Бештар

Ислоҳ кардани суроғаҳо бо Python ё Model Builder


Ман кӯшиш мекунам скрипт дар Python (ё Model Builder дар ArcGIS) барои ислоҳи суроғаҳо тартиб диҳам.

Ман шакли файли нуқтаӣ бо суроғаҳо дорам (он X ва Y дорад ва майдонҳо барои "рақам", "номи кӯча" ва рамзи беназир барои маҳал), ва шакли хати формавӣ бо номи кӯчаҳо ва инчунин маҳалли беназир рамз (мо тахмин мезанем, ки дар шакли кӯчаҳо ягон хатогие вуҷуд надорад).

Намунаи хатогиҳоеро, ки ман бояд ёбам:

  • дар як маҳал ман наметавонам дар як кӯча ду нуқта бо рақами як дошта бошам
  • байни рақамҳо ҷаҳиши ҷиддӣ нест (масалан, шумораи 32 байни 12 ва 16)
  • танҳо дар як канори кӯча рақамҳои ҷуфт ва дар тарафи дигар танҳо рақамҳои тоқ
  • рақамҳои ҷудошуда дар ҳамон кӯча (мас.: 2-3 км дуртар аз нуқтаи навбатии ҳамон кӯча)
  • ва ғайра

Ман бояд онро ба бисёр зерпроблемаҳо тақсим кунам ва кӯшиш кунам, ки онҳоро алоҳида ислоҳ кунам.

Оё шумо ягон пешниҳоде доред, ки чӣ гуна бояд кор кунам?


Аввалан, ман "танҳо рақамҳои ҷуфт дар канори кӯча ва танҳо рақамҳои тоқ дар тарафи дигар" -ро аз даст медиҳам, зеро рамзи ин метавонад каме мушкилтар шавад. Ва азбаски ман боварӣ надорам, ки ин вазифаро чӣ гуна иҷро кунам. Ба ҳар ҳол, биёед инҳоро вайрон кунем. Python усули интихоби ман аст.

  • дар ҳамон маҳал ман наметавонам дар як кӯча ду нуқта бо рақами як дошта бошам

Барои ин, шумо мехоҳед, ки аз SearchCursor ва рӯйхат истифода баред. Намуди ман истифода барои ArcGIS 10.1 ва берун аз он аст. Як навъи дигар ҳаст, агар шумо версияи кӯҳнаи ArcGIS -ро истифода баред.

Инро санҷед:

shpfile = r "shape  file  full  path" LocalityFldName = "locality" NumberFldName = "num" StreetFldName = "street" import arcpy li = [] flds = [LocalityFldName, NumberFldName, StreetFldName] cursor = arcpy.da.SearchCursor ( shpfile, flds) барои сатр дар курсор: агар сатр [0] + str (сатр [1]) + сатр [2] дар li []: li.append (сатр [0] + str (сатр [1]) + сатр [2]) вагарна: чоп "Сабти дубора ёфт" сатри чопӣ [0], сатр [1], сатр [2] дел сатр дел курсор
  • байни рақамҳо ҷаҳиши ҷиддӣ нест (масалан, шумораи 32 байни 12 ва 16)

Бо назардошти он, ки муносибатҳои фазоии посылкаҳо то чӣ андоза гуногунанд, шояд ягон роҳи мукаммали ин кор нест. Ин аст як усули наздик шудан ба ҳарчанд, ки метавонад ё барои шумо кор накунад. Дар рамзи зер, ман аввал рӯйхати кӯчаҳоро аз майдони номи кӯча бо истифода аз курсор таҳия мекунам. Пас аз он ман ин рӯйхати кӯчаҳоро такрор мекунам ва ду файли қабат эҷод мекунам. Яке хусусияти инфиродӣеро интихоб мекунам, ки аз истифодаи интихоб аз рӯи атрибут таҳлил карда мешавад, ва дигаре аз қитъаҳои ҳамсоя аз истифодаи интихоб аз рӯи маҳал интихоб мекунам. Ман месанҷам, ки оё се хусусият интихоб шудааст (ибтидоӣ ва ду ҳамсоя) (шояд ин усули комил нахоҳад буд) ва агар ин тавр ҳам кунам, ки оё арзишҳои кӯчаи ҳамсоя ҳам аз арзиши функсияи тафтишшаванда хурдтаранд ё не . Шумо метавонед бо ин мантиқ каме ғарқ шавед, то бубинед, ки барои шумо чӣ кор беҳтар аст.

