Машина не найдена ни рядом ни в соседних районах яндекс такси

Рядом нет машин? Водитель приедет из другого района

Придётся немного доплатить — зато вы точно уедете домой с дачи

Иногда нужно вызвать такси, а рядом ни одной свободной машины. Так часто бывает на окраинах или за городом — где водителей меньше, чем в центре. Например, если вы хотите уехать к себе домой, в Москву, после выходного в Подмосковье. Или доехать от дачи под Сестрорецком до ближайшего метро в Петербурге. Раньше в таких случаях приложение сообщало, что машин нет — приходилось обзванивать диспетчерские и долго ждать возможности уехать. Теперь всё проще. Яндекс.Такси найдёт машину — но не рядом, а в районе подальше.

Как это выглядит у пользователя

Дополнительно включать в приложении ничего не нужно. Оно само поймёт, что рядом машин нет, но они есть в близлежащем районе. Рядом со стоимостью заказа появится фиолетовая молния.

Фиолетовая молния означает, что поездка дороже, чем обычно: из-за повышенного спроса или доплаты водителю

Если водитель поедет к вам издалека, поездка выйдет дороже: нужно доплатить ему за долгий путь к пользователю. Сколько — зависит от города, расстояния и других деталей. Оплатить заказ, который взял водитель из соседнего района, можно только безналичным способом.

Отменить вызов бесплатно можно в течение пяти минут. Позже, когда таксист уже проделал большой путь, с вашей карты спишется стоимость отмены. Для каждой поездки она своя, но приложение предупредит о ней заранее.

Как это выглядит у водителя

Заказ из другого района приходит в водительское приложение Таксометр с пометкой «Платная подача». Он видит, как далеко придётся ехать, сколько ему за это доплатят. И сам решает, принять такой заказ или отклонить.

Новая система распределения заказов, которая позволяет искать машину в соседних районах, заработала на всей территории России в последних версиях Яндекс.Такси для iOS и Android.

Источник

Как в Яндекс.Такси ищут машины, когда их нет

Хороший сервис для заказа такси должен быть безопасным, надёжным и быстрым. Пользователь не станет вдаваться в детали: ему важно, чтобы он нажал кнопку «Заказать» и как можно быстрее получил машину, которая доставит его из точки А в точку Б. Если рядом нет машин — сервис должен сразу об этом сообщить, чтобы у клиента не складывалось ложных ожиданий. Но если плашка «Нет машин» будет высвечиваться слишком часто, то логично, что человек просто перестанет пользоваться этим сервисом и уйдёт к конкуренту.

В этой статье я хочу рассказать о том, как при помощи машинного обучения мы решали задачу поиска машин на территории с малой плотностью (проще говоря — там, где, на первый взгляд, нет машин). И что из этого вышло.

Предыстория

Про ETA в пине, расчёт цены и выбор наиболее подходящего водителя мы уже писали. А это история о поиске водителей. Когда создаётся заказ, поиск происходит два раза: на пине и на заказе. Поиск на заказе проходит в два этапа: набор кандидатов и ранжирование. Сначала находятся свободные водители-кандидаты, ближайшие по дорожному графу. Потом применяются бонусы и фильтрации. Оставшиеся кандидаты ранжируются, и победителю приходит предложение заказа. Если он соглашается, то назначается на заказ и едет к точке подачи. Если отказывается, то предложение приходит следующему. Если кандидатов больше нет, то поиск запускается заново. Это продолжается не более трёх минут, после чего заказ отменяется — сгорает.

Поиск на пине похож на поиск на заказе, только заказ не создаётся и сам поиск выполняется лишь один раз. Также используются упрощённые настройки числа кандидатов и радиуса поиска. Такие упрощения нужны, потому что пинов на порядок больше, чем заказов, а поиск — довольно тяжёлая операция. Ключевой момент для нашей истории: если во время предварительного поиска на пине подходящих кандидатов не нашлось, то мы не разрешаем сделать заказ. По крайней мере, раньше было так.

Вот что видел пользователь в приложении:

Поиск машин без машин

Однажды у нас появилась гипотеза: возможно, в некоторых случаях заказ всё же можно выполнить, даже если на пине не нашлось машин. Ведь между пином и заказом проходит какое-то время, а поиск на заказе более полный и иногда повторяется несколько раз: за это время свободные водители могут появиться. Ещё мы знали обратное: если водители нашлись на пине, то ещё не факт, что они найдутся при заказе. Порой они исчезают или все отказываются от заказа.

