Проекты и чертежи домов: Чертежи проектов домов и коттеджей

Кто построил дореволюционную Самару. В Музее модерна открылась выставка, посвященная Александру Щербачеву > Рубрика Новости в Самаре

В честь 165-летия архитектора Александра Щербачева в Музее модерна открылась экспозиция под названием «Строитель Самары». Именно этот великий архитектор подарил нашему городу более 100 уникальных зданий. На открытии выставки присутствовали почетные гости, в числе которых была глава Самары Елена Лапушкина.

Экспозиция занимает четыре комнаты, которые с разных сторон раскрывают личность Александра Щербачева. Он приехал из Москвы в наш город в 1889 году, по приглашению Петра Алабина, — для контроля за строительством Кафедрального собора Христа Спасителя. С тех пор и до самой смерти в 1912-м архитектор создавал в Самаре настоящие произведения искусства.

Первая комната называется «Город Щербачева». Здесь представлены фотографии зданий мастера, сделанные самарским архитектором Виталием Самогоровым. Там же расположены и макеты известных построек — дома доктора Эрна, губернского жандармского управления, дома Поплавского и католического костела.

В следующей комнате под названием «Фрагменты» представлены архитектурные элементы зданий Щербачева, которые выполнили из керамики дети школы-студии «Страна чудес». Посетители могут устроить себе квест и попытаться отгадать, каким постройкам принадлежат представленные элементы. Также здесь размещено текстильное панно, олицетворяющее старую Самару, которую с точки зрения архитектуры назвали «Щербачевск».

Третья комната «Классный художник II степени» воссоздала рабочий кабинет мастера. Там представлены чертежи домов и рисунки орнаментов, альбомы и книги, которыми вдохновлялся Александр Щербачев, реальные детали спроектированных им зданий. Также в зале находятся уникальные вещи, принадлежащие архитектора. Это его личная печать, подстаканник, краски и кисти.

Последний зал посвящен семье мастера. Здесь показаны личные фотографии и генеалогическое древо одного из старейших родов в России, которому сейчас более 600 лет. Александр Щербачев родился в семье московского купца 3-й гильдии.

Инициаторами памятной выставки стали потомки архитектора — Ольга и Вера Щербачевы. Они предоставили уникальные архивные фотографии, документы и вещи, принадлежавшие художнику, которые ранее не были доступны широкой публике.

— В эту экспозицию я вложила всю душу и хотела бы, чтобы каждый пропустил ее через себя. Александр Щербачев был человеком с уникальными способностями, высочайшего профессионализма. Я благодарна ему за ту династию, частью которой являюсь, — сказала Ольга Щербачева.

Александр Щербачев был поистине разносторонним художником. Его дома образуют целую энциклопедию архитектурных стилей — русский, византийский, мавританский, эклектика, неоклассицизм, неоренессанс и модерн. Самара от улицы Полевой до Хлебной площади — своеобразная выставка произведений мастера.

— Здания Александра Щербачева — визитная карточка Самары. Его архитектура звучит как музыка. Приятно, что во многих постройках сегодня располагаются учреждения культуры, где творческие деятели по-прежнему вдохновляются их красотой, — отметила министр культуры Самарской области Ирина Калягина.

Расскажите друзьям

Новости

В Самаре покажут фильмы о Великой Отечественной войне

Кинопоказы станут частью международного фестиваля антифашистской песни «Гитары в строю!». В понедельник, 1 мая, в кинотеатре «Художественный» (ул. Куйбышева, 105) покажут фильм […]

Мнение об интенсивах Академии Яндекса + выпускной проект / Хабр

Коротко о главном:

Всем привет! Я выпускник данной Академии и победитель в конкурсе проектов. Я получил уникальный опыт, который будет полезен начинающим специалистам

Этот обзор подойдет в первую очередь тем, кто еще учится в вузе или школе, а также тем у кого есть дети данного возраста — Интенсивы рассчитаны на молодых людей до 19 лет.

