Sqlserver2008数据引擎特性之空间数据预先体验
抢先体验下 SqlServer 2008 空间数据 . 本文将演示如何获得基本的地理信息数据 , 并且借助老外的工具如何把其导入到 SqlServer2008 中 , 然后通过查询工具观察查询结果 . 期待 Sqlserver 2008 正式版的发布 . 1. 安装 sqlserver2008. 只需安装数据引擎 . 下
抢先体验下SqlServer 2008空间数据.本文将演示如何获得基本的地理信息数据,并且借助老外的工具如何把其导入到SqlServer2008中,然后通过查询工具观察查询结果. 期待Sqlserver 2008正式版的发布.
1.安装sqlserver2008.只需安装数据引擎.
下载地址:
http://download.microsoft.com/download/d/3/6/d36e87cc-27ef-4ac3-ab38-290f15ff14de/SQLDEV_CHS.exe
可能是由于还是CTP的原因,下载和安装的过程同样都是漫长而痛苦,有可能遭遇失败,我装了四遍.在正式版中相信会有所改善.
2.从网站上下载地理信息数据.
从国家基础地理信息中心下载基础数据:
http://sms.webmap.cn/find.asp?status=完成&accessOption=下载
这里推荐1:400万地级行政界线.
3.将e00格式转换成shp格式.
下载格式转换工具:
http://www.openlib.org.cn/plus/view.php?aid=7600
安装完毕后运行datatransfer.exe.
数据源格式选择:ESRI EOO格式.
目标数据格式选择:ESRI Shape格式.
选择下载的e00文件并且指定输出目录,后,点击”开始转换”,将e00格式的数据转换成shp格式.
4.下载SqlSpatialTools,导入地理信息数据到数据库中.
下载地址:
http://www.sharpgis.net/file.axd?file=SqlSpatialTools.zip
解压后,运行里面的Shape2Sql.exe.选择好Shapefile文件所在位置,并且根据自己机器上的实例名指定Server和数据库信息,数据库提前建立好.
其它设置可以按照默认设置,点击Upload to Database.将shp文件里的数据转换到sqlserver2008数据引擎实例中.
5.查询
用默认的Managementstudio是无法直观的观察和地理信息类型相关的结果的,不过借助老外的工具可以在WPF下很直观的观察到.
打开SqlServer2008 Management Studio,打开所导入的表.
复制这个查询以备下面用.
运行上面提到的SqlSpatialTools里的SqlSpatial.exe.把上面拷贝下来的查询语句复制到查询框中. 此外,请注意Database和Server等信息的填写.
至此,大家可以看到空间数据的查询结果了.这个工具是老外用WPF写的.
其它:
目前还没有找到将e00直接转换到sqlserver2008的工具,所以只能根据目前掌握的资料先转成shapefile然后再转到sqlserver2008中.
SqlServer2008的Management Studio首次安装很有可能找不到,我是重新安装客户端工具后才找到的.
不要指望VS2008支持SQLServer2008,最起码LINQ和xxxDataSource还不能用,除非安装VS2008 SP1.当然这两样东西都没有正式发布,所以想要吃螃蟹的朋友一定要考虑好.
个人比较倾向于用WPF显示GIS数据,里面有很多图形操作类用起来都很舒服,也在考虑Silverlight,不过考虑到Silverlight无法直接和数据引擎通讯,只能以service的方法访问数据,shape数据量通常会很大影响性能.不知园子里的朋友是否有比较好的方法.
参考资料:
Creating OGC conformance test map in SQL Server 2008
http://www.sharpgis.net/post/2008/02/24/Creating-OGC-conformance-test-map-in-SQL-Server-2008.aspx
所给的实例很不错,示例值得尝试.
Shapefile to SqlServer 2008 to WPF
http://www.sharpgis.net/post/2007/12/Shapefile-to-SqlServer-2008-to-WPF.aspx
本文中所提及的工具,这个链接主要是介绍.
SQL Server 2008 Spatial Tools
http://www.sharpgis.net/page/SQL-Server-2008-Spatial-Tools.aspx
本文中所提及的工具.
希望本文对您会有所帮助---aspnetx来自博客园
[2011-04-25 修正]
Sharp to SQLServer 地址更新:http://www.sharpgis.net/page/SQL-Server-2008-Spatial-Tools.aspx

