在地信行业中，ArcGIS可谓是耳熟能详，一些热门的职业，比如 地图数据内业处理技术员、项目实施工程师、GIS应用开发技术员等等，他们的工作都离不开ArcGIS的操作。不管你是想快速建模、写方案出效果图，还是用地图数据将工作成果完美呈现， 一段操作猛如虎的ArcGIS使用都必不可少。
非科班出身的程序员，不仅要面对科班出身者的技术优势，还要面临职场偏见，尽管压力重重，但只要够努力，这一切都不是问题。
QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月，并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包和c++开发的。这意味着QGIS有一个清爽、易于使用的图形用户界面(GUI)。
本次毕业设计所涉及平台有服务器和客户端两个平台、所处理的数据有地理数据和非地理数据、所涉及的编程语言主要有C#和JavaScript，都比较多样化，所以在进行系统全面介绍前，先展示系统整体业务结构，如图2.1。
ArcGIS Desktop是一个集成了众多高级GIS应用的软件套件，它包含了一套带有用户界面组件的Windows桌面应用（例如ArcMap，ArcCatalog，ArcTooboxTM以及ArcGlobe）。可以实现从简单到复杂的GIS任务，如制图、地理分析、数据编辑、数据管理、可视化和空间处理等。
首先声明本文不存在任何工作歧视，每个人只要找到适合自己并且自己喜欢的岗位都是在为社会主义为人类的发展做出自己的贡献。 2011年从湖南某985高校仪器专业毕业，扛着大包小包先火车到西安然后汽车到兰州，之后出租车到单位，一路风尘仆仆。离开熟悉的环境，离开朝夕相处的同学只身一人来到一个陌生的城市。路途的艰辛倒也是早就司空见惯，然而迎接我的却是不堪回首的人生新篇章。 刚到单位迎接我的就是一个庞然大物——印刷机，可是如果能当个印刷工人倒也是个技术活了，刚开始一个月每天十几个
在信息时代，我们面临着海量的数据。然而，这些数据本身并没有意义。为了从数据中获得洞察力和价值，我们需要将其转化为可理解和有意义的形式。这就是数据可视化的重要性所在。本文将详细介绍数据可视化的概念、原则、工具以及它如何帮助我们理解和解释数据。
说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。
在应用程序中对象很少只是一个简单的键和值的列表。通常，它们拥有更复杂的数据结构，可能包括日期、地理信息、其他对象或者数组等。
MongoDB 是一款开源、高性能的 NoSQL 数据库，以其无模式的文档存储格式（BSON）而著称，广泛应用于众多开源项目，包括但不限于 Yapi 等。它在大规模数据存储和实时数据处理方面表现出色，因此备受青睐。在本文中，我们将深入探讨 MongoDB 的特性，并详细阐述如何使用 Docker Compose 轻松部署 MongoDB 数据库，为你提供全方位的指导。
儿童节又双叒叕来啦！今天对于小朋友们来说，必然是个特别欢乐的日子。对于我们来说，谁还不是个宝宝呢？so可爱的小伙伴们，你们今天快乐嘛？小编在这里希望大家能保持一颗年轻的心，开开心心地度过一个属于我们的“儿童节”~
ArcGIS软件是由美国Esri公司开发的一款基于地理信息系统技术的专业软件，其功能强大，具有多种高级的数据分析和可视化功能。本论文将介绍ArcGIS软件的特点和使用方法，并以一个实例来演示ArcGIS软件的使用流程，包括其数据输入、分析、可视化等环节的操作步骤。最后，本文还将对ArcGIS软件的优点和不足进行探讨。
在2015年初我们创建了一个微服务，它只做一件事（也确实做得很好）就是地理围栏查询。一年后它成了Uber高频查询（QPS）服务，本次要讲的故事就是我们为什么创建这个服务，以及编程语言新秀Go如何帮我们
Python编程语言的一大优势，就在于其丰富的第三方库。经过过去一年的时间，Python的世界中又涌现出了哪些优秀的第三方库呢？在本文中，我将给大家介绍2015年新出现的十大Python开发库。这里比较的范围，指的是在2015新开发或创建的第三方库。 1.Keras Keras是一个高度模块化的神经网络库，用Python语言编写，可以基于TensorFlow或Theano框架运行。Keras的开发者在设计时，就注重支持快速实验这一特性。使用Keras库，可以极大地缩短从想法到实现之间的时间。 2.yapf
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python的应用场景。
1. https://www.cnblogs.com/lonelyxmas/p/5722260.html
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
越来越多的软件产品正在以服务的方式发布。当应用上线后，我们希望对产品有持续的监控，在客户发现问题之前，能够感知系统的运行状态，健康状况，性能表现，以便快速应对系统故障，为客户提供持续不断的优质服务。New Relic的产品为解决这一问题提供了完整的解决方案。New Relic提供了端到端的监控能力，从前端页面性能，到后台服务端的响应速度，都有非常详尽的监控数据。
推荐下小编的Python学习群；629440234，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
