В прошлом посте я писал, что сделал ботов для ЧГК и Своей игры. Мне очень понравилась обратная связь от пользователей и по этому проект развивал и совершенствовал. Улучшил распознавание ответов, проработал систему рейтинга, добавил уровни. В итоге это всё превратилось в большое приложение на базе Telegram.
1/3
Общий рейтинг объединяет ЧГК, Свою игру и тесты. ЧГК и Свою игру можно проходить как в приложении, так и в ботах (единая база вопросов), а тесты доступны только в приложении.
За вопросы можно голосовать, смотреть ответ, если нет версий для ответа.
И теперь можно отвечать на вопросы в канале (баллы за ответы тоже идут в общий зачёт). И за тестовые вопросы начисляются баллы.
🙏 Очень хотелось бы обратную связь. Что хорошо, что не очень, что можно улучшить 😊
Я всё ещё продолжаю писать открытую энциклопедию Юникода и замену стандартной Таблице символов. И даже провёл новогоднюю ночь за подтягиванием мелких глючков, обнаруженных за написанием этой заметки. Качать тут.
Все подводят итоги года — и я подведу.
Тизер: рассказ про венгерские руны
Вот таких текстов в Юникодии больше сотни килобайт.
• Тип: алфавитная — как кириллица • Направление: ← • Языки: венгерский • Появилась: X век (возможно, раньше) • Состояние: историческая, не требует расшифровки (как глаголица)
Неизвестно, как старовенгерские руны связаны с тюркскими: то ли произошли от них, то ли сестринские письменности.
Иштван I, первый король Венгрии, объединил венгерские племена, обратил в христианство и около 1000 перешёл на латиницу, но руны продолжают использоваться, постепенно угасая. Последние надписи датируются ≈1800.
С XVII века началось изучение, около 1900 проведена основная работа и даже придумали руны для недостающих звуков венгерского. Венгры гордятся рунами и иногда дублируют ими надписи. Но мало кто умеет читать руны: в 2017 шутники заменили знак города Эрд (Érd) на «Szia» (привет, оба слова длиной 3 руны), и заметили это через месяц.
Полный Юникод 17 без тофу (лето)
Я интегрировал уже пять версий Юникода. Но только в этой, семнадцатой, мне активно предлагали свои наработки. А конкретно — тангутский и арабские лигатуры. Так что закрыл все тофу ещё до сентября, когда Юникод выходит в выпуск.
Какой-то тангутский иероглиф (подсвечен резервный шрифт)
Нет, в позиции 18CFF не тофу, а символ малого киданьского письма «иероглиф неразборчив». Обычно с этой целью используют какую-то геометрию, но именно в киданьском и египетском есть сложное форматирование, потому разунифицировали.
Первая версия компилятора ККЯ (весна)
Вот так теперь
GlyphWiki — очень интересная платформа. Она описывает иероглифы вот таким простеньким языком.
Тот же иероглиф
За этим языком стоит очень сложный визуализатор, написанный на JavaScript — и я нашёл, запустил и интегрировал продвинутую версию этого визуализатора, которая строит иероглифы из кривых (а не отрезков). Портация визуализатора на Си++ идёт с переменным успехом.
До этого я качал с GlyphWiki SVG-файлы из отрезков, но полуавтоматическая доводка этого дела до рабочего шрифта была тем ещё делом.
Чтобы всё заработало, мне помогли наработки по совсем другой письменности…
Шрифт полусвободный, единственное ограничение (не моё) — запрещено применение в альтернативных иероглифических процессорах. Поскольку Юникодия таковым не является, для меня это не важно — зато очень красив.
Шрифт теперь годен вне Юникодии, потому что имеет очень приличное покрытие:
Египетские иероглифы — все 1072.
Форматирующие символы для египетских иероглифов — все 38, но на уровне затычек.
Египетские иероглифы расширенные A — более 3450 из 3995. Штук пятьсот из них мои.
Вот так выглядит имя Тутанхамон в моём шрифте.
