某地图道路数据获取--仅供学习技术交流
原创
2022-09-27 16:56:41
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本文通过案例分析介绍如何通过Python中的Scrapy库进行网页数据爬取，内含代码分析，建议边阅读边实践，目录如下：1. Scrapy简介2. 编写第一个网页爬取代码 2.1 安装Scrapy库 2.2 使用Scrapy Shell 进行快速试验 2.3 编写自定义Spider类3. 案例实践 3.1 Scrapy Shell调试代码 3.2 创建Spider类1. Scrapy 简介Scrap
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2024-06-17 19:36:47
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OpenStreetMap获取城市路网数据 1. 数据获取： 方法一：通过Overpass API注：文中成都市的ID写错了，应该是2110264，2782246是贵阳市ID &nbs
然而，目前的全球道路图通常是过时的，或者在覆盖范围上有空间偏差的特点。由此产生的数据集覆盖了222个国家，包括超过2100万公里
原创
2023-07-02 00:52:47
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ArcGIS提取道路中心线数据数据采集最近在学习地理国情检测数据的采集，依次矢量化建筑物区域、大坝、农田、水系之后，为了方便，就采用了裁剪的方式提取道路区域，采集到的数据制图的最终结果如下图所示，采集结果有点丑，见谅见谅。栅格二值化由于道路矢量化的结果为面状，需要提取道路中心线作为地理国情要素数据。将道路数据设置为纯色，去除轮廓线，如图所示。 保存为TIF格式 选择【文件】→【导出地图】，以.ti
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2024-01-26 10:20:57
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# 提取道路中心线的 Python 实现
## 前言
在城市规划和交通管理中，道路中心线是一项重要的数据。通过提取道路中心线，可以帮助我们更好地了解道路的结构和布局，为交通规划和道路设计提供支持。本文将介绍如何使用 Python 提取道路中心线，并给出代码示例。
## 提取道路中心线的方法
提取道路中心线的方法有很多种，常用的方法包括几何中心线法、最小二乘法和基于图论的方法。在本文中，我们将使
原创
2024-01-16 05:59:18
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OSPF（Open Shortest Path First）链路数据库是华为公司开发的一种用于路由器间通信的路由协议。它是一种链路状态路由协议，可以根据网络连接的状况和拓扑变化选择最短路径。在一个复杂的网络环境下，OSPF链路数据库的维护和更新起着关键的作用。
OSPF链路数据库主要包含了网络中所有路由器的拓扑信息，如连接接口、IP地址、链路类型、带宽等等。通过这些信息，路由器可以计算出最短路径
原创
2024-02-02 14:24:31
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一、根据城市名获取对应ID1、先从OSM官网搜索想要获取的城市名称，获取其在OSM中的标准格式2、进入 Overpss API，点击第二栏的Query -> Query and Convert Forms 在Overpass API Query Form（即第一个查询框中）下方的输入框中输入代码：<osm-script>
<query type="relation"&g
一、简述
道路分割数据集在自动驾驶、智能交通系统等领域中扮演着至关重要的角色。这些数据集通常包含大量的道路图像，每个图像都被精确标注，以区分出道路、车道线、障碍物、交通标志等关键元素。这种详细的标注使得机器学习算法能够学习和理解道路的结构和特征，从而实现更准确的道路分割。道路分割数据集的重要性主要体现在以下几个方面：
提高自动驾驶的安全性：通过道路分割，自动驾驶车辆能够更准确地识别和理解道路环境，
原创
2024-08-13 15:07:01
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前言：基于项目的需要抽取目标源数据库中，其中表名和数据库字段需要可配置，并能实现增量更新。自创文档大佬们不喜勿喷。一、数据的抽取及字段的可配置1、简单的数据抽取 最简单的数据抽取就是把目标源中所需要的数据抽取到自己的数据库中。只要知道数据库表中的字段然后select、insert就OK了2、可配置字段的数据抽取（1）自定义配置文件因为项目的需求,无法确定目标源
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2024-06-11 22:11:41
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发生了什么再一次苦B程序猿和苦C程序猿结对话发生编程周期此代码：publicvoiddeleteAllExtendAclsFromContent(String contentId)throwsContentAclServiceException { //參数验证 if(StringUtil...
