id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
13,007 | 2026-02-24T11:12:43.224000Z | 2026-02-24T11:12:43.224000Z | Lec. | YOLOv8-M. 25,9 | false | false | false | |
13,006 | 2026-02-24T11:12:41.517000Z | 2026-02-24T11:12:41.517000Z | Lec. | YOLOv8-S. 11,2 | false | false | false | |
13,005 | 2026-02-24T11:12:39.776000Z | 2026-02-24T11:12:39.776000Z | Lec. | Количество параметров, млн | false | true | false | |
13,004 | 2026-02-24T11:12:38.137000Z | 2026-02-24T11:12:38.137000Z | Lec. | Количество параметров в различных моделях | false | true | false | |
13,003 | 2026-02-24T11:12:36.120000Z | 2026-02-24T11:12:36.120000Z | Lec. | Для сравнения соответствия моделей согласно официальной документации [12–13], имеем возможность оценить размеры выбранных для сравнения моделей в таблице 3 | false | true | false | |
13,002 | 2026-02-24T11:12:34.351000Z | 2026-02-24T11:12:34.351000Z | Lec. | В качестве моделей, которые было решено разобрать в данном исследовании, была выбрана линейка моделей You Look Only Once (YOLO) [81] от 10 до 12 версии с добавлением 8 версии, как одна из самых современных и относительно компактных серии моделей, а так же RF-DETR [82], как современная мощная модель, которая может быть ... | false | true | false | |
13,001 | 2026-02-24T11:12:32.576000Z | 2026-02-24T11:12:32.576000Z | Lec. | Подбор модели, используемой в веб-сервисе, требует нахождения компромисса между мощностью модели и необходимостью выбрать наиболее малую и быструю версию | false | true | false | |
13,000 | 2026-02-24T11:12:31.054000Z | 2026-02-24T11:12:31.054000Z | Lec. | На момент окончания работы в рамках установленных сроков, общий набор данных составил более 6600 изображений, из которых автором данного документа было размечено более 2500 изображений | false | true | false | |
12,999 | 2026-02-24T11:12:29.296000Z | 2026-02-24T11:12:29.296000Z | Lec. | Расширение выложено в открытый доступ [80] и доступно всем желающим | false | true | false | |
12,998 | 2026-02-24T11:12:27.564000Z | 2026-02-24T11:12:27.564000Z | Lec. | Стоит также отметить, что для модели RF-DETR был написано собственное расширение для autodistill, что позволило эффективно его использовать | false | true | false | |
12,997 | 2026-02-24T11:12:25.926000Z | 2026-02-24T11:12:25.926000Z | Lec. | В результате подготовки скрипта для предварительной разметки, был создан collab notebook [79], доступный внешним пользователям, как пример использования различных нейросетевых моделей для разметки датасета | false | true | false | |
12,996 | 2026-02-24T11:12:24.053000Z | 2026-02-24T11:12:24.053000Z | Lec. | Код запуска разметки датасета с помощью RF-DETR | false | true | false | |
12,995 | 2026-02-24T11:12:21.781000Z | 2026-02-24T11:12:21.781000Z | Lec. | Благодаря библиотеке autodistill для разметки не требовалось писать большое количество кода (рисунок 28) | false | true | false | |
12,994 | 2026-02-24T11:12:20.211000Z | 2026-02-24T11:12:20.212000Z | Lec. | Помимо применения предварительной обработки в виде аугментаций, а также описанного метода очистки датасета от меток малого размера, для ускорения процесса разметки применялась предобработка в виде разметки фотографий с помощью, обученной на первых двух тысячах фотографий модели YOLOv8 размера medium, и позже RF-DETR-ba... | false | true | false | |
12,993 | 2026-02-24T11:12:18.304000Z | 2026-02-24T11:12:18.304000Z | Lec. | Данные тренировочной части датасета после удаления меток площадью менее 1 процента | false | true | false | |
12,992 | 2026-02-24T11:12:16.672000Z | 2026-02-24T11:12:16.672000Z | Lec. | Данные тренировочной части датасета в изначальной версии | false | true | false | |
12,991 | 2026-02-24T11:12:15.127000Z | 2026-02-24T11:12:15.127000Z | Lec. | График и распределение содержимого тренировочной части датасета приведен на рисунке 26, аналогичный график после удаления меток площадью менее 1 процента приведен на рисунке 27 | false | true | false | |
12,990 | 2026-02-24T11:12:13.531000Z | 2026-02-24T11:12:13.531000Z | Lec. | На данный момент экспериментальным путем определено, что метки площадью менее 1 процента изображения не составляют высокой значимости при предполагаемом применении из-за дублирования здания на нескольких фотографиях, однако являются достаточно сложными для обработки и усложняющими обучение, потому в обязательном порядк... | false | true | false | |
