А туда можно загружать точки с фото, как в гугл мапс?
Этого функционала пока нет и не видел таких запросов в проекте. Если рассуждать где хранить фото в существующих сервисах откуда возможно отображать в Streets.GL, то больше всего подходят Mapillary и Wikimedia.
Интересно ещё использовать в построении маршрута
Для этого надо в проекте как минимум реализовать issue#154 из этого проекта, а потом интегрировать с сервисом построения маршрутов на OSRM/Valhalla/GraphHopper
Жаль что разочаровались. Действительно 20 лет назад это было что-то необычное.
Это похоже на разработку игр? Расскажите пожалуйста про ваш опыт, мне интересно!
Не нужны часто, тут вы правы. А вот когда набегут маркетологи с метавселенными, даже школьники будут скамейки в виртуальных дворах расставлять и indoor карты чертить, если это появится потом в их соцсетях, где они будут виртуально слушать эмопанк и K-pop в кампании одноклассников.
IMHO если OSM мэпер увидел свои труды в streets.gl то в следующий раз он укажет roof:shape/material и прочие тэги, которые обычно никто не использует(а они влияют только в трехмерном рендеринге карт) и обозначит подъезды в доме.
Илья, твой совет мне был фактически устроить сутяжничество с одним из ведущих игроков на рынке. И скорее всего ты знаешь что это бесполезно так как компания Bronze Corporate Members в OpenStreetMap и ты знаешь основателя Максима Дубинина.
Перефразируя известную поговорку "Бойся Данайцев советы приносящих". Следуя твоим советам я бы потратил много времени, попортил себе карму в сообществе и не получил бы результат.
Похоже что @freeExecвыбрал стратегию писать в спортлото и обознался с контактом.
Кстати, приблизительно туда же меня и пытался отправить ( точнее в некстгис ) когда я спрашивал в канале ORM RU вполне конкретный вопрос где достать открытые данные ГИС ЖКХ для Москвы бесплатно...
Потыкался в данные Москвы и внезапно там много building:flats и мало addr:flats. Например, в Питере обратная ситуация
О, да! Каждый город - свои особенности в разметке и свой фокус на тегах!
Навскидку, в Москве не более чем у 25% многоэтажек по addr:flats
Я скорее всего плохо описал свой прошлый запрос для проверки. 1186 это число домов в котором по addr:flats удалось добавить значение по максимальной квартире на подъезде.Это число в добавок к домам где указан building:flats. К сожалению, building=apartments не всегда расставлено на многоэтажных жилых домах. Поэтому там в прошлых публикаций тянется портянка тегов в where запроса.
Спасибо тебе за совет!!! Я обновил запрос в статье и это заменило около 1% в данных
count: 445 (1 row) значений квартир в домах из count:43612 (1 row)
Решил быстро проверить как много домов в Москве можно заполнить максимальным номером квартиры с подъездов дома( при этом отбросив все addr:flats которые не соответствуют шаблону ^\d+-\d+?$) - вышло 1186 шт. Жаль этот подход покрывает малую часть домов:
with entrances as (
select id,(regexp_split_to_array(tags->'addr:flats','-'))[2] max_flat,geom from nodes where tags?'addr:flats' and tags?'entrance' and tags- >'addr:flats' ~ '^\d+\-\d+?$')
select g.id,type,max(max_flat) max_flat from geometry_global_view g inner join entrances e on st_contains(CASE WHEN type='ways' and ST_IsClosed(g.geom) THEN ST_MakePolygon(g.geom) ELSE g.geom END,e.geom) where type<>'nodes' and ((case when g.tags->'building:levels' ~ '^\d+(\.\d+)?$' then g.tags->'building:levels' else NULL end)::real>2) and not(g.tags?'building:flats') --проверка по OSM тегам что дом жилой
group by 1,2;
IMHO не особо лучше среднего - нужно валидировать, есть результаты где более 1000 квартир в доме. Ну и в OSM разметке видел что иногда отмечают не все подъезды. Идея-то логичная и отличная!
