Vairāk

Samazināt punktu skaitu, saglabāt jaunākos datus noteiktā attālumā, izmantojot QGIS?

Samazināt punktu skaitu, saglabāt jaunākos datus noteiktā attālumā, izmantojot QGIS?


Man ir milzīga datu kopa par punktiem, kas tika savākti pa maršrutu. Dati var mainīties katru dienu, un vissvarīgākie ir jaunākie dati. Es gribētu paņemt tikai 1 punktu no noteiktā rādiusa (teiksim 30 pēdas). Ja 30 pēdu attālumā viens no otra ir 5 punkti, es vēlos saglabāt to, kuram ir jaunākais datums.

Kāds ir labākais veids, kā to izdarīt visā datu kopā?

Es domāju mazus buferus, tad izvēli, vai tie pārklājas ... Es nezinu ... Es izmantoju jaunāko stabilo QGIS, bet varētu dot iespēju GRASS, ja ir iespēja.

Kā piemēru esmu pievienojis ekrānuzņēmumu, kurā ir blīvs punktu kopums, un es vēlos samazināt, lai būtu apm. viens pt ik pēc 30 pēdām. Šis formas fails ir apm. 1,1 gb.


Kā risinājumu jūs varētu izveidot vektoru režģi ar 30 m izšķirtspēju ar unikālu ID katrai režģa šūnai. Apvienojiet atribūtus pēc punktu un režģa atrašanās vietas, un jums ir tabula ar režģa ID un datumu. Es izmantotu MS Access un izveidotu tabulā vaicājumu ar opciju grupu pēc ID un maksimālā datuma. Bet, iespējams, ir daudz veidu, kā iekalt galdu vasarā.


6 $ vērtu kauliņu metināšana uz nenoteiktu laiku, līdz tā ir zemāka par iepriekšējo metienu

Jūs iemetīsit metienu un, kamēr metiena rezultāts būs lielāks vai vienāds ar iepriekšējo metienu, jūs turpināsit iemest. Ja metiens ir zemāks par iepriekšējo, jūs apstāsities un iegūsit tik daudz punktu, cik visu metienu summa, ieskaitot pēdējo.

Piemēram, ja 4 metienu rezultātā iegūstat 2, 5, 5 un 3, spēle beigsies ar 15 punktiem.

Kāda ir paredzamā punktu vērtība, ko iegūsit spēles beigās?


Ievads

Lai gan lopkopība joprojām ir visproduktīvākais lielākās daļas Austrumāfrikas areālu izmantošanas veids, pēdējās desmitgadēs ierastās pastorālās ražošanas sistēmas ir pakļautas milzīgam spiedienam. Vairākas, šķietami paradoksālas, dinamikas definē izaicinājumu nodrošināt iztiku, attīstoties pastorālajām un pēcpastorālajām areāliem. Mēs identificējam četrus šādus paradoksus. Pirmkārt, mobilā un daļēji mobilā lopu turēšana ir visproduktīvākā darbība gandrīz visos apgabalos, tomēr mājlopu saimniecības uz vienu iedzīvotāju ilgstoši ir samazinājušās un turpina samazināties lielākajā daļā Austrumāfrikas sauszemes (Desta et al. 2008, Devereux 2006) Little et al. 2001 Lybbert et al. 2004 McCabe et al. 2010 Deng 2008). Mājlopu saimniecības uz vienu iedzīvotāju patlaban ievērojami atpaliek no iztikas prasībām lielai daļai lopkopju iedzīvotāju. Otrkārt, lopkopības nozares komercializācija un dzīvu dzīvnieku un liemeņu eksporta tirdzniecība ir piedzīvojusi ievērojamu izaugsmi, īpaši Etiopijā, bet nabadzības un neaizsargātības līmenis pasliktinās. Neaizsargātības plašums un dziļums bija acīmredzams 2011. gada sausuma krīzes laikā, kas skāra gandrīz 10 miljonus cilvēku Somālijā, Kenijā, Etiopijā un Džibutijā, un atkal 2020. gadā, kad reģionu piemeklēja vairākas krīzes, tostarp postoši siseņu bari un COVID 19 pandēmija. Krīzes pagātnē un tagadnē daudzus noveda pie akūtas pārtikas trūkuma situācijas, kas noveda pie visa reģiona mēroga centieniem izstrādāt pieejas, lai novērstu neaizsargātību un atbalstītu iztikas trūkumu pastorālajās jomās. Treškārt, cilvēku ar ganāmpulkiem mobilitāte ir ievērojami samazinājusies, tomēr vienlaicīgu nomierināšanos raksturo mājsaimniecību izkliede, un locekļi migrē uz pilsētām, pilsētu centriem un ārpus tās darba, sociālās palīdzības un izglītības nolūkos. Ceturtkārt, daudzgadīga nenoteiktība gan klimata, gan slimību jomā prasa elastību un pielāgošanās spējas, tomēr areāli ir sadrumstaloti, jo arvien lielāka zemes platības daļa (un jo īpaši galvenās ganību platības) ir norobežotas valsts (saglabāšanai) un privātai lietošanai (augkopībai), ierobežojot gaitu un lopu kustību.

