随笔分类 - 个人小结、感悟
摘要：1数据库的代码自动生成2ArcGIS版本的实现原理 A表和D表存储3断点续传，多线程下载。4类似Evernote的同步机制。5点弧拓扑数据编辑6事务的机制1.服务器编程——服务器队列和客户端2.异步编程3.池化4.透视和正视5.Boost库的使用6.资源的统一管理7.SharpDev的条件Condi...
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摘要：从事GIS应用开发也有3年了，但是做了些东西自己始终不满意，不是不稳定就是效率低，不是功能杂就是不实用！ 首先是AE开发，我必须说自己很欣赏ArcGIS的软件设计架构和思想。但是在开发的过程中也确实遇到了很多问题。首先是效率问题，Oracle的效率很高，可是建立在Oracle之上的SDE加载矢量图层，添加、删除要素类却很慢，这个让人很费解。不全是数据量的问题，即使是一个图层也会有这样的问题。AE过于庞大了，安装了ArcEngine占用了太多的空间和内存，毕竟是互操作封送了数据。不知道“嵌入互操作类型”能不能解决这个问题！ 其次是扩展性上，可能没有任何一款软件能够开放到如此程度吧，想扩展...
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摘要：现在公司搞什么敏捷开发，用Scrum来进行项目管理。有点畏惧，感觉自己真的不够敏捷。
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摘要：一直以来都对三维GIS的评价不高，认为只是个花架子。但是不可否认三维GIS改变了我们对于世界的认识 。GoogleEarth等三维软件给我们展现了一幅真实、直观的地球，确实很炫。先将三维球分为两类：A类：ArcGlobe、skyline；B类：GoogleEarth等和好多可以运行在Pad上的球——ArcGIS也可以属于这一类。工作进了国内一家三维GIS软件公司，最近一直参与的项目研发，产生了一些思考：先说说A类的球，这类球不完全（ArcGIS可以使用WMS和ArcGIS Online的瓦片数据）依赖于缓存切片，可以直接加载本地影像数据（构建了金字塔），全球性的数据显示和网络显示似乎不是很合适
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摘要：OSG的学习资料相对多一些，比Ogre，有好几本专著介绍。不过最近学习又遇到瓶颈了！先是学习使用Qt，感觉有点入门了。但是计算机图形加速的API和GUI结合始终是一件让人头疼的事情，有点不知道怎么弄了，还不如直接用API，反而很清晰，但是OSG这样的类库有个好处是面向对象的，而且给你提供了一套维护世界的树型结构来管理场景，面向对象开发上总是容易一些。 而且OSG的OSGearth毕竟是做出了个球，所以应该比Ogre的学习内容丰富。OSG大量使用了智能指针，利用人家编译好的OSG的dll也编译成功了一个Osg的示例项目，但是Qt和osg结合或者和Ogre结合始终是让人头疼的事情，OsgQt...
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摘要：利用AE开发，基本模式是：数据——内存CPU——数据；显示主要依赖AE现有的功能。红线右面的内容依赖AE提供的函数，自己进行扩展的难度较大！而利用图形加速技术如OpenGL：数据——内存CPU——显示。可以控制数据的计算，控制显示
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摘要：看了《维度-数学漫步》这部纪录片，我很喜欢，对于其中的思路和介绍的多维空间有了深入一点的了解。其中的一个例子我印象深刻，片中以一个二维世界爬虫的视角，这个爬虫只能够看见二维的物体，所以当一个三维的单体穿过爬虫所在的二维空间的时候，它只能够看到三维单体与二维平面的相交的形状。当然不同的穿过方式会产生不同的相交的形状。这个例子让我不禁想到我们人类生活的空间是一个三维空间，我们就像那些爬虫一样只能看见高维空间与我们所处三维空间的相交的形状，去没有办法看清高维空间本身。有点悲哀，看清事物本质是如此困难，尤其在这种高维空间当中。当然也应该庆幸，我们还能够认识那些相交的形状，这是我们认清事物本质的钥匙..
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摘要：X射线脉冲星和脉冲星导航虽然不是专业学习卫星定位技术的，但是我还是听明白了。脉冲星不就是宇宙中的GPS卫星吗？视觉信息分析与识别主要侧重于数字图像处理，目前图像处理中存在“看不清”和“找不到”的问题。我国的卫星技术实力和国外的差距很大，硬件上，CCD相机的技术！科研成果实用化的问题：图像处理的科研成果应用于生产，军工产品比之民用的差别。
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摘要：个人小结这个学期学习了不少东西，也遇到了相当的困难！学习中瓶颈，出路的思考，总之总结一下！1.C#编程 CSLA学习：强化了对于主流数据库编程中分层思想的理解，CSLA是一个很好的业务逻辑层实现，没有深入研究内部实现代码，只是会用2.0版本的。 SharpDevelop插件式框架：插件式系统具有很好的可扩充行，SharpDevelop是一个开放式的插件框架。基本理解他的AddinTree的机制，可以自己搭建一个框架。 AE编程：和同学合作开发了一个房产管理GIS，对于编辑和属性这一块有了很好的认识。 委托和事件 shp和DEM、img读写和GDAL库的了解2.煤矿地质二次开发 Or...
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摘要：1. 概率与数理统计(1) 点估计，估计量检验，矩估计，区间估计a) 参数估计有两类：点估计和区间估计。构造估计量常用的方法有矩估计和极大似然估计法。点估计估计参数的值，区间估计估计参数的取值区间(2) 无偏估计；有偏估计：岭估计(3) 点估计与矩估计的区别？(4) 对于线性回归（空间自回归可以改造成线性回归）最小二乘OLS估计和MLE估计得到的参数β是一致的，对于模型本身有什么效果？表现在δ2上的区别没有多少意义啊！数理统计学的基本间题是如何根据随机试验 抽样 所得到的数据,对随机变量的分布及数字特征作出估计。在总体的概率密度类型确定后，要根据数据对总体分布中的未知参数进行估计，它有广泛的应
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摘要：学习总结 1. 概率与数理统计 包括概率论和数理统计 概率论的基本问题是：已知总体分布的信息，需要推断出局部的信息； 数理统计的基本问题是：已知样本（局部）信息，需要推断出总体分布的信息。 (1) 参数估计： a) 点估计，估计量检验，矩估计 b) 无偏估计；有偏估计：岭估计 (2) 假设检验 预先
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