Vairāk

Vai dzēst ArcGIS projektu, kas izveidots, izmantojot ArcGIS Pro?

Vai dzēst ArcGIS projektu, kas izveidots, izmantojot ArcGIS Pro?


Esmu izdzēsis dažus ArcGIS projektus, kas izveidoti, izmantojot ArcGIS Pro, izmantojot Windows Explorer, lai izdzēstu mapi, kurā tie ir.

Tomēr es domāju, ka, kamēr projekts (nevis pašreizējais projekts) vēl nebija atvērts kaut kur citur, iespējams, bija iespējams izmantot rūti Projekts, lai to izdzēstu.

Es pievienoju mapes savienojumu projekta rūtī mapei virs projekta, kuru vēlējos dzēst, bet, ar peles labo pogu noklikšķinot uz projekta, nav piedāvāta opcija Dzēst (un, nospiežot taustiņu Dzēst, kamēr tas ir iezīmēts, arī nekas netiek darīts).

Vai ieteicamais veids, kā izdzēst ArcGIS projektu (izveidots, izmantojot ArcGIS Pro), ir vienkārši izmantot Windows Explorer, lai dzēstu tā mapi?

Tālāk ir parādīti daži pētījumi un rezultāti pēc šī jautājuma uzdošanas.

Kad es mēģināju izmantot rīku Dzēst no ģeogrāfiskās apstrādes rūts, lai izdzēstu projektu (nevis atvērto un sesijā izmantoto, bet projektu, kuru pēc ArcGIS Pro aizvēršanas varēja viegli izdzēst no Windows Explorer), tas radīja kļūda:

KĻŪDA 000464: Nevar iegūt ekskluzīvu shēmas bloķēšanu. To rediģē vai izmanto cita lietojumprogramma. Neizdevās izpildīt (Dzēst).

Vēl viens sarežģījums ir tas, ka, izmantojot programmu Windows Explorer, var labi izdzēst projektu, kuram tika izveidota mape, bet, ja šī izvēles rūtiņa nav izveidota projekta izveides laikā, projekta daļas var ievietot esošā mapē starp daudziem citiem failiem un apakšmapes. Es domāju, ka varētu būt kaut kas, kas izmantotu *.aprx, lai identificētu un izdzēstu tā projekta daļas.

Es vēl nesaprotu lietošanas gadījumu, kad jūs vēlaties atstāt šo izvēles rūtiņu bez atzīmes un, iespējams, vienā mapē ir vairāki "brīvi peldoši" projekti. Līdz/ja vien es to nedarīšu, es ieteikšu vienmēr atstāt atzīmēto izvēles rūtiņu un izdzēst projektu mapes, izmantojot Windows Explorer.


Ja jums tas jādara kodā, izmantojiet shutil.rmtree. Failu pārvaldība ir failu pārvaldnieka/standarta bibliotēkas uzdevums.


Publicēšanas kļūdas 00216 un 00230

Mēģinot publicēt karti, tiek parādītas divas kļūdas. Pirmais ir 00216 karte, kurā nav pamata kartes. To ir viegli salabot, un es pievienoju vienu, bet tad 00230 pakalpojuma slānim ir cita projekcija nekā karšu projekcijai. Es varu noņemt bāzes kartes slāni, jo tas ir tas, kurš izmanto citu projekciju, bet tad es esmu atpakaļ pie pirmās kļūdas. Kāpēc mūsu slāņiem jāatbilst pamata kartes WGS 1984 projekcijas koordinātu sistēmai? Vai ir kāds veids, kā to apiet?

autors: MarkBockenhauer

Jūs varētu izveidot vektoru flīžu pakalpojumu savā izvēlētajā koordinātu sistēmā, ko izmantot kā pamata karti.

Izvēlieties nepieciešamos datus koordinātu sistēmā un iestatiet bāzes kartes koordinātu sistēmu, lai tā atbilstu.

pēc tam kopīgojiet šo slāni kā tīmekļa slāni vektoru elementu formātā.

Pēc tam pievienojiet šo pakalpojumu savai pamatkartei un noņemiet sākotnējos avota datus.

Tādējādi jūs iegūsit pamata karti, ko izmantot vēlamajā koordinātu sistēmā.

Pievienojiet MapView darbības slāni un atlasiet pamata karti, kurā tiek izmantots jūsu izveidotais vektora flīžu slānis. Iestatiet savu karšu koordinātu sistēmu, lai tā atbilstu pamatkartei.

Kopīgojot to kā tīmekļa karti, nav kļūdu par koordinātu sistēmu vai bāzes karti.


Punkta sīktēls - ArcGIS Pro

Man ir .csv, ko esmu parādījis kartē kā XY datus, izmantojot rīku Arc Pro ’s XY Table to Point. Ir 40 punkti.

