#photo #photography #Android #apps #cloud #NeuralNetwork #MachineLearning

Поставил Ente. Позиционируют себя как «замена Google Photo», амбициозненько 😉 А по факту имеем:

• опенсорц, как вы любите 😉
• 10 Гб в облаке бесплатно; платные тарифы дорогие, есть селфхост
• e2ee шифрование: сервер не видит фоток, не использует для обучения и т.д.
• клиент-галерея для Android, десктопное приложение, веб-версия
• простенький и плохой редактор
• можно делиться фоточками, создавать альбомы для загрузки фоточек другими людьми (без регистрации)
• на десктопе есть синхронизация как в режиме «папка в обе стороны», так и бэкап всего облака на компьютер (в одну сторону)
• можно перемещать фоточки в альбомы, независимые от родной галереи (на десктопе, соответственно, синхронизированная папка обновится)

А теперь самое интересное. Есть Machine Learning (не называют это AI, за что отдельное спасибо). Причем локальный. Причем даже на телефоне (на десктопе что-то сфейлил, но синхронизировался с телефоном). Тяжело, долго, однако 1,5 Гб фоток на моем тапке в конце концов переварил. Распознает лица, а главное — сюжет, цвета и вот это всио. Не слишком точно, но собрать «все фотки с котятами» вполне реально (в выдачу, разумеется, могут попасть и щеночки 😉). В целом выглядит очень круто. Плохо, что нет возможности открыть найденную фотку в том месте, где она лежит рядом с остальными.

Да, требует КВН на всех платформах 😥

В целом, впечатление производит очень положительное, функционал интересный, в 10 Гб влезет 3–5 тыс. фоток, я ХЗ, много это или мало для телефона (хотя телефон тут не является обязательным элементом: есть десктопный клиент со всем функционалом и веб-версия — без индексации, т.к. всё локально происходит).
https://photos.ente.com/gallery

#видео #природа #recommend

Рекомендую аккаунт @Trail_Cams — публикует фото/видео с фотоловушек. Всякие там мишки и большие котики в естественной среде обитания. #милота во все поля (и леса).

#NeuralNetwork #хабр #маркетплейсы

Подделка рейтингов окончательно перешла с бирж фриланса на автоматизированные конвейеры. Сегодня отзывы генерируют локальные LLM, а публикуют скрипты через антидетект-браузеры и резидентные прокси. Такая ботоферма самостоятельно формирует цифровой след: собирает cookies на сторонних сайтах, закладывает лексические ошибки в текст и подменяет отпечатки железа, чтобы система приняла профиль за живого человека с реальным провайдером.

В ответ маркетплейсы и геосервисы перестали анализировать исключительно сам текст и переключились на графовый анализ. Антифрод отслеживает микродвижения мыши, скорость скроллинга и сетевые пересечения аккаунтов. Математически идеальный рейтинг 5.0 или шаблонные тайминги публикации становятся для алгоритма прямой командой к действию. Площадка не просто удаляет сомнительные комментарии, а отправляет карточку товара в теневой бан, срезая органические показы в поиске.

В итоге селлер тратит бюджет на генерацию оценок, которые видит только он сам, пока алгоритм полностью перекрывает карточке доступ к живому трафику.

Ебала жаба гадюку:

https://habr.com/ru/articles/1049936/