BIGEMAP是一个广泛使用的地理信息系统工具，它提供了许多功能，包括地图可视化、空间分析和数据管理。然而，使用BIGEMAP获取乡镇街道信息可能会比较复杂和繁琐，需要花费大量的时间和精力。还不支持mac端为了解决这个问题，我们可以使用个人编写的自动提取脚本来简化这个过程。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活，他们从来不说他们是出租车公司，他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢？往下看看吧。 前言 2015年初，UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念，是将UBER 后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟，这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间，就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来，UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
一、缘起 最近做了一件事情，将写好的scala程序中稍显混乱和不雅的代码进行了重构（系列博客见http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html），当然重构的过程其实不仅是对代码的整理，也是对自己已掌握知识的整理的过程，也可以让我们明白以前未掌握的或者比较模糊的知识。 比如关于扩展方法的使用。之前采用的是Helper类的方法，重构时改用了扩展方法。创建Helper类基本上没有使用scala中牛逼的类型系统（实际是因为不懂），泛型也只
MongoDB 是一种文档型数据库（官网：https://www.mongodb.com/），由于它的高可用性、高扩展性和高性能而被广泛应用于大数据、云计算等领域。本篇文章将详细介绍 MongoDB 的概念、特点以及使用场景，并分析三款常用的 MongoDB 可视化管理工具。
针对Web开发人员，DBA，程序员，本文介绍了NoSQL数据库的基本概念，不同类型及其特性。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
地理信息地图标记KML与KMZ的区别 KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式，用来描述和存储地理信息数据（点、线、面、图片等），是纯粹的xml文本格式，可用记事本打开编辑，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司，2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth. KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式，是一种XML描述语言，并且是文本格
KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式，用来描述和存储地理信息数据（点、线、面、图片等），是纯粹的xml文本格式，可用记事本打开编辑，所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司，2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth.
本人是一个非常懒惰的人，内心非常抵触“描图”这类创造性低、工作量大又耗时的工作，比如人工处理官方提供的测绘CAD，去做建筑建造的分析，比如从在线电子地图中人工描绘周边公服设施，再比如力弱无法建立三维地形与搭配地形的三维建筑空间…………一直期盼着这份心情能有份出路。
Python作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年，Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。
AutoCAD是一款由美国Autodesk公司开发的计算机辅助设计（CAD）软件。它是CAD软件领域中最流行和最具影响力的软件之一。自1982年首次发布以来，AutoCAD已经成为工程、建筑、制造业和其他领域中设计和制造工作的重要工具。它通过提供各种绘图和设计工具，帮助用户完成复杂的设计和制造工作。
来源 | 经授权转载自 ClouGence 公众号 背景知识 什么是地理信息数据 地理信息数据的定义主要来自于我们熟知的星球——地球。我们知道地球表面是一个凸凹不平的表面，是一个近似的椭球体。以海平面为参照已知最点和最低点之间有接近 2 万米的差距。 珠穆朗玛峰，8848.86 米含冰层（人民日报：2020 年 12 月 8 日） 马里亚纳海沟，相对海平面深 10909 米（人民日报：2020 年 11 月 30 日） 即便是海平面也会在月球潮汐引力的作用下变化着，更不要提气候变化导致的海平面升
最近研究了下postgresql数据库及其空间地理信息拓展插件——postgis。
