前言 要说清楚这个题目对我来说可能都不是一件简单的事情,我简单尝试. 研究 GIS 的人应该都清楚在 GIS 中最常用的技术是瓦片技术,无论是传统的栅格瓦片还是比较新颖的矢量瓦片,一旦将数据切好瓦片就会造成其层级固定,假如说 0 - 11 级,请求此层级范围内数据的时候能够正常响应,但是当用户请求超过最高级(假如为 12 )的时候该如何处理呢?传统方式只能返回 404 ,即显示空白数据,然而有没有更好的方式呢,能够使得用户在请求超过最高级数据的时候能够优雅的并且正确的返回数据而不是直接 404.…

目录 前言 缓冲区分析 多种类型要素栅格化 总结 参考链接 一.前言        上两篇文章介绍了如何使用Geotrellis进行矢量数据栅格化以及栅格渲染,本文主要介绍栅格化过程中常用到的缓冲区分析以及同一范围内的多种类型要素栅格化.        本文主要记录今天过程中碰到的两个问题,第一个问题就是线状要素在进行栅格化的时候只有单个像素,看不出应有的效果:第二个问题就是同一地区的数据既包含面状要素,又包含了线状要素,普通方式只能栅格化成两套数据.下面我为大家介绍解决这两个问题的方法(当然若…

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 问题探索 采样说明 实现方案 总结 一.前言        上一篇文章讲了通过Geotrellis导出自定义的Tiff文件(见geotrellis使用(十四)导出定制的GeoTiff),但是实际中有时会有BUG,就是数据值发生非常明显的变化,理论上只进行了切割.重投影操作,数据值不应该会发生特别大的变化.今天认认真真查找了下问题,发现是因为采样方式造…

原文地址:http://developer.51cto.com/art/201502/464640.htm 就在不久之前,AppLovin移动广告平台的单一广告请求数量突破了200亿大关——相当于每一秒钟处理50万项事务——其如火如荼的发展态势帮助众多品牌在激励现有客户的同时.从市场中拉拢到了新的买家.那么AppLovin是如何打造出这样一套有能力应对数百亿请求.但又无需对硬件及运维人员进行显著扩张的基础设施的呢? 在今天的文章中,我们将共同了解该公司如何发现并选择采用各类最佳实践,从而通过技术…

一.线程池 很久(python2.6)之前python没有官方的线程池模块,只有第三方的threadpool模块, 之后再python2.6加入了multiprocessing.dummy 作为可以使用线程池的方式, 在python3.2(2012年)之后加入了concurrent.futures模块(python3.1.5也有,但是python3.1.5发布时间晚于python3.2一年多),这个模块是python3中自带的模块,但是python2.7以上版本也可以安装使用. 下面分别介绍下各…

0. 系列文章 1.使用Typescript重构axios(一)--写在最前面 2.使用Typescript重构axios(二)--项目起手,跑通流程 3.使用Typescript重构axios(三)--实现基础功能:处理get请求url参数 4.使用Typescript重构axios(四)--实现基础功能:处理post请求参数 5.使用Typescript重构axios(五)--实现基础功能:处理请求的header 6.使用Typescript重构axios(六)--实现基础功能:获取响应数据…

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 BUG还原 查找BUG 解决方案 总结 后记 一.前言        最近做一项实验,简单的说就是读取已经存入Accumulo中的瓦片,然后对瓦片进行简单的Map操作然后RenderPng生成瓦片,前台显示.看上去是个很简单的操作,但是中间一直存在一个问题,就是明明数据值范围在[0-10] (除了某些地方无值),但是处理完后某些地方会出现数值严重偏差…

总体流程: 在开发机开发代码后提交到gitlab 之后通过webhook插件触发jenkins进行构建,jenkins将代码打成docker镜像,push到docker-registry 之后将在k8s-master上执行rc.service的创建,进而创建Pod,从私服拉取镜像,根据该镜像启动容器 在第四十三章 微服务CICD(5)- gitlab + jenkins + docker中,实现了前两步.本节实现第三步 一.打通jenkins与k8s-master两台机器之间的ssh无密码访问…

和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…

下午有时间,逛了逛了书城,看到了一些书.在这里总结一些自己的感受.   一.<龙与地下铁>     这本书是我首先看到的,就在靠前的新书区.是小说,我没看里面的内容,但是被书封皮的宣传文案给逗笑了 ---- 疲惫的老龙抱怨说,越过龙门十几年,现在,每天还是要坐地铁.   很显然,是本讽刺小说.长安城.大唐天子.龙门.老龙.坐地铁.体面的工作…… 体面的工作并没得到,老龙很疲惫.   二.<中国的美丽故事>   书名可能是这个.名字不起眼,甚至有点落俗,是给儿童读的故事书,故事都是采…