Small Terrain 是中等高分辨率,基于 heightmap 的地形，渲染出的地形效果 不如 quantized mesh 的地形，但也基本能接受。网上已经有一些开源的生成工具可 以由 DEM 数据生成这种规范的.terrain 文件,本文重点说明这种类型的地形生 成。 地形数据在地理信息系统（GIS）和虚拟现实应用中扮演着重要的角色，特别是在3D地球可视化领域，如Cesium。DEM（数字高程模型）是一种表示地形表面高度信息的数据集，通常以栅格形式存储，每个像素代表地面的一个点的高度值。生成地形数据，特别是将DEM转化为Cesium可使用的terrain文件，涉及多个步骤和技术。 Cesium支持两种类型的地形渲染：STK World Terrain和Small Terrain。STK World Terrain基于quantized mesh技术，提供高分辨率和逼真的渲染效果，适合全球范围内的高精度场景。然而，它的生成过程是封闭的，若要在局域网内部署，需要购买相关服务器软件。而Small Terrain则基于heightmap，虽然在视觉效果上略逊一筹，但仍然满足基本需求，且已经有开源工具可以将DEM数据转换为Cesium兼容的.terrain文件。 生成Small Terrain的详细步骤如下： 1. 获取DEM数据：可以从公开源，如http://srtm.csi.cgiar.org/index.asp获取全球90米分辨率的DEM数据。 2. 安装必备软件：确保所有软件版本一致，避免32位和64位冲突。安装Python 2.7，配置环境变量；安装PIL，用于图像处理；安装GDAL，用于地理空间数据操作；安装Numpy，支持GDAL的计算；再次安装GDAL的Python绑定，用于地形转换。 3. 修改脚本：在T7-gdal2srtmtiles-demo.py中指定输入DEM文件的路径，设置输出目录和级别（例如0-8或0-15），保存修改。 4. 执行转换：通过命令行运行修改后的脚本，将DEM数据转换为Cesium所需的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）瓦片格式，生成的文件包括.terrain、.hdr和.kml，其中.terrain文件是关键。 5. 清理与发布：在生成地形数据前，确保输出目录为空。生成的SRTM瓦片可以发布为地形服务，将terrain_tile文件夹上传至Cesium服务器，或者使用Cesium Ion进行管理。 需要注意的是，整个流程需要对GIS和Cesium有一定的了解，特别是对GDAL库的使用。同时，由于涉及到多个软件的安装和配置，可能会遇到兼容性问题，需要耐心调试。此外，生成的地形级别越高，数据量越大，渲染速度和性能也会受到影响。 通过DEM数据生成Cesium的terrain地形数据，是一项涉及地理空间数据处理、瓦片化、以及3D可视化技术的任务。了解并掌握这个过程对于开发和维护基于Cesium的3D地球应用至关重要。

本文档提供了在网络安全领域利用Python和K-means算法检测网络流量异常的方法。主要内容涵盖数据准备，使用合成数据进行实验以及具体实现步骤，包括必要的模块导入，数据的加载与处理。介绍了K-means聚类的应用方式，并通过对模拟数据集进行可视化显示聚类效果；最后详细分析如何识别异常数据及展示最终的效果。 适用人群：适用于具备Python基础知识的安全分析师或工程师。 使用场景及目标：适用于网络安全监测，帮助自动化地检测网络环境中可能存在的入侵事件或者异常情况。 阅读建议：此文档不仅提供源代码示例供跟随实践，还涵盖了常见问题及其改进思路，并鼓励在未来的研究中结合实际情况做适当修改和应用。

