Разработано в Webfactorya.ru

Copyright © ELEMENTARIKA.RU, 2023. Все права защищены

Announce

2019 collection

Let’s face it, no look is really complete without the right finishes. Not to the best of standards, anyway (just tellin’ it like it is, babe). Upgrading your shoe game. Platforms, stilettos, wedges, mules, boots—stretch those legs next time you head out, then rock sliders, sneakers, and flats when it’s time to chill.

shop new arrivals

Виртуальные серверы
на мощных процессорах AMD
и NVMe SSD накопителях

Локации: Вена, Фалькенштайн, Амстердам, Стокгольм, Хельсинки, Москва

Идеальный вариант для размещения сайтов, VPN и разработки проектов

от 391 руб/мес

При регистрации по ссылке ниже получите бонус 15% к пополнению баланса, который будет действовать 24 часа

Зарегистрироваться

Яндекс — Технологии — Конструктор маршрутов

Десять-пятнадцать лет назад в бардачке каждого водителя лежал атлас дорог — незаменимый помощник при планировании автомобильных маршрутов. Теперь вместо дорожных атласов водители больше полагаются на электронные карты и мобильные приложения — и, что невольно, на интеллектуальные алгоритмы, которые выполняют тяжелую работу по определению лучших маршрутов. Яндекс помогает планировать поездки с помощью сервиса maps.yandex.ru, а также мобильных приложений «Яндекс.Навигатор» и «Яндекс.Карты». Технология прокладки маршрутов, используемая в настоящее время во всех картографических или навигационных продуктах по всему миру, везде одинакова; единственное, что отличается, это интерфейс.

Основными компонентами конструктора маршрутов Яндекса являются дорожный граф и алгоритм расчета оптимального маршрута.

Дорожный граф представляет сеть дорог. Он состоит из множества взаимосвязанных фрагментов. Например, дорожный граф для города Саратова (население 840 000 человек) состоит из 7 592 фрагментов. Каждый содержит информацию о своем участке дорожной сети: географические координаты, направление движения, средние скорости на участке и другие параметры. Каждый фрагмент также содержит данные о том, как он соединяется с соседними участками. Водителю может потребоваться знать, есть ли на дороге впереди повороты налево или направо, возможности разворота или строго одностороннее движение.

Конечно, дорожный граф нельзя составить раз и навсегда. Городские транспортные системы имеют свойство меняться. Появляются новые дороги и развязки, меняется направление движения. Там, где вчера был поворот, завтра может стоять знак «Въезд воспрещен». Чтобы не отставать от реальных условий, Яндекс регулярно обновляет свои данные.

С этой задачей нам помогают и пользователи. Они уведомляют нас о неточностях с помощью мобильных Яндекс.Карт, Яндекс.Навигатора и веб-сервиса Яндекс.Карты. Специалисты Яндекса постоянно работают с этими уведомлениями, а также с информацией из других открытых источников, таких как сайты местной администрации.

Также у нас есть специальная система выявления неточностей на дорожном графике. Эта система регистрирует инциденты, когда движение транспортного средства (информация о котором анонимно и автоматически предоставляется нам водителями) не соответствует информации о нашей дорожной сети. Если это не единичный случай, когда водитель-мошенник сбивается на обочину или делает незаконный поворот, то, возможно, схема движения изменилась. Все такие случаи анализируются, после чего в дорожный граф вносятся изменения.

На серверах Яндекса хранится несколько копий дорожного графа, так что даже если одна из них временно недоступна, конструктор маршрута все равно будет работать.

Маршруты строятся по алгоритму Дейкстры. С его помощью система рассчитывает самый быстрый маршрут, исходя из длины каждого участка и скорости движения по нему. Если пользователь выбирает построение маршрута без учета пробок, алгоритм использует среднюю скорость на каждом участке. И если пользователь хочет знать, как добраться куда-то быстрее всего с учетом дорожной ситуации, то алгоритм использует данные о текущих дорожных условиях.

Как это работает, можно проиллюстрировать на примере. Представьте, что вам нужен маршрут из точки А в точку Б. Алгоритм начинает методично выявлять все возможные маршруты. Сначала он строит только один шаг (или фрагмент графика) во всех направлениях от точки А. Затем он вычисляет, сколько времени потребуется, чтобы пройти длину каждого сегмента маршрута (это легко сделать, разделив расстояние на скорость). После этого он выбирает точку, до которой можно добраться быстрее всего, назовем ее С.

Определив точку С, алгоритм работает на следующем шаге маршрута, анализируя все направления из этой точки.