Man ir 40 .pngs grafiku, kas atbilst katram punktam. Es gribētu, lai varētu izvēlēties punktu un uznirstošajā logā parādīt diagrammas sīktēlu. Vai tas ir iespējams?

un esat mēģinājuši atvērt cilni Skatīt -& gt importēt sīktēlu, taču tas nav devis nekādus panākumus.

Viena atbilde

ArcGIS Pro, a sīktēlu attiecas uz mazo attēlu, kas parādās vienuma metadatos katalogā un, ja tas ir publicēts, vienuma satura lapā portālā.

Aprakstā jūs vēlaties iekļaut attēlus punkta uznirstošajā logā. Ir vairāki veidi, kā to izdarīt.

1. Faila ceļš uznirstošajā attēlā

Prasība: punktu slānim jābūt kādam atribūtam, kas atbilst jūsu attēlu failu nosaukumiem.

Ar peles labo pogu noklikšķiniet uz slāņa Saturs paneli, pēc tam atlasiet Uznirstošo logu konfigurēšana. Šeit jūs varat izvēlēties uznirstošajā logā iekļaut attēlu. Rediģējiet attēla elementu, un jūs redzēsit a URL teksta lauks. Šajā laukā var būt atribūts katrai funkcijai, kā arī statisks teksts. Jūs ievadītu kaut ko līdzīgu:

Tas vienlīdz labi darbojas tiešsaistē mitinātiem attēliem un var sekot arī relatīvajiem failu ceļiem. Tā priekšrocība ir ātra un vienkārša darbība, taču tad jūs pārvaldāt atsevišķu failu mapi, un jums būs jāsaglabā faila nosaukuma atribūts un faktiskie failu nosaukumi manuāli.

2. Pielikumi

Prasība: punktu slānim jāatrodas kāda veida ģeodatubāzē.

Palaidiet Iespējot pielikumus GP rīks, atrodams Datu vadība instrumentu kaste. Tādējādi ģeodatubāzei tiek pievienota pielikumu tabula un saistība, lai jūsu failus varētu saistīt ar atsevišķām slāņa funkcijām.

Kad esat iespējojis pielikumus, an Pielikumi cilne būs pieejama Atribūti panelis, kurā varat pievienot/noņemt failus katram punktam.

Pēc noklusējuma uznirstošajā logā tiek iekļauti visi pielikumi, kuru tips ir = image.

Acīmredzamais mīnuss ir tas, ka attēli ir jāpievieno jūsu funkcijām pa vienam, bet ieguvums ir tas, ka visi jūsu dati atrodas vienā vietā, un jums nav jāuztur atsevišķa mapes vai faila nosaukuma atribūts.


Īpašo izdevumu redaktors

Kopš pagājušā gadsimta septiņdesmitajiem gadiem zemes virsmu attālās izpētes progress ir atklājis veģetācijas dedzināšanas izplatību un globālo mērogu. Zemes novērošana ar satelīta palīdzību nodrošina būtiskus datus piroģeogrāfijai, uguns aktivitātes telpisko un laika un laika modeļu izpētei un to saistībai ar klimatu, veģetāciju, topogrāfiju un aizdegšanās avotiem. Šajā īpašajā izdevumā mēs aicinām iesniegt iesniegumus, kuros aplūkotas tādas tēmas kā: 1) neseno Zemes novērošanas satelītu ieguldījums piroģeogrāfijā; 2) ilgtermiņa datu kopu izmantošana ugunsdrošības modeļu precīzam raksturojumam ainavā un pasaules mērogā 3) izmantošana attāli uztveramu ugunsgrēka datu izmantošana ugunsdrošos dinamiskās veģetācijas modeļos sensed datasets 7) veģetācijas dedzināšanas telpiskās un laika tendences.

Prof. Dr. Jos un akūtais Migels Kardoso Pereira
Viesu redaktors

Manuskripta iesniegšanas informācija

Manuskripti jāiesniedz tiešsaistē vietnē www.mdpi.com, reģistrējoties un piesakoties šajā vietnē. Kad esat reģistrējies, noklikšķiniet šeit, lai pārietu uz iesniegšanas veidlapu. Manuskriptus var iesniegt līdz noteiktajam termiņam. Visi dokumenti tiks recenzēti. Pieņemtie dokumenti tiks pastāvīgi publicēti žurnālā (tiklīdz tie būs pieņemti) un tiks uzskaitīti kopā īpašā izdevuma vietnē. Aicināti pētniecības raksti, pārskata raksti, kā arī īsi paziņojumi. Plānotiem darbiem nosaukumu un īsu kopsavilkumu (apmēram 100 vārdus) var nosūtīt redakcijai, lai tā paziņotu šajā vietnē.

Iesniegtos manuskriptus nevajadzēja publicēt iepriekš, ne arī izskatīt, lai tos publicētu citur (izņemot konferences rakstu materiālus). Visi manuskripti tiek rūpīgi izvērtēti, izmantojot viena akla salīdzinošās pārskatīšanas procesu. Rokasgrāmata autoriem un cita būtiska informācija rokrakstu iesniegšanai ir pieejama lapā Norādījumi autoriem. Tālvadība ir starptautisks recenzēts atvērtas piekļuves žurnāls, kas reizi mēnesī tiek izdots MDPI.

