WMS是一个返回图片地图的服务，图片本身就是栅格数据的一种，而对于矢量数据则可以进行矢量栅格化；因此，WMS的数据源既可以是栅格数据，也可以是矢量数据。而WFS则不同，它是一个专门针对于矢量数据的服务，其返回的也是矢量要素本身。在Web环境中，图片是很容易进行可视化展示的，甚至图片本身就是GUI中一类很重要的元素。但矢量要素则不同，是不太容易可视化的。例如，如果要在前端的HTML5页面中展示获取的要素，就需要调用HTML5的Canvas元素来进行绘图，这其中涉及到繁复的操作不说，也很有可能会有性能问题。因此，WFS并不关心可视化问题，而是为返回GIS矢量数据而设计的，同时还支持矢量的查询、增加、删除以及修改等事务性操作。
机器学习已经被应用于越来越多影响我们日常生活的社交相关场景，从社交媒体和电子商务到自动驾驶汽车和刑事司法。因此，开发可信、可靠的机器学习方法至关重要，以避免对个人和社会产生负面影响。本文致力于理解和提升图机器学习的可信性，由于图数据的复杂关系结构，这提出了独特的挑战。
Active Cavity Radiometer Irradiance Monitor (ACRIM) II Total Solar Irradiance (TSI) aboard UARS in Native format
Alpha Jet Atmospheric eXperiment Formaldehyde Data
Alpha Jet Atmopsheric eXperiment Meteorological Measurement System (MMS) Data
ACEPOL 研究扫描偏振计（RSP）遥感数据（ACEPOL_AircraftRemoteSensing_RSP_Data）是在 ACEPOL 期间由 ER-2 上的研究扫描偏振计（RSP）收集的遥感测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响，测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。在遥感仪器方面，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。2017 年秋季，由美国国家航空航天局（NASA）和荷兰空间研究所（SRON）联合发起的 "偏振计和激光雷达气溶胶特征描述（ACEPOL）"活动从 NASA 的高空 ER-2 飞机上对美国上空的气溶胶和云层进行了测量。飞机上部署了六台仪器。其中四台是多角度偏振计：机载超角彩虹偏振计（AirHARP）、机载多角度光谱偏振成像仪（AirMSPI）、机载行星探测光谱仪（SPEX Airborne）和研究扫描偏振计（RSP）。另外两台仪器是激光雷达：高光谱分辨率激光雷达 2（HSRL-2）和云物理激光雷达（CPL）。ACEPOL 的运行基地设在美国宇航局位于加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心，从而能够观测各种场景类型，包括城市、沙漠、森林、沿海海洋和农业区，以及晴朗、多云、污染和原始大气条件。ACEPOL 的主要目标是评估不同偏振计检索气溶胶和云层微物理和光学参数的能力，以及它们推算气溶胶层高度的能力（近紫外偏振测量法，O2 A 波段）。ACEPOL 还侧重于开发和评估结合主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器数据的气溶胶检索算法。ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，是遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。
将人工智能(AI)融入药物发现领域已经成为一个日益增长的跨学科科学研究领域。然而，传统的人工智能模型在处理复杂的生物医学结构(如2D或3D蛋白质和分子结构)和为输出提供解释方面存在严重限制，这阻碍了它们的实际应用。近年来，图机器学习(Graph Machine Learning, GML)因其对图结构生物医学数据建模并研究其属性和功能关系的出色能力而获得了相当大的关注。尽管进行了广泛的努力，GML方法仍然存在一些缺陷，例如处理监督稀疏性的能力有限，在学习和推理过程中提供可解释性，以及在利用相关领域知识方面的有效性。作为回应，最近的研究提出将外部生物医学知识整合到GML流程中，以在有限的训练实例下实现更精确和可解释的药物发现。然而，这一新兴的研究方向还没有一个系统的定义。本综述对长期存在的药物发现原理进行了全面的概述，提供了图结构数据和知识数据库的基础概念和前沿技术，并正式总结了用于药物发现的知识增强图机器学习(KaGML)。对相关KaGML工作的彻底回顾，按照精心设计的搜索方法收集，按照新定义的分类法分为四类。为促进这一迅速兴起的领域的研究，还分享了收集的实用资源，这些资源对智能药物发现有价值，并对未来进步的潜在途径进行了深入讨论。
