大数据、大地图与地理信息产业的发展_孙世友

最新推荐文章于 2025-09-12 20:46:57 发布
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#大数据 #python

本文探讨了大数据与地理信息产业的融合发展，强调了二者之间的相互促进作用。大数据的发展促进了地图行业的创新，而高质量的地图数据又进一步提升了大数据的价值。文章还讨论了如何利用大数据推动地理信息产业的进步。

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大数据、大地图与地理信息产业的发展_孙世友


作为大地图和大数据之间相互促进，如何为地理行业进行推进?大数据的发展必将促进地图行业的创新发展，大地图的产生更能提升大数据的价值。大地图是融入了大数据的深层挖掘与应用的基础，大数据与大地图是相互补充的，大数据的发展更离不开地图的支撑，从大地图作为数据的入口，与我们的导航各种数据相...


详细解读 和小伙伴们一起来吐槽


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高层论坛︱王家耀院士：“互联网+”时空大数据与智慧城市（2）
GIS+=地理信息+云计算+大数据+容器+物联网+...
03-29 4242
来源：测绘学报 中国智慧城市与测绘地理信息发展高层论坛 简介王家耀1936年生，中国工程院院士，著名地图学与地理信息系统专家，主要从事地图制图自动化与一体化的理论与技术、数字地图图像的分析与识别、军事地理信息系统等研究。为我国地图科学和地理信息系统的发展以及军事测绘教育事业做出了重大贡献。 来源：测绘学报 中国智慧城市与测绘地理信息发展高层论坛
西安更有理由重点发展大数据产业
weixin_34163553的博客
07-03 211
以大数据为代表的新兴市场是带动中国经济保持中高速发展的重要推手。中国信息通信研究院发布的《2015年中国大数据发展调查报告》显示，2015年中国大数据市场规模达到115.9亿元，增速达38%，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左右的高速增长。 作为拥有全世界最多人口、最快经济综合增速、最快基础设施建设速度、最高移动互联应用普及程度的...
TDengine 选择函数 TOP() 用户手册
最新发布
TDengine(老段）专注时序数据库领域
09-12 534
其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能。函数返回指定列中最大的 k 个非 NULL 值及其对应的记录。如果多条数据取值相同，且全部取用会超出 k 条限制时，系统会从相同值中随机选取符合要求的数量返回。
AI-调查研究-74-具身智能 机器人学习新突破：元学习与仿真到现实迁移的挑战与机遇
永远好奇，无限进步！
09-10 965
具身智能体要实现高效学习与技能迁移，核心在于提升少样本学习与跨任务泛化能力。当前机器人学习面临多重挑战：一是任务间的迁移难度大，已学技能难以快速应用到相似任务；二是不同机器人形态和传感系统的异构性增加了适配难度；三是现有强化学习与模仿学习在样本效率和泛化能力上存在局限。为突破瓶颈，研究重点聚焦于元学习、少样本模仿学习和多任务预训练策略。例如，MAML等元学习框架可显著提升新任务适应速度，大规模多任务预训练则能为下游
还在重启应用改 Topic？Spring Boot 动态 Kafka 消费的“终极形态”
郑龙飞
09-10 715
/ 用于存储 @KafkaListener 的“蓝图”// ... 可按需添加 concurrency, autoStartup 等其他属性(元数据采集与注册)@Component@OverrideClass<?= null &&!通过巧妙地结合和动态配置中心，我们实现了一个功能极其强大的动态 Kafka 消费管理方案。
内存大（巨）页
fpcc的专栏
09-12 410
文章摘要： 大页（巨页）是比标准4KB页更大的内存页（如2MB或1GB），用于优化内存管理。随着内存容量增长，传统小页导致页表膨胀、TLB命中率下降等问题。大页通过减少页表层级、提升连续内存访问效率，显著提高性能，尤其适用于数据库、大数据处理、高性能计算等场景。但其分配复杂，可能加剧内存碎片。技术发展推动内存管理演进，未来可能出现更优方案。开发者需持续关注前沿技术动态。 （150字）
想拿到ip地址库的离线包
Nothing
09-09 690
如果你只做“中国境内日志 -> 省市”离线解析，纯真社区版无论体积还是精度都够用；想要街道级或风险标签，再考虑商业数据源；任何 IP 库都有边界漂移，记得留好“未知”兜底与灰度观测。
当建筑工程遇上“AI+虚拟仿真”：打开未来工程人才培养的创新之门
恒点虚拟仿真官方博客
09-09 735
虚拟仿真技术助力国际工程管理人才培养。随着一带一路建设推进，海外工程需求激增，传统教学面临实践成本高、文化差异大等瓶颈。AI+虚拟仿真技术构建沉浸式实训场景，通过虚拟仿真技术，模拟海外项目全过程，涵盖招投标、施工管理等环节，同时整合各国法规标准数据库，有效提升学生的跨文化适应能力和实操技能。该模式突破时空限制，为培养复合型国际工程人才提供创新解决方案，精准对接政策要求和市场需求。
