удалить poi что такое
Удалить poi что такое
Удобный вид карты в навигации – один из важнейших аспектов, влияющих на удобство и простоту восприятия. Загромождение карт ненужной информацией и деталями снижает быстродействие устройства, а так же затрудняет восприятие информации с экрана навигатора. Я думаю это понятно всем, кто использует навигатор по назначению, а не как игрушку «с кучей значков, ухты!».
Потому я решил расписать принцип фильтрации объектов POI на картах Navitel – вокруг данного действа существует довольно много вопросов.
Что такое вообще эти POI?
Итак: фильтрация POI осуществляется через меню «Настройки»->»Карта»-> «Фильтрация POI».
Перед нами вкладки, делящие POI на группы: «Автотранспорт», «Торговля», «Услуги» и т.п. Я думаю не нужно объяснять какого рода объекты в них находятся – это понятно логически.
Теперь внимание, главный принцип: данная вкладка –фильтр. Т.е. те группы и POI, которые вы здесь отметите галочкой показываться НЕ БУДУТ. Это вызывает большинство затруднений и непонимания.
Соответственно дальше я предлагаю действовать из принципа «убрать все и добавить только то, что нужно». Для этого в левой части экрана убираем галочки напротив всех групп(скриншот выше). Затем кликаем по конкретной группе, например «Автотранспорт», выбираем в контекстном окне «Правка» и сразу переходим на вкладку 2(по центру низа экрана). Далее убираем галочки напротив тех точек, которые вы ХОТИТЕ ВИДЕТЬ на карте. Например я убрал галочки напротив «АЗС» и «Стоянка».
Аналогично выбираем нужные POI в других вкладках(группах), а затем, возвращаемся на карту, где можем оценить плоды трудов своих и удобство навигации. Опытным путем легко установить настройки на нужный уровень и существенно повысить эффективность и простоту пользования навигатором!
Согласитесь, для повседневного передвижения по городу такой экран удобнее:
Надеюсь я помог кому-нибудь разобраться! И, думаю, что это не последняя моя запись о настройках Navitel, т.к. это довольно большая система и может вызвать множество вопросов по настройке!
Как мы персонализировали POI
Мы в 2ГИС хотим облегчить пользовательскую поисковую рутину и потому стремимся предугадывать запросы пользователей. Под катом расскажем про то, как мы придумали алгоритм для персонализации интересных мест и что из этого вышло.
POI (point of interest) — маленькая круглая иконка на карте. Обозначает место или компанию, которые могут представлять интерес для пользователя.
Вот они — POI 2ГИС. У каждой рубрики своя иконка
Объекты POI — популярные у большинства городские объекты в разных рубриках. А хочется учитывать ещё и интересы каждого пользователя отдельно. Поэтому мы решили добавить на карту персонализированные POI, которые будут отвечать за это.
Удачно подобранные POI ещё и сокращают цепочку шагов поиска на карте. Обычно пользователь ищет что-то так: открыл приложение → ввёл поисковый запрос → просмотрел выдачу → открыл карточку объекта.
С персонализированными POI пользователь может без поискового запроса сориентироваться на карте и найти информацию: открыл приложение → увидел нужный POI на карте → открыл карточку объекта.
Карта без персонализированных POI и с ними — интересными для пользователя рестораном, кофейней и клиникой
Данные
В качестве потенциальных объектов для POI логично брать те, к которым пользователь уже проявлял интерес. А среди них искать такие, к которым он вернётся с наибольшей вероятностью. При этом желательно, чтобы объекты интересовали пользователя как можно дольше — чтобы он привык искать их на карте.
Но как классифицировать эти данные? Можно разметить выборку объектов, обогатить множеством признаков и применить бустинг или нейронные сети. Но можно пойти другим путём — и придумать эмпирическое правило.
