2020-06-13

⚛ IPFS小常识:

1⃣ 什么是IPFS?

♦️ IPFS的中文名称叫星际文件系统,是互联网的底层协议。
♦️ 互联网的三大底层技术:计算(算力)、传输(带宽)、存储。
♦️ IPFS就是去中心化分布式存储,目的就是要填补甚至替换用了20多年的传统的中心化存储:Http协议。
♦️ IPFS相比传统的Http具有以下优势:低成本、更高效、更安全、永久性、更高隐私性。

2⃣ IPFS的项目方:

🚹 创始人:胡安贝内特(斯坦福大学博士,美国籍墨西哥人)
🚹 核心创始团队14人,目前达70人,而全球为这个项目做贡献的技术人员及科学家有4000多人。

3⃣ 投资方有:

🏆 大名鼎鼎的美国🇺🇸 华尔街八大风投机构:
💎 Y Combinator孵化器
💎 文克莱沃斯兄弟基金
💎 红杉资本美国
💎 DCG集团
💎 斯坦福大学
💎 安德森.霍洛维茨基金
💎 创始人俱乐部
💎 联合广场风投

还有部分著名独立投资人,以上这些投资机构在2017年8月份,以2.57亿美金参与ICO占有的10%的份额

4⃣ 影响IPFS投资收益的几大因素:

   🎉  投资IPFS,就是购买IPFS存储服务器(俗称:矿机)托管,让用户存储数据,从而获得用户支付的使用费用——Filecoin(FIL)
   🎉 影响收益的几大因素:

🔶 硬件配置高低
🔶 软件技术
🔶 地理位置
🔶 带宽大小
🔶 公司实力及运维管理
🔶 服务器价格及托管费高低:性价比。

5⃣ 什么是Filecoin

   🎉  Filecoin是IPFS的激励层代币,是一个区块链项目。
   🎉  FIL发行20亿,6年减半机制,要60年才能挖完:

🎁 协议实验室15%
🎁 Fil基金会5%
🎁 风投机构10%
🎁 矿工14亿:70%

⛏ Filecoin 2019年12月12日
首次公测,2020年5月11号到5月17号,第二次测试主网上线时间预计:2020年8月

6⃣ IPFS本身不是区块链项目,已经实际落地应用四年多,获得300多亿份的有效数据。
目前每2年全球的数据就翻一倍,特别是5G的到来,海量的巨大数据需要存储。所以,存储市场是千万亿级的,市场空间巨大。

7⃣ IPFS已经得到广泛运用:

    政府单位、权威机构、巨头公司、数字资产等:

🔷 微软
🔷 全球第二大的火狐浏览器🔷 谷歌浏览器
🔷 京东
🔷 小米
🔷 ETH2.0
🔷 Youtube等视频平台
等等都在运用IPFS

感谢你提供的列名信息,我们可以看到: - `"...1"`:可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名(比如行号或空列),可以忽略。 - `"STATION"`:站点编号 - `"NAME"`:站点名称 - `"LATITUDE"`:纬度 - `"LONGITUDE"`:经度 - `"ELEVATION"`:海拔 - `"statement"`:可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据(共31天) --- ### ✅ 目标更新: 你要做的是:**根据给定的 SHP 范围裁剪站点,保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码,并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的(防止空格等问题) cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点(注意:顺序是 LON, LAT) stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前,纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系(如EPSG:32649),则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649),我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息,请先定义正确的CRS!") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法:返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”,可用 st_within,但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列,恢复为普通data.frame,同时保留原始所有列(包括每日数据) result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选:重新排序列,把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明: | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前,纬度在后**,否则位置错误! | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标(度)转为投影坐标(米),确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交(即落在内部),适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构,得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列,包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列(如 `2020-01-01` 等),仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段(final_df 头几行): ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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