проект, чтобы в будущем достойно конкурировать с Avito.

    «Юла» предлагает пользователям способ продажи и возможность приобретения товаров в непосредственной близости от покупателя и продавца. «Мы ориентируемся на мобильный рынок, потому что смартфон - это универсальное устройство, которое помогает фотографировать, звонить и писать, а также позволяет определять геолокацию, в отличие от настольного компьютера», - объясняет менеджер проекта Юла Егор Абрамец. «В то же время мобильный телефон - это фильтр для размещения оригинальных фотографий, поскольку гораздо проще скопировать чужую картинку с веб-сайта и разместить ее в рекламе на персональном компьютере».

    Продавец может зарегистрироваться в приложении через аккаунт в социальной сети или по номеру мобильного телефона, загрузить фото товара и заполнить описание - и объявление появится в ленте. В сервисе интегрирован внутренний мессенджер и телефонные звонки, что позволяет уточнить все вопросы и назначить встречу.

    Пока что Юла бесплатна для покупателей и продавцов. «Теперь мы стоим перед целевыми аудиториями», - заявляет Mail.ru Group, не раскрывая статистику по загруженной рекламе.

    Отличительной особенностью «Юлы» является отображение рекламы с учетом местоположения и интересов пользователя, обратите внимание на Mail.ru Group. «Юла» на основе геолокации пользователя показывает самые близкие предложения, поскольку геолокация продукта также записывается во время создания рекламы, - говорит г-н Абраметс. По его словам, SDK для социальных сетей позволяет получить социально-демографические характеристики пользователя, если он разрешил доступ.«На основе социальной сети мы предлагаем категории, соответствующие его интересам», - сказал он.

    Ставка на мобильность дает ряд конкурентных преимуществ - оптимальное предложение по геолокации, которое значительно экономит время поиска, поэтому «абсолютно оправдано», - считает акционер Run Capital Андрей Романенко. «Это должно положительно сказаться на конверсии. У проекта есть все шансы на успех, учитывая его принадлежность к Mail.ru Group и большую аудиторию пользователей, потому что тематический сайт в продуктовой линейке компании был недостающим звеном », - сказал он.По данным TNS, в июне общая аудитория проектов, входящих в Mail.ru Group, составила 56,1 млн человек.

    Пока безусловным лидером на российском рынке является онлайн-классификатор Avito. Но в то же время Avito также является положительным примером для российского интернет-рынка. Осенью 2015 года компания была оценена в 2,7 миллиарда долларов в рамках сделки по покупке Naspers 50,5% акций компании. Это примерно половина капитализации MRG. Naspers также является акционером Mail.ru Группа.

    Первая версия приложения Юла была запущена 15 октября 2015 года, следует из сообщения компании. По словам источника на рынке, MRG активно использовала ресурсы своих сетей «Одноклассники» и «ВКонтакте» для привлечения аудитории к новому сервису. Несмотря на это, «Юла» отстает от Avito почти в 10 раз, по данным Avito. Последний со ссылкой на данные Фонда общественного мнения утверждает, что его аудитория составляет 20 миллионов человек.

    Яндекс.Вертикальный


    В январе 2016 года Яндекс выделил два подразделения, которые приносили ему нерекламную выручку, в отдельные структуры - Яндекс.Такси и сервис Яндекс.Вертикал. Оказание услуг поможет диверсифицировать риски и снизить долю рекламы в структуре выручки Яндекса, которая сейчас составляет почти 99%.

    Яндекс. Вертикаль будет включать все рекламные сервисы Яндекса - Авто.ру, Яндекс.Недвижимость, Яндекс.Работа и Яндекс.Путешествия. Яндекс.Вертикаль планирует составить конкуренцию лидеру российского рынка Авито.

    Вот что рассказал РБК генеральный директор Яндекс.Вертикаль Антон Забанных:

    В 2010 году были запущены сервисы агрегирования Яндекс.Авто и Яндекс.Недвижимость. Их целью было «пропылесосить» всю рекламу в Интернете в себя и предоставить удобный поиск. Таким образом, партнеры получали трафик, а мы монетизировались за счет рекламы. Сейчас мы постепенно отходим от этой модели - рынок меняется, его участникам становятся интересны другие форматы.

