По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
Третья часть тут
Поскольку трафик в реальном времени начал передаваться по сетям с коммутацией пакетов, QoS стал серьезной проблемой. Передача голоса и видео полагается на то, что сеть способна быстро переносить трафик между хостами (с низкой задержкой) и с небольшими колебаниями межпакетного разнесения (jitter). Дискуссии вокруг QoS фактически начались в первые дни сети с коммутацией пакетов, но достигли высшей точки примерно в то время, когда рассматривался ATM. На самом деле, одним из главных преимуществ ATM была возможность тщательно контролировать способ, которым обрабатывались пакеты, когда они передавались по сети с коммутацией пакетов.
С провалом ATM на рынке, появились два направления идей о приложениях, которые требуют сильного контроля над jitter и delay:
Эти приложения никогда не будут работать в сетях с коммутацией пакетов. Такого рода приложения всегда должны запускаться в отдельной сети.
Это просто поиск правильного набора элементов управления QoS, чтобы позволить таким приложениям работать в сетях с коммутацией пакетов.
Основное, что больше всего волновало большинство провайдеров и инженеров, была голосовая связь, и основной вопрос сводился к следующему: можно ли обеспечить приличную голосовую связь по сети, также передающей большие файлы и другой "nonreal - time" трафик? Были изобретены сложные схемы, позволяющие классифицировать и маркировать пакеты (называемые QoS-маркировкой), чтобы сетевые устройства знали, как правильно их обрабатывать. Картографические системы были разработаны для переноса этих маркировок QoS из одного типа сети в другой, и много времени и усилий было вложено в исследование механизмов массового обслуживания-порядка, в котором пакеты отправляются по интерфейсу. На рис. 1 показана примерная диаграмма одной системы QoS, и сопоставления между приложениями и маркировками QoS будет достаточно, чтобы проиллюстрировать сложность этих систем.
Увеличение скорости связи оказывают двойной эффект на обсуждение QoS:
Более быстрые каналы связи будут (это очевидно) нести больше данных. Поскольку любой отдельный голосовой и видеопоток становится сокращающейся частью общего использования полосы пропускания, необходимость строго сбалансировать использование полосы пропускания между различными приложениями стала менее важной.
Время, необходимое для перемещения пакета из памяти в провод через микросхему, уменьшается с каждым увеличением пропускной способности.
По мере того, как доступная пропускная способность увеличивалась, потребность в сложных стратегиях массового обслуживания для противодействия jitter становилась все менее значимой. Это увеличение скорости было дополнено новыми системами массового обслуживания, которые гораздо эффективнее управляют различными видами трафика, уменьшая необходимость маркировки и обработки трафика детализированным способом.
Такое увеличение пропускной способности часто обеспечивалось переходом от медного волокна к стекловолокну. Оптоволокно не только обеспечивает большую полосу пропускания, но и более надежную передачу данных. Способ построения физических связей также эволюционировал, делая их более устойчивыми к поломкам и другим материальным проблемам. Вторым фактором, увеличивающим доступность полосы пропускания, стал рост Интернета. По мере того, как сети становились все более распространенными и более связанными, отказ одного канала оказывал меньшее влияние на объем доступной полосы пропускания и на потоки трафика по сети.
Поскольку процессоры стали быстрее, появилась возможность разрабатывать системы, в которых отброшенные и задержанные пакеты будут иметь меньшее влияние на качество потока в реальном времени. Увеличение скорости процессора также позволило использовать очень эффективные алгоритмы сжатия, уменьшая размер каждого потока. На стороне сети более быстрые процессоры означали, что control plane могла быстрее вычислять набор loop-free путей через сеть, уменьшая как прямые, так и косвенные последствия сбоев связи и устройств.
В конечном счете, хотя QoS все еще важен, его можно значительно упростить. Четырех-шести очередей часто бывает достаточно для поддержки даже самых сложных приложений. Если требуется больше, некоторые системы теперь могут либо проектировать потоки трафика через сеть, либо активно управлять очередями, чтобы сбалансировать сложность управления очередями и поддержки приложений.
Централизованный Control Plane - есть ли смысл?
В 1990-х годах, чтобы решить многие из предполагаемых проблем с сетями с коммутацией пакетов, таких как сложные плоскости управления и управление QoS, исследователи начали работать над концепцией, называемой активной сетью. Общая идея состояла в том, что плоскость управления для сети с коммутацией пакетов может и должна быть отделена от устройств пересылки, чтобы позволить сети взаимодействовать с приложениями, запущенными поверх нее.
