GeoRuby

最新推荐文章于 2024-11-06 01:19:20 发布
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GeoRuby Document
http://georuby.rubyforge.org/georuby-doc/index.html
georuby:这旨在作为几何数据的持有者。 数据模型大致遵循OGC
08-04
GeoRuby 是用纯 Ruby 编写的。 OGC：“ ” 如果您正在寻找 Proj/Geos（几何运算符或重投影）rubygem checkout：（C 扩展）rgeo：“ ” 可用数据类型 提供了以下几何数据类型： 观点 线串 线性环 多边形 多点 ...
segue:[已退休] Sequel Geospatial Utility Extension
05-22
开发者可能会转向 PostGIS（PostgreSQL 的扩展）和 ActiveRecord 结合的方式，或者利用 GeoJSON 和 GeoRuby 这样的库来处理和解析地理空间数据。此外，现代化的云服务，如 Google Maps API、Mapbox 或 AWS 的 ...
GeoRuby 开源项目教程
gitblog_00702的博客
08-16 607
GeoRuby 开源项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 GeoRuby 是一个用于处理地理空间数据的开源项目。以下是其主要目录结构及其功能介绍： lib/: 包含项目的主要代码文件。 georuby.rb: 主入口文件，加载所有必要的模块和类。 geo_ruby/: 包含各种地理空间数据处理的类和模块。 ewkb.rb: 处理 EWKB 格式数据的类。 ewkt.rb: 处理 EWKT 格...
GeoRuby 项目常见问题解决方案
gitblog_01129的博客
11-06 313
GeoRuby 项目常见问题解决方案 项目基础介绍和主要编程语言 GeoRuby 是一个用于处理几何数据的开源项目，旨在作为一个几何数据的容器。其数据模型大致遵循 OGC（开放地理空间联盟）的 "Simple Features for SQL" 规范，因此可以很好地与 PostGIS 或其他空间扩展（如 MongoDB、MySQL 等）返回的数据进行交互。GeoRuby 还支持...
GeoRuby：地理数据处理的强大工具
gitblog_00411的博客
08-16 534
GeoRuby：地理数据处理的强大工具 在地理信息系统（GIS）领域，数据的处理和转换是日常工作的重要组成部分。GeoRuby，作为一个纯Ruby编写的地理数据处理库，为开发者提供了一个高效、灵活的解决方案。本文将深入介绍GeoRuby的项目特点、技术分析、应用场景以及其独特的功能。 项目介绍 GeoRuby是一个旨在存储几何数据的开源项目。它的数据模型遵循OGC（开放地理空间联盟）的“SQL简单...
GeoRuby 项目推荐
gitblog_00769的博客
11-06 885
GeoRuby 项目推荐 项目基础介绍和主要编程语言 GeoRuby 是一个用于处理几何数据的开源项目，主要使用 Ruby 编程语言开发。该项目旨在作为一个几何数据的容器，其数据模型大致遵循 OGC（开放地理空间联盟）的 "Simple Features for SQL" 规范，因此能够与 PostGIS 或其他空间扩展（如 MongoDB、MySQL 等）返回的数据良好地兼容...
GeoRuby: 简洁高效的 Ruby 地理空间库
gitblog_00005的博客
03-07 468
GeoRuby: 简洁高效的 Ruby 地理空间库 GeoRuby 是一个强大的开源地理空间库，它为 Ruby 开发者提供了一系列方便易用的工具和 API，用于处理地理空间数据和执行复杂的地理计算。GeoRuby 支持多种标准的数据格式，如 WKT、WKB 和 GeoJSON，并且可以轻松地与其他流行的 GIS 库（如 PostGIS）集成。 GeoRuby 的功能与用途 GeoRuby 可以帮助...
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09-05 4万+
3map：行星地球项目由3map驱动，这是一个自由软件，由Telstra宽带基金会创建并支持，提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球。 Amein!：其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件，同时也编写了它的项目文件，转换了它的许多实例。 APR Parser：
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10-19 5508
@[TOC] JIS 系统 GvSIG gvSIG 是一个处理地理信息的应用软件。该系统不仅能够访问本地的矢量数据或者栅格数据，而且也能够通过支持开放空间协会（OGC）规范的远程服务器访问该类数据。支持网络地图服务（WMS）、网络要素服务（WFS）、网络覆盖服务（WCS）、目录服务以及地名辞典服务等一系列地理信息网络服务规范是gvSIG与其它地理信息系统的特大区别。 开发者 gvSIG Association 稳定版本 2.5.0（2019年11月6日） 操作系统 Windows、Linux、OS X 系统
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02-15 4000
GIS开源软件大全 3 - F 3map：行星地球项目由3map驱动，这是一个自由软件，由Telstra宽带基金会创建并支持，提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球。 Amein!：其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件，同时也编写了它的项目文件，转换了它的
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10-02 1738
<来自维基百科> 3 - F 3map：行星地球项目由3map驱动，这是一个自由软件，由Telstra宽带基金会创建并支持，提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球。 Amein!：其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.A...
NorthwestFLSeaLevelChanges
04-07
6. **地理信息系统（GIS）**：虽然没有直接提及，但考虑到是关于地理位置的数据，项目可能利用GIS技术，如GeoRuby库，来进行空间数据分析。 7. **版本控制**：由于提到了“存储库”，我们可以假设项目使用了Git进行...
GeoRuby：支持OGC标准的Ruby几何数据处理库
GeoRuby 是一个专为 Ruby 语言设计的开源库，旨在作为几何数据的核心持有者与处理工具。其核心目标是提供一种结构化、标准化的方式来表示和操作地理空间数据，尤其适用于需要读取、解析或生成常见地理信息格式（如 ...
Mongoid-Geospatial：MongoDB空间功能扩展与GeoRuby/RGeo支持
资源摘要信息:" mongoid-geospatial 是一个 MongoDB 的 Mongoid 扩展模块，主要用于简化地理空间数据的处理和操作。通过在 Mongoid 文档中包含特定模块，用户可以轻松地为 MongoDB 数据库中的数据添加空间特征，例如...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
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基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
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内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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