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  • GIS - 底怎么做怎么选择

    千次阅读 2019-04-27 18:38:38
    往往是一些基础信息,比如行政区、街道、水系,它们变动较少,一般放在图层最下方。底一般使用栅格瓦片,栅格瓦片有其自身局限性: ...于是矢量瓦片的概念被提出,矢量瓦片也是瓦片,是矢量,在...

    底图往往是一些基础信息,比如行政区、街道、水系,它们变动较少,一般放在图层最下方。底图一般使用栅格瓦片,栅格瓦片有其自身局限性:

    1. 地理信息内容改变,栅格瓦片无法做到实时更新。栅格瓦片需要预生成,生成以后不能改变,如果地理信息有变动,那么需要重新生成瓦片
    2. 样式改变,如果需要不同样式的底图,需要额外生成一份瓦片。不同样式,存储多份相同的数据。

    于是矢量瓦片的概念被提出,矢量瓦片也是瓦片,是矢量,在浏览器端渲染,可以只请求一次,渲染出不同样式。因此解决了栅格瓦片的2问题。然而,多份底图的需求是真实需求吗?这得分两方面:

    • 对于toC来说,意义不大,用户对底图甚至都不会太关注
    • 对于toB,或者研究机构来说,意义较大,用户用特色鲜明的底图,来衬托要说明的数据。

    当前来说,GIS一般是toB的,所以底图最好使用矢量瓦片。然而,矢量瓦片也没有解决地理信息内容改变,瓦片实时更新的问题,或者说一天一更新也可以接受,能想到的思路可能就是,将新数据与原数据对比,只更新数据库中涉及的条目,并生成内容有改变的区域涉及的瓦片。

    还有一个问题没有考虑到,如果后端返回矢量瓦片,那么渲染到任务就交到了前端做,那么那些复杂到样式就需要用户来做,要简化操作,就必须做SDK,如果使用你提供的底图还需要再学习一个SDK,感觉这也不是很好,好的做法应该是返回栅格切片,让用的比较多的SDK都可以顺利调用,比如openlayers、leaflet。

    可用的技术

    • 生成

    PostGIS可以将PostgreSQL中存储的地理数据生成矢量瓦片;

    Tippecanoe,可以将GeoJSON直接生成矢量瓦片,并存储在sqlite中,称为mbtiles;

    Mapnik既可以将PostGIS中数据生成矢量瓦片,也可以将矢量瓦片作为输入,生成栅格地图切片;

    MapServer可以将PostGIS中将数据生成矢量瓦片,但不能将矢量瓦片作为输入,生成栅格地图切片。

    • 缓存

    将请求过的矢量切片缓存起来,下次请求直接返回缓存中的结果。

    发布一个道路底图

    这里我们使用MapServer发布一个道路地图。发布底图不仅仅需要渲染线状道路,还要添加道路名称,即地图标注。标注需要的中文字体,系统中可能没有,因此,我们首先需要添加需要的中文字体到系统中。

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  • Python支持多种图形界面的第三方库,包括:TkwxWidgetsQtGTK等等。...Tkinter我们来梳理一下概念:我们编写的Python代码会调用内置的Tkinter,Tkinter封装了访问Tk的接口;Tk是一个图形库,支持多个操作系统,使...

    Python支持多种图形界面的第三方库,包括:

    Tk

    wxWidgets

    Qt

    GTK

    等等。

    但是Python自带的库是支持Tk的Tkinter,使用Tkinter,无需安装任何包,就可以直接使用。本章简单介绍如何使用Tkinter进行GUI编程。

    Tkinter

    我们来梳理一下概念:

    我们编写的Python代码会调用内置的Tkinter,Tkinter封装了访问Tk的接口;

    Tk是一个图形库,支持多个操作系统,使用Tcl语言开发;

    Tk会调用操作系统提供的本地GUI接口,完成最终的GUI。

    所以,我们的代码只需要调用Tkinter提供的接口就可以了。

    第一个GUI程序

    使用Tkinter十分简单,我们来编写一个GUI版本的“Hello, world!”。

    第一步是导入Tkinter包的所有内容:

    from tkinter import *

    第二步是从Frame派生一个Application类,这是所有Widget的父容器:

    class Application(Frame):

    def __init__(self, master=None):

    Frame.__init__(self, master)

    self.pack()

    self.createWidgets()

    def createWidgets(self):

    self.helloLabel = Label(self, text='Hello, world!')

    self.helloLabel.pack()

    self.quitButton = Button(self, text='Quit', command=self.quit)

    self.quitButton.pack()

    在GUI中,每个Button、Label、输入框等,都是一个Widget。Frame则是可以容纳其他Widget的Widget,所有的Widget组合起来就是一棵树。

    pack()方法把Widget加入到父容器中,并实现布局。pack()是最简单的布局,grid()可以实现更复杂的布局。

    在createWidgets()方法中,我们创建一个Label和一个Button,当Button被点击时,触发self.quit()使程序退出。

    第三步,实例化Application,并启动消息循环:

    app = Application()

