Буквально на днях писал, что карты Гугла обновляются все хуже и хуже. И что мы все становимся жертвами глобализации и монополизма. Google maps все хуже и хуже. Мировая монополия не справляется со своей жадностью. А что с Яндекс картами?
Ну и немедленно последовала месть от Гугла. Два одинаковых автовокзала в Стамбуле на карте. Еду на такси и приезжаю в точку в 30 км от места назначения.
Оказывается на картах Гугла ДВА автовокзала с одинаковым названием.
Как получить изображение местности, если единственным источником знаний о ней является спутниковый снимок. Сколько нейронных сетей для этого потребуется, легко ли собрать набор данных для обучения и зачем вообще это может быть кому-то нужно — в небольшой статье.
История карт и сервиса показа улиц началась в 2007 году. По всему миру катались автомобили и делали многочисленные фото улиц, домов и даже были съемки внутри музеев, в которые можно было зайти с сервисом Street View.
Постепенно Гугл в РФ терял позиции, а в мировом пространстве устойчив на первом месте. Но фактическое отсутствие конкуренции на международном уровне делает Google Maps все хуже и хуже. И хуже и хуже. И скоро будет совсем плохо.
Привет, Хабр! В одной из предыдущих статей команда ВТБ обещала подробнее рассказать, как на конкурсе «Большие вызовы» в образовательном центре «Сириус» команда школьников занималась разработкой сервиса геоаналитики для бизнеса. Итак, время пришло, давайте же скорее начинать!
Меня зовут Максим Воля, мне 17 лет, и я один из тех самых школьников, который принял участие в этом конкурсе в составе школьной команды разработки. В статье расскажу, как мы готовились к проекту и создавали его, с какими данными работали, какой стек технологий применяли, с какими сложностями столкнулись и что получилось в итоге. На проекте я был Product-менеджером, также в команду входили Илья Демидов, который занимался машинным обучением, Даниил Ануфриев — компьютерное зрение, Дмитрий Рынин — аналитика, Владислав Секин — фуллстек-разработка. Сейчас подробно все расскажу. Добро пожаловать под кат!
В настоящее время все более востребованными становятся данные радиолокационного наблюдения (РЛН) с космических аппаратов дистанционного зондирования Земли. Наблюдая повышенный интерес к этой предметной области с одной стороны и явный недостаток информационных материалов по теме обработки радиолокационных данных ДЗЗ с другой, решили написать статью, которая, надеемся, будет полезна для всех интересующихся темой ДЗЗ.
Заранее прошу прошу прощения за кликбейтный заголовок. Я помню, что Хабр не жалобная книга. Если вы никогда не пользовались сервисом Такси / Яндекс GO, то скорее всего этот крик души не для вас. Если же вы пытались им пользоваться, то, возможно, как и я, сначала искренне радовались, что появился такой удобный сервис, который смог заместить собой все классические городские службы такси, а потом еще и не дал проникнуть таким службам как Uber и DiDi. А потом вы вдруг начали ощущать, в какую бездну, медленными шажками, этот сервис, будучи монополистом, начал превращать само такси как явление.
Основные проблемы для меня, как для клиента, перечислю под катом.
Здравствуй, дорогой читатель.
Спешу поделиться тем, как на самом деле найти геоданные без регистрации и СМС. По чесноку. Без всяких-яких. И даже “подписывайтесь на телеграмм канал” - не будет, у меня его и нет…
И речь пойдёт про инструмент Osmosis.
Новогодние подарки, выборы, долой OAuth 1.0, OSM в науке, QGIS и на бумаге, а также 700-ый выпуск weeklyOSM!
Эта статья, как и приложение были написаны на прошлых новогодних праздниках, но по ряду причин, я не решился публиковать текст, так и остался он в черновиках. Вчера случилось страшное - в канун новогодних праздников город Белгород, в котором я живу, попал под массированный обстрел кассетными боеприпасами, моя семья также попала в сектор бомбардировки, чудом спаслись и не пострадали. Все произошло быстро, эти несколько минут перевернули жизни сотен семей. Когда мы вышли из укрытия, стало понятно, что будут десятки погибших. Увы, не сработали никакие системы превентивного предупреждения.
Недавно в Яндекс Картах появились комбинированные маршруты — теперь при планировании поездок на общественном транспорте мы предлагаем вариант маршрута с заказом такси до метро. Функция будет полезна тем, кто основную часть пути проезжает на метро и хочет добраться до станции быстро, без ожидания, дополнительных пересадок и необходимости долго идти пешком.
