Size: a a a

2020 July 29

NM

Notna M in OpenStreetMap RU
SS
Отвечает - дело десятое! Человеку надо выплеснуть свою боль, а потом мало кого это волнует. В некоторых заметках столько восклицательных знаков, что страшно становится, а по существу ничего нет. Меня больше интересует вопрос технической доставки уточняющих вопросов обратно в клиент.
В мапсми нет функционала оповещений, пользователь узнаёт о комментарии только если привязал в мапсми настоящий мейл и проверяет его
источник

NM

Notna M in OpenStreetMap RU
SS
Как правильно оформить платный проезд? На улице стоит бетонный блок, но за 50 руб. можно проехать через парковку. На параллельной улице практически всегда пробка.
Если вам нужно точно указать стоимость, то по 25 будет удешевлять если проезд только через один шлагбаум. Тут бы подошёл fee:forward/backward, если он есть
источник

S

SS in OpenStreetMap RU
Sergey Astakhov
Вы коптерные снимки на openaerialmap уже видели? Я их там довольно много уже выложил по Питеру. И там полметра - это уже довольно много, у них разрешение 5-8 см на пиксель.
И что? Есть инструменты рисовать  с точностью до см со снимков? Я сомневаюсь. Это тогда рулетку,   AutoCAD в руки и вперёд в поля.
источник

S

SS in OpenStreetMap RU
Notna M
Если вам нужно точно указать стоимость, то по 25 будет удешевлять если проезд только через один шлагбаум. Тут бы подошёл fee:forward/backward, если он есть
Так чтобы объехать, по-любому, через оба надо проехать.
источник

NM

Notna M in OpenStreetMap RU
SS
Так чтобы объехать, по-любому, через оба надо проехать.
А, то есть проезды отходящие вправо это парковочные? Ну 25 все равно не отражает реальности
источник

S

SS in OpenStreetMap RU
Да, справа парковка. С неё выезды только через два указанных шлагбаума.
источник

S

SS in OpenStreetMap RU
Так я и спрашиваю, как лучше это отразить, чтобы выдавало платный маршрут в объезд пробки.
источник

SA

Sergey Astakhov in OpenStreetMap RU
1 4
Так это же здорово.

С достаточно точной и актуальной открытой имаджерией и OSM не нужен, а его конечная цель будет закрыта естественным образом.

*с ремаркой на механизмы сжатия и доступное хранение этой даты на устройстве потребителя этой самой имаджерии
Снимки не есть замена карт, как и карты не есть замена снимков. По снимкам вам ни один сервис маршрут не проложит, ему подготовленный граф нужен. Нужны оба вида данных, для одних применений - одно, для других - другое.
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
Sergey Astakhov
Снимки не есть замена карт, как и карты не есть замена снимков. По снимкам вам ни один сервис маршрут не проложит, ему подготовленный граф нужен. Нужны оба вида данных, для одних применений - одно, для других - другое.
Да, конечно. Мне нравится представлять недалекое будущее, где есть алгоритм который может качественно читать снимки точно понимая что находится на земле.
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
Мб по совокупности даты из чужих следов, высоты, температуры, текстуры.
источник

SA

Sergey Astakhov in OpenStreetMap RU
SS
И что? Есть инструменты рисовать  с точностью до см со снимков? Я сомневаюсь. Это тогда рулетку,   AutoCAD в руки и вперёд в поля.
Есть, josm например. Точность хранения координат в osm позволяет мапить до разрешения порядка 1 см.
источник

D

Dasty in OpenStreetMap RU
1 4
Да, конечно. Мне нравится представлять недалекое будущее, где есть алгоритм который может качественно читать снимки точно понимая что находится на земле.
Также собирать сопутствующую информацию из других источников, анализировать, сопоставлять и формировать данные в столь не постоянной системе хранения геоданных, да ещё и без ошибок относительно текущих реалий! Вы точно о недалёком будущем?
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
Слава скайнет
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
смерть человекам
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
Мир быстро меняется. Интернет существует с годов семидесятых только.
источник

D

Dasty in OpenStreetMap RU
1 4
Мир быстро меняется. Интернет существует с годов семидесятых только.
Ночной косильщик на эту тему размышлял недавно:
источник

D

Dasty in OpenStreetMap RU
Нейросети

Нет более модного направления сейчас, чем машинное обучение. О связанном с ним "Великом и опасном будущем" говорят даже представители глянцевых журналов и музыканты неоднозначных стилей. Дескать, еще чуть-чуть и нейросеть подомнет под себя человечество.

С одной стороны, я давно утверждаю, что это уже произошло. С тех пор, как сложность интернета превысила сложность мозга (была такая статья лет пять назад), глупо уповать на свободу личности. С другой стороны, не могу не вспомнить эпизод из старой книги, которую читал еще в школе. Там главный герой путешествовал в лесах Африки вместе с подручным аборигеном. Однажды абориген показал герою на синюю бабочку и сказал, что скоро пойдет дождь. И дождь пошел. "Как ты понял?" - спросил главный герой. "А хрен его знает" - ответил абориген, "только крылья у этой бабочки всегда тускнеют перед дождем".