    # 设置窗口标题:

    app.master.title('Hello World')

    # 主消息循环:

    app.mainloop()

    GUI程序的主线程负责监听来自操作系统的消息,并依次处理每一条消息。因此,如果消息处理非常耗时,就需要在新线程中处理。

    运行这个GUI程序,可以看到下面的窗口:

    972676918012640

    点击“Quit”按钮或者窗口的“x”结束程序。

    输入文本

    我们再对这个GUI程序改进一下,加入一个文本框,让用户可以输入文本,然后点按钮后,弹出消息对话框。

    from tkinter import *

    import tkinter.messagebox as messagebox

    class Application(Frame):

    def __init__(self, master=None):

    Frame.__init__(self, master)

    self.pack()

    self.createWidgets()

    def createWidgets(self):

    self.nameInput = Entry(self)

    self.nameInput.pack()

    self.alertButton = Button(self, text='Hello', command=self.hello)

    self.alertButton.pack()

    def hello(self):

    name = self.nameInput.get() or 'world'

    messagebox.showinfo('Message', 'Hello, %s' % name)

    app = Application()

    # 设置窗口标题:

    app.master.title('Hello World')

    # 主消息循环:

    app.mainloop()

    当用户点击按钮时,触发hello(),通过self.nameInput.get()获得用户输入的文本后,使用tkMessageBox.showinfo()可以弹出消息对话框。

    程序运行结果如下:

    972677353581536

    小结

    Python内置的Tkinter可以满足基本的GUI程序的要求,如果是非常复杂的GUI程序,建议用操作系统原生支持的语言和库来编写。

    参考源码

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  • 在画图之前,首先要对所绘制的场景有一定概念想法,这其中可以通过参考实景,或者相似的图片来获取画图灵感并根据自己以往的经验来进行合理的设计,平面绘制好后就可进行下步建模工作了 二、3D建模 运用软件3D...

    效果图从制作到出图大致分为3步,绘制平面-3D建模-渲染出图,这三步应用到的软件也是不一样的,下面详细展开讲解一下。

    一 、绘制平面

    运用软件CAD

    在画图之前,首先要对所绘制的场景有一定概念想法,这其中可以通过参考实景,或者相似的图片来获取画图灵感并根据自己以往的经验来进行合理的设计,平面图绘制好后就可进行下步建模工作了

    二、3D建模

    运用软件3Dmax  渲染器vray /corona

    平面图导入3dmax建模:把平面图弄成块,然后直接拖动到3D max软件当中,在根据导入的平面图的精确尺寸在3dmax中建立模型。

     建立模型的遵循的原则:

    1、外形轮廓准确  2、分清细节层次  3、建模方法灵活  4、兼顾贴图坐标

    调配并赋予材质:当造型创作完成后,就要为各个模型赋予相应的材质。材质是某种材料本身所固有的颜色、纹理、反光度、粗糙度和透明度等属性的统称。要制作出真实的材质,就需要我们自己在生活中观察,而且需要对不同材质的物理属性有所了解。

     在调制材质的阶段应遵循的原则 :

    1、纹理正确  2、明暗方式要正确  3、活用各种属性  4、降低复制程度

    设置场景灯光:光源会直接影响结果图的效果。光线的强弱,光的颜色,以及光的投射方式都会影响作品的真实感和感染力。

    三、渲染出图

    运用软件 渲染100  礼包马b488

        场景制作好后就可以进行渲染工作,简单说就是给3D场景模型上色的过程,未渲染之前看到的只是一堆复杂线框,渲染后就是一张精美的效果图,能更直观的提前预览效果。

    渲染所花费的时间通常需要几个小时,电脑cpu一直处于满功耗运行的状态,遇上反复改图、项目很急的时候,时间上根本搞不赢。这也是越来越多人不选择本机渲染的原因,但把所有需要渲染的镜头上云,把本机渲染耽误的时间搞下一个项目,这叫花小钱挣大钱,时间成本也是成本。

    整个效果图流程差不多就是这样,里面还有很多细节化的东西,需要大家花更多的时间去学习摸索,才能慢慢掌握这项技能并不断进阶。

     

     

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  • Excel怎么做均值-极差控制

    千次阅读 2020-06-06 23:20:13
    Excel怎么做均值-极差控制? 一、什么是控制? (一) 概念: 控制又称管理,是对生产过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的。 (二) 目的: 为了使生产...

    Excel怎么做均值-极差控制图?

    一、什么是控制图?