Эмпирическое правило
У эмпирического правила есть и плюсы, и минусы. Да, это даст более слабое качество классификации. Но главное преимущество — мы можем быстро и легко проверить востребованность POI. Подготовка данных, обучение такой модели и её внедрение займёт значительно меньше времени, чем, например, бустинг. А если фича окажется успешной как для пользователя, так и для компании, мы всегда сможем переключиться на более сложные и затратные модели.
Для эмпирических моделей важен хороший контекст в предметной области. Исследуя поведение пользователей в продукте, мы выяснили, что вероятность повторного обращения пользователя к продукту (retention rate) имеет экспоненциальное распределение.
Такое свойство есть не только у retention rate продукта, но и у многих других явлений, связанных с повторным обращением — например, повторное обращение к объекту, как в нашем случае. Это знание помогло нам разработать алгоритмы по определению «домашнего» города для пользователя, краткосрочных и долгосрочных пользовательских интересов.
Первый алгоритм
Первым делом сформировали выборку вида
— n-мерный вектор признаков i-го объекта, а в качестве объекта классификации рассматриваем все объекты, которыми интересовался пользователь за определённое время до даты расчёта. В нашем случае это два месяца.
— класс i-го объекта — отклик, который принимает значение, равное 1, если пользователь посетил фирмы в контрольный период времени, и 0, если не посетил.
Так как нам важны объекты, которые будут долго интересны пользователю, то в качестве контрольного периода выбрали месяц через две недели после даты расчёта. Этот лаг в две недели нужен, чтобы не захватить в число успешных объекты мгновенного/краткосрочного интереса — те, которые пользователь ищет прямо в дату расчёта или рядом с ней, но не факт, что вернётся к ним. Успешными считаем объекты с y=1 — то есть те, к которым пользователь вернулся во время контрольного периода.
Правило 
, которое множеству признаков объекта Х ставит в соответствие его класс Y, выглядит так:
где k — общее количество дней (или любой другой единицы времени) в обучающей выборке.
равно 1, если в день с номером i пользователь интересовался объектом, иначе 0. Номер дня равен 1 в первый день обучающей выборки и k в последний.
— параметр, отвечающий за скорость изменения значимости дня взаимодействия с объектом по мере удаления от даты расчёта.
— пороговое значение.
Идея в том, что чем дальше день, когда пользователь интересовался объектом, тем меньший вес будет у этого дня при оценке этого объекта. Параметры функции и подбираются путём максимизации целевой переменной:
где F — это F-мера с соответствующим соотношением желаемой точности и полноты модели. В этой задаче основной акцент на точности алгоритма, поэтому брали параметр 
.
Результаты 1.0
Проверили алгоритм больше чем на 450 млн объектов. Среди них доля объектов с откликом, равным 1, составляет примерно 5%. Полнота алгоритма — 0.153, точность — 0.401, а F-мера 
— 0.303.
Качество такого алгоритма может показаться недопустимо низким. Дело в том, что в число объектов для классификации входят объекты, которые мы не можем отнести к долгосрочным интересам на основе данных метрик — пользователи интересовались ими слишком мало, чтобы делать какие-то выводы.
Только 3% объектов интересовали пользователя больше двух дней за обучающий период. В этом нет ничего удивительного: туда входят объекты из сфер с низким retention. Таких много, они могут быть очень крупными — например, аптеки, бары или просто объекты, которые не заинтересовали пользователя.
Среди объектов с откликом, равным 1, такой процент выше — 22%. Это тоже мало, но объясняется большим периодом между посещениями объекта.
Если исключить такие объекты, то при тех же параметрах модели полнота вырастает с 0.153 до 0.684 при той же точности в 0.401, а F-мера с акцентом на точности становится равной 0.437 — классическая, конечно, выше.
Однако при таком виде модели остаётся ещё две проблемы. Во-первых, у пользователей разный уровень активности: кто-то пользуется приложением раз в день, а кто-то — раз в месяц. Поэтому использование общего порогового значения и одних параметров весовой функции может занижать качество классификации.
