что значит сгенерировано письмо автоматически

Как понять» ваше письмо сгенерировано и не требует ответа».

Как понять» ваше письмо сгенерировано и не требует ответа».

Похожие вопросы

Огромное, Вам, человеческое спасибо! За то, что я написала вам, а вы мне не ответили. Я так понимаю, что если на вопрос не поступило ответа в течении 7 дней, то вопрос удаляют. Так вот, ещё раз хочу поблагодарить вас за ваше внимание, понимание и все остальное. Люди пишут к Вам в надежде на вашу помощь и что получается в ответ? Спасибо, всего доброго. Больше никогда не буду вам писать и вообще заходить на ваш сайт.

У Вас нет на него конкретного ответа: Как получить накопительную часть пенсии пенсионеру 1952 года рождения? Жду Ваш ответ, а не Ваше молчание огромного числа консультантов. Итак жду:aleksander.1952@yandex.ru в почту.

Получила письмо из пенсионного фонда и не могу понять. Пожалуйста разъясните смысл письма. Напишите пожалуйста как послать текст письма.

Направляется заявление для рассмотрения по территориальности. Ответ из обл. прокуратуры. Как понять это письмо.

Как правильно понять привлекался к уголовной ответственности? И как понять судимый? За ранее спасибо вам за ответ.

Господа юристы. Хватит морочить людям голову. Неделю ждал от Вас ответа, так и не дождался. Все Ваши бесплатные консультанты как всегда заняты. Ответ от Вас один-обратиться за платной консультацией. Так что Ваш сайт далеко не бесплатный. Очередной лохотрон.

Помогите понять какие права у моего отца и у меня на дом в котором мы оба проживаем и прописаны. Дом ему перешел по наследству от его мамы, дом не приватизирован. Мне бы четко хотелось понять, кто и какими правами обладает на этот дом, что бы знать свою позицию, и кем он является. Очень Вас прошу дать развернутый и понятный ответ! Огромное Вам спасибо за ранее, за Ваш ответ!

Источник

Как я в ГИБДД онлайн обращался.

14 сентября 2017 г., прогуливаясь с женой и ребёнком в коляске, столкнулся вот с таким автохамством.

Товарищ на Тойоте Прадо припарковался на тротуаре. Обойти его можно было только по проезжей части, что с коляской делать довольно опасно, как вы сами понимаете. Либо протиснуться между двумя авто с риском повредить ЛКП одного из них (был соблазн, но сдержался). Решил проявить активную гражданскую позицию, сделал фото нарушения, решил отправить обращение через сайт ГИБДД. Каюсь, в тексте обращения забыл указать место нарушения ПДД. Обращение было отправлено 15 сентября 2017 г. На это 18.09.2017 г. был получен следующий ответ с электронного ящика Обоимова О.М. (ответ был оформлен в виде вложения фотографии):

Ладно, снова пишем обращение на сайт ГИБДД. Теперь уже с указанием всех необходимых данных. Приходит уведомление, что «Вашему обращению в Управление ГИБДД Управления МВД России по Липецкой области, направленному 18.09.2017 в 22:09, присвоен идентификатор 48-1003531407». Ждем ответа.

Сегодня, 27.09.2017г. на почту пришёл ответ. Теперь уже с сайта СЭД МВД России.

«Уважаемый (ая) Merlin777!

Вы получили это письмо, потому что направляли обращение 3/177713625513 в адрес МВД России. Во вложении письма находится ответ на Ваше обращение.

Данное письмо сгенерировано автоматически и не требует ответа.»

Во вложении PDF файл. Угадайте его содержание. Правильно! (К сожалению, нельзя прикрепить PDF файл, поэтому вновь дублирую картинку).

А теперь, господа знатоки, пара вопросов. Что это такое? Попытка отмахнуться? Или прикрыть чью-то задницу? И что делать теперь? При попытке снова отправить обращение в настоящее время (27.09.17 22:40-22:50) сайт выдаёт ошибку «Ошибка обработки ответа сервера: Cannot read property ‘num’ of undefined» То ли сайт барахлит, то ли мой электронный адрес забанен (паранойя, наверное).

Источник

Что такое автоматическое письмо: Руководство

Узнайте о преимуществах автоматических писем и отправляйте авторассылки в SendPulse

Автоматическое письмо (англ. automated email) — это сообщение, которое отправляют подписчикам через email сервис в заранее установленное время или в ответ на определенные действия. Такие письма компании рассылают периодически или используют их в стратегиях капельного маркетинга.

Содержание

Для отправки автоматических писем маркетологи задают триггерное действие, после выполнения которого, подписчик получает предварительно созданное сообщение. Автоматические письма эффективны во взращивании лидов. Поэтому, вместо отправки одного сообщения, маркетологи настраивают целые серии писем, которые помогают новым подписчикам больше узнать о продуктах и услугах бренда.