Чтобы проверить эту гипотезу, мы запустили эксперимент: перестали проверять наличие машин во время поиска на пине для тестовой группы пользователей, т. е. у них появилась возможность сделать «заказ без машин». Результат получился довольно неожиданным: если машина не находилась на пине, то в 29% случаев она находилась позже — при поиске на заказе! Более того, заказы без машин не сильно отличались от обычных по частоте отмен, оценкам и прочим показателям качества. Число заказов без машин составило 5% всех заказов, но чуть более 1% всех успешных поездок.

Чтобы понять, откуда берутся исполнители этих заказов, посмотрим на их статусы во время поиска на пине:

Добавим надёжности

Дополнительные заказы — это замечательно, однако 29% успешных поисков означают, что в 71% случаев пользователь долго ждал и в итоге никуда не уехал. Хотя с точки зрения эффективности системы в этом нет ничего ужасного, но на самом деле, пользователь получает ложную надежду и тратит время, после чего расстраивается и (возможно) перестаёт пользоваться сервисом. Чтобы решить эту проблему, мы научились предсказывать вероятность того, что машина на заказе будет найдена.

Использование модели позволяет аккуратней создавать новые заказы, не обнадёживать человека напрасно. То есть регулировать соотношение надёжности и числа заказов без машин с помощью precision-recall модели. Надёжность сервиса влияет на желание и дальше пользоваться продуктом, т. е. в итоге всё сводится к числу поездок.

Одна из базовых задач в машинном обучении — задача классификации: отнести объект к одному из двух классов. При этом результатом работы алгоритма машинного обучения часто становится числовая оценка принадлежности к одному из классов, например оценка вероятности. Однако действия, которые совершаются, обычно бинарные: если машина будет — то даём заказать, а если нет — то нет. Для определённости назовём моделью алгоритм, который выдаёт числовую оценку, а классификатором — правило, которое относит к одному из двух классов (1 или –1). Чтобы на основе оценки модели сделать классификатор, нужно подобрать порог оценки. Как именно — сильно зависит от задачи.

Предположим, мы делаем тест (классификатор) на какую-то редкую и опасную болезнь. По результатам теста мы или отправляем пациента на более подробное обследование, или говорим: «Здоров, иди домой». Для нас отправить домой больного человека гораздо хуже, чем зря обследовать здорового. То есть мы хотим, чтобы тест срабатывал для как можно большего количества реально больных людей. Эта величина называется recall =. У идеального классификатора recall равен 100%. Вырожденная ситуация — отправлять на обследование всех, тогда recall тоже будет 100%.

Бывает и наоборот. Например, мы делаем тестирующую систему для студентов, и в ней есть детектор списывания. Если вдруг на какие-то случаи списывания не сработает проверка, то это неприятно, но не критично. С другой стороны, крайне плохо незаслуженно обвинять студентов в том, чего они не совершали. То есть нам важно, чтобы среди положительных ответов классификатора было как можно больше правильных, возможно, в ущерб их количеству. Значит, нужно максимизировать precision = . Если срабатывания станут происходить на всех объектах, то precision будет равен частоте определяемого класса в выборке.

Если алгоритм выдаёт числовое значение вероятности, то, подбирая разные пороги, можно добиться разных значений precision-recall.

В нашей задаче ситуация следующая. Recall — число заказов, которое мы можем предложить, precision — надёжность этих заказов. Вот так выглядит precision-recall кривая нашей модели:

Есть два крайних случая: не разрешать заказывать никому и разрешать заказывать всем. Если не разрешать никому, то recall будет 0: мы не создаём заказов, но зато никакой из них не станет провальным. Если разрешать всем, то recall будет 100% (мы получим все возможные заказы), а precision — 29%, т. е. 71% заказов окажутся плохими.

В качестве признаков мы использовали различные параметры точки отправления:

Подробнее о признаках

Концептуально мы хотим различить две ситуации:

Поэтому хорошими фичами оказались различные показатели системы в окрестностях точки А:

В качестве алгоритма обучения модели применяли CatBoost. Для обучения использовали данные, полученные из эксперимента. После внедрения пришлось собирать обучающие данные, иногда позволяя небольшому числу пользователей делать заказ вопреки решению модели.