Первым идёт Амон (потому что бог): J-M-N-Tw-T-Ankh.
На самом деле почти никто не поддерживает сложное форматирование — потому что оно плохо вписывается в возможности шрифтовой системы OpenType. Египтологи ждут поддержку WebAssembly-скриптов в шрифтах.
Турецкая локализация (лето)
Объявился турок и сделал полный перевод.
Улучшенная навигация (лето)
Редчайший (почти не встречавшийся в диком виде) символ полудиеза
Решились два вопроса.
Теперь любой рассказ может ссылаться на любой символ. Очень красиво вышло в описании иероглифов.
Юникодия — это запутанный гипертекст, и если всплывающее окно закрылось или кривая вас увела непонятно куда,— ничего страшного. Всегда можно вернуться по цепочке назад.
Windows 11 и тесные экраны (осень-зима)
Раз уж на моём дополнительном ноутбуке лицензионная 10 Pro с бесплатным апгрейдом до 11, написал серьёзные алгоритмы поддержки всплывающих окошек на тесных экранах.
Windows 11, масштаб 1,5×
В них запрограммировано:
избегать окон выше 3:4;
избегать окон выше 650 аппаратно-независимых пикселей (анп);
самое узкое окно — 450 анп, но если удаётся ещё сузить, не поднимая высоты,— сделать это;
если мы сужаем окно, а оно не становится выше,— брать не самое узкое, чтобы абзацы не уплотнялись в кирпич;
делать окно шире 850 анп в крайних случаях, если по-другому никак не вместить в экран.
Потери года
Брошена поддержка японского языка: японец ухаживает за серьёзно больной женой.
Видите непереведённую строку «Line breaking»?
Из его локализации я понял, что японский язык имеет довольно сложные методы записи приблизительных чисел (чего-то вроде «130 тысяч»). И я даже запрограммировал эту поддержку, но не могу достучаться, чтобы он проверил. О допереводе я даже не заикаюсь.
Приблизительное число по-японски (переведённое вручную)
Текст гласит: 3 млн = 300·10.000 владеющих лаосским языком как родным в Лаосе, и 4 млн как вторым; ещё >20 млн в Таиланде пользуются тайским письмом.
Умер спец по китайским иероглифам, с которым я советовался.
Эндрю Уэст
Я с ним советовался, ловил ошибки в его шрифте BabelStone Han — и вдруг он не вышел на связь. Вскоре я узнал страшную весть: сердечный приступ. Скорее всего, шрифт придётся бросить.
Я вот с помощью AI бота для ТГ написал. Он берет данные о подъемниках и делает фото с камер одного из сайтов курорта Шерегеш и предоставляет пользователю в интерфейсе бота.
Список подъемников со статусами
На самом деле написал я его еще в прошлом году, когда сам поехал там кататься и попал в непогоду из за чего подъемники то работали, то нет. И пришла идея бота. Основной посыл, что бы он уведомлял меня, какой подъемник включают, какой выключают. Тогда набросал его я самостоятельно, но не развивал. И вот подключив chatGPT Codex к этой задаче докрутил его. Делюсь без ссылок, что бы не сочли за рекламу. Да и не коммерческий он, больше домашний проект для себя и знакомых. По этому, кому интересно, тот найдет в поиске ТГ. А я просто пробегусь по функциям:
Посмотреть статус отдельного подъемника, цены и время работы с фоткой с камеры
Посмотреть скрины с камер и оценить очереди/погоду.
И для чего все задумывалось: подписаться и получать уведомления, когда включат или выключат очередной подъемник.
Спасибо за внимание. Надеюсь кому нибудь да будет полезно ) Ну и напоследок вид на вечерний поселок, с одной из камер
• Это простой веб‑сервис для воспроизведения караоке на любом устройстве с интернетом. Делал для себя; сейчас проект в альфа‑тесте и открыт для ваших проверок и отзывов.
