Бештар

Чӣ тавр истифодаи PostGIS ҷустуҷӯи радиусиро амалӣ кардан лозим аст


Ман бо ин мавзӯъ хеле нав ҳастам ва пас аз пажӯҳишҳои тӯлонӣ ҳалли худро наёфтам. Ман мехоҳам як дархостеро, ки дар пойгоҳи иттилоотии PostGIS-и худ истифода карда метавонам, ҷустуҷӯ кунам ... Маълумоти Харитаи Кӯчаи Кушодро аз Geofarbik, ки тамоми Австрияро фаро мегирад, ворид кардам. Параметрҳои вуруд нуқтае бо lng, нишони lat мебошанд, ба монанди Point (16 48) ~ баъзе нуқтаҳо дар Вена ва ҳамчун параметрҳои дуюм радиус дар m.

Аз ин сабаб ман намедонам, ки арзишҳои лат лон дар DB то андозае фарқ доранд. Дар интернет дидам, ки одамон дар бораи навъҳои гуногуни SRID сӯҳбат мекунанд, аммо ман аслан намедонам, ки кадом SRID-ро бояд истифода кунам ва чӣ гуна муқоисаи маълумоти воридшуда бо маълумоти пойгоҳи додаҳо бароям муфид аст. Ман як сутуни геомро илова кардам, зеро ба фармони ST_Within (geom, geom) геом лозим аст. Ҳоло маълумот ҳатто камтар хонда мешавад, аз ин рӯ ман аниқ намедонам, ки бо маълумоти вуруд барои муқоиса ва донистани роҳи дуруст чӣ кор кунам. Ман дар ин лаҳза наметавонам ба пушти консепсияи SRID назар афканам.

SELECT * гиреҳи mytable WHERE node.tags @> ARRAY ['metro', 'station', 'uic_ref'] and ST_DWithin (geom, st_makepoint (mylon, mylat), radius) = true

Дархости ман чунин хоҳад буд, аммо ман ҳоло кор намекунам. Агар касе ба ман ягон маслиҳат диҳад, чӣ гуна суръатро дар ин бора тезонидан хеле хуб мебуд.


Дар сурати надоштани донистани паёмҳои хатогӣ, шумо инҷо такмили аввалия мегиред - ман ҳам барои ин нав ҳастам.

SELECT * FROM mytable, гиреҳ WHERE node.tags @> ARRAY ['metro', 'station', 'uic_ref'] and ST_DWithin (geom, ST_SetSRID (ST_MakePoint (mylon, mylat), 3857), radius)

Хуб, ман фаҳмидам, ки чаро дар ин ҳолат маълумоти лотинӣ аҷиб аст. Барои ворид кардани маълумот бо osm2pgsql дар гиреҳи лой ҷадвали иловагӣ бо номи planet_osm_nodes тавлид мешавад ва он ҳамонест, ки ман истифода кардам. Бе параметри иловагӣдар изҳороти воридот координатҳо дар проексияи Sperical Mercator EPSG: 3857 пешбинӣ мешаванд. Пас, ин масъала бо истифодаи ин параметрро пеш намеорад. Пас аз он, арзишҳо то ҳол бутунанд ва ин хеле ғайри қобили истифода аст, аммо андохтан ба фарш ва ҳама чиз хуб аст. Умедворам касе, ки ҳамин мушкилро дорад, ин посухро пайдо мекунад.


Чӣ тавр амалисозии радиуси ҷустуҷӯро бо истифодаи PostGIS - Systems Geographic Systems

Дар компютер, Ниҳоят ё Ҷамъоварии дарахти ҷустуҷӯӣ, сохтори додаҳо ва API мебошад, ки метавонад барои сохтани дарахтони гуногуни ҷустуҷӯ дар асоси диск истифода шавад. Ниҳоят ин як маҷмӯаи дарахти B + мебошад, ки инфрасохтори дарахтони ҷустуҷӯро дар як вақт ва барқароршавандаи баландии мутавозин бидуни ҳеҷ гуна пиндоштҳо дар бораи навъи маълумоти ҳифзшаванда ё дархостҳои хидматрасонанда таъмин мекунад. Ниҳоят метавонад барои ба осонӣ татбиқ кардани як қатор нишондиҳандаҳои маъруф, аз ҷумла дарахтони B +, R-дарахтҳо, hB-дарахтҳо, RD-дарахтҳо ва ғайра истифода шавад, инчунин ин имкон медиҳад, ки нишондиҳандаҳои махсус барои намудҳои нави маълумот таҳия карда шаванд. Онро мустақиман барои татбиқи дарахтони мувозинати ғайримуқаррарӣ, ба монанди дарахтони чоркунҷа ё дарахтони префикс (кӯшиш) истифода бурдан мумкин нест, гарчанде ки дарахтони префикс фишурдашударо дастгирӣ мекунанд, аз ҷумла фишурдани зиёновар. Ниҳоят метавонад барои ҳар як намуди маълумот истифода шавад, ки табиатан ба иерархияи суперсетҳо фармоиш дода шавад. Он на танҳо аз ҷиҳати дастгирии навъи маълумот ва тарҳбандии дарахт васеъ аст, балки ба нависандаи васеъ имкон медиҳад, ки ҳар гуна пурсишҳои интихобкардаи онҳоро дастгирӣ кунад.

Хулоса ё GIST метавонад ба:

Том Престон-Вернер он замон навро муаррифӣ кард Хулоса хусусият дар конфронси панк-роки Руби дар соли 2008. Хулоса бо консепсияи анъанавии оддии пастибин бо илова кардани назорати версия барои пораҳои код, форкиши осон ва рамзгузории SSL барои хамираҳои хусусӣ сохта мешавад. Азбаски ҳар як "мазмун" махзани Git-и худро дорад, порчаҳои рамзи сершумор метавонанд дар як хамира ҷойгир карда шаванд ва онҳоро бо истифода аз Git тела додан ва кашидан мумкин аст. Ғайр аз он, рамзи формаро ба шакли муаллиф ба муаллифи аввал баргардонидан мумкин аст, бинобар ин, рӯйхатҳо (пастаҳо) метавонанд ба мини-лоиҳаҳо бештар монанд шаванд.

Дар васеъ истифода бурда мешавад Ниҳоят татбиқ дар пойгоҳи додаҳои релятсионии PostgreSQL аст ва он инчунин дар Informix Universal Server татбиқ карда шудааст ва ҳамчун китобхонаи мустақил, libgist.

Гарчанде ки аслан барои посух додан ба дархостҳои интихоби мантиқӣ пешбинӣ шуда буд, Ниҳоят инчунин метавонад ҷустуҷӯи ҳамсояи наздиктарин ва шаклҳои гуногуни тахминии омориро дар маҷмӯи маълумотҳои калон дастгирӣ кунад.

Хулоса хатмкардаи Мактаби миёнаи техникии Касс дар Детройт мебошад. Дар вақти тоҷгузорӣ, ӯ майори хурд ва маркетинг дар Донишгоҳи Нортвуди Мидленд, Мичиган буд.

Дар моҳи январи соли 1779, Конгресси континенталӣ ӯро ҳамчун генерали бригадаи артиши континенталӣ таъин кард ва ӯ фармондеҳии бригадаи 2-юми Мэрилендро ба ӯҳда гирифт. Вай соли 1780 дар муҳорибаи Камден дар Каролинаи Ҷанубӣ якравона меҷангид. Дар як вақт пас аз зарбаи найза, қувваи ӯ панҷоҳ маҳбусро таъмин кард, аммо англисҳо таҳти сарварии лорд Корнуоллис ҷамъ омаданд ва Мэрилендҳо роҳ доданд. Хулоса гурехт ва пас аз як сол, ӯ дар таслим шудани Корнуоллис дар Йорктаун ҳузур дошт. (Гист (қатори қафо, тарафи рост) дар наққошии Ҷон Трумбул Таслим шудани Лорд Корнуоллис пайдо шудааст, ки дар ротундаи Капитолияи Иёлоти Муттаҳида дар Вашингтон, Колумбия овезон шудааст).

Ниҳоят намунаи васеъшавии нармафзор дар заминаи системаҳои пойгоҳи додаҳо мебошад: он имкон медиҳад, ки таҳаввулоти осон дар системаи пойгоҳи додаҳо индекси нави дарахтро дастгирӣ кунад. Он ба воситаи ба даст овардани инфрасохтори асосии системаи худ аз як API танг ноил мегардад, ки барои гирифтани ҷанбаҳои хоси татбиқи тарҳҳои гуногуни индекс кофист. Дар Ниҳоят рамзи инфрасохтор тарҳбандии саҳифаҳои индекс дар диск, алгоритмҳои ҷустуҷӯи индексҳо ва нест кардани индексҳо ва тафсилоти мураккаби муомилотро, ба монанди бастани сатҳи саҳифа барои ҳамзамони баланд ва сабти пешакӣ барои барқароркунии садама идора мекунад. Ин ба муаллифони индексҳои нави дарахт имкон медиҳад, ки диққати худро ба татбиқи хусусиятҳои навини навъи нави индекс & mdash, масалан, тарзи тавсифи зергурӯҳҳои маълумот барои ҷустуҷӯ ва mdash бидуни мутахассис шудан дар дохили системаи пойгоҳи додаҳо равона кунанд.

Роберт Хулоса (1 октябри 1917 & ndash 21 майи 1998) актёр ва коргардони кинои амрикоӣ буд.

