感想——关于球

一直以来都对三维GIS的评价不高,认为只是个花架子。但是不可否认三维GIS改变了我们对于世界的认识 。GoogleEarth等三维软件给我们展现了一幅真实、直观的地球,确实很炫。

先将三维球分为两类:A类:ArcGlobe、skyline;B类:GoogleEarth等和好多可以运行在Pad上的球——ArcGIS也可以属于这一类。

工作进了国内一家三维GIS软件公司,最近一直参与的项目研发,产生了一些思考:

先说说A类的球,这类球不完全(ArcGIS可以使用WMS和ArcGIS Online的瓦片数据)依赖于缓存切片,可以直接加载本地影像数据(构建了金字塔),全球性的数据显示和网络显示似乎不是很合适。ArcGIS对数据的处理很好,但是基于这类平台做一些三维特效很困难,扩展比较困难。B类球可以很好的显示全球数据,可以很好的扩展一些自己的三维特效,因为它就是个游戏。但是B类球存在的问题更多!

1. 比例尺问题:三维地球通过经纬度和视点高度控制显示的范围和精度。这和传统二维地图采用比例尺不同。这样就无法真正的将系统的数据应用于工程项目。产生这样的问题原因有两方面:一个是三维往往采用一系列的坐标转换,尤其是采用了透视投影,和二维GIS有本质不同。二是三维的球采用WGS84大地坐标系,这样也限制了工程项目应用,工程项目多采用高斯平面坐标系。如果要实现二三维一体化需要坐标转换,七参数计算必不可少。

三维球一般采用球形墨卡托投影,而不是椭球墨卡托投影,本身对地图瓦片会产生精度损失。

2. 缓存数据:三维的球如果采用LOD技术,比如四叉树,需要从服务器上下载影像和DEM切片Tile,这样显示符合用户的习惯和数据传输压力减小,但是通过视域体剔除,当前显示的数据未必就是真实的地形,而是缓存的数据,这样对研究区的数据进行空间分析必然是不正确的。而且在切片的过程中也会产生数据精度的缺失。本来影像分割和重采样就会产生这样的问题。拿缓存的影像进行坡度分析或者淹没分析,产生的结果不十分可信。

3. 图形绘制:三维绘制始终比较困难,这点ArcGIS做的都不是很好,CAD相对来说要好很多,CAD通过设置UC坐标系,可以设置当前绘制的面,这样进行射线求交的时候就有很多好处。而球都是通过屏幕坐标转换到视域体,再转换到世界坐标,计算过程中精度损失就不说了,仅仅在与球面的相交计算上就存在问题,CAD多采用捕捉的方式获取坐标而非仅仅通过计算得到坐标,因而CAD的优势球上基本没有。绘制贴地的面,这个基本是通过网格Mesh来表现,网格的大小和Tile大小一样,显示的很不精细!

4. 数据的导入导出:三维的系统似乎不是很重视数据的导入和导出,首先加载矢量数据上,目前可能支持加载shp的比较多,但是导出数据的好像只有kml。导出影像的更加少了,比如坡度分析和淹没分析的结果导出了别的系统也用不了,其实完全可以导出成栅格数据的!

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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