Чтобы отправлять результативные цепочки писем, компании используют сервисы email маркетинга. С их помощью email рассылку настраивают на основании таких действий, как брошенная корзина, регистрация, покупка и прочее. Кроме того, сервисы email маркетинга заботятся о технических настройках, поэтому маркетологи могут справиться без помощи разработчика.

SendPulse помогает брендам автоматизировать email рассылки с помощью Automation 360 абсолютно бесплатно.

Преимущества автоматических писем

Как работает автоматизация email маркетинга?

Алгоритм довольно простой. Каждое письмо отправляется сразу после того, как пользователь выполняет определенное действие на вашем сайте. Эти действия называются событиями. Перед запуском цепочки писем вы должны создать событие, которое хотите отслеживать. Это может быть регистрация, покупка, брошенная корзина или любое другое кастомное событие.

Отныне пользователи будут получать письмо каждый раз, когда они выполняют определенные действия, например, оставляют товар в корзине, регистрируются на вебинар или делают заказ. Так запускается событие. Письмо отправляется автоматически без вашего вмешательства. Вы можете отслеживать эффективность каждого письма и расширять цепочку.

Теперь давайте выясним, отправку каких писем вы можете автоматизировать.

Виды автоматических писем

Для повышения результативности email маркетинга, компании отправляют клиентам автоматические письма в ответ на их действия. Существует более тридцати видов автоматических сообщений, которые маркетологи отправляют для повышения вовлеченности целевой аудитории. Вот некоторые из них:

К другим видам автоматических писем относятся сообщения с обзором услуг и продуктов, письма-рекомендации, напоминания об ивенте, новостные рассылки, реактивационные письма, follow-up email, письма ко дню рождения и так далее.

Как отправлять автоматические письма в SendPulse

Шаг 1: Откройте Automation 360

В аккаунте SendPulse перейдите во вкладку «Автоматизация», нажмите «Создать авторассылку» и выберите «Automation360».

Шаг 2: Укажите общую информацию

Заполните все поля.

Шаг 3: Создайте автоматизированную цепочку

Задайте условие для старта цепочки. Вы можете создать собственное событие и добавить переменные в «Менеджере событий». Воспользуйтесь этим руководством.

Комбинируйте email рассылки, SMS и web push уведомления в одной цепочке. Это увеличит охват и вовлеченность аудитории.

Используйте фильтр, чтобы отправлять релевантный контент разным группам подписчиков. Например мужчинам и женщинам, пользователям из разных городов и так далее.

С помощью условия устанавливайте отправку сообщений в зависимости от действий пользователя. Например, если подписчик не открывал рассылки компании в течение трех месяцев, отправьте ему реактивационное письмо.

Используйте действие, чтобы выполнять с подписчиками разные операции, например, переместить их в другой список рассылки, удалить, копировать и так далее.

Вы можете остановить автоматическую серию писем сразу после достижения цели.

Теперь, когда цепочка готова, нажмите «Сохранить» или «Сохранить и отправить». После запуска автоматизированной серии писем регулярно отслеживайте статистику.

Примеры автоматических писем

Магазин Farfetch в приветственном письме позволяет клиентам выбрать актуальные товары и настроить подписку, например выбрать интересующие бренды, тематику рассылок и другое.

Интернет-магазин Rozetka через некоторое время после подписки отправляет пользователям автоматическое письмо с просьбой рассказать о себе. Клиентам предлагают заполнить небольшую анкету и указать знаменательные даты, личную информацию, наличие домашних питомцев, увлечения и прочее. Такая информация помогает сегментировать подписчиков, повысить вовлеченность, создать релевантные предложения и увеличить продажи.

Ниже вы видите пример автоматического письма от образовательной медиаплатформы Суперлюди. В сообщении подписчикам напоминают о предстоящем мероприятии и предоставляют краткую информацию о программе ивента.

Рекомендации по созданию автоматических писем

Вот несколько советов, которые помогут повысить результативность email кампаний с помощью автоматических писем

📩 Как отправлять автоматические письма в SendPulse?

Мы предоставляем бесплатный инструмент автоматизации рассылок Automation 360. С его помощью вы можете настраивать цепочки email сообщений, которые будут срабатывать на основании действий подписчиков. SendPulse позволяет бесплатно создавать и отправлять автоматические рассылки. Следуйте этому пошаговому руководству.

❤️ Почему компании используют автоматические письма?

Автоматические письма полезны для малых, средних и крупных компаний независимо от сферы деятельности. Они помогают поприветствовать новых подписчиков, вернуть клиента к брошенной корзине, подтвердить заказ, проинформировать о доставке и многое другое. Управлять этими процессами вручную было бы крайне сложно. Не так давно отправка автоматических писем в SendPulse стала бесплатной. Используйте эту возможность для своего бизнеса.