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2015-07-19 21:24:00
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ETL（Extraction-Transformation-Loading）意为数据抽取、转换和加载。ODS——操作性数据DW——数据仓库DM——数据集市数据抽取数据抽取是指把ODS源数据抽取到DW中，然后处理成展示给相关人员查看的数据，ODS源数据主要包括一些用户访问日志、业务日志、埋点日志、系统日志、监控日志等数据。如果没有特殊要求可以一天一次抽取，但是需要避开拉去日志的高峰期。
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2023-10-16 14:48:50
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# 如何从MongoDB中抽取数据
MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，非常适合存储结构灵活的数据。在这篇文章中，我们将学习如何从MongoDB中抽取（或提取）数据。本文适合刚入行的开发者，将会涵盖基本的流程及相应的代码示例。
## 整体流程
以下是从MongoDB抽取数据的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
根据前面的环境搭建步骤，ODI的环境已经搭建完成，代理也配置成功。 现在开始学习数据抽取的步骤。第一步：设置抽取的数据源和目标数据源1、 首先要有两个数据库，一个是提供源数据的数据库，可以是ODI的支持的任意类型，sqlserver、oracle、mysql、hive均可以，此处以Orale为例，目标数据库也为Oracle，后续将写一下如何抽取MongoDB数据库的数据。2、新建数据服务器。此处
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2024-02-02 19:50:16
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DMC文本抽出支持office、pdf、邮件、压缩文件等几乎所有软件的各个版本的文本提取以及邮件中的附件、压缩文件中的压缩文件、嵌入文件中的文件的文本提取。
DMC文本抽出支持office、pdf、邮件、压缩文件等几乎所有软件的各个版本的文本提取以及邮件中的附件、压缩文件中的压缩文件、嵌入文件中的文件的文本提取。DMCTextFilter 是由北京红樱枫
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2023-11-07 00:40:19
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目的设计一个简化，高效的KV存储引擎。要求提供write，read，range搜索接口。要求并发写入数据性能。任意执行kill -9来模拟进程意外退出而数据不丢失。IOkey固定为8字节，可以用long表示。value为4kb，4kb整数落盘是非常磁盘IO友好的。4kb可以在内存中做索引，可以使用int而不是long来记录数据偏移，内存占用会减少一半。kill -9 数据不丢失光使用内存做存储很
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2024-02-21 15:10:00
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一、何为ETL？ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。1. 抽取(Extract)将数据从各种原始的业务系统中读取出来，以便为随后的步骤提供数据。2. 转换(Transform)任何对数据
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2024-04-07 08:34:41
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目录环境工程搭建引入kettle的jar包引入辅助包 3. 添加mysql连接jar包4. 添加lombok包创建数据库和表代码分析初始话kettle环境定义数据库信息 3. mysql处理 4. 生成表输入5. 设置查询SQL6. 将操作添加到步骤中7. 选择字段8. 将操作添加到步骤9. 将步骤串联起来10. 字
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2024-05-11 16:11:09
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前言，虚拟机搭建环境，发现kettle非常占用内存，排查服务器资源情况，发现是polkitd进程 暂时也没有好的解决方案，目前就是读了一个大表的过滤，之前都是很小的表，没有发现内存占用这么快。、只能采用分页读取，但是kettle里面没有配置分页读取的，只能通过job来实现，下面搜索资料，进入理论实践。kettle分页循环.kjb 主job结构：【1】转换：获取页数.ktr ——
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2023-12-09 12:42:16
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:1. 数据库基本操作
1.1 创建数据库
- CREATE DATABASE test; #创建数据库
- GRANT ALL ON test.* to user(s); #为指定用户（或所有用户）提升权限 1.2 使用数据库
- USE test; 1.3 删除数据库
- DROP DATABASE test; 1.4 创建表
- CREATE TABLE users(login VARCHA
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2023-12-18 10:05:38
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