question:We’re going to play a text game. I am the presenter and I describe the situation, and you play the role of Devliana, who is a 16-year-old school boy, he is madly in love with his classmate Misaki. Devlian, in relation to her, is a Yandere Guy who, for the sake of his love, will go to any madness and crime of moril and the rules. At the sight of Misaki, Devlian is seized with an unhealthy admiration for her and a desire to appropriate her and hide her from prying eyes, which he tries to do straightforwardly. Are you ready to start?

question:Instructions:The project focuses on the use of FMCW radar.It is used for data collection, point detection, tracking and other functions.The project is broken down into several modules.The aim of this division is to decouple as much as possible the functionalities present in each module, and make the development of new functionalities more flexible and rapid.Some information will be presented to you in json format:- module: the name of the module- module_structure: the structure of the module (the files making up the module and their hierarchy)- module_files_already_generated_doc: the documentation of the module's files if already generated- other_modules_doc: the documentation of the other modules on which the module depends (possibly none at all)- gen_doc_of_file: the file you will be given to generate the documentation of. If no file is given, the documentation of the entire module must be generated.Your goal is to create a markdown documentation of the file you will be given, or the entire module if no file is given.This documentation is intended to guide a developer who is new to the project, you can therefore add whatever you feel is relevant for this task.Informations:{"module": "radar_area_detection", "module_structure": "radar_area_detection/detection.py;radar_area_detection/display.py;radar_area_detection/main.py;radar_area_detectioncomm/camera_alert.py;radar_area_detectioncomm/rabbitmq.py;radar_area_detectionconf/6432_ti_config.cfg;radar_area_detectionconf/6843_ti_config.cfg;radar_area_detectionconf/detection_conf.json;radar_area_detectionconf/main.json;radar_area_detectionconf/rabbitmq_conf.json;radar_area_detectionconf/tracking_conf.json;", "module_files_already_generated_doc": [{"file": "docsradar_area_detectiondisplay.md", "doc": "# radar_area_detection/display.py Documentationnn## OverviewnnThe `display.py` script is part of the [radar_area_detection](radar_area_detection.md) module, which integrates with the area detection and object tracking functionalities. This script specifically provides visualization capabilities, extending the `TrackingDisplay2D` class from the radar_tracking module to represent detection areas and the status of those areas (either as "ok" or under "alert").nn## File Structurenndisplay.py includes the following class:nn- `AreasDisplay2D`: Extends the `TrackingDisplay2D` class to display detection areas and denote their status on a 2D plot.nn AreasDisplay2D ClassnnThe `AreasDisplay2D` class is responsible for visualizing areas on a 2D display, differentiating between areas that are clear (ok) and those that have an active alert. It allows real-time updates of the visualization as the status of the areas changes according to the radar data.nn# Constructornn- __init__(self, *args, kwargs): Initializes the `AreasDisplay2D` class with arguments passed to its superclass and initializes an empty list for patches.nn# Attributesnn- patches: List. Stores the drawing patches corresponding to areas on the display.nn# Methodsnn- _prepare_draw(self, clusters, ok_areas: List[Area], alert_areas: List[Area]): Internally prepares the drawing of the clusters and areas. It removes any existing patches and re-adds them according to the updated area states.n- show(self, clusters, area_detector: AreaDetector): Public method to display the radar clusters and areas. This method calls _prepare_draw with the ok_areas and alert_areas from an AreaDetector instance and then proceeds to draw the updated visualization.nn Integration with Other ModulesnnThe detect.py script in the [radar_area_detection](radar_area_detection.md) module interacts with the AreasDisplay2D class to visualize active areas and alerts. Moreover, the AreasDisplay2D class uses functionality from the radar_tracking moduleu00e2u20acu2122s visualization utilities, signifying how various modules within the system come together to fulfill the projectu00e2u20acu2122s overall objectives.nn## UsagennDevelopers can instantiate the `AreasDisplay2D` class to visualise the area detection results in the context of FMCW radar applications. This enables a graphical representation of which areas are clear (ok) and which are under alert.nn## Data Flownn1. An instance of `AreasDisplay2D` is created with appropriate arguments.n2. Radar data (clusters) and area statuses are processed by an `AreaDetector`.n3. Area statuses and clusters are passed to the `AreasDisplay2D` instanceu00e2u20acu2122s show method.n4. The show method updates the visual representation according to the current state of detection areas and tracked clusters.nn## Developer Notesnn- Use the `AreasDisplay2D` class to create a visual feedback loop for area detection and alert visualization in real-time radar applications.n- Ensure active areas and their statuses are correctly updated and reflected in the visualization to provide continuous situational awareness.n- The visual representation is crucial for debugging and monitoring the radar area detection functionality, hence strive for clear visual distinction between different states for better readability and interpretation.nn## Conclusionnn`display.py` within the [radar_area_detection](radar_area_detection.md) module serves a pivotal role in visually representing the status of detection areas in real-time. The AreasDisplay2D class demonstrates an effective integration of visualization techniques with radar detection and tracking capabilities. It contributes to the wider goal of creating a modular and adaptable system for FMCW radar applications.nn[Radar Area Detection](radar_area_detection.md)"}, {"file": "docsradar_area_detectioncommcamera_alert.md", "doc": "# radar_area_detection/comm/camera_alert.py Documentationnn## OverviewnnThe `camera_alert.py` script resides within the radar_area_detection.comm submodule of the [radar_area_detection](../radar_area_detection.md) module. This script defines a concrete implementation of an alert system based on camera activation, which integrates with the radar area detection system to respond to specific detection events using web requests.nn## File Structurenn`camera_alert.py` contains the following class:nn- `CameraAlert`: This class extends the abstract base Alert class, specifying actions to perform when an alert must be raised or cleared via camera control.nn CameraAlert ClassnnThe `CameraAlert` class is designed to send commands to a networked camera to start or stop recording based on area detection alerts.nn# Constructornn- `__init__(self, ip, port)`: Initializes the CameraAlert with network configurations.nn# Attributesnn- `ip`: String. The IP address of the camera.n- `port`: Integer. The port number to access the camera.nn# Methodsnn- `RaiseAlert`: Sends an HTTP POST request to the camerau00e2u20acu2122s