Во-вторых, у объектов может быть разная частота посещения в зависимости от их сферы деятельности. Например, за продуктами в гипермаркет пользователь ездит стабильно раз в неделю, в парикмахерскую ходит раз в месяц, а при простуде может посещать поликлинику так часто, как скажет врач. Так что мы можем упускать объекты с большими интервалами посещения.
Второй алгоритм
Чтобы учесть эти проблемы, мы добавили в функцию признак, показывающий максимальный период пользовательского интереса, и немного иначе учли интенсивность посещения объекта и его актуальность. Разделили пользователей на три группы по частоте посещения продукта. Для каждой из них подобрали свои параметры этой модели:
k — количество дней в обучающей выборке.
— номер последнего дня взаимодействия пользователя с объектом (равен 1 в первый день обучающей выборки и k в последний).
— количество дней взаимодействия пользователя с объектом в рассматриваемом периоде.
— количество дней между первым и последним днём взаимодействия пользователя с объектом в рассматриваемом периоде.
— параметры функции, которые подбираются путём максимизации целевой переменной (в нашем случае это F-мера) аналогичным для первой модели образом.
Результаты 2.0
Оценили параметры и получили следующие результаты по кластерам пользователей.
| Кластер | Полнота | Точность | F-мера  |
|---|---|---|---|
| 1. Объекты пользователей, которые заходят в 2ГИС реже трёх раз в месяц | 0.072 | 0.349 | 0.197 |
| 2. Объекты пользователей, которые заходят в 2ГИС чаще трёх раз в месяц | 0.162 | 0.457 | 0.335 |
| 3. Объекты пользователей, которые заходят в 2ГИС чаще десяти раз в месяц | 0.194 | 0.514 | 0.386 |
| Итого по 2-му алгоритму | 0.177 | 0.492 | 0.363 |
| Итого по 1-му алгоритму | 0.153 | 0.401 | 0.303 |
F-мера увеличилась для всех кластеров, кроме первого — ему соответствует самая неактивная часть аудитории и на неё приходится не так много объектов.
Количество истинно-положительных объектов увеличилось на 17%. Прирост в точности составил 9.1%, а в полноте — 2.4%. Общая F-мера увеличилась на 6%.
Если исключить объекты с слишком маленьким количеством уникальных дней, то при тех же параметрах модели полнота вырастает с 0.177 до 0.802 (для первой модели 0.684, то есть прирост на 11.8%) при той же точности в 0.492 (для первой модели 0.401, то есть прирост на 9.1%). И если исходя из этого оценить F-меру , то для второго алгоритма она будет 0.533, а для первого 0.437, то есть прирост составляет 9.6%.
Итог эксперимента на бою
Декомпозиция данных и ввод дополнительных параметров значительно улучшили качество модели. Значит, более сложные модели могут повысить качество результата. Но прежде чем улучшать алгоритм, решили проверить фичу на бою и посмотреть, понравится ли она пользователям.
Персонализированные POI чуть больше обычных и появляются на карте раньше них
За месяц 500 000 пользователей сделали 1 млн кликов по персонализированным POI. Это примерно 12% от тех пользователей, кому мы их подобрали — но это не значит, что остальные пользователи не обратили на них внимание.
Примерно 40% от тех, кому подобрали персонализированные объекты, обращались к этим объектам другими способами. И это тоже хорошо — значит, есть потребность в персонализации не только на карте, но и в других составляющих продукта.
POI vs Избранное
Чтобы оценить, достаточно ли для нас таких результатов, мы решили сравнить персонализированные нами POI с объектами, которые пользователь персонализировал сам — с Избранным.
У персонализированных POI и Избранного похожая цель — запомнить места, в которые хочется вернуться. Похож и внешний вид — они отмечены иконками на карте и имеют примерно один и тот же масштаб отображения. Разница во внешнем виде: значок у всех объектов Избранного всегда один и тот же — белый флажок на оранжевом или красном фоне, а у персонализированных POI цвет и пиктограмма иконки меняется и зависит от отрасли объекта.