Меня зовут Антон Овчинкин, я руководитель группы разработки пешеходной и транспортной навигации. Возможно, вы уже читали мой рассказ о том, откуда Карты знают, когда приедет автобус. Сегодня я расскажу, что такое комбинированные маршруты, как они строятся и при чём тут машинное обучение.
Группа Ленинград в их клипе про ЗОЖ преувеличивала последствия неумелого злоупотребления спортом в угоду зрелищности, но я согласен с ними что ко всему надо подходить с умом, без фанатизма. В Москве у меня есть друзья, которые покупают абонемент на фитнес и ходят туда не только первый и последний месяц его действия и не за пару недель до начала купального сезона.
Если вам важен спорт, то жить рядом с объектами спортивной инфраструктуры это не просто удобство, это основа здорового образа жизни.
За несколько лет Whoosh в несколько раз вырос по числу самокатов, пользователей и локаций, а данных по ним накопилось на 30 терабайт. Прежней архитектуры уже не хватало для работы. К тому же платить за I/O (input/output)-операции на Aurora (PostgreSQL) выходило дорого (тогда еще не было I/O‑optimized версии, однако с ее появлением, актуальность не исчезла). Другое дело — Redshift: расходы постоянны (n$/час), а работает он быстрее, благодаря колоночному формату хранения данных. В этом году мы переехали с одного хранилища на базе PostgreSQL — того, где вся отчётность для бизнеса и модели dbt — на рельсы Data Lake в AWS.
Меня зовут Никита Зеленский, я главный по данным в Whoosh. Эту статью я написал вместе с другими участниками переезда — Пашей Сивохиным, ГИС-аналитиком, и Костей Малыхиным, руководителем группы анализа данных. Надеюсь, наш опыт будет полезен всем, кому предстоит миграция данных, особенно если вы работаете с геоаналитикой.
TL;DR
Я написал тул для генерации постеров с маршрутами общественного транспорта, разные цвета для разных видов транспорта, толщина и прозрачность линий соответствуют количество поездок на сегменте маршрута. Репозитарий тут: https://github.com/dragoon/cityliner
Около 10 лет назад, Майкл Мюллер сделал проект gtfs-visualizations на смеси JavaScript/Node.js для обработки GTFS данных и Processing для отображения в PDF. Мне понравились эти постеры, и я доработал его код, добавив возможность создания постера, ограничения изображения по радиусу, и переделал обработку данных так чтобы файлы читались последовательно а не загружались полностью в память (это было проблематично для городов даже среднего размера).
Сейчас я полностью переписал этот проект c нуля на питоне, добавил разные цветовые темы и визуализацию водоемов, автоматизировал создание постера с иконками городов.
Много лет существуют Google Earth + Street View и в свое время они вызвали восторг, когда можно виртуально погулять в заморских странах, в Гималая или же по двору детства. Это было очень необычно для тех времен, когда еще кругом щебетали dial-up модемы.
С тех пор прошло 20 лет: теперь трассировка лучей в играх это реальность и видеокарты нагревают воздух не только из-за трехмерной графики в UE5 или Unity, но и майнят крипту/запускают нейросети. Новомодные метавселенные - это хорошо забытое старое, когда маркетинг пытается донести потребителям что без взаимодействия в дополненной реальности общаться и вести бизнес в социальных сетях несовременно. А визуализация геоданных не так далеко ушла от изначальной идеи из Earth. Если вдруг эти сервисы окажутся недоступны, то с чем мы останемся вместо?
В мае этого года вышла первая версия streets-gl - отображение 3D карт OpenStreetMap в браузере. По качеству картинки и поддерживаемым тегам, на мой взгляд, это лучший проект!
Здравствуйте. Сейчас я применив GEOINT (геопространственная разведка) попытаюсь найти офис Павла Дурова в Объединённых Арабских Эмиратах.
Ограничения в API, главная конференция сообщества, природный стиль в Organic Maps и много-много карт от участников #30DayMapChallenge
Когда выбираешь дом с учетом благополучия ребенка и жизни семьи с ним ближайшие 20 лет, лучше жить в пешеходной доступности от детсада, школы, коледжа и университета. Было бы хорошо чтобы поблизости были кружки детского творчества, спортцентры, школы иностранных языков. Ну и отлично, когда рядом есть игровые площадки и поликлиники - жилье ведь выбирают не на пару лет.
Мой рейтинг домов будет основан только на количественных метриках пешеходной доступности. Все расчеты основаны на данных проекта OpenStreetMap для жилых домов, которые ближе 2км пешком от входа в метрополитен или МЦК, а это значит что у этих домов нет проблем с транспортной доступностью. Рассчитаем самые удобные дома для жизни с детьми в районах Москвы.
