Продолжение рассказа про разработку pet-проекта о кафе и коворкингах на солнечном Кипре. "Рабочие места" для цифровых кочевников ヽ(。_°)ノ
В первой части я рассказал про REST API микросервис, теперь - про фронтэнд-сайт.
Карты и геотеггинг в вебе
Продолжение рассказа про разработку pet-проекта о кафе и коворкингах на солнечном Кипре. "Рабочие места" для цифровых кочевников ヽ(。_°)ノ
В первой части я рассказал про REST API микросервис, теперь - про фронтэнд-сайт.
Сегодня среда. Просыпаюсь в утром от будильника. Некоторые дни сразу начинаются с рабочих звонков, и все планы на день приходится спешно переигрывать, но пока что все спокойно. Я выхожу на улицу подмосковного Королева в прекрасное солнечное утро. Да, мой город называется в честь легендарного конструктора Сергея Королева. Совпадение или нет, но я также посвятил свою жизнь космической разработке. Каково это? Попробую рассказать.
Привет, Хабр! Я работаю аналитиком в компании “Центр пространственных исследований” и в этой статье расскажу об одном из инструментов, который мы используем при оценке удобства проживания в городе.
Обеспечить комфортную среду проживания - одна из приоритетных целей городского развития. Но для ее достижения нужно заниматься постоянным мониторингом и модернизацией социальной инфраструктуры. К соц инфраструктуре относятся организации, связанные с системами здравоохранения и образования, сферами общественного питания, досуга и отдыха, транспорта и др. Отслеживание проблем в доступности и работе этих объектов нужно для поддержания, улучшения уровня жизни горожан. Поэтому возникает необходимость создания комплексного инструмента, который позволит оценить уровень удобства проживания в городе. Для решения этой задачи и был разработан Geointellect.Urban.
В основе Geointellect.Urban лежит математическая модель, которая описывает комфортность проживания в кварталах города с точки зрения доступности объектов инфраструктуры, таких как продуктовые магазины, аптеки, школы, детские сады, ТЦ, парки и прочее. Иными словами, он служит оценкой уровня благоустройства города.
Его расчет основывается на построении и нахождении длин маршрутов от центроидов кварталов города до рассматриваемой группы объектов. При этом инструмент учитывает автомобильную или пешеходную доступность к объектам в зависимости от того, каким образом люди обычно до них добираются. Например, до аэропортов или ж/д вокзалов строятся маршруты на автомобиле, а до аптек и продуктовых магазинов - маршруты пешком. Полученное значение времени пути по кварталам нормируется: переводится в шкалу от 0 до 100, где 0 — лучшая доступность, 100 — худшая. Таким образом, мы получаем оценку привлекательности кварталов по разным параметрам. Данный индекс можно рассчитать по любому городу, имея данные о местоположении объектов инфраструктуры, делении города на кварталы, а также графы пешеходных и автомобильных дорог.
Ориентировочно с мая 2022 года в разных темах на форуме 4PDA и других интернет-площадках начали появляться сообщения вида "Что-то смартфон стал плохо ловить спутники GPS и показывать точное местоположение". Многие связывали это с обновлениями прошивок, пробовали откатываться, использовать различные приложения, дергающие различные API Android...
Объединяло все эти жалобы два момента: все смартфоны на чипах Qualcomm Snapdragon различных поколений, и все пользователи были из РФ.
Ещё один небольшой pet-проект: про кафе и коворкинги на солнечном Кипре. "Рабочие места" для цифровых кочевников ヽ(。_°)ノ
Делюсь процессом разработки, фичами и граблями. Общий подход к разработке прагматичен и аналогичен предыдущему проекту.
В данной статье мы ознакомимся с функционалом Аgisoft Metashape Pro и сравним качество построения 3D моделей с OpenDroneMap.
Долго ли, коротко ли, а только мой проект спутниковой интерферометрии PyGMTSAR, начинавшийся просто для проверки некоторых идей и алгоритмов, превратился в самостоятельную Python PyPI библиотеку и обзавелся тестами (CI on Github Actions) и "живыми" примерами на Google Colab и в образе Docker, плюс документацией на GitHub Pages.
"Классическая" интерферограмма — обычно так выглядит смещение поверхности в результате сильного землетрясения
Давно собирался написать данную статью и представить свое видение в отношении Технологии информационного моделирования (ТИМ). ТИМ имеет бесчисленное множество преимуществ при реализации, и в случае достижения результативности внедрения во все субъекты строительной отрасли можно будет наконец-то поставить жирную точку в вопросе бесконтрольности строительных процессов. Не знаю, когда удастся превратить ТИМ в привычную технологию, но …
… разве я спроста провожу параллель с Апокалипсисом?! Когда грядет тот миг воцарения цифры в стройке, тогда мир не будет прежним! Слишком фанатично. Согласен. Наяву внедрение информационных технологий происходит очень медленно, болезненно и туго, поэтому такой расклад на практике не воодушевляет и не наращивает инициатив в развитии. Но стоит представить, как эти идеи воплощаются в жизнь, сразу хочется взять и сделать чертежи в BIM (хах, нет).