• Кратко: Открыть сайт → Найти песню → Нажать Play → Петь. Авторизация по QR‑коду не обязательна — нужна только если хотите сопрячь сайт с Telegram‑ботом для удалённого управления.
• Удалённое управление (опционально): в Telegram есть бот с пультом «Плеер» (кнопки: 🔍 ▶️ ⏸️ ⏭️ 🔊). Сканируете QR на сайте — бот и сайт связываются. В боте можно искать песни в локальном каталоге и нажать «Включить на сайте» — найденное видео запустится на экране, а управление будет доступно из телефона. На сайте всё работает и без бота.
• Найденные песни можно добавлять в Избранное — они сохраняются в личном кабинете и будут доступны для последующего воспроизведения с любого устройства.
• Интерфейс адаптирован под телефон, планшет, ноутбук и телевизор с браузером. Для вечеринки обычно достаточно подключить колонки; микрофон — по желанию (USB/аудиоинтерфейс/Bluetooth). Перед началом проверьте выбранный выход звука и уровень микрофона.
• Воспроизведение караоке‑видео с YouTube на сайте работает (без Сервисов на 3 буквы), что удобно в регионах с ограничениями.
• На этапе альфа‑теста на сайте нет рекламы (в роликах возможна только нативная реклама от источника).
• Проект в альфа‑стадии — прошу тестировать, особенно на новогодних посиделках. Пишите по существу: устройство, браузер, что не работает, что мешает, какие функции добавить. Я обращаю внимание на комментарии с наибольшим числом лайков и приоритетно прорабатываю самые полезные предложения. Проект создавался одним лишь мной поэтому прошу не закидывать тапками! 😂
• Юридическое: платформа предоставляет ссылки на видеофайлы и служит только для поиска и трансляции караоке‑видео; ответственность за контент — у источников.
• Если хотите попробовать на Новый Год: откройте https://karaoke-online.loverentev.ru/, подключите колонки (и микрофон, если нужен), найдите трек и нажмите Play — или свяжитесь с ботом через QR для дистанционного управления.
• Буду благодарен за конкретные отзывы в комментариях (укажите устройство и браузер). Спасибо!
Китайский рынок мобильных приложений сегодня, это бурно развивающаяся отрасль, где есть своя специфика работы. В этой статье попытаемся собрать наиболее интересные особенности работы, способы монетизации и наметить индивидуальные подходы в сотрудничестве бурно развивающейся отрасли.
Азиатские приложения
Видеореклама и просмотр видео за награду.
Это способ, где пользователи получают бонусы в виде валюты, жизней и дополнительный контент за просмотры. В играх и развлекательных приложениях это работает лучше всего. Например, в Китае и Южной Корее популярны короткие видео-рекламы с интерактивными элементами.
Нативная реклама.
Интеграция рекламы в интерфейс приложения. Например, спонсируемые товары в приложениях для шопинга.
Медийная реклама через локальные сети.
Используйте азиатские рекламные платформы TikTok Ads, Baidu, Naver в Корее, LINE Ads в Японии.
Микроплатежи и внутриигровые покупки.
Игры «крутилки» за внутриигровую валюту. Особенно популярны в Японии и Китае.
Виртуальные товары и премиальный контент.
Продажа скинов, стикеров, VIP-статусов. Например, приложение Line в Японии зарабатывает миллионы на стикерах.
Подписки на контент.
Аниме, манга, дорамы — ключевые ниши в Южной Корее и Японии.
Freemium модель.
Бесплатный базовый функционал, но платные премиум функции. Например, приложения для изучения языков Duolingo и HelloChinese. Фитнес приложения с персонализированными планами тренировок.
Партнёрские программы и кросспромоушн.
Кэшбэк-сервисы и партнёрство с локальными маркетплейсами Shopee, Lazada и Taobao.
Лицензирование приложения под брендами местных компаний.
Особенно актуально для B2B-сегмента.
Поддержка локальных платёжных систем.