Šī paradoksālā dinamika nosaka izaicinājumu programmēšanai un intervencēm, kuru mērķis ir stiprināt iztiku apgabalos. Dinamiskās izmaiņas Āfrikas austrumu daļā ir radījušas atšķirīgus rezultātus ģeogrāfiski, bet arī sociāli dažādiem šo teritoriju iedzīvotājiem. Šeit mēs iepazīstinām ar visaptveroša pierādījumu pārskata rezultātiem, kas attiecas uz iztikas līdzekļu galvenajām ietekmēm un izmaiņu virzieniem Austrumāfrikas pastorālajā un pēcpastorālajā areālā, koncentrējoties uz izmaiņām kopš 2000. gada, kad reģionālā sausuma krīze izraisīja masveida palīdzības pasākumus. Tā mērķis ir noteikt kopīgās un atšķirīgās iztikas līdzekļu kombinācijas dažādās izplatības zonās, kā arī to ietekmi uz reaģēšanas uz risku un nenoteiktību stiprināšanu. Dažādās politiski ekonomiskās un sociāli ekoloģiskās situācijās sauszemēs ir izveidojušās dažādas lopkopības ražošanas sistēmas, uzsverot, cik svarīgi ir izprast pārmaiņu trajektorijas, kas risinās noteiktās vietās. Mūsdienās lopkopības šķirnes ietver (i) komercializētus lopkopības veidus, kas orientēti uz lieliem vietējiem un reģionālajiem eksporta tirgiem, (ii) mazāka mēroga lopkopību iztikai un vietējam mārketingam, apvienojumā ar naturālo lauksaimniecību un citām lauku darbībām, (iii) ) ļoti mazu mazu krājumu uzturēšana pilsētās un to tuvumā, vienlaikus veicot dažādus uzdevumus par naudu un iv) parasto lopkopību, kas balstīta uz pārvietošanos lielos attālumos, galveno resursu izmantošanu un obligāciju draudzības tīkla uzturēšanu, lai apmainītos ar mājlopiem un darbaspēku par pamatu neskaidrību pārvaldīšanai.

Rakstā galvenā uzmanība pievērsta pieciem apgabaliem (sk. 1. att.): Kenijas dienvidu Rifta ieleja, Somālijas reģions Etiopijā, Boranas plato Etiopijas dienvidos, Karamoja Ziemeļaustrumu Ugandā un Bahr el Ghazal ziemeļi Sudānā. Šīs teritorijas tika apzināti identificētas, jo tās simbolizē dažus no jaunajiem iztikas līdzekļu maisījumiem reģiona izplatības apgabalos, kas savukārt ir saistīti ar dažādiem pārmaiņu virzītājiem, kā arī mainīgiem nabadzības un neaizsargātības profiliem.

