09 2017 档案
摘要：前言 跟着一个有强迫症的老板干活是一件极其幸福的事情（你懂的）。最近碰到一个问题，简单的说就是对一个对象做出部分修改后仍然返回此对象，于是我就写了一个方法，老板看了之后只有一句话：不雅观，改成直接对此对象调用此方法。我脑海里千万个不情愿，然而没有办法，不得不低头，精通C 、Java、Scala等多种
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摘要：前言 最近需要在Jupyter中写一个类库，其中有一个文件实现从数据库中读取空间数据并加载为Feature对象，Feature对象是cartopy封装的geometry列表，能够方便的用于作图等。因为有很多数据是经常用到的，所以就写了很多常量将数据事先读好供用户直接调用，这样造成的一个问题是每次加载
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摘要：前言 本文所涉及技术与Geotrellis并无太大关系，仅是矢量瓦片前端渲染和加载技术，但是其实我这是在为Geotrellis的矢量瓦片做铺垫。很多人可能会说，Geotrellis为什么要搞矢量瓦片，这不就是前端展示吗。其实不然，首先Geotrellis可以用分布式技术进行快速矢量瓦片切割，当然这不
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摘要：前言 在上两篇文章中我介绍了如何直接将Geotiff（一个或者多个）发布为TMS服务。这中间其实我遇到了一个问题，并且这个问题伴随Geotrellis的几乎所有使用案例，下面我详细讲述。 一、问题描述 无论在将Tiff文件使用Geotrellis导入Accumulo中还是直接将其发布为TMS服务，其
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摘要：前言 在上一篇文章中我讲了如何直接将Geotiff文件发布为TMS服务，在其中只讲了单幅Geotiff的操作，其实单幅这种量级的数据对Geotrellis来说就是杀鸡焉用牛刀，Geotrellis针对的是大数据量的操作。在进行完单幅Geotiff的操作后，就去出差了一周，这一周也没闲着，稍有空隙便在
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摘要：前言 传统上我们需要先将Tiff中存储的影像等数据先切割成瓦片，而后再对外提供服务。这样的好处是服务器响应快，典型的用空间来换时间的操作。然而这样造成的问题是空间的巨大浪费，一般情况下均需要存储1 18级左右的瓦片数据。我一直在思考有没有办法不存储瓦片而直接发布TMS服务，当然这样响应速度肯定是要受
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