Без интеграции местных методов оплаты конверсия будет низкой. Для Китая это Alipay и WeChat Pay. Для Японии PayPay и LINE Pay. Для Южной Кореи это KakaoPay и Naver Pay. В Индии популярны Paytm и PhonePe.
Социальная коммерция.
Встраивание функций для покупок внутри приложения через социальные сети, стриминговые платформы и шопинг. Особенно популярно в Китае через Taobao Live.
Реферальные программы.
Пользователи получают бонусы за привлечение друзей.
Использование супер-приложений.
Интеграция в экосистемы типа WeChat для Китая или Grab для Юго-Восточной Азии в целом. Мини-приложения внутри платформ с доступом к их аудитории. Монетизация через комиссии или подписки.
Геймификация для удержания аудитории.
Ежедневные награды и челленджи. Пользователи возвращаются за бонусами.
Квесты с платным участием.
Например, платные турниры в мобильных играх.
Монетизация данных.
Анонимизированная аналитика для крупных компаний. Собираются данные о поведении пользователей при соблюдении GDPR и локальных законов, например, PDPA в Сингапуре.
В заключении, стоит отметить, что в Китае очень строгие правила к сбору данных. Сегодня важно делать упор на то, что пользователи со смартфонов на первом месте, особенно в Азии, где 95% интернет пользователей заходят через мобильные телефоны.
Друзья, если работаете на азиатских рынках, поделитесь своим опытом!
Мне показалось что в последнем посте Logistics_Analyzer "Что если?" и новые функции программы мною не до конца был раскрыт вообще весь смысл анализатора "Что если?", а так же данные были очень корявые и не точные. Сегодня я постараюсь объяснить более детально, наглядно и заодно расскажу о новой функции.
Для начала начнем с данных. Я переработал все данные, создал более грубую но работоспособную модель тестовых значений для программы. Ушел от глобализации на всей карте, в сторону "Меньше объектов, один город, при этом более верные данные".
Новая карта объектов:
Текущая заливка данных, один город и 34 объекта
Сама карта — та же самая, что и была ранее, просто вместо 118 объектов теперь их всего 34, и собраны в одном городе.
Всем объектам была присвоена одинаковая товарная матрица и примерно одинаковые продажи, разница только в том, что один магазин, например, продавал «Сковороды» и у него этот сегмент А, другой продавал холодильники, которые так же попадают в А сегмент, но сковороды у него в С.
Зон доставок я сделал 5 вариантов, т. е. одинаковые зоны будут у 6 объектов, но это не критично, даже хорошо для проведения анализа.
Основной объект который будет разобран в сегодняшнем обзоре
Возьмем за пример объект с кодом ST_MSK_004 (магазин «Таганская»).
У него есть своя зона доставок, которая сложилась исторически.
Историческая зона доставок
Примерно так видит зону доставок логист
Мемом выше можно понять, что зона не оптимизирована. Почему этот 004 магазин доставляет в зоны где тоже есть магазины? Загадка, а впрочем, и нет. Это же тест-данные. Я предположил, что, например, есть один объект, у которого каким-то странным образом падала основная часть доставок, и он отдавал сам курьерку. При этом магазин стал слишком мало приносить прибыли, и аренда взлетела, надо закрыть его.
Переработанное окно анализа "Что если"
Немного переработал интерфейс, дизайн, добавил новые функции и пока что заглушки для будущих умных расчетов.
Выбираем объект 004, ставим учитывать ABC-анализ и анализировать влияние на доставку клиентам и запускаем расчет.
Самое долгое - это влияние на зонирование
Пока грузиться процесс, опишу что такое "Влияние на доставку".
У компании Х есть магазин, который они хотят закрыть, надо понять визуально, какое покрытие и кому отдать кусок от «пирога». Вот это как раз и делает программа. И в этом процессе закрылась основная проблема, с которой я долго боролся, на скрине выше, где показана зона, есть маленькие зеленые точки, это исторические данные, куда были произведены отправки. На их основе программа и строит полигональную сетку для визуализации. А как быть с пустыми местами? Вот она, основная проблема. Чуть позже вернемся к этому.
