• Кривая Гильберта vs Z-order


      Неоднократно доводилось слышать мнение, что из всех заметающих кривых. именно кривая Гильберта наиболее перспективна для пространственной индексации. Мотивируется это тем, что она не содержит разрывов и потому в некотором смысле “хорошо устроена”. Так ли это на самом деле и при чем здесь пространственная индексация, разберёмся под катом.
      Читать дальше →
      • +28
      • 6,9k
      • 1
    • Leaflet 1.x.x vs Openlayers 4.x.x. Часть 2. Как рисуются карты

        В прошлой статье обещал, что эта будет про сообщества и плагины, но потом решил, что правильней будет сначала рассказать о том, как в данных фреймворках рисуются карты. Начну с Openlayers, потом Leaflet, потом его плагины.

        image
        Читать дальше →
      • Как найти лучшие авиабилеты в интерфейсе гугл-таблицы

          Начало


          Я часто езжу в поездки и покупаю авиабилеты.
          И так же часто страдаю от интерфейса агрегаторов авиабилетов.
          Я не могу выбрать билет и совершить покупку.


          Кейс


          Я точно знаю, куда хочу полететь.
          Примерно знаю на сколько дней.
          И примерно в какие даты — например в этом месяце.


          В этот раз я захотел слетать в Серфаус — это горнолыжная деревня в Австрии.
          Улететь не ранее 5 января, вернуться на позднее 15 января. На 6-8 дней.


          Теперь нужно найти лучший билет под эти условия.
          "Лучший" в моем случае — это комбинации объективной цены и субъективного удобства перелета — время вылета/прилета, аэропорт вылета, авиакомпания и так далее.


          Как кейс решается у агрегатора авиабилетов


          1. Трансформирую деревню Серфаус в три ближайших аэропорта — Мюнхен, Инсбрук и Цюрих с помощью гугл-карт.
          2. Иду в агрегатор авиабилетов. Нахожу инструмент типа "Календарь низких цен".
          3. Открываю его в трех вкладках для трех аэропортов.
          4. Выбираю январь.
          5. Начинаю тыкать в каждый день января, чтобы увидеть время вылета/прилета и цену билета.
          6. Если мне понравился какой-то билет, тыкаю в него, чтобы убедиться, что билет реально есть. Потому что кеш.
          7. Чтобы запомнить, в какой день какой билет мне понравился, я записываю его в блокнот или таблицу.

          В последних трех пунктах я страдаю.
          Потому что я не хочу тыкать и проверять. Я не хочу переключаться между вкладками.
          А хочу увидеть реально доступные билеты со временем вылета и ценой и выбрать один из них.
          И купить его.


          Но, в итоге, я не нахожу нужный билет за психологически комфортное время.
          И, не совершив покупку, ухожу.


          Как кейс должен решаться


          1. Указываю "Серфаус" в поле "Куда" в агрегаторе.
          2. Выбираю примерные даты.
          3. Выбираю подходящую продолжительность.
          4. Получаю список билетов для покупки.
          5. Выбираю подходящий билет и покупаю.

          … такого сценария работы нет у агрегаторов.

          Читать дальше →
        • Визуализация результатов выборов в Москве на карте в Jupyter Notebook


            Всем привет!


            Сегодня мы поговорим о визуализации геоданных. Имея на руках статистику, явно имеющую пространственную привязку, всегда хочется сделать красивую карту. Желательно, с навигацией да инфоокнами В тетрадках. И, конечно же, чтоб потом можно было показать всему интернету свои успехи в визуализации!


            В качестве примера возьмем недавно отгремевшие муниципальные выборы в Москве. Сами данные можно взять с сайта мосгоризбиркома, в можно просто забрать датасеты с https://gudkov.ru/. Там даже есть какая-никакая визуализация, но мы пойдем глубже. Итак, что же у нас в итоге должно получиться?

            Читать дальше →
          • Проекции? Hет, спасибо


              Под катом будет небольшая заметка о применении пространственного индекса
              на основе zcurve для индексации точечных данных, расположенных на сфере. А так же bencmark-и для PostgreSQL и сравнение с таким же (но совсем другим)
              индексом на R-дереве.
              Читать дальше →
              • +15
              • 4,2k
              • 2
            • Расследование утечек информации из корпоративной базы данных перевозчика

                К нам обратился крупный российский перевозчик, владеющий внушительным автопарком. Его клиентами являются десятки логистических компаний и предприятий. Зона его деятельности простирается далеко за пределы стран СНГ. Каждый автомобиль оснащен системой мониторинга, оправляющей в диспетчерский центр данные о координатах, расходе топлива и множестве других показателей.

                Из единого центра информация о координатах груза расходится к заказчикам. Все работает в автоматизированном режиме. Для удобства контроля доставки, в стоимость услуг включен сервис по информированию клиентов о местонахождении их грузов.