Pirms manuskripta iesniegšanas, lūdzu, apmeklējiet lapu Norādījumi autoriem. Rakstu apstrādes maksa (APC) publicēšanai šajā atvērtās piekļuves žurnālā ir 2400 CHF (Šveices franki). Iesniegtajiem dokumentiem jābūt labi noformētiem un jāizmanto laba angļu valoda. Autori var izmantot MDPI angļu valodas rediģēšanas pakalpojumu pirms publicēšanas vai autora pārskatīšanas laikā.


Vai dzēst ArcGIS projektu, kas izveidots, izmantojot ArcGIS Pro? - Ģeogrāfiskās informācijas sistēmas

1 līdzstrādnieks

Lietotāji, kas ir devuši ieguldījumu šajā failā

Ievads Azure Data Science virtuālajā mašīnā

Datu zinātnieki sava darba veikšanai bieži izmanto daudzus rīkus. Microsoft Azure nodrošina dažus iepriekš konfigurētus virtuālās mašīnas (VM) attēlus, kas īpaši paredzēti datu zinātnes darbam. Šīs mašīnas ir iepriekš instalētas ar populārākajiem datu zinātnes rīkiem un ietvariem. Lai gan lielākā daļa populārās datu zinātnes programmatūras ir iepriekš instalētas, jūs varat viegli instalēt jebkuru nepieciešamo papildu programmatūru.

Pašlaik ir divu veidu Azure DSVM: Windows DSVM un Linux DSVM. Azure piedāvā Windows Server 2016 un Windows Server 2012 versiju. Linux DSVM piedāvā Ubuntu 16.04 LTS un CentOS 7.4 versijas.

Jums ir mašīnas, kas īpaši izveidotas noteiktiem uzdevumiem, piemēram, dziļai mācībai. Deep Learning DSVM ir iepriekš konfigurēts un iepriekš instalēts, izmantojot daudzus no šiem rīkiem. Dziļās mācīšanās modeļu apmācība ir skaitļošanas ziņā intensīva. Lai uzlabotu modeļa apmācību, izvēlieties ātrgaitas GPU bāzes iekārtu, kas ievērojami paātrinās mašīnas modeļa apmācību.

Turklāt DSVM ir analītiskās iespējas, kas optimizētas ģeotelpiskajiem un atrašanās vietas datiem. Tam ir ArcGIS Pro ģeogrāfiskās informācijas sistēma, kas integrēta VM, lai atbalstītu uzlabotus ģeogrāfiski balstītus AI jautājumus.

Eksperimentējiet un novērtējiet DSVM

Izmantojot DSVM, varat uzzināt par tādiem rīkiem un tēmām kā:

  • Microsoft mašīnmācīšanās serveris
  • SQL serveris
  • Microsoft Visual Studio rīki
  • Jupyter piezīmjdatori
  • Dziļi mācību līdzekļi
  • Populāri mašīnmācīšanās rīki
  • Citi jauni rīki, kas populāri sabiedrībā

Tā kā DSVM var ātri iestatīt, varat to izmantot īstermiņa lietošanas scenārijos, piemēram, publicēto eksperimentu atkārtošanai, demonstrējumu izpildei, tiešsaistes sesiju izsekošanai un apmācību veikšanai. Tiek piedāvāti daudzi skriptu un datu paraugi, lai parādītu, kā izmantot dažādus Microsoft produktus, kas atbalsta datu zinātni un mašīnmācīšanos, piemēram, SQL Server, Machine Learning Server, Azure Machine Learning pakalpojums un Microsoft kognitīvie pakalpojumi.

Šeit ir pārskats par to, ko var darīt DSVM.

Jūs vienmēr varat piekļūt savam VM no Azure portāla. Tā kā mēs izveidojām Windows VM, mēs izmantosim Remote Desktop Protocol (RDP) pieeju. Ja mēs būtu izveidojuši Linux DSVM, mēs izmantotu Secure Shell (SSH) rīku.


Microsoft DP-100 eksāmena aktuālie jautājumi

Jūs izstrādājat praktisku darbnīcu, lai iepazīstinātu apmeklētājus ar Docker for Windows.
Jums jāpārliecinās, ka semināra apmeklētāji var instalēt Docker savās ierīcēs.
Kuri divi priekšnosacījuma komponenti apmeklētājiem jāinstalē ierīcēs? Katra pareiza atbilde sniedz daļu no risinājuma.
PIEZĪME. Katra pareiza izvēle ir viena punkta vērts.