Персонализированные POI ещё и подскажут текстом, что за объект нас интересовал — в отличие от иконок Избранного без подписей
Оказалось, что доля пользователей с кликами в персональные POI больше, чем доля пользователей с кликами в Избранное с карты — в два раза среди тех, кому POI вообще были подобраны, и в полтора раза среди всех пользователей.
Фактически, мы сделали для пользователя обновляемое Избранное на карте, за которым ему не надо следить и вообще что-либо самому делать. Это довольно неплохой результат — поэтому есть смысл развивать персональные POI и дальше.
Выводы
Эмпирические модели могут быть полезны и эффективны на начальных этапах запуска фич и в условиях ограниченности ресурсов, потому что они могут дать результат быстро и дёшево. Главное — формировать предположения, исходя из глубокого понимания логики продукта, его природы и поведения пользователей.
Ну и ещё один вывод — будущее за персонализацией.
Создание и загрузка собственных POI — Заправки АИ98-100
Читал как загружают камеры в Особые цели myAudi, но на мой взгляд это не удобно.
Для камер есть приложение MapcamDroid на сотовом, сигнализирует только при превышении, само включается, само обновляется, фильтрует муляжи.
В качестве собственных POI решил загрузить заправки с октановым числом от 98.
Потребуется аккаунт в myAudi.
Не нашел такой базы заправок 98-100 в интернете — поэтому делаю сам.
Заправки вспоминаю и беру с сайта www.benzin-price.ru/price_rating.php
Процесс заполнения заправок не двигается, мне было интереснее прогрузить POI чем заполнить заправки.
1. Создаем базу POI
Качаем бесплатную программу SAS.Планета по работе с web картами.
Запускаем. Выбираем основной слой. Мне удобно Народная карта Яндекс, там видны заправки.
Находим заправку, ставим метку
после создания всех, выгружаем метки
./Метки/Управлением Метками/Экспорт/ *.gpx формат
Файл POI можно пополнять, программа хранит последние состояние.
3. Конвертируем POI
заходим в myAudi
login.audi.com/login/#/login
Далее: Меню/Audi Connect/ Услуги/ myAudi службы Audi connect
Жмем: Добавить личную точку интереса.
Заполняем все поля. Там же выбираем наш файл POI и иконку.
Появляется или обновляется новая запись на сайте с именем который мы задали.
В России myAudi по интернету не работает, поэтому POI будем переносить на SD карте.
Вставляем SD карту в ПК.
Ставим флаг слева от записи и жмем Загрузка >>
Загружается java скрипт, его надо выполнить на ПК (нажать Открыть).
Запускается программа загрузки.
Выбираем SD карту.
Жмем: Open
После сохранения появится диалог и кнопка Завершить >>
Пакет POI на карте!
4. Загружаем в машину
При загрузке Особых целей стираются все ранее загруженные цели и загружаются те что на SD карте.
Если ранее были загружены SpeedCam они будут стерты. Что бы они не были стерты надо выгружать одновременно несколько типов POI из myAudi на SD.
Так же снимаются флаги отображения POI на MMI и кокпите.
В машине заходим: Audi Connect, Навигация, Особые цели
Джостик вправо или правая кнопка подменю
Выбираем: Импорт особые цели myAudi / Импортировать с SD-карты
Карта должна быть вставлена. Она будет доступна для выбора. Например SD карта 2
Процесс импорта занимает 3-4 минуты и работает в фоновом режиме.
5. Отображаем на карте
Затем можно отобразить новые POI на экране MMI и кокпите: Настройки карты / Содержание карты: MMI
Выбираем Особые цели myAudi и там будут списки новых POI
Ставим флаг.
Что означает точка пользователя в радаре?
Что означает на радаре диапазон К?