                Причиной обращения к нам стала деятельность нескольких интернет-ресурсов, которые продавали информацию о грузах перевозчика. Едва ли логистическая компания или другой клиент нашего перевозчика будет рад узнать, что данные о его грузах может приобрести кто угодно, в том числе и конкуренты.
                Читать дальше →
              • Реклама помогает поддерживать и развивать наши сервисы

                Подробнее
                Реклама
              • Охота на кремлевского демона

                  image


                  Нельзя сказать, что я не искал с этим демоном встречи. Я дождался пока он вылезет и выследил его логово. Поиграл с ним немного. Потом демон исчез, как обычно, по расписанию — в 9.00. Я успокоился и занялся своими бытовыми делами.


                  Дело было в том, что у нас в Питере не найти в книжных магазинах рабочую тетрадь по английскому языку "Планета знаний" 3 класс. Ну как в Союзе было, дефицит. И мне жена дала задание — зайти в книжные в Москве. Дескать, в столице все есть, тетки на форуме оттуда заказывают, платят 500 рублей за доставку, а ты, пользуясь случаем, купишь сам и сэкономишь для семьи. Хоть какой-то толк от неудачника будет. Я включаю Гугль-карту, задаю фразу "книжные магазины" и не понимаю. Ни Красной площади, ни реки, какие-то непонятные улицы.


                  Черт! Он вылез опять! Я ведь еще успел только до Варварки дойти.


                  И, повинуясь зову природы, я расчехлил опять свое оружье.

                  Читать дальше →
                • Wi-Fi или iBeacon? Или хорошо, когда возможности технологии совпадают с желаемым результатом

                    Сегодня многие владельцы торговых площадок, выставочных центров и других заведений, принимающих у себя клиентов, задумываются — как сделать опыт посещения площадки инновационным, удобным и повысить лояльность клиентов, например, предложив навигацию по помещению? Как взаимодействовать с посетителями через их мобильные устройства? Как собирать аналитику, чтобы лучше понимать свою аудиторию, ее интересы и потребности?

                    Для этих целей предлагаются решения на основе технологий Wi-Fi и радиомаячков (iBeacon). Вместе с мобильным приложением или без него такие решения должны обеспечивать три основных сервиса – навигацию в помещении, информирование при приближении (proximity messaging) и аналитику по присутствующим устройствам. Фантазия позволит нам расширить количество сервисов для разных отраслей – аудиогид для музеев, поиск опаздывающего к выходу пассажира для аэропортов и т.д.

                    Предлагаю разобраться в особенностях обеих технологий, их преимуществах и ограничениях, и сделать выводы о том, какие результаты возможны, а какие нет.
                    Читать дальше →
                  • Как создавалась карта с голосами болельщиков для Олимпиады. Лекция в Яндексе

                      К летней Олимпиаде 2016 года в Рио-де-Жанейро Яндекс подготовил сразу несколько проектов. В том числе — «Карту болельщика». Вы могли отметить свой город на карте, которая отображалась на главной странице Яндекса. Чем больше отметок от жителей города мы получали, тем ярче горел его огонёк.

                      На одном из Я.Субботников руководитель группы интерфейсов главной страницы Яндекса Иван Карев объяснил, как создавалась эта карта.


                      Что получилось? В итоге запустили карту ночью накануне. Со страхом, но запустили, и она постепенно начала жить своей жизнью. Мы в нее залили примерно 1000 точек без голосов — просто чтобы было какое-то начальное состояние. Дальше люди потихоньку начали голосовать. Вначале темп был примерно 20 тыс. голосов в час, и так 3–5 дней. Потом постепенно снижалось, и к концу Олимпиады было порядка 2 млн голосов, сколько-то лайков в соцсетях. Мы с ней больше ничего не делали, она работала и все. Была процедура перегенерации раз в 10 минут. Она раскладывала, а мы ничего не делали, только смотрели. Успех.

                      Читать дальше →
                      • +36
                      • 3,9k
                      • 1
                    • Двойное затмение! Или почему Карбондейл, штат Иллинойс, является особенным

                      • Перевод
                      • Tutorial


                      Перевод блога Double Eclipse! Or Why Carbondale, Illinois, Is Special Джеффри Брайанта, исследователя-программиста, Wolfram|Alpha Scientific Content.
                      ________________________________________________________________________________

                      Предстоящее 21 августа 2017 года полное солнечное затмение — само по себе захватывающее событие. Но также интересно отметить, что 8 апреля 2024 года произойдет еще одно полное солнечное затмение, путь которого пройдет почти перпендикулярно затмению происходящему в этом году.



                      Используя несколько команд для обработки внешнего вида и масштаба карты, вы можете увидеть, что город Карбондейл, штат Иллинойс, находится очень близко к месту пересечения траекторий. Если вы там живете, вы сможете увидеть полное солнечное затмение дважды всего за семь лет.
                      Читать дальше →
                      • +21
                      • 8,2k
                      • 1
                    Самое читаемое