Привет всем, есть такая задача. У нас есть данные 1000 транспортных средств.
А именно их id, геолокация(широта, долгота) и время во сколько они были
записаны камерой. Задача состоит в том, чтобы разделить данные на 3 кластера
(автобусы, такси и родители, которые отвозят детей в среднюю школу). Можете посоветовать
пути решения данной задачи? Какие tools лучше использовать? (Записи велись 6 дней; айдишки не являются настоящими; фото с камер нет, только записи)
P.S.У нас есть геолокации каждого маршрута в городе

Возьми pandas, он, вроде, все, что тебе надо, покрывает.

Ты задачку на нахождение ям-то решил?))

ой, я забыл про нее уже)

но там энивей алгоритм уже кидали

нужно просто поискать высоты

Это время для решения задачи полным перебором!

Рискну предположить что 32

ты шо, много

Не факт кстати

Я бы рискнул предположить, что он прав

Мне интересно, сколько оно будет считаться. По идее, очень долго, если в лоб решать.

class Table1:
   table_two = ManyToMany(Table2)

class Table2:
   id = Integer()


Как можно найти (через SQL) экземпляр Table1, у которого id экземпляров Table2 равняются x и y? (т.е. у Table1 есть две записи MtM, и нужно найти экземпляр такой, чтобы у этих двух записей id были x и y)

Одна лошадка может ходить в 6 направлениях.

а может и только в двух

а если она в углу?

Так что, в целом, можем не 64 клетки считать, а 32.

Я хочу ограничить общее количество итераций.

8 же

да