Rangeland konteksti Āfrikas austrumos

Izmantojot salīdzinošo objektīvu, mēs izmantojam pierādījumus no šiem diapazona iestatījumiem, lai pārbaudītu pārmaiņu trajektorijas, kā arī galveno ietekmi uz iztiku. Raksts ir balstīts uz visaptverošu esošo sekundāro pierādījumu un literatūras pārskatu un sintēzi, kā arī detalizētiem gadījumu pētījumiem par dinamiku un izmaiņām piecos apgabalos. Vairāk nekā 400 dokumentu tika iegūti, veicot oficiālu literatūras meklēšanu, izmantojot vairākas datu bāzes, ko papildināja manuāla meklēšana, kā arī sniega bumbas paņēmieni, lai identificētu papildu literatūru. Turklāt tika veiktas galvenās informatoru intervijas ar ekspertiem par dažādiem apgabalu kontekstiem un tēmām. Šie eksperti sniedza arī pelēko literatūru un citus dokumentus, kas netika identificēti, veicot meklēšanu, izmantojot galddatoru. Pārējā šī raksta daļa balstās uz šī plašā literatūras pārskata un galveno informatoru interviju secinājumiem un analīzi. 1. zemsvītras piezīme


6 atbildes 6

Viens veids ir mainīt datu kārtošanu un izmantot dublētus, lai nomestu visus dublikātus. Man šī metode ir konceptuāli vienkāršāka nekā tās, kuras izmanto. Es domāju, ka tam vajadzētu būt arī ļoti ātram.

Rediģēt: Es tikko sapratu, ka iepriekšējai apgrieztā kārtošanai pat nav nepieciešams kārtot pēc ID. Jūs varētu vienkārši izmantot z [secība (z $ var, samazinās = TRUE),], un tas darbosies tikpat labi.

Vēl viena doma. Ja kolonna var ir skaitliska, tad ir vienkāršs veids, kā kārtot tā, lai ID būtu augošs, bet var - dilstošs. Tas izslēdz nepieciešamību pēc kārtošanas beigās (pieņemot, ka jūs pat vēlējāties to sakārtot).