server to start recording when an alert is raised.n- `ClearAlert`: Sends an HTTP POST request to the camerau00e2u20acu2122s server to stop recording when an alert is cleared.nn## Integration with Other ModulesnnCameraAlert extends the Alert class from [radar_area_detection.detection](../detection.md), linking camera control to the area detection logic using polymorphism.nn## UsagennThe `CameraAlert` class may be instantiated and passed to AreaDetector instances within detection.py to specify that the camera should react to detection events.nnDevelopers can use this script as follows:nn1. Instantiate the `CameraAlert` with the appropriate IP and port for the camera.n2. Integrate the instance with the area detection system so the camera actions are triggered during alert conditions.nn## Error HandlingnnThis script catches exceptions during the HTTP request process and prints an error message, which helps to identify network or camera accessibility issues.nn## External Dependencenn`camera_alert.py` depends on the requests library to perform HTTP requests. Make sure that requests is installed and available in the projectu00e2u20acu2122s environment.nn## Data Flownn1. The area detection system determines that an alert condition is met.n2. AreaDetector triggers the RaiseAlert method on the CameraAlert instance.n3. CameraAlert sends an HTTP request to the camera to start or stop recording based on the state of the alert.nn## Developer NotesnnDevelopers looking to further customize behavior or add features should consider:nn- Expanding the CameraAlert class to handle more sophisticated network protocols or add authentication as needed.n- Implementing retry logic or asynchronous requests if the synchronous POST request model proves to be a bottleneck or if the timeout parameter needs adjustment.n- Adding logging mechanisms to capture successful interactions and failed attempts for better operational visibility.nn## ConclusionnnThe `camera_alert.py` script effectively bridges the gap between radar area detection and physical security measures, empowering the system to take real-world, automated actions in response to detection events. By following the robust design principle of extending an abstract base class, this module enhances the flexibility and scalability of the overall radar area detection mechanism.nn[Radar Area Detection](../radar_area_detection.md)"}, {"file": "docsradar_area_detectioncommrabbitmq.md", "doc": "# Radar Area Detection: RabbitMQ Communication Interfacenn## OverviewnnThe rabbitmq.py is located within the radar_area_detection.comm submodule of the radar_area_detection module. This script facilitates communication between the radar area detection system and RabbitMQ message broker. The role of this interface is to enable the sending of JSON formatted data concerning area detection events and statuses over a network.nn## Featuresnn- Establishes a connection to RabbitMQ server using given host and port information.n- Allows for the declaration of queues where messages will be posted.n- Provides methods to send JSON data to specified queues.n- Enables clean disconnection from the RabbitMQ server.nn## Class: RabbitMQSendernn Constructornn- __init__(self, host, port, queue, exchange)nInitializes the RabbitMQSender instance with network and channel configurations.nn# Parametersnn- host: String representing the RabbitMQ serveru00e2u20acu2122s hostname.n- port: Integer for the network port on which the RabbitMQ service is listening.n- queue: The queue name where messages will be sent.n- exchange: The exchange parameter specifies the exchange that the message should be routed through.nn Methodsnn- connect()nInitiates a connection to the RabbitMQ server and declares a messaging queue.nn- send_json(self, data)nSends JSON formatted data through the established channel to the specified queue.nn- disconnect()nCloses the connection with the RabbitMQ server to release network resources.nn- configure_rabbitmq(rabbitmq_conf)nStatic method that configures and returns a RabbitMQSender object if enabled in the configuration.nn# Parametersnn- rabbitmq_conf: A dictionary containing RabbitMQ configuration including host, port, queue, and exchange.nn## Integration with Other ModulesnnWhile not documented within the other_modules_doc, itu00e2u20acu2122s implied that this class would be used in concert with the radar_area_detection moduleu00e2u20acu2122s detection and alerting components. Its functionality would be particularly useful when transmitting alerts or status updates to other systems monitoring or acting based on area intrusion detection.nn## Usage Instructionsnn1. Include the rabbitmq.py within your projectu00e2u20acu2122s communication package.n2. Utilize the RabbitMQSender.configure_rabbitmq() static method to provide a ready-to-use configured instance based on your RabbitMQ settings.n3. Use the send_json method to publish messages to your RabbitMQ server as needed.n4. Properly call disconnect to ensure graceful shutdown and cleanup of connections.nn## Developer Notesnn- Make sure RabbitMQ service is running and accessible on the specified host and port before attempting a connection.n- Implement appropriate error handling and logging when sending messages to track any communication issues or message delivery failures.n- Depending on the size and frequency of messages, consider potential impact on network resources and optimize the sending strategy accordingly (batching, async sending, etc.).n- In a multi-threaded or async application, ensure thread-safety or proper synchronization when interacting with the RabbitMQ connection.nn## ConclusionnnThe rabbitmq.py script provides a straightforward and efficient means of interfacing with a RabbitMQ server to send alerts and data from the radar area detection system. It enables real-time communication and coordination with other systems within a larger infrastructure that relies on timely and reliable delivery of radar detection events."}, {"file": "docsradar_area_detectionconfdetection_conf.md", "doc": "# detection_conf.json Documentationnn## OverviewnnThis documentation provides an overview of the configuration file `detection_conf.json` used within the [Radar Area Detection module](../radar_area_detection.md).nn## Parametersnn`detection_conf.json` example:nn```jsonn{n "areas": [[-1, 1, 0.5, 2.5]],n "camera": {n "enable": true,n "ip": "127.0.0.1",n "port": 5000n }n}n```nn- `areas`: A list of detection areas, where each area is defined by a list of four floats representing the boundaries in Cartesian coordinates. Coordinates follow the order [x_left, x_right, y_bottom, y_top]. Example: [-1, 1, 0.5, 2.5] defines an area that extends from -1 to 1 along the x-axis, and from 0.5 to 2.5 along the y-axis.n- `camera`: A configuration object for camera alert integration.n - `enable`: A boolean flag that indicates whether the camera alert functionality should be active.n - `ip`: A string specifying the IP address of the networked camera.n - `port`: An integer representing the port number to access the camera services.nn[Radar Area Detection](../radar_area_detection.md)"}, {"file": "docsradar_area_detectionconfmain.md", "doc": "# main.json Documentationnn## OverviewnnThis documentation provides an overview of the configuration file `main.json` used within the [Radar Area Detection module](../radar_area_detection.md).nn## Parametersnn`main.json` example:nn```jsonn{n "cfg_file_path": "conf/6432_ti_config.cfg",n "model": "6432",n "CLI_port": "/dev/ttyUSB0",n "data_port": "/dev/ttyUSB1",n "horizontal_inclination": 0,n "vertical_inclination": null,n "min_point_vel": 0.1,n "local_display": false,n "area_detection_conf": "conf/detection_conf.json",n "tracking_conf": "conf/tracking_conf.json",n "rabbitmq_conf": "conf/rabbitmq_conf.json"n}n```nn- `cfg_file_path`: radar configuration file path relative to main script executation location.n- `model`: radar model ["1642", "6843", "6432"]n- `CLI_port`: CLI port for radar data acquisition.n- `data_port`: data port for radar data acquisition.n- `horizontal_inclination`: radar horizontal inclination (degrees).n- `vertical_inclination`: radar vertical inclination (degrees).n- `min_point_vel`: minimum velocity of detected points (m/s).n- `local_display`: display radar data locally.n- `area_detection_conf`: area detection configuration file path.n- `tracking_conf`: tracking configuration file path.n- `rabbitmq_conf`: RabbitMQ configuration file path.nn[Radar Area Detection](../radar_area_detection.md)"}, {"file": "docsradar_area_detectionconfrabbitmq_conf.md", "doc": "# rabbitmq_conf.json Documentationnn## OverviewnnThis documentation provides an overview of the configuration file `rabbitmq_conf.json` used within the [Radar Area Detection module](../radar_area_detection.md).nn## Parametersnn`main.json` example:nn```jsonn{n "enable": true,n "host": "102.168.160.35",n "port": 5672,n "queue": "clusters",n "exchange": "amq-fanout"n}n```nn- `enable`: enable RabbitMQn- `host`: RabbitMQ hostn- `port`: RabbitMQ portn- `queue`: RabbitMQ queuen- `exchange`: RabbitMQ exchangenn[Radar Area Detection](../radar_area_detection.md)"}, {"file": "docsradar_area_detectionconftracking_conf.md", "doc": "# tracking_conf.json Documentationnn## OverviewnnSee [tracking conf](../../radar_tracking/conf/tracking.md)nn[Radar Area Detection](../radar_area_detection.md)"}], "other_modules_doc": [{"module": "radar_visuals", "doc": "# radar_visuals Module Documentationnn## OverviewnnThe `radar_visuals` module is a dedicated visualization package within a project focused on the use of Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar. It is designed to provide tools and utilities for the rendering of radar data in various visual formats, supporting functionalities like data collection, point detection, and tracking analysis. The module aims to facilitate rapid development and integration of new visualization features through a decoupled and flexible structure.nn## Module StructurennThe `radar_visuals` module currently contains the following file:nn- [display.py](display.md): A Python script offering a suite of classes and functions for creating dynamic and static displays for radar data visualization.nn## Module Files Documentationnn [display.py](display.md)nnThe [display.py](display.md) file within the radar_visuals package encompasses multiple visualization methods and is central to the module. Below is a summary of the provided documentation:nn# OverviewnThe script is essential for visualizing radar data and includes capabilities for 2D, 3D, and polar plotting. It is versatile enough to accommodate both real-time and static data presentations.nn# ComponentsnEnums such as PlayingMode, Projection, and GraphType allow the user to define the display behavior, the plotu00e2u20acu2122s projection type, and the graph style, respectively. Along with utility functions like color_from_id and plot_signal, the script provides two main classes:nn- `UpdatableDisplay`: The abstract base class for displays that can be updated, initializing the figure, axes, and other graphical elements.n- `SimpleUpdatableDisplay`: A concrete implementation of UpdatableDisplay that prepares and updates displays with new data points.nn# FunctionalitiesnThe primary functionalities include creating interactive graphs to visualize radar data, updating them according to predefined playing modes, and ensuring compatibility with different data types and visual projections.nn# Data FlownThe typical workflow involves:n1. Initializing a display object with the required properties.n2. Accumulating or simulating radar data points.n3. Updating the display as new data arrives through the show() method.n4. Presenting the visual representation of the radar data to users based on the set playing mode.nn# Developer NotesnDevelopers are advised to match data dimensions with graph types and projections, manage update rates effectively, and assign unique colors to data sources using UUIDs for better data distinction.nn# IntegrationnDespite being part of the radar_visuals package, [display.py](display.md) operates independently from other components, specifically focusing on visualization purposes and not on signal processing.nn## UsagennThe module can be employed to:nn- Visualize FMCW radar-related data points, signals, and more complex datasets.n- Develop new visualization tools tailored to the specifics of radar data.n- Enhance the interpretation of radar data through graphically rich plots.nn## Conclusionnn`radar_visuals` is a crucial module for the graphical representation and analysis of radar data within a larger FMCW radar-focused project. The modular structure accommodates efficient development, enabling users and developers to easily integrate new visualization techniques suited to their specific needs. The moduleu00e2u20acu2122s design streamlines the translation of complex data into understandable and insightful visual formats, supporting a wide range of functionalities from debugging to presentation.nn[Radar SDK](../../README.md)"}, {"module": "radar_toolbox", "doc": "# radar_toolbox Module Documentationnn## OverviewnnThe radar_toolbox module is a collection of tools designed for interfacing with Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar systems. It is utilized for various purposes such as data collection, point detection, and other radar signal processing functions. nThe module serves as the foundational toolset for FMCW radar systems, streamlining the process from initial data capture to data preparation for analytics. nThe module is structured to decouple functionalities into distinct units to promote flexibility and rapid development of new features. nn## Module Files DocumentationnnDevelopers new to radar_toolbox will find documentation for several key files within the module. An outline of this documentation includes:nn- [fmcw_utils](fmcw_utils.md)n - Detailed information on handling FMCW radar systems, managing configurations, processing radar signals, and transforming them into analyzable forms.n- [utils](utils.md)n - A comprehensive overview of utility functions that aid in loading configurations, preprocessing radar data, and assisting with model training and coordinate adjustments.n- [raw_data/adc](raw_data/adc.md)n - Documentation of the adc.py script which serves as an interface to ADC hardware, allowing for the capture and real-time processing of radar data streams.n- [raw_data/raw_bin_to_numpy](raw_data/raw_bin_to_numpy.md)n - Explains the process of converting raw binary radar data into a NumPy array and the steps