下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案，它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，看着有点标题党的味道，其实这里我们想强调的是，我们设计和实现这个方案时，一开始直接调用HBASE检索，看着要检索的数据量，多达数百万，还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题，或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
在本文中，我们将介绍 PostGIS 的一些基础知识及其功能，以及一些可用于简化解决方案或提高性能的提示和技巧。
我们 Sentiance 开发了一款能接收加速度计、陀螺仪和位置信息等智能手机传感器数据并从中提取出行为见解的平台。我们的人工智能平台能学习用户的模式，并能预测和解释事情发生的原因和时间，这让我们的客户能够在正确的时间以合适的方式指导他们的用户。
以下内容由摹客团队翻译整理，仅供学习交流，摹客是设计+协作一站式云平台，从产品、设计到开发，摹客来解决。
前面文章《自动驾驶运动规划(Motion Planning)》中提到可以使用占位图(Occupancy Grid Map)表示自动驾驶行驶区域的哪些区域被障碍物(如静止的车辆、路中间的石墩子、树木、路肩等)占用，Motion Planning模块会通过查询占位地图避开这些道路障碍物，避免与它们碰撞，从而达到安全驾驶的目的。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
下面的例子打开一副GeoTIFF影像，输出了影像的一些信息，然后遍历了所有波段，输出波段的一些信息
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
目录： 通用操作 条件函数 前提： import arcpy from arcpy.sa import * 1、通用操作 设置工作路径：arcpy.env.workspace("path_of_environment") 并行处理： arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n%" # 使用指定百分比计算进程数量：进程数量 = 系统核数量 * n / 100 arcpy.env.parallelProcessingFactor = "n" ＃ 使用指定的
处理栅格数据时，有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙（即无数据值）的示例。
本文介绍在利用R语言的GD包，实现自变量最优离散化方法选取与执行、地理探测器（Geodetector）操作时，出现各类报错信息、长时间得不到结果等情况的解决方案。
本文不适合采用天才设计（Genius Design）方法的人士。 有一种“奇怪的”现象会经常的看到“很多设计师没有办法清楚的跟其他人解释他们是如何设计的，越细致的地方可能越是如此。比如，这个菜单的宽度为什么是200px？250px或者190px是否可以？图片的尺寸为什么是278px*196px？如何确定网页的宽度？“ 软件界面的设计师除了视觉本身以外，对于设计是否可以实现、大概以何种方式实现、规范可否被理解并且复制执行、设计实现的性价比与时间比等纬度都应有相当高度的认识。就像建筑设计师一样，他们一定很了解建
在命令行输入JOIN（合并）命令，选择要转换的圆弧，然后输入L(闭合)的选项，就可以将弧线转换成圆。
相同类型的图层合并 数据管理工具——常规——合并。 这个工具只能是线与线、面与面、点与点相同类型的图层合并。输入要合并的图层，设置输出的数据名称就可以了，非常简单。
在上一篇关于MapTool的文章中，我解释了如何下载、安装和配置您自己的私有开源虚拟桌面，以便让您和您的朋友可以一起玩角色扮演游戏（RPG）。MapTool是一个复杂的应用程序，具有许多特性，本文将演示游戏大师（GM）是如何充分利用它的。
今天分享的是：深度学习领域基于图像的三维物体重建最新方法及未来趋势综述。原文：Image-based 3D Object Reconstruction: State-of-the-Art and Trends in the Deep Learning Era