Итоги

Результаты эксперимента получились ожидаемыми: использование модели позволяет значимо увеличить число успешных поездок за счёт заказов без машин, но при этом не просадить надёжность.

На данный момент механизм запущен во всех городах и странах и с его помощью происходит около 1% успешных поездок. Причём в некоторых городах с небольшой плотностью машин доля таких поездок доходит до 15%.

Источник

Приложение Яндекс.Такси не вызывает такси

Всем счастливого нового года!

Спешу обратиться за советом и помощью. У меня перестало работать приложение Яндекс Такси.

Все данные отображаются (время на булавке, тариф и повышение тарифа, пробки, местоположение), однако после нажатия на «Вызвать такси» сразу появляется сообщение «Машина не найдена».

Независимо от тарифа, местоположения, пункта назначения и любого другого параметра, доступного к изменению.

Началось с 24 декабря и продолжается по сей день на смартфоне Samsung A5, Android 7.0, Яндекс Такси 3.50.1 от 18.12.2017 сборка 15759

Я писал в отзыве к приложению, писал в обращении в самом приложении и на сайте, писал письма на support@taxi.yandex.ru и blogs@taxi.yandex.ru. В ответ получил лишь отписку, что «неполадок нет, проверьте ещё раз».

Вот из-за такого отношения пригорело у меня сильно.

Вроде бы мелочь, возьми и пользуйся другими приложениями, но дело в том, что мне было удобно и даже нравилось, а сейчас я просто напросто даже воспользоваться не смогу.

Я было решил, что это какой-то бан аккаунта, однако же с подобным столкнулись некоторые знакомые, так же владельцы самсунгов.

Уж не знаю куда ещё мне написать, так что просто жалуюсь на пикабу.

Коментарии, как водится, добавил.

UPD: Проверял на iOS 10 (iPhone 5s) с тем же Яндекс Паспортом, подобного поведения не было. Сборка поиложения от 17.12.2017.

В общем друг такая же фигня была, только сейчас разобрался изза чего, вероятнее всего у Тебя как и у мен отдельно прописан DNS сервер Ad-block либо стоит приложение адблок, как только я убрал днс все сразу заработало

Знакомый, столкнувшийся с подобным поведением приложения 31 декабря, сообщил, что такси успешно заказывается в другом городе. Все настройки остались, id один и тот же.

Ещё на Samsung A3 2016 проявлялось то же самое с 26 декабря, но с 31 декабря успешно заработал заказ. Настройки не менялись, id не менялся, город не менялся. Просто заработало и всё.

@Yandex.Taxi, свою проблему решил самостоятельно, был конфликт настроек от старой версии.Должно было сброситься при обновлении, но не сбросилось.

Очистка кэша и данных приложения, переустановка, установка предыдущих версий и тп не решали проблему.

Для решения отключил все архивации (google, samsung) и автовосстановления настроек приложений в настройках (google). Затем очистил данные и кэш, удалил приложение и вручную нашёл и удалил все файлы, относящиеся к приложению. Перезагрузил смартфон и установил приложение с нуля.

Запросил заказ и мне была предложена машина.

Благодарю за уделённое время.

Здравствуйте! Действительно, вы нам уже сообщали об этой проблеме. Но мы не забыли о вас, а продолжаем выяснять, что может быть причиной. Когда разберёмся, то обязательно ответим вам 🙂

Могу ошибаться, но оно вроде так работает. Если нет свободных машин, то пишет «машина не найдена». В этом случае надо подождать минут 10-15, пока кто-нибудь не освободится.

А пока ждёшь, открыть приложение рутакси, чтобы сравнить цены. (не реклама, все так делают)

Не брат

Доброе дело спустя год

В прошлом году мы установили два стенда со скакалками в центре Челябинска. Любой желающий может взять скакалку и попрыгать.
Прошло достаточно много времени, и я хочу поделиться наблюдениями.

Стенды функционируют, скакалки пропадают, но не фатально. Потери на Алом Поле составляют в среднем 13 скакалок в месяц, на стадионе Локомотив примерно в 8 раз меньше.