Хулоса премераи ҷаҳонии Сӯҳбати Эдна Сент-Винсент Миллай дар нисфи шабро таҳия кард, ки онро Ворли Торн ва Сюзан Дэвис моҳи ноябри соли 1961 дар саҳна, дар театри Коронет дар Лос Анҷелес таҳия кардаанд. Бозӣ танҳо дар се "бегоҳии" театр мавҷуд буд, аз душанбе то чоршанбе, намоишнома аз ҷониби мунаққидон ва тамошобинон бо шавқ пазируфта шуд ва театри хурди 160 ҷой барои ҳар ҳафта дар тӯли шаш ҳафта пур шуд. Бо ин муваффақият, истеҳсолот ба хонаи калони шаҳрвандӣ кӯчид ва дар он ҷо зиёда аз чор моҳи дигар кор кард. Дар ҳайатҳо Ҷеймс Кобурн, Ҷек Албертсон, Эдуард Франц, Ҳал Инглистон, Сэнди Кенион, Фрэнк Декова ва Билл Бергер ширкат варзиданд. Баъд аз се сол, Хулоса як таҳияи дигари ин асарро дар Бродвей, дар театри Билли Роуз, дубора аз ҷониби Торн, дар ҳамроҳӣ бо Дэвис, бо баъзе аз ҳайати аввал таҳия кардааст. Бо вуҷуди ин, дар нақшҳои асосӣ Ҷеймс Кобурн ва Ҷек Албертсон набуданд. "Пьеса", як муколамаи драмавии идеяҳо, ки дар шаклҳои гуногуни шеърӣ оварда шудааст, дар Бродвей хуб кор накард ва дар тӯли ҳафта пӯшида шуд.

Хулоса аз 22 июни соли 1808 васиятномае таҳия кардааст, ки ғуломони ӯро озод карда, барои нигоҳубин ва таълим додани онҳо тибқи амалияи Англикан маблағ ҷудо мекунад. Қисми маблағгузорӣ бояд аз ҳисоби зироатҳои тамокуи ҷамъовардаи ғуломон буд. Вай гӯё соҳиби 274 буд, гарчанде ки кодиси баъдтар қайд кард, ки ин рақам ба таври назаррас афзудааст. Баъдтар вай ба васиятнома тағирот ворид кард, то аз иҷрокунандагонаш талаб карда нашуд, ки ғуломонро озод кунанд. Бо вуҷуди ин, ба назар мерасад, ки онҳо воқеан бисёри ғуломонро, эҳтимолан тақрибан 500 нафарро озод кардаанд, гарчанде ки баъзе ҳисобҳо ба 1000 мерасанд.

Сипас, ӯ дар мавсими 2010–11 бо Партизан Белград бозӣ карда, дар он ҷо қаҳрамонии Лигаи Баскетболи Сербия, Ҷоми Радивой Корач ва чемпионати Лигаи Адриатикро ба даст овард. Тобистони соли 2011 ӯ бо бошгоҳи Лигаи Туркия Фенербахче Улкер шартнома баст. Чанде пас аз он, эълон карда шуд, ки ӯ як намунае дошт, ки ҳангоми истифодаи дастаи Партизан барои истифодаи каннабис мусбат буд. 7 июли соли 2012, Фенербахче эълон кард Хулоса мавсими дигарро бо клуб бозӣ намекард.

Хулоса аз синни хурдӣ ятим монда, дар беморхонаи Маликаи Элизабет дар Бристоли Бритониё ба воя расидааст. Дар 1739, ӯ ба Алдерман Лионел Лайд ҳамчун хатнавис шогирд буд ва ба агенти худ деҳқони тамокуи Вирҷиния Ҷон Смит фиристода шуд. Вақте ки Смит дар 1747 вафот кард, Хулоса бо бевазани худ Соро (ё Марям) Масси издивоҷ кард ва дар натиҷа бо заминҳои калон ва ғуломон хеле бой шуд. Хулоса хосиятҳоро тавассути оилаҳои Смит ва Масси ба даст оварданд, аз ҷумла дӯкон дар Ганновер Таун, амволи Голд / Гоулд Хилл ва бисёр дигарон. Баъзе аз ин ба даст овардани сарват мавзӯи муҳокимаи судӣ шуданд, Rootes v. Gist. Гист, ки дар Лондон зиндагӣ мекунад, хулосаи ҳуқуқии Чарлз Йоркро дар бораи ҳуқуқҳои ӯ дар ин бора гирифтааст. Патрик Генри дар як нома аз рӯзи феврали соли 1770 (гумон меравад, ки ин аввалин номаи маъруфи ӯст) сабабҳои норозигии худро бо хулосаи Йорк баён кардааст.

GitHub инчунин хидматҳои дигарро амал мекунад: сайти сабки pastebin бо номи Хулоса ки барои ҷойгиркунии порчаҳои рамзӣ (GitHub proper барои баргузории лоиҳаҳои калонтар аст).

Хулоса моҳи феврали соли 2011 аз ҷониби BlackBerry ба даст оварда шудааст. Хулоса воситаест, ки ба корбарон кӯмак мекунад, ки ҳамаи алоқаҳояшонро дар як ҷо ташкил ва бинанд. Хизматрасонии Gist 15 сентябри соли 2012 баста шуд, то ширкат ба BlackBerry 10 тамаркуз кунад.

хулоса мавзӯи коғазе буд, ки чӣ гуна фарқияти моделсозиро дар байни онтологияҳо бартараф кардан мумкин аст Дар коғазе, ки методологияи OQuaRE барои арзёбии онтологияро тавсиф мекунад, хулоса воҳиди ченаки онтология дар арзёбии дастӣ нисбат ба 10 воҳиди дигари ченаки онтология баландтаринро ба даст овард ва дар баҳогузории автоматӣ аз миёна баландтар шуд. Муаллифон изҳор доштанд, ки "ин онтологияро ба осонӣ метавон санҷид ва тасдиқ кард, дониши онро самаранок дубора истифода бурд ва барои муҳити мухталифи муайян мутобиқ кард"

PostgreSQL Ниҳоят татбиқ дастгирии индексатсияро барои PostGIS (системаи иттилооти ҷуғрофӣ) ва системаи биоинформатикии BioPostgres таъмин менамояд.

Дар давоми 1753 Хулоса боз ба кишвари Огайо баргашт, ин дафъа Ҷорҷ Вашингтонро ҳамроҳӣ мекард. Роберт Динвиддие, губернатори Вирҷиния, Вашингтонро ба Форт Ле Буф фиристод, то ба фаронсавӣ паёме фиристад, то онҳо аз кишвари Огайоро тарк кунанд. (Фаронса дар мамлакати Огайо қалъаҳо месохтанд, то пешгирии мустамликаҳои Бритониё дар он ҷо онҳо номаи Динвиддиеро нодида гирифтанд.) Вашингтон гирифт (ҳоло лейтенант) Хулоса дар баробари роҳнамои ӯ. Онҳо бо роҳи Венанго тавассути Кишвари Огайо гаштанд, то ба қалъа расанд. Ҳангоми сафар, Хулоса ҷои худро дар таърих бо ду маротиба наҷот додани ҳаёти Вашингтони ҷавон ба даст овард: аввал, аз кӯшиши ҳамлаи як амрикоии бумии душман ва дуюм, бо кашидани Вашингтон аз дарёи яхбастаи Аллегений пас аз афтодани Вашингтон аз як сали муваққатӣ.

Ҷеймс Клоф Хулоса III (таваллуд 26 октябри соли 1986), баскетболбози касбии амрикоӣ, ки дар Crvena zvezda -и Лигаи ABA ва EuroLeague бозӣ мекунад. Дар 6ft 9in истода, ӯ ҳамчун пешбар ва маркази тӯби хурд бозӣ мекунад. Вай дар Адана, Туркия таваллуд шудааст, вай қабл аз дохил шудан ба Донишгоҳи Мэриленд барои бозии баскетболи коллеҷ барои Террапинс, аз соли 2004 то 2008, барои хонуми маслиҳатгари хуб дар мактаби миёна баскетбол бозӣ кардааст. Хулоса ба туфайли қобилияти дифоъӣ ва дунбҳо, гулгаштҳо ва варзиши худ яке аз беҳтарин марказҳои пешрафтаи қудрат дар Аврупо маҳсуб мешавад.

Дар 1757, Хулоса ба капитан рутба гирифт ва масъулияти 200 чероке, ки дар Вирҷиния зиндагӣ мекард, ба ӯҳда гирифта шуд. Вай барои роҳбарӣ кардани ин халқҳои ватанӣ ҳамчун як нерӯи ёрирасон ҳангоми экспедитсияи муваффақонаи Форбс дар соли 1758 ба ҳисоб мерафт. Дар соли 1760, Хулоса ҳамроҳи Даниэл Бун ва дигар шикорчиён ба сайри Абингдони иёлоти Вирҷиния, ки он вақт Вулф Ҳилл ном дошт. Пас аз он ҳарду тақсим шуданд, бо Бун ба Лонг Айленд ва Хулоса ба Камберленд Гап сафар кардан. Гуфта мешуд, ки вай Секвояро дар солҳои 1760 ё 1761 падруд гуфтааст, аммо ин ба гумон аст, ки ҷанги Англо-Черокӣ авҷ гирифтааст ва Хулоса дар полки мустамликавии Вирҷинияи Адам Стивен алайҳи черокиён хидмат мекард. Ин воҳид то сулҳи байни ду тараф то Лонг Айленд пеш рафт.