1 километр это пешеходная дистанция с учетом всех ограничений, а не расстояние по прямой. Для расчетов использовались данные полноценной маршрутизации.
Отличный пример! Сам много раз через него пробегал ничего не покупая внутри. Возможно это ошибка зонирования ТЦ стоимости аренды а следовательно и магазинов на пути потока и уровня цен. Есть другой пример ТЦ Праздник - постоянно людей внутри полно и торговля там успешная - как раз если бы не поток людей в метро и из метро в этом торговом центре не было бы такого ажиотажа, как и в супермаркете напротив.
Я про такой мэтчинг только слышал. В том числе от компании когда получал оффер, которая не банк, а просто продает банкам систему для оповещения по операциям. Там вроде ElasticSearch для фаззи матчинга пытались использовать - дорого на таком траффике.
даже не имея правильного адреса, ну или уточнить результат геокодирования. С кучей допущений, что человек скажем шел пешком, и за 5 минут удалился не более чем на ... (а если он на самокате?).
Поэтому банкам выгодно "впаривать" клиентам свою виртуальную сим карту.
Ты прав! Кажется, что проще всего это исследовать банкам и ФНС - все платежи картой и оплата через POS терминалы доступны для аналитики, а кеш флоу из магазинов есть в налоговой. Но обычному человеку это не перепроверить.
У каждого своя история. Я в карантин выбирался в Атак поблизости раз в неделю, доставкой не пользовался. А после этого тем более. Ну и из того что вокруг вижу, много людей ходит в магазины и ТЦ, и много пенсионеров и молодежи вижу в магазинах.
Так меньший объем данных не мешает использовать те же технологии, если они решают задачу. Просто посмотрите насколько применимо к вашим схемам БД Apache Iceberg и projectnessie
Иногда действительно проще встроить базу данных в фронтэнд, чем пытаться самому переизобретать фичи базы данных в браузере. Я так недавно сделал c DuckDB WebAssembly.
Аэропорт часто обсуждается в риэлторских форумах, т.к. на первый взгляд "много инфраструктуры за бюджет".
Друзья жили в районе Аэропорт с 2мя детьми и они не жаловались на садики, кружки, спорт и школы. А в потом уехали с дочерью, чтобы выучить ее за границей в университете.
Минусов тоже у района много.
Про минусы согласен, есть везде. Некоторые из минусов очевидны из OSM - шум и качество воздуха.
Этого функционала пока нет и не видел таких запросов в проекте. Если рассуждать где хранить фото в существующих сервисах откуда возможно отображать в Streets.GL, то больше всего подходят Mapillary и Wikimedia.
Для этого надо в проекте как минимум реализовать issue#154 из этого проекта, а потом интегрировать с сервисом построения маршрутов на OSRM/Valhalla/GraphHopper
Обменялись мнениями, а время покажет как будет!
Я оценил вашу реставрацию школы! Атмосферно
Жаль что разочаровались. Действительно 20 лет назад это было что-то необычное.
Это похоже на разработку игр? Расскажите пожалуйста про ваш опыт, мне интересно!
Не нужны часто, тут вы правы. А вот когда набегут маркетологи с метавселенными, даже школьники будут скамейки в виртуальных дворах расставлять и indoor карты чертить, если это появится потом в их соцсетях, где они будут виртуально слушать эмопанк и K-pop в кампании одноклассников.
IMHO если OSM мэпер увидел свои труды в streets.gl то в следующий раз он укажет roof:shape/material и прочие тэги, которые обычно никто не использует(а они влияют только в трехмерном рендеринге карт) и обозначит подъезды в доме.
Илья, твой совет мне был фактически устроить сутяжничество с одним из ведущих игроков на рынке. И скорее всего ты знаешь что это бесполезно так как компания Bronze Corporate Members в OpenStreetMap и ты знаешь основателя Максима Дубинина.