shpfile = r "shape  file  full  path" LocalityFldName = "locality" NumberFldName = "num" StreetFldName = "street" arcpy arcpy.env.overwriteOutput = True flds = [LocalityFldName, NumberFldName, StreetFldName, "OID @"] # Гирифтани рӯйхати номҳои беназири кӯчаҳо бо searchcursor streetsli = [] cursor = da.SearchCursor (shpfile, [StreetFldName]) барои сатр дар курсор: агар не сатр [0] дар streetli: streetsli.append (row [0]) del row дел курсор барои кӯча дар streetli: #Make қабати барои ҳар як дароз sql = '"' + StreetFldName + '" =  "+ street +"' "# Қабати хусусиятро такрор кунед тавассути хусусиятҳои arcpy.MakeFeatureLayer_management (shpfile," lyr ", sql) # Қабатҳои хусусиятро барои интихоби ҳамсоя arcpy.MakeFeatureLayer_management (shpfile, "neighlyr", sql) cursor = arcpy.da.SearchCursor ("lyr", flds) OIDFld = arcpy.Describe ("lyr"). OIDFieldName барои сатр курсор: # Интихоби як хусусияти ягона sql = '"' + OIDFld + '" =' + str (row [3]) arcpy.SelectLayerByAttribute_management ("lyr", "", sql) # Ҳамсояҳоро интихоб кунед arcpy.Se lectLayerByLocation_management ("neighlyr", "", "lyr") # Санҷед, ки оё се хусусият интихоб карда шудааст (хусусияти интихоб бо иловаи ду ҳамсоя) if int (arcpy.GetCount_management ("neighlyr"). getOutput (0)) == 3: first = Ҳақиқӣ # Гирифтани ду арзиши кӯчаи ҳамсоя ncursor = arcpy.da.SearchCursor ("neighlyr", [NumberFldName]) барои nrow in ncursor: # Боварӣ ҳосил кунед, ки сатр бо рақами ибтидоии кӯча яксон набошад, агар nrow [0]! = Row [1] : if first == True: val1 = nrow [0] first = False else: val2 = nrow [0] del nrow del ncursor # Санҷед, ки оё арзиши ибтидоии рақами кӯча аз ҳардуи кӯчаҳои ҳамсоя калонтар аст, агар сатр [2]> val1 ва row [2]> val2: print "Чизе аҷиб бо", қатор [0], қатор [1], кӯча

рақамҳои ҷудошуда дар ҳамон кӯча (мас.: 2-3 км дуртар аз нуқтаи навбатии ҳамон кӯча)

Инро ба анҷом расонедSelectLayerByLocation_managementёТаҳлили наздикёPointDistance_analysis.

Ман умедворам, ки ин кӯмак мекунад!


2. Хатогиро тасвир кунед

кӯшиш ба кор бурдани файли model_builder.py бо истифода аз
python model_builder_tf2_test.py

ва хатогии зеринро ба даст оред:
Traceback (занги охирини охирин): Файли "model_builder_tf2_test.py", сатри 24, дар & ltmodule & gt from object_detection.builders import model_builder File "C: tensorflow models research object_detection uilders model_builder.py", сатри 19, дар & ltmodule & gt from object_detection.builders box box_predictor_builder File "C: tensorflow models research object_detection uilders box_predictor_builder.py", line 18, in & ltmodule & gt from object_detection.core import box_predictor_ models "C: tensorflow models" core box_predictor.py ", сатри 36, дар & ltmodule & gt slim = tf.contrib.slim AttributeError: modul 'tensorflow' atribute 'contrib' надорад