Предвкушаю вопросы, поэтому я сразу говорю — обзор не реклама. Не путайте Практикум и Академию, академия — некоммерческая организация, а интенсивы — бесплатные курсы, которые (внезапно) просто дают знания.

Минусы и результаты собеседований после курсов — перед началом секции «проект» — эти 3 модуля покажут реальный уровень выпускников академии. Все что будет дальше является сугубо личным мнением. Приступим!

Об академии

Дети должны страдать — чтобы стать лучшей версией себя.

Научиться преодолевать себя — первая стадия успешной карьеры
© Неизвестный из Яндекса

Будьте готовы — это действительно «Интенсив»

Школьники и студенты занимаются в формате интенсивной учебы 2 месяца — в конце лучшую треть студентов ждет выпускной проект под руководством Яндекса.

На учебу приходится выделять 10-20 часов (с нулевого уровня в сфере, но умением программировать). Для поступления нужно пройти алгоритмическую секцию на 3 задачи из 4 (60% баллов)

Соблюдается баланс между «Ладно, сейчас разберусь» и «Боже мой, где окно» — учеба действительно интенсивная и сложная, даже для студента с опытом в сфере, а знания сильно помогут в работе будущему специалисту (точно)

Всего было 4 направления в этом году:

• Большие данные (самое сложное)

• Разработка игр

• Веб-разработка на Django

• Машинное обучение

  Направления часто меняются, раньше было NLP и Frontend.

Я для себя выбрал Большие данные (дальше речь пойдет о нем), и судя по выпускным проектам и словам организаторов — именно оно оказалось самым сложным. Здесь чувствуется, что навыки даются не совсем для школьников — но это хорошо. Но сложными были все направления, особенно Django. Также хотел бы отметить направление интересным ML

Действует система баллов, и чтобы попасть в проект, нужно будет сделать хотя бы 2/3 всех заданий, не проходя мимо сложные номера

Направление Большие данные

План 8-недельного курса

Курс построен на двух видеоуроках в неделю + домашней работе

Домашняя работа очень важна — если первое задание вводит тебя в тему, и его видоизмененное решение часто предоставлено в презентации, то последние задачи — настоящие продуктовые кейсы, которыми занимаются стажёры и джуны в Яндексе

Подробнее о модулях:

• 1 и 2 модуль — знакомство с парадигмой MapReduce, подсчет сложных метрик с помощью библиотеки MRJob и PySpark. Самые сложные задания — проведение когортного анализа в последний месяц и анализа возвращаемости. Отличный модуль

• 3, 4 модуль — обучение Pandas, Matplotlib, Networkx, аналитике. Так как в интернете много гайдов на эти инструменты, то модуль показался мне менее интересным (я уже знал их), но практика в заданиях помогла мне закрепить хорошее владение. Самые сложные задание — поиск 4-х аномалий в логе, упрощение работы графового алгоритма с O(n**3) до линейного времени.

• 5 модуль — работа на дашборде в системе Yandex Datalens — замечательном инструмент, по сравнению, например, с Power BI. Также идет еще одна практика Matplotlib. Задание в модуле одно — построить дашборд

• 6 модуль — (Не)математическая Статистика. Модуль чем-то напомнил мне курсы Анатолия Карпова на Stepik, но также рассказал об основах A/B тестов, какие ошибки в них часто совершаются. Если бы Яндекс скооперировался с Карповым — вышел бы замечательный курс по статистике, но и без него вышла неплохая лекция на полтора часа

• 7 модуль — Инженерия данных на PySpark. Это был самый сложный модуль, нас учили писать пайплайны обработки данных — мы строили широкие событийные таблицы. 2 из 8 заданий у меня вышли размером по 200 строк. Также нужно было потом считать метрики по этим таблицам.