Омор

Умумӣ

Шумораи саҳмгузорони EPEL: 140

Мо 3 саҳмгузори навро истиқбол мекунем: drago01 rjones varekova

ЭПЕЛ 5

Шумораи бастаҳои манбаъ: 738

Шумораи бастаҳои дуӣ: 1435

26 бастаи нав мавҷуд аст:

  • боди | Чаҳорчӯби модулӣ, ки ба нашри навсозиҳои нармафзор мусоидат мекунад
  • cdpr | Таҳлилгари протоколи Cisco Discovery
  • Django | Чаҳорчӯби вебсайти Python дар сатҳи баланд
  • функсия | API танзимот, назорат ва идоракунии дурдаст
  • gdl | Забони маълумотҳои GNU
  • гсл | Китобхонаи илмии GNU барои таҳлили ададӣ
  • гсм | Китобхонаҳои муштарак барои GSM компрессории нутқ
  • libggz | Китобхона барои бозиҳои мизоҷ-сервер
  • либофа | Китобхонаи меъмории Fingerprint -ро кушоед
  • libpri | Татбиқи сатҳи ибтидоии ISDN
  • perl-Class-Singleton | Синф :: модули Singleton Perl
  • perl-Devel-Symdump | Модули Perl барои тафтиши ҷадвали рамзи Perl
  • perl-HTML-Tree | Модулҳои коркарди дарахти HTML барои Perl
  • perl-IO-Ҳама | IO :: Ҳама модули Perl
  • perl-LockFile-Simple | Схемаи оддии бастани файл
  • perl-Text-Reform | Печондани дастӣ ва тағир додани матн
  • перл-Тк | PerK ToolKit интерфейси графикии корбар
  • постгис | Тавсеаи системаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ ба PostgreSQL
  • ревизор | Интерфейси графикии Fedora "Spin"
  • ёқут-лдап | Китобхонаҳои Ruby LDAP
  • spandsp | Китобхонаи DSP барои телефония
  • tre | Китобхонаи regexp мувофиқи POSIX бо мувофиқати тақрибӣ
  • сипар | Барномаҳои InstallShield -ро дар компютери ҷайб насб кунед
  • wordpress | Нармафзори блогнависии WordPress
  • wv2 | Китобхонае, ки ба файлҳои Microsoft® Word дастрасӣ медиҳад
  • zaptel | Асбобҳо ва китобхонаҳо барои истифода / танзим / мониторинги интерфейсҳои телефонии Zapata

ЭПЕЛ 4

Шумораи бастаҳои манбаъ: 442

Шумораи бастаҳои дуӣ: 890

  • cdpr | Таҳлилгари протоколи Cisco Discovery Protocol
  • функсия | API танзимот, назорат ва идоракунии дурдаст
  • perl-LockFile-Simple | Схемаи оддии бастани файл
  • перл-Тк | Интерфейси корбарии графикии Perl ToolKit
  • python-configobj | Хондан, навиштан ва тасдиқи файлро танзим кунед
  • ёқут-лдап | Китобхонаҳои Ruby LDAP
  • сипар | Барномаҳои InstallShield -ро дар компютери ҷайб насб кунед
  • wv2 | Китобхонае, ки ба файлҳои Microsoft® Word дастрасӣ медиҳад

2021 Red Hat, Inc. ва дигарон. Ҳамаи ҳуқуқ маҳфуз аст. Барои шарҳҳо ва саволҳо лутфан бо мо тамос гиред.

Лоиҳаи Федора аз ҷониби ҷомеа нигоҳдорӣ ва идора карда мешавад ва аз ҷониби Red Hat сарпарастӣ карда мешавад. Ин сайти нигоҳдории ҷомеа аст. Red Hat барои мундариҷа масъул нест.


Чӣ тавр амалисозии радиуси ҷустуҷӯро бо истифодаи PostGIS - Systems Geographic Systems

Калонсолони калонсол бештар ба онҳо такя мекунанд асосӣ ҷустуҷӯ. Як қатор тадқиқотҳо нишон медиҳанд, ки истифодаи стереотипҳо ё дониши умумӣ барои ба ёд овардани ҳодиса нисбат ба дигар намудҳои маълумоти ёдбуд камтар маърифатнок аст ва аз ин рӯ метавонад фаъолияти камтар инъикосшавандаро талаб кунад. Ин гузариш ба сӯи асосӣ равандҳо метавонанд ҳамчун ҷуброн барои коҳиши синну сол дар хотираи лафзӣ рух диҳанд.

Дар асоси Gist монандӣ, рамзгузории қавии иттилооти маъноӣ ба ҷои рамзгузории фарқкунанда, сабаби дигари эътирофи бардурӯғ мебошад. Ҳангоми омӯзиши рӯйхати калимаҳои сершумори ба ҳам алоқаманд, дараҷаи баланди маъноӣ байни ҷузъҳои хотира ба назар мерасад. Нотавонӣ нигоҳ доштани ҳар як мафҳумҳо аз якдигар ҷудогона ва фарқ кардани онҳоро дар хотир доштани ҷузъиёти мушаххасро мушкил месозад ва баъдан боиси он мешавад, ки одамон дар посух ба тафсилоти мушаххас на дар тафсилоти мушаххас посух медиҳанд. Одамон метавонанд як идеяи муташаккилона дар бораи маънои ҷиддӣ дошта бошанд ва ҳар чизе, ки аз ҷиҳати маъноӣ ба ин ғоя монанд бошад, метавонад бардурӯғ шинохта шавад. Дар асоси Gist шабоҳат инчунин дар ҳолатҳое ба амал омадааст, ки дар он ҷавобҳои номаълуми ассотсиативӣ манбаи номатлуби тақсимот мебошанд. Хатои шинохти бардурӯғ инчунин ҳангоми ошкор шудани фишори вақт ҳангоми қабули қарори эътироф маълум мешавад. Равандҳое, ки барои дарёфти манбае дар заминаи шинохтан кор мекунанд, барои иҷро кардан вақт талаб мекунад, дар натиҷаи набудани вақт, хатогиҳои шинохти бардурӯғ бештар рух медиҳанд.

Мисли дигар одамон, клиникҳо эвристикаи маърифатиро истифода мебаранд ва ба хатогиҳои мунтазам дучор меоянд, ки ба қарорҳо дар ҳаёти ҳаррӯза таъсир мерасонанд. Тадқиқотҳо нишон доданд, ки беморон ва табибони онҳо дар фаҳмидани як қатор мафҳумҳои ададӣ, хусусан хавфҳо ва эҳтимолият душворӣ мекашанд ва ин аксар вақт баъзе мушкилотро бо ҳисоб ва дониши математикӣ дар назар дорад. Масалан, табибон ва беморон ҳам душвории зиёдеро дарки эҳтимолияти хатари генетикии муайян нишон медиҳанд ва сарфи назар аз фарқиятҳои фаровони дониши тиббӣ, ба хатогиҳои якхела дучор меомаданд. Гарчанде ки назарияи анъанавии равандҳои дугона одатан пешгӯӣ мекунад, ки қарорҳои бо роҳи ҳиссиёт қабулшуда бартарӣ доранд, ФТТ баръакс чунин мешуморад: коркарди беихтиёр мураккабтар аст ва қобилияти қабули қарорҳои беҳтарро дорад ва афзоиши таҷриба бо такя ба intuitive ҳамроҳӣ мешавад , асосӣ мулоҳизакорӣ, на мулоҳизаҳои ҳарфӣ, ҳарфӣ. ФТТ пешбинӣ мекунад, ки танҳо омӯзонидани одамон бо омор дар бораи омилҳои хавф метавонад ба пешгирии он халал расонад. Масалан, бинобар паст паҳн шудани ВНМО ё саратон, одамон одатан хавфҳои худро аз будаш зиёд нишон медиҳанд ва дар натиҷа, дахолатҳое, ки шумораи воқеиро таъкид мекунанд, метавонанд одамонро ба муқобили коҳиш додани хатар ба сӯи худхоҳӣ баранд. Вақте ки занон мефаҳманд, ки хавфҳои воқеии онҳо барои саратони сина нисбат ба оне, ки онҳо гумон мекарданд, камтаранд, онҳо барои санҷиш бо суръати камтар бармегарданд. Инчунин, баъзе тадбирҳо барои пешгирӣ кардани истеъмоли нашъамандии наврас бо пешниҳоди хатарҳо нишон дода шуданд, ки бесамаранд ё ҳатто метавонанд натиҷаи бад диҳанд.

Хатогиҳои дарки эҳтимолият инчунин бо пешгӯиҳои назарияи муносибатҳои зиддунақизи байни дарки хавф ва рафтори хатарнок алоқаманданд. Махсусан, тасдиқи принсипҳои дақиқи хавфи объективӣ воқеан бо зиёд кардани хавф алоқаманд аст, дар ҳоле ки тадбирҳое, ки ҷаҳонро арзёбӣ мекунанд, асосӣ қарорҳои хавф таъсири муҳофизатӣ доштанд (бо пешгӯиҳои дигари FTT дар соҳаи қабули қарорҳои тиббӣ). Азбаски коркарди моҳиятан пас аз коркарди лафзӣ дар синну соли одамон рушд мекунад, ин бозёфтҳо ба афзоиши таваккал дар давраи наврасӣ тавзеҳ медиҳанд.