  • A. Microsoft aparatūras palīdzības virtualizācijas noteikšanas rīks
  • B. Kitemātika
  • C. BIOS iespējota virtualizācija
  • D. VirtualBox
  • E. Windows 10 64 bitu profesionālis

Pareizā atbilde: CE
C: Pārliecinieties, vai jūsu Windows sistēma atbalsta aparatūras virtualizācijas tehnoloģiju un vai ir iespējota virtualizācija.
Pārliecinieties, vai BIOS iestatījumos ir ieslēgts aparatūras virtualizācijas atbalsts. Piemēram:

E: Lai palaistu Docker, jūsu iekārtai jābūt 64 bitu operētājsistēmai, kurā darbojas sistēma Windows 7 vai jaunāka.
Atsauce:
https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
https://blogs.technet.microsoft.com/canitpro/2015/09/08/step-by-step-enabling-hyper-v-for-use-on-windows-10/

Jūsu komanda veido datu inženierijas un datu zinātnes attīstības vidi.
Videi jāatbilst šādām prasībām:
✑ atbalsts Python un Scala
Apkopot datu uzglabāšanas, pārvietošanas un apstrādes pakalpojumus automatizētos datu cauruļvados
Viens un tas pats rīks jāizmanto gan datu inženierijas, gan datu zinātnes organizēšanai
✑ atbalstīt slodzes izolāciju un interaktīvas slodzes
✑ iespējot mērogošanu visā mašīnu grupā
Jums ir jārada vide.
Ko tev vajadzētu darīt?

  • A. Izveidojiet vidi Apache Hive for HDInsight un izmantojiet Azure Data Factory orķestrēšanai.
  • B. Veidojiet vidi Azure Databricks un izmantojiet Azure Data Factory orķestrēšanai.
  • C. Izveidojiet vidi Apache Spark for HDInsight un izmantojiet Azure konteinera instances orķestrēšanai.
  • D. Izveidojiet vidi Azure Databricks un izmantojiet Azure konteineru instances orķestrēšanai.

Pareizā atbilde: B
Azure Databricks mēs varam izveidot divu veidu klasterus.
✑ Standarta, šīs ir noklusējuma kopas, un tās var izmantot kopā ar Python, R, Scala un SQL
✑ Augsta vienlaicība
Azure Databricks ir pilnībā integrēts Azure Data Factory.
Nepareizas atbildes:
D: Azure konteineru gadījumi ir piemēroti izstrādei vai testēšanai. Nav piemērots ražošanas slodzēm.
Atsauce:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/architecture/data-guide/technology-choices/data-science-and-machine-learning

DRAG DROP -
Jūs veidojat inteliģentu risinājumu, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus.
Videi jāatbilst šādām prasībām:
✑ Datu zinātniekiem jāveido piezīmjdatori mākoņa vidē
✑ Datu zinātniekiem mašīnmācīšanās cauruļvados jāizmanto automātiska funkciju izstrāde un modeļu veidošana.
✑ Piezīmjdatori ir jāizvieto, lai pārkvalificētos, izmantojot Spark gadījumus ar dinamisku darbinieku sadalījumu.
✑ Piezīmjdatoriem jābūt eksportējamiem, lai tos varētu kontrolēt lokāli.
Jums ir jārada vide.
Kuras četras darbības jums jāveic secīgi? Lai atbildētu, pārvietojiet atbilstošās darbības no darbību saraksta uz atbildes zonu un sakārtojiet tās pareizā secībā.
Izvēlieties un ievietojiet:

Pareizā atbilde:
1. darbība. Izveidojiet Azure HDInsight kopu, lai iekļautu Apache Spark Mlib bibliotēku
2. darbība: instalējiet Microsot Machine Learning Apache Spark
Jūs instalējat AzureML savā Azure HDInsight klasterī.
Microsoft Machine Learning for Apache Spark (MMLSpark) nodrošina vairākus dziļas mācīšanās un datu zinātnes rīkus Apache Spark, tostarp nevainojamu Spark Machine Learning cauruļvadu integrāciju ar Microsoft kognitīvo rīkkopu (CNTK) un OpenCV, ļaujot ātri izveidot jaudīgus, ļoti mērogojami prognozēšanas un analītiskie modeļi lielām attēlu un teksta datu kopām.
3. darbība: izveidojiet un izpildiet Zeppelin piezīmjdatorus klasterī
4. darbība. Kad kopa ir gatava, eksportējiet Zeppelin piezīmjdatorus uz vietējo vidi.
Piezīmjdatoriem ir jābūt eksportējamiem, lai tos varētu kontrolēt lokāli.
Atsauce:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/spark/apache-spark-zeppelin-notebook https://azuremlbuild.blob.core.windows.net/pysparkapi/intro.html

Jūs plānojat izveidot komandas datu zinātnes vidi. Dati par mācību modeļiem mašīnmācīšanās cauruļvados būs lielāki par 20 GB.
Jums ir šādas prasības:
✑ Modeļi jāveido, izmantojot Caffe2 vai Chainer ietvarus.
✑ Datu zinātniekiem jāspēj izmantot datu zinātnes vidi, lai izveidotu mašīnmācīšanās cauruļvadus un apmācītu modeļus savās personīgajās ierīcēs gan savienotā, gan atvienotā tīkla vidē.
Personālajām ierīcēm jāatbalsta mašīnmācīšanās cauruļvadu atjaunināšana, kad tās ir savienotas ar tīklu.
Jums jāizvēlas datu zinātnes vide.
Kādu vidi jums vajadzētu izmantot?