目录 前言 栅格化处理 总结 参考链接 一、前言 首先前几天学习了一下Markdown，今天将博客园的编辑器改为Markdown，从编写博客到界面美观明显都清爽多了，也能写出各种样式的东西了，有关Markdown，网上内容很多，暂且不表，开始进入今天的主题。 前几天碰到一个任务，需要将矢量数据导入到Accumulo中，然后通过geotrellis进行调用。这一下又犯难了，之前处理的全是raster数据，通过ETL类可以直接进行导入生成金字塔等，如何将矢量数据导入平台之前未曾碰到，
近年来，卷积神经网络（CNN）以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理等方面得到了快速发展，特别是大型图像处理方面，更是表现出色，逐渐成为了行业内一个重要的技术选择。 不过，好用并不代表万能。这里 AI 科技评论从一个卫星图像分析的具体实例出发，介绍了CNN建模和本地拉普拉斯滤波这两种分析技术的效果对比，最终我们发现，本地拉普拉斯滤波的效果反而更好。 卷积神经网络 为了从卫星图像中分析和评估一项自然灾害造成的损失，首先需要得到相关地理区域实时的高分辨率的卫星图像，这是进行后续所有分析的数据基础。目
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
摘要：三维重建是计算机视觉计算机图形学和机器学习等领域几十年来一个不适定问题。从2015年开始使用CNN解决基于图像的三维重建（image-based 3D reconstruction）有了极大的关注并且展示出强大的性能。在新时代的快速发展下，我们提供了这一领域详细的调研。本文章专注于从RGB图像估计三维物体形状的深度学习方法。除此之外我们还回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。我们一些重要论文性能的分析和比较，总结这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。
目录 前言 缓冲区分析 多种类型要素栅格化 总结 参考链接 一、前言 上两篇文章介绍了如何使用Geotrellis进行矢量数据栅格化以及栅格渲染，本文主要介绍栅格化过程中常用到的缓冲区分析以及同一范围内的多种类型要素栅格化。 本文主要记录今天过程中碰到的两个问题，第一个问题就是线状要素在进行栅格化的时候只有单个像素，看不出应有的效果；第二个问题就是同一地区的数据既包含面状要素，又包含了线状要素，普通方式只能栅格化成两套数据。下面我为大家介绍解决这两个问题的方法（当然若有人有更好的
所有步骤都是用ArcGIS中各种工具操作组合，未使用Arcpy与Python等需要使用代码的工具！
使用display:grid或display:inline-grid即可创建一个栅格容器，这个容器下的所有直接子节点都会成为栅格项（Grid Item）。
在仅有图像及对应位姿作为输入时对三维物体或场景实现自由视点合成是一个重要的任务。最近，基于 NeRF 的方法提出了有力的场景表征方式，并在这一任务上实现了 state-of-the-art 的质量。但与此同时，这一方法在场景训练过程中所需要的大量时间导致其难以应用到许多实际场景中。尽管后续许多工作在测试阶段提出了加速渲染的方法，但在训练过程中加快场景收敛速度方面进行的工作要么在效率方面提升较小，要么在合成质量方面出现了严重的损失。
大家好，我是柒八九。今天这篇文章是Chromium最新「渲染架构」 RenderingNG的译文系列文章的「第二篇」 -- 在RenderingNG渲染过程中关键数据结构和它们所担当的角色。
折叠屏手机的出现，满足了用户对大屏幕的追求，但卓越的用户体验更离不开应用的适配与功能创新。距离Mate X面世已经一年的时间，应用适配情况如何？在适配过程中有哪些经验可以参考？有没有常见问题可以规避？
在一个有限的、固定的平面上，用水平线和垂直线（虚拟的线，“参考线”），将平面划分成有规律的一系列“格子”（虚拟的格子），并依托这些格子、或以格子的边线为基准线，来进行有规律的版面布局。
本文主要是关于 pointNet，pointNet++，frustum point 的一些整理和总结，内容包括如何将点云进行深度学习，如何设计新型的网络架构，如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长，将分成上下两部分。
比如，Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形，这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
arcgis地理处理包括了查找工具、工具箱、地理处理环境、模型、python脚本、arcpy等一系列自动执行地理任务的框架。