    С покупкой Авто.ру мы полностью отказались от предыдущей модели: мы не распределяем трафик, а покупатели и звонки, и мы больше не агрегируем рекламу. У Яндекс.Недвижимости такая же история: изначально сервис был агрегатором рекламы, но в декабре 2014 года мы начали принимать рекламу напрямую. Правда, проблем с таким подходом очень много, но мы их решаем.

    Главное - это качество информации. Знаете, вообще все, что мы делаем, людям очень неудобно.Допустим, вы хотите купить машину. Казалось бы, покупка новой машины - более комфортный сценарий, чем попытки найти хорошую подержанную машину. Однако определившись с маркой, вы нигде не сможете увидеть, какие автомобили сейчас есть в салонах. Придется обходить эти салоны, общаться с менеджером, который деловито зачитывает список опций для каждой машины, не называя цены.

    Автомобили с пробегом еще хуже. Есть объявления, которые, кажется, касаются каких-то объектов из физического мира, но насколько они правдивы, никому вообще не ясно.Мы хотим устранить эту непрозрачность, этот хаос. Мы не хотим быть просто досками объявлений, мы хотим стать объективным средством выбора.

    _________________________________________________________________________________________

    Тем не менее пока на Авито один из самых популярных сайтов в Рунете. Однако после введения платной рекламы на этом сервисе ситуация может несколько измениться.

    PS

    К концу 2015 года ежемесячная аудитория Рунета достигла 83 млн человек - столько россиян старше 12 лет пользуются Интернетом каждый месяц.По данным Фонда «Общественное мнение» проникновение составило 67%; Группа TNS зафиксировала 68%. Города-миллионники достигли потолка, здесь аудитория практически перестала расти, следует из исследования Яндекса.

    В среднем с одного устройства просматривается около 13 различных сайтов на смартфоне и 27 на компьютере. Яндексу удалось выделить 28 сервисов, востребованных пользователями Рунета вне зависимости от географии. На их долю приходится треть просмотров страниц из каждого города.

    Самыми популярными сайтами являются социальная сеть ВКонтакте, Avito online classifid, Почта.ru, социальная сеть Одноклассники, видеохостинг YouTube, а также китайский интернет-магазин Алиэкспресс.

    r4 avito касабланка

    Апартаменты Casablanca 4 с видом на сад, балконом и чайником расположены примерно в 60 м от пляжа Уиллард. Kamar-kamarnya yang berukuran besar mencakup Wi-Fi бесплатно, спутниковое телевидение, дан балкон прибади. Вилла с 6 спальнями и 4 ванными комнатами, полностью оборудованной кухней, большой гостиной зоной и пышным садом. Véhicules: повод для путешествий.Не упустите возможность посетить предложения R4 в Касабланке. Наши гости хвалят завтрак и внимательный персонал в наших отзывах. Casablanca Suites Terletak di tempat berjalan kaki di tepi pantai Peñiscola. Biens Domestiques et personnels. Новая недвижимость, которую можно найти повсюду в Марокко. Авито Касабланка на Facebook. Перевести описание на английский язык (США) с помощью Google Translate? Подробнее о вакансиях в Касабланке. Vente et location d'immobilier: особняки, апартаменты. Vente et location d'immobilier: особняки, апартаменты.Viesnīcas plašajiem numuriem ir bezmaksas bezvadu internets, satelīttelevīzija un privāts balkons. Присоединяйтесь к Facebook, чтобы общаться с Авито Касабланкой и другими людьми, которых вы, возможно, знаете. حة لبيع و را ء و راء ميع العقارات في المغرب Остановитесь на этом 3-звездочном пляжном курорте в Ринкон-де-Гуаябитос. В настоящее время Касабланка предлагает более 180 вакансий на сайте Bayt.com. Vente et achat des accessoires téléphoniques Avito Stores, легко управляйте своим интернет-магазином и получайте доступ к нему. Отель Casablanca Suites légkondicionált szobái járólapos padlóval és világos berendezéssel ellátottak.Faites vous plaisir grâce à une large sélection de R4 dans Voitures à des prix défiant toute concurrence. Поблизости расположены популярные достопримечательности рынка Тяньгуис и пляжа Плайя-Бесо. После тесного сотрудничества с предпринимателями мы пригласим 8 лучших участников принять участие в интервью жюри с ведущими инвесторами и посоревноваться за звание самого многообещающего стартапа на посевной стадии Seedstars Casablanca 2019. Перевести описание обратно на французский (Франция), автор: Покупая этот товар, вы совершаете транзакции с помощью Google Payments и соглашаетесь с Google Payments, Attijari Mobile: мой банк всегда под рукой Attijariwafa bank. Пятница 11:30 - 22:00 Vente en ligne, livraison à domicile, le paiement cash à la livraison Viesiem ir pieejama terase ar āra peldbaseinu un skatu uz Vidusjūru. 20 лучших стартапов из Касабланки будут приглашены на тренинг, проводимый нашей собственной командой Seedstars, а также местными и региональными наставниками! Наслаждайтесь бесплатным завтраком, бесплатным Wi-Fi и бесплатной парковкой. Название: ZONAL 2019 - Casablanca - R4 Автор: JF Дата создания: 09.06.2019 21:33:36 Avito lance son nouvel espace entièrement dédié à l'immobilier neuf Retrouvez plus de détails en vidéo, et sur notre site immoneuf.avito.ma. Avito est le premier et plus grand site marocain de petites annonses gratuites que tous les marocains peuvent utiliser for vendre et acheter sur Интернет. Magasins, Commerces et Locaux Industriels, Création D'entreprise avec 1 и Domiciliation, импорт и доставка продукции и материальный лаваж, PSVR Pack Complete avec AIM Controller 2 PS Move, Accessoires informatique et Gadgets - Casablanca, Vêtements pour enfant et bébé, Оборудование для детей и детей - Casablanca, Pièces et Accessoires для транспортных средств - Casablanca, Magasins, Commerces et Locaux Industriels - Casablanca, Electroménager et Vaisselles - Casablanca, Jardin et Outils de bricolage - Casablanca, Business et Affaires - Casablanca, Business et Affaires Nounous et Chauffeurs - Касабланка. avito повод гольф voiture au maroc www.123occasion.mawwww.avito.mawww.avito.net.ma Avitoo casablanca, Roche Noire, Casablanca, Morocco. Касабланка, Бейрут: посмотрите 138 объективных отзывов о Касабланке, получивших оценку 4 из 5 на Tripadvisor и 71 место среди 1076 ресторанов в Бейруте. Забронируйте Hotel Rural Casablanca, Los Realejos на Tripadvisor: посмотрите 150 отзывов путешественников, 141 откровенную фотографию и отличные предложения для Hotel Rural Casablanca, заняв 4-е место в… Avito est le premier et plus grand site marocain de petites annonces gratuites que tous les marocains peuvent утилита для продавцов и устройств в Интернете.Annonces au Maroc gratuites. Используя наши услуги, вы соглашаетесь на использование файлов cookie. 