Частоты, на которых работают радары
В мире наибольшее распространение получили 4 диапазона частот для дорожных радаров: Х-диапазон (10.525 ГГц +25 МГц), К-диапазон (24.15 ГГц + 100 МГц), … Так что когда ваш радар-детектор “ловит” диапазон Ка, то это ложное срабатывание.
Что такое лазер на радаре?
Несколько коротких лазерных импульсов через равные отрезки времени посылаются в направлении движущегося объекта. Полученная отраженная информация обрабатывается, и измеряется расстояние до автомобиля каждого из сигналов.
Что такое точка пользователя?
8. Как создать пользовательскую точку Пользовательская точка- это такая точка, которую пользователь создает самостоятельно для того, чтобы занести в базу навигатора информацию об объектах, имеющих для пользователя важное значение.
Что такое точка пользователя в видеорегистраторе?
points of interest) — это объекты инфраструктуры, достопримечательности, природные объекты и важные точки на дорогах, координаты и информация о которых нанесены на GPS карту. К точкам POI относятся: гостиницы, рестораны, АЗС, больницы, магазины, кинотеатры, музеи, банкоматы, аптеки и множество других объектов.
Какие радары работают в диапазоне Ка?
Если автомобиль находится в движении, частота отраженного сигнала меняется, и по ее отклонению механизм вычисляет скорость. Диапазоны радаров на эффекте Доплера: Х (10.525 ГГц +/- 50 МГц), Ка (34.70 ГГц +/- 1300 МГц), К (24.150 ГГц +/- 100 МГц), Ku (13.450 ГГц +/- 50 МГц).
Что такой диапазон?
Диапазон — интервал значений какой-либо величины. Есть несколько различных знаков, которыми может быть обозначен диапазон при письме и печати. Диапазон в музыке — охват звуковысот между нижней и верхней границами, допустимыми для голоса человека или музыкального инструмента.
Как правильно пользоваться радаром?
Устанавливать прибор рекомендуется на лобовом стекле или приборной панели. Основное требование — устройство не должно мешать обзору дороги водителем. Крепят антирадар параллельно дорожному полотну. Подключить радар-детектор проще всего через прикуриватель.
Что такое Автоприглушение на Антирадаре?
Автоприглущение выключается. Автоприглушение включается и т. д. При включенной функции Автоприглушения звука детектор сообщает о работе радара звуковым сигналом установленной громкости, затем громкость автоматически уменьшается до более низкого уровня.
Что такое кордон на Антирадаре?
«Кордон. Про»М — первый российский комплекс фотовидеофиксации нарушений ПДД, измеряющий скорость не только в стационарном и передвижном режимах, но также и на борту движущегося ТС.
Что такое точка пои?
POI (англ. point of interest) — достопримечательность или другой объект, отмеченный точкой на карте. По мнению человека, создавшего эту точку, информация о ней может оказаться интересной или полезной.
Как удалить запись с видеорегистратора Sho me?
Кнопка REC воспроизведет или остановит запись. Если вы хотите удалить запись, нажмите кнопку Меню (3), войдите в режим удаления файлов, нажимая кнопки Up и Down выберите Удалить изображение/ Удалить все, чтобы подтвердить удаление. Чтобы выйти из режима удаления, нажмите кнопку REC.
Что такое poi loader.exe? Это безопасно или вирус? Как удалить или исправить это
Что такое poi loader.exe?
poi loader.exe это исполняемый файл, который является частью Garmin POI Loader Программа, разработанная Garmin, Программное обеспечение обычно о 1.01 MB по размеру.
Poi loader.exe безопасно или это вирус или вредоносная программа?
Первое, что поможет вам определить, является ли тот или иной файл законным процессом Windows или вирусом, это местоположение самого исполняемого файла. Например, такой процесс, как poi loader.exe, должен запускаться, а не где-либо еще.
Если статус процесса «Проверенная подписывающая сторона» указан как «Невозможно проверить», вам следует взглянуть на процесс. Не все хорошие процессы Windows имеют метку проверенной подписи, но ни один из плохих.
