PostgreSQL中提供了空间类型字段 几何类型 几何数据类型表示二维空间的对象.表6-18 显示了PostgreSQL 里面所有的几何类型.最基本的类型是“点”,它是其它数据类型的基础.   6.8.1点(point) 点是最基本的几何类型.下面语法定义point类型的值: ( x , y ) x , y x和y都是浮点数,表示横坐标和纵坐标. eg: insert into public."user"(userid,name,password,position,phone) va

这是很早之前做过的一个测试,最近在整理postgresql测试相关的资料,所以也把它拿出来了与大家分享. 首先解释一下所谓的PostgreSQL空间性能,主要是基于postgis的空间数据导入性能,详细的postgis知识请baidu,下面记录一下整个测试过程. PostgreSQL中空间图层手动创建 1.  跳过PostgreSQL.postgis和jmeter的部署操作(如果此步骤不会跳过一下所有步骤) 2.  创建模板为postgis数据库的数据库,创建成功的数据库模式中存在topolog

1. ST_Buffer(geometry, double, [integer])buffer操作一个很有用函数,这个函数的第一个参数是要操作的空间几何数据,第二个参数长度(距离),第三个参数为一个整型,这个函数返回一个空间数据类型,以当前第一个参数空间几何数据为参考点,返回小于等于距离的空间几何数据点,最后由这些点组成一个多边形空间数据,最后一个参数表示在组成一个1/4圆的有几个点分隔.也就是说如果最好一个参数为8那么这个最后组成的多边形就是32边的多边形,如果不指定这个参数,系统默认的是8注

PostGIS中的常用函数 以下内容包括比较多的尖括号,发布到blogger的时候会显示不正常,内容太多我也无暇一个个手动改代码,因此如有问题就去参考PostGIS官方文档. 首先需要说明一下,这里许多函数是以ST_[X]yyy形式命名的,事实上很多函数也可以通过xyyy的形式访问,在PostGIS的函数库中我们可以看到这两种函数定义完全一样. 1. OGC标准函数 管理函数:添加几何字段 AddGeometryColumn(, , , , , )删除几何字段 DropGeometryColum

PostgreSQL 多应用场景实践 - 沙箱实验 https://github.com/digoal/blog/blob/master/201805/20180524_02.md 一.GIS <如何建立GIS测试环境 - 将openstreetmap的样本数据导入PostgreSQL PostGIS库>https://github.com/digoal/blog/blob/master/201609/20160906_01.md<geoip - Geolocation using Ge

从单声道.立体声.环绕声发展到三维声,音频回放技术的迭代演进是为了还原真实世界的声音.其中,三维声技术使用信号处理的方法对到达两耳的声音信号进行模拟,将声场还原为三维空间,更接近真实世界.凭借这个技术,各厂商在游戏.影视.音乐等场景中为用户创造更真实自然且沉浸的听觉体验,也实现了更好的用户订阅增长. 传统3D音频的制作需获取原始的分轨素材(如录制的人声.钢琴声等),并使用专业的数字音频工作站(DAW)和3D混音插件手工制作,因此制作周期长.生产效率低.成本高.门槛高.此外,开发者由于没有歌曲的原

1  Geodatabase概念 Geodatabase是ArcInfo8引入的一种全新的面向对象的空间数据模型,是建立在DBMS之上的统一的.智能的空间数据模型.“统一”是指,Geodatabase之前的多个空间数据模型都不能在一个统一的模型框架下对地理空间要素信息进行统一的描述,而Geodatabase做到了这一点:“智能化”是指,在Geodatabase模型中,对空间要素的描述和表达较之前的空间数据模型更接近我们的现实世界,更能清晰.准确地反映现实空间对象的信息. GeoDatabase的

原文:ArcGIS Engine开发之旅05---空间数据库 1  Geodatabase概念 Geodatabase是ArcInfo8引入的一种全新的面向对象的空间数据模型,是建立在DBMS之上的统一的.智能的空间数据模型.“统一”是指,Geodatabase之前的多个空间数据模型都不能在一个统一的模型框架下对地理空间要素信息进行统一的描述,而Geodatabase做到了这一点:“智能化”是指,在Geodatabase模型中,对空间要素的描述和表达较之前的空间数据模型更接近我们的现实世界,更能

转自:http://www.cnblogs.com/quansixiang/archive/2010/09/17/1829286.html 1  Geodatabase概念 Geodatabase是ArcInfo8引入的一种全新的面向对象的空间数据模型,是建立在DBMS之上的统一的.智能的空间数据模型.“统一”是指,Geodatabase之前的多个空间数据模型都不能在一个统一的模型框架下对地理空间要素信息进行统一的描述,而Geodatabase做到了这一点:“智能化”是指,在Geodatabas

