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  • Shapefile 的局限性

    千次阅读 2014-02-27 11:10:03
    Shapefile 是一种开放的非拓扑的简单几何数据类型,深受数据...虽然Shapefile有万般好,但是,今天还是要来说说shapefile的局限性,也就是使用限制有什么,以便合理的选择使用Shapefile数据。   1. 文件容量限制: Sh

            Shapefile 是一种开放的非拓扑的简单几何数据类型,深受数据处理人员的喜爱。Shapefile 利用 dBASE 文件格式(.dbf 文件)来存储属性,dBase这种上世纪80年代的数据格式,现在基本淡出舞台。虽然Shapefile有万般好,但是,今天还是要来说说shapefile的局限性,也就是使用限制有什么,以便合理的选择使用Shapefile数据。

     

    1. 文件容量限制:

    Shapefile 每个子文件都有大小最大不能超过 2 GB ,以点要素为例,最多约能存储 7000 万个。


    2. 不支持高级对象:

    Shapefile不支持注记要素类、关系类、拓扑关系、属性域和子类、坐标精度和分辨率等。

    Shapefile不支持通过参数定义的曲线(也称为圆弧曲线)。


    3. 字段存储限制:

    Shapefile无法存储:空值,无法向上舍入数字,对 Unicode 字符串的支持不足,字段名称最长只能为 10 个字符,且在同一字段中无法同时存储日期和时间。

    Shapefile支持的最大字段数为 255。若超出此上限,当转换为 shapefile 时只会转换前 255 个字段。

    dBASE 文件不支持类型 blob、guid、全局 ID、坐标 ID 或栅格字段类型。

    包含空值的数据类型

    空值替换

    数字 - 当工具需要输出“空”、无穷大或 NaN(数字)时

    -1.7976931348623158e+308(最大负值的 IEEE 标准)

    数字(所有其他地理处理工具)

    0

    文本

    “ ”(空白 - 无空格)

    Date

    存储为零,但显示为“<空>”



    4. 字段宽度限制:

    地理数据库数据类型

    dBASE 字段类型

    dBASE 字段宽度(字符数)

    对象 ID

    数值

    9

    短整型

    数值

    4

    长整型

    数值

    9

    浮点型

    浮点型

    13

    双精度

    浮点型

    13

    文本

    字符

    254

    Date

    Date

    8




    5.  性能限制 
    由于形状压缩方法的不同,shapefile 所占用的空间可能为文件地理数据库或 SDE 的三到五倍。
    Shapefile 的空间索引效率较数据库低。这就意味着,同地理数据库要素类相比,空间查询耗时更长。当处理大量要素时,效率低。

    dBASE 文件不支持 WHERE 子句,也不支持 SQL。

    当保存所做编辑时属性索引会被删除,因此必须重新创建属性索引。



    6. 多面体存储限制
    Shapefiles 支持多面体,但不支持以下多面体的高级功能:纹理坐标、纹理及部分色带、光线法向量。



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  • GB28181的局限性

    千次阅读 2016-07-01 10:26:16
    新国标GB/T28181-2011已经实施将几年了,在为国内安全防范、视频监控系统建设提供了有效方向和规范的同时,也存在着些许局限性,如果不尽快解决,会在建设过程中带来不少的困扰,并造成新的标准混乱。

    本文是一篇2013年的文章,转载过来共同学习。


    新国标GB/T28181-2011已经实施将近一年了,在为国内安全防范、视频监控系统建设提供了有效方向和规范的同时,也存在着些许局限性,如果不尽快解决,会在建设过程中带来不少的困扰,并造成新的标准混乱。 

