Что такое маппинг

Solidity: mapping

Концепция mapping в Solidity аналогична HashMap в Java или dict в Python.

Нет ничего лучше, чем аналогия с реальным миром, чтобы понять, что такое mapping в Solidity и как он себя ведет. Следующий пример был взят из поста на Reddit:

Хеш-таблица(= mapping) похожа на гардероб. Вы сдаете свою куртку и получаете номерок. Всякий раз, когда вы возвращаете этот номерок, вы немедленно получаете свою куртку. В гардеробе может быть много курток, но вы все равно получите свою куртку обратно. В гардеробе происходит много волшебства, но вам все равно, потому что главное это то, что вы немедленно получите свою куртку обратно.

Другими словами, mapping позволяет эффективно находить местоположение данных, соответствующее заданному ключу.

Для чего используется mapping?

Использование mapping полезно для создания связей. Например, это удобно, если вы хотите связать адрес Ethereum с определенным балансом. Это пример стандартного контракта ERC20. Смарт-контракт отслеживает, сколько токенов принадлежит пользователю и использует для этого mapping :

Вот еще один пример того, как можно использовать mapping в Solidity. Приведенный ниже пример кода позволит связать уровень пользователя(userLevel) с адресом Ethereum в простой игре, написанной на Solidity:

Как mapping хранит значения?

mapping хранит значения иначе, чем другие типы переменных.

Как мы уже говорили, mapping позволяет найти местоположение данных в хранилище по заданному ключу.

В Solidity адрес значения mapping получается благодаря хэшированию его ключей. Хэш размером 32 байта представляет собой шестнадцатеричное значение, которое можно преобразовать в десятичное число. Это число представляет собой номер слота, в котором хранится значение для определенного ключа.

Давайте рассмотрим базовый пример с фрагментом кода ниже:

В приведенном выше коде:

e занимает слот № 6

f занимает слот № 7

Но на самом деле в этих местах ничего не хранится! Не сохраняется даже длина, и отдельные значения должны быть расположены в другом месте.

Поиск местоположения значения в mapping

Переменная balance расположена в слоте № 2. Как было показано ранее, мы конкатенируем, а потом хешируем ключ с номером слота, как в приведенной ниже визуализации:

В конечном счете получаем, что баланс, связанный с адресом 0x123456…7890, можно найти в слоте с № 11233648340…332173.

У mapping нет длины

Тот же принцип применяется к вложенным mapping-ам. Мы поговорим об этом позже.

Доступные ключи и значения

В таблице ниже перечислены все возможные типы переменных, которые можно использовать при объявлении mapping :

Операции над mapping

Чтение значения определенного ключа

Чтобы получить значение, связанное с конкретным ключом, можно написать подобный геттер:

Однако, для этой задачи есть решение получше. Как и для любой другой переменной в Solidity, ключевое слово public автоматически создает геттер:

Запись значения для определенного ключа

Мы можем написать сеттер для установки значения:

Приведенный выше код позволяет установить «уровень игры»(userLevel) конкретному пользователю.

Поиск слота хранилища с помощью ключа

Код ниже позволяет найти, в каком слоте хранится значение, связанное с конкретным ключом:

Вложенность mapping

Отличный практический пример вложенного mapping можно найти в смарт-контракте ERC20. Адрес может предоставить другим адресам право потратить определенное количество токенов:

В архитектуре реляционной базы данных это отношение называется «один ко многим»: owner может разрешить нескольким spenders тратить токены от его имени.

Геттер для вложенных mapping-ов

Как представлены вложенные mapping-ы в хранилище?

Вложенный mapping использует тот же шаблон, что и любой другой тип, но делает это рекурсивно:

Получаем хеш для ключа последнего mapping в цепи

Используем этот хеш на уровне выше, пока не дойдем до корня

Mapping как параметр функции

Это сложная тема, но мы попытаемся обсудить ее.

mapping может передаваться как параметр функции, но он должен удовлетворять следующим требованиям:

mapping можно использовать в качестве параметра только для private и internal функций.

Местом хранения данных для параметра функции может быть только хранилище.

Обход значений mapping

Почему вы не можете обойти значения в работе с mapping?

Как осуществить обход значений в работе с mapping?

Мы уже видели, что из-за природы mapping невозможно выполнить обход. Причина в том, что при его объявлении, все ключи виртуально инициализируются.

Другими словами, все возможные ключи будут существовать по умолчанию и иметь нулевое значение.

Давайте возьмем пример, который использует uint в качестве ключа. Решение состоит в том, чтобы иметь счетчик, который будет хранить длину mapping:

Примечание об использование Struct вместе с mapping

Если Struct содержит массив, он не будет возвращен через геттер, созданный с помощью ключевого слова public. Для этого вам нужно создать свою собственную функцию, которая будет возвращать массив.

Ограничения mapping

Работа с mapping не обходится без подводных камней. Вот некоторые из них:

Как мы говорили ранее, mapping невозможно иттерировать напрямую

Невозможно получить список значений или ключей, как, например, в Java. Причина все та же: все переменные уже инициализированы по умолчанию. Так что список был бы очень большим.

mapping не может быть передан в качестве параметров внутри public и external функций в смарт-контрактах.

mapping нельзя использоваться в качестве возвращаемого значения функции

Источник

Маппинг

Маппинг (от англ. map — в переводе на русский — карта) — это оригинальный жанр видео на YouTube. Отличается от остальных (а именно видеоблогов и летсплеев) тем, что все события (альтернативные или исторические) происходят на карте. Люди, работающие с данным жанром называются мапперами.

Содержание

Разновидности маппинга в плане сюжета

Исторический маппинг

Один из двух основных разновидностей маппинга. В данном жанре по сюжету показывается некое историческое событие на определённой территории. Например, войны или истории различных государств.

Альтернативный маппинг

Второй основной тип маппинга и самый распространённый. В данном жанре по сюжету показывается не историческое событие, а альтернативный вариант развития событий в будущем.

Альтернативный исторический маппинг

Сочетание двух предыдущих вариантов. Тот же альтернативный жанр, но точкой начала альтернативной линии времени является не настоящее время, а определённая историческая дата.

Информативный маппинг

Значительно отличается от других. Тут основной частью сюжета является не показание какого-либо события на определённой истории, а дача информации, независимой от продвижения во времени. Например видео, где показаны кадры с составом различных союзов на карте мира является информативным маппингом. То, в каком порядке республики покидали СССР можно отнести как к информативнму, так и к историческому маппингу.

Битва Мапперов

Жанр, развлекательный для самих мапперов, но непонятный простому зрителю. Здесь мапперов размещают на территориях государств, вымышленных или реальных, и делают с ними всяческие события. Битва мапперов может быть любой из предыдущих четырёх жанров.

Вымышленный маппинг

В этом жанре можно придумывать всё! Потому что автор этого типа маппинга создаёт свой мир, и сам развивает сюжет, сам создаёт государства, сам создаёт материки. Сейчас является разновидностью «Битв мапперов», причём большинством авторов называется так же. Придуманного Маппинга.

Разновидности маппинга в плане визуализации

КБ-маппинг

В этом типе маппинга на территории государства размещается так называемый «болл» из жанра комиксов CountryBalls/PolandBall, причём каноны немного отличаются.

Классический маппинг

В этом типе маппинга кантриболы не размещаются, государства либо подписаны, либо остаются без опознавательных атрибутов.

Источник

Data Mapping: лучшие техники и инструменты

Data Mapping или маппинг данных — это ключевая часть Data Management и интеграции данных. Именно маппинг данных гарантирует, что вы просматриваете и учитываете все свои данные и делаете это безошибочно. Другими словами, Data Mapping — это то, что позволяет интегрировать данные из множества источников.

В этой публикации мы подробнее поговорим о том, что такое маппинг данных, почему его разработка важна для бизнеса, а также рассмотрим техники и инструменты, которые используются для мапирования данных.

Что такое Data Mapping?

Маппинг данных — это процесс сопоставления полей данных (определенных элементов источника или всего источника) и связанных с ними полей данных в другом месте назначения. То есть это установление соотношения между моделями данных, которые находятся в разных источниках или системах. Программное обеспечение и инструменты мапирования данных автоматически сопоставляют поля данных из одного источника данных в другой за вас.

Использование маппинга данных позволит вам:

После чего вы сможете сделать выводы и выделять ценную информацию.

В чем польза Data Mapping?

Рассмотрим причины, по которым маппинг данных полезен и важен для вашего бизнеса. С помощью мапирования данных вы можете:

Примеры использования Data Mapping

Такой бизнес, как Amazon, может использовать маппинг данных для точного таргетирования на вас. Они делают это, извлекая информацию из характера вашего поведения в сети, отзывов, истории покупок и времени на странице. Затем они могут извлекать и связывать эти данные с данными из других источников, такими как демографическая информация.

Комбинируя эти типы источников данных, Amazon получает необходимую информацию, чтобы таргетировать на вас на определенные продукты и персонализировать ваш опыт покупок несколькими способами (например, на основе проблем, с которыми вы можете столкнуться, географического положения, уровня опыта, интересов, образования, национальности, возраста).

Рассмотрим другой пример использования технологии маппинга данных. Допустим, вы работаете в ТВ-холдинге и хотите структурировать данные по телешоу в сети, актерам, которые появляются в сети, и актерам в шоу, которое появляется в сети.

Совместное использование данных между тремя источниками может выглядеть примерно так:

Техники Data Mapping

Для маппинга данных можно использовать три основных техники: ручную, полуавтоматическую и автоматическую. Давайте поговорим о том, что представляет собой каждая из этих техник.

Manual Data Mapping требует для работы профессиональных кодировщиков и data mappers. Это IT-специалисты, которые будут кодировать и map (преобразовывать) ваши источники данных. Хотя это трудоемкий процесс, который требует профессиональной помощи, он позволяет вам полностью контролировать и настраивать свои maps.

Semi-automated Data Mapping или Schema Mapping требует определенных знаний в области кодирования и означает, что ваша команда будет перемещаться между процессами сопоставления данных вручную и автоматически (отсюда и название этого метода).

Программное обеспечение для маппинга данных создает связь между источниками данных, а затем IT-специалист проверяет эти связи и при необходимости вносит корректировки вручную.

Automated Data Mapping означает, что инструмент позаботится обо всех аспектах процесса мапирования данных за вас. Это делает данный вид технологии идеальным вариантом, если у вас нет своего кодировщика или временно объект не доступен. Этот тип Software обычно позволяет выполнять маппинг данных путем перетаскивания. Вам просто нужно научиться пользоваться инструментом (и заплатить за него).

Инструменты для маппинга данных, которые автоматизируют для вас процесс Data Mapping, рассмотрим далее.

Инструменты для маппинга данных

Data Mapping Tools и программное обеспечение делают процесс маппинга гораздо проще, включая визуализацию и интерпретацию ваших данных:

Многие инструменты мапирования данных также могут помочь вам с другими задачами управления данными, такими как миграция данных.

Цена: Бесплатная 30-дневная пробная версия

Bloomi, принадлежащая Dell, представляет собой iPaaS-решение (облачное и масштабируемое), которое объединяет данные и приложения как в облаке, так и локально. Создавайте облачные интеграции, которые инструмент называет Atoms. Затем вы можете начать передачу данных между облаком и локальными приложениями.

Функция маппинга данных Bloomi переводит для вас электронный обмен данными (EDI или Electronic Data Interchange). Инструмент имеет пользовательский интерфейс с перетаскиванием, который упрощает маппинг данных, а также библиотеку доступных соединителей, чтобы вы могли быстро установить интеграцию.

Цена: Бесплатная 30-дневная пробная версия

Tableau — это визуальный аналитик и платформа бизнес-аналитики с инструментами управления данными и маппинга данных. Независимо от того, находятся ли ваши данные в электронных таблицах, Apache Hadoop, базе данных или облаке, эта платформа позволяет вам подключиться и начать визуализацию данных за считанные секунды без кода.