Базовая концепция более четкого разделения плоскостей управления и данных в сетях с коммутацией пакетов была вновь рассмотрена при формировании рабочей группы по переадресации и разделению элементов управления (ForCES) в IETF. Эта рабочая группа в основном занималась созданием интерфейса, который приложения могли бы использовать для установки пересылки информации на сетевые устройства. Рабочая группа была в конечном итоге закрыта в 2015 году, и ее стандарты никогда не применялись широко.
В 2006 году исследователи начали эксперимент с плоскостями управления в сетях с коммутацией пакетов без необходимости кодирования модификаций на самих устройствах- особая проблема, поскольку большинство этих устройств продавались поставщиками как неизменяемые устройства (или black boxes). Конечным результатом стал OpenFlow, стандартный интерфейс, который позволяет приложениям устанавливать записи непосредственно в таблицу пересылки (а не в таблицу маршрутизации). Исследовательский проект был выбран в качестве основной функции несколькими поставщиками, и широкий спектр контроллеров был создан поставщиками и проектами с открытым исходным кодом. Многие инженеры считали, что технология OpenFlow позволила бы реконструировать инженерные сети за счет централизации управления.
В реальности, все будет по-иному-то, что, скорее всего, произойдет в мире сетей передачи данных: лучшие части централизованной control plane будут поглощены существующими системами, а полностью централизованная модель будет выброшена на обочину, оставив на своем пути измененные представления о том, как control plane взаимодействует с приложениями и сетью в целом.
Работая долгое время на компьютере, чувствуется необходимость быстро переходить к каким-то настройкам системы. Порой настолько привыкаешь к быстрому запуску, что забываешь полный путь к нужной настройке. Зато это сохраняет время и повышает (крутость в глазах непосвященных) эффективность работы. Итак, чтобы запустить окно быстрого запуска достаточно нажать комбинацию клавиш Windows + R. А затем в зависимости от потребностей вводим одну из перечисленных ниже команд.
1. msconfig
Если нужно перезагрузить систему в безопасном режиме или просмотреть список доступных ОС, то команда msconfig вам в помощь. Там можно отредактировать параметры загрузки системы. Кстати, присмотритесь к вкладке Tools, там немало полезных сокращений.
2. resmon
Мощная утилита, которая помогает разобраться, что грузит ресурсы компьютера в данный момент. Там можно найти информацию по работе ЦП, жесткого диска, оперативной памяти, сетевой карты.
3. msinfo
Приложение System Information предоставляет обширную информацию об оборудовании и программном обеспечении вашего ПК. Это обязательная команда для просмотра спецификаций любого ПК. Информация разделена на категории, что облегчает поиск нужной информации. Здесь можно экспортировать информацию в файл, что идеально подходит для получения технической помощи в Интернете.
4. sdclt
Данная команда открывает окно "Резервного копирования и восстановления системы".
5. Настройки мыши - main.cpl
Все настройки относительно мыши можно сделать в этом окне: поменять роли кнопок, скорость реакции т.п.
Кстати, идея чтобы пошутить с другом: поменяйте роли кнопок мыши. Это прикольно.
6. regedit
Пожалуй, одна из самых известных утилит, которой пользуются сисадмины - это regedit. Все настройки Windows - порт RDP по умолчанию, разны пути, настройки программ - хранятся в реестре. Чтобы запустить его с окна быстрого запуска введите regedit.exe.
Внимание! Все изменения в реестре влияют на работоспособность системы, потому крайне не рекомендуется редактировать его, если не знаете чего хотите.
7. sysadm.cpl
Нет - это не команда быстрого вызова сисадмина. Она запускает параметры системы, где можно настроить производительность, переменные среды и т.п.
8. powercfg.cpl
Быстрый доступ к настройкам питания. Именно здесь настраивается поведение компьютера в зависимости от режима питания, таймоут до спящего режима и т.п.
9. optionalfeatures
Часто при поиске проблем на новом компьютере обнаруживается, что не установлены нужные утилиты вроде telnet. Так вот эти все фичи можно установить через меню дополнительных компонентов Windows, которое можно вызвать командой optionalfeatures.
10. magnify
Лупа или увеличительное стекло, которое предусмотрено для людей с ограниченными возможностями запускается с помощью команды magnify.