• 8 модуль — Регуляризация на Airflow. Не смог полностью осилить модуль, так как не хватило времени, но вышло интересно. Объяснено очень понятно

• 9 модуль — проект — о нем смогут почитать те, кто дойдут до конца

Организация работы

Интерфейс платформы, где проводится интенсив и пример задания

Вся учебы проходит на их платформе. Читают лекции и составляют домашние задания сотрудники Яндекса.

Вместе с ревьюверами (лучшими учениками, прошедшие курс в прошлом году) они выставляют баллы. На домашку есть жесткий дедлайн (перенести можно по уважительной причине)

Студентам дают образ виртуальной машины с предустановленным софтом, чтобы не возникало желание все бросить потому что опять выскочила ошибка.

Всегда можно было написать менторам или организаторам, это было особенно нужно во время проектов.

Проектная стадия

Самые мотивированные попадают сюда — в этом модуле нужно применить все накопленные знания для самостоятельного решения какого-то кейса (но вам немного подсказывают опытные сотрудники Яндекса).

Среди тем, случайным образом определялась твоя:

Работа идет в командах по 3 человека, можно объединиться с товарищами. Ближайшие 2 недели вы будете работать в усиленном режиме

Выпускной и «плюшки от Яндекса»

Самая главная плюшка — это ваши знания, полученные за время Интенсивов. Не забывайте, ребята, что ваши знания окупятся еще 100 раз!

Выпускной в офисе Яндекса «Красная Роза»

Всех ребят приглашают на выпускной в Москве в главном офисе Яндекса

На официальной части 4 направления показывают свои лучшие проекты перед выпускниками, менторами, кураторами и руководителями направлений и Академии Яндекса.

Топ-10 участников получили это главный секрет интенсивов 🙂

После ребят ждет экскурсия по офису, нескончаемая пицца, угощения и активное общение. Я просидел еще 3 часа в компании сокурсников.

Не знаю, какая судьба ждет выпускников и отличников — на момент написания статьи прошел всего день. Но кто знает, какие знакомства в итоге окажутся полезными 🙂

Что стоит добавить:

Побольше приятностей от Яндекса (этого всегда нужно больше), добавить более сложные задачи по SQL — запросы уровня «Select from where», как самое сложное задание — бред. Остальные модули хороши, можно усложнить чуть-чуть Pandas

Также стоит более просто и подробно объяснить строение Hadoop — про него говорится мало, в отличие от изучения парадигмы MapReduce. Лекцию по строению обязательно стоит переработать

Уровень выпускников

У ребят со всех направлений получились интересные проекты. Если полностью отдать себя курсу, можно выйти с хорошим набором знаний и пет-проектом в придачу.

Знаний пройденных на курсе не совсем достаточно для прохождения собеседований (а это важно для школьников ?), и можно запутаться в понятиях HDFS, Yarn, parquet, партиционирование, Spark. Я чувствовал себя стыдно, когда говорил что считал сложные вещи на Spark (так и есть, задачи были продуктовые), а потом не мог объяснить что это такое 🙂

Тем не менее, только со знаниями курса можно ответить на треть вопросов на собеседовании зеленой компании (на джуна). После часовой доп. подготовки — сможешь ответить на половину вопросов. Наверное это хорошо описывает уровень интенсивов — после такого курса получается неплохой стажер (как и после любой другой усердной структурированной учебы, например на других ресурсах)

Но все это касается именно интенсива «Большие данные»

Мнение об интенсиве

Как человек, который прошел много курсов, и вышел на первую стажировку в момент начала интенсивов, с уверенностью могу сказать:

Интенсивы академии — отличная площадка для получения профессиональных, довольно уникальных навыков в очень удобном формате. Полученные навыки точно будут актуальны в вашей профессии, и для мотивированных ребят это настоящая возможность получить «крутые плюшки на халяву».