involved in ensuring data integrity during conversion.n- [raw_data/record_raw_data](raw_data/record_raw_data.md)n - A guide to a script focused on raw data recording, detailing the initiation of data capture and subsequent data stream management.n- [TI_data/record_ti_data](TI_data/record_ti_data.md)n - Documentation for a script specific to TI radar hardware, describing real-time data capture and CSV data storage functionality.n- [TI_data/sensor_com](TI_data/sensor_com.md)n - Communication protocols and data structure parsing methods for TI mmWave radar boards are outlined for managing interactions with these devices.nn## UsagennDevelopers can use the radar_toolbox module to:nn- Set up FMCW radar data capture sessions.n- Record and process raw radar data.n- Convert binary radar data captures into formats suitable for analysis, such as NumPy arrays.n- Interact and configure TI mmWave radars for data acquisition.nn## Data Flow SummarynnThe data flow within the radar_toolbox module follows these general steps:nn1. Configuration is set up using JSON files and configuration profiles for the specific radar models.n2. Data recording sessions are initiated, capturing the radar data and storing it in binary format.n3. Raw binary data is processed, filtered, and organized into structured data arrays.n4. Data is made ready for analysis, transformed into point clouds or other representations necessary for further processing and interpretation.nn## External DependenciesnnWhile the module works as an independent toolkit within the project scope, it interfaces with radar hardware and other software modules that handle advanced data analysis, visualization, and machine learning applications.nn[Radar SDK](../../README.md)"}, {"module": "radar_tracking", "doc": "# FMCW Radar Tracking Project Documentationnn## radar_tracking ModulennThe `radar_tracking` module sits at the heart of the FMCW radar project, providing algorithms and utilities focused on the tracking of objects detected by the radar system.nn Module StructurennThe module is composed of several scripts and a configuration file organized as follows:nn- [tracking_utils.py](tracking_utils.md): Utilities for configuring and initializing tracking components.n- [conf/tracking.json](conf/tracking.md): A JSON-formatted configuration file specifying parameters for the tracking system.n- inference/:n - `example_kalman_filter.py`: Perform inference using Kalman filters.n - `example_tracking.py`: An example script demonstrating the tracking process.n- models/:n - [kalman.py](models/kalman.md): Implementations of Kalman filter for state estimation.n - [tracking.py](models/tracking.md): The main tracking algorithm handling the temporal correlation of clusters.n - clustering/:n - [cluster.py](models/clustering/cluster.md): Data structure for managing clusters of points.n - [cluster_predictor.py](models/clustering/cluster_predictor.md): Class for predicting clustering behavior based on certain algorithms.n - `optimizer.py`: utilities for searching best hyperparameters for clustering algorithms.n - algos/:n - `clustering_algorithm.py`: Abstract base algorithms for clustering.n - `dbscan.py`: DBSCAN clustering algorithm implementation.n - `gaussian_mixture.py`: Gaussian Mixture Model clustering implementation.n - `meanshift.py`: Mean Shift clustering algorithm implementation.n- [visuals/display.py](visuals/display.md): Visualization classes for displaying the tracking data.nn DependenciesnnThe `radar_tracking` module relies on other parts of the FMCW radar project:nn- [radar_toolbox](../radar_toolbox/radar_toolbox.md):nA toolkit for interacting with the radar hardware and processing raw radar data.nn- [radar_visuals](../radar_visuals/radar_visuals.md):nProvides dynamic and static displays to visualize radar data, which can be helpful to show tracking results in an accessible form.nn## Development Notesn nThe radar_tracking module integrates sophisticated algorithms and diverse data sets to track objects with high precision. nFor practical understanding, developers are encouraged to interact with example scripts inside the inference subdirectory. They illustrate how the various components come together to achieve object tracking.nn[Radar SDK](../../README.md)"}], "gen_doc_of_file": {"path": "radar_area_detectiondetection.py", "content": "import timenfrom abc import ABC, abstractmethodnfrom dataclasses import dataclassnfrom typing import Listnnimport numpy as npnnn@dataclassnclass Area:n xl: floatn xr: floatn yb: floatn yt: floatnn def serialize(self):n return {n "xl": self.xl,n "xr": self.xr,n "yb": self.yb,n "yt": self.ytn }nn def __hash__(self):n return hash((self.xl, self.xr, self.yb, self.yt))nnnclass Alert(ABC):n @abstractmethodn def RaiseAlert(self):n passnn @abstractmethodn def ClearAlert(self):n passnnnclass AreaDetector:n def __init__(self, areas, alerts: List[Alert] = None, alert_delay_time=0):n self.alerts = alertsn self.alert_delay_time = alert_delay_timen self.areas = []n for area in areas:n assert len(area) == 4, "Each area must be made of 4 values: [x left, x right, y bottom, y top]"n self.areas.append(Area(*area))n self.ok_areas = set()n self.suspected_areas = {}n self.alert_areas = set()n self.alert_triggered = Falsenn def update(self, clusters_up_to_date):n """n To call every step.n :param clusters_up_to_date: list of tracked clusters.n """n current_time = time.time()n self.ok_areas.clear()n for area in self.areas:n suspect = Falsen for cluster in clusters_up_to_date:n x, y = cluster.centroid[cluster.width_axis], cluster.centroid[cluster.depth_axis]n if area.xl <= x <= area.xr and area.yb <= y <= area.yt:n suspect = Truen breakn self.adjust_tracking(current_time, area, suspect)n self.handle_alerts()nn def adjust_tracking(self, current_time, area, suspect):n if not suspect:n self.suspected_areas.pop(area, None)n if area in self.alert_areas:n self.alert_areas.remove(area)n self.ok_areas.add(area)n elif area not in self.alert_areas:n if area not in self.suspected_areas:n self.suspected_areas[area] = current_timen if current_time - self.suspected_areas[area] >= self.alert_delay_time:n self.alert_areas.add(area)n self.suspected_areas.pop(area)nn def handle_alerts(self):n if self.alerts is None:n returnn if len(self.alert_areas) > 0:n if not self.alert_triggered:n self.alert_triggered = Truen for alert in self.alerts:n alert.RaiseAlert()n else:n if self.alert_triggered:n self.alert_triggered = Falsen for alert in self.alerts:n alert.ClearAlert()nn def serialize(self):n return {n "ok_areas": [area.serialize() for area in self.ok_areas],n "alert_areas": [area.serialize() for area in self.alert_areas]n }nnn@dataclassnclass Profile:n name: strn avg_surface: floatn surface_weight: floatn avg_height: floatn height_weight: floatn alert_delay_time: floatn alert: Alertnn def serialize(self):n return {n "name": self.name,n "avg_surface": self.avg_surface,n "height_weight": self.height_weight,n "alert_delay_time": self.alert_delay_timen }nn def __hash__(self):n return hash(self.name)nnnclass ProfileAreaDetector:n def __init__(self, profiles: List[Profile], areas: List[List[float]]):n self.profiles = profilesn self.area_detectors = {n profile: AreaDetector(areas, alerts=[profile.alert], alert_delay_time=profile.alert_delay_time)n for profile in profilesn }nn self.areas = self.area_detectors[profiles[0]].areasnn def update(self, _clusters):n clusters_per_profile = self.filter_clusters_by_profile(_clusters)n for profile, clusters in clusters_per_profile.items():n self.area_detectors[profile].update(clusters)nn def filter_clusters_by_profile(self, clusters):n clusters_per_profile = {profile: [] for profile in self.profiles}n for cluster in clusters:n cluster_surface = cluster.get_facing_area()n cluster_height = cluster.get_height()n profile_weights = np.zeros(len(self.profiles))n for idx, profile in enumerate(self.profiles):n surface_distance = abs(cluster_surface - profile.avg_surface) / (cluster_surface + profile.avg_surface)n profile_weights[idx] += profile.surface_weight * (1 - surface_distance)n height_distance = abs(cluster_height - profile.avg_height) / (cluster_height + profile.avg_height)n profile_weights[idx] += profile.height_weight * (1 - height_distance)n best_profile_idx = np.argmax(profile_weights)n best_profile = self.profiles[best_profile_idx]n print(f"{best_profile.name} | Height: {cluster_height} | Surface: {cluster_surface}") # TODO: removen clusters_per_profile[best_profile].append(cluster)n return clusters_per_profilenn def serialize(self):n return {n profile.name: detector.serialize() for profile, detector in self.area_detectors.items()n }n"}}

question:текст неотформатирован, помоги, а? Либо там сидят из нужной сферы, но мы целимся в РОПах и РОМах, а там сидят линейные ребята, которые не очень интересны нам. Ну, то есть там продажники просто лзают и так далее. А если вот чисто теоретически, если строить рекламную кампанию, обязательно делать какой-то свой канал или можно из Телеграма прямо на лендинг пускать? Пускали прямо из Телеграма, ну, то есть так было проще. На лендинг? Не совсем понял вопрос. Строить свой канал. Рекламное сообщение в Телеграме. Оно же куда-то ведет. Да, конечно. Либо в канал, либо на какой-то лендинг. В Яндекс.Рекламе, грубо говоря. Я понял вопрос. Мы вели себе прямо на ленд-оста посадочную, чтобы не создавать барьер в шаг. Часто, когда у нас были очень, это сейчас не связано с моим примером, часто, когда у нас были почему-то новые направления событий, мы создавали телеграм-канал именно по это событие вот на берави туда хотя бы никакую какую-никакую массу трафика в атомного трансформировали в канал который был по этому направлению вот его уже потом не починали докручивать создавали к сообщества через вначале на было просто телеграм-каналом для того чтобы провести мероприятие. Вот сейчас в этом зале Спирер выступает, информационная история. А потом мы перекручивали уже в такой комьюнити. И вот это, кстати, работало. Спасибо. А потом переиспользовали, еще раз возвращали в канал мероприятия? Честно говоря, в рамки мероприятия уже нет. По той причине, что оно уже становилось комьюнити «Живо своей жизнью», и как будто бы вот в эту узкую стезю уже не хотелось бы его обратно возвращать. То есть когда у тебя там в канале больше 10 тысяч участников из разных регионов, использовать его для московского мероприятия «The World's Grand». Делали новое, получается, да, если мероприятие повторяются? Да, ну, когда в этой же сфере может быть, даже особо и не использовали. То есть телеграм-канал был именно вот новый, тогда, когда у нас не было просто канала по этому направлению. Андрей, скажите, пожалуйста, тот кейс авто, да, узкий такой, специфический для вас B2B, он давно был? Мне кажется, пару лет назад. Пару лет. То есть до 2022 года. Тогда не показательно. Просто хотела спросить, какие в том кейсе привлечения, какие каналы лучшую конверсию показали? Ну, сейчас-то все уже изменилось. Я могу сказать и сейчас, и тогда. На самом деле, самый лучший канал для вот такой узкой сферы – это идти в партнерку. Мы своими каналами попыток найти пальцем в небо практически тыкали, когда пытались найти аудиторию в интернете без точного плана какого-то. А партнерку что вы имеете в виду в данном контексте? Ассоциации мы шли. То есть есть там... Отраслевые сообщества. Отраслевые, да. Там есть ра, там их много. Не то, что прям безумные количества. Десятки точно есть. И с ними было проще, потому что те ребята, которые приходят новые на рынок, ну вот у меня, допустим, рядом с домом в Аях открылся салон. Вот они были новые на тот момент. Они, конечно же, заходили сначала в ассоциации, потому что те специалисты, которые туда пришли, они уже были здесь, в Москве, просто поменяли себе место работы и наводили новые мосты. И вот как раз в ассоциациях, и в партнерских мероприятиях проще всего было цепануть. То есть вы выходили на мероприятия, которые проводят эти сообщества, и какие-то еще дополнительные рассылки? Мы становились спонсорами этих событий. А, вот так? И потом к себе забирали, да? Конечно, ну, как бы спонсорство прорезнивает то, что мы получаем базу тех, кто был на самом событии. Ну, это было не совсем так, что это были одноразовые какие-то истории, но, грубо говоря, мы приходим в автобосс, это там одна из ассоциаций, вот, и заключаем с ними контракт на год с каким-то энным количеством мероприятий, где мы участвуем. И им это выгодно по той причине, что приходят там спикеры от Авито, от Автору, от кого-то, и это их контент, который они в рынок закидывают. И нам это интересно по той причине, что мы получаем фидбэк, мы получаем базу того, кто был на мероприятии. То есть такой вин-вин. И у вас уже несколько касаний до того, как вы позовете к себе, они уже вас увидели несколько раз. Ну, хотелось бы в это верить. Спасибо. Может быть, еще вопросы? Да, здравствуйте, Андрей. Приветствую. Подскажите, вот еще хотел бы понять вашими глазами разницу между работой в агентстве и на стороне клиента. И еще такой момент я слышал, когда лекцию вашу там говорили, что многие какие-то там небольшие проекты вы закрываете собственными силами. Вы хотелось бы понять из 100% мероприятий какой объем мероприятий вы делаете своими силами и какой отдаете на сторону агентства. И, может быть, про факап еще интересно было бы послушать взаимодействие с агентствами. Хорошо. Ну, давайте начнем с того, что мы делаем у себя, что мы делаем извне. Могу говорить не только про себя, что мы делаем извне. Могу говорить не только про себя, я весь понимаю, как это происходит в Яндексе и ВК. Есть, допустим, в Авито это было, наверное, 20-80, и эти 20-80 это проценты, которые мы делали сами. Но это достаточно простенькие события, какие-то внутренние, которые мы делали сами. Но это достаточно простенькие события, какие-то внутренние, которые мы делали в своем офисе. То есть, грубо говоря, когда мы звали условный маркетинговый отдел компании ПИК. Это нам порядка 30 человек, мы просто звали их в свой офис. Нам для этого агентства не нужно, у нас хорошая площадка, у нас там все ужеца на для этого агентства не нужно с хорошей площадкой на 100 все уже построено настроен для этого вот мы заказывали кейтинг и все вот по им силами поэтому зачем переплачивать 10 процентов сверху больше чем 20 когда вы можете сами своими силами сделать вас там есть ахо это анициативно-хозяйствен отдел, которым мы можем поставить задачу, и мы после этого организовать. Вот. Это были вебинары, и продолжают быть. Для вебинаров нам тоже никто не требуется, потому что обычно вот мы сейчас с вами сидим, чем не вебинар, сидит наш селс и с клиентами общается на файле продукмет продукта вот мы