Tableau регулярно заполняет ваши самые последние данные (по расписанию, которое вы можете настроить). Интерфейс перетаскивания прост в использовании, а интеллектуальные информационные панели позволяют эффективно визуализировать данные. Наконец, вы можете легко поделиться своими data maps и информационными панелями со своей командой через мобильное устройство для легкого согласования и доступа.

Цена: Бесплатная 14-дневная пробная версия

Astera — это программное обеспечение для управления корпоративными данными, которое использует визуальные интерфейсы для преобразования, мапирования и проверки структур данных без необходимости кода.

Вы можете использовать инструмент «drag-and-drop» для создания, отладки и управления сложными задачами интеграции данных. Astera также изначально подключается к различным поставщикам баз данных, включая SQL Server, Oracle и DB2.

Для обеспечения высочайшего качества ваших данных, можно использовать такие встроенные параметры:

А для повышения точности есть встроенные преобразования, которые:

Вы получите уведомление по электронной почте, если ваши записи данных не соответствуют стандартам высокого качества.

Заключение

Маппинг данных дает возможность вашей маркетинговой команде и бизнесу в целом максимально эффективно использовать ваши данные. Использование этой технологии также помогает поддерживать данные высокого качества и автоматизировать процессы интеграции, передачи, миграции данных.

Используя информацию с нашей публикации, вы можете определить, какая техника мапирования данных подходит вашей компании, и нужен ли вам инструмент для начала работы с Data Mapping в вашей команде.

Источник

Практичные способы маппинга данных в Kotlin

Маппинг данных – один из способов для разделения кода приложения на слои. Маппинг широко используется в Android приложениях. Популярный пример архитектуры мобильного приложения Android-CleanArchitecture использует маппинг как в оригинальной версии (пример маппера из CleanArchitecture), так и в новой Kotlin версии (пример маппера).

Маппинг позволяет развязать слои приложения (например, отвязаться от API), упростить и сделать код более наглядным.

Пример полезного маппинга изображен на схеме:

Для примера модели упрощены. Person содержит Salary в обоих слоях приложения.

В настоящем коде, если у вас одинаковые модели, возможно, стоит пересмотреть слои приложения и не использовать маппинг.

Метод №1: Методы-мапперы

Самый быстрый и простой метод. Именно он используется в CleanArchitecture Kotlin (пример маппинга).

Такой код быстрее писать и проще модифицировать – объявления полей и их использование находятся в одном месте. Не надо бегать по проекту и модифицировать разные файлы при изменении полей класса.

Еще проблема может возникнуть если по требованиям архитектуры слои приложения не могут знать друг о друге: т.е. в классе Src слоя нельзя работать со слоем Dst и наоборот. В этом случае такой вариант маппинга использовать не получится.

В рассмотренном примере слой Src зависим от слоя Dst и может создавать классы этого слоя. Для обратной ситуации (когда Dst зависим от Src ) подойдет вариант со статическими методами-фабриками:

Маппинг находится внутри классов Dst слоя, значит эти классы не раскрывают все свои свойства и структуру использующему их коду.

Если в приложении один слой зависим от другого и осуществляется передача данных между слоями приложения в обоих направлениях, статические методы-фабрики логично использовать вместе с методами-мапперами.

Резюме метода маппинга:

+ Быстро писать код, маппинг всегда под рукой
+ Легкая модификация
+ Низкая связность кода
— Затруднено Unit-тестирование (нужны моки)
— Не всегда позволено архитектурой

Метод №2: функции-мапперы

Размещение маппера и классов, с которыми он работает, в разных местах проекта не всегда удобно. При частой модификации класса придётся искать и изменять разные файлы в разных местах.

Резюме метода маппинга:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными

Метод № 3: Функции-расширения

При этом стоит учесть, что функции расширения могут приводить к неожиданному поведению из-за своей статической природы: https://kotlinlang.org/docs/reference/extensions.html#extensions-are-resolved-statically

Резюме метода маппинга:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— Требуются открытые поля у классов с данными

Метод №4: Классы-мапперы с интерфейсом

Относительно маппинга в функции у этого примера только один недостаток – необходимость писать немного больше кода.

Резюме метода маппинга:

+ Лучше типизация
— Больше кода

Как и функции-мапперы:

+ Простое Unit-тестирование
— Затруднена модификация
— требует открытые поля у классов с данными

Метод 5: Рефлексия

Метод черной магии. Рассмотрим этот метод на других моделях.

В данном примере EmployeeSrc и EmployeeDst хранят имя в разных форматах. Мапперу нужно только составить имя для новой модели. Остальные поля обработаются автоматически, без написания кода (вариант else в when ).

Метод может быть полезен, например, если у вас большие модели с кучей полей и поля в основном совпадают у одних и тех же моделей из разных слоев.

Большая проблема возникнет, например, если вы добавите обязательные поля в Dst и его случайно не окажется в Src или в маппере: cлучится IllegalArgumentException в runtime. Также рефлексия имеет проблемы с производительностью.

Резюме метода маппинга:

+ меньше кода
+ простое Unit-тестирование
— опасен
— может негативно сказаться на производительности

Выводы

Такие выводы можно сделать из нашего рассмотрения:

Методы-мапперы — наглядный код, быстрее писать и поддерживать

Функции-мапперы и функции расширения – просто тестировать маппинг.

Классы мапперы с интерфейсом — просто тестировать маппинг и яснее код.

Рефлексия – подходит для нестандартных ситуаций.

Источник

​Словарный запас: мэппинг

Десятки слов ежегодно приходят в русский язык, поселяются в нём и режут нам слух. Англицизмы используются не к месту и невпопад, термины теряют своё первоначальное значение и переселяются в новые области, а давно знакомые слова вдруг появляются в незнакомом контексте — запутаться проще простого. Strelka Mag разобрался, что такое мэппинг, чем он отличается от картографии и для чего его используют архитекторы, урбанисты и даже художники.

Откуда пришло

Что написано в словаре

«Мэппинг — графическое представление процедуры, процесса, структуры или системы, которое отражает расположение или отношения компонентов, а также документирует потоки, например денежные, энергетические, товарные, информационные, миграционные». (businessdictionary.com)

«Видеомэппинг — также используется значение 3D-мэппинг — направление в аудиовизуальном искусстве, представляющее собой 3D-проекцию на физический объект окружающей среды с учётом его геометрии и местоположения в пространстве». (projection-mapping.org)

В значении «визуализация» — «метод представления информации в виде оптического изображения (например, в виде рисунков и фотографий, графиков, диаграмм, структурных схем, таблиц, карт и т. д.). Очень эффективно используется для представления изначально не зрительной информации (например, температуры, плотности населения, распределения уровней электромагнитных полей и т. д.)» (Словарь бизнес-терминов. «Академик.ру». 2001)

«Майндмэппинг — графическая техника, в основе которой лежит использование природной склонности мозга мыслить ассоциативно, от центра к периферии». (mind-mapping.co.uk)

Что говорят эксперты

Куба Снопек, преподаватель института «Стрелка», — о мэппинге как инструменте изучения города

«Я не называю мэппинг картографией потому, что картография — это признанная научная дисциплина, и она подразумевает очень чёткий метод. Если кратко: человек идёт в новое место и наносит всё, что видит.

Мэппинг, который мы используем как инструмент изучения города на „Стрелке“, отличается и подразумевает отражение процессов, происходящих в городе. Мы создаём карту поверх существующей и проверяем, что изменилось с момента создания геодезической основы. И у каждого исследователя может получиться своя карта одного и того же пространства. Это самая интересная часть: один может смотреть только на архитектуру, другой — на поведение людей, третий — на поведение животных или на световую гамму.

У меня любой проект начинается с карты. Без этого невозможно двигаться дальше. Сейчас я делаю проект, связанный с польскими церквями. Там карта из четырёх тысяч объектов, и анализ этой карты — самая главная часть проекта, она основной его документ».

Алексей Розов, сооснователь компании «Сила света», — о 3D-мэппинге

«Смысл 3D-мэппинга заключается в том, что мы создаём картинку, которая накладывается на физический объект в соответствии с его формами и архитектурой. Именно это даёт возможность видоизменять здание с помощью 3D-трансформации или изменения текстур.

Сначала инженеры делают 3D-модель здания. Если конструкция не очень сложная, то модель можно сделать, съездив на территорию и сняв размеры. Если это, например, Большой театр, в таком случае делается лазерное сканирование, и модель создают по получившемуся в результате облаку точек.

Наземное лазерное 3D сканирование фасадов / фото: severnpartnership.com

Затем аниматоры-художники в программах 3D-моделирования создают контент. Пока они рисуют, инженеры делают расчёты того, сколько нужно проекторов и какой мощности, чтобы покрыть поверхность здания. Например, на Большой театр нужно 12 проекторов, на Манеж — восемь, на МГУ — 86. Также делаются расчёты по яркости и разрешению картинки. Затем виртуальный set-up — настройка всех проекторов, чтобы они составляли единую картину. Когда контент готов, все выезжают непосредственно на площадку. На месте собирается башня для проекторов, устанавливаются необходимые сервера, и инженеры начинают сводить изображение, чтобы оно ровно попадало на здание. Включается компьютер с загруженным контентом, и шоу начинается. Ошибок быть не должно. Если только совсем мелкие, незаметные обычному зрителю. Я видел неудачные примеры того, когда люди хотели сделать 3D-мэппинг, но у них получилась некрасивая графика, не очень точно проекция попадала на объект, неправильно рассчитан свет, исходящий из проектора, — и получается, что всё выглядит тускло, изображение пиксельное, и это не украшает, а, наоборот, только портит.

Время, потраченное на один проект, зависит от масштаба здания и протяжённости ролика. Если вы, например, делаете шоу для МГУ на полчаса, то вам, по-хорошему, нужен год на его создание, а если для Большого театра продолжительностью три минуты, вам достаточно месяца-двух.

Трудно сказать, насколько это развито в России по сравнению с другими странами, но, например, в Москве проходит мощный ежегодный фестиваль „Круг света“. Сегодня появилась тенденция использовать 3D-мэппинг как интерьерный дизайн: на постоянной основе в музее или торговом центре несколько раз в день включают шоу для гостей».

Примеры употребления

«Мэппинг раскрывает экономическую, культурную и политическую ценность информации, которую даёт пространство. Метод позволяет объединить всю эту информацию и привязать её к конкретному месту». (Strelka Magazine)

«К 125-летию чешская Академия наук подготовила визуальное шоу — видеомэппинг на своём историческом здании в Праге». (420on.cz)

«На русский язык майндмэппинг переводится как „карта мышления“, „карта ума“, „карта памяти“, „ментальные карты“. Метод визуализации можно применять для создания новых идей, анализа и упорядочивания информации, конспектирования, принятия решений и много другого». («Наука и жизнь»)

Источник

Чернобровов Алексей Аналитик

Big Data Mapping: что такое маппирование больших данных

В этой статье рассмотрено, что такое маппирование больших данных, как это связано с Data Science, когда и как часто выполняется этот процесс, а также, какие программные инструменты позволяют автоматизировать Big Data mapping.

Что такое маппирование данных и где это используется

Представим, что в одной из корпоративных систем сведения о семейном положении сотрудника хранятся так, что «1» в поле «дети» означает их наличие. В другой системе эти же данные записаны с помощью значения «True», а в третьей – словом «да». Таким образом, разные системы для обозначения одних и тех же данных используют разные отображения. Чтобы привести информацию к единообразию, следует сопоставить обозначения одной системы обозначениям в других источниках, т.е. выполнить процедуру мэппинга данных (от английского map – сопоставление). В широком смысле маппирование – это определение соответствия данных между разными семантиками или представлениями одного объекта в разных источниках. На практике этот термин чаще всего используется для перевода или перекодировки значений [1].