Также курсы подойдут и уже чуть опытным ребятам — активным студентам младших курсов, которые не до конца определились со своей профессией или сферой деятельности, или просто хотят углубить знания

Курсы отлично помогут в профориентации, например, в аналитике, а также дадут знания, которые точно понадобятся в работе

Если вы знаете мотивированного 8-11классника, или студента со свободным временем — можете порекомендовать им интенсив (или другие курсы). Их старания обязательно окупятся!

Конец обзора интенсива

Выпускной проект :

Информационно-аналитическая система для Дашборда Интернет-магазина

Если вы все еще читаете — было бы здорово услышать обратную связь по проекту! Хоть мы еще и новички, но у нас получился интересный проект, про который мы услышали мало действительно полезных комментариев

«Ну вы, конечно, нокаутировали всех!

Если будете на выпускном офлайн, аккуратнее, вас могут захотеть устранить)))» — комментарий сразу после выступления

Строение информационной системы

В качестве выпускного проекта, если сильно обобщать была дана задача:

Сделайте дашборд таким-то, таким-то — вот вам таблица 🙂

или по другому:

Чувства во время старта проекта

В составе моей команды был 8-классник Михаил Фадин, первокурсник Алексей Петров (я), и, внесший меньший вклад, 10-классник Артем Цыганков

Задачей было сделать качественный дашборд на основе всего одной таблицы:

данные таблицы. Колонка value -значение в рублях

Организация работы

Мы делали спринты по 2 дня, в конце которого анализировали, где потеряли время. Также у нас были дейли-встречи, чтобы обсудить кто чем занимается — на проект уходило по 3 часа в день (не меньше)

Мы документировали всю информацию с помощью хэштегов #важное #идея (и др.) в телеграме, накопили 74 записи.

Размер планов на проект

Также у нас была Miro-доска, на которой отображалось сразу все: вкладки дашборда, метрики, планы на будущее проекта, идеи, комментарии, прогресс

Первая проблема — хранение данных

Нам дали входной файл (таблицу) размером 970 Мб, а Datalens вмещал максимум 200 Мб в один csv.

Мы испробовали три варианта:

1. С помощью Pandas изменить тип колонок + разбить таблицу на две и объединить по ключу — таким образом Артем сократил файл до 280 Мб, мог бы и больше, но в тот момент нашлось решение лучше

2. Я решил воспользоваться сервисами Yandex Cloud. Хотел Clickhouse, но он, как и любой другой кластер, стоил слишком дорого. Зато был вариант положить CSV в Object Store, и читать его с помощью языка Yandex Query

3. Оба этих варианта оказались медленными. Мы начали задумываться о других вариантах, и Михаил нашел способ получить кластер на 30 дней бесплатно через Amazon Web Services. Так мы подключили Clickhouse

Clickhouse — нереляционная колоночная база данных, сделанная специально для удобной обработки аналитических запросов. Она показывает более высокую производительность, чем реляционные СУБД в задачах, когда используется мало колонок и joins.

После перехода с Object Store + Yandex Query на Clickhouse, многие наши графики стали прогружаться не по 30 секунд, а по 6. Если бы строк было не 7 млн, а 1 млрд, то разница была бы сильно заметнее.

Таким образом в учебном проекте мы использовали инструмент, с которым работают многие российские и зарубежные компании (Cloudflare, Bloomberg, ВКонтакте, «Тинькофф банк», Avito)

Оптимизация хранения данных

База данных на подобии формы «звезда»

В нашей таблице было 5 строковых категориальных данных — город, пол, категория товара, действие на сайте, а также воронка, откуда пользователь пришел

Строковые данные весят сильно больше числовых — каждая буква от 1 до 4 байт. Если бы мы заменили каждое длинное слово на число, мы бы сильно сократили память в каждой колонке.