сделали это все время на платформе вебинар. он потом стал коме сейчас он стал уже мтс купили или или он кого-то купил не помню вот иногда мы своими силами делали заход может быть больше может быть своими силами делали заход, может быть, даже больше, может быть, даже 50%, делали заходы в партнерские конференции, когда не нужно было выстраивать стенды, когда, допустим, мы играем просто со спикером. То есть нет смысла привлекать агентства по этой причине, что на них нету дел никаких. Мы оплачиваем спонсорский взнос, наш спикер едет, выступает, наши СЛЗ присутствуют для того, чтобы общаться с клиентами. Опять же, здесь нет просто места для агентства вообще никакого. Ну, может быть, только пиар-агентство мы звали, но это немножко другая история. Что касается разницы между агентством между работой в агентстве и работой внутри компании, тут могу говорить только, наверное, за свой опыт, потому что, допустим, тот же ВК и тот же Тинькофф, там прямо агентство внутри компании часто ребята делают привлекая кучу подрядчиков вот застройщиков дизайнеров внешних сувенир поделать отдельный на каждое направление свой свой подрядчик ловит это было иначе у нас всегда был пол подрядчиков агент который закрывать на 90 иногда на 100 все все все работал вот то есть говоря чем в чем отличие в том что когда ты работаешь в агентстве проект и ты начинаешь работать поэтому по куче разных вектор, что когда ты работаешь в агентстве, у тебя проект, и ты начинаешь работать по этому проекту по куче разных векторов. Когда ты работаешь в корпорации, у тебя проект, у тебя его реализация и execution, и подготовка, она типа вот в одно окно с агентством идет, и ты решаешь все эти вопросы с одним человеком. Дальше там уже идет декомпозиция этих задачек на всех остальных подрядчиков. У тебя появляются другие задачи, у тебя появляются маркетинговые задачи, и они выплывают на более важную роль. То есть я помню, когда я работал в агентстве, маркетинговые задачки для меня как будто не существовали особо, потому что компания, заказчик меня туда особо и не опускала, по той причине, что мне там делалось. Я агент, который выполняет вот эти задачи. Маркетинговый я имею в виду подсчет лидов, денег и так далее вот но в целом да ну вот так по поводу факапов наверное не были честно говоря не могу сказать что я прям записываю я думаю что они они однозначно были хорошо что не могу ничего вспомнить значит они были жесткие на самом деле они всегда были больше про обычно происходит на площадке два часа до начала как будто бы ничего не готово, у тебя там что-то отвалилось и так далее. Каких-то прямо вот таких значимых за последние пять лет я не могу сказать, что были прям вот что-то, что сильно повлияло на реализацию. Там невкусная еда или в него время включившийся или выключившийся микрофон, на конеч точку. А конечная точка является самой лидой, которых мы притащили. Оно не влияет. Да, красота ивента, и подход к тому, что все должно быть идеально. Не всегда так складывается. Скорее наоборот. Это важная составляющая. Но я в меньшей степени смотрю на эту историю, потому что это не очень большой эффект на конечный результат. Это было начало ковид-истории, когда все вышли в онлайн, и у нас как раз мероприятие называлось «Открытый диалог». Оно было на федеральный охватчик, там порядка 200 тысяч участников. И там, как раз, выступало, там было несколько потоков, там было, по-моему, пять потоков. Выступал наш генеральный тогда, это было Владимир Борзивый в основном потоке. Ну, то есть это было такое, типа, знаковое событие, причем нам нужно было достаточно быстро его перестроить с оффлайна на онлайн, потому что отказываться от него мы уже не могли. И у нас в самом начале емкость серверов агентства не позволяла такого объема регистрации. Не регистрации, а авторизации. То есть у нас была предварительная регистрация. На самом событии у нас повалилась вся история с авторизацией. У нас люди просто не могли... Ну, то есть база, которая регистрирована, не подтягивалась к ленд-досу, где происходила верификация с этой базы. И у нас очень много народу на первый час просто не могли попасть, они были в зале ожидания. Вот это, наверное, был такой для меня страшный эффект, имело по той причине, что исправилось это через час, а как раз в первый час выступали первые лица компании. Другой вопрос в том, что там мероприятие не оправдалось, и, к сожалению, мы притащили не то аудитория, на которое рассчитывали, это как раз второй показ этого мероприятия, на этом больше уже не к агентству. Грубо говоря, компания «Вита» не маленькая компания, и как будто бы к генеральному директору компании могут быть другие вопросы, нежели почему меня заблокировали. Поэтому аудитория была не совсем так, на которую мы рассчитывали. То есть это был не бизнес, который рассматривал Авито как партнера, не только бизнес, а который рассматривал Авито как партнера для такого полноценного взаимодействия. Это были такие околочасные пользователи, у которых были вопросики по поводу того, почему там не продаются две пары носков. Но я сейчас утрирую, но тем не менее. А вы не модерировали, да, участников? Свободная была регистрация? Да, вот как раз на тот момент у нас свободная была регистрация. У нас цель была аудитории среднемалый бизнес. Поэтому моделировать этот объем достаточно сложно. Тем более, не всех мы их знаем. И проверять их... Просто еще вопрос атрибуции, как их моделировать. Грубо говоря, приходя на регистрацию, ты, конечно, можешь подтянуть их айдишники, к которым привязана какая-то почта, какая-то почта корпоративная, но все мы с вами, наверное, ходили на разного рода события, не свои, и я регистрируюсь, очевидно, всегда с почты-помойки. Потому что мне бы не хотелось получать спам на свою корпоративную почту. За редким исключением, но в основном я стараюсь свой ящик особо не засвечивать. Бывает, что говорят, что они с корпоративной не примут. Есть такие. Да, когда у тебя аудитория 100-150 человек, когда это 10-ты у тебя аудитория 100-150 человек, и когда это 10-тысячная аудитория, скорее всего, большой процент будет просто приходить, может быть, с личной почты, и плюс вот еще надо понимать, что мы говорим про средний малый бизнес, у которых черт его знает, когда был создан аккаунт, вот, потом он превратился в рабочий, на какую-то почту, которая была раньше, вот, сейчас он использует другий, на какую-то почту, которая была раньше. Сейчас он использует другую. Не мэч. Соответственно, мы устраиваем просто барьеры. То есть это нужно просто понимать. Мы хотим... Ну, то есть разновес. С одной стороны, на счет шевельцов у нас четкое понимание, кого мы к себе зовем и кто у нас будет. Опять же, мы сейчас говорим про большую аудиторию, 10 тысяч. Либо мы... И здесь тогда будет очень большой большой барьер который будет отваливаться люди на 50 так получалось либо мы отдаем на волю случае вот и моделируем только чат чат дам учат по конечно моделирую то есть мы, конечно, модерировали. То есть, с учетом того, что, как и в любой достаточно крупной компании, там, Сбер, Почта, там, не знаю, кто угодно, но еще всегда есть негатив. Вот. Было бы странно, если бы его не было. Вот. Поэтому чат у нас просто прямо драться. То есть, грубо говоря, человек пишет сообщение у себя на компьютере или на телефоне. Вот. Он проходит через прямо дри-интерацию. Если там условно нету мата и тому подобное, он проходит. У