Anotācija

Neviens instruments nevar raksturot visas augsnes īpašības, jo augsne ir sarežģīts materiāls. Attīstoties tehnoloģijām, laboratorijas ir aprīkotas ar dažādiem spektrometriem. Sapludinot dažādu spektrometru izvadi, tiek gaidīti labāki prognozēšanas rezultāti nekā izmantojot tikai vienu spektrometru. Šajā pētījumā modeļa veiktspēja no viena spektrometra (redzamā infrasarkanā spektroskopija, vis-NIR vai vidējā infrasarkanā spektroskopija, MIR) tika salīdzināta ar kombinētajiem spektrometriem (vis-NIR un MIR). Kopā no Kellogg Soil Survey Laboratory (KSSL) datu bāzes mēs izvēlējāmies 14 594 paraugus, kuriem bija gan vis-NIR, gan MIR spektrs, kā arī smilšu, māla, kopējā C (TC) satura, organiskā C (OC) satura, katjonu apmaiņas mērījumi ietilpība (CEC) un pH. Datu kopa tika nejauši sadalīta 75% apmācībā (n = 10 946) un atlikušie (n = 3,648) kā testa komplekts. Prognozēšanas modeļi tika konstruēti ar daļēju mazāko kvadrātu regresiju (PLSR) un kubistu koku modeli. Turklāt mēs izpētījām dziļas mācīšanās modeļa - konvolucionālā neironu tīkla (CNN) - izmantošanu. Mēs pētījām dažādus veidus, kā spektrālos datus ievadīt CNN, vai nu kā viendimensiju (1D) datus (kā spektru), vai kā divdimensiju (2D) datus (kā spektrogrammu). Salīdzinot ar PLSR modeli, mēs noskaidrojām, ka CNN modelis nodrošina vidējo uzlabojumu prognozi par 33–42%, izmantojot vis-NIR, un 30–43%, izmantojot MIR spektrālo datu ievadi. CNN relatīvā precizitātes uzlabojums, salīdzinot ar kubistu regresijas koka modeli, svārstījās no 22 līdz 36% ar vis-NIR un 16–27% ar MIR spektrālo datu ievadi. Tika izpētītas dažādas metodes vis-NIR un MIR spektrālo datu sakausēšanai. Mēs salīdzinājām spektrālās savienošanas veiktspēju (PLSR un kubistu modelim), divu kanālu ievades metodi un ārējo produktu analīzes (OPA) metodi (CNN modelim). Mēs noskaidrojām, ka divu kanālu 1D CNN modeļa veiktspēja bija vislabākā (R 2 = 0, 95–0, 98), kam cieši sekoja OPA ar CNN (R 2 = 0, 93–0, 98), kubistu modelis ar spektrālu savienošanu (R 2 = 0,91– 0,97), divu kanālu 2D CNN modelis (R 2 = 0,90–0,95) un PLSR ar spektrālo savienošanu (R 2 = 0,87–0,95). Spektroskopijas datu ķīmometriskā analīze balstījās uz spektrālās pirmapstrādes metodēm: piemēram, spektra apgriešanu, bāzes līnijas korekciju, izlīdzināšanu un normalizēšanu pirms ievadīšanas modelī. CNN sasniedza augstāku veiktspēju nekā PLSR un kubistu modelis, neizmantojot iepriekš apstrādātus spektrālos datus. Mēs arī atklājām, ka prognozes, izmantojot CNN modeli, saglabāja līdzīgas korelācijas ar faktiskajām vērtībām salīdzinājumā ar citiem modeļiem. Veicot jutīguma analīzi, mēs identificējām svarīgos spektrālo viļņu garumu mainīgos, ko izmanto CNN modelis, lai prognozētu dažādas augsnes īpašības. CNN ir efektīvs augsnes īpašību modelēšanas modelis no lielas spektrālās bibliotēkas.


7 praktiski piemēri klientu noturēšanas stratēģijām

Jūs un es esam klienti.

Un mēs abi vēlamies justies kā indivīdi, nevis kā mērķa grupas vienības.

Lai varētu individuāli izturēties pret klientiem, uzņēmumiem ir jāglabā daudz informācijas par viņiem. Tāpēc, lai izveidotu ilgstošas ​​klientu partnerattiecības, svarīga ir laba klientu datu bāze, kurā tiek reģistrēta visa mijiedarbība un darījumi.

Šeit ir 7 klientu noturēšanas metodes Jūs varat īstenot, izmantojot savu CRM programmatūru, lai saglabātu savus klientus tev blakus un palielināt ieņēmumus uz sāniem!

1. Klausieties savus klientus

Risināšanas problēmu risināšana jūsu uzņēmumā sākas, aktīvi klausoties, ko klienti saka par savu pieredzi.

Diemžēl pastāv milzīga plaisa starp uzņēmumiem, kuri uzskata, ka nodrošina izcilu klientu pieredzi (80%), salīdzinot ar klientiem, kuri uzskata, ka ir saņēmuši izcilu klientu apkalpošanu (8%).

Oracle ziņojumā 89% aptaujāto klientu apgalvoja, ka pēc sliktas pieredzes pāriet uz konkurējošu zīmolu.

Tātad, kāds ir labākais veids, kā saprast, kā klienti jūtas par jūsu uzņēmumu?

PIEMĒRS: Izveidojiet klientu sarakstu, pamatojoties uz unikāliem mainīgajiem, piemēram, neaktīviem klientiem, aktīvākajiem klientiem un jauniem klientiem. Pēc tam nosūtiet viņiem ātru aptauju, lai noteiktu jūsu uzņēmuma jomas, kas darbojas labi vai ir jāuzlabo.

