C 2018 года карта веб-версии 2ГИС рендерится при помощи WebGL — API для рисования трехмерной графики. Сначала мы в команде веб-карт использовали эту технологию просто как очень быструю рисовалку двухмерных данных с небольшими исключениями в виде 3D-домов и моделей.
Приход в карту иммерсивных возможностей начал менять сложившееся положение вещей — моделей стало больше, они стали красивее и детальнее, их больше хочется рассматривать.
А давайте познакомимся поближе и поработаем с Яндекс-картами в Android-приложении! Внедрим и настроим библиотеку Yandex MapKit: откроем определенную область на карте, выставим метку в нужном месте, установим на неё желаемые растровые и векторные изображения, поиграемся с зумом, обработаем нажатие на пин, а также будем визуально выделять объекты на карте при клике и получать от них интересующую нас информацию.
При визуализации геопространственных данных часто используется картографическая подложка в виде Яндекс/Google/OSM/etc, которая в основном бывает двух видов - векторная или растровая. Однако, когда дело доходит до интеграции карт в свое приложение, то не всегда очевидно какой тип больше подойдет.
В этом посте мы рассмотрим основные различия между этими двумя типами и обсудим, когда следует использовать одно или другое. Но сперва давайте определимся что есть что.
В продолжение рассказов о Big Data для простых смертных предлагаем попробовать себя в решении жилищного вопроса: как отличаются цены за квадратный метр на разных этажах. Житейская польза от этой заметки заключается в получении без особых усилий и без специальных навыков достоверных знаний об ожиданиях на рынке недвижимости. Государство скрывает цены реальных сделок, но иметь адекватное представление о настроениях продавцов можно и без знакомого опытного риелтора, сына маминой подруги.
Статья представляет собой пошаговую иллюстрированную инструкцию по решению задачи анализа этажности городской застройки, в т.ч. расчет скидок за первый и последний этажи. В качестве модельного города принят Брянск. Расчетный файл прилагается и его листы пронумерованы в последовательности выполненных операций. Шаблон расчета легко адаптировать для другого города и вида недвижимости.
Изложенный подход призван аргументировать представление о том, что Big Data не является прерогативой дата сатанистов, но в известной степени доступен неспециалистам. Материал может быть интересен всем, кроме работающих с данными профессионально. Приведенные приемы будут востребованы в работе с данными для риелторов и оценщиков без навыков программирования. Технохардкор в данном случае заключается не в инсайтах применения фреймворков типа MapReduce, а в реализации всего пайплайна средствами общеизвестного офисного приложения.
Инструкция состоит из двух частей. В первой части изложен порядок подготовки, первичного ознакомления с данными и уточнения цели исследования. Во второй части будет сделан расчет скидки за этаж.
Всех приветствую.
Совсем недавно поступила задача заменить стандартные карты от Apple на Яндекс карты. Ниже немного о Yandex MapKit.
Yandex MapKit — это кроссплатформенная библиотека, которая позволяет использовать возможности Яндекс.Карт в мобильных приложениях для iOS и Android.
Основная проблема заключалась в том, что библиотека Yandex MapKit создана для UIKit, но наша цель поставить все это дело на SwiftUI. Поэтому прибегаем к старой доброй пикче.
Всем привет! Меня зовут Никита Русанов, я лид команды фронтенда в компании, где мы создаем продукт, упрощающий переезд. В данной предметной области много задач по взаимодействию с гео данными. Сегодня я расскажу, каким образом можно работать с картами в браузере. В этой части мы с вами поговорим про используемые технологии.
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.
Считается, что Data Mining — это магическое снадобье из SQL, Python, Power BI и других волшебных компонент. Мало кто знает, что при правильном подходе с Data Mining может совладать офисный планктон с помощью одного лишь Excel.
Если вы абсолютно далеки от Data Mining, но хотите причаститься его таинств, это руководство в картинках по шагам сделано для вас. Особенно полезно тем, кто никогда бы даже не подумал сделать подобное самостоятельно.
Если вы владеете специальными инструментами для работы с данными, то будет интересно узнать ваше мнение о решениях без "рокет сайнс" (как о явлении в целом, так и о данном кейсе).
Идея создать проект «По местам съёмок фильма «Брат» пришла спонтанно, когда я собирался в поездку в Санкт-Петербург. Подумал о том, что я могу объединить профессиональные знания в картографии и своё почтительное отношение к фильму, тем более, что совсем недавно было 25 лет со дня выпуска фильма. Стандартные туристические маршруты надоели. Мне не нравится гулять там, где ходят толпы туристов, делая одни и те же фотографии.
Первый этап — это понимание того, где конкретно снят тот или иной фрагмент. Информацию искал в интернете, но многие точки были описаны очень неконкретно. Двор на такой-то улице или Морская набережная, 15Б, а по факту этот дом на 29 подъездов. Приходилось на месте искать точки съемки и делать фото, потом уточнять точки в геоинформационной программе на карте QGIS.