Дар татбиқи назарияи номуайян ба қабули қарорҳои хатарнок, Рейна ва ҳамкорони ӯ тасмимгирии "оқилона" -ро фарқ мекунанд, ки таҳлили барқасдонаи мубодилаҳои байни хатарҳо ва фоидаҳо ва аксуламалҳои ғайриэлиберативиро дар бар мегирад, ки дар онҳо мазмуни вазъ амалиётро ишора мекунад. Вақте ки ҷавонон дар наврасон ва ҷавонон ба камол мерасанд, онҳо бештар ба intuitive такя мекунанд асосӣ ҷавоб додан ва эҳтимолияти камтар ба баррасии оқилонаи хавфҳо. Райна бо он ақида розӣ нест, ки наврасон хавфҳоро камарзиш медонанд ва ҳисси дахлнопазирӣ доранд. Баръакс, ин тамоюли посухи интуитивӣ ба нишонаҳои контексталӣ ва ҳавасмандии онҳо барои ҳадди аксар лаззати фаврӣ мебошад, ки наврасонро ба рафтори хатарнок дар робита бо фаъолияти ҷинсӣ, рондани беэҳтиётона, тамокукашӣ, истеъмоли маводи мухаддир ва машрубот ва амсоли инҳо водор мекунад.

Дар компютер, GiST ё Generalized Tree Search, ин сохтори додаҳо ва API мебошад, ки метавонад барои сохтани дарахтони гуногуни ҷустуҷӯ дар асоси диск истифода шавад. GiST ин маҷмӯаи дарахти B + мебошад, ки инфрасохтори дарахтони ҷустуҷӯро дар як замон ва барқароршавандаи баландии мутавозин бидуни ҳеҷ гуна пиндоштҳо дар бораи навъи маълумоти ҳифзшаванда ва ё пурсишҳои хидматрасонанда таъмин мекунад. GiST метавонад барои ба осонӣ татбиқ кардани як қатор нишондиҳандаҳои маъруф, аз ҷумла дарахтони B +, R-дарахтҳо, hB-дарахтҳо, RD-дарахтҳо ва ғайра истифода шавад, инчунин ин имкон медиҳад, ки нишондиҳандаҳои махсус барои намудҳои нави маълумот таҳия карда шаванд. Онро мустақиман барои татбиқи дарахтони мувозинати ғайримуқаррарӣ, ба монанди дарахтони чоркунҷа ё дарахтони префикс (кӯшиш) истифода бурдан мумкин нест, гарчанде ки ба монанди дарахтони префикс фишурдагӣ, аз ҷумла фишурдани зиёноварро дастгирӣ мекунад. GiST метавонад барои ҳар як намуди маълумот истифода шавад, ки табиатан ба иерархияи суперсетҳо фармоиш дода шавад. Он на танҳо аз ҷиҳати дастгирии навъи маълумот ва тарҳбандии дарахт васеъ аст, балки ба нависандаи васеъ имкон медиҳад, ки ҳама гуна пурсишҳои интихобкардаи онҳоро дастгирӣ кунад.

Татбиқи васеътари GiST дар пойгоҳи додаҳои релятсионии PostgreSQL мебошад, ки он инчунин дар Informix Universal Server татбиқ карда шудааст ва ҳамчун китобхонаи мустақил, libgist.

Том Престон-Вернер хусусияти онвақтаи нави Gist-ро дар конфронси панк-роки Руби дар соли 2008 муаррифӣ кард. Gist ба консепсияи анъанавии оддии пастибин тавассути илова кардани назорати версия барои пораҳои рамз, форка осон ва рамзгузории SSL барои хамираҳои хусусӣ такя мекунад. Азбаски ҳар як "мазмун" махзани Git-и худро дорад, порчаҳои рамзи сершумор метавонанд дар як хамира ҷойгир карда шаванд ва онҳоро бо истифода аз Git тела додан ва кашидан мумкин аст. Ғайр аз он, рамзи форакшударо ба шакли муаллиф ба муаллифи аслӣ баргардонидан мумкин аст, бинобар ин, хулосаҳо (пастаҳо) метавонанд ба мини-лоиҳаҳо бештар монанд шаванд.

Gist ё GIST метавонад ба:

GiST намунаи васеъшавии нармафзор дар заминаи системаҳои пойгоҳи додаҳо мебошад: он имкон медиҳад, ки эволютсияи осон дар системаи пойгоҳи додаҳо индекси нави дарахтро дастгирӣ кунад. Он ба воситаи ба даст овардани инфрасохтори асосии системаи худ аз як API танг ноил мегардад, ки барои гирифтани ҷанбаҳои хоси татбиқи тарҳҳои гуногуни индекс кофист. Рамзи инфрасохтори GiST тарҳбандии саҳифаҳои индекс дар диск, алгоритмҳои ҷустуҷӯи индексҳо ва нест кардани индексҳо ва тафсилоти мураккаби муомилотро, ба монанди бастани сатҳи саҳифа барои ҳамзамони баланд ва сабти пешакӣ барои барқароркунии садама идора мекунад. Ин ба муаллифони индексҳои нави дарахт имкон медиҳад, ки диққати худро ба татбиқи хусусиятҳои навини навъи нави индекс & mdash, масалан, тарзи тавсифи зергурӯҳҳои маълумот барои ҷустуҷӯ ва mdash бидуни мутахассис шудан дар дохили системаи пойгоҳи додаҳо равона кунанд.

gist мавзӯи як коғаз буд, ки чӣ гуна фарқияти моделсозии байни онтологияҳоро дарбар мегирад Дар як коғаз, ки методологияи OQuaRE оид ба арзёбии онтологияро тавсиф мекунад, воҳиди асосии ченаки онтология дар арзёбии дастӣ нисбат ба 10 воҳиди дигари онтологияи баландтарин нишон дод ва дар боло нишон дод миёна дар баҳодиҳии автоматӣ. Муаллифон изҳор доштанд, ки "ин онтологияро ба осонӣ метавон санҷид ва тасдиқ кард, дониши онро самаранок дубора истифода бурд ва барои муҳити мухталифи муайян мутобиқ кард"

Татбиқи PostgreSQL GiST дастгирии индексатсияро барои PostGIS (системаи иттилооти ҷуғрофӣ) ва системаи биоинформатикии BioPostgres таъмин менамояд.

GitHub инчунин хидматҳои дигарро амал мекунад: сайти сабки pastebin бо номи Gist, ки барои ҷойгиркунии пораҳои рамзҳо (GitHub proper барои баргузории лоиҳаҳои калонтар аст).

Gist моҳи феврали соли 2011 аз ҷониби BlackBerry ба даст оварда шудааст. Gist ин василаест, ки ба корбарон кӯмак мекунад, ки ҳамаи алоқаҳояшонро дар як ҷо ташкил ва дидан кунанд. Хизматрасонии Gist 15 сентябри соли 2012 баста шуд, то ширкат ба BlackBerry 10 тамаркуз кунад.

Гарчанде ки аслан барои посухгӯӣ ба дархостҳои интихоби булӣ пешбинӣ шуда буд, GiST инчунин метавонад ҷустуҷӯи ҳамсояи наздиктарин ва шаклҳои гуногуни наздикшавии омориро дар маҷмӯи маълумотҳои калон дастгирӣ кунад.

Равиши PhBL омӯзишро мутобиқи омӯзиши пурсиш, омӯзиши проблемавӣ ва омӯзиши лоиҳа ва портфолио дар таълими расмӣ ва инчунин дар ҷои кор дастгирӣ мекунад. Он аз омӯзиш ва ташаккули фаҳмиши падида тавассути пурсиш оғоз меёбад. Пас усули омӯзиши проблемавӣ метавонад барои кашфи посухҳо ва таҳияи хулосаҳо дар бораи мавзӯъ истифода шавад.

Истилоҳи "тибби далелнок", тавре ки ҳоло истифода мешавад, ду шохаи асосӣ дорад. Аз ҷиҳати хронологӣ, якум ин исрор оид ба арзёбии возеҳи далелҳои самаранокӣ ҳангоми баровардани дастурҳои амалияи клиникӣ ва дигар сиёсатҳои сатҳи аҳолӣ мебошад. Дуюм, ҷорӣ намудани усулҳои эпидемиологӣ дар таълими тиббӣ ва қабули қарорҳои сатҳи инфиродӣ.

Нарх бояд дар доираи фоидаҳое назорат карда шавад, ки як корхона барои муштарии худ фароҳам меорад ва ҳамзамон бо назардошти нархе, ки рақибонашон талаб мекунанд. Ҳамин тариқ, нархҳо бояд мутобиқи арзише муқаррар карда шаванд, ки корхона барои муштарии худ таъмин мекунад. Барои баланд бардоштани даромаднокии маҳсулоти аз ҷониби тиҷорат фурӯхташуда, корхона бояд фоидаи маҳсулотеро, ки онҳо ба мизоҷони худ пешниҳод мекунанд, чен карда, меъёрҳои қарори хариди муштариёнро (суръати расонидан, роҳатӣ ё эътимоднокӣ ва ғ.) Таҳқиқ кунад. ва инчунин арзиши манфиатҳои ба муштарӣ додашударо муайян кунанд.

Гист хатмкунандаи мактаби миёнаи техникии Касс дар Детройт мебошад. Дар вақти тоҷгузорӣ, ӯ майори хурд ва маркетинг дар Донишгоҳи Нортвуди Мидленд, Мичиган буд.


Ахбори ҳафтаи Debian - 4 июли соли 2006

Хуш омадед ба шумораи 27-уми имсолаи DWN, номаи ҳарҳафтаинаи ҷомеаи Дебиан. Андреас Барт эълон кард, ки ба дастаи озодкунандагон боз чор ёвари дигар илова карда шуданд. Овозаҳо барои оғози бандари Debian ба системаи амалии ба наздикӣ озодшудаи Minix 3 мавҷуданд. Стив Кемп қайд кард, ки ба наздикӣ узви комилҳуқуқи дастаи амният шудааст, ки ҳоло аз чор узви комил иборат аст.

