一，什么是MongoDB? MongoDB是一个跨平台，面向文档的数据库，提供高性能，高可用性和易于扩展。MongoDB是工作在集合和文档上一种概念。 MongoDB中有三元素：数据库，集合，文档，其中“集合”就是对应关系数据库中的“表”，“文档”对应“行”。 MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值
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2024-06-29 17:42:11
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# MySQL 支持三维数据
在现代数据库中，支持复杂数据结构尤其重要。MySQL 作为一种广泛使用的关系数据库管理系统，从 5.7 版本开始支持三维数据（3D 数据），这不仅扩展了其在地理信息系统（GIS）等领域的应用，还带来了许多新的机会。在本文中，我们将深入探讨 MySQL 中的三维数据支持，以及如何在实际应用中使用这些功能。
## 什么是三维数据？
三维数据是表示具有高度、宽度和深度
IMobile for Android +IServer 在线服务三维服务快速入门本文将使用超图提供的组件进行移动端三维场景的基础入门，数据为通过Iserver发布的三维服务，因此本文分为两部分：通过IServer发布三维服务使用IMobile开发组件 打开场景发布三维服务：*博主使用的数据非超图示例的数据,许可到期了，没办法截不了图在超图桌面端打开包含所需数据集的数据源，并将其添加到新的球面场景
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2024-07-09 21:37:05
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绘制三维图：mplot3d工具包提供了点、线、等值线、曲面和所有其他基本组件以及三维旋转缩放的三维绘图。1.散点的三维数据图from mpl_toolkits.mplot3d import axes3d #需要从mplot3d模块中导入axes 3D类型impo
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2023-07-05 23:02:22
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MongoDB简介&体系结构&数据模型&特点MongoDB简介 MongoDB是一个开源、高性能、五模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。MongoDB是最像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于JSON的格式叫BSON，所以它既可以存储比较复杂的数据类型，又相当的灵活。
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2024-02-28 14:31:22
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首先提醒注意，以下两个函数的区别：ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow') #绘面和ax.scatter(x[1000:4000],y[1000:4000],z[1000:4000],c='r') #绘点##1、绘制3D曲面图# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Se
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2024-08-05 18:19:25
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mysql支持三维数据空间分析吗？在这篇博文中，我们将详细探讨如何利用 MySQL 支持三维数据空间分析的能力，经过一系列的步骤，包括环境准备、配置详解、验证测试、排错和扩展应用等环节，确保能够在 MySQL 中成功实现三维数据分析功能。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境符合要求。下面是支持 MySQL 三维数据空间分析的基本要求。
| 组件 |
ArcGIS Pro 从2.2版本起，提供了编辑在线三维服务图层的功能。通过该功能，我们可以直接在Pro中编辑发布的三维服务图层Web Scene Layer。我们知道三维场景服务支持包含多种类型的三维数据，包括三维矢量点、倾斜摄影三维模型、多面体三维模型、Lidar点云。目前只支持三维矢量点和多面体三维模型的编辑。要发布可编辑的三维场景服务，有一点是需要特别注意的。ArcGIS提供了两种三维场景
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2024-01-03 18:17:08
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CODE:import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure()
ax=Axes3D(fig) # 建立三维立体坐标系
# X,Y value
X=np.arange(-4,4,0.25)
Y=np.arange(-4,4,0.2
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2023-06-29 12:13:00
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目录（1）效果展示：（2）PyQt5的代码示例：（3）SVM原理解读：（4）opencv中的SVM三步走（5）SVM核函数（6）SVM代码实现：（1）效果展示：（2）PyQt5的代码示例：import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QPushButton, QApplication, QLineEdit, QTextEdit, \
