craybb的博客

本文深入解析 pyhanlp，全面介绍 HanLP 1.x 和 2.x 的功能与使用场景，详细讲解 pyhanlp 在 Python 3.9+ 环境下的安装方法、迁移步骤，以及 HanLP 2.x 的安装与使用技巧，帮助读者高效掌握自然语言处理工具的强大功能。

本文记录在虚拟环境下使用Nuitka将Python 脚本或程序打包独立的可执行文件（exe）的过程，并给出一些打包建议。主要内容包括：（1）py文件打包的背景和现状；（2）如何使用 Nuitka 打包 Python 脚本（加密和不加密）；（3）如何分离核心代码与依赖，优化打包流程；（4）打包顽固派，如numpy，pandas，Scipy等，该如何处理？

该工具箱基于GeoScene4.0+/ArcGIS Pro平台，结合Python开源工具，提供了数据治理与二维制图规范化处理的全面解决方案，旨在解决GIS应用中数据转换、检查、治理和制图数据标准化处理的问题。工具箱涵盖了从数据生产到最终地图成品的全过程，包括数据转换、检查与修复、制图效果优化等环节，极大提升了数据处理和地图制作的效率。通过自动化与智能化的工具，实现了高效的数据检查与修复，减少了手动操作的负担。工具箱支持并行计算，能够处理大规模数据，具有高性能表现。

建筑物多边形在地图综合中的两类处理模型:化简与直角化。建筑物矢量数据来源广泛，在数据获取过程中，受GPS精确度、遥感影像分辨率或人为因素的影响，数据往往存在不同程度的误差。其中，图像分割、深度学习等技术提取的建筑物多边形边界由任意折线构成，直角特征弱，点数冗余，无法实现地理信息的规范化表达。本文讨论此类轮廓模糊建筑物的化简问题。

将点数据按规则格网分组的原因很多，如制图中对点位进行抽稀，并行处理时对点要素集合进行分组等。或许你说，我直接使用点要素的ID对电脑CPU核数取余，也能实现分组，但当这些点位之间需要考虑临近关系时，就得按一定的规则对点位进行分组。常用的方法，就是对点集合进行网格编号。

在处理或分析大规模GIS数据时，使用并行计算技术是一种有效的解决方案。结合ArcPy的丰富地理处理工具与开源库，如Geopandas和Shapely，可以灵活地满足复杂需求并实现高效开发。该技术路线充分发挥了ArcPy的功能，同时利用Geopandas和Shapely的优势，能够高效地处理和分析大规模空间数据。

影像底图服务，一直是GIS应用的重要基础。对于大批量的影像数据，在有限的硬件资源、局促的时间、一人一机（骑）的条件下，提供OGC标准的缓存地图服务，支持大连接量、一定并发量的GIS业务需求，是一个“小问题”。

地理数据本身是地球表面一个位置的映射。但地球并不是一个正球体，而是一个两极稍扁、赤道略鼓的不规则球体。2011年，GOCE卫星的一幅新大地水准面地图想象中的地球：（1）形状的不规则性地球表面受到山脉、海洋深度、地形变化以及地球内部密度分布不均的影响，导致地球的形状在局部和整体上都有所差异。这种不规则性使得建立一个通用的数学模型来描述地球的形状变得复杂。（2）重力场的复杂性地球的重力场不是均匀的，它随位置而变化，尤其是在地形起伏较大的地区。

本课题旨在研究出系列数据质检修复工具、数据辅助处理工具，完善数据融合工作流，解决在矢量数据生产过程中出现的生产效率低、生产成果质量缺少检验手段、实际作业成果与业务需求不相符等问题，对提高数据融合的效率和提高数据生产的质量有着重要的意义。本研究的结果已通过大量（省级）的数据进行验证和完善，能适应较为复杂的数据情况，有效的解决了以往项目中数据治理方面未解决的难题。

本文基于对框架数据、地名地址数据以及变更调查数据为主体数据源的分析，结合数据融合中分层数据处理原则和内容，从数据管理者、数据应用的角度提出数据质量的定位、需求定位，归纳数据融合过程中存在的困难，提出了数据质检工具集、数据处理辅助工具集的研发计划，对提高数据融合的效率和提高数据生产的质量有着重要的意义。

规范的数据处理和优秀的地图配图是所有GIS应用的基础，为数据的进一步分析和提供了必要的支持。制图过程中，碰到的困难主要是制图数据预处理，包括点、线、面要素的抽稀显示，标注内容简称、换行处理，水系流向错误、要素显示不连通、标注内容重复等数据质量问题，这些都会制约和影响制图效果。制图的核心是制图者思考数据如何展示，让地图使用者能以快捷的方式、舒服的视觉享受获取最饱和的地图信息，而不是花费80%以上的时间去做数据处理工作。

随着GIS在各行各业的深入应用，各信息化部门和生产单位在逐渐建立起自己的GIS应用的同时，也积累了大量的地理数据。准确、快速、丰富地将数据建设成果以服务的方式提供使用，保障地理信息公共服务平台对数据服务和底图服务的需求，是地理空间平台信息化的重要内容。