Как раз расчет завершен, предлагаю посмотреть труды.
Окно товарных запасов
Окно товарных запасов - визуально на табличном примере показываем фактический остаток товара в магазине
Ближайшие объекты
Ближайшие объекты - показывает то куда можно переместить товар, какое расстояние, емкость и доступность
План перераспределения
План перераспределения — это уже предлагаемые распределения остатков с закрываемого объекта на ближайшие по следующей логике:
Проверяем товарную матрицу
Проводим АВС анализ (в будущем добавлю и XYZ)
Проверяем вместимость нового объекта
Если не подошло ни под одно действие, либо проверяем все найденные объекты в зоне, либо отправляем на склад, чуть-чуть логики с логов программы ниже:
Логи наверное скажут все за меня и гораздо больше)
Стоимость доставок
Стоимость доставок - вообще должна считать по объему утилизации трака, сейчас как бы тоже (со скрипом) живой вариант, но есть уже накиданная логика, лежит под фичатоглом, надо проверять в будущем.
Влияние на регион - ничего интересного там нету, кейс без особенностей, программа говорит что все отлично
И вот она, та самая "Вишенка" на торте - влияние на доставку
Рассмотрим два типа карт: общая информация и данные о влиянии на время.
Информация о влиянии на время, как считает программа:
Смотрит 3 точки из текущей зоны доставки по закрываемому объекту:
Самая дальняя точка по километражу
Средняя точка
Ближняя точка 2. Считает время от объекта до каждой из этих точек и берет среднее арифметическое значение
Кластеризует текущую зону на подзоны для новых объектов и делает аналогичное, как в пункте 1+2, добавляя среднее по всем объектам.
Визуализация перераспределения зон доставки
Нажимая на "Синюю" кнопку открывается окно в котором при нажатии на пуск - происходит визуализация перераспределения зоны с учетом объектов и введенных параметров (Учет объектов вне зоны км). Состоит данный процесс из 5ти этапов.
Показываем закрываемый объект
2. Показываем все объекты которые находятся внутри текущей зоны и внешние согласно параметра.
3. Показываем фактическую зону доставок
4. Делим зоны на кластеры. И вот тут самое интересное.
Минимальное приближение
Среднее приближение
Как сказать программе: «Смотри, есть вот такая зона, в ней есть 10, 15 или 20 объектов, подели рисунок на пропорциональные части с учетом оптимальной логистики?» А ведь внутри родительского кластера есть пустые зоны, в которых исторически не было доставок, а мы все равно должны их учесть и распределить.
Долго я думал над этим процессом, множество раз переписывал код, удалял методы. Вроде работают, но программа не понимает, что я хочу от нее. Ну не может она разделить без вершин пустые зоны.
И я придумал. В один вечер я сидел в какой-то компьютерной игре и ставил метки на карте, тут меня и осенило. Добавить больше точек, но не реальных, не исторических, а виртуальные точки для наполнения родительского кластера. Сделать их невидимыми для пользователя, но видимыми для логики программы. Так получается, мы устраняем эти пробелы, и метод начинает определять зоны, при этом делая этот процесс с большей точностью.
Мы находим в начале объекты и рядом с объектами начинаем раскидывать точки с определенной плотностью.
Дальше мы показываем окончательный процесс (распределения кластеров и привязку их к другим объектам).
На примере одного из кластера. Есть магазин на Павелецкой, есть зона которая перейдет к нему.
Отдаляем карту и чисто визуально мы понимаем, да кластеризация прошла успешно.
Красным написано "Маг" т.е. "Магазин" что бы более наглядно было
Внешние магазины рядом с контуром
Да и отдаленные магазины тоже правильно подхватили кластеры.
Какой же экстаз я словил когда руками проверил и убедился в том что да, все работает как и задумано. Как минимум этот процесс автоматизирован. Не надо теперь руками все это считать, собирать карты по крупицам. Работа которая занимает неделю а то и две может быть выполнена за 1 минуту. Это успех.