    28181的出台背景

       近十年以来,各地建设平安城市如火如荼,对公安的业务带来了极大的便利和强大的技术手段,其他行业如市政、交通、城管、教育、金融,也通过安防和视频监控系统,提高了管理水平,降低管理成本。平均来说,每年的监控覆盖范围和监控点、卡口数量都以30以上的增长率在快速增加。随着规模的增加,新的问题和需要出现了:
       如何在可控的成本下,管理规模不断增加的系统?
       为了避免重复建设,如何通过系统的整合,来形成社会化的大系统?
       在这个大背景下,一些产业巨头和标准化组织,也在通过行业的有序探索,发表了自己的解决途径,例如ONVIF标准、PSIA标准,我国则先由一些联网监控发展比较早的地区,先做出了一些探索和实践,例如浙江的DB33629系列,北京的DB11-384,重庆的DB50/216-2006系列标准,但是由于地方标准之间有相当大的差异性,使得产品供应商和软件平台很难有效的应对这么多的差异化要求,给维护和开发带来了很大的困难,因此,很多系统未能按照地方已颁布的地方标准和规范执行。
       在这个大背景下,经过了GA669标准的尝试,国标GB/T28181-2011正式实施。本标准规定了安全防范影像视频监控联网系统中信息传输、交换、控制的互联结构、通信协议结构,传输、交换、控制的基本要求和安全性要求,以及控制、传输流程和协议接口等技术要求。适用于安全防范视频监控联网系统及城市监控报警联网系统的方案设计、系统检测、验收以及与之相关的设备研发、生产。
       虽然该标准不可能一次性解决视频监控联网系统中的所有技术规定,但是比较清晰地定义了建议的通讯模型,重要的数据格式,和既有系统的兼容性方案,以及子系统和外部系统之间的通讯模式。对大型系统建设,尤其是联网的社会共享性系统建设给出了明确的、可实施的技术标准。

    GB28181的技术意义

       国标主要沿袭GA/T669.5的体系思想,将会话初始化协议SIP定位为联网系统的主要信令基础协议,并利用SIP的有关扩展,实现了对非会话业务的兼顾,例如,对报警业务、历史视音频回放、下载等等的支持。
       应该说,GB28181颁布前,有关厂商、各级公安机关、有前瞻意识的行业管理部门,都已经开展了对28181的预研和技术准备,希望以此为契机、提高竞争优势的厂商,甚至预先就研发了符合28181规范的产品,一些各地主管部门,也希望借此机会,保持领先优势,或者后来居上,率先建成符合国标的大系统。
       GB28181的设计确实研究了设备管理的问题,SIP协议中的一个成功之处,在于对域内设备的管理和域间寻址的解决,使得SIP真正成为一个可扩展的大型系统。在这个体系中,终端设备向注册服务器注册,在获得身份认证的同时,向系统中注入了一个资源或者用户的ID。这样,不管系统规模如何,都可以靠这个机制,实现设备的动态管理,而不用手工维护设备的列表,而且可以建立动态资源的灵活应用,例如,对移动监控点的管理,可以做到手机移动漫游一样的灵活性和类似智能网一号通的转移功能。
       GB28181解决了不同系统互联的问题,开放、清晰的接口,面向服务的系统架构,解决了资源管理的问题,资源的可视化、自动化管理,结合协议的状态查询和自动化视频质量检测,实现高效的系统资源管理。
       应该说,在一段时间内,公安部主导的符合性测试,对大量厂商送检的产品进行了测试,一时之间,大家都认为,建成一个新国标系统,不仅是水到渠成,而且几乎是举手之劳。不久的将来,我们就能看到一个符合国标的全国安防监控网了。

    存在的不足

       然而,随着一些正式项目的启动,尤其是当不同的厂商试图通过GB28181来建设一个统一的标准化系统,大家发现,事情远非如此简单。
       被28181当成底层通讯信令核心的是SIP协议,它被作为下一代网络的协议核心,在软交换、视频会议获得了很好的应用,2006年左右,视频监控联网系统开始借鉴NGN系统的设计理念,使用SIP作为视频信息系统的会话控制协议。但是必须看到,监控系统联网和NGN系统,有着很多本质的区别,例如会话的方向性、会话的并发性、安全性、开放性都有着天壤之别,举例来说,NGN被认为天然开放的,没有一个核心的管理机构对此负责,大家完全是平等地进行通讯,任何一个人都可以和另一个人通话,而安防网络则不然,不仅有着显然的方向性,而且,很多资源的目录本身,就被认为是一种安全属性,需要得到严格管理。因此,安防系统中每一个对SIP的借鉴过程都试图对SIP协议做出某些改变,适应视频监控的业务属性,而又保留SIP的协议基础,这显然留下了隐患。