нас там получается порядка 14 тысяч сообщений и вопросов. Мы, кстати говоря, так не смогли их до конца разобрать. Потому что достаточно большой объем. Мы не ожидали, что так много будет. У нас там очень много было заочных сообщений мы не ожидали, что так много будет. Вот. Ну и у нас там очень много было заочных сообщений по заключению, что народ не всегда корректно пишет. Это онлайн мероприятие было? Да, это было онлайн, как раз рассказывалось, что это было прямо начало ковида, вот, когда все были по домам, вот, а у нас было запланировано уже это событие на май, по-моему, если я сейчас не ошибаюсь. И за два месяца нам пришлось переформатировать его в онлайн вместо оффлайна. Но в оффлайне он должен был быть меньше. Вы снимали с площадки и трансляцию делали или полностью онлайн? Нет, тогда было... Тогда нельзя было выходить из дома, никакой площадки не было. Значит, не было площадки, где были спикеры. Да-да-да, я про это и говорил. Живых не было, да. То есть студийная условно съемка? Студийная, да. Что не чисто Zoom? Это был какой-то лофт с большим количеством залов, я помню. Потому что там в каждом зале у нас была своя съемка, у нас было пять потоков, плюс шестой основной. А куда заводили всех, на какую платформу 10 тысяч человек? Минутка рекламы. Честно говоря, не очень хорошо помню, но это была кастовая история, то есть это агентство делало. Не могу сказать, не могу вспомнить точно но точно не это не были дневные бинарные зум и вот это было что-то сборная вот соответственно все висело на серваках у агентства которые непосредственно площадке живьем вот вот они как раз и не справились тогда. Именно с верификацией и авторизацией. Да, это интересно. Ну вот, да, вот, наверное, такой факад для меня более значим, если бы, нежели что-то там произошедшее непосредственно отключившийся микрофон. Такое, мне кажется, бывает довольно часто. Типа норма. Все мы уже за время блокдауна привыкли к котам, проход проходящий за спиной собакам там лающим поэтому за отключившийся звук на пару минут на минуту это не столь важно ну хотелось бы конечно же путь или менее это да вот еще друзья, давайте еще финальный, наверное, вопрос у нас еще осталось 10 минуточек может быть, что почитать? книги? интересные какие-нибудь паблики? блоги? тут не могу прям рекламировать какие-то паблики не хотелось бы Не могу прям рекламировать какие-то паблики. Не хотелось бы субъективное мнение рассказывать. Мне кажется, мы сейчас находимся в том месте, где как раз много информации получается из раз в раз. Я имею в виду обучение и курс, который делает. Поэтому что-то дополнительное... Я могу сказать то, что я состою в каких-то дополнительное... Я могу сказать то, что я состою в каких-то сообществах, но это сообщества по площадкам. Я не могу сказать, что я постоянно читаю какие-то новости. Это скорее такое сообщество, куда я заглядываю, когда мне что-то необходимо найти. Не могу выделить из них что-то такое, что меня сильно мотивирует. Есть ли у вас площадки, которые точно нет в вашем черном блэк-листе? Точно нет? Точно не надо с ними связываться. Что-то там за красивой обложкой что-то не то, не понравилось, не ходите туда. Как говорится, у нас нет прям такого жесткого блог-писта. Плюс мы стараемся на одни и те же площадки не заходить. Но есть площадки, которые вроде бы тебе не хочется еще раз заходить, но есть площадки, которые вроде бы тебе не хочется еще раз заходить, но альтернатив нет. То же самое MainStage, но нет на другой площадке на такое большое количество людей. Просто Мутабор, который рядом находится, но там довольно нужно хорошо вкладываться. Крокус, который черт знает где. Вот. Смотрите на Украину. Тем более, да. Я успел забыть уже. Да. Вот. Украина, которая это вот этот конгресс Центра Украины. Вот. Ну, тоже такое себе. Вот. Поэтому мы из года в год наш резин против компания вита проводим мейнстейдж и из года в год все истории связаны с тем что там же просто начинается жесткий поток новогодний вот эти просто чуть ли не дубинками выгоняет аудиторию с этого мейнстейджа, ну, это довольно жестко. При этом в этом мало, но ты просто свыкаешься с этой историей. Блок листа, наверное, я бы, наверное, не смог бы рассказать точно по той причине, что за последние, наверное, полтора-два года в меньшей степени я был в операционке, то есть делал свои мероприятия. Вот ребята мои бы, наверное, рассказали, с чем они сталкивались там за последние два года, с какими площадками и в чем были костяки. Вот. Я не очень посвящен последним в этом. Наверное, ничего такого не было, иначе бы запомнилось. Хотелось бы в это верить. Да. А вообще в целом еще расскажите про перспективы и планы на ближайший год и вообще, что держит вас на определенное долгое время оставаться работать в одной компании, может быть, какие-то личные амбиции, цели или проекты, которые лично хотите реализовать. Какой следующий трек? Да, честно говоря, меня всегда нравила история с тем, что выстраивать Какой следующий такт? последнее время я погружал в execution, то есть непосредственно рекламе делать события, в большей степени про то, что она дает в итоге, для чего мы это все делаем. Вот, наверное, так отлично этот вопрос. Каких-то удовлетворяющих планов пока не могу рассказать. Понятно, спасибо. Ну вот, интересный был еще вопрос у коллег, как рассчитывать. Действительно, ты получил какой-то результат по расчету, по формулам. И с чем его сравнивать? То есть есть какая-то абсолютная цифра. Вот Наталья, мы по-моему об этом спрашивали. На самом деле этот вопрос довольно часто возникает в домашних заданиях и других потоках. То есть после того, как ты получил какую-то цифру, то есть как определить, исходя из каких метрик, с кем посоветоваться, с чем сравнить, много это или мало? Это хороший вопрос. Я отвечу на него следующим образом. Сравнивать его нужно с поставленными задачами. То есть, грубо говоря, если ты получил результат, а до этого ты не поставил цель на это событие, как будто бы это не просто подход, это сначала было, по моему личному мнению, не совсем коррекция. То есть, грубо говоря, у тебя есть гиппай по ABCD-методикам, которые будут по этому мероприятию в итоге. Вот если ты их достиг, а они обычно ставятся по бенчмарку предыдущего опыта, смотришь на бенчмарк твоих конкурентов и так далее вот если ты его достиг но типа ты молодец если ты его перевыполнил ты еще больше молодец отталкиваться именно от того что есть грубо говоря метрики финансовые и метрики качественные, то есть бренд-метрики. Вот, допустим, ты их не достиг, но у тебя была очень классная конверсия, у тебя посещаемость была там 89%, и как будто бы это хорошо, но это не та цель, которую ты себе ставил изначально. Вот эта подмена понятий, то есть мы не достигли этих целей, но зато у нас здесь все хорошо. Как будто бы тот результат, который вы не планировали достигать, и он не бьет по тем метрикам, которые вы хотели закрыть. Поэтому как оценивать результат, если ты ставишь PQP по признанным метрикам, и по ним закрылся хотя бы в ноль или желательно в плюс, вот, наверное, это хороший результат. И, соответственно, в следующий раз ты должен уже отталкиваться от своего плюса и ставить себе более амбициозные метрики, более амбициозные KPI. А как вы находите этот бенчмарк, особенно у конкурентов? У конкурентов все там, наверное, более-менее знакомы, и можно поинтересоваться. Инсайд? Да, да, да да вот либо