id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
12,957
2026-02-24T11:11:15.472000Z
2026-02-24T11:11:15.472000Z
Lec.
После произведённых действий, MinIO стало готово к полноценному использованию
false
true
false
12,956
2026-02-24T11:11:13.924000Z
2026-02-24T11:11:13.924000Z
Lec.
Окно создание нового пользователя в MinIO
false
true
false
12,955
2026-02-24T11:11:12.350000Z
2026-02-24T11:11:12.350000Z
Lec.
Последним этапом настройки стало создание дополнительных пользователей с назначением их ролей (рисунок 22)
false
true
false
12,954
2026-02-24T11:11:10.601000Z
2026-02-24T11:11:10.601000Z
Lec.
В соответствии с документацией была проведена его настройка, полный файл которые можно найти в приложении Г
false
true
false
12,953
2026-02-24T11:11:08.941000Z
2026-02-24T11:11:08.941000Z
Lec.
В качестве веб сервера, который будет связывать домен и MinIO был выбран nginx, как наиболее популярный
false
true
false
12,952
2026-02-24T11:11:06.950000Z
2026-02-24T11:11:06.950000Z
Lec.
Благодаря использованию различных протоколов и технологий, для MinIO требуется отдельная настройка
false
true
false
12,951
2026-02-24T11:11:05.332000Z
2026-02-24T11:11:05.332000Z
Lec.
Больший интерес представляет из себя привязка MinIO к домену
false
true
false
12,950
2026-02-24T11:11:03.838000Z
2026-02-24T11:11:03.838000Z
Lec.
Конфигурационный файл MinIO
false
true
false
12,949
2026-02-24T11:11:02.229000Z
2026-02-24T11:11:02.229000Z
Lec.
Конфигурационный файл (рисунок 21), который передаётся в ansible не представляет большого интереса, так как даже базовый файл из документации может использоваться в реальной работе, если изменить имя пользователя и пароль
false
true
false
12,948
2026-02-24T11:11:00.612000Z
2026-02-24T11:11:00.612000Z
Lec.
Однако перед полноценной работы с ним необходимо было произвести некоторую настройку, которая будет описана далее
false
true
false
12,947
2026-02-24T11:10:58.984000Z
2026-02-24T11:10:58.984000Z
Lec.
После запуска команды, спустя некоторое время MinIO было установлено и готово к работе
false
true
false
12,946
2026-02-24T11:10:57.421000Z
2026-02-24T11:10:57.421000Z
Lec.
Команда запуска ansible
false
true
false
12,945
2026-02-24T11:10:55.899000Z
2026-02-24T11:10:55.899000Z
Lec.
После создания этих файлов, а также добавления конфигурационного файла для MinIO, была запущена команда, показанная на рисунке 20
false
true
false
12,944
2026-02-24T11:10:53.896000Z
2026-02-24T11:10:53.896000Z
Lec.
Сам файл приведён в приложении В
true
true
false
12,943
2026-02-24T11:10:52.433000Z
2026-02-24T11:10:52.433000Z
Lec.
Далее был создан Playbook файл с указанием, как и что устанавливать
false
true
false
12,942
2026-02-24T11:10:50.926000Z
2026-02-24T11:10:50.926000Z
Lec.
На фото большая часть сокрыта в целях конфиденциальности
false
true
false
12,941
2026-02-24T11:10:49.294000Z
2026-02-24T11:10:49.294000Z
Lec.
В данном случае указывается тип подключения SSH, вместе с отключённым режимом строгой проверки ключей подключения
false
true
false
12,940
2026-02-24T11:10:47.781000Z
2026-02-24T11:10:47.781000Z
Lec.
Файл inventory.ini
false
true
false
12,939
2026-02-24T11:10:46.090000Z
2026-02-24T11:10:46.090000Z
Lec.
В данной работе был сконфигурирован небольшой файл, представленный на рисунке 19
false
true
false
12,938
2026-02-24T11:10:44.171000Z
2026-02-24T11:10:44.171000Z
Lec.
В данном файле указываются необходимые для подключения данные: IP адрес, тип подключения, имя пользователя, пароль
false
true
false
12,937
2026-02-24T11:10:42.454000Z
2026-02-24T11:10:42.454000Z
Lec.
Inventory – файл описывающий устройства, на которых надо совершить настройку
false
true
false
12,936
2026-02-24T11:10:40.774000Z
2026-02-24T11:10:40.774000Z
Lec.
Основными понятиями в Ansible являются inventory и playbook
false
true
false
12,935
2026-02-24T11:10:38.952000Z
2026-02-24T11:10:38.952000Z
Lec.