Saskaņā ar Oracle aptauju slikts klientu apkalpošana ir lielākais iemesls, kāpēc klienti aizbrauc. Faktiski 89% klientu pāriet uz konkurējošu zīmolu pēc sliktas pieredzes ar vienu uzņēmumu. Varbūt jūsu klienti nejūt saikni ar jūsu uzņēmumu vai arī viņiem šķiet, ka viņi ir pietiekami novērtēti. Sazināšanās ar lietotājiem var palīdzēt jums nopelnīt viņu lojalitāti un samazināt atteikumu skaitu.

Vai jūsu klientu apkalpošana bija pietiekami laba? Vai jūsu produkts atbilda viņu cerībām? Vai tā bija laba cenas / veiktspējas attiecība? Vienkārši jautājiet, klausieties un uzlabojiet.

Izmantojiet klientu atsauksmes, lai pārstrukturētu sistēmas un citus procesus, lai iegūtu labāku klientu pieredzi.

2. Iepriekš ievērojiet burbuļošanas zīmes

Acīmredzamākais veids, kā nodrošināt klientu noturēšanu, ir novērst klienta aiziešanu.

Ja jūs patiešām pievēršat uzmanību, jūs vienmēr varat noteikt sava klienta signālus un gaidāmo aiziešanu.

Lai uztvertu šos & ldquowarning & rdquo signālus, jums jāidentificē galvenie klientu uzvedības mainīgie, piemēram, pirkšanas modeļi, produktu izmantošana un klientu apkalpošanas pieprasījumu vēsture. Pēc tam jums ir jāanalizē šie signāli un jārīkojas, lai apturētu savus klientus, pirms tie sarūk.

Tas viss ir iespējams, izmantojot CRM sistēmu.

PIEMĒRS: Ļaujiet & rsquos teikt, ka vēlaties uzzināt, cik daudzi jūsu klienti pēdējo sešu mēnešu laikā neko nav iegādājušies, kas varētu liecināt par to, ka viņi apsver iespēju atteikties no jūsu pakalpojumiem un nogādāt naudu konkurentiem.

Vispirms izveidojiet visu savu klientu sarakstu un pēc tam izveidojiet sarakstu ar visiem pārdošanas apjomiem, kas veikti pēdējo sešu mēnešu laikā, izmantojot savu CRM programmatūru. Salīdzinot šos sarakstus, jūs iegūstat to klientu sarakstu, kuri nav iegādājušies no jums vairāk nekā pusgadu.

Tagad varat nosūtīt šiem klientiem papildu e -pastus un uzzināt iemeslus, kādēļ viņi nepērk, un neļaut viņiem pamest jūsu uzņēmumu.

3. Mērķējiet klientus ar īpašiem piedāvājumiem

Jo vairāk jūs zināt par saviem klientiem, jo ​​labāk jūs varat pielāgot savu pieeju katram indivīdam.

CRM programmatūra ļauj skatīt klientu un klientu pirkumu vēsturi, lai jūs varētu noteikt, kāds piedāvājums katram būs vispievilcīgākais, un palielināt atbilstību, tādējādi saglabājot jūsu zīmolu jūsu klientiem un rsquo.

Šobrīd jums ir nepieciešams noteikt veidus, kā atdzīvināt viņu interesi un pārvērst to par faktisku pirkumu! To var izdarīt, piedāvājot viņiem īpašas atlaides vai kādu papildu vērtību savam produktam.

PIEMĒRS: Ļaujiet & rsquos teikt, ka vēlaties sekot līdzi klientiem, kuri izrādīja aktīvu interesi par jūsu produktu, bet haven & rsquot jau ilgu laiku kaut ko iegādājās.

Izmantojot savu CRM programmatūru, varat izveidot sarakstu ar visiem klientiem, kuri nav iegādājušies neko ilgāku laika periodu, un salīdzināt to ar visu kontaktpersonu sarakstu, kas abonēja jūsu biļetenu. Rezultāts ir to kontaktu saraksts, kuri aktīvi interesējas par jūsu produktu, bet kuri kādu laiku nav izrādījuši dzīvības pazīmes.