ты берешь просто свои показатели ну и вообще принципе закладывая какую-то сумму денег мероприятия круто закрыть чтобы рой был положительный то есть если мы не прийоприятие ROI позитивное, то это вообще отлично. То есть если первые разы ты ставишь пальцем в небо, еще пристреливаешься, то это нормально? Это нормально. Ты когда идешь за ледами в какой-нибудь... Опять же, давайте увидим какую-нибудь автоисторию. Есть коммерческий транспорт так называемый. Это ребята, которые продают всякие самосвалы, грузовики, ну, в общем, сельхозтехнику такую. Если честно, они в Москве окейся с ними, а вот если мы проваливаемся в регионы, то это какой-нибудь парк автомобилей около Леспавала, который просто в офлайне продает их и так далее. И их в онлайне вообще не существует. И когда ты идешь на какую-нибудь выставку, где такие ребята ходят по выставке, ты вообще не знаешь, насколько им вообще это интересно, насколько они хотят заглядывать в онлайн и так далее. Поэтому идешь ты на... Условно, есть такая выставка Баума. Не помню, где она проходила. И мы когда первый раз ходили, мы просто не знали, с чем мы туда идем. Но мы понимали, что нам желательно поплывать и посмотреть, что за аудитория. Потом мы ходили каждый год в нее, потому что мы от этого притаскивали людей. Эксперимент — это совершенно нормально, в том числе и для ивентов по той причине, что если ты не экспериментируешь, у тебя как будто бы теряется возможность каких-то новых вариаций по лид-генерации и так далее, достижения результатов. Ну, главное, чтобы компания еще давала бюджеты на эти эксперименты. Позвольте я задам тогда еще последний вопрос. У нас осталось 3 минуты, да? Успеем? Ну уж не, тут таймер не сработает. Касаемо маркинговых бюджетов, интересно услышать, растут ли они из года в год, и какой максимально допустимым бюджет отдавали на реализацию этом агентство там работали с проектом от 200 миллионов что-то такое это 200 миллионов нет по той причине что все-таки у нас битубе ассигмент вот скорее больше и чар или какие-то битой сегменты когда выпущиваются большие деньги в проекты. В B2B-сегменте есть, конечно, такие бюджеты, наверное, но у нас их не было. Могу честно сказать, что из года в год бюджет рост процентов на 20. Даже в то время, когда может быть вы слышали компанию, она продавалась и продавалась то есть раньше была принадлежала южно-фриканской компании нас сейчас у нее российский учредитель наверное не секрет когда компания основной показатель это EBITDA. На всякий случай EBITDA это показатель, который, в принципе, снижается расходы, увеличиваются доходы. Просто вот в этой компании. И когда у тебя снижаются расходы, соответственно, снижается все, что можно. Вот. И даже в эти, в этот период у нас бюджет на маркетинг и, в частности, на ивент трос. А можно ли услышать цифры какие-то или это под NDA? Это NDA, к сожалению, не могу сказать. То есть не, например, на конкретное одно мероприятие допустим максимально или в рамках года? То есть это что первое, что второе не разглашается? Я могу сказать, что наши крупные события стоили по 50-60 миллионов. Но это B2B история. Для B2B это большие суммы. Спасибо. Спасибо. Спасибо большое. Что у нас еще тут в чате? Return on objects. Хорошо. Так, коллеги, все? Вопросы иссякли? Если что, можно написать в чат, и Андрей любезно отвечает на них. Так что мы здесь, рядом с вами, готовы помочь. Делайте домашки. Я какая-то злобная училка буду. Тем более Андрей и неинтересный, и это точно будет полезно для вас. Спасибо вам большое за эфир, Андрей. Спасибо. Спасибо, что поделились. Тогда до новых встреч. Спасибо, Андрей. Спасибо, Мария. До свидания. До свидания. Хорошего вечера. Спасибо.. Поделились. Тогда до новых встреч. Спасибо, Андрей. Спасибо, Мария. До свидания. Спасибо. Счастливо. Пока-пока.

question:J'aimerai faire un script python me permettant de télécharger les beatmapsets/beatmap d'une collection osu collector grace a son api puis télécharger les beatmaps grace au 5 site de téléchargement de beatmaps le plus rapidement possibleIl faut préciser que j'aimerai que ca affiche le pourcentage de beatmpasets télécharger de la collection et j'aimerai que ca me propose l'id de la collection quand je lance le scriptj'aimerai également que sa créé un dossier avec l'id de la collection en tant que nom et qu'avant de télécharger les beatmaps ca vérifie les beatmaps qui ont déja été télécharger parexemple si je ferme le script puis le relance et je voudrai que ca vérifie les beatmaps également le plus rapidement possibleEt je dois préciser aussi que certain site de téléchargement de beatmaps n'ont pas forcément la maps dans leurs site il faudrait donc que lorsque la beatmaps n'est pas sur un site sa le télécharge depuis un autres siteJ'aiemerai que les maps soit télécharger en en simultané et que ca soit le plus rapide possible sans se faire rate limit sur les sitesVoici mon script actuelle que vous devrez améliorer et avec mon script actuelle j'obtient des erreursVoici mon script que vous devez donc modifier améliorér corriger . . . :import requestsimport timeimport threadingimport osfrom datetime import datetime# liste des sites de téléchargement disponiblessites = ["https://kitsu.moe/api/d/", "https://chimu.moe/d/", "https://proxy.nerinyan.moe/d/", "https://beatconnect.io/b/", "https://osu.sayobot.cn/osu.php?s="]# URL de la collection à téléchargerurl = "https://osucollector.com/api/collections/1281"# Récupération de la liste des beatmapsets de la collectionresponse = requests.get(url)beatmapsets = response.json()["beatmapsets"]# fonction pour télécharger un beatmapset à partir d'un site de téléchargementdef download_beatmapset(site, beatmapset): print(f"Téléchargement de la beatmapset {beatmapset['id']} depuis {site} ...") download_url = f"{site}{beatmapset['id']}" response = requests.get(download_url) if response.status_code == 200: # Vérification si le fichier existe déjà if os.path.isfile(f"{beatmapset['id']}.osz"): print(f"La beatmapset {beatmapset['id']} existe déjà sur le disque!") else: # Vérification de la date de mise à jour last_updated = datetime.strptime(beatmapset['last_updated'], "%Y-%m-%d %H:%M:%S") if last_updated < datetime.now(): # écriture du fichier sur le disque with open(f"{beatmapset['id']}.osz", "wb") as f: f.write(response.content) print(f"Téléchargement de la beatmapset {beatmapset['id']} depuis {site} réussi!") else: print(f"La beatmapset {beatmapset['id']} n'est pas à jour!") else: print(f"Téléchargement depuis {download_url} a échoué : {response.status_code}")# fonction pour télécharger des beatmapsets en alternant les sites de téléchargementdef download_beatmapsets(beatmapsets): i = 0 while i < len(beatmapsets): threads = [] for j in range(i, min(i+5, len(beatmapsets))): beatmapset = beatmapsets[j] site = sites[j%len(sites)] thread = threading.Thread(target=download_beatmapset, args=(site, beatmapset)) thread.start() threads.append(thread) for thread in threads: thread.join() i += 5# téléchargement des beatmapsetsdownload_beatmapsets(beatmapsets)

question:Ya, pero tiene que ser para cuatro personas y eso que comemos mucho

question:Suatu bentuk teknologi layanan jaringan komunikasi data yang dapat mentransmisikan data dengan kecepatan tinggi melalui kabel tembaga telepon dan memiliki sifat asimetrik adalah..Question 19Answera.RADSLb.ASDLc.SDSLd.HDSLe.VDSL