    P2P模式问题:

       NGN中,一旦主叫和被叫通过信令建立通道,随后的媒体流完全由双方直接收发,并不需要经过第三方设备,就是所谓的P2P模式。
       但在治安监控系统中,以下因素阻碍了前端和后端直接建立连接:
       第一、前端,以摄像机为例,更多的时候,是一个被动被调看的设备,它允许被多个后端设备调用,这一点和语音通信不一样。但是前端设备被多个设备同时调用的能力不是无限的,需要单独的设备解决并发问题。
       第二、治安监控系统中特有的安全性要求,不可能允许后端无管理、无权限地发问前端,前端设备、后端设备不可能实施全局性的安全策略,获得全局的用户和权限信息,需要设备进行安全性隔离。
       由于P2P模式不可延续,SIP协议中的很多特性不可复制。因此,28181模型中媒体网关的实现方式描述不多,其实是难以深入。

    管理层次问题:

       另外,NGN网络是基于Internet架构来扩展的,充分利用了Internet的基础设施,比如域名的解析,在一个NGN系统中,一个alice@A.com的用户很容易可以找到bob@B.com的用户,但是在28181中,仅仅描述了一个基于20位编码的全社会编码方式,而完全放弃了DNS的机制,那么,可以想象一下,一个后端如何去访问如同1325000001@1101150005的摄像机?
       由于28181没有给出一个合理的层次性管理机构,也没有规划一个中心的管理机构(类似CNNIC或DNSroot服务器),各地实施过程中只能是各行其是,形成一个个小中心,又要去走静态配置或者局部管理的老路。系统之间的数据交换只能是手工交换或者自定标准,管理成本也只能是居高不下。

    兼容性问题:

       应该说目前向符合国标的系统推进的过程中,出现的最大问题是编码的适应性问题,简单地说,对目前已经存在的大量监控前端,尚没有很好的办法可以接入到新的GB系统中来,这是因为,目前大量的编码设备,不可能通过更换、升级等手段,变成符合国标编解码标准的设备。如果要兼顾这些设备的实时视频,可以通过网关设备进行转换,转换成符合国标的码流,但从原理来说,实际上是进行了从数模、模数的两次转换,造成了视频质量下降、延时增加、系统复杂,比如海康威视采用硬件进行转码的网关产品,单板可以达到16路以上的转码,有一定的可用性。但对这些设备的录像来说,则更难实现用国标规定的流程进行检索、下载,只能采用软件来变通实现。
       如果不能解决老系统、老设备的接入问题,则将陷入左右为难的境地,甚至出现很多的系统,其表面符合国标,实际上系统中的很多单元不能提供符合国标的功能,给实际应用带来很多障碍。

    其他问题:

       GB/T28181对网络系统的安全也没有完善的解决方案,而这恰恰是安防网路的一个管理难点,另外,对于系统服务质量问题,由于没有设计QoS的机制,因而系统端到端的带宽如何保证也成为问题。

    最后

       总体来说,GB28181开启了一扇解决系统互联的门,使我们看到了希望,但是需要更多的系统性的工作,才能真正走进这扇门。

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  • 但是,对于C++的new风格,这里总结一下它的局限性。对于我个人来说,我一般写成这样 new int[10]() ,也就是在最后加一对括号,因为C++保证这样可以将 int[10] 中内存全部初始化为0。 2. C++中new的局限性 ...

