Авито гай объявления: Бесплатные объявления Гая, доска свежих частных объявлений в Гае, подать объявление бесплатно

Бесплатные объявления Гая, доска свежих частных объявлений в Гае, подать объявление бесплатно

Потеряшки

Пропал паспорт на имя Зайцева Наталья Александровна. Просьба нашедшего вернуть за вознаграждение

Гай / Услуги

2 апреля 2023 г. 17:41

Ювелирка

123 руб

Изготовлю ювелирные изделия любой сложности ручной работы. Можно с камнем. Камень можно подобрать по

Гай / Украшения и бижутерия

24 марта 2023 г. 5:20

Продам домашний картофель

300 руб

Продам домашний картофель. Ведро 300 руб

Гай / Продукты питания

16 марта 2023 г. 8:10

Парик

900 руб

Продается новый парик каре

Гай / Средства для волос

2 февраля 2023 г. 20:11

Платье

1 000 руб

Продается новое платье размер 50 фирмы Зарина

Гай / Женские платья и юбки

2 февраля 2023 г. 20:10

Обучение компьютерной грамотности пожилых людей

Комплексный центр социального обслуживания населения приглашает граждан пожилого возраста записаться

Гай / Обучение, репетиторство и курсы

2 февраля 2023 г. 7:14

Мебель для кухни.

20 000 руб

Продам Мебель Для Кухни.

Гай / Столы и стулья

26 января 2023 г. 7:39

Перетяжка мягкой мебели!

1 руб

Перетяжка мягкой мебели у вас на дому, ремонт.

Гай / Бытовые услуги

24 января 2023 г. 21:59

Продам косметику

1 850 руб

Продам косметику Аvon и спрей для тела можно по отдельности 1620+250

Гай / Парфюмерия

19 января 2023 г. 15:02

Продам кровать

10 000 руб

Продам 1сп КРОВАТЬ. С документами и чеком. в упаковке. с матрасом. в маг купила за 13. продам зв 10.

Гай / Предметы интерьера

12 января 2023 г. 12:28

Автосигнализация

1 500 руб

Подается сигнализация GIORDON B63TW без ключевой доступ работа через приложение с телефона как и с …

Гай / Авто

3 декабря 2022 г. 18:15

Пр-кт Победы, 7 37м2

5 000 руб

Однокомнатная благоустроенная квартира на длительный срок. Полностью укомплектована мебелью и техни. ..

Гай / Аренда квартир на длительный срок

16 ноября 2022 г. 12:27

Отдам щенят

Отдам щенят в хорошие руки. Родились 28 августа. Едят всё. Щенки крупные, будут большие. Осталось 2

Гай / Собаки

28 октября 2022 г. 8:30

Продам

100 000 руб

Продам двух племяных быков! Породы Гольштейн и белоголовая казашка! все вопросы по телефону! 891284…

Гай / Сельхоз животные

20 октября 2022 г. 10:26

Компьютерная грамотность

1 руб

Комплексный центр социального обслуживания населения в городе Гае при поддержке Городского молодежн…

Гай / Обучение, репетиторство и курсы

19 сентября 2022 г. 8:23

Ул Декабристов, д 5, 38. кв. м.

7 000 руб

Сдается новая однушка после полного ремонта, квартира чистая, уже готова к заселению, присутствует …

Гай / Квартиры

2 августа 2022 г. 16:53

Малина

400 руб

МАЛИНУ свежую продам

Гай / Продукты питания

14 июля 2022 г. 12:33

Продам однокомнатную квартиру в г. Гай ул. Ленина14 второй этаж

Все подробности по телефону ватсап 8 701 131 5168

Гай / Квартиры

5 июля 2022 г. 14:25

Мкр 8-й, д 13, кв 17, площадь 57. 1 кв. м

2 900 000 руб

Окна пластиковые, есть большая лоджия, хороший ремонт, заезжай и живи. Квартира теплая, окна выходят

Гай / Продажа 3-к квартир

27 июня 2022 г. 20:24

Репетитор по английскому языку

300 руб

Репетитор по английскому языку, готова работать с ребятами 4-7 классов!
На данный момент обучаюсь

Гай / Обучение, репетиторство и курсы

13 июня 2022 г. 18:06

Ул. Октябрьская 117

800 000 руб

Продам однокомнатную квартиру без ремонта.