Дисциплина управления данными, Data Management, трактует маппинг как процесс создания отображений элементов данных между двумя различными моделями, который выполняется в начале следующих интеграционных задач [2]:

Таким образом, маппирование данных представляет собой процесс генерации инструкций по объединению информации из нескольких наборов данных в единую схему, например, конфигурацию таблицы. Поскольку схемы данных в разных источниках обычно отличаются друг от друга, информацию из них следует сопоставить, выявив пересечение, дублирование и противоречия [3].

С прикладной точки зрения можно следующие приложения маппинга данных [4]:

В Big Data мэппинг выполняется при загрузке информации в озеро данных (Data Lake) и корпоративное хранилище (DWH, Data Warehouse). Чем Data Lake отличается от DWH, рассмотрено здесь. В этом случае маппинг реализуется в рамках ETL-процесса (Extract, Transform, Load) на этапе преобразования. При этом настраивается соответствие исходных данных с целевой моделью (рис. 1). В случае реляционных СУБД для идентификации одной сущности в разных представлениях нужно с ключами таблиц и настройкой отношений (1:1, *:1, 1:* или *:*) [5].

Рис.1. Маппирование данных при консолидации таблиц

В Data Science маппирование данных входит в этап их подготовки к ML-моделированию, когда выполняется формирование датасета в виде матрицы значений для обработки соответствующими алгоритмами. В частности, когда Data Scientist обогащает исходный датасет данными из сторонних источников, он занимается маппингом данных. Проводить процедуру дата мэппинга можно вручную или автоматически с помощью соответствующих подходов и инструментов, которые рассмотрены далее.

Особенности процесса дата мэппинга

На практике трудоемкость мэппинга зависит от следующих факторов [3]:

Облегчить процесс маппирования можно за счет метаданных – сведениях о признаках и свойствах объектов, которые позволяют автоматически искать и управлять ими в больших информационных потоках. В частности, если каждое приложение будет выполнять публикацию метаданных, что позволит создать их стандартизированный реестр, то маппинг будет полностью автоматизированным [2]. Однако в большинстве случаев процесс мапирования данных не полностью автоматизирован и состоит из следующих этапов [4]:

При работе с большими объемами данных выделяют 3 основных подхода к маппированию [2]:

Также стоит упомянуть полуавтоматическое маппирование в виде конвертирования схем данных, когда специализированная программа сравнивает источники данных и целевую схему для консолидации. Затем разработчик проверяет схему маппирования и вносит исправления, где это необходимо. Далее программа конвертирования схем данных автоматически генерирует код на C++, C # или Java для загрузки данных в систему приемник (рис. 3) [3].

Рис. 3. Конвертирование схем данных в процессе мэппинга

Далее рассмотрим, какие инструментальные средства реализуют вышеперечисленные подходы.

Инструменты маппирования больших данных

Как и большинство прикладных решений, все средства для маппинга данных можно разделить на 3 категории [6]:

Большинство перечисленных продуктов поддерживают все 3 подхода к маппированию: ручной (GUI и кодирование), data-driven и семантический. Однако, семантический мэппинг требует наличия реестров метаданных, что имеется далеко не в каждом предприятии. А публичные реестры метаданных, такие как национальные, отраслевые или городские репозитории [7] не всегда напрямую коррелируют, например, с задачами построения локального DWH. Но, наряду с открытыми государственными данными и другими публичными датасетами, их можно использовать в исследовательских DS-задачах.

При выборе конкретного инструмента для маппинга больших данных стоит учитывать следующие факторы:

Резюме

Итак, маппирование данных – это важная часть процесса работы с данными, в том числе и для Data Scientist’а. Эта процедура выполняется в рамках подготовки к ML-моделированию, в частности, при обогащении датасетов. В случае одноразового формирования датасета из нескольких разных источников сопоставление данных можно выполнить вручную или с помощью самописного Python-скрипта. Однако, такой подход не применим в промышленной интеграции нескольких информационных систем или построении корпоративных хранилищ и озер данных. Поэтому знание инструментов дата мэппинга пригодится как Data Scientist’у, так и Data Engineer’у. Наконец, сопоставление данных с целью избавления от дублирующихся и противоречивых значений входит в задачи обеспечения качества данных (Data Quality) [4]. В свою очередь, Data Quality относится к области ответственности стратега по данным и инженера по качеству данных. Таким образом, понимание процесса маппирования необходимо каждому Data-специалисту.

Источник

Мэппинг в бюджетировании. Что это, и зачем он нужен?

Если в процессе подготовки данных для бюджетирования задействовано более одного человека, то встает вопрос о том, как сделать так, чтобы при обработке первичных данных соблюдалась последовательность и единообразие, чтобы один набор параметров всегда был сопоставлен одной статье бюджета, а не так, как по какой-то причине захотелось сегодня пользователю. Здесь на помощь приходит мэппинг

Мэппинг – это сопоставление, определение связей и соответствия между различными объектами системы. Говоря по-русски, это картирование, когда вы составляете «карту системы», описываете маршрут процесса получения данных. Разберем сегодня, как этот инструмент пригодится в бюджетировании.

Система бюджетирования представляет собой один из контуров учета, представление и компоновка данных в котором может отличаться от их представления в оперативном и регламентированном контурах. В то же время система бюджетирования строится на том же наборе исходных данных, что и регламентированный и оперативный учет.

Информационная потребность руководства в управленческой информации может быть существенно шире, чем, например, данные, предоставляемые в рамках бухгалтерской и налоговой отчетности. Структура бюджетов, состав и группировка статей бюджетирования может отличаться от, например, отчета о финансовых результатах или оборотно-сальдовой ведомости в регламентированном учете. Статьи бюджетов – это отдельный от статей расходов, доходов, денежных средств и иных справочник.

Состав статей бюджетов может быть огромным, в то время как бухгалтерии, например, для учета доходов и расходов достаточно тех статей, что представлены в отчете о финансовых результатах, или тех статей движения денежных средств, что представлены в отчете о движении денежных средств.

Для сохранения целостности данных, контроля, получения информации в требуемом виде используется механизм сопоставления или мэппинга данных оперативного учета данным бюджетирования.

Суть мэппинга:

Для каждой статьи бюджета нужно указать, на основе каких данных оперативного учета при каких условиях формируется значение по ней, при каких условиях происходит отражение фактических данных в бюджете, либо в каком случае срабатывает заложенный в бюджете лимит.

Соотношение между справочниками может быть различным. Одна статья бюджета может складываться из нескольких статей расходов, например. Или данные одной статьи расхода в бюджете могут быть разложены на несколько статей бюджетов.

Возможны ситуации, когда всё будет один к одному: одна статья бюджета равна одной статье первичного учета, например, расхода. Это нормально. Многие так работают. Просто очень часто это неэффективно.

Важно:

Мэппинг должен обеспечивать целостность данных, т.е. учет всех возможных вариантов комбинаций, сумма которых в бюджетировании будет равна сумме данных в оперативном и регламентированном учете с поправкой на заранее известные не учитываемые в каком-то из видов учета данные.

Если ваше множество данных по какой-то статьей включает А, Б и ещё что-то, то условия должны включить их все:

— например, вы для одной статьи выбираете «А», для второй статьи выбираете «Не А»;

— либо вы можете выбрать для одной статьи «А», для второй «Б», для третьей «Не А и Не Б».

Т.е. должна быть учтена вся совокупность данных.

Если вы выберете только А и Б, то получите дыру в части данных из области «ещё что-то…».

Пока попробуйте понять написанное, а в следующей статье разберем пример, чтобы было понятнее, что это за зверь такой.

Источник

Маппинг данных из реляционной БД

Иногда возникают ситуации, когда решение задачи выборки данных из реляционной БД не укладывается в возможности используемой в проекте ОРМ, например, либо из-за недостаточной скорости работы самой ОРМ, либо не совсем оптимальных SQL запросов генерируемых ею. В таком случае обычно приходится писать запросы вручную.

Проблема в том, что данные из БД (в т.ч. в ответ на JOIN запрос) возвращаются в виде “плоского” двухмерного массива никак не отражающего сложную “древовидную” структуру данных приложения. Работать с таким массивом дальше крайне неудобно, поэтому требуется более-менее универсальное решение, позволяющее привести этот массив в более подходящий вид по заданному шаблону.

Решение было найдено, удобное и достаточно быстрое.

На сколько быстрое

Для оценки скорости работы библиотеки я собрал небольшой испытательный стенд на котором скорость работы моей библиотеки сравнивается со скоростью работы Eloquent. Для замеров использовался пакет phpbench.

Для того чтобы развернуть стенд у себя:

Здесь я использовал инструмент описанный в моей предыдущей статье.

Затем в меню выбираем: 1 Develop, затем: 1 Build, затем 2 Deploy and Up;
Затем запускаем тесты 5. Run tests

В базе 3000 книг. Результаты получились следующие:

benchEloquent — вытаскивает все книги с авторами с использованием Eloquent
benchEloquentId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием Eloquent (10 раз)

benchProc — вытаскивает все книги с авторами с использованием библиотеки
benchProcId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием библиотеки (10 раз)

Возможно приведенные тесты недостаточно репрезентативны, но разница заметна, как по времени выполнения, так и по расходованию памяти.

Как это работает

Далее, для примера (крайне простого), представим, что у нас имеется БД книг и авторов со следующей структурой.

Задача — вытащить все книги с их авторами.

Запрос будет выглядеть как-то так:

В ответ мы получим примерно такой массив данных.

Для этого немного изменим наш запрос:

Здесь мы в секции SELECT задали алиасы: для полей с данными о книгах алиасы с префиксом ‘book_’, а для полей с информацией об авторах с префиксом ‘author’.

Далее преобразуем ответ БД

$rows — ответ БД в виде массива объектов /stdClass()
$config — ассоциативный массив отражающий структуру данных итогового массива

Источник

ElasticSearch — mapping и поиск без сюрпризов

В статье рассмотрим, как и зачем применять mapping. Нужен ли он вообще и в каких случаях. Я приведу примеры его установки, а так же постараюсь поделиться некоторыми полезными хитростями, которые могут помочь вам в усовершенствование поиска на вашем сайте.

Всем, кому интересен современный поисковый движок ElasticSearch, прошу под кат.

В прошлой статье общим голосование была выбрана эта тема. В этой статье я размещу опять голосование, прошу принять участие. Я постараюсь написать максимально полный цикл статей по ES, если это будет интересно публике.

Зачем нужен mapping?

Mapping похож на определение таблицы в sql базах данных. Мы явно указываем тип каждого поля и дополнительные параметры, такие как анализатор, дефолтное значение, source и так далее. Подробнее ниже.

Мы можем указать mapping при создании индекса, тем самым за один запрос определить для всех типов в индексе.

Так же можем указать mapping напрямую для определённого типа в индексе:

А можем указать mapping сразу для нескольких индексов:

Так ли он нужен?

ES не требует явного определения типов данных в документе. В большинстве простых случаев он определяет тип данных верно.
Так зачем тогда его нужно определять?
Ну во первых, это полезно для чистоты кода и уверенности в том, что в данный момент хранится в индексе.
Важная особенность mapping это тонкая настройка данных и их обработка, т.к. мы можем указать, нужно ли анализировать поле, нужно ли хранить исходник. Давайте посмотрим большинство возможностей на примере.

Базовые типы данных

Думаю, все уже догадались, о чём пойдёт речь. Базовых типов всего 7: string, integer/long, float/double, boolean, null

Примечание: По умолчанию _source = true и весь документ хранится в индексе в исходном состояние и возвращается по запросу. И это работает быстрее, чем хранить в индексе отдельные поля, при условии, что ваш документ не огромен. Тогда хранение только необходимых полей может дать профит. Поэтому я не рекомендую трогать это поле без веской на то причины.

Типы array/object/nested

Мы можем указать не только тип массив для поля, но и указать тип для каждого поля внутри массива, вот пример:

Nested(вложенный) type

По сути, мы определяем документ внутри документа. Зачем это нужно? Отличный пример из документации:

Если мы будем искать name = blue && count>5 то этот документ будет найден, что бы избежать такого сценария, стоит использовать nested тип.
Пример:

Указывать properties для элементов объекта не обязательно, ES сделает это автоматически.
Для поиска по nested типу следует использовать nested query или nested filter.