На моменте первой визуализации я думал: «Это успех», и лучше уже ничего не добавлять. Но потом пришла мысль, маленькая мысль, которая не давала покоя: «А что, если кому-то этого мало, а если надо показать визуально маршруты, точки из расчета?». Имея готовый скрипт JS и логику, мне просто потребовалось скопировать, вставить и дополнить первоначальный код.
Процесс анимирования занимает гораздо больше времени. Программе надо отправить API запрос, получить ответ, так для каждого объекта по 3 раза.
2025-12-15 16:08:02,800 - INFO - STDOUT - 🌍 Построение маршрута через OSRM (карта: yandex)
2025-12-15 16:08:02,800 - INFO - STDOUT - 🌐 OSRM API: попытка 1/2
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ✅ Маршрут через OSRM: 0.9 км, 2 мин
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ✅ Зона 21 добавлена: 1 маршрутов, 10 точек полигона
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - 🔍 Обработка зоны 22: facility=True, polygon=9, points=0
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ⚠️ Зона 22: нет точек доставки, добавляем без маршрутов
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ✅ Зона 22 добавлена: 0 маршрутов, 9 точек полигона
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - 🔍 Обработка зоны 23: facility=True, polygon=13, points=0
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ⚠️ Зона 23: нет точек доставки, добавляем без маршрутов
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - ✅ Зона 23 добавлена: 0 маршрутов, 13 точек полигона
2025-12-15 16:08:03,675 - INFO - STDOUT - 🔍 Обработка зоны 24: facility=True, polygon=10, points=5
Лог работы построения маршрута.
Logistics_Analyzer - умеет работать с геодекодированием, но маршруты - извольте, я даже не знаю как их строить. Интересно было бы посмотреть как создается логика построения маршрута под капотом.
Итог:
Мы получаем кластер с тремя ключевыми точками и путями до них, включая полное описание маршрутов.
На третьем этапе программа последовательно демонстрирует каждый новый кластер и прокладывает маршруты (к сожалению, из-за ограничений медиа, я не могу приложить изображения).
Давайте подведем итоги кластеризации и перераспределения зон.
На мой взгляд, это успех. Конечно, есть некоторые недочеты, но они едва заметны и будут быстро исправлены. Логика работы выстроена, отчет динамичен. Теперь остается только проверить все на практике и собрать для него ОС от пользователей.
Есть план развития дальше, плюс устранение мелких недочетов. Первую бету версию планирую компилировать в начале марта 26г. Кому ее предлагать - это уже другой вопрос. Буду решать в момент возникновения.
В интерфейсе произошли некоторые изменения. Например, я перешел от скучной бежевой темы к более темным цветам. Часть стилей выделил в QSS и настроил их подключение в Main_window. Меню дашбордов стало напоминать Power BI с Excel, и были внесены другие мелкие правки.
Работаю над проектом по вечерам, уделяя этому 2-3 часа. Основные алгоритмы визуализации были написаны давно, но я долго не мог понять, в чем проблема. То данные распределялись неверно, то пробелы не учитывались. В начале реализации функции был у меня дата-файл, где зоны были более реалистичными, чем сейчас. При перераспределении их покрытие составляло всего 30%. То что "Ну очевидно можно сделать вот так" она делала "Тебе очевидно, а мне нет. Хочешь - делай сам".
Всем спасибо за прочтение. Пишите комментарии кто и что думает. Задавайте вопросы - отвечу)
Пользовался пару лет этим телеграм-ботом, созданным пикабушником-юзером, всё было +-хорошо, благодарю. Изредка долго грузилось и не скачивалось, но терпимо. Частенько приходилось подписываться на всякие тг каналы, поскольку без подписки бот не скачивал видео. В основном вполне нормальные каналы. Спустя время просто отписывался(сразу или даже через пару дней нельзя было, бот требовал вновь подписаться). Однако, как это понимать?? Заблокировал этого бота. Канал на мове, русофобский, занимается информационной интернет-войной.