Наиболее важные факты о poi loader.exe:
Если у вас возникли какие-либо трудности с этим исполняемым файлом, вы должны определить, заслуживает ли он доверия, перед удалением poi loader.exe. Для этого найдите этот процесс в диспетчере задач.
Найдите его местоположение (оно должно быть в C: \ Program Files \ Garmin \) и сравните его размер с приведенными выше фактами.
Если вы подозреваете, что можете быть заражены вирусом, вы должны немедленно попытаться это исправить. Чтобы удалить вирус poi loader.exe, необходимо Загрузите и установите приложение полной безопасности, например Malwarebytes., Обратите внимание, что не все инструменты могут обнаружить все типы вредоносных программ, поэтому вам может потребоваться попробовать несколько вариантов, прежде чем вы добьетесь успеха.
Могу ли я удалить или удалить poi loader.exe?
Не следует удалять безопасный исполняемый файл без уважительной причины, так как это может повлиять на производительность любых связанных программ, использующих этот файл. Не забывайте регулярно обновлять программное обеспечение и программы, чтобы избежать будущих проблем, вызванных поврежденными файлами. Что касается проблем с функциональностью программного обеспечения, проверяйте обновления драйверов и программного обеспечения чаще, чтобы избежать или вообще не возникало таких проблем.
Однако, если это не вирус, и вам нужно удалить poi loader.exe, вы можете удалить Garmin POI Loader с вашего компьютера, используя его деинсталлятор, который должен находиться по адресу: MsiExec.exe / X <8A158B7D-A6E3-49B6- 8702-A6A10CCC6323>. Если вы не можете найти его деинсталлятор, вам может понадобиться удалить Garmin POI Loader, чтобы полностью удалить poi loader.exe. Вы можете использовать функцию «Установка и удаление программ» на панели управления Windows.
Распространенные сообщения об ошибках в poi loader.exe
Наиболее распространенные ошибки poi loader.exe, которые могут возникнуть:
Как исправить poi loader.exe
Если у вас возникла более серьезная проблема, постарайтесь запомнить последнее, что вы сделали, или последнее, что вы установили перед проблемой. Использовать resmon Команда для определения процессов, вызывающих вашу проблему. Даже в случае серьезных проблем вместо переустановки Windows вы должны попытаться восстановить вашу установку или, в случае Windows 8, выполнив команду DISM.exe / Online / Очистка-изображение / Восстановить здоровье, Это позволяет восстановить операционную систему без потери данных.
Чтобы помочь вам проанализировать процесс poi loader.exe на вашем компьютере, вам могут пригодиться следующие программы: Менеджер задач безопасности отображает все запущенные задачи Windows, включая встроенные скрытые процессы, такие как мониторинг клавиатуры и браузера или записи автозапуска. Единый рейтинг риска безопасности указывает на вероятность того, что это шпионское ПО, вредоносное ПО или потенциальный троянский конь. Это антивирус обнаруживает и удаляет со своего жесткого диска шпионское и рекламное ПО, трояны, кейлоггеры, вредоносное ПО и трекеры.
Мы рекомендуем вам попробовать это новое программное обеспечение, которое исправляет компьютерные ошибки, защищает их от вредоносных программ и оптимизирует производительность вашего ПК. Этот новый инструмент исправляет широкий спектр компьютерных ошибок, защищает от таких вещей, как потеря файлов, вредоносное ПО и сбои оборудования.
Скачать или переустановить poi loader.exe
Вход в музей Мадам Тюссо не рекомендуется загружать заменяемые exe-файлы с любых сайтов загрузки, так как они могут сами содержать вирусы и т. д. Если вам нужно скачать или переустановить poi loader.exe, то мы рекомендуем переустановить основное приложение, связанное с ним Garmin POI Loader.
Информация об операционной системе
Ошибки poi loader.exe могут появляться в любых из нижеперечисленных операционных систем Microsoft Windows: