- Поисковые системы
- Практика оптимизации
- Трафик для сайтов
- Монетизация сайтов
- Сайтостроение
- Социальный Маркетинг
- Общение профессионалов
- Биржа и продажа
- Финансовые объявления
- Работа на постоянной основе
- Сайты - покупка, продажа
- Соцсети: страницы, группы, приложения
- Сайты без доменов
- Трафик, тизерная и баннерная реклама
- Продажа, оценка, регистрация доменов
- Ссылки - обмен, покупка, продажа
- Программы и скрипты
- Размещение статей
- Инфопродукты
- Прочие цифровые товары
- Работа и услуги для вебмастера
- Оптимизация, продвижение и аудит
- Ведение рекламных кампаний
- Услуги в области SMM
- Программирование
- Администрирование серверов и сайтов
- Прокси, ВПН, анонимайзеры, IP
- Платное обучение, вебинары
- Регистрация в каталогах
- Копирайтинг, переводы
- Дизайн
- Usability: консультации и аудит
- Изготовление сайтов
- Наполнение сайтов
- Прочие услуги
- Не про работу
Переиграть и победить: как анализировать конкурентов для продвижения сайта
С помощью Ahrefs
Александр Шестаков
VK приобрела 70% в структуре компании-разработчика red_mad_robot
Которая участвовала в создании RuStore
Оксана Мамчуева
добротное размножение
прогон текста через нейронку без синтеза нового содержания это и есть качественное размножение, по сути идет разбивка текста на семантическизначимые единицы и подбор им контекстуальных замен из наработанной в процессе обучения базы, это линейный одноуровневый алгоритм, в нейронке несколько хитрее но смысл примерно тот же.
идет разбивка текста на семантическизначимые единицы и подбор им контекстуальных замен из наработанной в процессе обучения базы
Как будет формироваться база в процессе обучения? Тупо наиболее часто встречающиеся слова и обороты? А как же "великий и могучий", в котором присутствует игра слов и прочие фишечки, вроде "во что бы то не стало", в котором слово кардинально меняет значение в зависимости от контекста?
Однако замахнулся ты на искусственный интеллект...
Удачи!
1. поделили на объекты.
2. взвесили объекты.
3. прошлись по весам - нашли аналоги ближайшие на плоскости.
4. нашли плоскость
5. сделали сечение по новому набору вариантов (выходное симмурование).
---------- Добавлено 06.09.2016 в 23:19 ----------
Не это просто формализатор готовых лем. ИИ должен уметь выделять лему и синтезировать новые, там все намного сложнее будет.
грядёт восстание машин во главе с Гуглом - уж, слишком он поумнел за последний год.
вон, даже прислал робота-терминатора серии AESCBC192 из будущего.
карочи, предлагаю назначить Бабулера Джоном Коннором - боевые сущности, гифки-мины, кибер-гуси, система ПВО Тизернет, и вот это вот всё.
plattoo, вообще-то тут срьезная дискуссия по алгоритмам генерации читабельного контента, думал вам интересна данная тема.
думал вам интересна данная тема
конечно интересна.
но это ж не филиал хабра, а 14-й раздел сёрча - мимо тёщиного дома я без шуток не хожу ;)
AESCBC192 смотри в сторону Word2Vec
там даже вроде и база уже есть в открытом доступе для питона
смотри в сторону Word2Vec
А вот это мегадельная фраза, статобработка - как раз то что мне нужно, правда уже свои решения есть, причем именно такого плана. Интересно как у Google (их библиотека) это работает.
правда уже свои решения есть
ждем релиза доргена
В данный момент генератор имеет свою встроенную CMS с развитым шаблонизатром, 3-4 типа меток (1 тип на роуты), ввиду чего возник вопрос - оставить все метки в документации и доступными для редактирования или максимально упростить работу с шаблонами, убрав максимум меток в предустановленные оптимальные настройки по умолчанию ?