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



DDREASE ialah alat untuk memulihkan data daripada fail atau peranti sekat seperti cakera keras, SSD, cakera RAM, CD, DVD dan peranti storan USB. Ia menyalin data dari satu peranti blok ke peranti lain, meninggalkan blok data yang rosak dan hanya memindahkan blok data yang baik. ddreasue ialah alat pemulihan yang berkuasa yang automatik sepenuhnya kerana ia tidak memerlukan sebarang gangguan semasa operasi pemulihan. Selain itu, terima kasih kepada fail peta ddasue, ia boleh dihentikan dan disambung semula pada bila-bila masa. Ciri-ciri utama lain DDREASE adalah seperti berikut: Ia tidak menimpa data yang dipulihkan tetapi mengisi jurang sekiranya pemulihan berulang. Walau bagaimanapun, ia boleh dipotong jika alat itu diarahkan untuk melakukannya secara eksplisit. Pulihkan data daripada berbilang fail atau blok kepada satu

0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Prestasi JAX, yang dipromosikan oleh Google, telah mengatasi Pytorch dan TensorFlow dalam ujian penanda aras baru-baru ini, menduduki tempat pertama dalam 7 penunjuk. Dan ujian tidak dilakukan pada TPU dengan prestasi JAX terbaik. Walaupun dalam kalangan pembangun, Pytorch masih lebih popular daripada Tensorflow. Tetapi pada masa hadapan, mungkin lebih banyak model besar akan dilatih dan dijalankan berdasarkan platform JAX. Model Baru-baru ini, pasukan Keras menanda aras tiga hujung belakang (TensorFlow, JAX, PyTorch) dengan pelaksanaan PyTorch asli dan Keras2 dengan TensorFlow. Pertama, mereka memilih satu set arus perdana

Menghadapi ketinggalan, sambungan data mudah alih perlahan pada iPhone? Biasanya, kekuatan internet selular pada telefon anda bergantung pada beberapa faktor seperti rantau, jenis rangkaian selular, jenis perayauan, dsb. Terdapat beberapa perkara yang boleh anda lakukan untuk mendapatkan sambungan Internet selular yang lebih pantas dan boleh dipercayai. Betulkan 1 – Paksa Mulakan Semula iPhone Kadangkala, paksa memulakan semula peranti anda hanya menetapkan semula banyak perkara, termasuk sambungan selular. Langkah 1 – Hanya tekan kekunci naikkan kelantangan sekali dan lepaskan. Seterusnya, tekan kekunci Turun Kelantangan dan lepaskannya semula. Langkah 2 - Bahagian seterusnya proses adalah untuk menahan butang di sebelah kanan. Biarkan iPhone selesai dimulakan semula. Dayakan data selular dan semak kelajuan rangkaian. Semak semula Betulkan 2 – Tukar mod data Walaupun 5G menawarkan kelajuan rangkaian yang lebih baik, ia berfungsi lebih baik apabila isyarat lemah

Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.

Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh

Minggu ini, FigureAI, sebuah syarikat robotik yang dilaburkan oleh OpenAI, Microsoft, Bezos, dan Nvidia, mengumumkan bahawa ia telah menerima hampir $700 juta dalam pembiayaan dan merancang untuk membangunkan robot humanoid yang boleh berjalan secara bebas dalam tahun hadapan. Dan Optimus Prime Tesla telah berulang kali menerima berita baik. Tiada siapa yang meragui bahawa tahun ini akan menjadi tahun apabila robot humanoid meletup. SanctuaryAI, sebuah syarikat robotik yang berpangkalan di Kanada, baru-baru ini mengeluarkan robot humanoid baharu, Phoenix. Pegawai mendakwa bahawa ia boleh menyelesaikan banyak tugas secara autonomi pada kelajuan yang sama seperti manusia. Pheonix, robot pertama di dunia yang boleh menyelesaikan tugas secara autonomi pada kelajuan manusia, boleh mencengkam, menggerakkan dan meletakkan setiap objek secara elegan di sisi kiri dan kanannya dengan perlahan. Ia boleh mengenal pasti objek secara autonomi

Baru-baru ini, bulatan tentera telah terharu dengan berita: jet pejuang tentera AS kini boleh melengkapkan pertempuran udara automatik sepenuhnya menggunakan AI. Ya, baru-baru ini, jet pejuang AI tentera AS telah didedahkan buat pertama kali, mendedahkan misterinya. Nama penuh pesawat pejuang ini ialah Variable Stability Simulator Test Aircraft (VISTA). Ia diterbangkan sendiri oleh Setiausaha Tentera Udara AS untuk mensimulasikan pertempuran udara satu lawan satu. Pada 2 Mei, Setiausaha Tentera Udara A.S. Frank Kendall berlepas menggunakan X-62AVISTA di Pangkalan Tentera Udara Edwards Ambil perhatian bahawa semasa penerbangan selama satu jam, semua tindakan penerbangan telah diselesaikan secara autonomi oleh AI! Kendall berkata - "Sejak beberapa dekad yang lalu, kami telah memikirkan tentang potensi tanpa had pertempuran udara-ke-udara autonomi, tetapi ia sentiasa kelihatan di luar jangkauan." Namun kini,