Недавно мы запустили офлайн карты для Apple Watch. Проект занял более 2 лет и потребовал огромного внимания со стороны нашей небольшой команды энтузиастов. Мы столкнулись с таким количеством продуктовых и технических сложностей, что просто не может не поделиться этим с вами. Вот наша история.
Японцы уже в 2018 году научили немецкий GraphHopper строить маршруты по дорогам хранящимся в PostgreSQL.
Как кастомизировать источник данных, и сохранять новые дороги в таблицу правильно?
Мы закончили регрессионное тестирование и со дня на день собираемся начать раскатывать на бой релиз с включенным Metal. Зачем мы это делаем и как всё происходит — рассказываем в статье.
Причина первая: уход на пенсию OpenGL для iOS/OSX. В 2018 году Apple объявили, что прекращают поддержку этого графического API, и это только вопрос времени, когда они удалят его из своих операционок и запретят выкладывать в App Store приложения, использующие GLES (OpenGL for Embedded Systems — подмножество API OpenGL для встроенных систем, например, мобильных устройств). А кому надо впопыхах интегрировать незнакомый API? Правильно, никому. Плюс, нет-нет да и случаются какие-то неприятные падения где-то под капотом OpenGL, починка которых сводится к мольбам, что очередной точечный фикс кода всё исправит.
Цифровые модели поверхности и рельефа (ЦМП/ЦМР) – являются важной и неотъемлемой составляющей геоинформационных систем (ГИС). Они являются источником высотной информации и решают задачу определения высоты Z в указанной точке с координатами XY на местности. ЦМП и ЦМР могут быть как регулярными, так и нерегулярными (чаще всего их делят по формату хранения высотных отметок (растровые и векторные). Растровые ЦМП/ЦМР чаще всего поставляются в виде геопривязанного растра с типом пиксельных значений позволяющих хранить дробные отрицательные числа (32-bit float). Повсеместная реализация и внедрение информационных сервисов (прежде всего онлайн), делает необходимым отображение пользователям высотной информации в интерактивном режиме (определение Z при перемещении курсора XY) и ставит перед разработчиком задачу донесения этой информации. Если в случае с векторными данными, мы можем отобразить высотный пикет в координатах XY и показать записанный ему атрибут Z, то с растровыми (регулярными) моделями высот такое не выйдет, иначе мы должны хранить атрибут на каждый пиксель нашего растра (так никто не делает) или быть готовыми его рассчитать и вернуть пользователю с сервера. В принципе, эта задача решена показом на растровых тайлах высотных отметок или горизонталей в виде рисунка, но такой способ отображения высот не интерактивен и несет лишнюю нагрузку на картографическую составляющую тайлов.
Дисклеймер: название Eevee вымышленное, любые совпадения с реальными компаниями случайны.
В первой статье рассказали, почему нам потребовалась автоматическая кодогенерация свифтового интерфейса для C++ в Mobile SDK. Описали инструменты, которые есть в нашем распоряжении, и сделали вывод: лучший промежуточный слой для преобразования на сегодняшний день — это C.
Во второй части рассказываем о собственном инструменте, который поддерживает и Swift, и Kotlin — мы называем его Codegen (да :)).
Это история о том, что подсказка умная, а мы — нет :))
Рассказываем, как мы планировали сделать всё быстро и просто, а получилось как всегда не так. Но мы справились, хоть и не сразу. Речь пойдёт о навигаторе 2ГИС: пользователи строят в нём маршруты и приезжают, куда планировали. Это навело нас на мысль, что хорошо бы предугадывать желание пользователя — предлагать точку назначения и строить маршрут сразу, как только он открыл приложение. Например, пользователь-отец только подумал, что пора забирать ребёнка из детского сада, открыл 2ГИС, а мы ему — готовый маршрут с учётом пробок.
Нужен простенький алгоритм!
В данной серии статей я постараюсь рассказать про большую часть тех вещей, которые присутствуют в цифровизации сельского хозяйства.
Эти статьи предназначены для людей, которым интересна тема агрономии. Возможно вы студент, или уже опытный фермер, в любом случае найдёте для себя что-нибудь интересное или новое. Моя задача объяснить не совсем понятные вещи простым языком.
В данной статье я не буду вдаваться в подробности теории, предполагаю, что вы знаете для чего нужен этот индекс. Моя задача - показать, как вам можно его получить.