Nosūtiet viņiem īpašu piedāvājumu vai atlaidi jauniem produktiem un ļaujiet viņiem justies, ka jūs rūpējaties un neesat par tiem aizmirsis.

4. Automatizējiet e-pastus, izmantojot uz notikumiem balstītus notikumus

Pēc pirkuma veikšanas klienti iziet dažādus posmus. Ja noteiktos laika periodos varat nosūtīt pareizos e -pastus, varat izmantot iespējas stiprināt attiecības un samazināt klientu skaitu.

Aktivizētiem e-pasta ziņojumiem parasti ir piecas reizes lielāks atvēršanas līmenis un 15 reizes lielāks vidējais klikšķu skaits.

PIEMĒRS : Ja klients kļūst neaktīvs iepriekš noteiktu laiku, nosūtot & ldquoactivation & rdquo e-pasta kampaņu, viņš var atkārtoti iesaistīties jūsu uzņēmumā. Aktivizācijas e -pastā parasti ir iekļauta informācija vai padomi, kā sākt iegādāto produktu. Vai arī varat to izmantot, lai piedāvātu individuālu tikšanos, lai risinātu visus iespējamos jautājumus.

Apvienojiet šo stratēģiju ar informāciju, kas iegūta jūsu CRM datu bāzē, lai izveidotu personalizētus e -pastus, kas nosūtīti jūsu klientiem un rsquo dzimšanas dienām, īpašiem gadījumiem un citiem.

5. Apbalvojiet savus ienesīgākos (VIP) klientus

CRM programmatūrā apkopotā informācija var pateikt, kuri no jūsu kontiem ir visrentablākie. Tie ir klienti jūs tiešām don & rsquot nevēlaties atlaist savus galvenos kontus. Šim nolūkam & rsquos sauksim tos par VIP.

Zinot, kas jums sniedz vislielākos ieņēmumus, varat efektīvi sadalīt savu laiku un resursus, kā arī palielināt izredzes savstarpēji pārdot vai pārdot.

PIEMĒRS : Ļaujiet & rsquos teikt, ka jums ir vairāki stimuli atdot. Izmantojiet tos, lai apbalvotu savus VIP, lai vēl vairāk palielinātu viņu lojalitāti.

Tas ir vienkārši: vienkārši izveidojiet savu VIP klientu sarakstu savā CRM programmatūrā. Tagad jūs varat sākt sekot līdzi un informēt viņus par atlīdzībām un stimuliem, lai viņi justos īpaši, tāpēc viņi joprojām ir jūsu ienesīgākie klienti, un, ja ņemat vērā 80/20 noteikumu, šis ieguldījums ir saistīts lai atmaksājas!

6. Personalizējiet savus novērojumus

Attiecības ir kaut kas, kas tiek izveidots starp cilvēkiem, un CRM programmatūra ļauj jums vieglāk redzēt savu klientu kā personu, nevis tikai skaitli.

Reģistrējot jaunu klientu CRM, izmantojiet sniegto informāciju ar nosacījumu, ka tā ir ar viņu piekrišanu, lai turpmāk varētu personalizēt saziņu. Jo vairāk informācijas jums būs, jo vieglāk būs pielāgot turpmākās stratēģijas.

Personalizācijas ietekmi nevar novērtēt par zemu, jo Econsultancy pētījumi atklāja, ka personalizācija, pamatojoties uz pirkumu vēsturi, lietotāju vēlmēm un citu būtisku informāciju, kas parasti atrodama CRM programmatūrā nodrošina augstas ietekmes IA.

