欢迎走进大数据时代GIS技术的饕餮盛宴！ 如果说分布式存储技术是为了解决大数据GIS中的数据组织与管理，那么分布式计算技术就是服务大数据GIS中的空间数据处理和分析。...通过分布式存储技术，我们解决了超大规模空间数据的高效存储、高效检索、按需扩展等问题，进而需要面对超大规模空间数据的处理和分析需求。在相关需求实现过程中，我们同样需要分布式技术作为支撑。...密度分析 密度分析用于计算每个点的指定邻域形状内的每单位面积量值。输入数据类型是点，支持矩形和六边形网格。...如上所述，在SuperMap GIS 9D产品中，我们基于Spark技术实现了多种空间数据处理和分析功能的分布式计算，并且面向空间大数据和传统GIS的分布式重构两个领域提供了多种方便易用的分析功能。...另一方面，我们也清晰的认识到，在大数据GIS应用中常常需要结合具体应用场景进行有针对性的组织和扩展开发，那么如何使用SuperMap iObjects Java for Spark扩展模块进行大数据GIS
这可能对应于最新的防病毒软件和安全补丁，使计算机免受这种特定病毒的侵害。 受感染的节点不会立即意识到它们已被感染。...1.3 如何使用它 使用滑块，选择 NUMBER-OF-NODES 和 AVERAGE-NODE-DEGREE（每个节点的平均链接数）。 创建的网络基于节点之间的接近度（欧氏距离）。...1.6 扩展模型 病毒传播的真实计算机网络通常不是基于空间邻近性，就像在这个模型中发现的网络一样。 真实的计算机网络更经常被发现表现出“无标度”链接度分布，有点类似于使用优先依恋模型创建的网络。...假设病毒通过向计算机地址簿中的每个人发送电子邮件来传播。 由于在某人的地址簿中不是对称关系，因此将此模型更改为使用定向链接而不是无向链接。 你能同时模拟多种病毒吗？ 他们将如何互动？...这种自我修改的病毒对计算机安全是一个相当大的威胁，因为传统的病毒签名识别方法可能无法对付它们。 在您的模型中，如果病毒已变异为与最初感染节点的变体明显不同，则变得免疫的节点可能会被重新感染。
出芽啤酒酵母对阐明细胞细胞的组织尤其有用，归因于扩展的分子相互作用网络的可获得性，可以匹配到物理，生物化学和表型间联系在几乎genome中的所有基因。...SAFE总概 SAFE通过计算和展示一系列功能属性来注释生物网络。...这显示，无论这个距离度量是什么，大多数的邻居保持富集于同一个GOterms到一个相似的degree，并且MSPL依赖于估算node距离。 默认情况下，所有网络距离中在最低的5%的在彼此的邻居里。...更复杂网络的注释：包括蛋白蛋白相互作用网络 和其他生物网络相比，GIS网络相对稀少和模块化fig2a，并且也可能顺从于注释。...这个富集地图结果强烈显示了物理结合，就像GIS，可以把蛋白质聚成一个大的功能单位，这个大的功能单位超越了蛋白复合体和分子通路。
python与地理空间分析（一）中简单介绍了地理空间分析对于数据分析和气象的重要作用，包含常用到的GIS数据类型和处理的python包的介绍，本篇文章书接上文，将对在GIS中常打交道的矢量数据的处理做简单介绍...考虑到在日常中对GIS常用的功能，包含的主题包括一些应用和数据的介绍： •1 GIS中距离的计算•2 方位计算•3 坐标转换和投影转换 距离测量 ?...把地球当作一个没有曲率的平面模型，计算两点的距离即计算直线的距离，根据坐标利用勾股定理就可以计算，但是地球本身是具有曲率的，勾股定理的计算，比较简单和快速，在尺度上可以得到一个在可接受误差范围的距离，对精度有一定要求的并不能满足...其实我们理解的直线就是利用勾股定理计算的地图上的两点间的距离，而实际中的航线是计算的大圆距离也是球面距离。...大圆距离是指球体把桌面上两点之间的距离，球面上任意两点以及球心可以确定唯一的大圆，在这个大圆上连接这两点的较短的弧的长度就是大圆距离。计算大圆距离常用的算法就是半正矢公式。