Перефразируя известную поговорку "Бойся Данайцев советы приносящих". Следуя твоим советам я бы потратил много времени, попортил себе карму в сообществе и не получил бы результат.
Похоже что @freeExecвыбрал стратегию писать в спортлото и обознался с контактом.
Кстати, приблизительно туда же меня и пытался отправить ( точнее в некстгис ) когда я спрашивал в канале ORM RU вполне конкретный вопрос где достать открытые данные ГИС ЖКХ для Москвы бесплатно...
О, да! Каждый город - свои особенности в разметке и свой фокус на тегах!
Я скорее всего плохо описал свой прошлый запрос для проверки. 1186 это число домов в котором по
addr:flatsудалось добавить значение по максимальной квартире на подъезде.building:flats.К сожалению,building=apartmentsне всегда расставлено на многоэтажных жилых домах. Поэтому там в прошлых публикаций тянется портянка тегов в where запроса.Спасибо тебе за совет!!! Я обновил запрос в статье и это заменило около 1% в данных
count: 445 (1 row) значений квартир в домах из count:43612 (1 row)
Решил быстро проверить как много домов в Москве можно заполнить максимальным номером квартиры с подъездов дома( при этом отбросив все addr:flats которые не соответствуют шаблону ^\d+-\d+?$) - вышло 1186 шт. Жаль этот подход покрывает малую часть домов:
IMHO не особо лучше среднего - нужно валидировать, есть результаты где более 1000 квартир в доме. Ну и в OSM разметке видел что иногда отмечают не все подъезды. Идея-то логичная и отличная!
Спасибо!
Дельный совет, но это не так просто. Требуется очистка данных и тестировать парсер...
C другой стороны:
1 километр это пешеходная дистанция с учетом всех ограничений, а не расстояние по прямой. Для расчетов использовались данные полноценной маршрутизации.
Отличный пример! Сам много раз через него пробегал ничего не покупая внутри. Возможно это ошибка зонирования ТЦ стоимости аренды а следовательно и магазинов на пути потока и уровня цен. Есть другой пример ТЦ Праздник - постоянно людей внутри полно и торговля там успешная - как раз если бы не поток людей в метро и из метро в этом торговом центре не было бы такого ажиотажа, как и в супермаркете напротив.
Счастливчик, нетривиальная задача попадалась!
Я про такой мэтчинг только слышал. В том числе от компании когда получал оффер, которая не банк, а просто продает банкам систему для оповещения по операциям. Там вроде ElasticSearch для фаззи матчинга пытались использовать - дорого на таком траффике.
Поэтому банкам выгодно "впаривать" клиентам свою виртуальную сим карту.
Ты прав! Кажется, что проще всего это исследовать банкам и ФНС - все платежи картой и оплата через POS терминалы доступны для аналитики, а кеш флоу из магазинов есть в налоговой. Но обычному человеку это не перепроверить.
Спасибо вам за совет!
Модель Хаффа как раз учитывает факторы, нужны данные.
У каждого своя история. Я в карантин выбирался в Атак поблизости раз в неделю, доставкой не пользовался. А после этого тем более. Ну и из того что вокруг вижу, много людей ходит в магазины и ТЦ, и много пенсионеров и молодежи вижу в магазинах.
@sshikov смотри что получается если перевернуть агрегацию данных наоборот.
Так меньший объем данных не мешает использовать те же технологии, если они решают задачу. Просто посмотрите насколько применимо к вашим схемам БД Apache Iceberg и projectnessie
Иногда действительно проще встроить базу данных в фронтэнд, чем пытаться самому переизобретать фичи базы данных в браузере. Я так недавно сделал c DuckDB WebAssembly.
Apache Iceberg решает похожую задачу в аналитике больших данных.
Друзья жили в районе Аэропорт с 2мя детьми и они не жаловались на садики, кружки, спорт и школы. А в потом уехали с дочерью, чтобы выучить ее за границей в университете.
Про минусы согласен, есть везде. Некоторые из минусов очевидны из OSM - шум и качество воздуха.