Multi-fields

Начиная с версии 1.0 этот прекрасный параметр был добавлен ко все базовым типам (кроме nested и object).
Что он делает? Этот параметр позволяет указать разные настройки маппинга для одного поля.
Зачем это может быть нужно? например, у вас есть поле, по которому вы хотите и искать и группировать. Если отключить анализатор, поиск будет работать не на полную катушку, а если включить, то группировать мы будем не по сырым данным, а по обработанным. Например, Санкт-Петербург после анализатора будет «Санкт» и «Петербург» (возможно слегка по-другому, но для примера сойдёт). Если мы будет группировать по этому полю, то получим не то, что хотели.

Теперь мы можем обращаться к «title» за поиском и к «raw» за группировкой и любыми другими видами сортировки.

Остальные типы

Надеюсь, что я смог доходчиво рассказать о главных функциях mapping’a в ES. Если у вас есть вопросы, рад буду ответить.

— Достижение целей

Источник

Что такое «мэппинг» контента и как извлечь из него максимальную выгоду?

Наверняка у вас есть знакомые, которые говорят, говорят, говорят — но вы, по большому счету, не улавливаете ни слова. Случалось ли вам слушать чью-то непрерывную болтовню, и в то же время мыслями находиться очень далеко, а потом в определенный момент очнуться и понять, что человек до сих пор говорит с вами? В голове возникает только один вопрос: «Почему я до сих пор его слушаю?»

К сожалению, некоторые лендинги вызывают похожие ощущения. Но если в жизни мало кто может отвернуться от назойливого болтуна и уйти, оборвав его на середине предложения — в интернете никто не считает себя обязанным читать или смотреть то, что он не хочет. Если ваш ресурс не сообщает ничего ценного, посетители просто покинут его.

Хорошая новость в том, что «мэппинг» контента (content mapping) поможет вам построить интересный диалог с посетителями лендинга вместо того, чтобы нагружать их бессмысленной информацией.

Что такое «мэппинг» и почему им стоит заняться?

В общих словах, «мэппинг» контента — это процесс предоставления правильного контента нужным людям в подходящее время. Изучите своего клиента, узнайте, что он ищет, и тогда вы точно будете знать, в какой момент и кому показывать определенный контент. Исследуйте, как ваши клиенты принимают решения — и вы сможете помочь им, своевременно предложив нужную информацию.

Очень важно следить за тем, чтобы контент соответствовал намерениям посетителя. Если человек зашел на сайт с целью познакомиться с вашей компанией и продуктом, будет преждевременным предлагать ему совершить покупку. Это не только вызовет раздражение, но и в большинстве случаев напрочь отвернет потенциального клиента от вашей компании.

С другой стороны, если посетитель готов совершить покупку, но не может этого сделать из-за бесконечных списков, перечисляющих ваши достоинства, он уйдет к конкуренту, разместившему кнопку «Купить сейчас» на самом видном месте.

«Мэппинг» контента помогает выстроить идеальные — с точки зрения digital-маркетинга — отношения с клиентами. Будьте другом для человека, который зашел на ваш сайт. Прислушайтесь к его желаниям и потребностям и станьте самым надежным советчиком во время посещения лендинга.

Узнайте, как ваши потенциальные клиенты принимают решения, как совершают покупки, что для них важно — и создайте предложение, идеально подходящее именно вашей аудитории. Сегментируйте клиентов на несколько групп и создайте отдельный, цепляющий месседж для каждого сегмента. Синхронизируйте свои попытки продать продукт с потребительскими привычками людей, стремящихся этот продукт приобрести.

Каким образом осуществить «мэппинг» контента?

Все, что вам нужно сделать — это понять своих клиентов и их привычки, как они принимают решения, какой контент их цепляет и, конечно, не стоит забывать об их намерениях. Используйте полученные знания в построении цикла продаж и начните двигаться в сторону «мэппинга» контента вашего лендинга.

Создание портрета клиента (buyer persona) — первый шаг в процессе «мэппинга» сайта. Такие портреты, по своей сути, являются собирательным образом ваших покупателей. Лучше всего разделить своих клиентов на условные группы и составить портреты, каждый из которых будет представлять отдельную группу.

Идеальный покупатель должен иметь свое имя, пол, личность и проблему, которую он пытается решить, а также предпочитаемый способ решения этой проблемы. Не скупитесь на детальные описания: подумайте, чем ваш продукт может заинтересовать целевую аудиторию и почему она должна отдать предпочтение именно вашей компании.

Определите для себя личные качества и предпочтения этих людей. Важен ли для них собственный имидж? Проводят ли они серьезное исследование рынка перед тем, как определиться с выбором? Желают ли достичь результата максимально быстро? Нужны ли им доказательства правильности сделанного выбора? Ищут ли они одобрения со стороны друзей и коллег?

Как удовлетворить желания клиентов?

Прокачайте свои навыки в создании портрета клиента с помощью психографического таргетинга (psychographic targeting). Добавьте образу вашего покупателя более четкие очертания, анализируя доступную информацию, чтобы грамотно настроить подачу контента на своем лендинге.

Контент бывает разного вида: публикация в блоге, инфографика, вебинар, видеопрезентация, анкетирование, разбор кейса (case study) и так далее. Грамотный выбор наиболее привлекательного для вашей аудитории типа контента — это важный шаг на пути формирования хороших отношений с посетителями, которые помогут им двигаться по сайту в нужном вам направлении.

Выбирайте для продвижения контента каналы, которые использует ваша аудитория. Таким образом вы привлечете потенциальных клиентов и увеличите трафик, расширив верхнюю часть воронки продаж (sales funnel).

Станьте профессионалом в повышении осведомленности потенциальных клиентов о бренде (awareness). «Я это не цена моих акций», — сказал Джефф Безос (Jeff Bezos), напоминая о том, что не стоит сосредоточивать все свое внимание на конверсии. Привлекайте качественный трафик, идеальную аудиторию и не беспокойтесь слишком сильно о конверсии. Если вы подобрали свой контент под посетителей и предлагаете только релевантную информацию, люди воспримут вас серьезно.

Убедите посетителя в необходимости покупки

Убеждение (consideration) — это следующий этап в воронке продаж. Представьте, что вы один из финалистов в некой игре и можете стать Победителем. Чтобы выбрали вас, нужно обладать определенной силой убеждения. К счастью, вы знаете, как ваши клиенты принимают решения. Используйте это знание и создайте месседж, который направит их прямо к покупке. Скажите им то, что они хотят услышать: а именно, почему ваше предложение — это наилучший выбор.

Однако, когда человек захочет совершить покупку, пожалуйста, дайте ему это сделать. Не стоит бесконечно перечислять достоинства компании — готовому к покупке человеку уже не интересны рекомендации и уговоры. Просто дайте ему кнопку, на которую надо нажать. Уйдите с дороги и не мешайте.

Опытные маркетологи уделяют большое внимание пути клиента по сайту от точки входа до покупки. Анализируйте статистику сайта, читайте письма пользователей, проводите анкетирование, если надо. Так вы узнаете, что именно делает ваш контент интересным и привлекательным.

Процесс не заканчивается на покупке. Не забывайте об этапе «взращивания» клиентов (customer nurturing stage) — как вариант, email-рассылке с тщательно подобранным контентом, имеющей целью закрепить отношения с клиентом. Подбирайте контент на основе составленных портретов, чтобы заверить покупателя — он сделал правильный выбор.

Помните, что разные люди воспринимают один и тот же контент по-разному. Используйте портреты покупателей, их желания и страхи для того, чтобы клик по вашей ссылке стал для них очевидным и логичным дальнейшим шагом.

Шаги по внедрению «мэппинга» контента

Заключение

«Мэппинг» контента меняет ориентацию лендинга — вся информация на нем предназначена для ваших клиентов, а не просто рассказывает про вашу компанию. В результате, клиенты начинают доверять вам, потому что вы удовлетворили их желания: ответили на возможные вопросы, поняли и решили их проблемы.

Выбор за вами — заняться ли «мэппингом» контента или оставить все как есть. Можно и дальше пытаться впечатлить клиента большим количеством сухих и неинтересных текстов, а можно сделать сайт для посетителей, которые с легкостью конвертируются в покупателей.

Источник

О 3D mapping ‘от А до Я’

Интернет с его безграничными возможностями навсегда изменил мир рекламы и развлечений, дав жизнь многим технологиям, в том числе и 3D mapping.

Что представляет собой 3D mapping? Каких видов он бывает? С помощью какого оборудования и ради каких целей создаётся? Какова цена 3D mapping? На эти и другие вопросы мы подробно ответим в этой статье.

Выражаю благодарностью за помощь в написании статьи специалистам из компании «Гефест Проекция».

[Статья находится в актуальном состоянии. Последнее обновление — 26.10.2017]

Оглавление статьи

[Нажмите на интересующий Вас раздел для быстрого перехода к нему]

1. Что такое 3D mapping

3D mapping (термины-синонимы — видеомэппинг, видео мэппинг, видео-мэппинг, видеопроекция, 3D мэппинг и 3D маппинг) — это аудио-визуальный контент, являющийся 3D проекцией, созданной с учётом геометрии и положения в пространстве объекта, на который идёт проецирование. [1] Видеомэппинг может быть, как уникально созданным под конкретный объект, так и стандартизирован под объекты одного типа, он может быть, как взаимодействовать с людьми, так и не взаимодействовать (свойство интерактивности).

Вы обязательно хотя бы раз смотрели видео с 3D mapping на YouTube или в социальных сетях, но просто могли не знать, что это именно он. «Рушащиеся здания», крутящееся колесо у стоящей машины, «живые стены» в кафе и ресторанах, летающие бабочки и птицы на свадебном платье и торте, интерактивный пол, интерактивный стол, доска, панель и т.д. — всё это продукты 3D мэппинга.

Несмотря на то, что у видеопроекции, как минимум, 5 целей применения, о которых пойдёт речь ниже, можно с уверенностью говорить, что прежде всего это рекламная и развлекательная цели, причём значительная часть контента создаётся на их пересечении — в рекламно-развлекательных сегменте.

Отличительной особенностью 3D mapping, за счёт которой он и стал так популярен на рекламном рынке, является то, что его можно, как снимать на видео, так и фотографировать — без потери и качества картинки, и ощущений от восприятия. Благодаря этому идёт существенная экономия рекламного бюджета на продвижении контента, созданного 3D мэппинга, так как люди сами снимают видео, делают фотографии и делятся ими в соцсетях, создавая естественный WOW-эффект.

Также 3D mapping выигрывает у других рекламных технологий и по такой очень важной составляющей, как цена — создание видеомэппингового контента, как минимум, не дороже создания стандартного рекламного ролика, как максимум, существенно дешевле (не нужно нанимать актёров, снимать павильоны, приглашать съемочные группы и т.д.).

И, конечно же, отдельно стоит отметить, что в наш информационный век, когда всё больше людей переходят на восприятие информации от текстового формата к видео, технология видеомэппинга является максимально актуальной.

Эти особенности технологии 3D mapping позволили ей бурно развиваться — каждый день в Интернете появляются сотни видео с мэппинговым контентом, которые в сумме набирают миллионы просмотров. Всё больше и больше компаний включают в свои рекламные бюджеты расходные статьи под 3D mapping.

Преимущества видеомэппинга уже по достоинству оценили такие ведущие компании, как Apple, Microsoft, BMW, Samsung, Nokia, Sony и многие другие. Пришло время это сделать и среднему с малым бизнесу.

2. История создания технологии

Думаем, подавляющее большинство из Вас не сможет скрыть своего удивления, когда узнает, что в 2019-м году технология 3D mapping будет праздновать своё 40-летие. Да-да, видеомэппингу скоро исполнится целых 40 лет!