良好的模块化设计使得 Turf 不仅可用于浏览器端(以往只属于桌面 GIS 的分析功能，已经可以在浏览器中使用)，还可以通过 Node.js 在服务器端使用（过往一般只能找到java或者C++分析包）...，转换面积、长度等度量单位，toWgs84 toMercator(麦卡托/WGS84互转)一般要到最多的是BOOLEANS 拓扑关系判断、JOINS筛选、COORDINATE MUTATION坐标变换...crosses 穿过（相交)这里的拓扑关系比较特殊，使用crosses，不能在同纬度使用，但可以在不同的维度使用，如：点和线，线和面等。不能在线与线之间，和点与点之间，也不能在面与面之间使用。...，不必多说拓扑运算分析拓扑关系及运算分析：关系描述缓冲区分析（Buffer）包含所有的点在一个指定距离内的多边形和多多边形。...B中但不同时在AB中的所有点的集合推荐阅读《代数拓扑\集合拓扑\代数拓扑\拓扑关系\拓扑结构_笔记》拓扑示意图turf关系分析函数turf.js关系分析函数主要在TRANSFORMATION下，api参考
基于上面的发现，论文设计了通用实例选择模块(general instance selection module, GISM)，用于从teacher和student的输出中选择关键实例进行蒸馏。...其次，为了更好地利用teacher的信息，论文综合使用了feature-based、relation-based和response-based知识用于蒸馏。...为了量化每个结果的差异，选择可辨别实例用于蒸馏，论文提出了两个指标：GI score和GI box，在每次迭代中动态计算。...同一场景中的物体，不管是前景还是背景，都是高度相关的，这对student网络的收敛有很大帮助。 为了挖掘GIs中的关系知识，使用欧式距离来度量实例间的距离，然后用L1距离来传递知识。如图a所示。...然后，response-based损失计算如下： 图片 $R$为所有与选择的GIs匹配的输出，teacher和student对应的输出其中一个匹配即可。
近年来，房价空间差异日益显著，单一的距离度量方式在捕捉复杂地理环境中房价的「空间异质性」时，显得捉襟见肘。...本研究创新性地引入神经网络方法对观测点间的多种空间邻近性度量 (如欧式距离、旅行时间等) 进行非线性耦合，得到优化的空间邻近性度量 (OSP)，从而提升模型对房价预测的准确性。...模型架构：引入优化的空间邻近度指标并将其融入神经网络 osp-GNNWR 模型的构建分为两步： 第一步：获得优化的空间邻近性度量 (OSP) 为了在复杂的地理分析中获得更准确的空间邻近度测量，本研究整合了多种距离测量方法...(Train set)、验证集 (Validation set) 和测试集 (Test set)； 步骤 3：在 osp-GNNWR 模型中计算样本距离 (sample distances) 作为空间信息...在一组基于欧式距离和 Z-order 距离的模拟数据集上，研究人员采用了包括 OLS、GWR、GNNWR 和 osp-GNNWR 在内的模型进行对比，结果如下表所示： osp-GNNWR 和其他对比模型在模拟数据集上的实验结果
中常见的两大数据模型：栅格模型、矢量模型 矢量模型的优点： 数据结构紧凑，冗余度低，表达精度高，图形显示质量好，有利于网络和检索分析等 在GIS中应用广泛，特别在小区域（大比例尺）制图中充分利用了它的精度高的优点...关键是选择一组基本空间数据类型来满足地图常用几何信息的建模要求 几何对象模型利用对象关系型数据库中的扩展数据类型实现....，并构造一个新的几何对象 几何对象逻辑模型与物理模型 基于概念模型，OGC提出了基于预定义数据类型和基于扩展几何类型的两种逻辑模型实现方法： 基于预定义数据类型的实现 利用关系数据库中已有的数字...基于扩展几何类型的实现 利用对象关系数据库中对抽象数据类型的支持，定义Geometry类型及其相关的方法与函数，并用该扩展几何类型实现空间数据的存储和管理 扩展几何类型的解释和维护由定义者负责...，返回单位为米；比ST_DistanceSpheroid快； ST_DistanceSpheroid 需要另外提供椭球体信息进行计算，返回单位为米； ST_Distance 返回二维平面上的笛卡尔距离，
GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0版本做准备，对一些底层依赖版本进行改动。...python版本提升至3.9： 因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内...()方法，用于为矢量列中各个要素计算最小外接矩形，譬如： 2.3.6 新增offset_curve()方法 新增offset_curve()方法，用于为目标要素构建偏移曲线，即与原始要素相似但偏移一定的距离...： 2.3.7 新增remove_repeated_points()方法 新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除...，譬如在原有仅起点终点连成线要素基础上，按照1单位距离进行增密的结果如下： 2.3.9 新增shortest_line()方法 新增shortest_line()方法，用于计算任意两个要素之间最短距离连线
1 简介 大家好我是费老师，就在前两天，Python生态中的GIS运算神器geopandas发布了其0.14.0新版本，在这次新版本更新中，不仅是新增了许多矢量计算API，还开始为日后正式发布1.0...python版本提升至3.9： 因此，推荐大家以3.9版本作为建立GIS运算Python环境的基础，这里我们以conda为例，直接建立新的虚拟环境来做演示（下面的命令中为了加速下载过程使用到相关国内conda...），是一种用来度量路径之间相似度的经典数学方法： 举个例子，我们构造如下的四条路径线要素，肉眼上很容易看出a与b，c与d各自相似度最高： 而通过frechet_distance()计算两两之间的弗雷歇距离...()方法 新增remove_repeated_points()方法，用于沿要素坐标串定义方向，将距离在阈值以内的坐标点视作重复点要素进行移除，默认阈值为0，你可以在实际应用中灵活调整阈值，从而起到简化要素的目的...： 2.3.8 新增segmentize()方法 新增segmentize()方法，用于对目标矢量列中的各要素，按照设定的等间距进行增密操作，譬如在原有仅起点终点连成线要素基础上，按照1单位距离进行增密的结果如下
推荐你一门好课，帮你在研究方法武器库中，添上复杂系统仿真这一项。 ? 1 方法 提到研究方法，根据你所在学科的不同，一定能想到不同的名词。 学理工科的，可能会想到实验法。...其中一篇研究成果《基于复杂系统仿真的微博客虚假信息扩散模型研究》，用的基础就是 Netlogo 中的计算机病毒传播模型。 ? 里面模型运行出来，是这样的： ? 看到这里，你可能早已跃跃欲试了。...直到 2015 年，Netlogo 的作者 Uri Wilensky，和 Bill Rand 合作，才出了一本真正意义上的权威入门教程。我当时在美国访学，书刚一出版就从亚马逊下单，买了一本，背了回来。...Netlogo 使用中坑洼之多，可见一斑。 后来书的作者之一 Bill Rand 在 Sante Fe 的 Complexity Explorer 平台开设了一门 MOOC ，介绍复杂系统仿真。...更妙的是，当我们需要考虑多个变量的交互影响或者综合因素时，还可以使用 Netlogo 给我们提供的简便实验环境 behavior space。 ? 在使用中，每一步都有详细的介绍说明。
这个新的像素可以作为其他图像处理算法的基本单位，可以减低图像的维度和异常像素点。目前常用的超像素分割算法有SLIC、SEEDS和LSC。 超像素算法的优秀属性： 超像素应当良好地粘附到图像边界。...SLIC利用了简单的聚类（贪婪）算法，初始时，每一个聚类的中心被平均的分布在图像中，而超像素的个数，可以基本由这些中心点来决定。每一步迭代，种子像素合并周围的像素，形成超像素。...分配 定义每个聚类中心周围2S×2S 范围为该中心的搜索范围，即该中心会与搜索范围内的所有像素度量距离，确定关联关系 image.png 该范围限制了每个中心的计算区域，大大加速了 Kmeans...所有像素都找到了关联的中心后，计算L2 范数的 Loss，之后就可以进行下一次迭代了 直到误差收敛或完成迭代次数 距离度量 SLIC 距离度量分为两部分，颜色差异和欧式距离差异，两组差异需要归一化后计算最终距离度量...颜色距离和欧式距离定义为： image.png 用它们在簇内的各自的最大距离 N_{s} 和 N_{c} 来标准化颜色接和空间的接近程度，用 D’ 表示： image.png 给定群集内预期的最大空间距离对应于采样间隔