Точка, достигнутая быстрее всего, становится D – и отсюда прокладывается следующий этап маршрута. И так алгоритм продолжает работать таким образом, пока не найдет самый быстрый из всех возможных вариантов маршрута до конечного пункта назначения.

Дворы — особая тема. Как вы, наверное, знаете, использовать их в качестве проезда запрещено. Кроме того, извилистый путь через дворы часто занимает больше времени, чем прямой маршрут. Чтобы сервис не строил маршруты через дворы, алгоритм добавляет дополнительные штрафные минуты за проезд через них. Однако это не влияет на время в пути, которое видит пользователь. После определения самого быстрого маршрута время прохождения через дворы пересчитывается без добавления штрафных минут. В большинстве случаев алгоритм выбирает другие маршруты — они быстрее. Но если конечный пункт находится во дворе, естественно, алгоритму приходится «заезжать».

Маршруты строятся очень быстро. За то время, что вы прочли несколько предложений этой статьи, сервис мог бы проложить паутину маршрутов, пересекающих всю Россию. Для достижения такой скорости система автоматически делит всю карту на множество областей и рассчитывает оптимальные маршруты пересечения каждой из них. Такой территорией может быть, например, небольшой город, пересекаемый только одной междугородней магистралью, которая является единственным вариантом въезда в город или выезда из него. Для таких случаев у Яндекса есть заранее просчитанный оптимальный маршрут.

Если таких участков в пути пользователя несколько, Яндекс просто объединяет эти готовые фрагменты для построения маршрута.

Яндекс прокладывает все возможные варианты проезда по всем участкам и между ними заранее, при каждом обновлении дорожного графа. Затем, когда пользователь запрашивает у сервиса построение маршрута, готовый маршрут просто извлекается из памяти. Конечно, это работает только тогда, когда пользователь запрашивает маршрут без учета текущей дорожной обстановки, поскольку заранее построенные маршруты основаны на средних скоростях. Если пользователь хочет построить маршрут с учетом текущей ситуации на дорогах — и если в районе в это время есть пробки — Яндекс строит маршрут для пользователя с нуля.

Конструктор предоставляет онлайн-платформу для летней школы, организованной ведущими европейскими институтами

ЦЕРН, Школа анализа данных Яндекса, Лаборатория методов анализа больших данных НИУ ВШЭ и Лаборатория физики высоких энергий EPFL полагаются на Конструктор для создания онлайн-платформы за инновационную летнюю программу, охватывающую молодую область анализа данных и вычислительных исследований, которая начала появляться в физике высоких энергий (HEP).

Двухнедельный курс, предлагаемый Седьмой летней школой машинного обучения, которая состоится в июле 2021 года, представляет собой полностью онлайн-курс машинного обучения по физике высоких энергий (MLHEP), охватывающий множество тем. Начиная с традиционных подходов к машинному обучению и заканчивая методами глубоких нейронных сетей. Материалы, развернутые на платформе Constructor, предоставляют учащимся увлекательное занятие в этой новой области, включая теоретическое введение и практический опыт. Конечная цель состоит в том, чтобы научиться лучше применять полученные знания для решения своих конкретных проблем.

«Курсы машинного обучения трудно переносить между доменами. Чтобы студенты-физики могли извлечь максимальную пользу, материалы должны быть подготовлены с осторожностью и вниманием к деталям».

С помощью системы управления обучением Constructor (LMS) учащиеся смогут лучше взаимодействовать, взаимодействовать и общаться не только с учебными материалами, но и друг с другом и со своими преподавателями, создавая более насыщенную и динамичную онлайн-среду обучения. Курс, основанный на Pelican, предлагает конкретные примеры и практические руководства, а также специальный конкурс по науке о данных, призванный помочь участникам лучше понять реальные сценарии приложений машинного обучения (ML).

«Мы рады, что в нашей команде есть эксперты из сообщества машинного обучения, которые регулярно преподают темы машинного обучения, а также специалисты-практики из различных областей исследований в области физики в качестве приглашенных докладчиков».

Предназначен для доктора философии. студенты и исследователи с докторской степенью, курс MLHEP, аккредитованный ECTS, фактически объединяет более 100 студентов со всего мира для участия в курсе MLHEP 2021. Объединение разнородной группы передовых ученых и исследователей стало возможным благодаря передовым технологиям современных предложений онлайн-обучения.

«Предоставление решений для активного обучения, которые предлагают более динамичную онлайн-среду обучения, имеет решающее значение для будущего образования. Мы гордимся тем, что поддерживаем престижные учреждения, такие как CERN, в создании более интерактивных и обогащенных онлайн-курсов, которые позволяют студентам и преподавателям создавать более рациональный и благоприятный образовательный опыт».