12,989 | 2026-02-24T11:12:11.880000Z | 2026-02-24T11:12:11.880000Z | Lec. | Работа с файлами проводилась с помощью библиотеки shutil [78] | false | true | false | |
12,988 | 2026-02-24T11:12:10.044000Z | 2026-02-24T11:12:10.044000Z | Lec. | Перед обучением, помимо необходимости применения аугментаций, проводилась визуализация содержимого датасета с помощью библиотеки matplotlib [77], и дополнительно удалялись метки размером менее некоторого процента | false | true | false | |
12,987 | 2026-02-24T11:12:08.343000Z | 2026-02-24T11:12:08.343000Z | Lec. | Данные методы представлены в файле google colab [76], как и другие наборы методов, и они включают:. подсчет числа меток различных классов и создание графика содержания классов в датасете;. создание списка изображений и соответствующих им файлов разметки, содержащих объекты заданного класса или нескольких классов;. созд... | false | true | false | |
12,986 | 2026-02-24T11:12:06.296000Z | 2026-02-24T11:12:06.296000Z | Lec. | Для разработки и применения данных методов использовалась среда Google Colab [75] с бесплатно доступными вычислительными блоками Т4 и язык программирования Python | false | true | false | |
12,985 | 2026-02-24T11:12:04.534000Z | 2026-02-24T11:12:04.534000Z | Lec. | Помимо перечисленных обязательных преобразований был разработан ряд методов преобразования данных | false | true | false | |
12,984 | 2026-02-24T11:12:02.898000Z | 2026-02-24T11:12:02.898000Z | Lec. | Пример фотографии с примененными аугментациями | false | true | false | |
12,983 | 2026-02-24T11:12:01.359000Z | 2026-02-24T11:12:01.359000Z | Lec. | Пример изображения с применением данных трансформаций на рисунке 25 | false | true | false | |
12,982 | 2026-02-24T11:11:59.695000Z | 2026-02-24T11:11:59.695000Z | Lec. | Преобразования, применяемые к изображениям, представлены в списке: горизонтальный поворот до 5 градусов в случайном направлении, сдвиг до 5 градусов в случайном направлении, зеркальное отражение изображения, зашумление до 1.01 процента пикселей, размытие силой до 0.7 пикселя, изменение оттенка изображения до 15 процент... | false | true | false | |
12,981 | 2026-02-24T11:11:57.589000Z | 2026-02-24T11:11:57.589000Z | Lec. | К каждому изображению из тренировочной выборки применяются два различных случайных набора из трех преобразований, создавая два изображения из одного, увеличивая количество данных обучения, в то же время не позволяя модели переобучаться и увеличивая её устойчивость к различным дефектам данных, как относящихся к качеству... | false | true | false | |
12,980 | 2026-02-24T11:11:55.680000Z | 2026-02-24T11:11:55.680000Z | Lec. | С помощью инструментария сервиса ко всем изображениям применялось:. изменение размера до 640 на 640 пикселей;. применение гистограммной эквализации контраста изображений [74];. увеличение числа изображений через применение серии аугментаций | false | false | false | |
12,979 | 2026-02-24T11:11:53.789000Z | 2026-02-24T11:11:53.789000Z | Lec. | Для проведения первичных преобразований, т.е. автоматизированного применения к изображениям независящих от конкретного изображения трансформаций, применялся сервис Roboflow, упомянутый ранее | false | true | false | |
12,978 | 2026-02-24T11:11:51.980000Z | 2026-02-24T11:11:51.980000Z | Lec. | В данном процессе можно выделить три задачи:. автоматизированная разметка с помощью модели;. удаление меток из размеченных фотографий по задаваемым признакам, очистка датасета от пустых изображений или изображений по заданным условиям;. применение аугментаций [73] к изображениям, изменение размерности | false | false | false | |
12,977 | 2026-02-24T11:11:50.066000Z | 2026-02-24T11:11:50.066000Z | Lec. | Помимо необходимости разметить фотографии вручную, что является задачей, требующей выделить большое количество времени, немаловажным этапом является автоматизированная предварительная обработка фотографий | false | true | false | |
12,976 | 2026-02-24T11:11:48.415000Z | 2026-02-24T11:11:48.415000Z | Lec. | В среднем, на разметку одной фотографии полностью вручную уходит полторы минуты | false | true | false | |
12,975 | 2026-02-24T11:11:46.645000Z | 2026-02-24T11:11:46.645000Z | Lec. | Для разметки вручную, как и для хранения датасета и проведения некоторых операций предобработки использовался сервис Roboflow [72] | false | true | false | |
12,974 | 2026-02-24T11:11:45.067000Z | 2026-02-24T11:11:45.067000Z | Lec. | Пример размеченной фотографии | false | true | false | |