Mac本地docker安装Kibana+ElasticSearch
liliang199的专栏
09-11 512
Kibana是和ElasticSearch协同的经典工具，这里尝试在Mac以Docker方式快速搭建Kibana+ElasticSearch。假设Docker已安装，细节参考Docker若不能正常pull，可能需修改配置，参考。
【Ambari监控】Ambari-Metrics 的演进过程
TTBIGDATA的博客
09-11 393
本文解析了Ambari-Metrics组件在不同版本中的源码位置变化。在2.7.9及之前版本，该组件直接集成在Ambari主仓库中；从2.8.0版本开始，被移出主仓成为独立仓库。作者推测这一变化源于架构解耦、生态适配和社区治理的需求。独立后的Ambari-Metrics具有更灵活的发布节奏和维护方式，便于与外部监控系统集成。文章通过版本对比表清晰展示了这一演进过程。
Elasticsearch 创建索引别名的正确姿势
C_V_Better的博客
09-11 358
本文介绍了Elasticsearch索引别名的使用方法和注意事项。索引别名通过简化查询、支持版本控制和负载均衡等功能，能有效提升数据管理效率。文章详细说明了创建索引和别名的具体步骤，包括正确使用POST方法、验证别名创建以及处理常见错误。同时强调了创建别名时需确保目标索引存在、避免别名冲突等关键点。掌握这些技巧可以帮助用户更好地利用索引别名提升Elasticsearch系统的灵活性和可维护性。
Hadoop（十一）
dengfengling999的博客
09-09 200
目录：1.分布式计算概述2.MapReduce概述3.YARN概述
TDengine 选择函数 LAST_ROW() 用户手册
TDengine(老段）专注时序数据库领域
09-09 883
- 查询超级表最后一行的所有列-- 按电表分组查询每个电表的最后记录-- 每小时的最后一行记录。
rabbitmq如何保证消息不丢失
2301_77574331的博客
09-09 143
利用publisher confirm机制避免信息丢失。信息发送者-交换机-队列-消息消费者。
计算机毕业设计选题：基于Spark+Hadoop的健康饮食营养数据分析系统【源码+文档+调试】
BYSJLG的博客
09-08 804
基于Spark的健康饮食营养数据分析系统采用Hadoop和Spark技术栈，结合Django和Vue框架，实现对2000+膳食记录的智能分析。系统包含四大核心功能：营养成分综合分析、烹饪方式健康关联、全球菜系对比、膳食复杂度评估，可处理19项营养指标。通过分布式计算和可视化技术（ECharts），为用户提供个性化饮食建议。开发环境包括Hadoop/Spark大数据平台、Python+Django后端、Vue前端等。系统界面展示了登录模块和管理功能模块，代码示例演示了Spark SQL对营养数据的统计分析、聚
使用 LangExtract 和 Elasticsearch
Elastic 中国社区官方博客
09-12 798
本文介绍了如何利用LangExtract和Elasticsearch将非结构化合同文本转换为结构化数据。LangExtract是一个开源Python库，通过LLM模型从文本中提取结构化信息，并提供可视化验证工具。演示案例展示了如何从10份合同中提取关键字段（如日期、金额、当事人等），将其索引到Elasticsearch中，并执行高级查询（如筛选过期且金额超1.5万美元的合同）。该方案适用于法律、金融等领域的大规模文档处理，支持自定义提取规则和后处理优化。
AI支持下的GEE遥感云大数据林业应用典型案例实践应用
weixin_55561616的博客
09-09 494
专题涉及长时间序列遥感影像预处理、植被指数批量计算、年度影像合成、数组影像概念和使用方法、LandTrendr算法原理及参数设置、森林扰动结果解译与空间统计分析、可视化及专题图绘制等。专题涉及影像过滤、Landsat和Sentinel-2光学影像除云等预处理、植被指数计算、影像合成、火灾区域识别和灾害强度分级，结果统计分析与可视化等。专题涉及时间序列影像预处理、影像集连接、影像合成、变化趋势非参数检测、显著性检验和变化趋势量化与分级、空间统计和结果可视化和专题图绘制等。影像掩码、裁剪和镶嵌等；
Flink 实时流处理实战：电商实时大屏分析
X2829352498的博客
09-12 454
使用构建实时数据流处理实现电商核心指标（GMV、订单量、TopN 商品、地区分布）的秒级计算将结果写入存储系统，并接入ECharts 大屏实时展示。
猿辅导大数据开发面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮的专栏
09-12 630
除了 B + 树，常见的数据结构树还包括红黑树、B 树和 AVL 树，其中红黑树和 B 树在计算机领域应用尤为广泛，其结构特点和适用场景各有侧重。红黑树是一种自平衡的二叉查找树，它通过一组规则保证树的平衡，避免出现极端倾斜的情况。其核心特点包括：节点分为红色或黑色；根节点必为黑色；叶子节点（NIL 节点）为黑色；红色节点的子节点必为黑色（即不存在连续的红色节点）；从任意节点到其所有叶子节点的路径中，黑色节点的数量相同（黑高相等）。
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