Таким образом мы решили вынести данные в таблицу вида «1 — Москва, 2 — Питер, 3- Казань… 15- Воронеж». То есть каждому уникальному значению дали ID, а этот ID записали в главную таблицу. Теперь в каждой ячейке содержится UInt8 — мы сократили память выделяемую на 5 из 10 колонок в 15.5 раз

Подсчет сложных метрик

Чтобы некоторые метрики могли работать с селекторами (фильтрами), нам пришлось использовать сторонние инструменты — не Datalens, а Pyspark и Clickhouse. Создавались отдельные таблицы с ключем и значением этой метрики

ML и прогнозирование

Не самая сильная наша часть, но это нам не помешало попробовать сделать 3 модели:

• Разбить на группы с помощью K-means и найти ключевые признаки через Дерево решений- не вышло, тк не разобрались, как засунуть в K-means такую большую таблицу 🙂

• Разбить пользователей на 3 когорты по сумме покупок за все время(25% кто принес меньше денег, 50% «средних» пользователей, 25% кто принес много денег — по аналогии разбиения Boxplot) и найти ключевые признаки «покупающего» юзера через Дерево решений — точность 65%

• Prophet — модель для прогнозирования временных рядов

Именно Prophet дал нашей команде возможность «видеть будущее»- модель вышла очень точной, в отличии от других

Синий цвет — реальные данные. Белый — prophet

Мы тюнили модель — учитывали также аномальные значения (праздники) — Prophet это позволяет. Но первая модель (стандартная) показала себя лучше других.

ETL-процессы: данные с сайта -> базу данных

Это было основой нашей будущей информационной системы

Первоначально она состояла из 4-х компонентов: airflow, сайт на Django, база данных Clickhouse и дашборд Datalens.

Django отвечал за симуляцию поступающей информации. Это простой сайт, который умеет принимать данные с формы. Вот так это выглядит:

Сайт, который эмулирует действия пользователей

Введенные данные логируются а формате csv.

Далее airflow с регулярностью в 24 часа запускает скрипт. Его результатом является обновление нескольких таблиц в БД с учетом данных, собранных Django

Интерфейс Airflow

Логичнее было бы сделать генератор данных, но на вопрос «почему ты сделал именно так?» Михаил не смог ответить — наверное спешил реализовать проект.

Таким образом мы настроили конвейер из ETL-процессов — данные с сайта попадают во все наши таблицы в Clickhouse ежедневно.

Информационно-аналитическая система для дашборда

Простенькая информационно-аналитическая система

Данные с сайта поступаю в лог, и оттуда сразу в главную таблицу. Также файлы из лога отправляются прогнозироваться в Prophet, а также в Pyspark — чтобы считались метрики. Также в Clickhouse загружается таблица с актуальным курсом доллара.

Таким образом, в базу поступают актуальные данные: курс доллара, прогноз Propheta, подсчет метрик Pyspark.

Технические итоги проекта:

• Развернут свой сервер и кластер с БД (Использованы облачные технологии)

• Настроен ClickHouse на AWS и оптимизировано хранение данных

• Реализовано 90 разных графиков и полный функционал DataLens

• C помощью PySpark и SQL подсчитаны важные для E-com метрики 

• Перепробованы 4 ML-модели, 2 реализованы

• Настроены ETL-процессы на Airflow + SQL

• Построена своя информационно-аналитическая система

Итоги проекта:

• Мы отлично выполнили изначальную задачу: выбрали, посчитали, визуализировали, предсказали полный набор метрик

• Использовали большой стек технологий, включая работы с серверами и ML.

• Уделили внимание к каждой детали, проводили развед. анализ

• Сделали удобный дашборд для разных должностей

• Построили свою Информационно-аналитическую систему, хотя задание было просто сделать дашборд из одной таблицы — перевыполнили задачу

Работа команды:

Мнение о проекте — недотянули в плане построения ИАС, в генерации данных, и в долговечности решения. Было бы интересно услышать ваше мнение!