清朝宣统三年（1911年）地图数据源于，中国历史地理研究所暨复旦大学历史地理研究中心。 清朝宣统三年（1911年）数据是描述当时的基础地理状况，该数据编制的目的是为时间序列数据编制提供一个简便的数字底图。 数据原有格式是tab,需要在Mapinfo软件中展示，我们对数据进行了格式转化，提供了kml和shp格式给大家。 目前共有40298个点数据，1784个面数据，其中县级下38589个点，厅县级1422个点，1499个面，州府级270个点，267个面，省级17个点，18个面。 清朝宣统三年（1911年）地图数据集是关于中国历史上特定时期的基础地理信息的数字化再现。该数据集由中国历史地理研究所暨复旦大学历史地理研究中心提供，反映了清朝末年（宣统三年）中国及其附属地区的地理面貌。数据集的编制旨在为历史时期数据的数字处理提供基础底图，支持时间序列分析与研究。 数据集包含了丰富的地理信息，格式经过转换，现提供有kml和shp格式，以便于在不同地图软件和GIS平台中使用。kml格式是广泛应用于Google Earth等软件中的地图数据格式，而shp格式则是矢量数据存储的标准格式，常用于GIS软件。数据集包含了40298个点数据和1784个面数据，涵盖了从县级到省级的行政区划等级。 具体而言，数据集中的点数据包括了县级下的38589个点，厅县级1422个点，州府级270个点，以及省级17个点。面数据方面，则包括县级下的1499个面，州府级267个面和省级18个面。这些点和面数据的集合，描绘了清朝宣统三年时的行政边界、地理特征和城市分布等信息，为研究当时的历史、社会、经济和文化提供了地理空间的视角。 对于历史学、地理学、城市规划和历史GIS研究者而言，该数据集是一个非常有价值的资源。它不仅能够帮助学者们直观地了解和分析清朝末期的地理特征，还能够为相关领域提供时空分析的基础材料。例如，通过这些数据可以研究城市化进程、区域发展差异、历史交通路线变迁等课题。 此外，数据集还可以用于教育和公众传播，提高大众对历史时期地理知识的认识。通过复原和展示清朝末年的地图，可以使人们更深入地理解和感受历史发展的脉络，对于提升历史教育质量、丰富文化生活也有重要作用。 清朝宣统三年地图数据集是一个内容丰富、格式多样的历史地理信息资源，它不仅对于专业的研究者具有很高的利用价值，也对普通公众的教育与普及具有积极意义。通过对这些数据的研究和应用，我们能够更加深刻地认识历史，更好地理解当代的发展。

清朝嘉庆二十五年（1820年）的地图shp和kml数据，源于中国历史地理研究所与复旦大学历史地理研究中心的合作项目。这些数据详细记录了当时的行政区划、地理特征等信息，具有极高的历史地理研究价值。shp格式适用于地理信息系统分析，而kml格式则便于在Google Earth等平台直观展示。通过这些数据，可以深入了解清朝中期的地理布局和行政区划。 目前共有10845个点数据，362个面数据。 点数据包括县以下8661个点，厅县级1859个点，府州级301个点。 面数据包括320个面（未明确细分级别），以及省级24个点对应的32个面。

行业分类-设备装置-基于MATLAB平台的BPA潮流数据分离等效转换方法

手动爬取百度地图面状地物后，一键生成shp矢量（包括将百度坐标系转换为WGS84）

中国地面气象数据-站点信息(2164个)详细介绍了中国范围内的气象观测站点的地理分布和基本信息。这些站点遍布全国各地，包括省、市、县各级行政区域，覆盖了2164个地面气象观测点。对于每个气象站点，数据提供了其唯一的编码、站名、地理位置的经度和纬度以及站点的高程信息。 编码是每个气象站点的唯一标识，便于在大规模数据处理和查询中快速准确地定位到特定站点。名称则为气象站点赋予了具体的命名，通常是地理位置的名称或附近的地标名称。经度和纬度信息精确地指出了气象站的地理位置，这对于理解气象条件与地理位置的关系至关重要。高程信息告诉我们每个站点的海拔高度，这对于分析地形对气象条件的影响有着重要意义。所在省市县的标识为气象站点提供了地理上的归属区域，有助于在行政管理与气象服务中进行区域划分和针对性服务。 气象观测站点的布局考虑了中国多样化的地形与气候特征，既有沿海城市的站点，也有内陆地区的站点，同时包括了高原和盆地等特殊地形区域。这些站点收集的数据对于了解和预测天气变化、气候变化以及进行气候科学研究提供了基础数据支持。气象数据的实时更新和历史记录对于天气预报、灾害预警以及农业、林业、水文等多个行业都有着重要的应用价值。 此外，气象数据的分析和应用还涉及到环境保护和应对气候变化的宏观决策中。通过分析不同站点的气象数据，可以评估某个区域的气候特征，预测极端气候事件的发生概率，为应对气候变化提供科学依据。同时，这些数据还能为城市规划、交通管理、旅游开发等方面提供重要参考。 中国地面气象数据-站点信息(2164个)是气象科学研究和应用的重要基础资源，其详尽的站点信息为各类气象服务和气候研究提供了强有力的支撑，对社会经济发展和人民生活具有深远影响。