PIEMĒRS: Ļaujiet & rsquos teikt, ka jūs satikāt lielāko daļu savu klientu jau jūsu organizēto tirdzniecības semināru laikā. Tomēr joprojām ir daži lēmumu pieņēmēji, kuri nav ieradušies uz jūsu semināriem, un tāpēc jūs vēlaties sazināties ar viņiem, lai veiktu individuālus novērojumus vai varbūt pārdotu. Kā tu to dari?

Vispirms izveidojiet sarakstu ar visiem kontaktiem, kurus esat reģistrējis CRM programmatūrā. Pēc tam izveidojiet sarakstu ar visiem klientiem, kuri pēdējo divpadsmit mēnešu laikā ir apmeklējuši jūsu seminārus. Apvienojot šos divus sarakstus, jums paliek kontaktu kopums, kuri nav apmeklējuši jūsu seminārus.

Tagad jūs zināt, kam sekot ar personisku ielūgumu!

7. Turiet savus turpmākos solījumus

Solījumu turēšana ir profesionālās profesionalitātes augstākā pazīme uzņēmējdarbībā.

Plānošanas funkcijas CRM programmatūrā ļauj iepriekš ieplānot papildu zvanus vai e-pastus vai piešķirt papildu uzdevumus jūsu komandas locekļiem. To darot, jūs varēsit izsekot savām tikšanās reizēm, kā arī izpildīt visus uzdevumus, kurus jūs teicāt darīt, kad teicāt, ka jūs tos darāt.

PIEMĒRS: Ļaujiet & rsquos teikt, ka jums ir klientu saraksts, kas jums ir jāpanāk un, iespējams, jāatjaunina viņu informācija.

Laiks skrien un & hellip tagad tas & rsquos laiks to darīt! Bet jūs pārbaudāt savu grafiku un redzat, ka esat uzvarējis un varēsit savlaicīgi izpildīt savus solījumus klientiem. Šajā gadījumā jūs vienmēr varat uzdot dažiem saviem kolēģiem sekot šiem klientiem un tikai ar dažiem klikšķiem izveidot papildinājumus viņu dienasgrāmatās.


Anotācija

Augsnes erozija aramos laukos pastiprinās uz neregulārām virsmām. Lai gan mašīnas un kultūraugu rindas, kas seko reljefa kontūrām, samazina noteci un palielina ūdens ieplūšanu, šīs kontūras gandrīz nekad nav paralēlas, kamēr mašīnas darbojas vienmēr. Šajā darbā ir parādīta metode, kā ģenerēt mašīnu celiņu modeļus slīpā zemē un novērtēt to uzņēmību pret ūdens eroziju. Šī pieeja ietver trīs galvenos procesa soļus: (1) visaptverošu atskaites ceļu komplekta salikšana un hibrīdu kontūru līniju ieviešana (2) šo izliekto sliežu ceļu pielāgošana vadāmām paralēlām sliedēm lauksaimniecības mašīnām un (3) ūdens plūsmas uzkrāšanās un jutības pret augsni novērtēšana. atbilstošā modeļa zudums. Metodes tika ieviestas atvērtā pirmkoda programmatūrā un pielietotas trīs gadījumu izpētē par cukurniedru ražošanu Sanpaulu reģionā Brazīlijā. Mūsu rezultāti liecina, ka augsnes zudumu varētu samazināt pieckārtīgi, ievietojot vienu izmaiņu apgriešanas modelī, savukārt modeli var iegūt līdz 75%, salīdzinot ar cilvēka ieteikto pārklājuma modeli.


Dokumentējot savu process koda rakstīšanai nav obligāti noderīgi vēlākiem koda lasītājiem. Dažus no šiem aspektiem ir vērts saglabāt, dažus nē. Piemēram, nav lietderīgi izmantot vairākas apraksta versijas.

Tomēr jūsu komentāri ir noder, jo viņi izskaidro nodoms daži no koda. Lai šie komentāri būtu noderīgāki, varat tos pārvietot uz kodu, kas atbilst šai darbībai. Piemēram, skaidrojumu, ka sākuma mezglam jāpievieno 1, var pievienot paziņojumam node_count ++.