Ссылка на дашборд

Ссылка: https://datalens.yandex/5g7qn50y8x7ev (может не сработать, тк у нас нет бесконечных денег на аренду сервера под clickhouse)

Фотографии из DataLens (*.png):

Вкладка «Динамика данных»

Самыми интересными чартами на вкладке «Динамика данных» являются:

• Чарт, который показывает падения или технические работы на сервере (раздел скользящие метрики, оранжевый линейный график)

• Чарт, который отслеживает самых активных пользователей, чтобы найти среди них подозрительно активных ботов (самый низ картинки)

Вкладка «О пользователе»

Самыми интересными чартами на вкладке «О пользователе» являются:

• Карта, с возможностью просмотреть ARPU, ARPPU, Средний чек, Возраст, Количество покупок в каждом из городов (и сразу увидеть иерархию метрики)

• Первые 3 (4, 5, 6) действий пользователя на сайте, чтобы можно было понять поведение типичного пользователя (самый низ картинки)

Вкладка «Маркетинг»

Самыми интересными чартами на вкладке «Маркетинг» являются:

Вкладка «Продажи»

Самыми интересными чартами на вкладке «Продажи» являются:

• «Сумма заказов, иерархия по дате», которая на одном графике позволяет посмотреть и сравнить сколько денег магазин заработал в абсолютно каждый из годов, месяцев, недель или дней (можно изменять масштаб графика) (посередине картинки, второй по счету график)

• Набор показателей в верхней части картинки, который считает такие интересные метрики как коэффицент брошенных корзин, LTV, среднее время между покупками и другие. Их можно будет сравнить в разных датах на вкладке «Сравнение»

Вкладка «Топ-менеджеры»

Самыми интересными чартами на вкладке «Топ-менеджеры» являются:

• Прогноз средних доходов в день и в год. На соседнем графике можно посмотреть, сколько денег примерно будет заработано в те или иные недели, дни, месяцы, года.

• Календарь с отображением прибыльный день или нет

Вкладка «Прогноз»

На вкладке «Прогноз» мы спрогнозировали количество покупок и сумму доходов по дням. Также на самом верхнем чарте можно выбрать — предсказывать доходы с учетом аномальных значений, или без

Вкладка «Сравнение показателей»

Вкладка «Сравнение показателей» собирает лучшие графики/показатели со всех дашбордов, и позволяет поставить на один и тот же график разные фильтры.

Например можно сравнить средний чек мужчин 30-55 лет, интересующихся автодеталями, и девушек 18-30 лет, интересующихся косметикой — таким образом, например, маркетолог сможет выбрать целевую аудиторию для проведения акции.

Существует много сценариев использования дашборда, именно поэтому мы и называем этот проект «Центр управления полетом E-commerce»

А что вы думаете насчет проекта?

One House / ЧЕРТЕЖНЫЕ РАБОТЫ

One House / ЧЕРТЕЖНЫЕ РАБОТЫ

+ 28

• Куратор Хана Абдель

Одинокое лесное жилище —  Фермерский дом площадью 670 м2 расположен на крутом склоне на высоте 60 м от подъездной дороги. Клиент хотел дом, в котором он мог бы жить со своими родителями, чтобы он мог переехать в этот отдаленный, спокойный город. Он обратился к нам с просьбой выполнить проект нового дома, в котором он мог бы жить один в качестве соседа существующего фермерского дома в пределах участка, принадлежащего его родителям. В этом доме должны были быть кухня и кладовая на первом этаже, а также комната, которая соединялась с существующим фермерским домом на втором этаже. Другими словами, он хотел использовать первый этаж как открытое общее пространство, а второй этаж — как личное пространство. Перед встречей с нами клиент составил поэтажный план, наметив расположение и размеры, а также изучил и обобщил данные о различных экологически чистых материалах и объектах.