Гай / Квартиры

24 мая 2022 г. 11:03

Продам фотоаппарат nikon coolpix l120

2 000 руб

В рабочем состоянии, + инструкция, кабель usb, без аккумуляторов

Гай / Компактные фотоаппараты

21 мая 2022 г. 10:17

Непромокаемая многоразовая пеленка

400 руб

Новые непромокаемые пелёнки с яркой расцветкой, подойдут как мальчикам так и девочкам. Двухслойная:

Гай / Детское постельное белье

21 мая 2022 г. 10:13

Гнездышко кокон с рождения до 6 месяцев

400 руб

Продам новое, уютное гнездышко кокон для малышей от 0 до 6 месяцев 100% хлопок 400руб торг

Гай / Детское постельное белье

21 мая 2022 г. 10:12

Продам новые непромокаемые подгузники с вкладышем 500руб за шт.

500 руб

Новый. Многоразовый непромокаемый подгузник. Памперс состоит из 100% хлопка и обеспечивает полную в…

Гай / Детское постельное белье

21 мая 2022 г. 10:08

Продам новые многоразовые подгузники с вкладышем 400руб за шт

400 руб

Подгузник состоит из 100% хлопка и обеспечивает полную воздухопроницаемость и дыхание кожи. Использ…

Гай / Детское постельное белье

21 мая 2022 г. 10:06

Продается угловой кухонный гарнитур

20 000 руб

Размер 3. 2 м, в хорошем состоянии

Гай / Кухонные гарнитуры

14 мая 2022 г. 18:29

Продам

4 500 руб

Каляска зима-лето с первых рук в отличном состоянии.

Гай / Детские коляски

6 мая 2022 г. 17:48

Ленина 36, 62 кв. м.

2 900 000 руб

4комнатная квартира на 2 этаже 5этажного дома в хорошем состоянии.

Гай / Квартиры

3 мая 2022 г. 20:17

Работа

1 200 руб

Женщина 37 лет ищет подработку на неполный рабочий день 2/2

Гай / Вакансии (Без опыта)

23 марта 2022 г. 18:20

Пункт доставки Авито — Гай — Декабристов (Boxberry – 58371)

Страна: Россия

Город: Гай

Оператор:

Название пункта: Гай Декабристов

Код подразделения: 58371

Индекс: 462635

Телефон: 8-800-222-80-00

Адрес: 462635, Гай г, Декабристов ул, д.4

Способы оплаты:

• Наличные
• Карта

Описание:

Остановка: «Больница».
Магазин «Магнит».
1 этаж.
Ориентиры, известные места — Сбербанк, Центральная больница.

Оцените этот пункт доставки?

Нажмите на звезду, чтобы оценить!

Средняя оценка 0 / 5. Количество оценок: 0

Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.

Сожалеем, что вы поставили низкую оценку!

Позвольте нам стать лучше!

Расскажите, как нам стать лучше?

Режим работы:

Фото пункта

Фото Гай Декабристов №1

Фото Гай Декабристов №2

Фото Гай Декабристов №3

Фото Гай Декабристов №4

Фото Гай Декабристов №5

Карта расположения пункта доставки «Гай Декабристов» в городе Гай:

This entry was posted on 13. 01.2020 by admin.

Полезная информация

• Авито — как пользоваться?
• Авито Доставка — как работает?
• Авито Доставка — мошенники!
• Полезные советы
• Служба доставки Boxberry
• Юла — как пользоваться?
• Юла Доставка — как работает?
• Яндекс Объявления

• Лучшие
• Последние

• Сколько можно разместить объявлений на Авито бесплатно? Лимит бесплатных размещений объявлений на Авито.

  26 февраля, 2020 •
  53 комментария

• Как работает сервис доставки Авито для продавца? Пошаговая инструкция.

  28 января, 2020 •
  91 комментарий

• Как удалить аккаунт на Авито?

  9 июня, 2020 •
  8 комментариев

• Как работает курьерская доставка Авито? Пошаговая инструкция.

  18 июня, 2020 •
  4 комментария

• Всё об отзывах на Авито: как оставить, как удалить?

  16 сентября, 2020 •
  82 комментария

• Как купить товар с доставкой на Авито? Пошаговая инструкция.

  18 июня, 2020 •
  29 комментариев

• Авито кошелек: все что нужно и можно знать.

  13 сентября, 2020 •
  23 комментария

• Как вернуть деньги за приобретенный некачественный товар на Авито?

  5 декабря, 2020 •
  131 комментарий

• Почему не получается подтвердить номер телефона в профиле Авито?

  21 апреля, 2020 •
  23 комментария

• Как работает Авито Доставка для покупателя? Пошаговая инструкция.

