postcard

а можно всегда в бизнесе ездить? 😭

последние две недели так прошли

улицы Бенгази выглядят сейчас вот так. После свержения Муаммара Каддафи Ливия долгое время находилась в политическом кризисе. Сегодня обстановка в стране непростая, но гражданской войны уже нет, и противоборствующие стороны стали ближе друг к другу. Вместе с тем, западные страны, которые «вошли» в Ливию, на самом деле не решали и не решают проблемы, а усугубляют их. Это, в том числе, касается и представителей ООН. При этом между людьми в стране сейчас нет никакого противостояния. И это сказывается на увеличении привлекательности государства с инвестиционной и туристической точек зрения. Сейчас ведется реконструкция городской набережной и итальянского квартала, где стоят разрушенные в ходе боев с террористами из ИГИЛ дома.

да. немного простовато, но в данном случае — простота украшение проекта, так как финансирования минимум, а разрушенных домов сотни. не всегда нужно выдумывать что-то гениальное красивое, иногда задача архитектора сделать что-то простое, чтобы людям было где жить и проект пошел в реализацию.

воть такое еще, это рендеры для итальянского квартала в Ливии. проект в Бенгази, восстановление кварталов разрушенных войной основная просьба заказчика - сохранить индентичность восточной архитектуры с отсылкой на историю, без применения сложных решений

Воть и проект для Бенгази в Ливии 🌟

есть проблема: я понимаю, что если начну снимать смешные ролики, я могу на этом подняться в инстаграме, потому что развлекательный контент у меня залетает неплохо. а вот образовательно - архитектурный нет( и я грущу

мы такие нишевые, просто ужас

так выглядит нож в спину от компании………..

за полгода собирала два альбома для ДГП (для не знающих — департамент градостроительной политики Москвы) и каждый раз это просто какой-то аттракцион, есть ощущение что Москва дико троллит архитекторов, потому что каждый раз требования разные, то им не нрав визуализации ночные, то им нужна одна штука, то им парочка нужна. То им шапки подавай на зданиях, то карнизный горизонт… буе

Каждый день в ДГП новый креатив. Ждем 2102 год!

🚀НАШИ СТУДЕНТЫ — НАША ГОРДОСТЬ!

Большое счастье делиться успехами наших учеников!

Сегодня рассказываем вам о нашем выпускнике — Ване Куприенко🥹 Ваня дружит с нашей школой уже более 2 лет: это знакомство переродилось в настоящую профессиональную дружбу! 🏆Ваня, мы тебя все поздравляем с защитой диплома! Так держать! Не сдаваться! Идти только вперёд! Давайте поддержим Ваню в комментариях! И поблагодарим Наташу Саркисову — преподавателя арт.бродский🙏🏻

Дорогие наши ученики, присылайте нам свои истории, делитесь победами!

Мы только рады разделить с вами важные моменты, школа арт.бродский

Этот парень вырос у меня на глазах. Горжусь учить таких старательных и упорных ребят! 🥺💘

Когда я стану знаменитым архитектором, буду помнить каждого кто не подписался на мой канал🐸

по просьбе моего брата Армана, публикуем

готовимся к +0 к числу подписчиков ведите себя прилично

я хочу вести архитектурный канал, но одновременно не хочу этот канал делать чисто архитектурным, потому что часть людей здесь ценит мемасики и прикольчики. как мне быть?????

сделала кластеризатор для своей магистерской, расскажу как он устроен 🤓 задача была: взять данные о зданиях в Ереване и автоматически разбить их на группы — морфотипы, то есть кластеры зданий, похожих друг на друга по форме и контексту. признаков взяла восемь: этажность, площадь, год постройки, флаг «внутри исторической границы Конда» + четыре параметра про улицы вокруг здания (насколько мелкая уличная сетка, плотность перекрёстков, доля пешеходных путей, общая плотность улиц). дальше пайплайн такой: нормализация через RobustScaler — чтобы разные единицы измерения (этажи, метры, годы) не давили друг на друга, и чтобы выбросы не ломали масштаб снижение размерности через UMAP — сжимает 8 признаков в 2D, сохраняя структуру похожести кластеризация через HDBSCAN — сам находит плотные скопления, не нужно заранее задавать число кластеров. прогнала grid search по 54 конфигурациям параметров, чтобы найти оптимум часть зданий HDBSCAN не смог уверенно отнести ни к одному кластеру (это нормально, ~17%) — доразметила их через KNN по ближайшим соседям, чтобы получить 100% покрытие в итоге на пилоте (1651 здание, Конд + таманяновский центр) вышло 4 устойчивых морфотипа, и качество разделения получилось прям хорошее — гораздо выше нормы. кайф в том, что один и тот же алгоритм без всяких ручных настроек одинаково хорошо сработал и на вернакулярной хаотичной ткани, и на регулярной таманяновской сетке