nannan 淹没分析是指根据指定的最大、最小高程值及淹没速度，动态模拟某区域水位由最小高程涨到最大高程的淹没过程。该功能应用于地形、DEM等数据。应用场景这里举两个例子，帮助大家理解。 （1）根据某区域洪水涨势速度，模拟洪水涨到指定高程的淹没过程，为防洪救灾提供一定的参考。 （2）淹没分析结果可为河流区
3D可视化，就是把复杂抽象的数据信息，以合适的视觉元素及视角去呈现，方便大家理解、记忆、传递！ 随着计算机技术的迅速发展，数字交换技术的日新月异，计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用，而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。 为满足工作需要，保证机房高效的管理和安全运营，建立一套“可视化、智能化、远程化”的机房数据三维可视化管理系统成为最佳
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2023-11-14 09:32:30
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三维数据处理在 Python 中变得越来越重要，尤其是在数据科学、计算机视觉、和虚拟现实等领域。有效的三维数据可视化和处理能够帮助分析和展示具有复杂结构的数据。本文将逐步介绍如何进行三维数据处理的环境准备、集成步骤、配置详细解析，实战应用，排错指南，以及生态扩展。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的依赖包来处理三维数据。这里列出了主要的依赖以及它们的版本兼容性：
| 依赖包
ERDAS IMAGINE虚拟地理信息系统（VirtualGIS）是一个三维可视化工具，给用户提供了一种对大型数据库进行实时漫游操作的途径。在虚拟环境下，可以显示和查询多层栅格图像、矢量图形和注记数据。ERDAS IMAGINE VirtualGIS采用透视的手法，减少了三维场景中所需显示的数据，仅当图像的内容位于观测者视域范围内时才被调入内存，而且远离观测者的对象比接近观测者的
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2024-03-12 05:37:56
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随着位置服务技术的发展，以及用户对定位导航需求的提升，逐渐推动了地图技术的发展：从二维到三维，从室外到室内，从桌面到移动，地图技术经历了一次次变革。众所周知，由于传统建模手段效率低、成本高导致了三维并没有在智慧城市、互联网地图领域大规模展开。前两年上线的2.5D地图由于其更新速度慢、造价高等因素逐渐被市场摒弃。实景三维建模技术问世以来，由于其全要素、全自动等特性，逐渐被智慧城市领域使用。目前，通过
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2023-11-20 22:18:34
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VnTrader_1Min_Db表示要使用的数据库名，如果数据库不存在会自动创建。
mongoimport -d VnTrader_1Min_Db -c CF1709 --type csv --headerline --file c:\share\5分钟\28#CF1709.csv
mongoimport -d VnTrader_1Min_Db -c CF1711 --type csv --h
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2024-05-14 10:51:32
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目录一、Python三维绘图介绍二、Python绘制三维图像一、Python三维绘图介绍Python 是一种广泛使用的编程语言，拥有丰富的库支持，包括用于绘制三维图像的库。三维图像在数据分析、科学计算和可视化方面具有重要应用。在 Python 中，有多个库可以用于创建和呈现三维图像。1.主要的库及其功能1）MatplotlibMatplotlib 是 Python 中最常用的二维绘图库，但同时它也
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2023-05-31 15:16:35
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其他行业至少在三维扫描领域没有说过，无论设备的精度有多高，被扫描产品的3D数据都会不可避免地引入数据误差，尤其是靠近锐利边缘和边界的测量数据。可能会导致点周围的曲面补丁偏离原始曲面，因此通常需要通过以下步骤对3D扫描仪获得的数据进行原始点云数据处理： 1.去除噪声点常见的检查方法是在图形终端上显示点云，或生成曲面，并使用半交互式半自动平滑方法检查和调整点云数据; 2.数据插补
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2024-08-02 19:07:52
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今年2月，自然资源部全国国土测绘工作座谈会上提出，自然资源部将于今年启动“十四五”基础测绘规划编制工作，推动实景三维中国建设。在三维数据采集、处理、应用等方面将会释放大量机会，使地理信息消费成为产业发展新引擎，地理信息产业有望迎来新一轮的快速增长。那么我们来了解下最基本几种常常见的三维数据模型。灰模将建筑物小区轮廓shp数据，增加高程属性，将
matlab应用——求极限，求导，求积分，解方程，概率统计，函数绘图，三维图像，拟合函数，动态图，傅里叶变换，随机数，优化问题....更多内容尽在个人专栏：matlab学习看到有知友评论想要拟合一个平滑的三维平面，emmmm三维空间中好像没有想之前polyfit那样的拟合函数，只有三维插值。不过如果精度调的足够的话，三维插值出来的平面也可以看作是光滑的（求单独的数据也是一样，只要误差控制在一定数量
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2024-08-12 13:45:17
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