首先，我要介绍的是一款由“勤学道人”开发的高性能一键合并工具——一键表格合并助手。这款工具非常适合小白用户，因为它有一个可视化界面，操作简单，只需选择表格文件后，一键转码即可完成合并任务。 优势： 可视化界面，操作简单 支持多线程快速合并，表越多优势越明显 Python处理大表，可处理千万条数据大表，表越大优势越明显 劣势： 需要下载安装，初次使用可能需要一定的学习时间 特色功能： 支持单表千万量级拆分 支持批量拆分 支持带表头拆分 高性能：Python应用，支持多线程

本项目专注于医疗领域内的命名实体识别任务，具体目标是处理并分析大量包含关键医疗信息的电子病历文本。这些文本经过专业人员的标注，总共600份，它们不仅包含了丰富的临床信息，还涉及对解剖部位、疾病名称、药物名称以及其他相关的医学术语进行识别。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一种自然语言处理技术，旨在从非结构化的文本数据中识别出具有特定意义的实体，并对其进行分类。在医疗领域，这项技术可以极大提升对电子健康记录（Electronic Health Records，简称EHR）的处理能力，从而有助于医疗研究和临床决策。 项目中涉及的电子病历文本，作为医疗领域重要的数据来源，承载了大量的患者信息，包括但不限于病人的症状、诊断结果、治疗方案以及疗效反馈等。这些信息的准确抽取和分析，对于医疗质量的改进、新药的研发以及疾病传播模式的研究等方面，都具有重要的应用价值。尤其在当前的大数据时代，如何高效地从海量病历中提取有用信息，成为了医疗信息系统研究的热点。 为达成项目目标，项目团队需要利用高级的计算机算法和编程技巧，尤其是熟练掌握Python编程语言。Python因其简洁易学、功能强大，在数据科学、机器学习和人工智能领域广受欢迎。在本项目中，Python不仅用于数据处理和分析，还可能涉及到自然语言处理库，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy、gensim等，以及机器学习框架，如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等。这些工具和库的使用，将有助于开发出高效的命名实体识别模型，能够准确地从电子病历文本中识别出关键的医学实体。 项目的另一个重点是处理和分析数据集。由于数据集规模相对较大，因此需要对数据进行预处理，包括清洗、格式化以及标注等步骤。预处理是后续分析工作的基础，直接关系到模型训练的效果和质量。在标注工作中，需要专业的医疗知识以确保标注的准确性，这通常是通过聘请医疗专业人员或者与医疗领域的研究机构合作完成。 此外，为了验证模型的性能和准确性，可能还需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分。利用训练集对模型进行训练，使用验证集进行调参，最后通过测试集对模型进行最终评估。评估过程中，通常会使用诸如准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型对医疗实体识别的效能。 本项目旨在通过命名实体识别技术，从电子病历文本中高效、准确地提取医学信息，为医疗研究和临床应用提供有力的数据支持。通过深度学习、自然语言处理等技术的应用，本项目不仅有助于提高医疗数据的处理能力，也体现了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和应用前景。

内容概要：本文详细介绍了将EBSD（电子背散射衍射）实验数据应用于Abaqus进行塑性有限元建模的方法和技术要点。首先，通过Python脚本对EBSD数据进行预处理，提取晶粒取向、相组成等信息，并将其转换为适用于Abaqus的格式。接着，针对具体应用场景如铝合金轧制模拟，选择合适的塑性模型（如混合硬化模型），并通过调整硬化参数来提高模型精度。此外，文中还讨论了网格划分技巧，特别是晶界处的加密处理以及利用Abaqus的拓扑优化功能识别高取向差区域。对于材料属性的定义，推荐使用晶体塑性模型，并提供了自定义本构关系的UMAT子程序示例。最后强调了后处理步骤的重要性，包括结果验证和常见错误排查。 适合人群：从事材料科学、力学性能研究的专业人士，尤其是熟悉Abaqus软件并希望深入理解如何将微观结构信息融入宏观尺度模拟的研究人员。 使用场景及目标：帮助用户掌握从实验数据获取到数值模拟全过程的关键技术和最佳实践，从而能够更加精确地预测材料在复杂载荷条件下的响应特性。 其他说明：文中不仅提供了详细的代码示例，还分享了许多实际操作过程中积累的经验教训，有助于避免常见的陷阱和误区。同时提醒使用者关注硬件配置要求，确保高效稳定的计算环境。