Слушайте, спасибо, что написали про облака точек. Мне сейчас показалось, что было бы отлично, если бы такой слой был и в нашем приложении. Передам эту идею нужным людям:)
Не ограничивайте себя в выборе телефонов:) Перепады будут правильными и в случае первого и в случае второго кластера, просто эти два кластера нельзя перемешивать друг с другом:)
В этой задаче нам по сути не важна абсолютная высота. Для того, чтобы увидеть перепады достаточно знать разницу между высотами в двух точках, т.е. относительную высоту. Мы сравнивали наши перепады с перепадами в данных, которые были получены при помощи топографической съемки и высоты в них считаются как раз относительно геоида. Смотрели в куче разных мест. Никакого "криминала" в +-120м не замечали. Различия в пределах пары метров на несколько км. длины пути в основном были
Да почему, панорамы не троллинг:) У нас нет такой фичи, а для "погружения" в конкретное место это отличный инструмент. В статье хотелось в первую очередь сделать более понятно для читателя. Ну и не думаю, что эффект от статьи может хоть как-то конкурировать с рекламными бюджетами Яндекса;)
Спасибо за столько конструктивных предложений! Про минимум левых поворотов - прям в сердечко:) Передам Ваши предложения в команду, которая занимается построением маршрутов
Мы разные способы сглаживания/интерполяции смотрели, но конкретно кригинг нет. Остановились на свёртках потому что это оочень дёшево вычислительно (для нас здесь это супер важно потому что данных - тьма), а заметной разницы в сравнении с более дорогими подходами не заметили
Слушайте, спасибо, что написали про облака точек. Мне сейчас показалось, что было бы отлично, если бы такой слой был и в нашем приложении. Передам эту идею нужным людям:)
Не ограничивайте себя в выборе телефонов:) Перепады будут правильными и в случае первого и в случае второго кластера, просто эти два кластера нельзя перемешивать друг с другом:)
В этой задаче нам по сути не важна абсолютная высота. Для того, чтобы увидеть перепады достаточно знать разницу между высотами в двух точках, т.е. относительную высоту. Мы сравнивали наши перепады с перепадами в данных, которые были получены при помощи топографической съемки и высоты в них считаются как раз относительно геоида. Смотрели в куче разных мест. Никакого "криминала" в +-120м не замечали. Различия в пределах пары метров на несколько км. длины пути в основном были
Да, описка. Исправил. Спасибо!
Да, вполне, спасибо. Интересно как тогда в таком случае интерпретировать эффект с повышением accuracy ?
Спасибо!
Да почему, панорамы не троллинг:) У нас нет такой фичи, а для "погружения" в конкретное место это отличный инструмент. В статье хотелось в первую очередь сделать более понятно для читателя. Ну и не думаю, что эффект от статьи может хоть как-то конкурировать с рекламными бюджетами Яндекса;)
Спасибо! Да, в этой задаче (да как и в любой другой:)) было столько такой "рутины", что об этом было просто невозможно молчать:)
Спасибо!
Спасибо за столько конструктивных предложений! Про минимум левых поворотов - прям в сердечко:) Передам Ваши предложения в команду, которая занимается построением маршрутов
Мы разные способы сглаживания/интерполяции смотрели, но конкретно кригинг нет. Остановились на свёртках потому что это оочень дёшево вычислительно (для нас здесь это супер важно потому что данных - тьма), а заметной разницы в сравнении с более дорогими подходами не заметили