  • A. Azure mašīnmācīšanās pakalpojums
  • B. Azure mašīnmācīšanās studija
  • C. debeszils datu bāzes
  • D. Azure Kubernetes pakalpojums (AKS)

Pareizā atbilde: A
Datu zinātnes virtuālā mašīna (DSVM) ir pielāgots VM attēls Microsoft Azure mākonī, kas īpaši izveidots datu zinātnes veikšanai. Caffe2 un Chainer atbalsta DSVM.
DSVM integrējas ar Azure Machine Learning.
Nepareizas atbildes:
B: izmantojiet Machine Learning Studio, ja vēlaties ātri un viegli eksperimentēt ar mašīnmācīšanās modeļiem, un jūsu risinājumiem pietiek ar iebūvētiem mašīnmācīšanās algoritmiem.
Atsauce:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/overview

Jūs ieviešat mašīnmācīšanās modeli, lai prognozētu akciju cenas.
Modelis izmanto PostgreSQL datu bāzi un prasa GPU apstrādi.
Jums ir jāizveido virtuālā mašīna, kas ir iepriekš konfigurēta ar nepieciešamajiem rīkiem.
Ko tev vajadzētu darīt?


OpenDRIVE karte

rīki atbalsta OpenDRIVE, un ir vairāki rīki, kas atbalsta karšu izveidi OpenDRIVE formātā, piemēram, Trian3D Builder1. Viens no galvenajiem OpenDRIVE ieguvumiem ir nepārtrauktas modeļu apmaiņas nodrošināšana starp dažādiem simulatoriem. Tāpat kā OpenDRIVE eksporta priekšskatījuma rīks (kas ir daļa no pilnas versijas), varat izpētīt OpenDRIVE datus, noklikšķināt uz joslām un ceļiem, skatīt informāciju par topoloģiju un izpētīt ainas objektus. OpenDRIVE tīkls. Skatītājam ir meklēšanas funkcionalitāte un iebūvēts rīks, kas vada OpenDRIVE datu validācijas komplektu, veidojot saites, kas identificē iespējamo problēmu atrašanās vietu. Lai ģenerētu base_map.xml, vispirms ir jābūt HDMap datiem un pēc tam jāpārvērš formāts Apollo OpenDrive formātā. Turklāt Apollo OpenDrive specifikācija ir mainījusi un paplašinājusi OpenDrive standarta specifikāciju, tādēļ, ja nepieciešams, varat nosūtīt mums e -pastu, lai iegūtu Apollo OpenDrive specifikāciju. selwart12 komentēja 201. gada 8. martu OpenDRIVE ceļu importēšana braukšanas scenārijā OpenDRIVE ® ir atvērts failu formāts, kas ļauj norādīt lielus un sarežģītus ceļu tīklus. Izmantojot lietotni Braukšanas scenāriju noformētājs, jūs varat importēt ceļus un joslas no OpenDRIVE faila braukšanas scenārijā. Lai eksportētu karti kā attēlus (PNG, SVG, PDF), lūdzu, skatiet Renderēšanas lapu. Daudz vispārīgāku pārskatu skatiet Eksporta rokasgrāmatā. Par konvertēšanu starp dažādiem OSM failu formātiem (ieskaitot mainīšanu vai filtrēšanu) skatiet OSM failu formātus#Konversija starp dažādiem osm kartes datu formātiem

OpenStreetMap ir pasaules karte, ko izveidojuši tādi cilvēki kā jūs un kuru var brīvi izmantot saskaņā ar atvērtu licenci. Hostingu atbalsta UCL, Bytemark Hosting un citi partneri OpenDRIVE ir atvērtā formāta specifikācija, lai aprakstītu ceļu tīkla loģiku, tās mērķis ir standartizēt loģisko ceļa aprakstu, lai atvieglotu datu apmaiņu starp dažādiem braukšanas simulatoriem OpenStreetMap uz Opendrive kartes formātu. Uzdot jautājumu Uzdots pirms 2 gadiem, 4 mēnešiem. Aktīvs pirms 5 dienām. Skatīts 2k reizes 2. Es mēģinu ģenerēt opendrive (xodr) failus no OpenStreetMap datiem. OpenStreetMap nodrošina mezglus un veidus. Opendrive man jāaprēķina ceļu garums, virziena leņķis, inerces x un y koordinātas un ceļu ģeometrijas ieraksti. Pašlaik es izmantoju osmnx.