· 与很多键值对数据库不同的是，Redis中的值可以是由string（字符串）、hash（哈希）、 list（列表）、set（集合）、zset（有序集合）、Bitmaps（位图）、 HyperLogLog、GEO（地理信息定位）等多种数据结构和算法组成，因此 Redis可以满足很多的应用场景，
AutoCAD是一款Autodesk公司开发的计算机辅助设计（CAD）软件，它可以帮助用户创建和修改二维、三维图形。最受欢迎的CAD软件之一，广泛应用于建筑、机械、土木工程、电气等领域。它提供了各种绘图工具和命令，支持多种文件格式，而且还可以与其他设计软件进行集成。
本文主要讨论ggplot2是如何通过颜色信号来对多边形进行填充的底层理念，这也是想要进阶R语言数据可视化过程中必须搞明白的关键环节。 ggplot2所有图层对象中，geom_ploygon（）几何图层对象最为复杂，也最为特殊： 复杂在哪儿呢？ 这种几何对象所定义的多边形（特别是在地理信息数据里面），领土边界是基于行政区划、行政区划再细分为单个多边形（也就是group），单个多边形又是一组经纬度坐标点构成（按照order排序）。 所以说geom_ploygon()所要显式声明的参数至少需要四个： data(地
之前在练习leaflet的时候没有找到R语言leaflet中的热力密度图接口函数，一直感觉很遗憾。
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
12月11日，2021年腾讯犀牛鸟精英科研人才培养计划正式对外发布。计划截止申报时间为2021年1月28日24:00。 本年度犀牛鸟精英计划首次发布（试运行）“犀牛鸟精英工程人才培养计划”，该计划由校/院级教学组织推荐学生及指导老师组队申报，入选团队及学生将借助产业真实问题和实战平台，深度参与推进技术在产业场景中应用落地。 首次试运行共发布8项课题，其中包含腾讯微信、地图、安全等与日常生活紧密相关的核心产品及技术领域。 本文推送计划中后四个课题内容： 课题五AI模型推理加速系统化工程； 课题六基于WeMa
关于 redis 的介绍网上已经有很多信息了，这里我就不在详细说明了。介绍一下几个鲜明特性：
【新智元导读】估计最近Elon Musk是失眠的。Tesla又爆出月初有一次高速路上的翻车事故，车辆损失惨重，好在驾驶员和乘客只受了小伤。表面上看起来这并不是什么大新闻，因此并未引起国内外媒体的广泛关注，媒体关注也是因为致死车祸的余波未平。国外媒体只是简单描述了事故过程，而少数几个国内媒体也就翻译了一下。坦白来讲，刚一听到事故描述的时候，凭直觉，我觉得这又是一个目前L3自动驾驶架构存在的隐患，各种因素综合起来，致命也是有可能的。 一句话阐述一下观点：为了追求性价比，目前很多L3系统设计有且仅有视觉识别车道
学习R语言已经整整一年光景了， 是时候整理一下自己学习以来的收获和成就。 虽然一直学的很专注（一直埋头在可视化的小圈子了，总感觉这样是停留在舒适区，也许外面的风景会更好），但是专注有专注的好处，就是
本文介绍2024届秋招中，大华技术股份有限公司的GIS开发工程师岗位的3场面试基本情况、提问问题等。
虽然本周 GitHub 热榜都是一些熟悉的面孔，但还是有不少新开源的项目，比如受启发于 Stripe IDs 的 UUIDv7 扩展 typeid，相信有了它，数据标识问题就迎刃而解了。此外，还有刚开源就获得近 2k star 的抠背景项目 background-removal-js，一键就能去掉图片背景。
三维地理信息系统，即三维GIS，是对包括大气层在内的地球表层，与地理有关的数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
之前有过一段时间，特别热衷于数据地图，也分享很多篇关于地图制作的教程（涉及到各种作图软件），但大多是整理拼凑，自己发挥的不多。 最近在看哈德利.威科姆的那本火遍全球的R语言数据可视化经典教程——《ggplot2——数据分析与图形艺术》。书内虽然关于数据地图的内容很少，但是ggplot所渗透的可视化图层理念实在让人叹为观止。 书中完全将复杂的地图图表语言拆解成常规图表思维，通过图层叠加、分组填色、空间映射，让我对地图这种深度可视化形式有了更多深入的理解。 今天这一篇主要分享美国地图的绘图代码，同样是我们之前分
ArcGIS软件是一种基于GIS技术的地理信息系统软件，具有广泛的应用范围和优秀的数据处理能力。本文将介绍ArcGIS软件的基本概念和界面介绍，重点讲解其主要功能和使用方法，并通过实例分析，阐述在不同场景下的应用和价值。
从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者，宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队，来指导其在中国的店铺选址
从全球范围来看，采用商业地理数据进行商业选址及消费者地理细分在发达经济体已经非常普及。为更精准地服务不断升级的中国消费者，宜家家居、麦当劳、星巴克等专门成立了商业地理分析团队，来指导其在中国的店铺选址。麦肯锡的“解读中国”商业地理分析团队亦感受到来自客户方越来越强烈的需求。我们以下图来说明架构在大数据之上的商业地理分析。 80%的商业数据都是带有地理信息的 商业地理分析的目的就是把对的产品放在对的位置上 选址分析专家就是帮助客户找到最有利位置的‘风水’先生 科学选出最优位置 我们服务过一家全国股份制商业
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