    我自己搭建了博客,以后可能不太在CSDN上发博文了,https://www.qingdujun.com/


    STL中,对内存管理的alloc的设计,迫使我去学习了allocator类。这里对allocator内存管理做了点笔记留给自己后续查阅。allocator类声明、定义于头文件<memory>中的std命名空间内。所以,应该有以下内容位于文件头部…

    #include <memory>
    using namespace std;
    


    1. 我们所知道的malloc和new

    再此之前,我只知道两种开辟内存的方式。

    其一,可以使用C语言的函数malloc、realloc、calloc开辟内存,举个例子:

    int* ptr = (int *)malloc(10 * sizeof(int));	/* 进行强制类型转换 */
    

    其二,可以使用C++方式开辟内存,比如:

    int* ptr = new int[10];
    

    对于,C风格的内存管理这里不做讨论。但是,对于C++的new风格,这里总结一下它的局限性。对于我个人来说,我一般写成这样new int[10](),也就是在最后加一对小括号,因为C++保证这样可以将int[10]中内存全部初始化为0。

    2. C++中new的局限性

    对于以上这一段话,有一个话题需要弄清楚的,就是——内存构造。

    对C++的new而言,它首先会(1)分配内存,然后自动的完成(2)对象构造。这里可以用侯捷先生翻译的《深度探索C++对象模型》一书中的伪代码来表示new的过程:

    Point* heap = __new(sizeof(Point));//开辟内存
    if (head != 0) {
    	head->Point::Point();//对象构造(内存构造)
    }
    

    注意,__new不表示new(它只是完成内存申请),以上整个伪代码过程为new所完成的功能。
    正是因为new的这一连串的操作,造成了性能的下降。比如,

    auto p = new string[100];
    for (int i = 0; i < 5; ++i){
    	p[i] = "balaba...";
    }
    

    实际上,我只需要5个string,而new把100个对象全部构造好了(每个string已经被初始化为空字符串,也就是"")。

    然后,接着又将p[0-4]赋值为balaba…

    也就是前面将p[0-4]赋值为空字符串的操作,变得毫无意义。

    3. 使用allocator将内存分配、对象构造分离开

    既然,new有它自身的局限性。对于性能要求极高的STL肯定是不会使用new的。好在有一个allocator类——它也是一个模板类,同时就是用来处理内存问题的。

    allocator类将new的内存分配、对象构造,视作两个独立的过程,并由独立的函数负责。举个例子:

    allocator<char> str;
    char* base = str.allocate(10), *p = base; //内存分配
    str.construct(p++, 'a');  //对象构造并初始化
    str.construct(p++, 'b');
    cout << base[0] << base[1];
    

    因为allocator是模板类,所以需要指定类型。接着,调用allocate(10)函数来分配内存(申请了10个char内存)。然后,使用construct函数构造base[0]这块内存,并赋以初值a

    这就将new内存分配、内存构造给分离开了。一切,都像我们看到的那样。

    同样,将delete的过程也拆分了开来。这是必须的,我们不能用delete去释放allocate分配的内存。

    str.destroy(--p); //销毁对象
    str.destroy(--p);
    str.deallocate(base, 10); //释放内存
    

    小结:如果要使用allocate返回的内存,那么就必须先construct构造它。否则,你后续的行为都是未定义的(造成的后果也是严重的)。

    但是,有几个例外。它们是uninitialized_copy、uninitialized_copy_n、uninitialized_fill和uninitialized_fill_n。从名字就知道uninitialized(未初始化的),它们的参数必须指向的是未构造的内存,比如uninitialized_copy会在给定位置构造元素。

    有兴趣可以阅读《动态内存管理allocator类C++ STL标准模板库vector实现》看看它们的用法。



    ©为径
    2018-12-23 北京 海淀


    Reference:
    [1] C++ Primer(第5版)
    [2] 深度探索C++对象模型

    展开全文
  • 人工智能的三大局限性

    千次阅读 2018-08-13 19:26:54
    事实上,与其他任何技术一样,AI也有其局限性。 任何技术都有局限性,AI和人工智能也不例外。其局限有三:检测、功耗和人力。 思科一份最近的调查显示,39%的CISO称其公司依赖自动化推动网络安全工作,另有34%...
    老实说,AI绝对有益于网络安全,但AI并非万灵丹,炒作得再多也不是。事实上,与其他任何技术一样,AI也有其局限性。