    (一) 概念:

    控制图又称管理图,是对生产过程质量特性值进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图。

    (二) 目的:

    为了使生产过程或工作过程处于“ 控制状态" ,即稳定状态。稳定状态即过程仅受到随机因素影响,其产品质量特性的分布(以平均值和标准偏差表示) 基本上不随时间而变化的状态;反之,为非受控状态或异常状态。

    (三) 种类:

    1、按产品质量的特性来分类,控制图可分为计量值控制图与计数值控制图;

    适用于产品质量特性为计量值的情形。例如: 长度、重量、时间、强度、成分及反应收率等连续变量。常用的计量值控制图有下面几种:
    计量值控制图种类
    适用于产品质量特性为计数值的情形。例如: 不合格品数、不合格品率、缺陷数、单位缺陷数等离散变量。常用的计数值控制图有下面几种:

    1)不合格品数控制图(Pn图)

    2)不合格品率控制图(P图)

    3)缺陷数控制图(c图)

    4)单位缺陷数控制图(μ图)

    2、按控制图的用途来分类,控制图可分为分析用控制图与控制用控制图;

    均值-极差控制图适用于样本大小n小于等于100 时, 是均值控制图和极差控制图联合使用的一种控制图,为最常用的计量值控制图之一。其中,均值图主要用于判断生产过程的均值是否处于或保持在所要求的受控状态;极差图用于判断生产过程的标准差是否处于或保持在所要求的受控状态。

    二、用Excel做极差控制图

    某厂生产一种零件,其长度要求为49.50±0.10mm,生产过程质量要求为Cp≥1,为对该过程实行连续监控,试设计均值极差控制图,并分析生产过程是否处于统计控制状态。

    步骤:

    (一)集数据并加以分组,过程稳定,当n(样本试验的次数)<10,组数k > 25

    (二)计算样本均值和样本极差R

    计算每组样本均值与极差公式:
    在这里插入图片描述根据措施1、2得下图:
    在这里插入图片描述
    均值的计算:
    在这里插入图片描述
    极差的计算:
    在这里插入图片描述

    (三)计算总平均值与极差平均值

    计算总平均值与极差平均值公式:
    在这里插入图片描述均值总和值的计算:
    在这里插入图片描述
    样本总均值的计算:
    在这里插入图片描述
    同理可得极差的样本平均值、总和值

    注意:括号由英文方式输入

    (四)计算控制线

    在这里插入图片描述
    将所得数据填入Excel表格中
    在这里插入图片描述

    (五)制作控制图并描点

    1、选择数据

    在这里插入图片描述

    2、【插入】-【折线图】

    在这里插入图片描述

    3、鼠标右击图表区-【选择数据】

    在这里插入图片描述

    4、点击【添加】

    在这里插入图片描述

    5、系列名称点击均值Xi框选相应的平均值-【确定】数据系列-【确定】数据源

    在这里插入图片描述

    6、得出均值控制图

    在这里插入图片描述

    7、依照上述方法得出极差控制图

    在这里插入图片描述

    8、观察与分析生产过程是否处于统计控制状态

    依据:

    判稳准则
    控制图上的点不超过控制界限(在下述情况下也可认为处于受控状态)

    第一,连续25点以上处于控制界限内

    第二,连续35点中,仅1点超出控制界限(也要处理)

    第三,连续100点中,不多于2点超出控制界限(也要处理)

    (虽合格,也要注意异常点)

    控制图上的点排列分布无缺陷

    指的是控制图上的点的分布没有判异准则所列的各种情况。

    另:凡是点恰在界限上的, 均作为超出控制界限处理。

    判异原则
    一点落在A区以外
    连续9点落在中心线同一侧
    连续6点递增或递减
    连续14个相邻点上下交替
    连续3点中有2点落在中心线同一侧的B区以外
    连续5点中有4点子落在中心线同一侧C区以外
    连续8点落在中心线两侧且无1点在C区中
    连续15点在C区中心线上下

    三、注意:以上所计算得出的控制图制用作分析用控制图,用于分析生产过程是否处于统计控制状态。

    (一)若要把分析用控制图转为控制用控制图,需考虑:

    1、若经分析后,生产过程处于统计控制状态且满足要求,则把分析用控制图转为控制用控制图

    2、若经分析后,生产过程处于非统计控制状态,则应查找过程失控的异常原因,并加以消除,去掉异常数据点,重新计算中心线和控制界限线;

    3、若异常数据点比例过大,则应改进生产过程,再次收集数据,计算中心线和控制界限线;

    4、若经分析后,生产过程虽然处于统计控制状态,但不满足质量要求,则应调整生产过程的有关因素,直到满足质量要求方能转为控制用控制图。

    (二)控制用控制图用于对实际生产过程进行连续监控。

    按照确定的抽样间隔和样本大小抽取样本,计算统计量数值并在控制图上描点,判断生产过程是否异常。控制用控制图在使用一般时间以后,应根据实际情况对中心线和控制界限线进行修改。

    2020年6月6日 作者:林页
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