Так выглядит стенд, когда мы месяц не были в парке.

Самый неприятный случай был, когда мы приехали на площадку через несколько дней после того, как навели там порядок. И обнаружили на нём одну скакалку.

По моим наблюдениям пакостят в основном школьники. Оказывается, многие из них даже не догадываются, для чего скакалки нужны. Я неоднократно наблюдал, как они перекидывают их через турник и качаются, некоторые размахивают ими и стучат ими по опорам турников. Иногда бегают с ними по газонам и бросают где попало (мы находили в округе).

Обычно я подхожу и рассказываю, для чего нужны скакалки. Бывает, что у ребят появляется интерес, тогда я могу показать несколько трюков и чему-то научить.

Какие бы потери не происходили, мы регулярно пополняем наличие на обоих стендах.

В хорошую погоду прыгают довольно много, одновременно бывает 10-15 человек. Причем это люди всех возрастов.

Сначала скакалки были разноцветными без какой либо закономерности. А потом мы додумались соотнести цвета в зависимости от длины.

Теперь пользоваться ими стало удобнее, а также контролировать наличие. Если кто-то присылает фотку с состоянием стенда, сразу легко оценить, каких скакалок не хватает, чтобы пополнить наличие.

Зимой рядом со стендом нагребли большую кучу снега, поэтому когда она начала таять, пришлось на три недели убрать скакалки, чтобы они не валялись в грязи (когда я проектировал стенды, то не додумался крючки разместить выше, чтобы скакалки не касались земли).

Когда подсохло, то скакалки мы повесили на место, а на землю постелили резиновые коврики, чтобы рукоятки не пачкались, и людям не ходить по земле.

Хочу сказать про сами скакалки. Мы вешаем на стенды не обычные резиновые, а бисерные. Они не путаются во время прыжков (это особенно важно для новичков) и не перемерзают на морозе, поэтому прыгать можно круглый год.

Я сам довольно неплохо прыгаю со скакалкой, но когда начинал, мне не хватало нужного инвентаря, поэтому дело шло довольно медленно. Семь лет назад я бы с удовольствием ходил в подобное место. Думаю, что там есть шанс встретить единомышленников, учитывая то, что скакалка становится всё популярнее в последнее время.

Итог. Я доволен проектом.

За всё время (это 15 месяцев) потери довольно большие: 200 скакалок на Алом Поле и 40 на стадионе Локомотив. Думаю, что за это время скакалками воспользовались несколько тысяч человек. Некоторые из них периодически пишут мне в соц сетях приятные слова.

Для установки следующего стенда будем учитывать, что в спортивных локациях меньше случайных людей, поэтому скакалки пропадают реже, чем в парке.

Мы недавно переехали в другой город, но продолжаем навещать наши стенды и пополнять наличие скакалок.

У этого проекта несколько целей:

1. Создать условия для занятий спортом (физкультурой).

2. Проверить, насколько жизнеспособной может быть подобная инициатива.

3. Показать своим детям положительный пример и научить их ценить чужой труд.

Неудобно вышло

Шестидесятая весна

Масло, холст. Отец написал этот автопортрет в год когда его не стало.

Спас 10 человек

Животные в городе

Полевки

Он, похоже, уже давно ходит

Ответ apsil в «Елена, Алё?!»

Не знаю продолжение ли этого, но в телеге ссылаются именно на это.
Подъехала вторая часть с той самой ебанутой мамашкой из вотсапа.

О вакансии по честному

Министру как-то надёжнее

Поорали и устали

«Правосудие» в России

⚡️Новости борьбы с преступностью:

Чиновник в Ростовской области нанёс ущерб государству в 65 млн. рублей.

Предприниматель в Свердловской области скачал нелицензионный софт.

P.S. В отношении Дзюбы продолжается расследование уголовного дела по 16 аналогичным эпизодам. Следствие оценивает ущерб от его действий в 270 млн рублей.

Посмотрим, какой будет результат))

Сворачиваем дерево

Непонятно для чего, но красивое

Это ты гавкнула?

Приз за лучшие ноги получает.

Как мальчик спас жизнь матери и бригаде скорой помощи

Врачи скорой помощи каждый день вытягивают билет, не зная, на какой вызов они попадут. Что за человек их встретит, какие у него будут намерения? К тревоге, страху и суетливости людей они привыкли, но их пациенты могут быть вооружены и опасны. Каждая входная дверь — неизвестность.