Загадка решалась просто: цвет крыльев бабочки зависел от влажности воздуха. Перед дождем влажность воздуха повышалась и крылья тускнели. Любая нейросеть работает по принципу этого аборигена: верно предсказывает результат, но неспособна объяснить механику процесса. Прямо новая религия. Подставьте вместо слова "нейросеть" слово "бог". Эй, Яндекс-погода, как вы узнали, что дождь будет? - Ну, об этом говорит наш бог. К черту уравнения Навье-Стокса, закон Бойля-Мариотта, силу Кориолиса и прочую чепуху. Ответы на все вопросы даст нейросеть.

Машинное обучение - это великий, но переоцененный инструмент. Дело даже не в проблеме неопределенности Геделё для нейросетей (кому интересно - гуглите исследование в прошлогодних номерах Nature). Нейросети - это инструмент, что-бы видеть. Инструмента, что-бы объяснять пока не изобрели.

А как мы станем работать с исключениями? Сегодня мне рекомендуют музыку, которую я терпеть не могу, а завтра нейросеть будет выписывать таблетки. Как оценить отличие сущности от абстракции (тут я на стороне квир-тусовки)? Если не ясно выразился: нет ни одной нейросети, которая умеет отличать котиков от собачек, а вот фотографии котиков от фотографии собачек - сколько угодно.

А главное, мы еще посмотрим, что выдаст условный Тензорфлоу, после того, как начнем работать со всюду непрерывными, но нигде не дифференцируемыми функциями.

Нейросеть сможет заменить человека только когда сама станет человеком. А до тех пор, я скорее поверю, что топор заменит плотника. Но это не луддизм, а напротив - предложение видеть в ML нечто большее, чем игра в составление перцептронов.
источник

🔥Э

🔥 Хамон Эврибади... in OpenStreetMap RU
Sergey Astakhov
Есть, josm например. Точность хранения координат в osm позволяет мапить до разрешения порядка 1 см.
Только бессмысленно по сути. Как минимум османд округляет чтобы уменьшить размер базы и улучшить скорость прорисовки
источник

🔥Э

🔥 Хамон Эврибади... in OpenStreetMap RU
Да и сами смешения снимков очень тяжело подобрать до сантиметровой точности. Ну будет небольшая область с точностью до см, а рядом - пьяный конь валялся
источник

14

1 4 in OpenStreetMap RU
Dasty
Нейросети

Нет более модного направления сейчас, чем машинное обучение. О связанном с ним "Великом и опасном будущем" говорят даже представители глянцевых журналов и музыканты неоднозначных стилей. Дескать, еще чуть-чуть и нейросеть подомнет под себя человечество.

С одной стороны, я давно утверждаю, что это уже произошло. С тех пор, как сложность интернета превысила сложность мозга (была такая статья лет пять назад), глупо уповать на свободу личности. С другой стороны, не могу не вспомнить эпизод из старой книги, которую читал еще в школе. Там главный герой путешествовал в лесах Африки вместе с подручным аборигеном. Однажды абориген показал герою на синюю бабочку и сказал, что скоро пойдет дождь. И дождь пошел. "Как ты понял?" - спросил главный герой. "А хрен его знает" - ответил абориген, "только крылья у этой бабочки всегда тускнеют перед дождем".

Загадка решалась просто: цвет крыльев бабочки зависел от влажности воздуха. Перед дождем влажность воздуха повышалась и крылья тускнели. Любая нейросеть работает по принципу этого аборигена: верно предсказывает результат, но неспособна объяснить механику процесса. Прямо новая религия. Подставьте вместо слова "нейросеть" слово "бог". Эй, Яндекс-погода, как вы узнали, что дождь будет? - Ну, об этом говорит наш бог. К черту уравнения Навье-Стокса, закон Бойля-Мариотта, силу Кориолиса и прочую чепуху. Ответы на все вопросы даст нейросеть.

Машинное обучение - это великий, но переоцененный инструмент. Дело даже не в проблеме неопределенности Геделё для нейросетей (кому интересно - гуглите исследование в прошлогодних номерах Nature). Нейросети - это инструмент, что-бы видеть. Инструмента, что-бы объяснять пока не изобрели.

А как мы станем работать с исключениями? Сегодня мне рекомендуют музыку, которую я терпеть не могу, а завтра нейросеть будет выписывать таблетки. Как оценить отличие сущности от абстракции (тут я на стороне квир-тусовки)? Если не ясно выразился: нет ни одной нейросети, которая умеет отличать котиков от собачек, а вот фотографии котиков от фотографии собачек - сколько угодно.

А главное, мы еще посмотрим, что выдаст условный Тензорфлоу, после того, как начнем работать со всюду непрерывными, но нигде не дифференцируемыми функциями.

Нейросеть сможет заменить человека только когда сама станет человеком. А до тех пор, я скорее поверю, что топор заменит плотника. Но это не луддизм, а напротив - предложение видеть в ML нечто большее, чем игра в составление перцептронов.
Красиво написано. Но дело не в нейросетях. Я согласен с утверждением что это очень жужжащее слово и думать что они решат все глупо.
Мб скорее про некую систему, где в целом нейросетям место разве что в распознавании образов на снимках.
источник