5 ҷавоб 5

Тавре ки дар бисёре аз мушкилоти ML вуҷуд дорад, ҳалли мусоид вуҷуд дорад ва қисми муҳим (ва он одатан таъсири бештар дорад) на он алгоритм ё моделе, ки шумо истифода мебаред, балки муҳандисӣ, коркарди пешакӣ ва истаризатсияи маълумот ва монанди инҳост. Ҳалли аввал ба фикри ман меояд (ва танҳо як идеяи он, ман онро месанҷам ва мебинам, ки чӣ гуна иҷро мекунад) он:

  1. Мисолҳои маҷмӯии омӯзишии худро гиред ва дар ҳама мисолҳо калимаҳои маъмултарини "N" -ро номбар кунед (ин луғати шумост), ин рӯйхат ҳар як аз "N" калимаҳои серистеъмолро дар бар мегирад, ҳар калима бо рақам ифода карда мешавад (рӯйхат индекс)
  2. Намунаҳои омӯзишии худро тағир диҳед: ҳар як мисоли омӯзишро хонед ва намояндагии онро иваз намоед, ки ҳар як калимаро бо шумораи калимаҳои луғат иваз кунад.
  3. Ниҳоят, барои ҳар як мисоли омӯзишӣ як вектори хусусияти андозаи баробари луғатро эҷод кунед ва барои ҳар як калима дар луғат вектори хусусияти шумо 0 хоҳад буд (калимаи мувофиқ дар мисоли шумо вуҷуд надорад) ё 1 (он вуҷуд дорад), ё ҳисоб кардани он, ки калима чанд маротиба пайдо мешавад (боз, ин муҳандисии хусусият аст)
  4. Барои таснифи беҳтарин модели худ, таснифоти сершумор, алгоритмҳои гуногун, параметрҳо, андозаи маҷмӯи омӯзиш ва ғ. -Ро омӯзед ва санҷиши салибро гузаронед.

Ва аз он ҷо ҷараёни кории стандартии ML нигоҳ дошта мешавад.

Агар шумо ба тафтиши ҲА ё НА манфиатдор бошед ва суроғаи пурраро набароваред, як ҳалли оддӣ метавонад NER бошад.

Шумо метавонед санҷед, ки оё матн ҷойгоҳ дорад ё не.

Агар шумо хоҳед, ки суроғаи пурра низ гиред, ба шумо лозим меояд, ки модели худро омӯзед.

Ҳастанд API нест, ки мекӯшанд, ки суроғаҳо барои шумо. Ба ин APIҳо на ҳамеша кафолат дода мешавад, ки суроғаҳо аз сатрҳо бароварда шаванд, аммо онҳо ҳама кори аз дасташон меомадаро мекунанд. Як мисоли API -и суроғаи кӯча аз SmartyStreets аст. Ҳуҷҷатгузорӣ дар ин ҷо ва намоиш дар ин ҷо.

Чизеро бояд ба назар гирифт, ки ҳатто мисоли шумо (ман дар 234 23 Филаделфия қарор дорам) суроғаи пурра надорад. Он майдони давлатӣ ё индекси почта надорад. Ин муайян кардани он, ки суроға мавҷуд аст, хеле мушкил аст. Пас аз он, ки ба он сатри намуна як давлат ё индекси почта илова карда шудааст (ман дар 234 23 Филаделфия ПА ҳастам) муайян кардани барномарезии суроғае дар сатр хеле осонтар мешавад.

Радди масъул: Ман барои SmartyStreets кор мекунам

Усули беҳтарини иҷрои ин вазифа метавонад дар зер оварда шавад:

Намунаи махсуси NER-и худро омӯзонед (васеъ кардани модели SpaCy-и пешакӣ омӯзонидашуда ё сохтани модели CRF ++ / CRF-biLSTM-и худ, агар шумо маълумоти эзоҳро дошта бошед) ё бо истифода аз моделҳои пешакӣ омӯхташуда ба монанди модели калони SpaCy ё геопандаҳо ва ғайра.