Анестезиолог-реаниматолог Артур Симонян однажды приехал с бригадой на вызов и рисковал не вернуться.

Всем известно, что настоящее мужество не имеет пола и возраста. Это было давно. Я санитар фельдшерской бригады. Вызов в общежитие на травму руки. Едем, за окном хлещет ливень. Прохладно и зябко.

Выходим из машины, сразу же накидываем капюшоны — дождь просто стеной. У входа в общагу, над которым даже нормального козырька не было, стоял мальчик лет семи-восьми. Он был худой, постоянно ежился, было видно, что замерз и промок. Одет был бедно, неряшливо.

— Вы в 503-ю комнату? — спросил он.

— А почему ты спрашиваешь? — сказал я (обычно мы не любим, когда посторонние люди интересуются, куда мы направляемся).

— Я в ней живу. Это моя мама вас вызвала, из ванной, — смело ответил мальчик.

— Ты нас встречаешь? — спросила фельдшер.

— Я не только встречаю, я предупредить вышел.

Мы с фельдшером удивленно переглянулись.

— О чем ты хочешь нас предупредить?

— Там опасно. Отчим пытался напасть с ножом на моего братика. Мы с мамой за него заступились.

— Кто еще был в квартире? — наши взгляды с удивленных поменялись на напряженные.

— Никого. Мама схватила брата, ему два года, и закрылась в ванной. Мне удалось пробраться к выходу и спуститься сюда, чтобы помощь позвать и вас предупредить.

— Мальчик, ты молодец, — сказала фельдшер. — Пойдем к нам в машину, там теплее, а мы пока полицию вызовем.

В ванной мы обнаружили женщину с маленьким мальчиком. Одна рука у нее была сломана, на второй были глубокие раны от порезов. Кровь медленно стекала на телефон. Видимо, руками закрывала ребенка, так как он был невредим.

Пока мы оказывали помощь, я всё думал: «Что же люди творят со своими детьми и друг с другом? Какой же смелый парнишка живет здесь и что было бы, если бы он не вышел нас предупредить?»

Источник

Приложение Яндекс Такси не работает

Как и любая другая программа приложение Яндекс Такси не идеально и иногда в нем могут происходить сбои. Разберем самые популярные причины и их решения. Однако не стоит забывать, что с каждым обновлением в приложении исправляются одни проблем и появляются другие.

Частые проблемы

При использовании приложения, когда клиент пытается вызвать такси, и приложение вроде бы начинает поиск автомобиля. Но через минуту отправляет пользователя в App Store (Play Маркет), чтобы установить другое приложение.

Также были проблемы со скачиванием приложения и определением местоположения клиента (определялось не точно или не определялось вовсе). Бывают и ситуации, когда только приложение Яндекс.Такси «не видит» интернет на устройстве, в то время как другие приложения функционируют в обычном режиме.

Если у вас есть похожая проблема, то не стоит переживать она достаточно легко решается.

Причины

Самая очевидная из причин – устаревшее устройство. Для нормального функционирования приложения необходим смартфон с iOS9 или Android 4.0 или выше. Кроме того, для работы приложения необходим GPS и стабильное подключение к интернету. Если что-то из перечисленного выше не работает или не удовлетворяет запросу, то приложение работать не будет.

В то же время проблема не всегда в устройстве или пользователе иногда приложение не работает по «вине» компании. Причиной тому могут являться проблемы с серверами из-за большой нагрузки.

Самой маловероятной, но всё же причиной также может быть недостаточный объем оперативной памяти на телефоне.

Решение проблемы

В первую очередь стоит проверить очевидную проблему – несоответствие программного обеспечения и наличие включенных интернета и GPS. Зайдите в настройки телефона и найдите пункт «О телефоне». Здесь вы можете посмотреть версию операционной системы вашего гаджета. Также в настройках можно проверить включены ли интернет, не важно wi-fi или мобильный интернет, и GPS. Проверить их работу можно в соответствующих пунктах меню.

Что еще можно сделать:

В том случае если все это не помогло вы можете заказать такси на сайте компании или по телефону.

Телефоны для вызова такси:

Источник