ACEPOL_MetNav_AircraftInSitu_Data是ACEPOL期间在ER-2上收集的现场气象和导航测量数据。为了更好地了解气溶胶对气候和空气质量的影响，测量气溶胶的化学成分、粒度分布、高度剖面和光学特性至关重要。就遥感仪器而言，通过将强度和偏振的被动多角度、多光谱测量与高光谱分辨率激光雷达进行的主动测量相结合，可以获得最广泛的气溶胶属性集合。2017年秋季，由美国国家航空航天局（NASA）和荷兰空间研究所（SRON）联合发起的 "偏振计和激光雷达气溶胶特征描述（ACEPOL）"活动从NASA高空ER-2飞机上对美国上空的气溶胶和云层进行了测量。飞机上部署了六台仪器。其中四台是多角度偏振仪：机载超角彩虹偏振仪（AirHARP）、机载多角度光谱偏振成像仪（AirMSPI）、机载行星探测光谱仪（SPEX Airborne）和研究扫描偏振仪（RSP）。另外两台仪器是激光雷达：高光谱分辨率激光雷达 2（HSRL-2）和云物理激光雷达（CPL）。ACEPOL 的运行基地设在美国宇航局位于加利福尼亚州帕姆代尔的阿姆斯特朗飞行研究中心，从而能够观测各种场景类型，包括城市、沙漠、森林、沿海海洋和农业区，以及晴朗、多云、污染和原始大气条件。ACEPOL 的主要目标是评估不同偏振计检索气溶胶和云层微物理和光学参数的能力，以及它们推算气溶胶层高度的能力（近紫外偏振测量法，O2 A 波段）。ACEPOL 还侧重于开发和评估气溶胶检索算法，将主动（激光雷达）和被动（偏振计）仪器的数据结合起来。ACEPOL 数据适用于算法开发和测试、仪器相互比较以及主动和被动仪器数据融合研究，这使其成为遥感界准备下一代星载 MAP 和激光雷达任务的宝贵资源。
在XXX系统中，有一个获取客户数据的SQLSERVER 表值函数，如果使用管理员登录，这个函数会返回150W行记录，大概需要30秒左右，但如果将TOP语句放到表值函数外，效率异常低下，需要约3分钟： select top 20 * from GetFrame_CustomerSerch('admin','1') 将GetFrame_CustomerSerch 中的SQL语句提取出来，直接加上Top查询，只需要6秒，快了N倍： declare @WorkNo varchar(38) declare @S
本文的目的不是介绍 GML 的基本概念，如图神经网络（GNNs），而是揭示我们可以在顶级科学会议上看到的前沿研究。首先，我将资料提交给 ICLR2020，这是一个在 GML 领域最负盛名的会议。在前面的文章（https://medium.com/@sergei.ivanov_24894/iclr-2020-graph-papers-9bc2e90e56b0 ）中，我已经描述了关于这个域的一些简单的信息，但是这里有一个简短的版本：
导语：近年来，图机器学习（Graph Machine Learning，GML）在AI界悄然兴起。在各大AI顶级学术会议中，常常能看见它的身影，相关的学术论文也是层出不穷。例如，在今年4月份举办的学术顶会ICLR 2020中，关于GML的研究论文共提交了150 篇，有约1/3被录用，约占全部被录用论文的 10%——由此可见，GML已成为一个广受关注的研究领域。 7月8日-9日，每天19:00，连续两天的腾讯大数据技术沙龙《Angel图计算》直播专场将于线上举办。活动邀请了北京大学王选研究所教授、腾讯信息安
GIS数据有很多种分类方式，按照数据结构可分为矢量数据、栅格数据、DEM数据，还可以再细致的分为数据库格式、点云格式、3D格式，也可以按照各厂家和标准类别来分等等。
2020年才刚刚开始，但我们已经在最新的研究论文中看到了图机器学习(GML)的趋势。以下是我对2020年GML的重要内容的看法以及对这些论文的讨论。
本文的写作目的不是介绍 GML 的基础概念，如图神经网络（GNN），而是推介顶会前沿研究。作者简要总结了学术顶会 ICLR 2020 提交论文中图论文的统计概况：
Cytoscape可以读取一下格式的文件，这些文件实际是提供了cytoscape和其他一些工具的接口。
概述： 本文给大家分享两个比较好看的线+标注的SLD样式。 效果： 样式1 样式2 3、sld样式 a、样式1 <?xml version="1.0" encoding="GBK"?> <sld:St
好久没更新博客了，主要是因为懒，最近有些得闲，决定纪录下之前的工作。RT，RGBD数据融合其实就是将3D摄像机的RGB与Depth数据做融合显示的过程，做法也不难理解，就是将depth camera与rgb camera的像素对应起来即可。
我这里00是最暗，FF是最亮，不同的电脑可能不一样。比如说我嫌FF太闪眼了，我就可以：
ImageMosaic翻译成中文就是影像拼接，适用于多个影像文件需要在一起展示的场景，针对这种场景，我们可以对每一个影像数据发布服务，完了通过layergroup的方式统一成一个服务，很显然，如果当影像很多的时候这种操作既耗时又费力，这个时候你就需要用到geoserver的ImageMosaic，它可以实现将一个文件夹下面的所有影像文件发布成一个服务的需求。
