WallBot — обои для Mac, которые подстраиваются под ваши вкусы

Благодаря алгоритмам машинного обучения эта утилита будет регулярно доставлять обои для рабочего стола, которые вам точно понравятся.

Для macOS существует множество специализированных приложений с обоями. Однако большинство из них не дают возможности влиять на выборку фотографий. Они просто загружаются из базы, и максимум, что можно сделать, если обои не понравились, — это добавить их в чёрный список, чтобы они больше не показывались вам. WallBot не только позволяет отмечать не соответсвующие вашему вкусу обои, но и умеет подстраиваться под ваши предпочтения.

Приложение традиционно работает из строки меню, где отображается превью обоев, информация об изображениях, а также категории фото. Отсюда же можно сменить обои, выбрав соответствующий пункт меню или воспользовавшись сочетанием клавиш Shift + Cmd + P.

Самое интересное начинается после того, как пользователь выберет одни из обоев. Как только новый фон будет установлен, появится небольшое всплывающее меню с предложением оценить обои, поставив лайк или дизлайк. Используя алгоритмы машинного обучения, WallBot будет учитывать предпочтения пользователя и предложит более подходящий вариант.

В этом приложению помогает функция распознавания объектов на фото. Благодаря ей каждому снимку присваиваются те или иные теги, которые потом используются для выбора обоев в соответствии со вкусами пользователя. Например, если вам не нравятся обои с едой, WallBot запомнит это и в будущем не станет предлагать изображения еды.

Помимо упомянутых меню, интерфейса в приложении как такового нет. Немногочисленные настройки располагаются в выпадающем меню: можно выбрать периодичность смены обоев и включить автозапуск WallBot при загрузке системы. Из других действий доступна возможность сохранить понравившиеся обои или отправить их друзьям через системное меню «Поделиться».

Скачать в appstore

Это упрощённая версия страницы.

Читать полную версию
Если нашли ошибку, выделите текст и нажмите Ctrl + Enter
Vitaly Antonov
01.12.17 00:30
спасибо
Michel Perlovskiy
01.12.17 18:40
благодарю ! как использовать код