Rīks OpenDRIVE karšu ģenerēšanai no - GitHu

  1. Skatiet OpenDRIVE funkciju atribūtus. OpenDRIVE skatītāja rīkā 3D rediģēšanas logā atlasiet joslas un citus objektus, lai atribūtu panelī apskatītu to atribūtus. Pārslēgt 3D ainas ģeometrijas attēlojumu. OpenDRIVE skatītāja rīkā (vai jebkurā rīkā) izvēlņu joslā atlasiet opciju Skatīt un gt ainu vai nospiediet taustiņu F8.
  2. OpenDRIVE.xodr- Ceļu tīkla informācija, kas automašīnām jāapgroza kartē. Ir iespējams mainīt esošo CARLA karti, iepazīstieties ar kartes pielāgošanas pamācību. Tālāk norādītās darbības iepazīstinās ar RoadRunner programmatūru karšu izveidei. izveidota ar citu programmatūru, dodieties uz šo sadaļu
  3. Kā atvērt un rediģēt OpenDRIVE karti ArcGIS Pro? arcgis-desktop arcgis-pro rediģēšana. dalīties | uzlabot šo jautājumu | sekojiet | rediģēts 13. decembrī, pulksten 10:20. PolyGeo ♦ 61.1k 18 18 zelta nozīmītes 94 94 sudraba nozīmītes 288 288 bronzas nozīmītes. jautāja 12. decembrī pulksten 21:42. r1d1 r1d1. 101 1 1 bronzas nozīmīte. Ko jūs domājat ar OpenDRIVE karti? Varbūt jūs mēģināt izveidot karti projektā
  4. OpenDRIVE karte. Šis paraugs izmanto populāro atvērtā pirmkoda karšu formātu OpenDRIVE: tas ir īpaši piemērots izmantošanai simulācijā un to atbalsta arvien vairāk simulācijas rīku
  5. OpenDrive ir programma, kas ļauj glabāt failus mākonī, lai ērti koplietotu un sinhronizētu starp datoriem. Jūs varēsit atvērt, modificēt un saglabāt failus no jebkura datora ar pilnīgu pārliecību un drošību. Kad esat instalējis lietojumprogrammu savā datorā, sadaļā Mans dators parādīsies virtuālais cietais disks

OpenRoadEd ir vienkārša lietojumprogramma, kas izstrādāta, lai izveidotu gan loģisku (OpenDRIVE standarts), gan ģeometrisku (OpenSceneGraph) Kartes redaktoru, lai izveidotu pielāgotu ceļa karti. Lejupielādes: 5 Šonedēļ Pēdējais atjauninājums: 2013-04-02 Skatīt projektu. 4. Stred. Trases redaktors arkādes sacīkšu spēlei Turbo Sliders. Maršruta redaktors ļauj lietotājam zīmēt ceļa segmentus, izmantojot bezier. Melden Sie sich bei OneDrive mit Ihrem Microsoft- Office 365-Konto an


Pēdējās domas

Šādi ģenerētu informāciju par pēdas nospiedumu varētu izmantot, lai dokumentētu apdzīvoto vietu telpisko sadalījumu, ļaujot pētniekiem kvantitatīvi noteikt urbanizācijas tendences un, iespējams, klimata pārmaiņu, piemēram, klimata migrācijas, ietekmi uz attīstību. Šeit norādītās metodes var izmantot daudzās dažādās situācijās, un mēs ceram, ka šis konkrētais piemērs kalpo kā ceļvedis jūsu konkrētās problēmas risināšanai.

Vēl viena laba ziņa tiem, kas nodarbojas ar ģeotelpiskajiem datiem, ir tā, ka Azure jau piedāvā Ģeo mākslīgā intelekta datu zinātnes virtuālo mašīnu (Geo-DSVM), kas aprīkota ar ESRI un rsquos ArcGIS Pro ģeogrāfiskās informācijas sistēmu. Mēs arī izveidojām apmācību par to, kā izmantot Geo-DSVM, lai apmācītu dziļas mācīšanās modeļus un integrētu tos ar ArcGIS Pro, lai palīdzētu jums sākt darbu.

Visbeidzot, ja jūsu organizācija strādā pie risinājumiem vides problēmu risināšanai, izmantojot datus un mašīnmācīšanos, mēs iesakām pieteikties AI stipendijai Earth, lai jūs varētu labāk atbalstīt Azure resursu izmantošanā un kļūt par daļu no šīs mērķtiecīgās kopienas.

Apstiprinājums

Es vēlos pateikties Microsoft programmatūras inženierim Viktoram Liangam, kurš kopā ar mani strādāja pie šī projekta sākotnējās versijas kā daļa no kursa Stanford & rsquos CS231n 2018. gada pavasarī, un Wee Hyong Tok, Microsoft galvenajam datu zinātniekam, par viņa palīdzību. veidojot šo emuāra ziņu.