Гузариши сиёсати Python. Рафаэл Хертсог хабар дод, ки инфрасохтор барои гузариши сиёсати Python мавҷуд аст. Дастур шарҳи муфассалро дар бораи навсозии бастаҳои мавҷудаи Python дар бар мегирад. Тақрибан 60% модулҳои Python аллакай навсозӣ шудаанд ва танҳо тақрибан 100 баста боқӣ мондааст.

Сайёраи Испания Дебиан. Дэвид Морено Гарза эълон кард, ки дар сайти planeta.debian.net як варианти испании агрегатори машҳури хӯрдани Planet Debian таъсис дода шудааст, ки айни замон 10 нафарро дар бар мегирад. Бисёр одамоне, ки дар бораи Debian ба испанӣ менависанд, хуш омадед ба он ҷо илова карда шаванд.

Панҷсолаи DWN. Мартин 'Ҷой' Шулзе дар панҷ соли охир ҳафтаномаи Debian News-ро таҳрир мекунад. DWN нашри ҳарҳафтаинаи онлайн аст, ки дар бораи он чӣ мегузарад, дар ҷомеаи Дебиан маълумот медиҳад ва бори аввал соли 1999 аз ҷониби Ҷой Ҳесс нашр шудааст. Ташаккури зиёд ба ҳамаи саҳмгузорон ва муҳаррирони ҳафтсолаи охир. Агар шумо хоҳед, ки кӯмак кунед, лутфан саҳифаи саҳмгузорро хонед ва ба ҷаҳида дароед!

Интихоби баста барои Debian Live. Даниэл Бауманн барои интихоби тасвирҳои бастаи се тасвири CD-и Debian Live пешниҳодҳо пурсид, то ба талаботи корбар беҳтарин мувофиқат кунанд. Тасвири хурд танҳо бастаҳои афзалиятноки стандартӣ ва се калонтарашон яке аз муҳити маъмули мизи корӣ мебошанд: GNOME, KDE, XFCE.

Навсозии роҳбари лоиҳа. Стив МакИнтайр хабар дод, ки ба наздикӣ навсозии нави устувор дар назар аст, ки бори аввал debian-installer-и навсозишударо дар бар мегирад. Вай изҳор дошт, ки etch ҳанӯз то охири соли равон ҳадаф дорад ва кӯмак пурсад. Вай инчунин гузоришеро дар бораи сафари Дэвид Морено Гарза ба Куба эълон кард.

Debian Flash Group. Пол Виз дар бораи таъсиси гурӯҳи флеши Debian, ки ҳадафи он дастгирии ҷомеаи флеши ройгонро эълон кардааст. Барои бастаҳои Debian лоиҳаи pkg-flash дар Alioth оғоз ёфт. Сарпарастони бастаҳои марбут ба флеш даъват карда мешаванд, ки дар ин иштирок кунанд ва бастаҳои худро илова кунанд.

Скриптҳои LSB ва хатҳои зиёди натиҷавӣ. Мартин Крафф ҳайрон шуд, ки чӣ гуна скрипти init-ро татбиқ кунад, ки LSB-ро мутобиқ мекунад ва инчунин якчанд зерхатро истеҳсол мекунад. Даниэл Якобовитз пешниҳод кард, ки ба ҷои он хатҳои комилан мустақил эҷод карда шавад.

Навсозии амният. Шумо машқро медонед. Лутфан боварӣ ҳосил кунед, ки агар шумо ягонтои ин бастаҳоро насб карда бошед, системаҳои худро навсозӣ мекунед.

Бастаҳои нав ё назаррас. Маҷмӯаҳои зерин ба наздикӣ ба бойгонии ноустувори Debian илова карда шуданд ё дорои навсозиҳои муҳим мебошанд.

    & mdash утилитаи Perl барои тавлиди ChangeLogs ё ҳисоботи HTML CVS. & mdash GTK + дар асоси RSS агрегатори видео. & mdash Ҳамоҳангсозии пайдарпаии сершумор дар асоси сегмент. & mdash муштарӣ Ҷаббер барои Emacsen. & mdash Ҳамоҳангсозии пайдарпаии глобалӣ ва прогрессивӣ. & mdash Муҳити таҳрири манбаъ барои KDE. & mdash скрипти Perl барои коркарди LaTeX шумораи дурусти маротиба. & mdash Барнома барои тасдиқи ҷараёни аудиои MPEG. & mdash бозии маргбори шабакаи 3D. & mdash Барномаҳои мубориза бо рақамҳо аз сатри фармон. & mdash Open System Request System Version Version 2. & mdash объектҳои ҷуғрофӣ барои PostgreSQL дастгирӣ мекунанд. & mdash Ҳамоҳангсозии пайдарпайи сершумор дар асоси МУВОФИҚАТ. & mdash воситаи фарогирии код барои Ruby. & mdash Менеҷери фазои свопи динамикӣ. & mdash TeX Live: Интихоби муносиби бастаҳои TeX зинда. & mdash Chul's Challenge Game Engine Emulation. & mdash утилитаи хурд, ки бекористии корбарро дар X. чоп мекунад ва муштарии GTK ба пойгоҳи додаҳои WOTA.

Бастаҳои ятим 1 бастаи мазкур ин ҳафта ятим монд ва талабкунандаи навро талаб мекунад. Ин дар маҷмӯъ 315 бастаи ятимро ташкил медиҳад. Ташаккури зиёд ба пешвоёни қаблӣ, ки дар ҷомеаи нармафзори ройгон саҳм гузоштаанд. Лутфан барои рӯйхати пурра саҳифаҳои WNPP-ро бубинед ва лутфан ба гузориши хатогиҳо ёддошт илова кунед ва онро ба ITA нависед: агар шумо нақшаи азхуд карданиеро дошта бошед. Барои фаҳмидани он, ки кадом бастаҳои ятим дар системаи шумо насб карда шудаанд, барномаи wnpp-огоҳӣ аз дастнависҳо муфид буда метавонад.

Бастаҳои хориҷшуда Дар давоми ҳафтаи гузашта 3 баста аз бойгонии Debian хориҷ карда шуд:

  • gandalf & mdash C китобхона барои коркарди тасвир ва диди компютер
    Хатогӣ # 263047: Дархости QA, кӯҳна, истифоданашуда, номаълум, rc buggy
  • intuitively & mdash Муайянкунии худкори IP барои ноутбукҳо
    Хатои # 304169: Дархости нигоҳдоранда, кӯҳна, алтернативаҳо мавҷуданд
  • bcm43xx & mdash Broadcom 43xx модули драйверҳои бесими LAN барои Linux 2.6.15-1-amd64
    Хатои # 374990: Дархости нигоҳдоранда, ки дар ядрои 2.6.16 дастгирӣ карда намешавад, ҷойгузин бо 2.6.17

Мехоҳед хондани DWN-ро идома диҳед? Лутфан ба мо дар эҷоди ин нома кумак кунед. Мо ҳанӯз ҳам ба нависандагони ихтиёрие ниёз дорем, ки ҷомеаи Дебианро тамошо кунанд ва дар бораи рӯйдодҳо гузориш диҳанд. Лутфан ба саҳифаи саҳмгузорон нигаред, то чӣ гуна кӯмак расонед. Мо бесаброна интизори гирифтани почтаи электронии шумо бо [email protected] мебошем.

Барои гирифтани ин нома ҳар ҳафта дар паёмдони худ, ба рӯйхати почтаи электронии debian-news обуна шавед.


K Ҳамсояҳои наздиктарин

Дархост барои & # 8220чӣ ба ин нуқта наздик аст& # 8221 як ниёзи хеле маъмул бо маҷмӯи маълумотҳои фазоӣ аст ва махсусан дар барномаи вебсафҳрии аксбардори семоҳаи мо муфид хоҳад буд. Бигзор корбар ё суроғае нависад (он гоҳ геокод карда шавад), ё нуқтаи худсарона дар харита интихоб кунад ва пас бигӯед, ки наздиктарин 15 расм ба он нуқта. Дархост барои иҷрои ин кор танҳо як & # 8220ҳуҷҷат лозим аст масофа-аз ин нуқта банди K & # 8221 -ро маҳдуд кунед. Аммо афсӯс, муайян кардани масофаи байни ҷуфтҳои координатҳои замин он қадар содда нест & # 8230

Lat / Long нисбат ба таносуби ҷанба ва масофаҳои бузурги даврӣ

Як чизи мушоҳидакор метавонад мушоҳида кунад, ки дараҷаи шарқ / ғарб (-180º & lt- & gt + 180º: 360º ҳамагӣ) нисбат ба шимол / ҷануб ду баробар зиёд аст (-90º & lt- & gt + 90º: 180º дар маҷмӯъ). Ин маънои онро дорад, ки мо як навъ мураббаъ нестем таносуби ҷанбаҳо & # 8212 ҳатто ба истиснои он, ки мо координатҳои дараҷаи номгузории нуқтаҳоро дар кура гирифтаем. Агар мо бо координатҳои сирф картезианӣ сарукор дошта бошем, як воҳиди шимол / ҷануб ба ду воҳиди шарқ / ғарб баробар аст ва # ҳардуи онҳо маҳз 1/90 қисми диапазон мебошанд. Аз ин рӯ як қуттии воқеии мураббаъ (боз, дар айни замон ҳамчун картинаи тафсирӣ ва координатаҳои дараҷа тафсир намекунад) would need to be twice as wide as it is tall in order to be actually “square.” A box that reads “square” actually casts a rectangle over this most-simple projection: '(0,0), (1, 1)'::box covers twice the latitudinal range as it does longitudinally (aka “is twice as tall as it is wide“). You could, if you wish, correct for this by casting for a pre-adjusted rectangle by dividing the width in half: '(0,0), (.5, 1)'::box .

