Carto更新

  // Applies the 'odds' specified when calling ComputeLookupTableToApplyOdds()
  // to the probability of the cell at 'xy_index' if the cell has not already
  // been updated. Multiple updates of the same cell will be ignored until
  // StartUpdate() is called. Returns true if the cell was updated.
  //
  // If this is the first call to ApplyOdds() for the specified cell, its value
  // will be set to probability corresponding to 'odds'.

这里就是log odds 表示 ,如果没被更新过 则更新, 多次更新相同的cell会被忽略 。如果

  bool ApplyLookupTable(const Eigen::Array2i& xy_index,
                        const std::vector<uint16>& table) {
    DCHECK_EQ(table.size(), mapping::kUpdateMarker);
    const int cell_index = GetIndexOfCell(xy_index);
    uint16& cell = cells_[cell_index];
    if (cell >= mapping::kUpdateMarker) {
      return false;
    }
    update_indices_.push_back(cell_index);
    cell = table[cell];
    DCHECK_GE(cell, mapping::kUpdateMarker);
    UpdateBounds(xy_index);
    return true;
  }

/////////////////////// xlimit * y +x 等于格子数


    int GetIndexofCell(const Eigen::Array2i & xy_index)
    {
        return (maplimits_.Getcelllimits().num_x_cells*xy_index.y()+xy_index.x() );
    }

/////////////////////////////////////////sensor data ////////////////////

这里是谷歌最难得一步

////////////////////////////////

add sensor data 有trajectory builder 的 

真正实现是一个collator  然后有下面的

 private:
  // Queue keys are a pair of trajectory ID and sensor identifier.
  OrderedMultiQueue queue_;

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
### Carto 地图绘制中的“跑飞”问题分析 在 Carto 地图绘制过程中,“跑飞”现象通常指的是地图数据未能正确加载到指定位置,或者地理坐标偏离预期区域的现象。这种错误可能由多种因素引起。 #### 可能的原因及解决方案 1. **地理编码不准确** 如果输入的数据未经过精确的地理编码处理,则可能导致地图上的标记点偏移至错误的位置。这通常是由于地址解析服务返回的结果不够精准所致[^1]。 - 确保使用的地理编码工具支持高精度定位,并验证其输出是否符合实际地理位置需求。 - 对于已知地点,可以手动校正经纬度值以减少误差。 2. **投影系统设置不当** 不同的地图应用采用不同的空间参考系(SRS),如果源文件与目标平台之间的 SRS 配置存在差异,也可能引发显示偏差。 ```python import pyproj # 定义转换器实例 transformer = pyproj.Transformer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:3857') lon, lat = (-73.994454, 40.750042) easting, northing = transformer.transform(lon, lat) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pyproj` 库实现不同 CRS 的相互变换操作。通过标准化所有参与运算对象的空间参照体系参数配置能够有效缓解此类矛盾状况的发生概率。 3. **网络传输异常** 当上传大量矢量图形要素时,若中途遭遇断网或其他通信障碍事件影响进度条更新机制的话,最终呈现出来的效果就可能出现部分区块缺失或者是整体漂移到屏幕之外的情况发生[^3]。 用户可以通过执行如下指令来提升 HTTP 请求缓冲区容量从而改善大尺寸二进制流交换过程稳定性表现: ```bash git config --global http.postBuffer 524288000 ``` 4. **软件版本兼容性** 使用较旧版客户端连接最新服务器端API接口可能会因为协议变更而造成误解码失败进而表现为视觉错乱形式展现出来。因此建议定期检查官方发布说明文档并及时升级相应组件保持一致步调前进方向一致[^2]. 综上所述,在遇到 carto 制作图表期间产生的所谓 “runaway” 故障情形下可以从上述几个角度切入排查具体成因所在之处加以修正完善即可恢复正常运作状态。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值