С помощью нехитрых математических вычислений можно прийти к выводу, что впервые 3D mapping был продемонстрирован в 1969-м году. [2] Произошло это в США на открытии нового аттракциона «Призрачное поместье» в Диснейленде.

На установленные бюсты шла проекция 16мм фильма, в котором были говорящие человеческие головы, исполнившие зловещую песню (Мадам Леота и 5 поющих мужских головы). На тот момент уже как 3 года Уолта Диснея не было в живых, но со 100% уверенностью можно сказать, что идея показать собравшимся зрителям первую в мире объёмную проекцию на поверхность, обладающую сложной формой, принадлежала именно ему (это доказывает и видео, размещённое ниже, где сам Дисней демонстрирует «поющую голову»).

К сожалению, найти оригинальное видео с открытия аттракциона «Призрачное поместье» нам не удалось. Но в сети есть видео-реконструкция с оригинальным видео-рядом, который Вы можете посмотреть ниже.

Также есть видео из производственного цеха Disney (смотреть с 3:40), где видно, как эти головы создавались и как одна из них поёт (ставит голову на постамент сам Уолт Дисней).

Также именно компании Disney принадлежит первый патент в области 3D mapping — «Apparatus and method for projection upon a three-dimensional object» («Устройство и способ для проецирования на трёхмерный объект»).

Из-за отсутствия в живых своего создателя, ещё сырая технология 3D маппинг не получила развития и была вынуждена кануть в лету на долгих 11 лет, появившись вновь лишь в 1980-м году. Тогда художник по инсталляциям Майкл Наймарк в одной и той же гостиной снял видео с несколькими людьми, которое он затем спроецировал на эту же комнату, когда в ней никого уже не было. Таким образом создалась иллюзия, что эта комната не пустая, но в ней ходят разные люди, взаимодействуя между собой и беря в руки предметы.

Но и труд Наймарка не привёл к мэппинговому буму, напротив технология снова была забыта, но уже почти на 20 лет. Видимо, всё дело было в дороговизне производства видео-мэппинга, его низком качестве, а также отсутствие механизмов для его распространения среди большого количества людей (на тот момент среди массовых средств информации в формате видео было только телевидение, которое только-только начало активно развиваться).

Итак, в конце 90-х в трудах студентов из Университета Северной Каролины произошло третье рождение 3D мэппинг. Ребята работали над проектом под названием «Офис будущего», в котором пытались соединить удалённые офисы из разных мест между собой в один единственный. С помощью проекции студенты пытались создать иллюзию того, что все люди находятся не в разных офисах, а в одном.

Через пару лет после «Офиса будущего», в начале «нулевых», началось бурное развитие Интернета, благодаря которому 3D маппинг наконец-то по-настоящему ожил и больше никогда «не умирал».

По началу, конечно же, эта технология стала использоваться «свободными художниками-энтузиастами», которые создавали проекции для узкого круга своих почитателей. Позднее на мэппинг обратили внимание корпорации наподобие Microsoft, которые использовали его исключительно в целях демонстрации своего технического доминирования среди других компаний.

Если Вы зададитесь целью найти ранние качественные работы по 3D маппинг, то наткнётесь на видео, датированные 2010-м годом и связанные в основном с архитектурным направлением в этой технологии (в основном — на фасад здания). Но если капнуть глубже, то «всплывут» работы, сделанные годом ранее, в 2009-м, такими известными компаниями, как NuFormer, JackHattingh и PointCloudMedia.

Архитектурный 3D mapping от NuFormer (2009-й год)

3. Виды 3D mapping

Традиционно выделяют четыре вида видеомэппинга [3] — архитектурный, интерьерный, на малые объекты и интерактивный, о каждом из которых мы сейчас тезисно расскажем, подробно же о них Вы можете прочитать в нашей специальной статье Видеомэппинг (3D mapping) и его виды.

Также в последнее время активно развивается 3D mapping на человеческое лицо, который пока нельзя выделить в отдельное направление, но, вполне возможно, это произойдёт в ближайшее время. Кроме этого, перспективным выглядит симбиоз 3D mapping и граффити, что наглядно доказала Селина Мелиса.

Архитектурный 3D mapping

Архитектурный 3D mapping (проекция на здание) — самое старое, дорогое и визуально красивое направление в видеомэппинге, представляющее собой создание уникальной проекции на фасад или стену здания, башню, мост, самолёт, корабль и т.д, с учётом их геометрии.

Именно с архитектурного мэппинга всё началось без малого 40 лет назад, и именно он является локомотивом развития всей технологии.

С каждым годом создаваемые архитектурные проекции всё сложнее и сложнее: здания теперь не просто «рушатся», они могут «разговаривать», «падать на зрителей», изменяться до неузнаваемости и т.д.

За счёт своей масштабности данное направление обладает самым большим WOW-эффектом, что подтверждается большим количеством видео, выложенным в Интернете и соцсетях.

Из-за дороговизны производства (например, больше, чем в 10 раз превосходит цену интерактивного пола) основными заказчиками шоу, состоящего из архитектурного 3D mapping, по-прежнему являются власти города и крупные компании. В ближайшее время данная ситуация не изменится.

Интерьерный 3D mapping

Интерьерный 3D mapping представляет собой создание проекции на стену или несколько стен, а также потолок с целью изменения интерьера.

Данный вид 3D мэппинга позволяет, не делая ремонта, постоянно менять свой интерьер, поэтому крайне популярен среди владельцев кафе/ресторанов/баров/ночных клубов и т.д. заведений, где постоянно собираются люди с целью приятного времяпрепровождения.

За счёт универсальности технологии (стены во всех помещения представляют собой, в основном, одно и тоже — прямоугольник), имея проектор и программное обеспечение, в данный момент можно сделать более 500 уникальных проекций на стену своего заведения.

Благодаря высоким визуальным качествам данная технология способна удивить даже искушённого зрителя, поэтому пользователи Интернета охотно делятся друг с другом видео, на котором они запечатлели проекцию на стену, создавая таким образом естественный WOW-эффект и невольно раскручивая заведение, имеющее у себя такую проекцию.

3D mapping на малые объекты

3D mapping на малые объекты от всех других видов видеомэппинга отличается тем, что проекция идёт на конкретный объект или на какую небольшую часть объекта, который становится главным действующим лицом происходящего.

Проекция на малые объекты появилась после того, как специалистами по мэппингу была разработана возможность оконтуривания любых объектов, в том числе таких сложных, как свадебное платье.

Самыми популярными объектами для 3D маппинга на малые объекты являются свадебное платье и торт, картины (для показа меню в заведениях общественного питания, обучающих материалов в детских садах и т.д.) и колёса у стоящих автомобилей.

Интерактивный 3D mapping

Интерактивный 3D mapping — не только самый молодой, но и самый перспективный вид 3D мэппинга (наряду с архитектурным), уникальной особенностью которого является отведение человеку главной действующей роли за счёт наличия интерактивной составляющей.

Пока человек каким-то образом (рукой, ногой, головой, любой частью тела) не попал в луч проектора — проекция находится в покое. Как только произошло взаимодействие человека с проектором — проекция оживает, события на интерактивной поверхности (пол, стена, стол и т.д.) начинают развиваться по одному из бесконечных вариантов.

Данный вид видеомэппинга отличается потрясающей «обратной связью» — людей переполняют эмоции от происходящего, от того, что они полностью влияют на то, что отображается на интерактивной поверхности. Наряду с архитектурным, интерактивный 3D мэппинг может похвастаться значительным превосходством по количеству выложенного видео на YouTube и в соцсетях на другими видами видеопроекции.

Источник

3D mapping шоу, что это такое?

Разберем в статье термин «3d mapping», историю создания, типы проекции и прочее. Для создателей маркетинга станет полезным раздел, где разъясняются тенденции и стоимость видеомаппинга (мэппинга).

Что такое 3d mapping

3d mapping — это видеопроекция на объемные и плоские предметы. Проецирование возможно как на плоские, ровные поверхности — стены, потолок, — так и объемные, рельефные — фасад здания. В переводе с английского «mapping» — отображение, преобразование.
Отличительная особенность от софт проектора — это специально разработанный видео контент, который создает объемность передаваемой иллюстрации. Создание иллюзии разрушающегося здания, спецэффекты в кинофильмах, «живой» стены.

3D mapping разделяется на аудио проекцию и стандартную:

Размеры 3D mapping варьируются по масштабности (фасадные здания, кулиса сцены), но чаще это крупная проекция, потому что цель маппинга — усиление эффектности.

Оборудование для создания маппинга

Во главе инструментов, необходимых для создания проекции, лежит ПО, дополнительное аудио оборудование и проектор. В зависимости от задачи потребителя и его квалификации по использованию оборудования выделяют два варианта маппинга. Сложноустроенное ПО подойдет для профессиональной работы с несколькими проекционными аппаратами. Для любителя целесообразнее использовать упрощенное ПО, предназначенное для работы с одним проектором. Или вовсе отказаться и заменить на софт для 3D моделирования.

3d мэппинг имеет потенциал в рекламе и маркетинге, чтобы достичь результата, стоит опираться на характеристики устройства, учитывая навыки пользователя.

История создания технологии видеомэппинга

3d mapping относят к изобретениям Уолта Диснея. Сохранилось видео, где он устанавливает на стол бюст и включает на него проекцию, после чего создается иллюзия, что импровизированная голова разговаривает.

Находка не получила отклика и была забыта. Спустя три года уже после смерти Уолта Диснея в Диснейленде (США) в 1969-м году при открытии нового аттракциона «Призрачное поместье» новшество использовали вновь. На бюсты, установленные на колонны, шла проекция 16мм фильма, создавая иллюзию, что головы поют зловещую песню.

Изобретение не одобрили и забыли на 11 лет, только в 1980-м году по аналогии «поющих голов» художником Майклом Наймарком была создана инсталляция. Первоначально сняли, как взаимодействуют люди в комнате: общаются, перемещаются. Затем художник спроецировал съемку на этой же комнате, создалась проекция, что люди находятся в помещении в настоящее время, также взаимодействуют, перекладывают предметы и т.д.

Из-за нехватки развития технологий изобретение не получило популяризацию. Оборудование обходилось дорого, и у людей не хватало квалифицированных знаний по использованию проекции, поэтому открытие оставили еще на 20 лет.

В конце 90-х студенты из Университета Северной Каролины начали проект «Офис будущего», в котором столкнулись с проблемой, как объединить людей из разных комнат в одну. Ребята вернулись к старому прошлому и создали 3D проекцию, сначала засняли работников по отдельности, а затем, наложив видео друг на друга, спроецировали их в одном помещении. В результате получили образ, что люди в одном офисе.

Создание сети интернет дало толчок в развитии 3D маппинга, первоначально проекцию использовали художники-любители в инсталляциях, далее корпорация Microsoft взяла в пользование видеомэппинг, но больше для зрелищности и повышения рейтинга компании. С появлением YouTube и соцсетей изобретение дошло до местных жителей, которые пришли в восторг и начали кратно увеличивать его популяризацию. Видеомаппинг стремительно возрос, после чего его заметили маркетологи и рекламодатели, что дало начало mapping шоу.

Виды 3d mappinga

В зависимости от потребности клиента проекцию разделяют по размерности, характеристикам ПО, стоимости, сложности монтажа проецируемого видео. 3d маппинг классифицируется на области применения: архитектурную, ландшафтную, интерьерную, на малые объекты и интерактивную.

Архитектурный

Название «архитектурный маппинг» исходит от применения. Проекция направляется на крупные постройки, фасад здания, чаще на лицевую сторону, также другие объекты. Заранее подготовленное видео отображается на всей части объекта с учетом его формы. Динамичное видео создает иллюзию разрушения здания или ведется цифровой сюжет.

Из-за масштабности проецируемой поверхности требуется ни один проектор, для управления системой используют специализированное программное обеспечение. Конструкция взимает финансовые затраты на подготовку монтажа транслируемого видео, качественного оборудования, специалиста по управлению системой и т.д. В следствии архитектурный маппинг распространен среди городских властей.