💳 Сколько стоят автоматические email кампании?

В SendPulse вы можете отправлять до 15 000 писем 500 подписчикам абсолютно бесплатно. Чтобы автоматизировать email кампании, используйте Automation 360. Этот инструмент предназначен для создания автоматических писем и цепочек. Если вы планируете взаимодействовать с более широкой аудиторией, выберите тарифный план, который будет соответствовать вашим потребностям.

❔ Как отправлять автоматические письма в Outlook или Gmail?

Эти платформы не были созданы для отправки автоматических писем. Более того, ежедневно вы можете отправлять рассылки не более чем 500 получателям. Чтобы работать с более широкой аудиторией, необходимо использовать надежный email сервис. SendPulse предоставляет все необходимое инструменты для настройки автоматических писем и отслеживания статистики, включая блочный конструктор писем, а также круглосуточную службу поддержки.

💡 Чем отличаются правила написания автоматических и обычных писем?

Правила создания рассылок одинаковы. Продумывайте каждое слово, чтобы достучаться до целевой аудитории. Избегайте длинных и скучных текстов, пишите коротко и по сути. Добавьте четкий призыв к действию в конце письма, чтобы мотивировать подписчиков принять нужное вам решение. Следуйте рекомендациям в этой статье и создавайте эффективные тексты рассылок.

Источник

Сбебанк заспамил почтовый ящик

Я являюсь владельцем почтового ящика на популярном ресурсе. В последние полгода мне на почтовый ящик приходит спам от автоответчика Сбербанка с просьбой погасить задолженность по кредитной карте, которой у меня нет. Спам примерно такого содержания:

Уважаемый Иван Иванович!

Напоминаем Вам о том, что в срок до 14-07-2012 Вам необходимо внести на счет кредитной карты *58451 обязательный платеж в сумме 7.39 RUR. Сумма общей задолженности на дату формирования последнего отчета составляет 32948.08 RUR.

Это письмо сформировано автоматически. Пожалуйста, не отвечайте на него.
Если у Вас есть вопросы, Вы можете обратиться по электронной почте help@sbrf.ru.

С уважением, Сбербанк России.
Дата, время: 11.07.2012 01:46:09.
УВЕДОМЛЕНИЕ О КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ: Это электронное сообщение и любые документы, приложенные к нему, содержат конфиденциальную информацию. Настоящим уведомляем Вас о том, что если это сообщение не предназначено Вам, использование, копирование, распространение информации, содержащейся в настоящем сообщении, а также осуществление любых действий на основе этой информации, строго запрещено. Если Вы получили это сообщение по ошибке, пожалуйста, сообщите об этом отправителю по электронной почте и удалите это сообщение. CONFIDENTIALITY NOTICE: This email and any files attached to it are confidential. If you are not the intended recipient you are notified that using, copying, distributing or taking any action in reliance on the contents of this information is strictly prohibited. If you have received this email in error please notify the sender and delete this email.

Ответ Клиенту:
На Ваше обращение, поступившее в Центрально-Черноземный банк Сбербанка
России, сообщаем следующее.
К сожалению, Банк не имеет возможности провести расследование и предоставить Вам исчерпывающий ответ относительно предмета Вашего обращения, поскольку в тексте обращения недостаточно информации
для детального рассмотрения вопроса.
Сбербанк России готов рассмотреть Ваше обращение после предоставления дополнительных сведений, а именно Вашу полную фамилию, имя, отчество, дату рождения и паспортные данные. Приносим свои извинения за доставленные неудобства, надеемся на понимание и дальнейшее сотрудничество.

Источник

Автоматическая генерация сообщений к коммитам

Привет! Меня зовут Александра Елисеева, я студентка Computer Science Center. В рамках практики в осеннем семестре 2020 года я участвовала в проекте BERT for Source Code под руководством Тимофея Брыксина и Ярослава Соколова из JetBrains Research. Я исследовала решение задачи автоматической генерации сообщений к коммитам с помощью языковой модели BERT. Что получилось, а над чем еще предстоит поработать, расскажу в этом посте.

О проекте

В области обработки языков программирования есть много интересных задач, автоматическое решение которых может пригодиться для создания удобных инструментов для разработчиков.

Исходный код программ во многом отличается от текстов на естественном языке, но его тоже можно воспринимать как последовательность токенов и использовать аналогичные методы. Например, в области обработки естественного языка активно применяется языковая модель BERT. Процесс её обучения предполагает две стадии: предобучение на большом наборе неразмеченных данных и дообучение под конкретные задачи на более маленьких размеченных датасетах. Такой подход позволяет многие задачи решать с очень хорошим качеством.

Недавние работы (1, 2, 3) показали, что если обучить модель BERT на большом датасете программного кода, то она и в этой области неплохо справляется с несколькими задачами (среди них, например, локализация и устранение неправильно использованных переменных и генерация комментариев к методам).