Likewise, to cast a “true circle” over this warped projection, you’d need to actually cast a pre-adjusted ellipse. Unfortunately, here’s an area where vanilla PostgreSQL types for bull-headed non-PostGIS geographic database applications falls short: there’s no ellipse type!

To make matters worse, once you begin to consider additional literal real world factors like:

    The number of miles (or meters, or whatever linear measurement) in a degree longitude depends on what latitude you’re at, even with a purely spherical earth model. If you’re a hair’s breadth north of the south pole, walking a degree west is trivial (well, by trivial, I mean 100 meters in any direction is a real slog, very different from a walk in the park), but at the equator, traveling 1 degree due west means walking 69 miles (again, assuming the earth is truly spherical, with a radius of

… then you realize that it isn’t quite so simple to ask for “all geocodes in database within some number of linear miles from this arbitrary geocode” if you want to be accurate.

PostgreSQL bundled extension earthdistance models factor 1’s spherical earth by implementing functions and operators for determining the great cicle distance (distance along the surface, instead of a straight line tunneling through the interior) between points on the surface of the earth for two different datatypes: the one we’ve been using up to now, point , interpreting the point’s X and Y as two-dimensional degrees longitude and latitude on the surface of a purely spherical earth, and a new datatype / representation provided by a separate bundled extension, cube . The earthdistance cube representation projects points on a purely spherical earth as three dimensional points in space centered at the middle of a perfectly spherical (and not spinning) earth. In the cube representation, a single 3-d point would either be in space, on the surface of the earth, or in the interior of the planet. The module provides a domain over cube , earth , which constraints a cube to be a 3-space point generally near the surface of the earth, as measured in whatever units the function named earth() returns. The module’s default implementation of the earth() function returns 6,378,168 (meters). If you would prefer to work in miles instead, you may just redefine this function to to return miles, as in:

We’ll leave things be here, however, and just make use of the default implementation returning approximately six million meters.

Ignoring all this talk about cube and so forth to start with, let’s try the one operator the extension provides for ‘great circle distance in miles between two points, point [email protected]> point , described at the very bottom of the earthdistance extension’s documentation. This operator looks similar to the built-in point <-> point operator returning the Euclidean distance (you know, Pythagoras’s theorem and whatnot), but accounts for the spherical nature of the point coordinates, the “aspect ratio” disparity between longitude and latitude values, and for also traveling along the curvature of a sphere instead of a straight line through the earth. The original operator we played with, point <-> point , is only accurate for Cartesian coordinates on a flat plane or for certain freethinkers.

Let’s compare the results of asking for the closest pictures near a spot in Kansas. First, using the wrong operator, assuming a flat plane and Cartesian coordinates …

And now the results when using the more accurate great circle distance operator, first installing both earthdistance and its dependency, cube :

Interesting! The difference in distance measurement algorithms produces different results against this random test data! Images 598209 and 515449 are the closest under either metric, but the ordering of the remainders vary according to the metric used. Again, the great-circle metric as performed by [email protected]> is “better” and more accurate here.

Дар арзишҳо for the distance operators certainly look different. In the first example, since our points are in decimal degrees graticule, the distance between points are also in graticule units, but in arbitrary (and unspecified by this query) directions. The second example gives us statute miles at least, a much more meaningful value. KNN queries often don’t care about the actual distance between neighbors, just who the neighbors are, but seeing the values is informative in this case.

Let’s see the plans, however …

Awesome. The SP -GiST index we created previously has our back here.

What about the performance of the more accurate query?

Whaaaat? No fancy index support?? Well, given that the point [email protected]> point operator did not even exist in our database when we created index image_geocode_point_idx, we ought not be too surprised. Perhaps all that talk about cube in earthdistance has some merit? Especially the part reading “… In addition, a cube GiST index can be used to find nearest neighbors using the metric operators <->, <#>, and <=> in ORDER BY clauses. For example, the nearest neighbor of the 3-D point (0.5, 0.5, 0.5) could be found efficiently with …

So — let’s try with a second index, a functional one cross-converting our stored points in latitude and longitude to cube / earth points in 3-space, then KNN querying using the cube <-> cube operator in the order by clause. Function ll_to_earth(longitude float, latitude float) converts lat/long to an earth aka cube point in 3-space. Sigh, ll_to_earth wants its parameters in latitude, longitude order, so invert our lovely (X, Y) pairs as we decompose …

Now let’s try an equivalent KNN query, but this time given the distance from converting our Kansas lat/long to an earth / cube (and passing lat, long in the right order both invocations):

Excellent, it matches the expected results as determined by fancy-pants operator point [email protected]> point . What about the plan?

Booyah! Same order of magnitude as using the (wrong) Euclidean distance comparison! Our downside is that we’ve now got two different indices to store and update, plus a very different query style for KNN than we have for our bounding-box query. For these 1M rows, the indexes weigh …

Not too bad overall for 1M geocodes, but the table size itself is only 73MB , so we’ve tripled our storage costs. Your level of distaste for a pair of indices over two rather different representations of geocodes may vary, but:

  1. We will be using the geocodes of our images in lat/long form when we display. Keeping them immediately available is paramount.
  2. We have a major use case of displaying all image points which fall inside a reasonably-zoomed map window. Said map window will be in terms of a lat/long box, so being able to query using the box coordinates is simplest and fastest against the SP -GiST index atop those 2D points.
  3. Our other use case, determining an accurate-enough ordering of the actual pictures nearest to an arbitrary point requires a better, spherical, model of the earth for a better value of accurate-enough .

Let’s examine the difference between the simple Cartesian distance versus the great circle distance for a larger number of points to see where things start to break down in my sample dataset. The windowing function rank() , invoked with . over (order by . ) , is handy for showing the position number of this particular row against its peers when the peers are ordered by some sort of ordering.

Through some trial and error, here’s a spelling letting us compare the closest 30 by-way-of-great-circle versus where those points would have ranked if using the Cartesian distance, while also being fast (< 2ms). I used CTEs to separate out each separate plannable-by- KNN -search path for each different KNN -supporting index, then join the together by picture id to cross-compare. The limits within both the OVER and LIMIT clauses happened to give me complete data projected here. Your random dataset may require different values.

You can see that as the great circle distance grows, said point’s as-ordered-by flat-earth degree distance position has more and more errors. The largest observed in this sample was being off by fourteen positions —- the point deemed 25th closest by great circle distance was thought to be 39th closest by flat-earth distance.


Interoperating Geographic Information Systems (GIS) poses several challenges. First, despite OpenGIS Consortium recommendations, GML is an emerging standard. Second, each GIS provides its own proprietary format as well as its specific query language while geographic resources are designed for a variety of different purposes. Finally, orthogonal directions in the design of geographic resources may affect the semantics of the data they contain and impair their integration.

With the proliferation of GIS data and resources over the Internet, there is an increasing demand for robust geospatial information services that allow federation/interoperation of massive repositories of heterogeneous spatial data and metadata.

The purpose of this paper is to show how mediation – a data integration technique – can help in building such a Web-based required geospatial service. This technique has been fully implemented in the context of a geographic mediation/wrapper system that provides an integrated view of the data together with a spatial query language. As a proof of concept, we deployed the service in building a prototype for an interoperability application involving several catalogues of satellite images.


How to implement a radius search using PostGIS - Geographic Information Systems

Here we aim to bundle a variety of tools, including those that were used and/or developed in the framework of the BioFresh project . We feature:

The icons for each tool link to the manual, the website, open the tool, show a video tutorial or other relevant information. Just hover your mouse over the icons to learn more.

Freshwater Key Biodiversity Areas

Search for Freshwater Key Biodiversity Areas (KBA) based on parameters such as country, basin type and KBA type.

Freshwater AquaMaps for Europe

Freshwater AquaMaps is an approach to generating model-based, large-scale predictions of freshwater species and is based on a methodology, which was originally developed for marine mammals. Models for the freshwater AquaMaps are constructed from estimates of the environmental tolerance of a given species with respect to elevation, temperature, soil pH, soil moisture, soil carbon, precipitation and the Compound Topographic Index (a wetness index) and occurrence data available through FishBase and GBIF. Maps show the colour-coded relative likelihood of a species to occur in a global grid of half-degree latitude/longitude cell dimensions, which corresponds to about 50 km near the equator.

Predictions are generated by matching habitat usage of species, termed environmental envelopes, against local environmental conditions to determine the relative suitability of specific geographic areas for a given species. Knowledge of species' distributions within FishBase, FAO areas or bounding boxes is also used to exclude potentially suitable habitats in which the species is not known to occur.

Environmental parameter layers and drainage basins based on the Pfaffstetter system have been established for European freshwater fishes, amphibians, and mammals. Parameters were tested by calculating their relative contribution to the predicted distribution patterns for different organisms. Predicted ranges have been tested against IUCN shapefile boundaries based on known distributions. AquaMaps is relatively insensitive to gaps in occurrence data and uses presence only for calculation of ranges.