11 vendégértékelés, valamint 27 fénykép segíti a döntésben a Booking.com oldalán. Апартаменты Casablanca 4 с принадлежностями для барбекю и видом на сад расположены в Баллито, в 150 метрах от пляжа Гранни-Пул и в 650 метрах от пляжа Кларк-Бэй. Véhicules: повод для путешествий. Этот прибрежный отель предлагает выход во внутренний двор и бесплатную частную парковку. КАРМАННЫЙ БАНК, ВАШ МОБИЛЬНЫЙ БАНК ДЛЯ ЛЕГКОЙ ЖИЗНИ. Szauna és edzőterem - это rendelkezésre áll.Откройте для себя подлинные отзывы гостей о Casablanca Resort, а также последние цены и наличие свободных мест - забронируйте сейчас. C’est ici que vous pouvez presque tout vendre et tout acheter. Сегодня Касабланка - это большой современный город, но бывший французский колониальный пост по-прежнему позволяет множество моментов из фильмов для тех, кто хочет вернуться к любви в Медине и Старом городе. Результат слияния крупнейших сайтов объявлений в Марокко (Avito и Bikhir), Avito.ma предлагает в 2 раза больше предложений, в 2 раза больше и получает в 2 раза больше посетителей по всей Марокко.Avito - это первый и самый крупный марокканский сайт бесплатных объявлений, который все марокканцы могут использовать для продажи и покупки в Интернете. Внешняя ссылка для скачивания: https://www.q84sale.com/4sale.apk, BMCE Direct, решение для дистанционного банковского обслуживания от BANK OF AFRICA. Отель ini memiliki teras yang dilengkapi dengan kolam renang outdoor, serta menyuguhkan pemandangan Laut Mediterania. Casablanca teraszán 2 pezsgőfürdő és nyugágyak várják a vendégeket. Ознакомьтесь со специальными предложениями на курорте Касабланка, включая полностью возвращаемые цены и бесплатную отмену.Casa R4 - это красивый современный дом, расположенный прямо на берегу Мексиканского залива, недалеко от Прогресо. Facebook дает людям возможность делиться и делает мир более открытым и взаимосвязанным. Здесь можно продать практически все и все купить. Fruit de la fusion entre les plus grand sites des petites annonces au Maroc (Avito et Bikhir), Avito.ma предлагает 2 fois plus d’offres, есть 2 fois plus grand et reçoit 2 fois plus de visiteurs partout au Maroc. Ведущий онлайн-рынок услуг между физическими лицами! 90 об этом говорят.Weather Underground предоставляет местные и долгосрочные прогнозы погоды, отчеты о погоде, карты и тропические погодные условия для области Касабланки. Посетите мечеть короля Хасана II и медину Каса. Файлы cookie помогают нам предоставлять наши услуги. A szobákban széf, valamint hajszárítóval felszerelt, saját fürdőszoba található. Понедельник - четверг 11:30 - 21:00. Соискатели с Ближнего Востока и со всего мира всегда ищут возможности карьерного роста в Касабланке. Рынок Тяньгуис находится в нескольких минутах ходьбы.Часы. Касабланка - популярное место для поиска работы. Annonces au Maroc gratuites. Avito.ma - Frontier Digital Ventures Интернет Касабланка, Касабланка - Сеттат 19 824 подписчика Мы стремимся сопровождать всех марокканцев, чтобы найти лучшие возможности на всех этапах их жизни. 10К лайков. Я говорю об этом. Касабланка Северо-Запад. Trouvez tout ce que vous cherchez sur Avito.ma! В отеле есть частный пляж, открытый бассейн и большая меблированная терраса с видом на воду.Biens Domestiques et personnels. Гостям предлагается бесплатный завтрак. Fruit de la fusion entre les plus grand sites des petites annonces au Maroc (Avito et Bikhir), Avito.ma предлагает 2 fois plus d’offres, есть 2 fois plus grand et reçoit 2 fois plus de visiteurs partout au Maroc. Какие вакансии востребованы в Касабланке? Avito est le premier et plus grand site marocain de petites annonses gratuites que tous les marocains peuvent utiliser for vendre et acheter sur Интернет. Viesnīca Casablanca Suites atrodas Penjiskolas pludmales promenādē.Seedstars World прибывает в Касабланку! Касабланка, R4 Северо-Запад, Этап 2, 2/2 Площадь Те Пуманава, Вестгейт, Окленд. Купить или арендовать недвижимость в Марокко. Эти апартаменты состоят из 2 спален и 1 ванной комнаты. В них установлен телевизор с плоским экраном. Отель расположен в 50 метрах от пляжа Уиллард. К услугам гостей открытый бассейн и бесплатная частная парковка. Купите и продайте автомобили, недвижимость, электроника, мебель, найдите работу, бесплатные услуги, 4Sale Casa Apartments - Центр города, Касабланка - Foglaljon garantáltan a legjobb áron! Прогнозы погоды в Касабланке.Американский музыкант Джимми Хендрикс умер в Лондоне 18 сентября 1970 г., дата 27. Wi-Fi и парковка ... Viesnīcas Casablanca Suites numuros ir gaisa kondicionētājs, flīžu grīdas un gaišs interjers. Каса (как называют его местные жители) не слишком туристический, но это самый космополитичный и западный город Марокко.