Изучив эти находки, он в сотрудничестве с нами разработал желаемую технику строительства. Что наиболее важно, мы внесли свой вклад в детальные чертежи, разработали шесть вариантов, поделились с клиентом моделью и данными 3D-моделирования — несмотря на то, что это небольшой дом, мы знали, что нам нужно будет только составить новые планы этажей, если мебель изменение положения. В свете запланированного пространственного расположения мы приступили к разработке нового здания для клиента в правой части существующего здания. Здание может быть связано с домом его родителей через кухню и многофункциональную комнату. Тем не менее, это было близко к периметру участка, и из-за внешнего прохода площадь, доступная для первого этажа, составляла всего 20 м2, поэтому мы спроектировали 1 м второго этажа как консольную конструкцию, чтобы расширить пространство и изготовили мебель, которая адаптируется.

Проблемный участок столкнулся с упорством строителя —  Поскольку этот дом расположен посреди горы, требовалась простая технология строительства, и нам было трудно выбрать правильную строительную компанию. Хотя масштабы строительства были небольшими, нам нужна была грамотная строительная компания в столице, а не местная строительная компания. Наконец, через знакомство мы познакомились с менеджером строительной компании; мы все еще очень благодарны ему даже после того, как долгие строительные работы были завершены. Выбор неправильной строительной компании может привести к плохим результатам, даже если проект хорошо разработан. Строительство длилось одиннадцать недель. Мы останавливались в квартирах рядом со строительной площадкой из-за гористой местности и привлекали лучших специалистов для каждого этапа строительства или процесса.

Для фундамента здания мы закончили пол с использованием армированного бетона и применили легкий деревянный каркас к стенам и крыше. После этого крыша была отделана цинком, а внешние стены отделаны монокушей, чтобы привести в порядок криволинейную поверхность внешних стен. При планировании внутренних пространств мы решили создать разную атмосферу, потому что первый этаж и второй этаж имеют разные характеристики. В общей кухне мы уложили керамогранит на первом этаже, чтобы клиент легко мог его мыть, а стены отделали березой. Кухонная мебель вдоль изогнутой стены сделана из березы, чтобы люди могли любоваться видом снаружи перед раковиной. Поднявшись по лестнице, обсаженной березовыми стенами, сняв обувь, попадаешь в помещения второго этажа. Это пространство было отделано диатомитом, который является экологически чистым материалом. Мы установили окна в основных местах во всех направлениях, чтобы жильцы могли смотреть во двор или на далекие горы.

Лесное жилище в монументальном ландшафте —  Поляна здесь, посреди горы, окружена горным хребтом, и в дополнение к эффектной осенней листве невероятно красивы зимние снежные пейзажи. . Вы можете увидеть окружающий пейзаж изнутри дома и насладиться моментами медитации на природе. Несмотря на то, что это единый объем, внешние стены, которые мягко изгибаются к окрестностям, кажется, расширяются и втягиваются в лес. Наоборот, внешний вид, увиденный через гнутое стекло внутри дома, заставляет вглядеться во многие лики леса.

Cite: «One House / РИСУНОК» 08 марта 2020. ArchDaily. Доступ .

Проект чертежного дома Royalty Free Vector Image

1. org/ListItem»> лицензионные векторы
2. Векторы проекта

ЛицензияПодробнее

Владение Узнать больше

Хотите, чтобы это векторное изображение было только у вас? Эксклюзивный выкуп обеспечивает все права этого вектора.

Мы удалим этот вектор из нашей библиотеки, а художник прекратит продажу работ.

Способы покупкиСравнить

Оплатить стандартные лицензии можно тремя способами. Цены $ долларов США.

Способы покупкиСравнить

Существует два способа оплаты расширенных лицензий. Цены составляют $ $.

Оплата

Дополнительные услугиПодробнее

Нравится изображение, но нужны лишь некоторые модификации? Пусть наши талантливые художники сделают всю работу за вас!

Мы свяжем вас с дизайнером, который сможет внести изменения и отправить вам изображение в выбранном вами формате.

Примеры

• Изменить текст
• Изменить цвета
• Изменить размер до новых размеров
• Включить логотип или символ
• Добавьте свою компанию или название компании

Включенные файлы

Подробности загрузки.