The European AquaMaps are currently available for a dozen of freshwater species and will be produced for a wider range of species in the near future. These maps can be consulted at European AquaMaps at aquamaps.org

Within the Freshwater Biodiversity Data Portal you can either use the dedicated AquaMaps viewer or visualise the AquaMaps during occurrence searches (if available).

More background information on AquaMaps in general is available at aquamaps.org

Near-global freshwater-specific environmental variables

The dataset consists of near-global, spatially continuous, and freshwater-specific environmental variables in a standardized 1km grid.

The authors delineated the sub-catchment for each grid cell along the HydroSHEDS river network and summarized the upstream environment (climate, topography, land cover, surface geology and soil) to each grid cell using various metrics (average, minimum, maximum, range, sum, inverse distance-weighted average and sum).

All variables were subsequently averaged across single lakes and reservoirs of the Global lakes and Wetlands Database that are connected to the river network. Monthly climate variables were summarized into 19 long-term climatic variables following the “bioclim” framework.

To facilitate the generation of freshwater variables for custom study areas and spatial grains, the “r.stream.watersheds” and “r.stream.variables” add-ons for the GRASS GIS software are provided by the authors.

River Network Toolkit (RivTool)

Freshwater ecosystems are one of the most diverse environments of the world and also one of the most endangered. These systems are affected at multiple scales by the surrounding landscape, including all existing human activities in that area. Integrating environmental landscape data and hierarchic river networks with subsequent summarisation and synthesis of information for large and comprehensive areas at different scales (e.g.: basin, sub-basin, upstream drainage area) is a requirement for an effective research, conservation, and management of river basins. By requiring multiple scale analysis combined with the dendritic nature of river networks and the exponential growth of raw layers of digital information for landscape, these analysis lead to demanding hardware requirements and hardly manageable processing times. Common geographic information systems (GIS) are limited to perform summarisations or automatised calculations along the directed, hierarchical pathways of a freshwater network.

The River Network Toolkit (RivTool) is a software that supports combining and analysing areal information from river basins and hierarchical linear data of river networks. It allows the acquisition of (1) information that characterises freshwater networks based on its topographic nature (2) data obtained via mathematical calculations that account for the hierarchical and network nature of these systems and (3) different types of information resulting from up and downstream summarisations. This user-friendly software considers two units of analysis (segment and sub-basin), it uses tabular processes only and is time effective even with large datasets. It contains network, data and label libraries of both ECRINS and CCM2 databases. RivTool facilitates and reduces time required for extracting information for freshwater ecosystems. Thus, it may contribute to increase scientific efficiency, productivity and accurateness when improving or creating novel knowledge on large-scale patterns and processes in river networks.

Maxent software for species habitat modeling. Software based on the maximum-entropy approach for species habitat modeling.

Spatial Analysis in Macroecology (SAM)

SAM (Spatial Analysis in Macroecology) is a Windows program designed as a package of tools for spatial statistical analysis, mainly for applications in Surface Pattern Spatial Analysis.

Geospatial Modelling Environment

GME is an analysis and modeling environment for geospatial analysis that is designed to facilitate rigorous analysis of geospatial data. Windows program requiring the statistical software R and ESRI ArcGIS to drive geospatial analyses.

ModestR: a software tool for managing and analyzing species distribution map databases

Distance sampling

The Distance project provides software for the design and analysis of distance sampling surveys of wildlife populations. This software takes two forms: a Windows-based program and a suite of packages for the statistical programming language R.

WISER methods database

The WISER methods database details national assessment methods used to classify the ecological status of rivers, lakes, coastal and transitional waters from different EU member states.

ASTERICS (version 3.1.1) calculates the ecological status of rivers based on benthic invertebrate taxa lists. The assessment fulfills the demands of the WFD. The German Assessment System PERLODES is part of the software.

An online version is under development and will available end of 2018.

ECOPROF is the Austrian assessment software to calculate the ecological status of rivers and streams based on macro-invertebrates and phytobenthos. The assessment is in accordance with the WFD. ECOPROF also hosts the Austrian macro-invertebrate inventory as well as ecological preferences of species.

EFI+ (Improvement and Spatial extension of the European Fish Index)

The EFI+-tool (Improvement and Spatial extension of the European Fish Index) allows assessing the ecological status of rivers in accordance with the EU Water Framework Directive. The tool is based on the European Fish Index (EFI) developed within the FAME and EFI+ project as a standardized fish-based assessment method applicable across a wide range of European rivers. The EFI employs a number of environmental descriptors (see documentation on the data input matrix) to predict biological reference conditions and quantifies the deviation from reference conditions on a statistical basis.

Taxa Entry Tool

Tool to produce a standardized taxalist for macro-invertebrates macrophytes, fish, phytoplankton or diatoms.

Facilitating the application of Output from REsearch and CAse STudies on Ecological Responses to hydro-morphological degradation and rehabilitation.

More about FORCASTER could be found at the REFORM wiki

STREAMES-EDSS

STream REAch Management: an Expert System. STREAMES-EDSS 1.0 is an Environmental Decision Support System, a computer application that supports the decision-making processes in stream reach management by encompassing heuristic (expert) and empirical information.

Eco Evidence

Eco Evidence is a unique tool for performing systematic literature review. It allows users to document and extract causes and effects and their response direction in a standardized manner. As such, the tool helps users to perform a systematic review of the scientific literature focussing on a specific cause-and-effect hypothesis. Eco Evidence consist of an online database and a desktop application for data analysis.

CADDIS, or the Causal Analysis/Diagnosis Decision Information System, is an online application designed to help users conduct causal assessments, primarily in stream ecosystems. It provides a logical, step-by-step framework for Stressor Identification based on the U.S. EPA’s Stressor Identification Guidance Document, as well as additional information and tools that can be used in these assessments.

R is a powerful, free cross-platform environment for statistical computing and graphics. This software is required to use the packages mentioned below.

Bioclim - Bioclimatic Variables

bioclim recreates the standard 19 bioclimatic variables (BIOCLIM) created using ANUCLIM or used by Worldclim .

Download at cran or install with install.package ("bioclim",repos="http://r-forge.r-project.org")

BIOMOD is R-package for ensemble forecasting of species distributions, enabling the treatment of a range of methodological uncertainties in models and the examination of species-environment relationships.

Download at cran or install with install.packages ("BIOMOD",repos="http://r-forge.r-project.org")

dismo: Species distribution modeling

Functions for species distribution modelling, predicting entire geographic distributions from occurrences at a number of sites.

Download at cran or install with install.packages ("spatstat",repos="http://cran.r-project.org")

gam: Generalized Additive Models

Functions for fitting and working with generalized additive models, as described in chapter 7 of "Statistical Models in S" (Chambers and Hastie (eds), 1991), and "Generalized Additive Models" (Hastie and Tibshirani, 1990).

Download at cran or install with install.packages ("gam",repos="http://cran.r-project.org")

Generalized Boosted Regression Models. gbm package, found in Elith, J, J. R. Leathwick and T. Hastie. 2008. A working guide to boosted regression trees. Journal of Animal Ecology. 77: 802-813.

Download at cran or install with install.packages ("gbm",repos="http://cran.r-project.org")

MASS: Support Functions and Datasets for Venables and Ripley's MASS

Functions and datasets to support Venables and Ripley, 'Modern Applied Statistics with S' (4th edition, 2002).

Download at cran or install with install.packages ("MASS",repos="http://cran.r-project.org")

randomForest: Breiman and Cutler's random forests for classification and regression

Classification and regression based on a forest of trees using random inputs.

Download at cran or install with install.packages ("randomForest",repos="http://cran.r-project.org")

rpart: Recursive Partitioning and Regression Trees

Recursive partitioning for classification, regression and survival trees. An implementation of most of the functionality of the 1984 book by Breiman, Friedman, Olshen and Stone.

Download at cran or install with install.packages ("rpart",repos="http://cran.r-project.org")

Spatial dependence: weighting schemes, statistics and models.

Download or install with install.packages ("spdep",repos="http://cran.r-project.org")

An R library for spatial statistics.

Download at cran or install with install.packages ("spatstat",repos="http://cran.r-project.org")

raster: Geographic data analysis and modeling

Reading, writing, manipulating, analyzing and modeling of gridded spatial data. The package implements basic and high-level functions. Processing of very large files is supported.

Download package at cran or install with install.packages ("raster",repos="http://cran.r-project.org")

Vegan: R functions for vegetation ecologists. Useful tool for vegetation/community analysis. Contains the major ordination methods, dissimilarity indices and tools for biodiversity, species richness and abundance analysis.

Download package at cran or install with install.packages ("vegan")

Or get the development version at R-forge or install with install.packages ("vegan",repos="http://r-forge.r-project.org")

Reol: R interface to the Encyclopedia of Life

An R interface to the Encyclopedia of Life API. Includes functions for downloading and extracting information off the EOL pages.

More info: Barbara L. Banbury & Brian C. O’Meara (2014) Reol: R interface to the Encyclopedia of Life. Ecology and Evolution 4(12):2577–2583. doi:10.1002/ece3.1109

Download package at cran or install with install.packages ("reol",repos="http://cran.r-project.org")

Packages used for statistical testing of model parameters

These packages where for instance used in the parameter selection for AquaMaps.

HH: Statistical Analysis and Data Display: Heiberger and Holland - see details at cran

ROCR: prediction - performance - plot - see details at mpi

Earthpoint Excel to KML

Simple on-line tool to convert coordinates in Excel to a KML-file which can be viewed in Google Earth.

World Coordinate Converter

A tool to convert geodetic coordinates in a wide range of reference systems.