最近发现一个特别好用的python库，能够绘制精美的关系图，俗话说有好东西要学会分享，所以袁厨就肝了这篇文章，大家可以参考一下。
因为这一篇文章，是我和几个研究生一起合作的。作者这一栏，最大可以写8个汉字。我让他们几个商议，选贡献度最高的2个人署名。结果他们头脑风暴的结果，就是起了个“V字特工队”。好吧。
GeoServer 是一个用 Java 编写的开源软件服务器，允许用户共享和编辑地理空间数据，GeoServer 基于 Spring 开发，使用到了 GeoTools 库。
今天跟大家分享用条件格式制作条形数据组图！ ▽▼▽ 记得之前有一期跟大家分享过条件格式图表的制作方法，今天所要讲的案例,方法是一样的，只是通过多个条形图叠加及排版，形成看起来如同整体的数据报表！ ●●
先加载一个数据试试，数据支持CSV、XLSX、GraphML、GEXF、GML、Pajek NET格式。
在这篇文章中，我们将使用现代的图机器学习技术在 Wikispeedia navigation paths路径数据集进行项目实践
WMS是Web Map Service（网络地图服务）的缩写，是开放地理空间联盟 (OGC) 定义提供和使用动态地图时需遵守的国际规范。到目前为止，已发布了四个版本的 WMS 规范：1.0.0、1.1.0、1.1.1 和1.3.0（最新）。
矢量数据基于对象模型（object-based）的空间数据描述模型。矢量数据使用对象（点，线，面）及其对象之间的关系描述空间实体。
神经机器翻译（NMT）无需单独训练或调整系统的任何部分就可以直接建模源语言到目标语言的映射。这使得 NMT 快速发展，并在许多大规模环境中成功应用 (Wu et al., 2016; Crego et al., 2016)。编码器-解码器抽象使构建将任何语言的源句映射到向量表示，再将向量表示解码到任何目标语言的系统在概念上变得可行。因此，人们提出了各种方法来扩展这种多语言机器翻译的抽象 (Luong et al., 2016; Dong et al., 2015; Johnson et al., 2017; Ha et al., 2016; Firat et al., 2016a)。
2019年绝对是图机器学习（GML）大火的一年，凡是学术会议，图神经网络的会场总会爆满。
NetworkX是一款Python的软件包，用于创造、操作复杂网络，以及学习复杂网络的结构、动力学及其功能。 有了NetworkX你就可以用标准或者不标准的数据格式加载或者存储网络，它可以产生许多种类的随机网络或经典网络，也可以分析网络结构，建立网络模型，设计新的网络算法，绘制网络等等。 如果在此之前你还不太了解Python，戳这里——>
在上一篇博客中说道了几何数据类型（点、线、面和集合）的定义，既然几何数据类型是通过CLR来扩展出来的，学习过C#的都知道，一个对象下面会有属性和方法，那么几何数据类型对应的也有其属性和方法。下图就能够反映出这些几何对象的类关系。
配置文件有很多格式:键、值、和键值对的列表、INI 文件、YAML、JSON、XML 等等。其中，由于一些不同的原因，YAML 有时被认为是特别难以处理的。虽然它反映层次值的能力是重要的，而且它的极简主义可能会让一些人耳目一新，但它对类似python的缩进语法的依赖可能会令人沮丧。
对于游戏，每个人都有着憧憬，小的时候，每个人都渴望游戏，都希望可以玩到最好玩的游戏，希望每个游戏都能通关。长大后，游戏人依然热爱着游戏，不过他们不再仅仅只是玩游戏了，他们开始了制作游戏，开始了开发游戏之路。
64个字符： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789+/
之前在写 gscript 时我就在想有没有利用编译原理实现一个更实际工具？毕竟真写一个语言的难度不低，并且也很难真的应用起来。
Diagrams lets you draw the cloud system architecture in Python code. It was born for prototyping a new system architecture design without any design tools. You can also describe or visualize the existing system architecture as well. Diagrams currently supports main major providers including: AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Alibaba Cloud, Oracle Cloud etc... It also supports On-Premise nodes, SaaS and major Programming frameworks and languages.