Ian J. Goodfellow 论文:https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络:G(Generator),生成网络,接收随机噪声Z,通过噪声生成样本,G(z).D(Dicriminator),判别网络,判别样本是否真实,输入样本x,输出D(x)代表x真实概率,如果1,100%真实样本,如果0,代表不可能是真实样本. 训练过程,生成网络G尽量生成真实样本欺骗判别网络D,判别网络D尽量把G生成样本和真实样本分别开.理想状态下,G生成样本G(z),使D难以判断真假,

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}

http://ju.outofmemory.cn/entry/119152 http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4412343.html 支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练

相机基类CameraBase PluginSDK中的相机类CameraBase是三维计算机图形学中的概念.观察者在三维场景中漫游时,通过眼睛看到的场景和相机拍摄过程非常一致.实际上,Direct3D和OpenGL都是先通过对现实世界中的场景先进行世界变换,再通过设置观察矩阵以在场景中安置一个虚拟相机,构建一个视景体来裁剪场景的可见区域,然后在通过投影变换(平行投影或透视投影),获取三维场景的“像”,最后再通过视口变换,将场景的“像”光栅化输出到二维显示屏幕上.如下图所示. 在三维地形系统中,通常

ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的,全面的GIS平台.ArcObjects包含了大量的可编程组件,从细粒度的对象(例如,单个的几何对象)到粗粒度的对象(例如与现有ArcMap文档交互的地图对象)涉及面极广,这些对象为开发者集成了全面的GIS功能.每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器,包括桌面GIS(ArcGIS Desktop),嵌入式GIS(ArcGIS Engine)以及服务端GIS(ArcGIS Server). 目录 1发展过程 2

ORF和CDS的区别 ORF的英文展开是open reading frame(开放阅读框). CDS的英文展开是coding sequences (编码区). CDS:DNA转录成mRNA,mRNA经剪接等加工后翻译出蛋白质,所谓CDS就是与蛋白质序列一 一对应的DNA序列,且该序列中间不含其它非该蛋白质对应的序列,不考虑mRNA加工等过程中的序列变化,总之,就是与蛋白质的密码子完全对应. ORF:理论上的氨基酸编码区,一般是在分析DNA核酸图谱中(主要是利用电脑程序)得到的.程序会自动在DNA

支持向量机SVM是从线性可分情况下的最优分类面提出的.所谓最优分类,就是要求分类线不但能够将两类无错误的分开,而且两类之间的分类间隔最大,前者是保证经验风险最小(为0),而通过后面的讨论我们看到,使分类间隔最大实际上就是使得推广性中的置信范围最小.推广到高维空间,最优分类线就成为最优分类面. 支持向量机是利用分类间隔的思想进行训练的,它依赖于对数据的预处理,即,在更高维的空间表达原始模式.通过适当的到一个足够高维的非线性映射,分别属于两类的原始数据就能够被一个超平面来分隔.如下图所示: 空心点和

在21世纪新课程化学教学中,有很多地方要求化学教师使用计算机和应用程序处理各类化学信息,比如课堂教学.撰写教学论文.制作多媒体课件等,这样可以有效增强教学效果.作为化学教师,在新课程的化学教学中掌握一些实用且功能全面化学软件的使用方法是非常必要的.下文将具体介绍ChemOffice下两个组件ChemDraw和ChemBio 3D在新课程化学教学中的具体应用. 新课程化学教学中,中学化学教师若能熟练掌握ChemOffice化学套件这一专业化学软件的使用技巧就能随时处理有机化学教学过程中多种问题.最

Paper:https://arxiv.org/abs/1711.07971v1 Author:Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He (CMU, FAIR) 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子.分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想. 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖.在时序任务中,

1问题描述 1.1现场的数据库部署情况 服务器基本情况如下: CPU 20逻辑核,40线程 内存 64 G 硬盘 D盘 :1T SSD E盘:3T SATA F盘:3T SATA 在这台机器上同时部署有postgresql和mongodb数据库.其中postgresql数据库存储入库后的矢量数据,mongodb存储矢量瓦片数据. 生成矢量切片的大致流程为: 查询mongodb数据库,检查哪些切片还未生成: 查询postgresql数据库,根据切片范围进行空间查询: 对第2)步查询结果进行切片处理

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 如果要提出一个新的神经网络结构,首先就需要引入像循环神经网络中“时间共享”这样的先验知识,降低学习所需要的训练数据需求量. 而卷积神经网络同样也引入了这样的先验知识:“空间共享”.下面就让我们以画面识别作为切入点,看看该先验知识是如何被引入到神经网络中的. 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画面识别的不足 卷积神经网络做画面识别 局部连接 空