So implementieren Sie Geokodierung mit Python
Am Beispiel der Logistikbranche analysiert dieser Artikel die Anwendungsmethoden von PostgreSQL und Greenplum in der Logistikbranche im Hinblick auf die Verarbeitung geografischer Standortinformationen, optimale Pfadalgorithmen und maschinelles Lernen. Darin wurde das Problem der Konvertierung von Adressen in Koordinaten erwähnt. Ein professionellerer Begriff wäre „Geokodierung“, d Standortinformationen ( 40.116) oder umgekehrt.
Geokodierungskonzept
Viele kartenbezogene Anbieter bieten entsprechende APIs an, und wir können diese APIs direkt verwenden, um diese Informationen zu erhalten. Zum Beispiel die Geocoding-API von Baidu.
Geokodierungs-API ist eine Art Schnittstelle, die zur Bereitstellung von Konvertierungsdiensten von Adressen in Längen- und Breitengradkoordinaten oder von Längen- und Breitengradkoordinaten in Adressen verwendet wird. Benutzer können zum Senden C#, C, Java und andere Entwicklungssprachen verwenden Anfragen und Empfang von JSON- und XML-Rückgabedaten. Die Geokodierungs-API umfasst Geokodierungs- und umgekehrte Geokodierungsfunktionen:
Ausleihen eines intuitiveren Bildes aus dem ESRI-Dokument
Geokodierung : Das heißt, die Längen- und Breitengradinformationen von Baidu können von der detaillierten strukturierten Adresse bis zur Straße abgerufen werden. Beispiel: „Nr. 27, Zhongguancun South Street, Haidian District, Peking“ Das Ergebnis der Adressauflösung ist „lng“. :116.31985,lat:39.959836". Gleichzeitig unterstützt die Geokodierung auch die direkte Analyse der Namen von Sehenswürdigkeiten und Wahrzeichen, um den Breiten- und Längengrad von Baidu zurückzugeben. Das Ergebnis der Adressanalyse von „Baidu Building“ ist beispielsweise „lng:116.30815,lat:40.056885“. .
Umgekehrte Geokodierung: Das heißt, umgekehrte Geokodierung, die strukturierte Adressinformationen aus Baidu-Längen- und Breitengradinformationen erhält. Beispiel: „lat:31.325152,lng:120.558957“ Das Ergebnis der umgekehrten Geokodierung ist „Bezirk Huqiu, Suzhou“. Stadt, Provinz Jiangsu Nr. 318 Tayuan Road“.
Eine Sache muss jedoch erklärt werden: Wenn Sie die API von Baidu nutzen möchten, müssen Sie über ein Baidu-Konto verfügen und den entsprechenden Schlüssel beantragen. Tatsächlich verfügen neben Baidu auch Google, ESRI, Microsoft Bing usw. über ähnliche Geokodierungsdienste. Die meisten dieser Dienste verfügen jedoch nicht über spezielle Bibliotheken für Python und ihre JSON-Strukturen sind untereinander inkonsistent. Deshalb hat der Python-Meister, der sich auf den Umgang mit Unzufriedenheit spezialisiert hat, ein spezielles Geokodierungstool Geocoder entwickelt, um die Dienste dieser verschiedenen Hersteller zu integrieren und zu vereinheitlichen.
Geokodierungstool Geocoder
Werfen wir zunächst einen Blick auf die Geokodierungsdienste der Unternehmen, die es unterstützt:
Installation
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Geokodierung
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Die Ausgabe ist
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Sie können auch den vollständigen Geojson anzeigen
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Die Ausgabe ist
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Der Versuch, die chinesische Adresse direkt über Google abzufragen, schlug fehl
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Die Ausgabe ist
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Mit Baidu sollte es in Ordnung sein, aber ich habe es nicht getan den entsprechenden Schlüssel beantragen. Auf Arcgis umgestellt und konnte
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erfolgreich kodieren und die Ausgabe war
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Reverse Geocoding
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und die Ausgabe war
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Wechseln Sie zur chinesischen Adresse
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und die Ausgabe ist
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Versuchen Sie es mit dem ArcGIS-Dienst
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Die Ausgabe ist
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Google wandelt es ins Englische um, aber die Adresse ist relativ vollständig. Obwohl arcgis auf Chinesisch ist, wird die detaillierte Adresse tatsächlich als „Keine“ ausgegeben, was nützlich ist.
Andere
Die Funktionen des Geocoders sind mehr als das, er kann auch IP (einschließlich Ihrer eigenen) überprüfen.
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Die Ausgabe ist
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Abfrage des räumlichen Begrenzungsrahmens einer Stadt
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Die Ausgabe ist
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Zusammenfassung
Räumliche Informationen können durch Textinformationen wie Verwaltungseinheiten und physische geografische Gebiete beschrieben oder durch Koordinatensysteme und Zahlen (Postleitzahlen usw.) identifiziert werden. Mithilfe der Geokodierungstechnologie können geografische Standortelemente räumlicher Informationen mit entsprechenden Textinformationen verknüpft werden. In diesem Artikel wird hauptsächlich das Geokodierungstool Geocoder vorgestellt, das die von Karten und anderen verwandten Herstellern bereitgestellten Geokodierungsdienste bequem und schnell nutzen kann, um den im Text beschriebenen Standort in Längen- und Breitengrade auf der Karte umzuwandeln oder die entsprechenden Koordinaten über einen bestimmten Standort auf der Karte zu erhalten Karte. Textbeschreibung der Standortinformationen.

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

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Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