    任何技术都有局限性,AI和人工智能也不例外。其局限有三:检测、功耗和人力。

    人工智能的三大局限性人工智能的三大局限性

    思科一份最近的调查显示,39%的CISO称其公司依赖自动化推动网络安全工作,另有34%称依赖机器学习,32%报告称高度依赖人工智能(AI)。CISO如此看好AI令人颇为意外,毕竟,除了识别恶意行为,AI在网络安全方面的应用场景似乎也不是很多。

    老实说,AI绝对有益于网络安全。随着恶意软件像流感病毒一样不断自我变异,不使用AI几乎不可能发展出恰当的响应策略。银行或信用卡提供商之类的金融机构也可以通过适当训练的AI大幅强化其SIEM系统,提升欺诈检测和预防能力。但AI并非万灵丹,炒作得再多也不是。事实上,与其他任何技术一样,AI也有其局限性。

    1. 骗过一次就能畅通无阻:AI可用于欺骗其他AI

    这是个大问题。安全人员用AI优化威胁检测的同时,攻击者也在琢磨着用AI规避检测。公司企业用AI以更高的准确率检测攻击,攻击者就用AI来开发更智能、会进化的恶意软件来规避检测。基本上,恶意软件就是用AI来逃过AI检测。恶意软件一旦通过了公司的AI检测关,可以很轻松在公司网络内横向移动而不触发任何警报,公司的AI会将恶意软件的各种探测行为当做统计错误加以排除。而到恶意软件被检出之时,安全防线早已被洞穿,伤害也可能已经造成。

    2. 功耗成问题:低功耗设备可能拖不动AI

    物联网(IoT)设备通常都是低功耗小数据量的。如果攻击者成功将恶意软件部署到了这一层次,那AI基本就顶不上用了。AI需要大量内存、算力和大数据才可以发挥作用。而IoT设备通常不具备这几个条件,数据必须发送到云进行处理才可以受到AI的响应。而那时,已经太迟。就好像出车祸时车载AI会自动拨打报警电话并报告车辆所处位置,但车祸已经发生的事实改变不了。车辆自动报警可能比等路人帮忙报警要快一点,但仍然无法预防撞车。AI最多有助于在设备完全失控之前检测出有什么不对劲,或者,在最坏的情况下,让你不至于失去整个IoT基础设施。

    3. 已知的未知:AI无法分析自己不知道的东西

    严格控制的网络上AI运行良好,但现实世界缤纷多彩不受控。AI有四大痛点:影子IT、BYOD项目、SaaS系统、雇员。无论你给AI灌注了多少大数据,都得同时解决这4个痛点,而这是难度大到几乎不可能的任务。总有雇员会通过不安全WiFi网络在个人笔记本电脑上打开公司的Gmail邮件,然后,敏感数据就此流失,AI甚至连知道这一事件的机会都没有。最终,公司自己的应用可以受到AI保护,防止用户误用,但终端用户使用你根本感知不到的设备你是无法防护的。另外,仅提供智能手机App,不提供企业访问控制,更不用说实时日志的云系统,你又怎么引入AI呢?这种情况,企业没有办法成功利用机器学习。

    AI确实有所帮助,但它并非游戏规则颠覆者。AI可用于在受控系统中检测恶意软件或攻击者,但难以防止恶意软件被部署在公司系统中,而且除非你确保它能控制你所有终端设备和系统,否则它一点用都没有。网络攻防战一直在继续,只不过,防御者和攻击者都在用与以往不同的武器,而我们的防御只有在恰当部署和管理之下才会有效。

    与其将AI当成网络安全救星,不如把精力放在更基本的老问题上:缺乏控制、缺乏监视、缺乏对潜在威胁的理解。只有了解了用户和用户使用的设备,知道用户都会拿这些设备来干什么,然后确保所用系统能切实受到AI的保护,才可以开始部署并训练AI。

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    以为,这最多算是我的知识体系的一个简单总结,但是,我的这份知识体系必然有局限性局限性就是我对Java知识的认知和了解程度。 再说完美的知识学习路径是否存在,我觉得这是不可能存在的。 因为技术学习,不像...

空空如也

空空如也

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局限性太小