Одним из таких является Ansible – система управления конфигурациями, написанная на языке программирования Python
false
true
false
12,934
2026-02-24T11:10:37.196000Z
2026-02-24T11:10:37.197000Z
Lec.
Делать это вручную может быть времязатратно, потому существуют решения для автоматизации этого процесса
false
true
false
12,933
2026-02-24T11:10:35.100000Z
2026-02-24T11:10:35.100000Z
Lec.
Важно всегда быть готовым к настройке нового сервера и установке на нём необходимых программ
false
true
false
12,932
2026-02-24T11:10:33.536000Z
2026-02-24T11:10:33.536000Z
Lec.
В связи с эти, выбор был остановлен на MinIO
false
true
false
12,931
2026-02-24T11:10:32.040000Z
2026-02-24T11:10:32.040000Z
Lec.
MinIO – объектное хранилище с открытым исходным кодом, что означает возможность его использовать бесплатно, при наличии собственного сервера
false
true
false
12,930
2026-02-24T11:10:30.398000Z
2026-02-24T11:10:30.398000Z
Lec.
Интерфейс MinIO
false
true
false
12,929
2026-02-24T11:10:28.836000Z
2026-02-24T11:10:28.836000Z
Lec.
Такое нам не подходит, к счастью, на рынке существуют открытые альтернативы, одним из которых является MinIO, его интерфейс продемонстрирован на рисунке 18
false
true
false
12,928
2026-02-24T11:10:27.153000Z
2026-02-24T11:10:27.153000Z
Lec.
Большинство существующих на данный момент решений являются проприетарными, то есть закрытыми и предоставляющие платные услуги по хранению данных на удалённом сервер
false
true
false
12,927
2026-02-24T11:10:25.521000Z
2026-02-24T11:10:25.521000Z
Lec.
Исходя из того, что планируется хранить в основном фотографии и веса обученный нейронных моделей, было решено сделать выбор в пользу объектных хранилищ
false
true
false
12,926
2026-02-24T11:10:23.195000Z
2026-02-24T11:10:23.195000Z
Lec.
Кроме того, объектные хранилища поддерживают версионность, что может быть полезно в определённых сценариях
false
true
false
12,925
2026-02-24T11:10:21.665000Z
2026-02-24T11:10:21.665000Z
Lec.
Это делает подобные решения масштабируемыми, а также простыми в использовании
false
true
false
12,924
2026-02-24T11:10:19.968000Z
2026-02-24T11:10:19.968000Z
Lec.
Объектное хранилище подразумевает хранение и управление данными в неструктурированном формате
false
true
false
12,923
2026-02-24T11:10:18.420000Z
2026-02-24T11:10:18.420000Z
Lec.
Данный подход полезен для баз данных со структурированным хранением
false
true
false
12,922
2026-02-24T11:10:16.822000Z
2026-02-24T11:10:16.822000Z
Lec.
Обычно при создании блочных решений выделяют отдельное хранилище для каждого виртуального сервера
false
true
false
12,921
2026-02-24T11:10:15.273000Z
2026-02-24T11:10:15.273000Z
Lec.
Блочный подход в основном используется в корпоративной среде, где важна высокая производительность
false
true
false
12,920
2026-02-24T11:10:13.707000Z
2026-02-24T11:10:13.707000Z
Lec.
Помимо этого, в файловом хранилище данные хранятся в каталогах и папках, собранных в иерархическую структуру
false
true
false
12,919
2026-02-24T11:10:11.900000Z
2026-02-24T11:10:11.900000Z
Lec.
При взаимодействии с NAS обычно используют протоколы Server Message Block (SMB) и Network File Systems (NFS)
false
true
false
12,918
2026-02-24T11:10:10.375000Z
2026-02-24T11:10:10.375000Z
Lec.
В файловом подходе, предусматривается хранение данных с помощью Network-attached Storage (NAS) – устройства для хранения файлов
false
true
false
12,917
2026-02-24T11:10:08.745000Z
2026-02-24T11:10:08.745000Z
Lec.
Сегодня существует три подхода к удалённому хранению файлов [71]:. файловый;. блочный;. объектный
false
true
false
12,916
2026-02-24T11:10:07.198000Z
2026-02-24T11:10:07.198000Z
Lec.
В связи с этим, было решено использовать более продвинутый способ хранения файлов, а именно использование удалённого хранилища
false
true
false
12,915
2026-02-24T11:10:05.667000Z
2026-02-24T11:10:05.667000Z
Lec.