Ландшафтный

По назначению схож с архитектурным видом, но в качестве поверхности, на которую транслируется изображение, выступают природные объекты: горы, цветы, деревья.

Интерьерный

Интерьерная проекция распространена внутри помещений для изменения интерьера — на стенах (одной или нескольких), потолке. Транслирование сюжета создает характерную среду, позволяя изменять её насколько это нужно владельцу. Технология меняет дизайн интерьера помещения, не прибегая к ремонту.

Контроль над проекцией не требует специальной квалификации, управление ведется через программное обеспечение, подключенное к компьютеру или ноутбуку. Но если транслируемое видео требует задействование нескольких проекторов, то лучше использовать стационарный компьютер. По возможности на нем объединяют программы для удобства в управлении.

На малые объекты

Считается, что история маппинга началась с проецирования на малые формы, когда на открытии аттракциона в Диснейленде установили бюсты «говорящих голов».

Видеопроекция на малые формы — это транслирование видео на объемные предметы разных размеров и форм рельефности с учетом их геометрии. Популярные примеры объектов проекции: вращающиеся колеса у стоячего автомобиля, окантовка костюма.

Компании, пользующиеся интерьерным маппингом, по совмещению работают с проекцией на малые формы. Это требует наименьших затрат, поскольку программное обеспечение у этих областей идентичное.

Интерактивный

Молодой вид проекции, но набравший не маленькую аудиторию — это интерактивный маппинг. На этот раз в центре событий не проекция, а человек. «Интерактивный» означает взаимодействие, т.е. на действие предусмотрена ответная реакция. Транслируемое видео остается статичным пока на луч проектора не попадет рука, голова или другая часть тела. Картина реагирует на движение и «оживает».

Интерактивной может быть не только стена, но и все вышеперечисленные виды. Не имеет значения, на как какую поверхность направляют проекцию, важна ее интерактивность.

Оборудование для 3D маппинга подбирается в зависимости от области применения, но неизменным остаются проектор и компьютер.

Типы проекции в 3д мэппинге

По мере потребностей выделяют типы проекций, отличающихся по сложности эксплуатации, ценовой категорией, дополнительным оснащением.

Плоская проекция

Плоская 3d проекция — это не значит малозрелищность. У каждого вида свои преимущества, которые подбирает заказчик, основываясь на поставленной задаче.

Преимущество 3д проекции на плоскую поверхность в легкости подготовки материала, монтаж видео не потребует специальных навыков, т.к. трансляция ведется на вертикальную малорельефную или нерельефную поверхность.

Объемная ar проекция

Проекция на объемные предметы выглядит зрелищнее, но и усилий требует больше. В случае объемной ar проекции любителям понадобится помощь профессионала и наличие дорогого, мощного оборудования. Направить видеопроектор на поверхность недостаточно, тогда изображение на объекте получит искажение в размере, появятся тени, распределение света ляжет неровно. С видео, обработанным любителем, не достигнуть реалистичного результата, «подгонкой» не обойтись, потребуются профессиональные навыки.

Мощность оборудования играет важную роль из-за большого расстояния между проектором и объектом. В объемной проекции используют один проектор, поэтому просмотр допускается только при расположении «напротив», так как задняя часть предмета не подсвечивается.

Перекрестная ar проекция

В отличии от объемной проекции в перекрестной используют два проектора. Так, чтобы луч света падал на объект со всех сторон.

Предмет расположен в середине, а проекторы с полярных сторон. В таком положении световые лучи «обнимают» предмет, не оставляя не подсвеченных зон.

Слияние нескольких проекций

Однако при расположении проекторов друг напротив друга возникает перекрывание света, тогда рационально устанавливать несколько проекторов расположенных вокруг объекта. Это устранит проблему наложения одного света на другой, как при перекрестном проецировании, и не оставит не подсвеченных (теневых) зон, как при плоском.
Тип слияния нескольких проекций является наиболее совершенным, но требует квалификации, долговечного и мощного оборудования и финансовых затрат.

Где применяется видео мэппинг

Применение 3d mapping распространилось на 12 сфер, от культуры до образования. Измерив тенденцию развития видеомаппинга, маркетологи спрогнозировали еще большую популяризацию. Мы рассмотрим несколько областей применения технологии.

Массовые мероприятия и шоу-бизнес

Мир 3d mapping развит в публичных мероприятиях и шоу-бизнесе, ведь изначальная функция проекции — усиление эффектности транслируемой информации и освещенность зрителя.

Маппинг используют на массовых мероприятиях, если не предусмотрен рекламный мотив. Так в темное время суток световое шоу и его масштабы создают зрелищность мероприятия, захватывают внимание публики.

Применение проекции в show business повышает рейтинг компании, т.к. оборудование все еще является новшеством и не каждая фирма позволит покупку или аренду 3D проектора. Звуковое сопровождение актуально в топовых клубах, на фестивале, городском событии. Музыкальные исполнители пользуются лазерными установками при выступлении на сцене.

Реклама

Как было сказано ранее, мэппинг не дешевое удовольствие, к тому же требует навыков по умению эксплуатации. Выходом из положения является разделение оборудования на профессиональное и любительское. Сфера рекламы пользуется предоставленной сепарацией для высшего и среднего класса, учитывая запрос заказчика и поставленную задачу.

Правильно созданный ролик без навязчивой рекламы, динамичность и яркость сюжета заинтересует публику, создаст приятное настроение, после чего у покупателя появится мысль: «Почему бы не зайти в отдел?»

Учреждения культуры

В Европе практикуют 3D маппинг в культурных учреждениях: театрах, филармонии. Ни одно представление не обойдется без открытия или завершения мероприятия с цифровой проекцией. Культурные выставки держат цель привлечения населения для освещения истории предметов выставки. Для этого используют современные технологии, такие как мэппинг, которые придают зрелищность и рождают интерес к науке и оснащают знаниями. Эффектность демонстрации позволяет запомнить увиденное, что в интересах культурной сферы.

Технология слияний нескольких проекций зонирует выставочное пространство, разделяя его на отсеки, отображая полезную информацию на перегородках.

Искусство

Цифровая демонстрация на сцене позволяет сэкономить финансовую часть театра, но сохранить зрелищность и разнообразие реквизита. Применение проекции малых форм создает декорации, украшает занавес. Профессиональное использование проецирует орнамент на костюм актера.

Образование

3D mapping применяют в учебной сфере, начиная от детского сада и дошкольного образования, заканчивая ВУЗами и профессиональной подготовкой. Современные музеи и библиотеки также пользуются изобретением.

В детских садах на интерактивном 3D полу дети учат цвета, названия природных объектов (растекающаяся река посреди детской комнаты), животных. Дошкольная категория начинает использовать интерактивные доски и проекции на стену для углубленного изучения материала. В ВУЗах также используют проецирование на стены с целью изучения объектов малых размеров, сложных построений: корабли, фасады. В музеях: для увеличения экземпляра малых размеров, продемонстрировать предмет, который по иным причинам недоступен в реальном просмотре или показ антиквариата, закрытого для публичного просмотра.

Стоимость видеомэппинга

Стоимость оборудования зависит от следующих факторов:

Цена зависит от размера фасада, на который будет производиться 3d mapping и количества проекторов. Чем больше площадь поверхности, тем больше их потребуется. Мощность оборудования также играет роль: яркость видео не должна рассеяться при дневном свете и затускнеть от фонарей в ночное время суток. При сложном монтаже видео для проекции плата взимается дополнительная.

Актуальные тенденции в 3d маппинге

Для маркетинга и бизнеса важно знать тенденцию развития в 3d mapping, сферы, заинтересованные в нем. Рекламная сфера наименее популярна, поскольку цель проекции в эффектности, а не продвижении продукта. Интересно смотреть на сюжет, а не на навязчивую рекламу.
Применение интерактива в образовательной среде набирает рост.
Новое применение в области оздоровительного релакса, т.е. использование звуков, медитационной мелодии, шума природы с целью психологического расслабления.

Прогнозы в развитии маппинга обещают процветание и захват больших сфер применения, также популяризация предвещает снижение цены на оборудование.

Источник

Маппинг данных из реляционной БД

Иногда возникают ситуации, когда решение задачи выборки данных из реляционной БД не укладывается в возможности используемой в проекте ОРМ, например, либо из-за недостаточной скорости работы самой ОРМ, либо не совсем оптимальных SQL запросов генерируемых ею. В таком случае обычно приходится писать запросы вручную.

Проблема в том, что данные из БД (в т.ч. в ответ на JOIN запрос) возвращаются в виде “плоского” двухмерного массива никак не отражающего сложную “древовидную” структуру данных приложения. Работать с таким массивом дальше крайне неудобно, поэтому требуется более-менее универсальное решение, позволяющее привести этот массив в более подходящий вид по заданному шаблону.

Решение было найдено, удобное и достаточно быстрое.

На сколько быстрое

Для оценки скорости работы библиотеки я собрал небольшой испытательный стенд на котором скорость работы моей библиотеки сравнивается со скоростью работы Eloquent. Для замеров использовался пакет phpbench.

Для того чтобы развернуть стенд у себя:

Здесь я использовал инструмент описанный в моей предыдущей статье.

Затем в меню выбираем: 1 Develop, затем: 1 Build, затем 2 Deploy and Up;
Затем запускаем тесты 5. Run tests

В базе 3000 книг. Результаты получились следующие:

benchEloquent — вытаскивает все книги с авторами с использованием Eloquent
benchEloquentId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием Eloquent (10 раз)

benchProc — вытаскивает все книги с авторами с использованием библиотеки
benchProcId — вытаскивает определенную книгу с авторами с использованием библиотеки (10 раз)

Возможно приведенные тесты недостаточно репрезентативны, но разница заметна, как по времени выполнения, так и по расходованию памяти.

Как это работает

Далее, для примера (крайне простого), представим, что у нас имеется БД книг и авторов со следующей структурой.

Задача — вытащить все книги с их авторами.

Запрос будет выглядеть как-то так:

В ответ мы получим примерно такой массив данных.

Для этого немного изменим наш запрос:

Здесь мы в секции SELECT задали алиасы: для полей с данными о книгах алиасы с префиксом ‘book_’, а для полей с информацией об авторах с префиксом ‘author’.

Далее преобразуем ответ БД

$rows — ответ БД в виде массива объектов /stdClass()
$config — ассоциативный массив отражающий структуру данных итогового массива

Источник

Что такое маппинг?

Parallax mapping (параллакс-маппинг; также известен как offset mapping, per-pixel displacement mapping или virtual displacement mapping) — программная техника (методика) в трёхмерной компьютерной графике, усовершенствованный вариант техник bump mapping или normal mapping. Parallax mapping используется для процедурного создания трёхмерного описания текстурированной поверхности с использованием карт смещения (Displacement mapping (англ.)русск.) вместо непосредственного генерирования новой геометрии. Методику «Parallax mapping» условно можно назвать «2.5D», так как она позволяет добавлять трёхмерную сложность в текстуры, не создавая реальные трёхмерные графические структуры. Например, текстура каменной стены будет иметь визуальную объемность, хотя на самом деле геометрически она будет плоской. Parallax mapping был представлен Томомити Канеко (англ. Tomomichi Kaneko) в 2001 году[1]. Parallax mapping полностью исполняется на графических процессорах видеокарты как пиксельный шейдер.

Что же такое видео-меппинг или меппинг-проекция?

В переводе с английского понятие mapping обозначает “нанесение на карту”. В эпоху цифровых технологий, это слово стало использоваться для наименования различных способов нанесения текстур на объекты в компьютерных программах. Соответственно video mapping или mapping projection – дословно “нанесение видео (или проекции) на поверхность”. То есть под видео-меппингом понимается контурная или объемная видео-проекция, с одной или нескольких точек на разнообразные трехмерные объекты и поверхности сложной формы. Можно предположить, что эта технология выросла на базе компьютерного меппинга, который использовался в дизайне, играх или создании три-дэ объектов в архитектуре, фото-, видео- и лазерной проекции, а также аудио-визуальных технологиях создания шоу.