  28 января, 2020 •
  48 комментариев

• Яндекс Объявления — как создать объявление?

  30 апреля, 2021 •
  Комментариев нет.

• Требования к отправке через Boxberry.

  23 апреля, 2021 •
  8 комментариев

• Boxberry — категории товаров, не относящихся к товарам личного пользования.

  19 апреля, 2021 •
  Комментариев нет.

• Как войти на Яндекс Объявления?

  14 апреля, 2021 •
  Комментариев нет.

• Безопасная сделка Boxberry: вопросы и ответы.

  8 апреля, 2021 •
  Комментариев нет.

• Безопасная сделка через Boxberry.

  3 апреля, 2021 •
  Комментариев нет.

• Boxberry — доставка посылок по России.

  29 марта, 2021 •
  Комментариев нет.

• Яндекс Объявления — ответы на частые вопросы.

  25 марта, 2021 •
  Комментариев нет.

• Boxberry — доставка в Казахстан, Беларусь и Киргизию.

  20 марта, 2021 •
  Комментариев нет.

• Общая информация о компании Boxberry.

  16 марта, 2021 •
  Комментариев нет.

Обнаружение дублирующих объявлений Avito, Интервью победителей: 3-е место, Команда ADAD | Марио, Джерард, Келе, Правин и Жилберто | от команды Kaggle | Блог Kaggle

Соревнование Avito по обнаружению дубликатов рекламы проходило на Kaggle с мая по июль 2016 года и привлекло 548 команд с 626 игроками. В этом задании Kagglers просеивал рекламные объявления, чтобы определить, какие пары объявлений были дубликатами, предназначенными для того, чтобы раздражать подающих надежды покупателей. В этом конкурсе, на который было подано более 8000 заявок, были предложены уникальные стратегии, учитывая сочетание текстовых данных на русском языке и 10 миллионов изображений. В этом интервью команда ADAD описывает свой выигрышный подход, основанный на разработке функций, включая набор показателей сходства, применяемых как к изображениям, так и к тексту.

Марио Филью : Мой опыт машинного обучения полностью «самоучка». Я нашел множество образовательных материалов, доступных в Интернете через МООК, академические статьи и лекции в целом. С февраля 2014 года я работаю консультантом по машинному обучению в проектах небольших стартапов и компаний из списка Fortune 500.

Gerard Toonstra : Я работал научным разработчиком в Thales в течение 3 лет, что познакомило меня с более научными методами и алгоритмами разработки. Большая часть конкретных знаний по машинному обучению была получена на курсах на Coursera, а также на соревнованиях Kaggle и на форумах.

Келе Сюй : Я аспирант по теме «Интерфейс для бесшумной речи».

Praveen Adepu : В академическом плане я имею степень бакалавра технологий и работаю техническим архитектором/консультантом полного стека BI.

Gilberto Titericz : У меня высшее образование в области электронной инженерии и степень магистра. в зоне беспроводной связи. В 2011 году я начал самостоятельно изучать науку о данных, а после присоединения к Kaggle я начал узнавать еще больше.

Марио Филью : Я услышал о Kaggle, когда проходил свои первые курсы по науке о данных, и после того, как я узнал об этом больше, я решил попробовать себя в некоторых соревнованиях.

Gerard Toonstra : Некоторое время назад я активно участвовал в розыгрыше главного приза Netflix, и в конце концов он указал на сайт Kaggle как на еще один потенциальный источник замарать руки. Я игнорировал это до июля прошлого года, когда решил начать челлендж Avito. Довольно круто, что ровно год спустя, после некоторого энергичного кагглинга, я являюсь частью заявки на 3-е место.

Келе Сюй : Я участвовал в KDD Cup 2015 и занял там 40-е место. Это были мои первые соревнования. После KDD Cup 2015 я стал Kaggler, что помогло мне многому научиться за последний год.

Правин Адепу : Я новичок в машинном обучении, R и Python. Мне нравится учиться на практике, и я понял, что Kaggle лучше всего подходит для моего обучения, участвуя в конкурсах. Первоначально я экспериментировал с несколькими соревнованиями, чтобы найти модели обучения, и начал серьезно работать с последних 6 месяцев, и я многому научился за последние 6 месяцев и с нетерпением жду возможности узнать больше от Kaggle.

Gilberto Titericz : После Google AI Challenge 2011 я искал в Интернете другую платформу для онлайн-конкурсов и нашел Kaggle.