11. charmap
Таблица шрифтов Windows отображает все доступные для выбранного шрифта символы. Тут можно копировать символ и вставлять в нужное место или запомнить Alt код конкретного шрифта. Если выбрать Advanced View, то можно получить доступ к строке поиска.
12. ncpa.cpl
Моя самая любимая команда. Позволяет открыть окно с текущими сетевыми соединениями. Особенно полезна, если у пользователя нет администраторских прав. В этом случае командная строка cmd, запускается от имени привилегированного пользователя, затем уже в командной строке выполняется команда ncpa.cpl.
13. mrt
Нет - эта команда не активирует функцию МРТ на компьютере. Вы, наверное, не знали, что в Windows есть встроенная утилита для удаления вредоносных программ. Правда, эффективность под вопросом, - она все же есть. Но в любом случае, лучше установить антивирус.
14. devmgmt.msc
Пожалуй, второй мой фаворит. Команда devmgmt.msc позволяет запускать окно с устройствами, где можно установить, обновить или удалить драйвера. Так же полезна в случае, если у пользователя нет администраторских прав. В этом случае схема работы такая же, как и с ncpa.cpl. Так же есть команды diskmgmt.msc и compmgmt.msc, которые запускают консоль управления жесткими дисками и компьютером соответственно.
15. netplwiz
Эта команда чаще всего используется в скриптах для автоматического создания пользователя. Правда, в плане безопасности это не очень хорошо, потому что этим методом пользуются злоумышленники, но тем не менее данная команда позволяет назначать пароль пользователям и управлять другими настройками безопасности.
16. services.msc
Одна из часто используемых команд в мире ИТ. Отображает все существующие в системе сервисы и их состояние. Выбрав конкретный сервис, в левом окошке можно просмотреть за что он отвечает. И тут тоже не рекомендуется отключать или проводить другие манипуляции, если не знаете что делаете.
17. appwiz.cpl
Давно пользовались приложением Установка и удаление программ? Обычно пользователи устанавливают программы и забывают, что они у них есть. Хотя для улучшения производительности компьютера лучше регулярно проверять и удалять ненужные программы. Для быстрого доступа используется команда appwiz.cpl. Тут также можно посмотреть установленные обновления и установить дополнительные фичи.
18. control
В старых версиях Windows данная команда не пользовалась популярностью, так как чуть ли не каждая ссылка вела именно на Панель управления. Но в Windows 10 Microsoft активно продвигает новое приложение Настройки, поэтому попасть на Панель управления не легко, но возможно благодаря команде control.
19. "." (точка)
Как обычно поступают пользователи, если нужно попасть в папку текущего пользователя? Открывают проводник и оттуда попадают куда нужно. Но есть вариант попроще: просто в окне быстрого запуска набираете точку и нажимаете Ввод (Enter)"." - заветная папка открыта.
20. Экранная клавиатура
Иногда по какой то причине приходится пользоваться экранной клавиатурой. Вызвать его можно командой osk.
21. snippingtool
Приложение Ножницы, которое делает скриншот экрана можно вызвать командой snippingtool. Для запуска же новой версии на Windows 10, можно использовать комбинацию клавиш Win+Shift+S. А для запуска Paint используйте команду - mspaint.
22. mdsched
В Windows также есть встроенная утилита диагностики оперативной памяти. Она не только выявляет проблему, но в большинстве случаев и исправляет их. А если не справляется, то выдают отчет о проблеме. Запустить данную утилиту можно командой mdsched.
P.S. Для проверки компьютер автоматически перезагрузиться, так что имеет смысл сохранить открытые документы.
23. Открытие веб-сайтов
Да-да, все верно. Через командную строку можно открывать и веб-сайты. Сайт откроется в браузере по умолчанию. Но сегодня мало, кто помнит название сайтов. Все пользуются поиском.
24. mstsc
Для быстрого запуска приложения удаленного доступа используйте команду mstsc. Но для начала на компьютерах нужно разрешить удаленный доступ.
25. cmd
Найдется очень мало людей, которым незнакома эта команда. cmd - запускает командную строку, которая дает вам неограниченную власть над системой. Хотя я погорячился, Windows - это не касается.
Заключение
Run еще удобен тем, что он запоминает все введенные команды, так что во второй раз достаточно набрать первую букву и вы получите список введенных ранее команд на эту букву.