Всем известно, что находясь внутри браузера, нельзя извлечь достаточное количество информации о его пользователе с помощью простого JavaScript. Служебная информация, вроде имени браузерного движка, операционной системы и их версий хоть и дает общее представление о пользователе (и об аудитории в целом), но все же не является всеобъемлющей.
Для комплексного анализа пользователя используется User-ID в Universal Analytics, но с помощью независимых программных компонентов, запущенных и находящихся где-то в памяти компьютера рядом с браузером, тоже можно собирать данные о пользователе. Полученная непосредственно из памяти браузера информация позволит осуществить анализ как отдельного пользователя, так и всей аудитории. Здесь будет рассмотрено семейство браузеров на движке Webkit и на конкретном примере браузера Google Chrome.
Кто-то с помощью Хабра пиарится, кто-то ведет свою контент стратегию, а кто-то просто делится интересной информацией. Но всем хочется знать заранее что будет с опубликованным материалом, будет он популярным или нет, понравится ли читателям. Можно ли предугадать сколько просмотров получит статья по первым трем часам ее жизни?
Сэмплирование данных значительно снижает нагрузку на вычислительные мощности. Но как можно судить о количестве дырок в сыре по одному куску? Что если из-за сэмплирования легко можно терять 20 тысяч и больше долларов в день?
Часто сэмплирование мешает проводить точный анализ потока данных, чему свидетельствует кейс под катом.
Умные алгоритмы уже умеют находить и распознавать лица, определять главную часть картинки, узнавать различные предметы. А нейронные сети пошли дальше и даже могут самостоятельно создавать произведения искусства.
Недавно Google на своем блоге опубликовали интересный способ использования нейронных сетей, распознающих картинки. Далее свободный перевод публикации.
Когортный анализ — метод анализа эффективности бизнеса. Суть состоит в том, чтобы анализировать поведение групп людей, объединенных по какому-либо признаку во времени.
Оценка продукта происходит не по итоговой метрике, а по каждой отдельной когорте этой метрики. Когорта — группа людей, которые сделали одно и то же действие в определенный период времени.
Уже очень давно самыми популярными форматами остаются: JPEG — для lossy сжатия, PNG — для сжатия без потерь и GIF для анимации. Эти форматы поддерживаются всеми браузерами и веб-приложениями.
Но чем больше картинок заливается в интернет, тем острее ощущается потребность в лучшем формате. Для экономии места на сервере, для ускорения загрузки страницы и для экономии времени дизайнера.
Если измерить вес всех фотографий на странице — иногда можно получить сердечный приступ. Чем больше фотографий, тем больше весит страница и тем дольше она загружается.
Сейчас уже созданы несколько форматов, имеющих все шансы заменить и JPEG и GIF и PNG. Очень хорошие результаты показывают гугловский WebP и «свободный» BPG.
WebP — сравнительно новый формат от Google. Картинки в этом формате занимают на 30% меньше места на странице благодаря особому сжатию, построенному на кодировании ключевых кадров в видеокодеке VP8.
WebP поддерживает сжатие с потерями и без, разные степени прозрачности, метаданные и может содержать встроенный ICC-профиль. Но пока не все браузеры и приложения поддерживают формат.
Все графические файлы делятся на два глобальных типа — растровые и векторные. Иногда нужно сделать конвертацию из растра в черно-белый вектор. Например, для трассировки черно-белых иконок, QR-кодов, штрих-кодов, картинок с растровыми надписями, чеков или картинок в блоге.
Бывает, что на сайт загружаются картинки с однородным фоном и возникает потребность в автоматической замене его (фона) на прозрачный.
Часто такая фича нужна для фотографий товаров в интернет-магазине, картинок, которые накладываются на корпоративный фон и других фоток, не портящих дизайн сайта. Вырезать каждую фотку вручную фотошопом довольно грустно, но есть php-методы, с помощью которых это можно «поставить на поток».
Чтобы создать эффект движения нужно повторить слегка измененную картинку с достаточно высокой скоростью. Например в кино эта скорость составляет 24 кадра в секунду. Чем она выше, тем движение выглядит плавнее.
Определение лиц используется в соцсетях, фото-редакторах, видеочатах, умной капче, time tracking программах — можно придумать еще множество применений этой функции.