Проект направлен на исследование применения BERT для других задач, связанных с исходным кодом. В частности, мы сосредоточились на задаче автоматической генерации сообщений к коммитам.

О задаче

Почему мы выбрали эту задачу?

Во-первых, системы контроля версий используются при разработке многих проектов, поэтому инструмент для автоматического решения этой задачи может быть актуален для широкого круга разработчиков.

Во-вторых, мы предположили, что применение BERT для этой задачи может привести к хорошим результатам. Это обусловлено несколькими причинами:

Данные

Существует несколько открытых датасетов для этой задачи, я выбрала наиболее отфильтрованный из них (5).

Датасет собирался из топ-1000 открытых GitHub репозиториев на языке Java. После фильтрации из исходных миллионов примеров осталось около 30 тысяч.

Сами примеры представляют собой пары из вывода команды git diff и соответствующего короткого сообщения на английском языке. Выглядит это как-то так:

И изменения, и сообщения в датасете короткие — не более 100 и 30 токенов соответственно.

В большинстве существующих работ, исследующих задачу автоматической генерации сообщений к коммитам, на вход моделям подается последовательность токенов из git diff.

Встречается и другая идея: явно выделить две последовательности, до изменений и после, и выровнять их с помощью классического алгоритма для подсчета редакционного расстояния. Таким образом измененные токены всегда находятся на одинаковых позициях.

В идеале нам хотелось попробовать несколько подходов и понять, насколько они влияют на качество решения этой задачи. На начальном этапе я использовала достаточно простой: на вход модели подавались две последовательности, до изменений и после, но без какого-либо выравнивания.

BERT для sequence-to-sequence задач

И входные, и выходные данные для задачи автоматической генерации сообщений к коммитам представляют собой последовательности, длина которых может отличаться.

Для решения подобных задач обычно используют архитектуру энкодер-декодер, состоящую из двух компонент:

Пайплайн

Для проведения экспериментов необходим был код для обучения и оценки качества подобной sequence-to-sequence модели.

Для работы с моделью BERT я использовала библиотеку HuggingFace’s Transformers, а для реализации в целом — фреймворк PyTorch.

Так как в начале у меня было мало опыта с PyTorch, я во многом опиралась на существующие примеры для sequence-to-sequence моделей других архитектур, постепенно адаптируя под специфику моей задачи. С таким подходом, к сожалению, получилось большое количество кода плохого качества.

В какой-то момент было решено заняться рефакторингом, практически переписав пайплайн. Структурировать код помогла библиотека PyTorch Lightning, позволяющая собрать всю основную логику модели в одном модуле и во многом автоматизировать её.

Эксперименты

В ходе экспериментов нам хотелось понять, позволяет ли использование предобученной на программном коде модели BERT улучшить state-of-the-art результат в этой области.

Среди обученных на коде моделей BERT нам подошла только CodeBERT (1), так как только у неё в примерах для обучения присутствовал язык программирования Java. Сначала, используя CodeBERT в качестве энкодера, я попробовала декодеры разных архитектур:

Можно как обучать декодер полностью с нуля, так и инициализировать почти все его слои весами предобученной модели — для некоторых задач таким образом можно добиться более высокого качества.

Я попробовала второй вариант, используя для этого предобученную на английском языке GPT-2 (8) — модель на основе декодера из архитектуры Transformer, часто применяемую для задач генерации, а также её более маленькую версию — distilGPT-2 (9).

На дальнейшие эксперименты времени в осеннем семестре не хватило, я продолжила их уже зимой. Мы рассмотрели несколько других способов представления входных данных: попробовали выравнивать последовательности до изменений и после, а еще просто подавать git diff.

Основные результаты экспериментов выглядят следующим образом:

Подводя итоги

В целом предположение о пользе применения CodeBERT к данной задаче не подтвердилось, во всех случаях обучаемая с нуля модель Transformer показала качество выше. Лучшим методом в этой области остаётся модель CoreGen6: это тоже Transformer, но дополнительно предобученный с использованием предложенной авторами целевой функции.

Для решения этой задачи можно рассмотреть еще много идей: например, попробовать представление данных на основе абстрактных синтаксических деревьев, которое часто применяется при работе с программным кодом (10, 11), попробовать другие предобученные модели или провести какое-нибудь специфичное для этой области предобучение, если есть необходимые ресурсы. Мы же в весеннем семестре сосредоточились на более практическом применении полученных результатов и занимались автодополнением сообщений к коммитам. Об этом расскажу во второй части 🙂

В заключение хочу сказать, что участвовать в проекте было действительно интересно, я погрузилась в новую для себя предметную область и многому научилась за это время. Работа над проектом была очень здорово организована, за что большое спасибо моим руководителям.

Источник