Quantum GIS

User friendly Open Source Geographic Information System (GIS).

Geographic Resources Analysis Support System. Commonly referred to as GRASS, this is free Geographic Information System (GIS) software used for geospatial data management and analysis, image processing, graphics/maps production, spatial modeling, and visualization.


Inside this week's LWN.net Weekly Edition

  • Security: Seth Schoen stumps for SSL New vulnerabilities in firefox, kernel, php, qemu-kvm, .
  • Kernel: Raw events and the perf ABI Expanding seccomp Building the kernel with Clang.
  • Distributions: Debian rolling proposal OpenBSD, Slackware, Ubuntu, .
  • Development: X11 wire-level analysis with x11vis Free GSM phones Bino, GCC, PyPy, .
  • Announcements: ASF subpoenaed by Oracle EFF: Open Wireless Movement Interview with Linus Torvalds

Copyright © 2011, Eklektix, Inc.
Comments and public postings are copyrighted by their creators.
Linux is a registered trademark of Linus Torvalds


2. System Architecture

The OBSEA was installed in May, 2009 by the R/V Sarmiento de Gamboa at a depth of 20 m in the marine reserve Colls Miralpeix , 4 km offshore of Vilanova i la Geltrú (Catalan Coast, western Mediterranean: 41°10′54.87″N and 1°45′8.43″E) (Figure 1). The installation of the platform was recorded in the scientific documentary “314” by the National Spanish Broadcasting Television System (RTEVE http://www.rtve.es/alacarta/#755090 last accessed 10 February 2011). The OBSEA project [26] was conceived as a shallow-water infrastructure component of the EMSO-ESFRI Infrastructure (European Multidisciplinary Seafloor Observatory Framework Program-FP7 Infrastructures-2007-1, Proposal 211816), and some activities were included in those of the Network of Excellence ESONET (European Seas Observatory NETwork Framework Program-FP7 Infrastructures-2005-Global-4, ESONET 036851-2).

OBSEA is a technologically expandable platform. The Technological development Centre for Remote acquisition and data processing system (SARTI) completely developed OBSEA, integrating several commercial devices for power supplies and communications and designing all of the control systems and mechanical structures. In their first stages, some ideas and concepts were taken from the published documentation of other observatories, but all of the designs were done by the research group. The current system has only one node in the sea. In the future, other nodes will be placed at greater depths along and across the continental margin to create a network covering different areas relevant to commercial fisheries and conservation [27].

2.1. The Cable

The land station is connected to a submarine telecommunication cable (Figure 1) that stretches 1,000 m from land to the main sea node. The cable, which is composed of six single-mode optical fibres for data transmission, one central copper conductor tube, and one aluminium shielding sheet, enables continuous transmission of data and power. The power system is equipped with a cluster of AC/DC converters capable of producing up to 320 VDC and 11 A. The negative pole of the copper conductor is connected to the power supply, and the positive pole is connected to the aluminium cable shield and the ground.

2.2. The Junction Box and Sensors

The sea node (Figure 2) is surrounded by a metallic cage to protect the instruments from unauthorised access. The cage contains the junction box within a cylinder, and the junction box contains a power supply, electronics for communication and control of the node, and connectors for the cable and all oceanographic instruments.

The OBSEA marine node hosts several instruments including a video imaging system for bio-data acquisition. All of the available sensors are listed in Table 1. These sensors are connected to the node by cables that adapt their signals to the OBSEA Ethernet 10/100 interface (Figure 3). Two industrial Ethernet switches control communications between the marine node and the land station using two redundant 1 Gbps optical fibre links with a 1 + 1 configuration and TCP/IP protocols. These switches simultaneously relay signals from the sensors to the control system (Section 2.4).

The node distributes energy to all of the connected sensors and transmits acquired data to the shore station. It also controls the status of all connected elements through a control server (see Section 2.4). The power system consists of four emergency batteries and five switching converters, of which two are 300/48 V and three are 48/12 V. Voltages in the range of 80 to 370 VDC are accepted after passing through the redundant 1 + 1 150 W AC/DC converters.

2.3. The Control System of the Marine Node

The control system of the marine node relies on a 32-bit microcontroller (ColdFire MCF5282) to manage information flow via a Simple Network Management Protocol (SNMP). SNMP is a standard protocol of the TCP/IP family that allows system administrators to supervise the functioning of different elements within a network and to identify and solve potential failures [28]. This protocol consists of an agent and a manager. In OBSEA, the agent is the software that controls and monitors the functioning of the sea node. The manager is the software that is executed at the shore station and monitors the elements of the land network. With this configuration, the microcontroller can monitor and control the energy requirements and the state of connections of all of the sensors, thereby ensuring the correct functioning of the entire node. The system accepts input commands and generates alerts via an alternative console (RS232) that can be used for communication in emergencies.

To manage data acquisition from the sensors, two peripheral devices were included in the sea node: AD1232PROXR and XR16xDPDT (National Control). The former samples, quantifies, and converts incoming signals from the various sensors from analogue to digital format. The latter contains the relay drivers that control sensor functioning.

2.4. The Shore Station

The data management system at the land node stores time series of data from OBSEA sensors and makes these data accessible to web clients. A router provides internet access and enables access control and protection. The system has several servers for different tasks including oceanographic data management, SNMP network element supervision, and video storage. These servers are labelled as follows: i. Lluna connects low-bandwidth devices and stores data from all oceanographic sensors in a SQL database ii. Pop stores video and uses the Zone Minder software for video processing iii. Medusa uses the Zabbix software to mediate SNMP control of all network devices and iv. Server-OBSEA provides Internet access and acts as a firewall in Linux. Additional servers are dedicated exclusively to the management of sensors that require supplementary data processing: i. Lab processes sounds from the hydrophone and ii. Server-AWAC processes Doppler data for current, wave and pressure calculations.

2.5. The Data Management System

Instruments & Sensors Layer: Represents the different measurement equipment and sensors deployed at OBSEA

Instruments & Sensors Interfaces Layer: All instrumentation is connected to the OBSEA Local Area Network (LAN). Serial instruments use COTS (commercial off the shelf) serial-to-Ethernet converters, offering communication with the instrument using IP protocols such as TCP, UDP or SNMP.

Standard Formatting Layer: Instrument information uses standard protocols for data interchange and transmission to the service layers consisting of ASCII datagrams in broadcast mode normalised over the standard NMEA-183 and the User Datagram Protocol (UDP), SensorML or HTTP IEEE1451.1

Services Layers: In continuous development, OBSEA daily offers new Services for different clients in the Services Layers. Some of these are as follows:

Access to time series registers. Time series of all acquired data are saved independently, both on each platform and in the central node of the network. In the central node, a copy with 1-min synchronisation is also saved. This structure provides the redundancy required for safe data acquisition.

Raw and processed files. Raw data are stored in ASCII format with a NMEA datagram and in CSV format, with codified names and variable data. All ASCII files have daily extensions and are named with the date on which they were created and an extension indicating the instrument from which they were recorded.

Relational database service (SQL). SQL data are stored on three servers (Section 2.4): i. OBSEA, the primary server within the sea node ii. MORFEO, which provides data access to the shore station and iii. MEDUSA, which stores data on an SNMO server for alarm control. This layer stores time-specific data related to geographical extensions (POSTGRES+POSTGIS). Geographic measurement information is important because OBSEA will become a junction box, wherein instruments or platforms (both static and mobile) located in the same area will generate data through OBSEA. For this reason, each measurement must have a geographic reference.

Data services (WMS and WFS). These allow data to be geographically referenced on maps using the WMS and WFS standards of the Open Geospatial Consortium. Requests are initiated by users using the HTTP protocol as a communication channel between WMS and WFS servers.

Data export service (EXPORT). An export layer was constructed over the two outermost layers with the various interchange formats used in the marine context. The SensorML format has been proposed as a standard for data storage.

f Data service management (NMA). This layer allows for the synchronous transmission of data through TCP channels to the ZABBIX network manager. This service also allows for the monitoring of physical devices in the network and, thus, introduces the concept of data quality.

Data services (KMZ). This service provides the most recently acquired data in compressed KML format, with a real-time update of the contents and structure. This service is oriented to a Google Earth client.

Habitat data and their storage. LDAP trees have been proposed for mapping the network of sensors and instruments and the configuration and calibration files. The export layers of time series of data from SensorML or OpenDAP would read the information stored in these trees.


How to find a locations inside a Polygon with multiple data points and inside a circle with centroid lat/long, radius using uber h3-js?

I am working on a bike-sharing application where I have the following requirements.

Show all bikes near the user locations in a certain radius.

For this I came with an approach where get all indexes of bike locations on a specific resolution and get all the indexes from the user location with a radius using kRing function and then find all the bike locations which are inside kRing indexes.

I have a big circle with centre lat/long, the radius of the circle in km and these big circle divided into multiple polygons with data points.

How to get all the bikes that are outside the city boundary (i.e big circle)?

How to get in which polygon how many bikes are existing and how to get in which polygon a given bike location present using polyfill?

How to display all the bike locations, polygons, big circle and filled with hexagons on a map? here I am using MapmyIndia.

How can I implement the above requirements using Uber H3-js and my solution for the point is correct or any better solution is there for the same?


Видеоро тамошо кунед: КАК ПРАВИЛЬНО ЗАМЕНИТЬ КРЕСТОВИНУ КАРДАННОГО ВАЛАМОЯ ЛЮБИМАЯ УСАДЬБА (Октябр 2021).