Пуф-подушка Macaron от Cozy & Dozy

Download #ПуфыБанкетки

Чертежи и визуализации Недавняя статья на портале Archi.ru побудила заглянуть в старые папки и пересмотреть первые презентации проекта. Основа Symphony 34 — нерегулярный ритм четырех разновысотных башен. На ранних этапах эта идея была воплощением образа эквалайзера, вторящего ритму города. Башни стоят без стилобата, фасады сохраняют спокойную пластику, а каждый объем получил свой материал. В этом наборе решений зашифрована сдержанность Симфонии и внимательная посадка комплекса в окружающую застройку района. #symphony34 #kleineweltarchitekten

Создание Электронной Музыки кто ведёт курс? релиз студента СЭМ на лейбле САУНД сборник студенческих треков с первых потоков 1-й пример применения трека с курса для мультимедиа 2-й пример применения трека с курса для мультимедиа джэм от преподавателя курса треки преподавателя программа курса интересный факт про электронную музыку треки студентов СЭМ, визуализированные студентами ВМП ❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ ❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ ❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️❤️ поток только стартует, приходите делать музыку ❤️ запись на курс ❤️

Готовый UI Kit сайта-планировщика с возможностью полной кастомизации. 💻Глянуть UI Kit💻 #uikit

Станьте Альфа-Агентом — работа в прямых продажах у лучшего работодателя страны. Присоединяйтесь к команде ❤️ Конкурентоспособная зарплата, расширенный ДМС со стоматологией, программа поддержки первые 3 месяца. Карьера в ваших руках! Смотрите актуальные вакансии на официальном сайте Альфа-Банка. Перейти на сайт #реклама job.alfabank.ru О рекламодателе

Install ️

Install ️

Как важно говорить громко об инклюзии, благотворительности, образовании, экологии и тд. Ребята из Яндекса соединили искусство, AI и цифры и получился живой отчет, который интересно читать. Посмотрите там бекстейдж 💙 Что меня особенно порадовало в Яндексе: 1. AI cервис, который помогает оценить риски развития ДЦП и других заболеваний. Он анализирует МРТ головного мозга младенца и с точностью до 90% определяет изменения в соотношении серого и белого вещества. Технология выложена в открытый доступ на платформах SourceCraft и GitHub. 2. Решение на базе нейросетей Яндекса, которое помогает врачам в десятки раз ускорить согласование заявок пациентов на участие в клинических исследованиях. Это позволяет быстрее выпускать новые лекарства. 3. Алиса AI научилась описывать изображения для незрячих пользователей — иллюстрации в статьях или фотографии товаров в интернет-магазинах. Здесь был пост, где Дима Бороухин @dmboro писал о том, как удобно пользоваться «Умной камерой» Яндекса. 4. Тренажёры по математике и информатике для ЕГЭ адаптировали для незрячих школьников 5. На поддержку НКО Была направлена рекордная сумма —  почти 886 млн рублей. Основной вклад внесли пользователи, которые подключили округление стоимости заказов. Цифр очень много, главное на сайте, но я прям оч рекомендую посмотреть и отчет в pdf, он большой, но правда важный.

Готовые шаблоны графиков, которые помогут вам красиво презентовать свои данные. 🖨Скачать набор🖨 #UIKit

Виталя Фридман разбирает четыре уровня понимания клиента: что человек говорит, что думает и чувствует, что делает и почему он это делает. Проблема в том, что компании часто застревают на первом уровне, собирают опросы, отзывы, NPS и начинают строить решения вокруг слов пользователей. Но слова слишком легко искажаются памятью, контекстом, желанием выглядеть логично и разными трактовками одних и тех же формулировок. Более надёжная работа начинается там, где исследователь перестаёт искать подтверждение своей гипотезы и начинает наблюдать. Где пользователь зависает мышкой, куда возвращается, что повторяет, где теряет время, когда выглядит уверенным или растерянным. Эмоции тоже важны, но как сигнал, а не как вся правда. Чтобы понять настоящую причину поведения, приходится сопоставлять интервью, наблюдения, аналитику, поддержку и реальные рабочие сценарии. Внутри: – Почему прямой вопрос пользователю редко даёт хороший ответ; – Чем отличаются уровни «говорит», «думает», «делает» и «почему делает»; – Почему опросы, CRM и NPS легко создают ложную уверенность; – Как слова вроде «возможно» и «вероятно» по-разному читаются разными людьми; – Зачем в исследованиях смотреть на действия, паузы, возвраты и микросигналы; – Почему эмоции полезны как индикатор, но не заменяют диагностику поведения; – Чем исследование отличается от простой «валидации» готовой идеи; – Как сделать пользовательские боли видимыми для всей команды без дорогих инструментов. ➡️ Читать статью ——— 💻 Курс по поиску работы 😍 Про дизайн 🔥 Вакансии дизайнерам 🎨 Референсы

Знакомая боль: просишь агента собрать экран по твоей ДС. На первый взгляд всё аккуратно. Потом смотришь ближе: компонент не из библиотеки, цвет левый, отступы странные, состояние придумано на ходу. И уже проще руками пересобрать, чем чинить за ним. С маленькой библиотекой это ещё можно пережить. В большой ДС начинается цирк: сотни компонентов, варианты, токены, состояния, правила. Команда годами всё это собирала, а агент ведёт себя так, будто открыл первый попавшийся файл и начал импровизировать. Без подготовки он просто угадывает. Ему нужно нормально объяснить систему: где компоненты, какие состояния существуют, какие правила важны, что брать в первую очередь. Иначе зрелая дизайн-система превращается для AI в красивую папку, которую он почти не понимает. 😇 24 июня в 18:00 мск Даниил Шишко из Pixel Perfect покажет, как это настроить. Возьмёт одну из самых больших публичных дизайн-систем, подключит её к агенту и соберёт экраны прямо на эфире. Тем, кто будет онлайн, Даниил отдаст скилл, который сканирует дизайн-систему и готовит её к работе с агентом. То есть можно будет взять свою ДС и повторить у себя. Если у вас агент тоже каждый раз «немного дизайнер» и тащит в макет свои компоненты, я бы посмотрел. AI-навыки уже всё чаще всплывают в вакансиях, и лучше разобраться с этим сейчас, пока все ещё пытаются понять, как оно вообще должно работать. 🔠 Эфир в канале 🔠 Эфир в канале