前言 软件下载官网：https://www.postgresql.org/download/
「因果推断」（causal inference）是基于观察数据进行反事实估计，分析干预与结果之间的因果关系的一门科学。虽然在因果推断领域已经有许多的框架与方法，但大部分方法缺乏稳定的实现。DoWhy 是微软发布的一个用于进行端到端因果推断的 Python 库，其特点在于：
前言 每天都要学习很多新的知识，比你厉害的程序员比你还努力，那你混的下这口饭吗？所以不抱怨，坚持！接下来给大家分享的是xml。可能很多做开发的都遇到过xml， 比如maven，各种框架的配置文件都有，但是你有没有深入的去了解一下xml呢？xml是可扩展标记语言，标准通用标记语言的子集，是一种用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言。 一、XML简介 1.1、XML简单的历史介绍 1969年 GML （General Markup Language，通用标记语言）： 用于计算机之间的通信，通信就会
【导读】以图神经网络为代表的图机器学习在近两年成为研究热点之一。近日，图机器学习专家 Sergei Ivanov 为我们解读了他总结出来的 2020 年图机器学习的四大热门趋势，包括图神经网络的理论理解、应用普及、应用、图嵌入框架，并通过21篇论文阐述！
小编注：Syntiant是边缘人工智能的领军企业，专注于为各类设备提供深度学习解决方案。其独特的神经决策处理器和深度学习算法，使得音频、视频、语音等能实现实时智能处理，广泛应用于从小型助听器到大型汽车的多种设备中。Syntiant的技术不仅提升了设备的智能化水平，还大幅降低了功耗，引领着边缘AI技术的发展。
今天要分享的数据是历史行政区划数据，数据来自于加利福尼亚大学伯克利分校。数据的具体内容为1949年至2014年的中国行政区划数据，分为省、市、区县三级。对科研人员来说，是不可多得的好数据。经过整理，现在数据已经全部梳理好了，现在将方法和数据分享给各位读者。
相对于很多的语言来说, Go 的 JSON 解析可谓简单至极. 问题 通常情况下, 我们在 Go 中经常这样进行 JSON 的解码: package main import "encoding/json" // jsonText comes from http://json.org/example.html var jsonText = []byte(` { "glossary":{ "title":"example glossary", "GlossDiv":{
又到了本周的开源项目推荐。近一年多的时间，人工智能迎来了大爆发。GPT相关的大模型的发展让很多领域都发生了巨大的变化。 但是虽然GPT的自然语言识别功能异常的强大，但回答给我们的知识内容并不尽如人意。那么，有没有可以在本地部署搭建的AI知识库项目呢？ 今天为大家推荐的就是一个纯中文本地GPT知识库搭建项目，虽然刚刚开源不到半年的时间，标星已经达到了8.8K， 让我们一起来看看吧~
技术迭代的速度越来越快，这一点在每月更新一次的编程语言排行榜榜单中体现得尤为明显。 全球知名TIOBE编程语言社区发布了 2022年5月的编程语言排行榜。让我们一起来看看，本月榜单中有哪些值得注意的新变化吧！ 01 C#使用量激增 C++或将冲击Top3 和 4 月相比，本月编程语言 Top10 并没有明显的位置变化，Top 5 依然是 Python、C、Java、C++ 和 C#。 不过，具体分析来看，其中的 C# 在所有编程语言中最受开发者欢迎，增幅最高，为 1.98%。放眼过去的 12 个月里，C#
MVS是海康官方用sdk自己实现的相机控制软件，Runtime组件包是sdk开发库和驱动。
例如在读取football数据时，其labels都是节点的英文名称，这样在处理图数据时不是很方便，往往报错，我们通常习惯处理节点的编号从1开始，可以建立label-id的反向索引，如果处理图数据时只需要编号id，可以将labels属性设置为id，如果之后还需要查询，可返回反向索引字典
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