描述 工具无法将服务所需的数据和资源打包. 如果用于发布 GIS 资源的路径或要向服务器复制的数据的路径大小超出了操作系统的限制,则当您向 ArcGIS 服务器复制数据时会发生此错误. 此路径包括过渡文件夹的路径和服务器连接的名称.同时还包括要发布的 GIS 资源的路径.例如,如果正在发布地图服务,则此路径将包括服务定义中所包含的地图服务定义 (.msd) 的名称.同时还包括该资源所使用的每个数据源的路径.也包括在功能性栅格或镶嵌数据集中所使用的路径. 解决方案 尝试发布的资源可能包含错误.使用

一.全国的ArcGIS地图SHP格式数据,覆盖的图层信息量基本齐全,除了ArcGIS之外,其他GIS软件(superMap和MapGIS.MapInfo等等)也是用之,适合为GIS开发提供数据素材. 地图数据图层信息目录如下: 二.广州市的ArcGIS地图的详细的SHP格式数据,覆盖的图层信息量很齐全,值得拥有,除了ArcGIS之外,其他GIS软件(superMap和MapGIS.MapInfo等等)也是用之,此外,还提供已经切片好的瓦片地图,为GIS开发提供数据素材. 地图数据信息结构分为四大

实际业务场景: 现需求要将多个KEY的set集合数据合并到一个总集合中,思路:通过scan分批扫描满足条件的KEY,然后用sunionstore分批合并. 注意闭坑:此种解决方案只适用于待合并的集合KEY较多,但所有集合存储的总数据量不大的情况,sunionstore的复杂度为O(N),若合并的数据量较大,同样会造成REDIS长时间阻塞,与KEYS命令无异 主逻辑线程: SACN方法: SUNIONSTORE方法: 模式匹配pattern: 用于Keys命令或match命令得到匹配的key时使用

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/7884986.html 周围又有人在讨论UNION和UNION ALL,对于UNION和UNION ALL,网上说的最多的就是性能问题(实在不想说出来这句话:UNION ALL比UNION快)其实根本不想炒UNION和UNION ALL这碗剩饭了,每次看到网上说用这个不用那个,列举的一条一条的那种文章,只要看到说UNION ALL比UNION性能好的就…… 对于合并的结果集,UNION是去重的,UNION ALL是不去重的

import java.io.Serializable; /** * POI Excel报表导出,列合并实体<br> * * @author WQ * */ public class PoiModel implements Serializable{ /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; private String content; private String oldContent; private int ro

不可变数据是指一旦创建就不能被修改的数据,使得应用开发更简单,允许使用函数式编程技术,比如惰性评估.Immutable JS 提供一个惰性 Sequence,允许高效的队列方法链,类似 map 和 filter ,不用创建中间代表.Immutable.js 提供持久化的列表.堆栈.Map, 以及 OrderedMap 等,最大限度地减少需要复制或缓存数据. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画

PourOver 是一个用于对大数据集合进行快速过滤的 JavaScript 库.它可以在60fps下运行,允许您构建数据研究应用和档案,即不必等待一个数据库调用来呈现查询结果. PourOver 基于可以彼此任意地构成,而不必重新计算其结果的简单查询的理想.PourOver 会记得你的查询是如何构建的,在添加或修改的时候可以巧妙地更新它们. 您可能感兴趣的相关文章 真是好东西!13种非常动感的页面加载动画效果 你见过吗?9款超炫的复选框(Checkbox)效果 超赞!基于 Bootstrap

本文记录Git.Framework之ORM中最为浓墨重彩的一篇,查询集合.根据自己做的项目统计这个是使用频率最高的一个. 一. 查询集合方法简介 (1)List<T> GetList(); (2)List<T> GetList(bool isOpenTrans); (3)List<T> GetList(T entity); (4)List<V> GetList<V>(T entity) where V : class, new(); (5)Lis

需求 1.将一个数据集合导出到一个csv文件中,集合类型可以视为 List<T>,T为任意类型,T包含多个属性,可指定部分属性进行导出 2.软件中有多种不同类型的数据类型需要进行导出 需求很简单,简单分析下 1.csv格式就是文本格式,包含多行数据,每行包含多列文字,文字间已Tab标记分隔(简单,无需过多考虑) 2.针对数据类型T可以是任意类型, 3.支持指定属性导出,同一个类型也允许指定不同的属性组分别导出 4.属性与最终生成的文件中的列 一一对应,每个属性可以设置对应的列名称 初步构想解决

1.sql2000中只能用自定义的函数解决 )) , 'aa') , 'bb') , 'aaa') , 'bbb') , 'ccc') go )) ) as begin ) select @str = isnull(@str + ',' , '') + cast(value as varchar) from tb where id = @id return @str end go --调用函数 select id , value = dbo.f_str(id) from tb group by

什么是 『动态数据集合』 ?简而言之,就是当集合添加.删除项目或者重置时,能提供一种通知机制,告诉UI动态更新界面.有经验的程序员脑海里迸出的第一个词就是 ObservableCollection.没错,它在WPF中盛行其道,通过它开发者可以很方便的达到动态更新界面.要在Unity 3D中使用ObservableCollection还是有些许困难的,因为Mono并不提供ObservableCollection类.但实际上,自己动手去构建一个『动态数据集合』也非难事,核心在于怎样去传播通知.这也是

工作中经常用到的linq根据传入数据集合查询对应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点对应ID数据集合,再根据ID数据集合查询全部子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "select

生成可控的随机数据集合 使用 numpy.random 模块 numpy.random.random(size=None)  返回 [0.0, 1.0) 区间的随机 floats, 默认返回一个 float numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')  按照均匀分布,返回 [low, high) 区间的随机 integers numpy.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None

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在基础数据类型的基础上,Python有6中数据集合的类型: 列表list,最常用的数据类型,以[]为标识 元组tuple,和list很相似,但是不能二次赋值,用()标识 集合set,和list类似,但是set中没有重复的元素,常用于集合间的运算,用{}标识 字典dict,无序的对象集合,字典中的元素通过关键词key来调用,同样以{}来标识 数组array,科学计算和代数运算常用的数据类型,在后续numpy库系列详细说明 数据框dataframe,数据分析处理常用的数据类型,在后续pandas库系

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两个数据库表中合并数据 如果有  t1  和 t2 两个数据库表格,它们两个对应的字段是相同的.如何将 t2 的数据插入到t1中去呢? insert into t1 select * from t2 INSERT INTO domestic_auction_artron_2018_detail_info_1_4_all SELECT *FROM domestic_auction_artron_2018_detail_info_1_4_all_yatai 其中   domestic_auction

C#中遍历各类数据集合的方法总结: 1.枚举类型 //遍历枚举类型Sample的各个枚举名称 foreach (string sp in Enum.GetNames(typeof(Sample))) { ary.Add(sp); } //遍历枚举类型Sample的各个枚举值 foreach (string sp in Enum.GetValues(typeof(Sample))) { ary.Add(sp); } 2.遍历ArrayList(Queue.Stack) 这里以string为例,当然

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

工作中经经常使用到的linq依据传入数据集合查询相应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点相应ID数据集合,再依据ID数据集合查询所有子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "sele