    Яндекс обвиняют в антиконкурентной практике в России

    Федеральная антимонопольная служба (ФАС) вынесла Яндекс за месяц предупреждение, чтобы тот прекратил отдавать предпочтение собственным сайтам.Яндекс ответил, что обслуживает пользователей и что компании, подавшие жалобу, сами исключают Яндекс на своих платформах.

    ФАС - это федеральное правительственное учреждение, в обязанности которого входит обеспечение соблюдения антимонопольного законодательства.

    ФАС обвинила Яндекс в монополистической практике поисковой системы, отдавая предпочтение собственным интернет-ресурсам. Их обвиняют в том, что они используют интерактивную область виджетов для перенаправления пользователей на их собственные сайты и не дают конкурентам возможности появиться в интерактивных разделах.

    Интерактивная область виджетов появляется после рекламы PPC, но до традиционных десяти синих ссылок.

    Согласно сообщениям российских новостей:

    Реклама

    Продолжить чтение ниже

    «Федеральная антимонопольная служба вынесла предупреждение Яндекс и потребовала прекратить дискриминацию в результатах поиска ссылок на компании, не входящие в цифровая экосистема. Об этом говорится в сообщении ведомства.

    Как установила ФАС, Яндекс в своей поисковой выдаче дает преимущество собственным сервисам.»

    Конкуренты жаловались на эту функцию Яндекса как минимум с 2019 года.

    « Пять сайтов… считают, что Яндекс ограничивает доступ к их услугам, нарушая закон о конкуренции.

    «Яндекс», по мнению этих компаний, отдает приоритет сопутствующим услугам через так называемых «колдунщиков». Такие ответы на запросы пользователей появляются на странице результатов поиска сразу после объявлений и перед обычными результатами (например, прогноз погоды, изображение, перевод слов и т. Д.)).

    Сервисы, не связанные с Яндексом, не имеют доступа к таким интерактивным ответам, утверждают авторы заметки ».

    Реклама

    Продолжить чтение ниже

    Ключевое утверждение заключается в том, что область интерактивных виджетов исключает появление в ней компаний, не принадлежащих Яндексу, что, по их мнению, противоречит конкуренции.

    Яндекс утверждает, что они никогда не снижали рейтинг других сайтов из обычных результатов поиска и что области виджетов отображаются не для всех поисковых запросов.

    В своем ответе Яндекс заявил, что он честнее Google.

    Объясняя рассматриваемые области виджетов, Яндекс настаивал:

    «… они появляются в результатах поиска только тогда, когда улучшают качество ответа на запрос пользователя. И это большое отличие от антимонопольного дела в Европе с сервисом Google Shopping ».

    Яндекс указал, что компании, подавшие жалобу на то, что они не отображают обратные ссылки на сервисы Яндекса со своих сайтов, явно обвиняются в лицемерии.

    «Надеемся, что ссылки на сервисы Яндекса смогут появиться, например, на выпуске Авито (Авто. ру и Яндекс.Реалти), 2ГИС (Навигатор и Справочник), ivi (Кинопоиск»), на » Кассир.ру »и др.»

    Несмотря на объяснения Яндекса, ФАС обвинила Яндекс в нарушении антимонопольного законодательства и предоставила список условий, которые они должны соблюдать в течение одного месяца.

    Поиск и социальные сети под давлением

    Поисковые системы и социальные сети находятся под растущим давлением в Европе, Австралии и США в связи с антиконкурентной и монополистической практикой.Яндекс в России не является исключением из этой тенденции, поскольку правительства пытаются регулировать деятельность технологических компаний.

    Стратегия тестирования и план тестирования

    Стратегия тестирования

    Документ стратегии тестирования - это документ высокого уровня, обычно разрабатываемый менеджером проекта. Этот документ определяет «Подход к тестированию программного обеспечения» для достижения целей тестирования.

    Стратегия тестирования обычно выводится из документа спецификации бизнес-требований.

    Стратегия тестирования - статический документ, что означает, что он не обновляется слишком часто.Он устанавливает стандарты для процессов и действий тестирования, а другие документы, такие как План тестирования, основаны на тех стандартах, которые установлены в Документе стратегии тестирования.

    Некоторые компании включают «Подход к тестированию» или «Стратегию» в План тестирования, что нормально, и обычно так бывает с небольшими проектами. Однако для более крупных проектов существует один документ стратегии тестирования и разное количество планов тестирования для каждой фазы или уровня тестирования.

