直面红海

 

自从,《蓝海战略》这本书流行以后,红海挺受鄙视的,蓝海备受赞誉,但是,我的看法是:

1、蓝海有蓝海的难处,创新有创新的风险,大家只看到创新成功的,没有看到创新失败的(可能失败的就不叫创新了,呵呵)

2、蓝海也会很快变成红海,因为这是市场经济,不断的寻找蓝海,呵呵,那只是理想化的情况

3、没有人会喜欢红海,但是,没有办法,做企业,必须有在红海搏杀的心理准备,必须有:我就在红海搏杀我也会胜出的信心和霸气。并非我好战,好斗,也并非我特别有信心,我打红色警戒对战游戏的时候,打心底不喜欢和高手对战,而是喜欢和水平差不多的,或者比你稍微差一点的人打。我强调直面红海,更是一种现实主义的思维,不逃避。当然,我也会积极寻找蓝海。

4、企业运营的关键点还是运营能力、还是资源,而不是非得要什么蓝海。

让我们一起勇敢的直面红海,沉下心来做事。

 

51.com 庞升东

### 实现等直面效果 在 OpenLayers 中实现等直面效果通常涉及多个库和技术的组合应用。为了达到最佳的效果,可以利用 `turf.js` 和 `kriging.js` 的优势来处理地理空间数据分析和可视化。 #### 数据准备阶段 对于离散点的数据集,先使用 `turf.js` 提供的功能来进行预处理操作,比如插值计算: ```javascript import * as turf from '@turf/turf'; // 假设 points 是 GeoJSON 格式的离散点集合 const interpolatedPoints = turf.interpolate(points, resolution); ``` 此过程能够创建更密集的空间分布样本用于后续分析[^1]。 #### 插值与网格化 接着采用 `kriging.js` 对这些经过初步加工后的数据执行克里金插值算法,从而构建连续表面模型并转换成适合渲染的形式——即栅格图像或矢量瓦片形式的地图层。 ```javascript import kriging from 'kriging-js'; // 执行克里金插值得到预测值矩阵 let predictions = []; for (var i = 0; i < gridX.length; ++i) { let row = []; for (var j = 0; j < gridY.length; ++j) { var predValue = kriging.predict([gridX[i], gridY[j]]); row.push(predValue); } predictions.push(row); } ``` 上述代码片段展示了如何基于给定坐标系下的规则网格节点位置调用 Kriging 预测函数获取对应的高度/属性值。 #### 绘制等高线或多边形表示法 最后一步是在地图上展示所得的结果。OpenLayers 支持多种几何对象类型的呈现方式;针对本案例而言,可以选择绘制等高线条带或是填充不同颜色范围内的区域以直观反映数值变化趋势。 ```javascript import { Vector as VectorLayer } from 'ol/layer'; import { Vector as VectorSource } from 'ol/source'; import Contour from 'ol-ext/filter/Contour'; // 可能需要额外安装 ol-ext 库扩展支持 // 创建 vector source 来存储轮廓特征 const contourSource = new VectorSource(); // 将预测结果转化为等高线要素 contours.forEach(function(contourLine){ const lineString = new LineString(contourLine.coordinates); feature = new Feature({ geometry: lineString, elevation: contourLine.elevation }); contourSource.addFeature(feature); }); // 添加到 map 上作为新图层 map.addLayer(new VectorLayer({source: contourSource})); ``` 这段 JavaScript 代码说明了怎样把之前由 Krige 方法产生的高度信息转译为可视化的图形元素,并最终叠加至基础底图之上形成完整的等直面视图。
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