Каким бывает 3D mapping?

Существует условное деление видеомэппинга, исходя из поверхности, на которую проецируется изображение. К наиболее распространенным видам относятся:

архитектурный 3D mapping,

интерьерный 3D mapping (внутри помещений),

объектный 3D mapping или объемные видеоинсталляции на объекты,

лицевой 3D mapping или проекционный мэппинг на лица,

водный 3D mapping (проекции на воде),

3D mapping на деревья.

Архитектурный видеомэппинг (architectural, building mapping) — это 3D-проекция на любой архитектурный объект. При разработке контента шоу (концепции/сценария) отправной точкой является именно архитектура здания и отдельных его элементов, поэтому каждое 3D маппинг шоу уникально и его контент не может быть использован на фасаде другого здания. Благодаря этому различные архитектурные элементы при наложении видеопроекции могут принимать совершенно неожиданные и замысловатые формы, на здании создаются оптические иллюзии, воспринимаемые глазом зрителя.

Интерьерный 3D mapping — объемное изображение проецируется на стены или интерьер. Технологии позволяют превращать стены в любой объемный, самый фантастический и одновременно реалистичный пейзаж, трансформируя и преобразуя пространство.

Источник

Что такое маппинг

Контент-мэппинг это наглядный прием того, что поможет вам структуризировать и понять контент на вашем сайте. Это может быть довольно легко и принести большую ценность для общей контент-стратегии вашего сайта. Ниже мы вам расскажем как начать делать контент-мэппинг.

И так, что же такое контент-мэппинг? Сейчас мы попытаемся с этим разобраться.
По сути это очень похоже на диаграмму связей, но делает упор на контенте как такового сайта. Это помогает изучить и визуализировать контент ваш контент.
А если более точно, контент-мэппинг позволяет вам увидеть как контент помогает или приводит клиента/посетителя к целям, которые ставит ваш сайт и если потребуется помогает увидеть и залатать те дыры, на которых вы теряете пользователей. Это может перевернуть ваше представление о контент-стратегии в целом.

Сейчас мы рассмотрим 2 типа контент-мэппинга, вернее цели которые собой преследует сам контент-мэппинг.

1. Мэппинг вашего контента до цели (До целей клиента и целей посетителей сайта)

2. Мэппинг контента к другому контенту

Мы сфокусируемся на создании работающей карты контента, которая может быть понята и использоваться любым членом команды работающей над разработкой вашего веб-сайта.
Но обратите внимание, что сам этот процесс может привести к запутанности и перегреву мозга. По этому контент-мэппинг должен быть быстрым и простым, как мозговой штурм, но если вы начинаете относиться к к параграфам как «информационным единицам» и к постам в блоге как к «блокам контента» это может быть признаком того, что вы усложняете процесс гораздо больше, чем следовало бы.

Мы не строим site-map, по этому старайтесь сторониться концепции веб-страниц и веб-сайтов. Вы должны сосредоточиться на показном контенте и веб-сайте в целом.

Почему нужно создавать карту контента?
Главной целью создания карты контента является помощь в начале разработки самого контента, с четким фокусированием на достижение какой-либо цели и последующим выбором создаваемого контента. Ниже мы приведем еще несколько примеров зачем вам нужно создавать контент-мэппинг.

Контент-мэппинг помогает с техническими решениями. С четким взглядом на направление и возможными требованиями к контенту сайта, вы можете принимать мудрые решения в том какие технологии вам применять и быть уверенным в том, что CMS выбранная вами будет отвечать требованиям контента.

Контент-мэппинг помогает с общим видением на контент. Через всем понятный язык общения и общее видение того как все работает и стыкуется друг к другу, вы без труда поддержите сотрудничество и генерацию идей как внутри команды, так и между разными командами, работающими над созданием одного и того же сайта.

Контент-мэппинг помогает быстро залатать дыры. Будучи способным визуализировать свой контент, вы вероятнее всего быстро сможете залатать дыры в контенте и тем самым понять что нужно добавить в контент.

Что вам нужно для контент-мэппинга.
Вот то, в чем вы будете нуждаться составляя контент-мэппинг.

Если вы работаете над уже существующим веб-сайтом и редизайном проекта, было бы довольно умно сначала провести аудит контента, что бы понять какой контент уже существует на сайте. Это может показаться не самым увлекательным занятием, но изучение уже готового контента, который может быть использован в ваших же целях и целях вашего клиента, сэкономит в дальнейшем просто кучу времени и маленький вагончик.

Для этого подойдет любой сервис для создания диаграмм или ассоциативных(интеллект) карт.

Две ваши первые карты контента должны быть линейными. И если быть честным, это не совсем то и карты, а скорее соединенные листки.
Первая карта будет содержать цели вашего клиента. Вторая карта будет показывать цели посетителей веб-сайта.

1. Цели клиента.
Мы должны разметить цели клиента на контенте который будет достигать этих целей.
Вот пример такого мэппинга.

2. Цели посетителей сайта.
На второй карте вам понадобится составить цели посетителй сайта.
Вот пример такого мэппинга.

Как вы видите на примерах выше, некоторые цели клиентов и пользователей могут приводить к множественным результатам. Это отлично, чем больше результатов, тем лучше, тем самым мы можем потом удовлетворять их потребности более чем одним способом.

Вам нужно понять 2 вещи из этих карт:
Идея и смысл контента который вам нужно создавать, так как и список любого контента который вы можете без труда использовать.

Ярлыки на контент. Это должны быть обыкновенные пометки к примеру FAQ и т.п.

Карта ниже показывает отношение одного контента в контексте понимания другого на вашем сайте, так же как и на других сайтах.

Главное, что вам нужно понять на это карте, то как каждая тема имеет прямое отношение другой теме. Можете определить какие части контента могут усилить части другого контента? Можете увидеть возможные классификации контента?

Вот простой пример того, как вы можете разметить контент на вашем веб-сайте:

Вот несколько советов для того, что бы получить всё возможное с ваших карт контента.

Дайте людям посмотреть на них. Если каждый член команды посмотрит на карту контента, это поможет всей команде получить лучшее представление о том как будет выглядеть контент сайта. К тому же такой подход позволить команде оценить карту контента и позволит вам получить отзывы или ценные предложения о самом контенте.

Используйте карту, что помочь сделать тех. решения. Видя какой контент будет опубликован на сайте, вы сможете понять на какой платформе будет использоваться ваш контент и какие тех. изменения вам понадобятся в будущем.

Обновляйте карту контента. Маловероятно, что контент на вашем сайте будет оставаться релевантным на период разработки сайта и его дальнейшего существования.

Следовательно, вам нужно регулярно сравнивать и анализировать ваши существующие цели с потенциально новым контентом, что бы быть уверенным в том, что вы следуете в верном направлении.

Как только вы закончите свою карту контента, вы сможете держать свой контент слаженным с сервисами проджект-менеджмента или со специальными сервисами заточенными на менеджмент контента.

Источник

Введение в Example Mapping

Прежде чем взяться за работу над user story, очень важно определить для себя критерии приемки. Это можно сделать, когда вы детализируете бэклог или планируете ближайший спринт. Некоторые команды для этого проводят специальные встречи, которые называются 3 Амиго (подробнее о них в прошлой статье), митинги, kick-off по спецификации или встречи-исследования.

Как не назови, большинству команд это дается с трудом. Главная сложность в том, что такие встречи неструктурированы, а их результат непонятен. Они отнимают много времени и попросту скучные. В итоге, сессии становятся нерегулярными или от них совсем отказываются.

Но есть простой способ сделать такие встречи короткими и очень продуктивными. И называется этот способ Example Mapping или составление карт тест-кейсов.

Как это работает

Конкретные тест-кейсы (примеры) — это отличный способ исследовать предметную область. Они могут стать хорошей основой для ваших приемочных тестов. Когда мы обсуждаем тест-кейсы, всплывают и другие аспекты, которые тоже нужно проговаривать.

Для начала на желтом стикере нужно записать саму историю и поместить в верхнюю часть доски. Далее, на синих стикерах указываем каждый из критериев приемки или правил, которые у нас выработались ранее. Синие карточки размещаем под желтой.

Каждое правило обычно можно проиллюстрировать несколькими тест-кейсами. Для каждого тест-кейса свой зеленый стикер, который помещается под соответствующее правило.

Пока составляем карту и обсуждаем кейсы, могут возникнуть вопросы, на которые никто из присутствующих не может ответить. Их фиксируем на красных стикерах и продолжаем обсуждение.

Встреча продолжается до тех пор, пока все не убедятся в том, что история полностью понятна, или кончится выделенное на неё время.

Мгновенная обратная связь

В процессе такого разговора легко и быстро строится визуальное представление о текущем понимании истории.

Думать за ограниченное время

Группа из нескольких амиго должна составлять понятную историю приличного размера примерно за 25 минут.

Если у вас не получается уложиться в выделенное время, то возможно несколько вариантов:

Matt Wynne из Cucumber предлагает участникам встречи через 25 минут проголосовать, готова ли история для передачи в разработку. Даже если некоторые вопросы остались нерешенными, команда может принять решение, что неопределенности не так много, и ее можно дорабатывать по ходу дела.

Выгода

Example mapping помогает сменить масштаб и сосредоточиться на мельчайших фрагментах поведения истории. Составляя карту, можно выделить правила, найти суть желаемого поведения, а остальное отложить на потом. Из-за такой тщательности исследования example mapping действует как фильтр, не давая большим жирным историям попасть в спринт, чтобы потом преподнести неприятные сюрпризы в последнюю минуту. К тому же этот подход экономит время и помогает поддерживать вовлеченность в процесс заинтересованных людей.

Некоторым кажется, что 3 амиго должны написать приемочные тесты во время этой встречи (например сценарии для Cucumber). В принципе, в некоторых случаях это может иметь смысл, но чаще такой подход будет только отвлекать от истинной цели разговора.

Понятно, откуда берется такое мнение: очевидная цель состоит в том, чтобы взять user story, у которой уже есть некоторые заранее определенные критерии приемки, и найти тест-кейсы, которые можно превратить в приемочные тесты.

Настоящая же цель в том, чтобы достичь общего понимания того, что нужно для создания истории. Можно быстро двигаться к это цели и без высоких технологий.

Упрощайте запись

Поэтому вместо того, чтобы использовать формальные сценарии Gherkin, просто попробуйте быстро собрать список тест-кейсов, используя соглашение об именовании.
Например:

Если результат («тогда») неясен, пример не получится, зато получится вопрос.

Известные неизвестные

Если разговор начинает идти по кругу, значит информации недостаточно. Возможно, на встрече нет нужного человека, или нужно провести какое-то исследование или воспользоваться Spike.

Вместо того, чтобы выслушивать мнение каждого участника о том, каким с их точки зрения должен быть результат, просто запишите вопрос на красной карточке и двигайтесь дальше. Так неизвестное превратится в известное неизвестное. Это большой прогресс.

По опыту даже этот аспект составления карт примеров может превратить встречи 3-х Амиго из скучных в быстрые и продуктивные.

Кто должен участвовать?

Минимум — это ваши 3 амиго: разработчик, тестировщик и владелец продукта (бизнес-аналитик). Это всего лишь минимум. Кроме этого, можно пригласить кого-то из эксплуатации, специалиста по UX или еще кого угодно, кто имеет отношение к обсуждаемой истории. Любой, кто может помочь найти новые вопросы или превратить вопросы в ответы во время беседы, будет полезен.

Пока вы осваиваете эту технику, удобно найти кого-то на роль фасилитатора. Его формальная задача будет в том, чтобы все сказанное сразу же записывалось на стикеры. Тест-кейсы и вопросы быстро обсуждаются во время сессии, и требуется дисциплина, чтобы своевременно записывать их на стикерах, чтобы видеть, о чем идет речь.