Modeļa apmācība un pielietošana

Parauga kods ietver apmācības un novērtēšanas procesa veikšanu DLVM. Iepriekš redzamā ievades attēla un etiķetes pāra apmācības laikā modelis dažādos laikmetos iegūst šādus segmentācijas rezultātus. Šajā attēlā redzamas ēkas ar dažādu krāsu jumtiem, ceļi, ietves, koki un pagalmi. Mēs novērojam, ka sākotnēji tīkls iemācās noteikt celtniecības malu malas un ēkas ar sarkaniem jumtiem (kas atšķiras no ceļu krāsas), bet pēc 5. laikmeta seko visu jumtu krāsu ēkas. Pēc 7. laikmeta tīkls ir uzzinājis, ka ēku pikseļi ir robežojas ar robežpikseļiem, atdalot tos no ceļa pikseļiem. Pēc 10. laikmeta mazākas, trokšņainas ēku pikseļu kopas sāk izzust, jo ēku forma kļūst definētāka.

Pēdējais solis ir izveidot daudzstūrus, piešķirot visus paredzamos pikseļus ēkas robežafons lai izolētu ēku pikseļu lāses. Pievienoto ēkas pikseļu lāse pēc tam tiek aprakstīta daudzstūra formātā, ievērojot minimālo daudzstūra laukuma slieksni, ko var noregulēt, lai samazinātu viltus pozitīvus priekšlikumus.


DP-100 Datu zinātnes risinājuma izstrāde un ieviešana Azure

JAUTĀJUMS 1
Jūs izstrādājat praktisku darbnīcu, lai iepazīstinātu apmeklētājus ar Docker for Windows. Jums jāpārliecinās, ka semināra apmeklētāji var instalēt Docker savās ierīcēs. Kuri divi priekšnosacījuma komponenti apmeklētājiem jāinstalē ierīcēs? Katra pareiza atbilde ir daļa no risinājuma. PIEZĪME. Katra pareiza izvēle ir viena punkta vērta.

A. Microsoft aparatūras atbalstīts virtualizācijas noteikšanas rīks
B. Kitemātika
C. BIOS iespējota virtualizācija.
D. VirtualBox
E. Windows 10 64 bitu profesionālis

Pareizā atbilde: CE

Paskaidrojums:
C: Pārliecinieties, vai jūsu Windows sistēma atbalsta aparatūras virtualizācijas tehnoloģiju un vai ir iespējota virtualizācija. Pārliecinieties, vai BIOS iestatījumos ir ieslēgts aparatūras virtualizācijas atbalsts. Piemēram:

E: Lai palaistu Docker, jūsu iekārtai jābūt 64 bitu operētājsistēmai, kurā darbojas sistēma Windows 7 vai jaunāka.

2. JAUTĀJUMS
Jūsu komanda veido datu inženierijas un datu zinātnes attīstības vidi. Videi jāatbilst šādām prasībām:

  • atbalsta Python un Scala
  • apkopot datu uzglabāšanas, pārvietošanas un apstrādes pakalpojumus automatizētos datu cauruļvados
  • tas pats instruments būtu jāizmanto gan datu inženierijas, gan datu zinātnes organizēšanai
  • atbalsta slodzes izolāciju un interaktīvas slodzes
  • iespējot mērogošanu mašīnu grupā

Jums ir jārada vide.

A. Izveidojiet vidi Apache Hive for HDInsight un izmantojiet Azure Data Factory orķestrēšanai.
B. Veidojiet vidi Azure Databricks un izmantojiet Azure Data Factory orķestrēšanai.
C. Izveidojiet vidi Apache Spark for HDInsight un izmantojiet Azure konteinera instances orķestrēšanai.
D. Izveidojiet vidi Azure Databricks un izmantojiet Azure konteineru instances orķestrēšanai.

Pareizā atbilde: B.

Paskaidrojums: Azure Databricks mēs varam izveidot divu veidu klasterus. Standarta, šīs ir noklusējuma kopas, un tās var izmantot ar Python, R, Scala un SQLHigh-concurrencyAzure Databricks ir pilnībā integrēts Azure Data Factory.

Nepareizas atbildes: D: Azure konteineru gadījumi ir piemēroti izstrādei vai testēšanai. Nav piemērots ražošanas slodzēm.

3. JAUTĀJUMS
DRAG DROP
Jūs veidojat inteliģentu risinājumu, izmantojot mašīnmācīšanās modeļus. Videi jāatbilst šādām prasībām:

  • Datu zinātniekiem ir jāveido piezīmjdatori mākoņa vidē
  • Datu zinātniekiem mašīnmācīšanās cauruļvados jāizmanto automātiska funkciju izstrāde un modeļu veidošana.
  • Piezīmju grāmatiņas ir jāizvieto, lai pārkvalificētos, izmantojot Spark instances ar dinamisku darbinieku sadalījumu.
  • Piezīmjdatoriem ir jābūt eksportējamiem, lai tos varētu kontrolēt lokāli.

Jums ir jārada vide. Kuras četras darbības jums jāveic secīgi? Lai atbildētu, pārvietojiet atbilstošās darbības no darbību saraksta uz atbildes zonu un sakārtojiet tās pareizā secībā.