Otra alternatīva ir padarīt nodomu skaidrāku kodā, piemēram, dažiem aspektiem ieviešot nosauktas funkcijas. Es pieņemu, ka funkcija būtu skaidrāka, ja tā izskatītos šādi:

Ņemiet vērā, kā vārds count_traversals () ir pašdokumentējošs un atspoguļo jūsu nodomu, neprasot papildu komentārus. Saglabājot lielāko daļu citu jūsu komentāru, tas lielā mērā atkārtotu kodā izklāstīto un neradītu papildu vērtību (manuprāt, kā cilvēkam, kurš labi pārzina C ++, citi cilvēki joprojām varētu novērtēt dabiskāku skaidrojumu).


7) Esiet pārredzami un godīgi pret saviem klientiem

Kā aģentūra mēs neko neaizkavējam no saviem klientiem un smagi strādājam, lai izveidotu uz pārredzamību balstītas attiecības. Atšķirībā no dažām aģentūrām mēs strādājam no mūsu klientu reklāmu kontiem, lai viņi vienmēr varētu izskatīt paveikto darbu un vienmēr piederētu datiem. Mēs arī uzskatām, ka ir svarīgi nodrošināt veselīgas, nepārprotamas sarunas par idejām un stratēģijām. E -komercijas zīmoliem tas nozīmē atvērtību un tiešu informāciju par visu, sākot no maksājumu un atgriešanas politikām līdz jebkādiem iemesliem, kurus jūs atbalstāt, pārdodot.

Keita Aurēla, operāciju viceprezidente Hawke Media.


Rezultāti un diskusija

Pasīvā optiskā, radara atpakaļejošā izkliede, interferometrija un tekstūras informācija

Izmantojot gan RF, gan ME algoritmu noklusējuma iestatījumus, mēs pārbaudījām Landsat, ALOS un SRTM MCH prognozēšanas iespējas 100 m telpiskajā izšķirtspējā un konstatējām uzlabotas MCH prognozes, pievienojot vairāk informācijas no dažādiem satelīta slāņiem (  2 , ​, 3). 3). Abi algoritmi rada līdzīgu prognozēšanas precizitāti attiecībā uz vidējā kvadrāta kļūdu (RMSE) vai noteikšanas koeficientu (R 2). Veicot Montekarlo savstarpējās validācijas (CV), RF metodes RMSE samazinās no 6.02   ± ਀.10  m (prognozēts tikai no Landsat datiem) līdz 5,06   ± ਀.07  m izmantojot visas ieejas no trim satelīta sensoriem (tabula   1). R 2 vērtības ir uzlabojušās no 0.33   ± ਀.02 līdz 0.53   ± ਀.01. ME rezultātiem ir salīdzināma RMSE (R 2) precizitāte, sākot no 6.00   ± ਀.10  m (R 2   = ਀.34   ± ਀.02) tikai Landsat prognozes, līdz 5.17   ± ਀.09  m (R 2   = ਀.52   ± ਀.01) visu trīs sensoru prognozēm. Testi, kuros izmantoti dati no katra satelīta sensora, parāda līdzīgas prognozēšanas precizitātes (tabula   1), un ALOS ir visjutīgākā pret MCH, taču nevienam no tiem nav visu sensoru salīdzinošās prognozēšanas jaudas. Ievērojamie uzlabojumi, pievienojot slāņus, liecina, ka dažādu sensoru datu saplūšana var palīdzēt sasniegt labākus prognozēšanas rezultātus.

ME rezultātu kartēšana, izmantojot dažādus ievades slāņus. augšējie paneļi parādīt ME prognozēšanas kartes, kas apmācītas no 400 nejauši izvēlētiem tropisko mežu MCH paraugiem. apakšējie paneļi parādīt testa paraugu izkliedes diagrammas, kas nav iekļautas apmācībā


Skatīties video: QGIS + GeoServer. Layer publishing