Mario Filho : В то время это было единственное соревнование, которое имело разумный размер набора данных и не слишком фокусировалось на изображениях. Поэтому я подумал, что можно будет получить хороший результат с помощью разработки функций и обычных инструментов.

Gerard Toonstra : Я чувствую, что мой опыт разработки программного обеспечения может дать мне преимущество в определенных соревнованиях. Огромный объем данных требует некоторого планирования и модуляции кода. Я начал делать это в конкурсе Dato, продолжил делать это немного лучше для Home Depot, а в Avito я начал более серьезную конвейерную обработку и разработку функций. Дело не в том, что конвейеры сложные, единственная цель — сократить время создания функций. Вместо того, чтобы ждать завершения одного сценария за 8 часов, я просто создаю функции по частям и склеиваю/объединяю их вместе.

Келе Сюй : Когда я решу пойти на новое соревнование, я хотел бы выбрать тему, в которой у меня раньше не было опыта. В таком случае я возьму больше у конкурентов. На самом деле до этого конкурса у меня было несколько экспериментов на темы НЛП. Это главная причина, по которой я принял участие в этом конкурсе.

Praveen Adepu :

1. Мне нравится разработка признаков, это завершение требует большого количества ручной разработки признаков
2. Очень высокий балл LB очень привлек меня, чтобы проверить свои навыки обучения на предыдущих соревнованиях.
   Я ушел с большим количеством идей по разработке функций даже после того, как прошел тест через пару недель, поэтому планировал поработать немного больше времени над этим соревнованием.

Gilberto Titericz : В последнее время меня интересуют соревнования по обработке изображений и глубокому обучению.

Mario Filho : Я выделил и очистил текстовые поля, затем использовал tf-idf для вычисления сходства между ними. Использовали скрипт сходства хешей, доступный на форумах, для вычисления сходства между изображениями. После создания и тестирования множества функций я использовал XGBoost для обучения модели.

Gerard Toonstra : У меня был один набор функций для текстовых функций, что, по сути, почти то же, что и другие на форуме. Затем я создал еще один набор функций с дополнительными текстовыми функциями, функцией подобия minhash, tf-idf+svd поверх описания, а затем я поработал с хэшами изображений: ahash,phash,dhash с функциями min, max, avg и количеством нолей, разделенных по максимальному количеству изображений. Я продолжал фокусироваться на нормированных показателях расстояния, поэтому разделите их на «длину», где это уместно, или на количество изображений. По мере развития событий я также делал гистограммы изображений в RGB, гистограммы в HSV и расстояние между изображениями Earth Mover.

В итоге я использовал только четыре типа моделей: логистическая регрессия с функциями tf-idf с очищенным текстом, XGB, Random Forests и FTRL.

Келе Сюй : Здесь я использую только XGBoost. XGBoost здесь действительно конкурентоспособен. Моя лучшая одиночная модель XGBoost может попасть в топ-14 как в публичной, так и в частной таблице лидеров.

Praveen Adepu : Никаких специальных методов предварительной обработки, а просто следовали всем передовым методам разработки функций и заботились о времени обработки при создании новых функций.
Используется — XGBoost, случайный лес h3o, глубокое обучение h3o, дополнительные деревья и регуляризованный жадный лес.

Gilberto Titericz : Большая часть предварительной обработки была выполнена в текстовых функциях, таких как удаление стоп-слов и выделение корней. Также я создаю очень интересную функцию, используя глубокое обучение. Для этого я использовал предварительно обученную модель MXNet Inception 21k, чтобы предсказать один класс для каждого из 10 миллионов изображений в наборе данных. Измерение некоторой статистики между этими классами помогло улучшить наши модели.

Используемые контролируемые методы обучения основаны на повышении градиента (XGBoost), RandomForest, ExtraTrees, FTRL, линейной регрессии, Keras и MXNet. Мы также использовали алгоритмы libffm и RGF, но в итоге от них отказались.

Mario Filho : Я изучил новые методы вычисления схожести изображений на основе хэшей и 2-3 русских слов.

Gerard Toonstra : Преимущество работы в команде и извлечения уроков из этого опыта. Я очень хотел узнать о стекировании. На mlwave.com есть хорошее описание, но когда вы начинаете делать это на практике, все равно возникают вопросы. Другое наблюдение заключается в том, что по мере того, как соревнование подходит к концу, все руки на кону, и вы должны приложить последние усилия, особенно на прошлой неделе. У меня не хватало аппаратных ресурсов, и я использовал в самом крайнем случае три 16-процессорных машины, разбросанных по трем географическим зонам в Google Cloud. Несмотря на аппаратные проблемы и исследования, которые нам пришлось провести, я заметил некоторых соло-конкурентов, которые смогли быстро завоевать позиции и взлететь. Я действительно уважаю это. Это говорит мне о том, что эти ребята приобрели такой большой опыт, что они постоянно принимают правильные решения о том, на что тратить время, и мне еще предстоит пройти долгий путь.