关于设计方法论的问题，我一直倡导先感性再理性，感性层面是你先把设计稿设计的有创意和优雅，理性层面是当第一个层面的优雅达到后，我们再从理性层面处理其中的某些细节。所以，在UI教学刚开始，特别是新手阶段，就过分强调公式化，教条化的理论，很容易让设计者陷入误区。
本次实验目的是在火灾发生后，评估Thomas Fire 燃烧区域滑坡的敏感性。许多因素会导致滑坡风险增加，如土壤成分、降雨量、植被、坡度和坡向。本实验关注三个因素：植被密度、坡度和降雨量。利用栅格建模器来完成，使工作流程化，能可重复使用。
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。代码如下：
首先我想声明，这并不是什么难以理解的事。世界上很多图形学程序员，并非人人都是天才。读者朋友大可自信地去理解我下面的写的内容（仅仅从字面意义上）。
栅格数据使用一定尺寸的网格来划分空间，认为每个网格内的空间具有相同的属性，具有确定的数值（网格的属性）。使用栅格数据，可以对某一个或一组空间数值在空间上的分布进行简单有效的描述。对栅格数据，传统的空间分析方法，如叠置、切割、求交等都可以进行操作和计算。
本文介绍基于R语言中的geodetector包，依据多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的详细方法。
虽然也有一些生成矢量图形的算法，但是在监督训练中，又受限于矢量图数据集有限的质量和规模。
Google 地球引擎中可用的潜在数据来源。 通过生态示例显示的数据集采样用例。 如何使用 Google 地球引擎访问重要的元数据。
A：网上已经有很多的文章解释过这个问题，简单的说就是离线评估的 AUC 是评估请求与请求之间点击率的序，而在线评估的是广告与广告点击率的距，评估的角度就不一致，所以这种情况是有可能发生的。举一个极端的例子，假设人在 wifi 环境下更喜欢点广告，但无论是哪个广告更喜欢点的程度都是一样的，如果在离线环境下如果我们加入了是否在 wifi 环境下这个特征，我们就应该能得到更高的 AUC，而在线时，因为这个特征的影响对所有广告是一样的，其实无法提升我们的在线效果，因为 P(Ad_x|Wifi)=P(Ad_x)，所以不会提升。
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
今天的知识工作者就像昨天的上班族。他们花时间在电子邮件，电话，各种桌面和在线应用程序以及与客户，供应商，员工，合作伙伴和内部利益相关者打交道的网站上。大部分时间都花在处理各种系统上，以便将信息从一处转移到另一处，或者将数据从一个系统输入/处理到另一个系统。如果你曾经处理过一个官僚机构，比如你的汽车部门，那么你正在经历处理知识型服务经济的乐趣。但它并不需要这样。 组织似乎认为办公室和知识型员工生产力有限的原因大部分是因为信息存在于多个不同的系统中，采用不同的格式，而且各种流程决定了信息如何从一个地方流向另一个
网络层解决了分组如何从一个网络到达另一个网络的路由问题（以子网为单位），但是分组如何在子网内部的相邻节点之间传输，链路层解决了这个问题。
栅格布局MyGridLayout是MyLayout布局体系里面的第八种布局。这是一种将布局约束设置和视图分离的布局方式，就像HTML中的标签元素和css样式可以进行分离表示和存储。因此栅格布局非常适合于数据内容相同但是展示样式不同的场景，展示样式可以动态配置和变化，甚至于可以从服务器进行动态下发。栅格布局还提供了一种基于JSON语法进行布局格式描述的机制来实现界面布局。
目录 前言 图像渲染 总结 参考链接 一、前言 前面几篇文章讲解了如何使用Geotrellis进行数据处理、瓦片生成等，今天主要表一下如何使用Geotrellis进行栅格渲染。 昨日完成了两种数据叠加生成瓦片的工作，然而在进行瓦片渲染的时候始终得不到想要的漂亮的颜色效果，由于这块代码是从之前Geotrellis官方DEMO中拷贝过来的，从未进行深究，所以折腾半天也没能实现，无奈那么就看源代码吧，在源代码中找到了这样一篇文档（rendering.md），里面详细讲述了在系统中如何直
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
锁：多用户访问同一数据库资源时，对访问的先后次序权限管理的一种机制，没有他事务或许将会一塌糊涂，不能保证数据的安全正确读写。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.09027.pdf
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