Итак, когда писать на Gherkin?

Не поймите неправильно, в использовании Gherkin есть огромная ценность, особенно в первые дни проекта, когда вы вырабатываете общий язык. Жизненно важно, чтобы сценарии были выражены так, чтобы все в команде верили им.

Но для описания тест-кейсов таким образом требуется иной способ мышления. Нужно не просто решить, какие кейсы попадают в рассматриваемую область, и установить для них общие правила.

Для команды, которая работает с достаточно зрелым доменным языком, владельцу продукта выгоднее тратить свое время и энергию на составление карт, а задачу написания Gherkin оставить двум другим амиго. После того, как они разработают спецификацию Gherkin, владелец продукта сможет дать фидбек. Задавая себе вопрос: «Я бы так написал?» можно проверить, насколько эффективным было составление карты с точки зрения передачи знаний о продукте своим амиго.

Как часто это делать?

На практике рекомендуется встречаться через день. Просто выберите одну user story и уделите ей 25 минут внимания, а затем возвращайтесь к работе. Если попытаетесь сделать больше, только зря потратите энергию.

Но у меня распределенная команда!

Для этого уже придумали решения, например, списки стикеров в Google keep или онлайн-доски с цветными стикерами. Можно использовать mind-map. Главное, чтобы вам было просто и быстро работать, чтобы вы могли сосредоточиться на разговоре.

Несколько заключительных советов

Важно четко различать правила и тест-кейсы, прежде чем использовать example mapping. Для этого есть забавное упражнение.

Помните, конечная цель такой встречи — обнаружить то, что вы еще не знаете. Глупых вопросов не бывает, все они помогают по-настоящему исследовать проблему.

Работая по этой методике вы обнаружите, что правила создают естественные линии развития вашей истории. Постарайтесь спокойно относится к вопросам, разделяйте их и откладывайте в сторону. Тогда сможете сосредоточиться на решении основной проблемы. Усложнить и довести до идеала можно и позже.

О практике 3 Амиго для проработки требований и построении карт тест-кейсов мы будем говорить на конференции QualityConf. Кроме того, в списке принятых докладов есть и другие крайне интересные практические подходы для создания качественного IT-продукта. Конференция QualityConf впервые пройдет в рамках фестиваля РИТ++ 27 и 28 мая, успевайте присоединиться.

Источник

Nhibernate: Варианты маппингов, варианты запросов

В этой статье я решил собрать воедино всю ту информацию, к которой я регулярно обращаюсь, роясь в интернете либо в коде. Это маппинги и связи в NHibernate. Этакая статья-памятка будет. Я решил её слишком сильно не перегружать, (к примеру про NHibernate Queries я написал очень мало), и поэтому в каждом заголовке будет ссылка на статью (на английском), на которую я опирался, создавая статью-памятку. Надеюсь, она будет полезна и вам.

Варианты маппингов.
1.XML — файлы

Самый первый из разработанных маппингов.
Плюсы:
+ Есть множество примеров в интернете.
+ Все остальные способы (Attributes и Fluent) сводятся к получению этих xml файлов.
Минусы:
— Полностью отсутствует intellisense(!).
— Отсутствует валидация во время компиляции.

Ну что ж, давайте рассмотрим его.
После установки NHibernate, добавьте в папку Models->NHibernate файл Nhibernate.cfg.xml

Я работаю с SQL Server, поэтому выбрал SqlClientDriver. Если вы работаете с другой базой данных, то список NHibernate.Driver’ов можно посмотреть тут NHibernate.Driver
Так как у меня SQL Server 2008 стоит, я выбрал MsSql2008Dialect, все диалекты можно посмотреть тут SQL Dialects
Создайте в SQL Server БД NhibernateTutor и пропишите строку подключения. В этой статье я не буду создавать таблицы, они будут генерироваться сами, NHibernate’ом.

Далее добавим в папку Models класс Book.cs

(P.S. Все его поля должы быть virtual – это требование необходимо для lazy load (ленивой загрузки) и для отслеживания NHibnerate’ом всех изменений в объектах.)

После того, как создали xml-маппинг, создадим в корневом каталоге класс NHibernateHelper.cs.

Более подробная информация про настройку ISessionConfiguration здесь ISessionFactory Configuration

В конце всех этих операций, должны были быть созданы следующие файлы.

Давайте сейчас посмотрим, как NHibernate создаст в БД таблицу Book. Создадим в папке Controllers класс HomeController и напишем следующий код.

Как будет выглядет View нас сейчас не интересует, пусть будет пустой. Запускаем приложения, заходим в БД SQL Server и (вуаля!) видим в БД NhibernateTutor таблицу Book. Там можно поменять типы данных по своему усмотрению (nvarchar(255) сделать nvarchar(MAX), но не int!). Пока не будем заполнять её данными, давайте вначале настроим связи (когда появится связь один-к-одному, будет вылетать ошибка о том, что таблице Mind не соответсвует таблица Book) или заполните данными а затем удалите.

Теперь перейдем к настройке отношений между таблицами.

Многие-к-одному (один-ко-многим)

Так, ну что тут можно сказать? Мы использовали тег «bag» так как у нас IList, column=«Series_id» создает в таблице Book столбец Series_Id, остальное было сказано выше.

Один-к-Одному

А вот тут уже интересно! constrained=«true» означает, что для каждой записи таблицы Book должна существовать запись в таблице Mind, то есть Id таблицы Book должен быть равен Id таблицы Mind. Если вы попытаетесь сохранить объект Book, забыв про таблицу Mind, то Nhibernate выдаст исключение, что он не может сохранить данные. То есть предварительно нужно создать объекту Book объект Mind. Постоянно создавать объект Mind очень утомительно, поэтому при создании объекта Book при сохранении у меня инициализирует объект Mind кодом ниже, а заполнить таблицу Mind я всегда успею.

Cascade = «All» При сохранении, изменении, удалении таблицы Book также сохраняется, изменяется, удаляется таблица Mind. Итак, мы создали все связи, пора проверить их, сохранив, отредактировав или удалив данные. Подробная информация под спойлером ниже.

Давайте создадим тестовое приложение, которое будет сохранять данные в БД, обновлять и удалять их, изменив HomeController следующим образом (Ненужные участки кода комментируем):

и изменим представление следующим образом:

2. АТРИБУТЫ
Является Дополнением (add-in) к Nhibernate.
Плюсы:
+ Не нужно создавать отдельные файлы (*.hbm.xml), пишите атрибуты сразу над полями класса, то есть сущности и маппинги находятся рядом.
+ Поддрежка Intellisense 50/50(!). Есть подсказки для написания аттрибутов (таких как Name), но нет для его свойств, которые представлены в виде строки.
+ Легко перейти с xml-файлов на Атрибуты.
Минусы:
— Ухудшается удобочитаемость кода.
— Отсутсвие валидации во время компиляции.
— У свойств, состоящих из более 1 атрибута следует прописывать индексы.

Что следует заметить? Первое, над каждым свойством, который вы хотите замапить, должны быть атрибуты. Второе, вы обратили внимание на индексы Id(0. ) и Generator(1. )? Индексы нужно применять для свойств, которые состоят из более чем одного атрибута. Это связано с тем, что NHMA генерирует *.hbm.xml файлы на «лету» из атрибутов, и он должен знать в каком порядке выписывать xml-элементы. (К сожалению, порядок атрибут не поддерживается с помощью reflection).
Удалим из БД таблицу Book (можно и не удалять, это для проверки.) Запустим проект, и если в БД не было таблицы Book, то она создастся.
Про отношения не буду писать, так как синтаксис такой же как и у *.hbm.xml файлов, единственное различие, что для коллекций нужно прописывать индексы.

2.1 Отношения (В таблицах)
Многие-ко-многим

Многие-к-одному, один-ко-многим

Один-к-одному

3. Mapping ByCode
Плюсы:
+ Не требуются дополнительных библиотек (как в случае с аттрибутами)
+ Поддрежка Intellisense 100(!).
+ Не требуются *.hbm.xml-файлы и Nhibernate.cfg.xml
+ Взяли лучшее у Fluent-Nhibernate, (лямбда-выражения) и сделали синтаксис под *.hbm.xml — файлы.
Минусы:
— Убрали у cascade Save-Update свойство (можно использовать Cascade.Persist, но всё-таки).
— Структура (в частности отношения между классами) не совсем точно соответствует элементам *.hbm.xml — файлов.

Заметили тенденцию? С каждым способом убирается один из файлов для Nhibernate. В xml-файлах были *.hbm.xml файлы и nhibernate.cfg.xml файл, в Attributes стали не нужны *.hbm.xml файлы, в Mapping byCode уже стал не нужен nhibernate.cfg.xml. Интересно, что будет уберут в новом способе (да и будет ли он вообще?).

Класс Book и его маппинг должны выглядеть следующим образом.

3.1 Отношения (В таблицах)
Многие-ко-многим

Многие-к-одному, один-ко-многим

Один-к-одному

4. FLUENT
Он предлагает альтернативу стандартным отображения XML- файлов NHibernate. Вместо того, чтобы писать XML-файлы, вы пишете маппинги в строго типизированных C# коде (через лямбда-выражения). Благодаря этому есть рефакторинг, улучшается читаемость и легкость написания кода.
Плюсы:
+ 100% поддержка intellisense!
+ Великолепная документация Fluent-Nhibernate
+ Валидация во время компиляции
+ Не нужно создавать файл Nhibernate.cfg.xml, все настройки, включая строку подключения, можно прописать в NhibernateHelper.
Минусы:
— По сравнению с другими версиями NHibernate немного непривычный синтаксис маппинга.

В этом NhibernateHelper.cs следует отметить, что теперь строку подключения к БД мы прописываем здесь. И да, тут присутсвеют лямбда-выражения.

Заполним класс Book.cs

и создадим к нему маппинг-класс

Далее создадите в папке Controllers класс HomeController и напишем следующий код.

Создайте любую View, и после запуска приложения в SQL Server будет создана таблица Book.

4.1 Отношения (В таблицах)
Многие-ко-многим

Многие-к-одному, один-ко-многим

Метод References применяется на стороне «Многие-к-одному», на другой стороне «Один-ко-многим» будет метод HasMany.

Варианты запросов (NHibernate Queries)

Запрос по идентификатору

Lists with restrictions

Я хотел сделать аналогичные запросы по NHibernate Query, такие как Joinы, Projecting и другие, но оказалось, что про это уже есть превосходнейшие статьи NHibernate Queries и NHibernate More Queries

Если вам интересен QueryOver, то виды его запросов можно посмотреть тут QueryOver in NH3

Статья подходит к концу, и мне хотелось завершить её следующим материалом.

Lazy и eager-loading («Ленивые» и «Жадные» загрузки)
Lazy loading и eager loading — это методы, которыми пользуется NHibernate для загрузки необходимых данных в navigation properties сущности
->Lazyloading — ленивая загрузка. При первом обращении к сущности (Book), соответствующие связанные данные не загружаются. Однако, при первом обращении к navigation property (Book.Genres), связанные данные загружаются автоматически. При этом к базе совершается множество запросов: один для сущности и по одному каждый раз при загрузке данных.

-> Eagerloading — жадная загрузка. Данные загружаются при обращении к сущности. Обычно это сопровождается запросом join, который возвращает все данные.

Для «жадной» загрузки NHibernate использует Fetch strategies.

Давайте рассмотрим EagerLoading и LazyLoading загрузки, на примере Query Over.
—Query Over — код Lazyloading загрузки—

—Query Over — код EagerLoading загрузки—

как вы видете, мы не использовали LeftJoin как в предыдущем примере, потому что Fetch сразу привязывает к объекту Book все данные.

Про Fecth — стратегию вы можете почитать здесь Nhibernate Fetch strategy а про маппингы с использованием lazy или eager loading — здесь Аттрибуты lazy, fetch и batch-size. Также есть статья на NhibernateInfo — lazy-eager loading

Статья подошла к концу, спасибо за внимание.

Источник