Келе Сюй : Я многому научился у наших товарищей по команде, особенно по оптимизации гиперпараметров для модели XGBooost и методам ансамбля. Кроме того, я узнал, как выполнять некоторые задачи НЛП.

Praveen Adepu : Я думаю, что присоединиться к команде в нужное время и с правильными членами команды — лучшее решение, которое я принял в этом соревновании.

Присоединившись к команде, я начал с двух целей:

1. Учиться у команды, внося свой вклад в лучшее, что я знаю
2. Обучение сборке/укладке

Пользуясь случаем, хочу поблагодарить всю мою команду Жилберто, Марио, Жерара и Келе.

Gilberto — спасибо за обучение многим концепциям, включая стекирование
Mario — спасибо за руководство во время экспериментов со многими моделями
Gerard — никогда не забывайте наше первоначальное обсуждение разработки функций
Kele — спасибо за приглашение присоединиться к команде это случилось

Я многому научился у этой команды за один месяц, чем в одиночку за последние 6 месяцев, и с нетерпением жду возможности поработать с ними в ближайшем будущем.

Gilberto Titericz : Я многое узнал о метриках расстояния между текстом и изображением.

Mario Filho : если вы планируете применять машинное обучение, постарайтесь понять основы моделей, такие понятия, как проверка, предвзятость и дисперсия. По-настоящему поймите эти концепции и попытайтесь применить их к данным.

Gerard Toonstra : Первое, что нужно сделать, это понять результат перекрестной проверки и его конкретное отношение к таблице лидеров в этом соревновании, а также то, как установить надежную стратегию фолда в целом. После этого я рекомендую создать очень простую модель, основанную на функциях, которые не переобучают и оценивают поведение. Затем добавьте пару функций одну за другой, которые вряд ли будут переопределены, и продолжайте оценивать. Запишите разницу между CV и LB при подаче заявок. По мере того, как вы будете доверять своему местному резюме, начните прорабатывать дополнительные функции и проведите пару промежуточных проверок, чтобы убедиться, что вы не переоснащаетесь на местном уровне; особенно в зависимости от того, как построены некоторые функции агрегации, они могут иметь эффект переобучения.

Приступая к работе, не позволяйте себе увязнуть в бесконечных часах параметризации и гиперпараметризации моделей. Вы можете получить дополнительные +0,00050, чтобы подпрыгнуть на 3 позиции, но это не то, что делает большинство на LB. Выясните, как создавать новые информативные функции, каких функций следует избегать, и когда вы устанете от этого, только , а затем потратите некоторое время на оптимизацию того, что у вас есть.

Келе Сюй : На самом деле, я думаю, что Kaggle — неплохая платформа как для специалистов по данным, так и для тех, кто только начинает, поскольку Kaggle может предоставить платформу для новичков, чтобы проверить, как работает каждый алгоритм.

Что касается технических предложений, я бы сказал, что прочное местное резюме является ключевым моментом для победы в соревновании. Обычно я трачу 2–4 недели на проверку своего местного резюме.

Разработка функций важнее, чем оптимизация гиперпараметров.

Хотя XGBoost достаточно, чтобы получить относительно хороший рейтинг в некоторых соревнованиях, мы также должны протестировать модели режима, чтобы добавить разнообразие моделей, а не просто выбрать другое начальное число или установить другую максимальную глубину для древовидных методов.

И последнее: просто проверьте свои идеи, и вы можете получить обратную связь от LB. Когда вы добьетесь более высокого ранга в одном соревновании, у вас появится мотивация сделать его лучше.

Правин Адепу : Думаю, я называю это своим опытом, а не советом:

1. Начните с четких целей, медленно и постепенно учитесь основам и быстро учитесь продвинутым концепциям и заканчивайте мастерством
2. Никогда не бойтесь запуск и сбой
3. Четкое понимание локального CV, недообучения и переобучения
4. Начать обучение с разработки функций и завершить стекированием

Gilberto Titericz : Прочитано много связанного материала. Поиск проблем для решения. Читайте о решениях проблем. И заставьте пальцы работать, программируйте и учитесь на своих ошибках.

Марио Филью — консультант по машинному обучению, помогающий компаниям по всему миру использовать машинное обучение для получения максимальной отдачи от данных для достижения своих бизнес-целей. Кроме того, он наставляет людей, которые хотят научиться применять алгоритмы машинного обучения к наборам данных реального мира.

Жерар Тунстра получил диплом морского офицера и инженера, но в основном работал инженером-программистом и основал собственную компанию в Бразилии, работающую с дронами для съемки. Сейчас он работает скрам-мастером в отделе бизнес-аналитики Coolblue в Нидерландах.

Келе Сюй является аспирантом и пишет докторскую диссертацию в Институте Ланжевена (Университет Пьера и Марии Кюри). Его основные интересы включают: распознавание тихой речи, машинное обучение и компьютерное зрение.

Правин Адепу в настоящее время работает техническим архитектором / консультантом по бизнес-аналитике в компании Fred IT, базирующейся в Мельбурне, и занимается машинным обучением и архитектурой данных.

Gilberto Titericz — инженер-электронщик со степенью магистра. в телекоммуникациях. Последние 16 лет он работал инженером в крупных транснациональных корпорациях, таких как Siemens и Nokia, а затем инженером по автоматизации в Petrobras Brazil. Его основные интересы связаны с машинным обучением и электроникой.

Получение хэшей из изображений было важной стратегией при обнаружении сходства среди 10 миллионов изображений в этом конкурсе, как Gerard Toonstra объясняет:

phash вычисляет хеш особым образом, уменьшая размерность исходного изображения. в 64-битное число. Он фиксирует структуру изображения. Когда вы затем вычитаете два хэша, вы получаете число, напоминающее «структурное расстояние» между двумя изображениями. Чем выше число, тем больше расстояние между ними.

Kaggler Run2 поделился кодом на ядрах Kaggle, что позволило Kagglers включать метрики расстояния из изображений без выполнения тяжелой обработки изображений или глубокого обучения.

Объявления о поиске траншеекопателей появляются в преддверии зимнего наступления Украины

Мир

Мэтью Импелли
15 декабря 22, 13:28 по восточному поясному времени

Мир
Россия
Русско-украинская война
Луганск
Украина

Объявления о поиске российских траншеекопателей появились на сайтах с объявлениями о вакансиях, поскольку Украина надеется использовать предстоящие зимние месяцы в своих интересах в продолжающемся конфликте.

В своем сообщении в Telegram российский медиа-канал «Можем объяснить» поделился несколькими сайтами с вакансиями, которые ищут рабочих для рытья траншей и других оборонительных сооружений.

«На сайтах «Авито», «ВКонтакте» и HeadHunter появились объявления о найме разнорабочих для строительства укреплений и рытья траншей в Запорожской, Луганской и Белгородской областях», — говорится в сообщении в Telegram. «Компания «СтройКом» набирает людей, которые, как указано на ее сайте, строили Крымский мост, олимпийские объекты, «Газпром лахта центр». На сайтах с отзывами о работодателях можно найти массу негативных высказываний от рабочих: они живут в армейских палатках условия проживания плохие, зарплата задерживается и не выплачивается в полном объеме».

Списки вакансий появились вскоре после того, как министр обороны Украины Алексей Резников рассказал о том, какую роль зимние месяцы сыграют в продолжающихся контратаках страны против российских войск.

Вверху украинский военнослужащий идет по окопе на линии фронта к востоку от Харькова 31 марта 2022 года. Врезка: подбитый украинский танк стоит на земле в снегу. Российский Telegram-канал сообщил, что на некоторых российских сайтах начали появляться объявления о вакансиях для копателей траншей.
Фадель Сенна/АФП/Гетти; Пьер Кром / Гетти

«Когда почва станет более твердой, я убежден, что мы продолжим наши контратаки, кампанию по освобождению наших территорий», — сказал Резников, согласно The Moscow Times .

В отдельном твите на прошлой неделе Резников написал: «Ни снег, ни мороз, ни грязь не помешают #UAarmy освободить нашу землю. Благодарен нашим партнерам за последовательную поддержку Украины в борьбе с этим террористическим государством».

В одном из списков вакансий, упомянутых в сообщении Telegram, есть описание работы, в котором говорится: «Требуются подсобные рабочие для укрепления траншей, траншей, сооружений».

Точно так же в другом листинге говорится, что рабочие будут готовить «противотанковую траншею», а также заливать бетон и укреплять конструкции.