12,973 | 2026-02-24T11:11:43.664000Z | 2026-02-24T11:11:43.664000Z | Lec. | Таким образом, после ручной разметки фотографии выглядят аналогично фотографии (рисунок 16) | false | true | false | |
12,972 | 2026-02-24T11:11:42.009000Z | 2026-02-24T11:11:42.009000Z | Lec. | В качестве основных правил ручной разметки были выработаны следующие требования:. все части здания должны попадать в рамку;. тип здания определяется по внешнему виду размечающим;. если здания стоят вплотную друг к другу, необходимо отмечать их отдельными рамками только при наличии визуально наблюдаемых границ между зда... | false | true | false | |
12,971 | 2026-02-24T11:11:39.900000Z | 2026-02-24T11:11:39.900000Z | Lec. | Данное разбиение является достаточно компактным в количестве классов, что позволяет обрабатывать его небольшими моделями, в то же время отображая типы зданий, по количеству которых является возможным определить характер анализируемой местности по соотношению типов зданий | false | true | false | |
12,970 | 2026-02-24T11:11:38.202000Z | 2026-02-24T11:11:38.202000Z | Lec. | К социально значимым отнесены образовательные, медицинские, правительственные и административные, правоохранительные, религиозные учреждения | false | true | false | |
12,969 | 2026-02-24T11:11:36.598000Z | 2026-02-24T11:11:36.598000Z | Lec. | К индустриальным – заводы и иные производственные здания, а также трубы, окрашенные в красные и белые полосы, не находящиеся на большом удалении, поскольку зачастую производственные здания можно однозначно определить по данным трубам, даже если основную часть здания не видно напрямую | false | true | false | |
12,968 | 2026-02-24T11:11:34.812000Z | 2026-02-24T11:11:34.812000Z | Lec. | К техническим – автобусные остановки, трансформаторные будки, подстанции, наземную вентиляцию, строящиеся или развалившиеся здания, сторожки и иные малые строения, характер которых определить затруднительно | false | true | false | |
12,967 | 2026-02-24T11:11:33.029000Z | 2026-02-24T11:11:33.029000Z | Lec. | К коммерческим – магазины, кафе, рестораны, как в отдельных зданиях, так и расположенные на первых этажах, торговые, развлекательные центры, бизнес-центры и небоскребы, торговые ларьки, иные здания подобного характера | false | true | false | |
12,966 | 2026-02-24T11:11:31.226000Z | 2026-02-24T11:11:31.226000Z | Lec. | К жилым – очевидным образом, жилые здания, будь то частные или многоэтажные, а также апартаменты | false | true | false | |
12,965 | 2026-02-24T11:11:29.564000Z | 2026-02-24T11:11:29.564000Z | Lec. | Относить здания к классам было решено по следующим спискам | false | true | false | |
12,964 | 2026-02-24T11:11:28.005000Z | 2026-02-24T11:11:28.005000Z | Lec. | В качестве основных классов зданий, которые в дальнейшем могут быть разделены на большее количество узких категорий выбраны 5 классов: жилое здание (residential), коммерческое (commercial), техническое (technical), индустриальное (industrial), социально значимое (social) | false | true | false | |
12,963 | 2026-02-24T11:11:26.427000Z | 2026-02-24T11:11:26.427000Z | Lec. | Пример панорамной фотографии | false | true | false | |
12,962 | 2026-02-24T11:11:24.992000Z | 2026-02-24T11:11:24.992000Z | Lec. | Пример фотографий, составляющих датасет (рисунок 15) | false | true | false | |
12,961 | 2026-02-24T11:11:23.226000Z | 2026-02-24T11:11:23.226000Z | Lec. | Дополнительно необходимо составить такой список классов зданий, где каждый класс возможно будет разбить на несколько других классов, что обеспечит возможность дальнейшего развития проекта | false | true | false | |
12,960 | 2026-02-24T11:11:20.669000Z | 2026-02-24T11:11:20.669000Z | Lec. | Таковой является, к примеру, информация о наличии магазинов на первых этажах зданий, назначении зданий, которые похожим образом выглядят на спутниковых снимках (небоскреб или торговый центр) | false | true | false | |
12,959 | 2026-02-24T11:11:18.896000Z | 2026-02-24T11:11:18.896000Z | Lec. | Цель работы заключается в обучении модели, которая сможет по фотографиям получать достаточно подробную информацию об анализируемой области, которую нельзя получить со спутниковых снимков | false | true | false | |
12,958 | 2026-02-24T11:11:17.257000Z | 2026-02-24T11:11:17.257000Z | Lec. | Первостепенным фактом, который необходимо принять во внимание при разработке правил разметки, является ожидаемый результат | false | true | false | |
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 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.