Важным этапом в подготовке датасета является сохранение собранных изображений для их дальнейшего использования
false
true
false
12,914
2026-02-24T11:10:03.854000Z
2026-02-24T11:10:03.854000Z
Lec.
Пример использования этой библиотеки представлен в Приложении Б
false
true
false
12,913
2026-02-24T11:10:01.869000Z
2026-02-24T11:10:01.869000Z
Lec.
С этим поможет сервис OpenStreetMap и python библиотека OSMNX, которая позволяет строить граф и находить кратчайшее расстояние между точками
true
true
false
12,912
2026-02-24T11:09:52.083000Z
2026-02-24T11:09:52.083000Z
Lec.
Необходим более сложный подход, который включает в себя построение графа пути от точки А до точки Б
false
true
false
12,911
2026-02-24T11:09:50.080000Z
2026-02-24T11:09:50.080000Z
Lec.
Так, как улицы не всегда направлены ровно на север, восток, юг или запад, а могут быть направлены по диагонали или иметь повороты, то нельзя просто увеличивать координату начальной точки, пока она меньше конечной
false
true
false
12,910
2026-02-24T11:09:48.495000Z
2026-02-24T11:09:48.495000Z
Lec.
Стоит отметить подход к получению координат, с которых необходимо запрашивать панорамы улиц
false
true
false
12,909
2026-02-24T11:09:46.860000Z
2026-02-24T11:09:46.860000Z
Lec.
Подробнее можно посмотреть в приложении А
false
true
false
12,908
2026-02-24T11:09:45.284000Z
2026-02-24T11:09:45.284000Z
Lec.
Для этого был реализован список, в который сохранялись идентификаторы скачанных панорам, а перед скачиваем производилась проверка
false
true
false
12,907
2026-02-24T11:09:43.543000Z
2026-02-24T11:09:43.543000Z
Lec.
Для избежания дублирования фото, Google Streetview API предоставляет уникальные идентификаторы для каждой панорамы, что позволяет отслеживать, не было ли сохранено такой панорамы уже
false
true
false
12,906
2026-02-24T11:09:41.908000Z
2026-02-24T11:09:41.908000Z
Lec.
Для эффективного сохранения фото, было решено сформировать отдельную функцию для выгрузки в объектное хранилище, о котором будет рассказано в следующем пункте
false
true
false
12,905
2026-02-24T11:09:40.282000Z
2026-02-24T11:09:40.282000Z
Lec.
Основными проблемами на данном этапе являлись:. эффективное сохранение фото, которое позволит не хранить их на локальном компьютере;. избежание дублирование фотографий;. выбор координат панорамы в зависимости от направления дороги
false
false
false
12,904
2026-02-24T11:09:38.395000Z
2026-02-24T11:09:38.395000Z
Lec.
Помимо внесения изменений, было необходимо написать собственный скрипт, который собирает и сохраняет изображения
false
true
false
12,903
2026-02-24T11:09:35.984000Z
2026-02-24T11:09:35.984000Z
Lec.
Главным изменением является переход с от протокола HTTP (Hypertext Transfer Protocol) к HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure)
false
true
false
12,902
2026-02-24T11:09:34.463000Z
2026-02-24T11:09:34.463000Z
Lec.
Несмотря на относительно недавнее обновление библиотеки, некоторые функции потребовали изменения для их корректной работы
false
true
false
12,901
2026-02-24T11:09:32.715000Z
2026-02-24T11:09:32.715000Z
Lec.
Streetview предоставляет набор функций, который позволяет сохранять панорамы улиц в виде изображений
false
true
false
12,900
2026-02-24T11:09:30.951000Z
2026-02-24T11:09:30.951000Z
Lec.
Репозиторий библиотеки на сайте github.com
false
true
false
12,899
2026-02-24T11:09:29.406000Z
2026-02-24T11:09:29.406000Z
Lec.
Одним из примеров бесплатного использования сервиса стала python библиотека Streetview (рисунок 17)
false
true
false
12,898
2026-02-24T11:09:27.672000Z
2026-02-24T11:09:27.672000Z
Lec.
К сожалению, использование сервиса платно и требует привязки иностранной карты, однако в интернете есть примеры использования этого API бесплатно, без ограничений, с меньшим функционалом, который не требуется в данной работе
false
true
false
12,897
2026-02-24T11:09:25.953000Z
2026-02-24T11:09:25.953000Z
Lec.
Помимо возможности сохранять и обрабатывать изображения панорам, Google maps предоставляют сервис Google Streetview API, который позволяет удобно получать панорамы с определённых координат
false
true
false
12,896
2026-02-24T11:09:24.178000Z
2026-02-24T11:09:24.178000Z
Lec.