Механизми холҳои вазнинро дар асоси изҳороти мушкилоти худ муайян кунед. Масалан: Фарз мекунем, ки ҳар як суроға 3 ҷузъи муҳим дорад - суроға, рақами телефон ва id-и почтаи электронӣ. Матне, ки ҳар сеи онҳоро дошта бошанд, баҳои 33,33% + 33,33% + 33,33% = 100% мегиранд

Барои муайян кардани он, ки ин соҳаи суроға аст ё не, шумо метавонед онро ба назар гиред - фоизи% барчаспҳои ҷойгиршавии SpaCy (GPE, FAC, LOC ва ғайра) аз нишонаҳои умумӣ дар матн, ки баҳои хуб медиҳад, ки чӣ қадар барчаспҳои ҷойгиршавӣ дар он мавҷуданд матн. Сипас регесро барои индексҳои почта иҷро кунед ва номҳои шаҳрҳои ёфтшударо бо 3-4 калимаи каме пеш аз индекси ёфтшуда мувофиқат кунед, агар такрори он ба амал ояд, шумо индекси почтаро дуруст муайян кардед ва аз ин рӯ майдони суроға - (33,33% -и худро гирифтед) Ҳисоб!).

Барои рақамҳои телефон - баъзе чекҳо ва регексҳо инро карда метавонистанд, аммо як меъёри муҳим он аст, ки он ин санҷишҳои телефонро танҳо дар сурати дар матни боло ҷойгир будани майдони суроға иҷро мекунад.

Барои мактубҳои электронӣ / суроғаи вебсайт бори дигар шумо метавонед санҷишҳои регегии номиро анҷом диҳед ва дар ниҳоят ҳамаи ин 3 холҳоро ба арзиши маҷмӯӣ илова кунед.

Суроғаи беҳтарин 100 хол ба даст меорад, дар ҳоле ки майдонҳои гумшуда 66% ҳосил медиҳанд ва ғайра. Матни боқимонда 0 хоҳад гирифт.


Сабтҳо ба монанди амволи fine_tune_checkpoint ба як макони нодурусти гузариш ишора мекунанд:

OSError: Назорати гузариш як нуқтаи назоратӣ дар асоси объект мебошад.

Хусусияти fine_tune_checkpoint дар файли pipe.config-и худро, ки дар он ҷойгир аст, тафтиш кунед: models / my_ssd_resnet50_v1_fpn / pipe.config

Дар мисоле, ки шумо ба он пайвандед, он чунин гузошта шудааст:

Оё шумо онро ба феҳристи дурусти гузариш гузоштаед?

Шумо як директорияро мехоҳед, ки одатан гузаргоҳи ном дорад, ки ҳадди аққал 3 файли гузариши дуруст дорад: гузариш, ckpt-0.index ва ckpt-0.data-00000-of-00001. Шумо ба гузаргоҳи додашуда бо ID пайваст мешавед: масалан. ckpt-0.

Ҳамчунин нигаред ба TensorFlow 2 Detection Model Zoo, агар ба шумо лозим аст, ки модели пешакӣ омӯхташударо зеркашӣ кунед.


Мутахассиси сабти замин

Ин феҳристи ҷойҳои корӣ аст. Ба ин вазифа муроҷиат накунед!

Тавсифи

Ин вазифа барои татбиқи умумии Тартиби IN-REM барои ҷамъоварии боби 75 Оинномаи Висконсин масъул аст. Ин вазифа барои маркетинг, харитасозӣ, фиристодани иттилооти бастабандӣ ба ширкати музояда ва дастраси омма дар фурӯш дар омма масъул хоҳад буд. Ин вазифа инчунин бо Lister амволи ғайриманқул дар таҳияи варақаҳои арзёбии мунисипалӣ, чопи векселҳои андоз ва тағироти моликият RETR (Бозгашти амволи ғайриманқул) барои нигоҳдории округи талошҳои модернизатсияи Bayfield County Records кор хоҳад кард. Ин вазифа, ки бо тағир додани моликият барои мақсадҳои ҳисобкунии андоз масъул аст. Ғайр аз ин, ин вазифа инвентаризатсияи заминҳои шаҳристонро нигоҳ медорад ва ҳисоботи солонаи аудитори GASB-34-ро барои заминҳои шаҳрӣ ҷамъоварӣ мекунад ва инвентаризатсияи литсензияи сагҳоро нигоҳ медорад ва ҳисоботи солонаи иҷозатномадиҳии сагҳоро, ки аз ҷониби давлат талаб карда мешавад, тартиб медиҳад.


