北京西城区的日子

在为期三周的北京生活经历中,作者从对城市节奏的不适应逐渐过渡到融入其中。从地铁拥挤的恐惧到学会快速行走,作者不仅适应了繁忙的北京生活,还开始了对新工作的探索,包括接手未知的Dorado框架、学习使用toad和plsql等工具,并合理规划时间以应对自考和研究生考试。这段旅程让作者感到幸福且充实,对未来在北京的生活充满期待。

         写这篇博客的时候突然想起N年前高考结束后听汪峰的《北京北京》,当时还不懂歌中透露的那份悲情,理解不了各种北京的喧嚣,但从9月底我开始在北京体会汪峰的“当我走在这里的每一条街道,我的心似乎从来都不能平静”,每天重复着那条公交路线,看着路上来来往往的行人,大家做什么都在赶,走路在赶,下楼在赶,做地铁在赶,甚至过马路都在赶;


慢慢的我也从不理解到适应,在人来人往的北京我也开始属于自己的那份探索;从面试开始的那周就不喜欢在地铁中被挤来挤去,讨厌不用脚点地的地铁生活,幸好他们收留我,让我在离公司不远的一个小区暂居了下来。我开始给自己选择每天的公交路线,五分钟-十分钟-十分钟-五分钟,每天上班二十分钟到单位,感觉小日子幸福哒。感谢不用大早上在西直门地铁站被挤上车,也不用去地铁中体验北京人山人海的生活,简直美美哒。

日子都过去多半个月了,感觉现在我也终于跟上了北京生活的节奏,开始用最快的脚步去追赶下一个目的地,13号那天下班有点晚,看着夜色下忙碌的来往人群,其实大家都是在跟自己赛跑,跟时间赛跑,在那种氛围下,我才发现自己已经学会用四分钟走完十分钟的路程,我表示,对我的适应能力也是够够的了;
在北京的这三个星期,习惯了每天的作息,适应了每天下班之后挤时间来准备自考和GCT的生活,却唯独不能适应花上一个小时在地铁里挤来挤去,直到现在面试时西直门的挤地铁让我心有余悸,我都不敢想象跟春运差不多的地铁是什么样子的。
在这三个星期里,开始接手从未谋面的Dorado框架,开始使用toad和plsql来远程调用oracle,尝试使用excel解析数据完成数据报送,一点一点的去了解整个系统的框架,一点一点地去熟悉数据库结构;
在这三个星期里,开始改变之前的时间安排,合理规划下班时间,给自考和研究生考试充足的时间,做充分的准备,让自己在多重任务的情况下,不过 任务真的好艰巨,好有考验性。

这次北京之行我开始体味真正的忙碌,给自己一个空间和时间去适应,去完善自己之前的时间安排,和大家一起学习,一起生活,一起谈天说地,这种微妙的感觉让我感觉我在北京不孤单,好幸福的赶脚!接下来的北京西城区的生活,加油!
获取北京西城区的高德地图API多边形围栏数据可以通过高德地图开放平台提供的相关接口实现。高德地图API支持地理围栏功能,开发者可以通过定义多边形区域来实现围栏数据的获取和管理。 ### 1. 高德地图API的地理围栏功能 高德地图API提供了地理围栏功能,允许开发者通过编程方式定义圆形、多边形等围栏区域。对于北京西城区这样的复杂区域,可以使用多边形围栏来精确划定边界。具体实现时,需要定义多边形的顶点坐标,这些坐标可以通过地图工具获取或者通过行政区划边界数据转换得到。 ### 2. 获取北京西城区的边界坐标 为了获取北京西城区的多边形围栏数据,首先需要获取该区域的边界坐标。这些坐标可以通过以下方式获取: - 使用高德地图开放平台的行政区划边界查询接口。 - 利用开源GIS工具(如QGIS)结合公开的行政区划边界数据提取坐标。 ### 3. 高德地图API的调用 高德地图API提供了地理围栏相关的接口,开发者可以通过调用这些接口来创建、查询和管理围栏数据。以下是使用高德地图API创建多边形围栏的代码示例: ```java // 创建多边形围栏 GeoFenceManager mGeoFenceManager = new GeoFenceManager(getApplicationContext()); List<LatLng> points = new ArrayList<>(); points.add(new LatLng(39.9042, 116.4074)); // 示例坐标点 points.add(new LatLng(39.9142, 116.4174)); points.add(new LatLng(39.9242, 116.4274)); mGeoFenceManager.addGeoFence("polygon_fence", "北京西城区", points, 30, "custom_id"); ``` ### 4. 数据导出与可视化 通过高德地图API获取的多边形围栏数据可以导出为多种格式,例如GeoJSON或KML,以便进一步分析或可视化。这些数据可以用于地图应用中的区域分析、交通管理、商业选址等场景。 ### 5. 应用场景 多边形围栏数据在实际应用中具有广泛的用途,例如: - **交通管理**:监测车辆是否进入特定区域。 - **商业分析**:分析特定区域的人流密度或消费行为。 - **城市管理**:监控城市基础设施的使用情况。
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