В связи с данными ограничениями выбор был сделан в пользу сервиса Google maps
false
true
false
12,895
2026-02-24T11:09:22.633000Z
2026-02-24T11:09:22.633000Z
Lec.
Несмотря на то, что Yandex Maps имеет более глубокую направленность на Российскую аудиторию и имеет более высокое покрытие на территории Российской Федерации, в соответствии с пользовательским соглашением, пользователь не имеет право сохранять и обрабатывать данные с данных карт
false
true
false
12,894
2026-02-24T11:09:20.880000Z
2026-02-24T11:09:20.880000Z
Lec.
Интерфейс Yandex maps
false
true
false
12,893
2026-02-24T11:09:19.288000Z
2026-02-24T11:09:19.288000Z
Lec.
Интерфейс Google maps
false
true
false
12,892
2026-02-24T11:09:17.562000Z
2026-02-24T11:09:17.562000Z
Lec.
Наиболее известными представителями являются Google maps (рисунок 15) и Yandex maps (рисунок 16)
false
true
false
12,891
2026-02-24T11:09:15.809000Z
2026-02-24T11:09:15.809000Z
Lec.
Одним из потенциальных источников стали общедоступные карты с возможностью просмотра панорам улиц
false
true
false
12,890
2026-02-24T11:09:14.159000Z
2026-02-24T11:09:14.159000Z
Lec.
Подобная гибкость и производительность позволит эффективно использовать данный инструмент для выполнения нашей работы
false
true
false
12,889
2026-02-24T11:09:12.430000Z
2026-02-24T11:09:12.430000Z
Lec.
Пример карты созданной с помощью MapLibre
false
true
false
12,888
2026-02-24T11:09:10.904000Z
2026-02-24T11:09:10.904000Z
Lec.
Помимо этого, стоит отметить хорошую кастомизацию MapLibre, пример которой показан на рисунке 14
false
true
false
12,887
2026-02-24T11:09:09.376000Z
2026-02-24T11:09:09.376000Z
Lec.
Сравнение скорости загрузки страницы при различном количестве точек на карте
false
true
false
12,886
2026-02-24T11:09:07.748000Z
2026-02-24T11:09:07.748000Z
Lec.
На рисунке 13 демонстрируется полученная статистика
false
true
false
12,885
2026-02-24T11:09:05.865000Z
2026-02-24T11:09:05.865000Z
Lec.
Однако помимо самого фреймворка, нужно подумать и о карте, которая будет показываться на нашем сайте. [70] демонстрирует высокую скорость работы MaplLibre GL JS и deck.io при демонстрации большого количества объектов на карте, что может быть полезно для нашей работы
false
true
false
12,884
2026-02-24T11:09:04.140000Z
2026-02-24T11:09:04.140000Z
Lec.
В качестве основных преимуществах он и [69] приводят:. продвинутую маршрутизацию;. быстродействие;. подробную документацию;. удобную стилизацию сайта;. простую работу с получением данных извне
false
true
false
12,883
2026-02-24T11:09:02.118000Z
2026-02-24T11:09:02.118000Z
Lec.
В качестве демонстрационного стенда было решено создать небольшой веб сайт с интерактивной картой. [68] приводит обоснование использования фреймворка NextJS для создания современных сайтов
false
true
false
12,882
2026-02-24T11:09:00.503000Z
2026-02-24T11:09:00.503000Z
Lec.
Важной частью нашей работы является демонстрация конечного результата работы нашего кластера
false
true
false
12,881
2026-02-24T11:08:58.754000Z
2026-02-24T11:08:58.754000Z
Lec.
Пример работы модели VILT
false
true
false
12,880
2026-02-24T11:08:57.050000Z
2026-02-24T11:08:57.050000Z
Lec.
Применение данной модели может являться дополнением к использованию модели классификации изображений благодаря её высокой скорости работы, качественно превышающей скорость моделей visual language modelling
false
true
false
12,879
2026-02-24T11:08:55.201000Z
2026-02-24T11:08:55.201000Z
Lec.
Задача, выполняемая моделью, называется visual question answering
false
true
false
12,878
2026-02-24T11:08:53.048000Z
2026-02-24T11:08:53.048000Z
Lec.
Данная модель не генерирует описательные характеристики представленного изображения, как и не ведет с пользователем полноценный диалог, однако качественно отвечает на один вопрос относительно данного изображения (рисунок 12)
false
true
false
12,877
2026-02-24T11:08:51.131000Z
2026-02-24T11:08:51.131000Z
Lec.
Для аналогичного подхода, но более упрощенного, может использоваться модель VILT, архитектура которой описана в [67]
false
true
false
12,876
2026-02-24T11:08:49.565000Z
2026-02-24T11:08:49.565000Z
Lec.
Использование подобной модели может качественно улучшить получаемые характеристики зданий, что позволит производить более объективный анализ районов города [66]
false
true
false
12,875
2026-02-24T11:08:47.804000Z
2026-02-24T11:08:47.804000Z
Lec.
Пример описания от PaliGemma 2
false
true
false
12,874
2026-02-24T11:08:46.260000Z
2026-02-24T11:08:46.260000Z
Lec.
Это visual language model, которая умеет создавать описания для переданных в неё изображений (рисунок 11)
false
true
false
12,873
2026-02-24T11:08:44.627000Z
2026-02-24T11:08:44.627000Z
Lec.
Такой подход предлагает модель PaliGemma 2, представленная в [65]
false
true
false
12,872
2026-02-24T11:08:42.637000Z
2026-02-24T11:08:42.637000Z
Lec.
Помимо использования методов детекции и классификации объектов для решения задачи геопространственного анализа, было принято решение рассмотреть другие подходы к анализу изображений, которые позволят извлекать различные описательные характеристики об объектах изображений
false
true
false
12,871
2026-02-24T11:08:40.813000Z
2026-02-24T11:08:40.813000Z
Lec.
Для оптимизации моделей классификации также будут рассмотрены оптимизаторы SGD (stochastic gradient descent) [63], Adam (adaptive moment estimation) [64]
false
false
false
12,870
2026-02-24T11:08:38.910000Z
2026-02-24T11:08:38.910000Z
Lec.
Также применяется изменение параметра скорости обучения (learning rate) в процессе обучения модели, данный подход описан в a14
false
true
false
12,869
2026-02-24T11:08:37.313000Z
2026-02-24T11:08:37.313000Z
Lec.
Это параметр, учитывающий предыдущие изменения весов, который интегрируется в функцию изменения весов для предотвращения «шума» в их изменениях
false
true
false
12,868
2026-02-24T11:08:35.550000Z
2026-02-24T11:08:35.550000Z
Lec.
Еще одним преимуществом данного оптимизатора является применение импульса (momentum) [62]
false
true
false
12,867
2026-02-24T11:08:33.814000Z
2026-02-24T11:08:33.814000Z
Lec.
Данный подход описан в [61]
false
true
false
12,866
2026-02-24T11:08:32.156000Z
2026-02-24T11:08:32.156000Z
Lec.
Особенность данного оптимизатора состоит в корректном применении затухания весов, методики, предотвращающей переобучение
false
true
false
12,865
2026-02-24T11:08:30.408000Z
2026-02-24T11:08:30.408000Z
Lec.
В качестве оптимизатора для моделей YOLO применяется AdamW (adam with Weight Decay), описанный в [60]
false
true
false
12,864
2026-02-24T11:08:28.780000Z
2026-02-24T11:08:28.780000Z
Lec.
Для обучения YOLO все данные функции суммируются, а для классификаторов только потери кросс-энтропии
false
true
false
12,863
2026-02-24T11:08:26.802000Z
2026-02-24T11:08:26.802000Z
Lec.
Дополнительно применяется функция потерь обнаружения, objectness loss, применение которой описано в [59]
false
true
false
12,862
2026-02-24T11:08:25.160000Z
2026-02-24T11:08:25.160000Z
Lec.
В качестве функций потерь применены, для задачи классификации, функция потерь кросс-энтропии [57], для определения потерь определения границ объектов предполагается функция CIOU [58]
false
true
false
12,861
2026-02-24T11:08:23.560000Z
2026-02-24T11:08:23.560000Z
Lec.
В нашем исследовании для дообучения моделей YOLO применяются следующие техники
false
true
false
12,860
2026-02-24T11:08:21.613000Z
2026-02-24T11:08:21.613000Z
Lec.
Заканчивается обучение или при остановке в повышении качества предсказаний модели, или когда заканчиваются данные
false
true
false
12,859
2026-02-24T11:08:19.827000Z
2026-02-24T11:08:19.827000Z
Lec.
Далее весь процесс, кроме инициализации весов, повторяется со следующей выборкой данных
false
true
false
12,858
2026-02-24T11:08:17.874000Z
2026-02-24T11:08:17.874000Z
Lec.
После вычисления потерь происходит применение оптимизатора к модели, для изменения весов
false
true
false