Синфҳо ва намудҳои амвол

Маълумотнома маҷмӯи муайяни намудҳои арзишро барои хосиятҳои ашё, аз ҷумла сатрҳои Юникод, бутунҳо, рақамҳои нуқтаи шинокунанда, санаҳо, калидҳои ашё, сатрҳои байтӣ (блокҳо) ва намудҳои гуногуни GData дастгирӣ мекунад. Ҳар як намуди арзиши пойгоҳи додаҳо дорои як синфи амволи мувофиқ мебошад, ки аз ҷониби модули google.appengine.ext.db пешбинӣ шудааст.

Намудҳо ва Синфҳои амвол ҳамаи намудҳои қимати дастгиришаванда ва синфҳои амволи мувофиқи онҳоро тавсиф мекунанд. Дар зер якчанд намуди арзиши махсус тавсиф карда мешавад.

Сатрҳо ва Блобҳо

Махзани маълумот ду намуди қиматро барои нигоҳдории матн дастгирӣ мекунад: сатрҳои матни кӯтоҳ то 1500 байт дарозӣ ва сатрҳои матни дароз то як мегабайт дарозӣ. Сатрҳои кӯтоҳ индексатсия карда мешаванд ва онҳоро дар шароити филтри дархостҳо ва фармоишҳои ҷобаҷогузорӣ истифода бурдан мумкин аст. Сатрҳои дароз индексатсия карда намешаванд ва онҳоро дар шароити филтр ё фармоишҳои ҷобаҷогузорӣ истифода бурдан мумкин нест.

Арзиши сатри кӯтоҳ метавонад арзиши юникод ё арзиши str бошад. Агар қимат str бошад, рамзгузории 'ascii' ба назар гирифта мешавад. Барои муайян кардани рамзгузории гуногун барои қимати str, шумо метавонед онро бо сохтори навъи unicode (), ки str ва номи рамзро ҳамчун аргумент мегирад, ба арзиши юникод табдил диҳед. Сатрҳои кӯтоҳро бо истифода аз синфи StringProperty моделсозӣ кардан мумкин аст.

Арзиши сатри дароз бо мисоли db.Text пешниҳод карда мешавад. Созандаи он ё арзиши юникод, ё str str ва ихтиёрӣ номи рамзгузории дар str истифодашударо мегирад. Сатрҳои дарозро бо ёрии синфи TextProperty моделсозӣ кардан мумкин аст.

Маълумотгоҳ инчунин ду намуди шабеҳи сатрҳои байтии ғайри матниро дастгирӣ мекунад: db.ByteString ва db.Blob. Ин қиматҳо сатрҳои байтҳои хом мебошанд ва ҳамчун матни рамзгузорӣ ҳисобида намешаванд (масалан, UTF-8).

Мисли арзишҳои db.StringProperty, арзишҳои db.ByteString индексатсия карда мешаванд. Мисли хосиятҳои db.TextProperty, арзишҳои db.ByteString бо 1500 байт маҳдуд аст. Як мисоли ByteString сатри кӯтоҳи байтро ифода мекунад ва арзиши str-ро ҳамчун далели созандаи он мегирад. Сатрҳои байтӣ бо истифода аз синфи ByteStringProperty моделонида мешаванд.

Мисли db.Text, арзиши db.Blob метавонад то як мегабайт калон бошад, аммо индексатсия карда намешавад ва дар филтрҳои дархостҳо ё фармоишҳои ҷобаҷогузорӣ истифода намешавад. Синфи db.Blob як арзиши str-ро барои бунёдгузори худ қабул мекунад ё шумо метавонед қиматро мустақиман таъин кунед. Blobs бо истифода аз синфи BlobProperty моделсозӣ карда мешавад.