Paskaidrojums:
1. darbība. Izveidojiet Azure HDInsight kopu, lai iekļautu Apache Spark Mlib bibliotēku
2. darbība. Instalējiet Microsoft Machine Learning Apache Spark. Jūs instalējat AzureML savā Azure HDInsight klasterī. Microsoft Machine Learning for Apache Spark (MMLSpark) nodrošina vairākus dziļas mācīšanās un datu zinātnes rīkus Apache Spark, tostarp nevainojamu Spark Machine Learning cauruļvadu integrāciju ar Microsoft kognitīvo rīkkopu (CNTK) un OpenCV, ļaujot ātri izveidot jaudīgus, ļoti mērogojami prognozēšanas un analītiskie modeļi lielām attēlu un teksta datu kopām.
3. darbība: izveidojiet un izpildiet Zeppelin piezīmjdatorus klasterī
4. darbība. Kad kopa ir gatava, eksportējiet Zeppelin piezīmjdatorus uz vietējo vidi. Piezīmjdatoriem ir jābūt eksportējamiem, lai tos varētu kontrolēt lokāli.

4. JAUTĀJUMS
Jūs plānojat izveidot komandas datu zinātnes vidi. Dati par mācību modeļiem mašīnmācīšanās cauruļvados būs lielāki par 20 GB. Jums ir šādas prasības: Modeļiem jābūt veidotiem, izmantojot Caffe2 vai Chainer ietvarus. Datu zinātniekiem jāspēj izmantot datu zinātnes vidi, lai izveidotu mašīnmācīšanās cauruļvadus un apmācītu modeļus savās personīgajās ierīcēs gan savienotā, gan atvienotā tīkla vidē. Personālajām ierīcēm jāatbalsta mašīnmācīšanās cauruļvadu atjaunināšana, kad tās ir savienotas ar tīklu. Jums jāizvēlas datu zinātnes vide. Kādu vidi jums vajadzētu izmantot?

A. Azure mašīnmācīšanās pakalpojums
B. Azure mašīnmācīšanās studija
C. debeszils datu bāzes
D. Azure Kubernetes pakalpojums (AKS)

Pareizā atbilde: A.

Paskaidrojums: Datu zinātnes virtuālā mašīna (DSVM) ir pielāgots VM attēls Microsoft Azure mākonī, kas īpaši izveidots datu zinātnes veikšanai. Caffe2 un Chainer atbalsta DSVM. DSVM integrējas ar Azure Machine Learning.

Nepareizas atbildes: B: izmantojiet mašīnmācīšanās studiju, ja vēlaties ātri un viegli eksperimentēt ar mašīnmācīšanās modeļiem, un jūsu risinājumiem pietiek ar iebūvētiem mašīnmācīšanās algoritmiem.

5. JAUTĀJUMS
Jūs ieviešat mašīnmācīšanās modeli, lai prognozētu akciju cenas.

Modelis izmanto PostgreSQL datu bāzi un prasa GPU apstrādi. Jums ir jāizveido virtuālā mašīna, kas ir iepriekš konfigurēta ar nepieciešamajiem rīkiem. Ko tev vajadzētu darīt?

A. Izveidojiet datu zinātnes virtuālās mašīnas (DSVM) Windows izdevumu.
B. Izveidojiet Geo Al Data Science virtuālās mašīnas (Geo-DSVM) Windows izdevumu.
C. Izveidojiet Deep Learning Virtual Machine (DLVM) Linux izdevumu.
D. Izveidojiet dziļas mācīšanās virtuālās mašīnas (DLVM) Windows izdevumu.

Pareizā atbilde: A.

Paskaidrojums: DSVM jūsu apmācības modeļi var izmantot dziļas mācīšanās algoritmus aparatūrā, kas balstīta uz grafikas apstrādes vienībām (GPU). PostgreSQL ir pieejams šādām operētājsistēmām: Linux (visi jaunākie izplatījumi), pieejami 64 bitu instalētāji macOS (OS X) versija 10.6 un jaunāka-Windows (ar instalētājiem, kas pieejami 64 bitu versijai, pārbaudīta jaunākajās versijās un atpakaļ uz Windows 2012 R2.

Nepareizas atbildes:
B: Azure Geo AI Data Science VM (Geo-DSVM) nodrošina ģeotelpiskās analīzes iespējas no Microsoft ’s Data Science VM. Konkrētāk, šis VM paplašina Mākslas un datu zinātnes rīku komplektus datu zinātnes VM, pievienojot ESRI ’s tirgū vadošo ArcGIS Pro ģeogrāfiskās informācijas sistēmu.
C, D: DLVM ir veidne virs DSVM attēla. Attiecībā uz pakotnēm, GPU draiveri utt. Ir visi DSVM attēlā. Pārsvarā tas ir ērtības radīšanas laikā, kad mēs atļaujam DLVM izveidot tikai GPU VM instancēs Azure.