作者提出了一个规范相机空间转换模块，明确地解决了不确定性问题，并可以轻松集成到现有的单目模型中。...3.1 度量不确定性分析 图3 不同相机在不同距离拍摄的示例照片 图3给出了不同相机在不同距离拍摄的示例照片。仅从图像外观，人们可能会认为后两个照片是使用相同的相机在相似的位置拍摄的。...\hat{} 表示变量在物理度量下(例如，毫米)。要从单个图像中恢复 d_a ，必须知道焦距、目标的成像大小和真实世界目标大小。估计焦距是一个从单个图像难以确定和无唯一解问题。...如果两个相机( f_1=2f_2 )分别在 d_1=2d_2 的距离，成像大小在两个相机上的成像大小相同。因此，仅从外观，当用不同的标签进行监督时，网络会出现不确定性。...为解决各种焦距导致的图像表观中的深度不确定性，作者提出了规范相机空间变换方法。借助该方法，可以轻松地将训练扩展到从10000多个相机采集11个数据集中的800万幅图像，实现零样本转移和高准确性度量。
距离向量路由协议使用跳 数作为度量值，来计算到达目的地要经过的路由器数。 例如，R I P使用B e l l m a n - F o r d算法确定最短路径，即只要经过最小的跳数就可到达目的地的线路。...在一个小型网络中确定毗邻路由器并不是一个主要问题。因为当一个路由器发生故障时，别的路由器能够在一个可接受的时间内收敛。但在大型网络中，发现一个故障路由器的时延可能很大。...由于网络的路由汇聚时间的存在，路由表中新的路由或更改的路由不能够很快在全网中稳定，使得有不一致的路由存在，于是会产生路由环。 15、什么是度量值？ 度量值代表距离。它们用来在寻找路由时确定最优路由。...每一种路由算法在产生路由表时，会为每一条通过网络的路径产生一个数值（度量值），最小的值表示最优路径。度量值的计算可以只考虑路径的一个特性，但更复杂的度量值是综合了路径的多个特性产生的。...最大传输单元（MTU）：在一条路径上所有链接可接受的最大消息长度（单位为字节）。 IGRP使用什么类型的路由度量值？这个度量值由什么组成？ IGRP使用多个路由度量值。
注意 网络数据集必须放在放在要素集下 网络分析的基本功能 网络分析是基于几何网络的特征和属性 利用距离、权重和规划条件来进行分析 网络分析——路径分析 最快路径确定起点、终点，求时间最短的路径...距离制图 根据每一个栅格相距其最邻近要素（也称“源”）的距离分析制图，从而反应每一栅格与其最邻近源的相互关系 通过距离制图可以获得很多相关信息，对资源的合理规划和利用 距离 在空间分析中...坡度百分比既高程增量与水平面增量之比的百分数 坡度中——Z因子，中输入高程变换系数，一般用于平面读数单位与高程度量单位不一致的情况 坡向 坡向是指地表面上一点的切平面的法线矢量在水平面的投影与过该点的正北方向的夹角...邻域分析 邻域统计是以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据进行函数运算 邻域统计是在单元对应的邻域范围指定的单元上进行统计分析，然后将结果值输出到该单元位置 四种邻域分析窗口...如在调查土地利用是，邻域统计可以获得邻域范围土地变化和确定土地利用的稳定性。
由于数据量巨大，计算科技在遥感数据集的存储、查询和分析方面都非常重要。同时，这些数据集也激发了像谷歌地球引擎这样的计算创新。 地理信息系统（GIS）：哪些国家在朝鲜导弹的射程范围内？...图一是一个著名案例，显示了在平面地图上使用球面距离所导致的距离信息计算错误，这种错误在缺乏GIS辅助球面测量的情况下很容易出现。...GIS还会对空间数据进行捕获、存储、分析、管理及可视化；例如，在飞机上的地球地图就是以曲面表现的。尽管在很大程度上，地图投影仍保有拓扑特性，不过其保留的度量属性（比如距离与面积）要取决于所使用的投影。...在空间计算技术中，信息出错所带来的政治与法律后果可能代价高昂，比如2005年在特里娜飓风过后，美国国会对新奥尔良最容易发生洪涝的联邦地图延迟发布这一点十分关注，由于信息不确定而导致重建步伐被拖慢。...此外，我们需要针对空间和时空的计算制定标准，通过质量改进过程（如同行评审等）和质量评定（如位置精度），更有效地利用用户所自愿贡献的地理信息。
