geoserver热力图渲染

1.背景

需求如下,已经有生成好的空间数据,包括日期、小时、经度、纬度,人数,利用GeoServer生成热力图。

2.常见的热力图

 百度等热力图是使用开源的heatmap.js做的,但是这种解决方案的缺陷是:

1 数据量大的话,从前端通过后台查询比较费时,比如arcserver默认设置返回1000条查询记录,3000条就很卡了,对动辄上万多数据可行性不高。

2 前端对大数据添加渲染压力也大。

如果所有的数据在服务端生成渲染图片输出到前端,这两个问题都迎刃而解。

本文便阐述如何使用geoserer在服务端生成热力图,返回前端地图显示。

Rendering Transformations — GeoServer 2.24.x User Manual

空间数据入库及GeoServer生成热力图过程 - GIS开发者

3.做法

使用PostgreSQL10数据库,已添加PostGIS支持。

创建表

create table table_test(
day varchar(8),
hour int,
lon numeric(8,5),
lat numeric(8,5),
count_people int,
geom geometry
);

导入数据(略)

生成geometry字段数据

update table_test set geom=(ST_GeomFromText('POINT(' || lon || ' ' || lat || ')'));

GeoServer发布图层

  • 访问本机GeoServer,http://localhost:8080/geoserver/web/
  • 选择图层–>添加新的资源,选择自己的空间数据库,单击配置新的SQL视图
    在创建新的SQL视图页面中
    视图名称:table_test
    SQL语句:select * from table_test where day=’%day%’ and hour=%hour%
    单击从SQL猜想的参数,输入默认值,注意把验证表达式删掉。
    单机刷新,SRID填写4326,单击保存。

### LangChain Agent 的概述 LangChain 是一种用于构建基于大型语言模型的应用程序的框架,而其中的核心组件之一就是 **Agent**。Agent 能够根据输入的任务动态调用不同的工具集,并通过迭代的方式完成复杂任务[^1]。 #### 什么是 LangChain AgentLangChain 中的 Agent 是指能够自主决策并执行操作的一种机制。它可以根据用户的请求自动选择合适的工具(Tools),并通过多次交互逐步解决问题。这种能力使得 Agent 成为了处理多步推理复杂查询的理想解决方案[^3]。 --- ### LangChain Agent 的工作原理 Agent 的核心功能在于其能够解析用户输入、选择适当的工具以及生成最终响应。以下是它的主要流程: 1. 用户提供自然语言指令。 2. Agent 解析该指令并将其转化为可执行的操作序列。 3. 基于这些操作,Agent 动态调用预定义的一组工具(如搜索引擎、数据库接口或其他外部服务)。 4. 工具返回的结果被反馈到 Agent,后者会继续优化后续动作直至目标达成[^5]。 例如,在 OpenAI 提供的支持函数调用的功能中,默认提示可以通过如下方式加载: ```python from langchain.agents import load_tools, initialize_agent from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) ``` 上述代码片段展示了如何初始化一个简单的零样本反应描述型代理 (Zero-Shot React Description),此类型的代理无需任何训练即可运行[^2]。 --- ### 示例代码:创建自定义 LangChain Agent 下面是一个完整的例子,演示了如何利用 SerpAPI LLM 数学计算工具来解决涉及网络搜索与算术运算的问题。 ```python import os from langchain.agents import Tool, initialize_agent, AgentType from langchain.tools import BaseTool from langchain.utilities import SerpAPIWrapper from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.llms import OpenAI class CustomSearchTool(BaseTool): name = "custom_search" description = "A tool that uses a custom search engine to find information." def _run(self, query: str) -> str: serp_api_key = os.getenv('SERP_API_KEY') search = SerpAPIWrapper(serpapi_api_key=serp_api_key) result = search.run(query) return f"Searched for {query}. Found: {result}" async def _arun(self, query: str) -> str: raise NotImplementedError() # 初始化LLM实例 llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") # 加载工具 search_tool = CustomSearchTool() tools = [ Tool( name=search_tool.name, func=search_tool._run, description=search_tool.description ) ] # 设置Prompt模板 prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the question at the end. {context} Question: {question} Answer:""" prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["context", "question"]) # 构建链式结构 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 初始化Agent agent = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True) # 测试Agent response = agent.run("What is the capital city of France and what's its population?") print(response) ``` 在这个脚本里,我们首先定义了一个名为 `CustomSearchTool` 的类继承自 `BaseTool` 接口;接着配置好所需的参数之后便可以轻松实现跨平台数据抓取等功能[^4]。 --- ### 总结 综上所述,LangChain Agents 不仅提供了强大的灵活性还简化了许多繁琐的手动编码环节,让开发者得以专注于业务逻辑本身而非底层细节。无论是初学者还是资深工程师都能从中受益匪浅。
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