    Компоненты стратегии тестирования, документ

    • Объем и цели
    • Деловые вопросы
    • Роли и обязанности
    • Связь и отчеты о состоянии
    • Результаты испытаний
    • Соответствие отраслевым стандартам
    • Автоматизация испытаний и инструменты
    • Контрольные измерения и метрики
    • Риски и снижение
    • Отчетность и отслеживание дефектов
    • Управление изменениями и конфигурациями
    • План обучения

    План испытаний

    План тестирования, с другой стороны, основан на описании продукта, спецификации требований к программному обеспечению SRS или документах вариантов использования.
    Документ с планом тестирования обычно готовится руководителем тестирования или менеджером по тестированию, и основное внимание в документе уделяется описанию того, что тестировать, как тестировать, когда тестировать и кто какие тесты будет проводить.

    Нередко наличие одного мастер-плана тестирования, который является общим документом для фаз тестирования, и каждая фаза тестирования имеет свои собственные документы плана тестирования.

    Существует много споров по поводу того, должен ли документ с планом тестирования также быть статическим документом, таким как документ стратегии тестирования, упомянутый выше, или он должен обновляться каждый раз, чтобы отражать изменения в соответствии с направлением проекта и деятельности.

    Лично я считаю, что когда начинается фаза тестирования и менеджер тестирования «контролирует» действия, план тестирования должен быть обновлен, чтобы отразить любое отклонение от первоначального плана. В конце концов, планирование и контроль - это непрерывные действия в формальном процессе тестирования.

    Компоненты плана тестирования документ

    • План тестирования id
    • Введение
    • Тестовые задания
    • Проверяемые характеристики
    • Характеристики, не подлежащие тестированию
    • Методы испытаний
    • Контрольные задания
    • Критерии приостановки
    • Характеристики пройден или не пройден
    • Тестовая среда (критерии входа, критерии выхода)
    • Результаты испытаний
    • Потребности в персонале и обучении
    • Обязанности
    • График

    Это стандартный подход к подготовке плана тестирования и документов стратегии тестирования, но в разных компаниях все может быть разным.

    Что такое документ с политикой тестирования?

    Политика тестирования - это документ высокого уровня, который находится на вершине иерархии структуры документации по тестированию.

    Цель документа «Политика тестирования» - представить философию тестирования компании в целом и указать направление, которого отдел тестирования должен придерживаться и которому следует следовать. Это должно относиться как к новым проектам, так и к ремонтным работам.

    Установление старшими менеджерами соответствующей политики тестирования обеспечивает прочную основу, в которой могут работать специалисты-практики.Это поможет обеспечить максимальную стратегическую ценность каждого проекта.

    Содержание документа о политике тестирования

    1. Определение тестирования
    Организации должны четко понимать, почему они проводят тестирование. Это повлияет на оставшуюся часть документа о политике, а также на подробные методы тестирования, которые выбирают менеджеры по тестированию на уровне программы и проекта.

    Из понимания того, почему требуется тестирование, можно указать, какова цель тестирования в организации.Без этой фундаментальной связи испытание обречено на провал.

    Пример: «обеспечение соответствия программного обеспечения его требованиям»

    2. Описание процесса тестирования
    Жизненно важно составить твердое представление о процессе тестирования. Мы должны ответить на такие вопросы, как: какие фазы и подзадачи будет включать процесс тестирования. Какие роли будут задействованы и какая структура документа связана с каждой задачей, а также какие уровни тестирования необходимо учитывать.

    Пример: «Все планы тестирования составлены в соответствии с политикой компании»

    3. Оценка теста:
    Как мы будем оценивать результаты тестирования, какие меры мы будем использовать для обеспечения эффективности тестирования в проекте?

    Пример: «Влияние на бизнес обнаружения неисправности после ее устранения»

    4. Уровень качества, который должен быть достигнут:
    Какие критерии качества будут проверяться и какой уровень качества система должна достичь до выпуска в соответствии с этими критериями?

    Пример: «не было выявленных неисправностей высокой степени серьезности до выпуска продукции»

    5.Подход к улучшению процесса тестирования
    Как часто и когда мы собираемся оценивать полезность текущих процессов, какие элементы нуждаются в улучшении, а также методы, которые должны использоваться для улучшения процессов.

    Об авторе

    alexxlab administrator

    Оставить ответ