在横轴投影中，中央经线和赤道为相互垂直的直线，其他经线和纬线分别为对称于中央经线和赤道的曲线。在斜轴投影中，中央经线为直线，其他经线为对称于中央经线的曲线。...墨卡托投影地图常用作航海图和航空图，如果循着墨卡托投影图上两点间的直线航行，方向不变可以一直到达目的地，因此它对船舰在航行中定位、确定航向都具有有利条件，给航海者带来很大方便。...网络墨卡托：Google地图和微软虚拟地球应用的是网络墨卡托，它是基于球体而不是椭球体的墨卡托投影，可以简化计算，但是损失了精度。因此用户再利用这种投影来做数据分析的时候必须考虑重投影。...(SRID） SRID 对应于基于特定椭圆体的空间引用系统，可用于平面球体映射或圆球映射 从两个空间数据实例派生的任何空间方法的结果仅在这两个实例具有相同的 SRID（该 SRID 基于相同的用于确定实例坐标的度量单位...SRID 最常见的度量单位为米或平方米。
二、数据挖掘常用算法简介 2.1 关联分析算法 关联规则在于找出具有最小支持度阈值和最小置信度阈值的不同域的数据之间的关联。在关联规则的分析算法研究中，算法的效率是核心的问题。...三、相关预备知识 3.1 距离度量 距离度量：在数据挖掘中需要明确样本数据相似度，通常可以计算样本间的距离，如下为常用距离度量的介绍。...余弦相关系数的优缺点： 优点：余弦相似度与向量的幅值无关，只与向量的方向相关，在文档相似度（TF-IDF）和图片相似性（histogram）计算上都有它的身影；而且在样本数值稀疏的时候仍可以使用。...算法的关键在于找到相似的用户，迭代计算你与每个用户对相同乐队的评分距离，来确定谁是你最相似的用户，距离计算可以用曼哈顿距离，皮尔斯相关系数等等。...基于用户的协同推荐算法算法的缺点： 扩展性：随着用户数量的增加，其计算量也会增加。这种算法在只有几千个用户的情况下能够工作得很好，但达到一百万个用户时就会出现瓶颈。
本文研究的意义是发挥GIS在交通规划中的应用。为合肥市提供参考。 在“十二五”规划中，合肥市大力发展信息产业技术，加快技术产业发展，带动整个合肥经济圈的发展。...在分析空间可达性问题时，我们可以根据目的和需要，采用多种“成本”类型来进行计算，最常用的就是时间成本，即对空间上每个点的时间距离进行分析计算。...③通过栅格【代数运算】，求研究区成本栅格 在【数据】模块下，【栅格】处理中的【代数运算】 ?...4、生成成本距离 （1）在【分析】模块，【栅格分析】中的【距离栅格】下的【生成距离栅格】，如下图所示 ?...6、可达性分析 对上面得到的可达性进行【代数运算】转化成以“分钟”或“小时”为单位的可达性空间分布。 因为在计算中我们所使用的成本栅格图为1000米格网，即在水平或垂直方向上，每千米合1个网格。
因为这种做法无法准确计算距离，而且扩展性和维护性都是问题 为什么不用solr、es、mysql、sphinx呢？...基本数据结构如下： 有三个比较重要的点 通过create extension语句创建postgis插件，每个库只能创建一次 创建一个gis类型字段，支持POINT、POLYGON等多种数据类型，我们后续的排序和计算都将使用此字段...坐标系计算两个点之间的距离(Point(x,y)) 将查询的结果转换为meters 26986坐标系表示的距离，此即普通单位米。...实现/集群 分布式计算第一定律：如果不是真正需要就不要让系统分布式。但随着业务扩张，DAU不断上涨，逐渐达到百万+，就不得不考虑可用性和扩展性了。...需求 要求较高的实时性，不做缓存，读取和写入都比较频繁（1w+ TPS/s） 能够按照查询距离进行排序，能够分页 支持除位置意外的其他条件过滤（如年龄，性别，用户标签等） 支持GIS其他扩展功能，如三维
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