#Введение#
Понадобилась мне как-то карта во флаттер-приложении. Гугл и яндекс карты использовать не хотелось и оставалось только воспользоваться OSM. Ну и понадобилось добавить всплывающее окно при нажатии на маркер положения на карте, нашел как это делать для гугла и яндекса, а для flutter_mup не сразу нашел. Но оказалось есть плагин flutter_map_marker_popup.
Привет, Хабр! Я системный архитектор Sitronics Group. Сегодня хочу представить вам кейс разработки платформы indoor-позиционирования Sitronics Locus, а также непредвиденного импортозамещения. Программными методами нам удалось добиться точности позиционирования до 1 метра. Думаю, всем разработчикам схожих решений и сотрудникам IT-департаментов на опасных производствах и в промышленности будет интересно почитать.
В ходе работы над проектом не все пошло по плану: часть импортного оборудования стала недоступна в последние месяцы и его экстренно пришлось разрабатывать и производить самостоятельно. Об этом ниже в тексте.
Продолжение разработки простого проекта про specialty-кофейни на Кипре.
В первой части я рассказал про API микросервис, теперь расскажу про фронтэнд-сайт и в финальной статье - про бота для Telegram.
Всем привет, не так давно ко мне в команду в ПРОФИ пришла задача реализации довольно комплексной в плане верстки и интерактивности карты, на которой бы отображались заказы, оставленные нашими клиентами. Мы решили использовать фреймворк, адаптирующий яндексовый SDK под реакт.
react-yandex-maps + доки к нему
UI маркеров почти полностью приходится настраивать по докам уже Яндекса, тк react-yandex-maps предоставляет нам только внешний интерфейс, позволяющий довольно удобно прокинуть параметры в объект маркера как пропсы.
По докам яндекса довольно просто понять, как сделать маркер с статичной картинкой вместо дефолтного пина, но как сделать полностью кастомный маркер разобраться не просто.
В этом посте я хочу поделиться интересным опытом работы с неразмеченными данными при помощи открытого ресурса opentripmap.
Задача
По исходным данным определить является ли конкретное фото, сделанное пользователем туристическим или нет. А так же масштабировать и автоматизировать алгоритм решения на любой регион Российской Федерации, избегая ручную работу.
Google Maps API — это набор интерфейсов прикладного программирования, который позволяет клиенту взаимодействовать с интегрированными сервисами. Это дает возможность создавать простые приложения для более сложных программных решений на основе местоположения для Интернета, iOS и Android.
Изначально задачей API было размещение карты на сайте компании, где бизнесмен может отмечать свое местоположение, чтобы клиенты могли быстро найти офис. Сегодня функционал приложения существенно расширился.
С детства обожаю рассматривать карты, особенно старые. Какие просторы! Сколько стран! Карта как холст картины, на котором воображение рисует то, как жили люди, как распространяли свое влияние и устанавливали власть. Еще карта ограничивает территории стран, причем делает это четко, категорически. И вот тут появляются сомнения, например: а существовали ли границы, как мы их определяем их сейчас, тысячу лет назад, еще раньше?
Наша компания занимается аутсорсингом, мы делаем проекты в совершенно разных сферах. Последние полтора года я работал с картами, с визуализацией больших данных, и сейчас я хочу поделиться своим опытом.
В статье будет две части:
1. Теоретическая расскажет о визуализации данных на картах в принципе, о распространенных JS библиотеках для решения этой задачи и их основных возможностях.
2. В практической рассказ пойдет о трудностях, с которыми мы столкнулись, и о путях их преодоления.
Наверняка вы видели сервисы, показывающие пробки на дорогах. Так вот, большинство примеров будет из одного похожего проекта, где мы показывали рейтинг опасности на дорогах: уклон, резкий поворот, туман, обледенение, аварии — всё это отображается на карте в режиме реального времени. Хотите знать, как? Прошу под кат.
Привет, меня зовут Сергей и я разработчик в команде мобильного бэкенда в компании ATI.SU. Не так давно в мою жизнь пришла задача. В ней нужно было принять координаты от приложения на Android и отобразить их на карте.
В разных приложениях мы каждый день видим красивые маршруты из разряда "где везут мою шаверму" или "как я пробежал по парку маршрут в виде котика", но если просто соединить линиями точки, которые приходят от телефона, то мы увидим что-то вдохновленное произведением Fatboy Slim - Ya Mama. Как превратить исходные данные в красивую картинку, разберемся в статье.
Бесплатная, с открытым исходным кодом библиотека DjangoAdminGeomap предназначена для отображения объектов на карте в админке Django.
Существует полноценный многофункциональный ГИС фреймворк GeoDjango. При его использовании в админке Django можно отображать объекты на карте. Однако GeoDjango имеет большой список зависимостей от различных библиотек и особенности установки этих библиотек на различных платформах.
Если вам требуется только отображение объектов на карте в админке Django, то можно использовать библиотеку DjangoAdminGeomap. У нее нет дополнительных требований к именам и типам данных полей в таблицах базы данных и отсутствуют зависимости при установке.
Для отображения картографических данных DjangoAdminGeomap использует JavaScript фреймворк OpenLayers. Источником картографических данных являются данные проекта OpenStreetMap.