Рӯйхатҳо

Хусусият метавонад дорои арзишҳои сершумор бошад, ки дар API datastore ҳамчун рӯйхати Python муаррифӣ шудаанд. Рӯйхат метавонад арзишҳои ҳама гуна намудҳои арзишро, ки аз ҷониби мағозаи маълумот дастгирӣ карда мешаванд, дар бар гирад. Хусусияти рӯйхати ягона метавонад ҳатто дорои намудҳои гуногун бошад.

Тартиб умуман ҳифз карда мешавад, аз ин рӯ, вақте ки ашхосро бо дархостҳо бармегардонанд ва () -ро мегиранд, арзишҳои хосиятҳои рӯйхат ҳамон ҳамон тартибе мебошанд, ки вақте онҳо ҳифз карда шуданд. Як истисно барои ин вуҷуд дорад: Арзишҳои Blob ва Text ба охири рӯйхат интиқол дода мешаванд, аммо онҳо тартиби аввалаи худро нисбат ба якдигар нигоҳ медоранд.

Синфи ListProperty рӯйхатро моделсозӣ мекунад ва иҷрои онро фароҳам меорад, ки ҳамаи арзишҳо дар рӯйхат навъи додашуда бошанд. Барои бароҳатӣ, китобхона инчунин StringListProperty -ро пешниҳод мекунад, ки ба ListProperty монанд аст (basestring).

Дархост бо филтрҳо дар хосияти рӯйхат ҳар як арзиши рӯйхатро алоҳида месанҷад. Ташкилот бо дархост танҳо дар сурате мувофиқат мекунад, ки агар ягон арзиш дар рӯйхат гузарад ҳама аз филтрҳо дар он хосият. Барои маълумоти иловагӣ ба саҳифаи дархостҳои Datastore нигаред.

Филтрҳои дархост танҳо дар аъзои рӯйхат кор мекунанд. Дар филтри дархостҳо санҷиши ду рӯйхат барои монандӣ вуҷуд надорад.

Дар дохили он, пойгоҳи додаҳо арзиши амволи рӯйхатро ҳамчун арзиши сершумор барои ин амвол нишон медиҳад. Агар арзиши амволи рӯйхат рӯйхати холӣ бошад, он гоҳ ин хосият дар пойгоҳи додаҳо намояндагӣ надорад. Datastore API ин вазъро барои хосиятҳои статикӣ (бо ListProperty) ва хосиятҳои динамикӣ ба тарзи дигар муносибат мекунад:

  • ListProperty статикӣ метавонад рӯйхати холиро ҳамчун арзиш таъин кунад. Хусусият дар пойгоҳи додаҳо вуҷуд надорад, аммо намунаи намунавӣ тавре рафтор мекунад, ки гӯё арзиш рӯйхати холӣ бошад. ListProperty статикӣ наметавонад арзиши Ҳеҷ доранд.
  • Хусусияти динамикӣ бо арзиши рӯйхат наметавонад арзиши рӯйхати холӣ таъин карда шавад. Аммо, он метавонад арзиши None дошта бошад ва нест карда шавад (бо истифодаи del).

Модели ListProperty месанҷад, ки арзиши ба рӯйхат дохилшуда навъи дуруст аст ва BadValueError-ро меандозад, агар ин тавр набошад. Ин озмоиш рух медиҳад (ва эҳтимолан ноком мешавад), ҳатто вақте ки шахси пештар ҳифзшуда ба модел бор карда мешавад. Азбаски арзишҳои str пеш аз нигоҳдорӣ ба арзишҳои юникод табдил дода мешаванд (ҳамчун матни ASCII), ListProperty (str) ҳамчун ListProperty (basestring) ҳисоб карда мешавад, навъи маълумоти Python, ки ҳам стр ва ҳам юникодро қабул мекунад. Шумо инчунин метавонед StringListProperty () -ро барои ин мақсад истифода баред.

Барои нигоҳ доштани сатрҳои байтӣ, ки аз матн иборатанд, арзишҳои db.Blob -ро истифода баред. Ҳангоми нигоҳ доштан ва гирифтани байтҳои сатри блоуб ҳифз карда мешаванд. Шумо метавонед амволеро, ки рӯйхати блокҳо мебошад, ҳамчун ListProperty (db.Blob) эълон кунед.

Хусусиятҳои рӯйхат метавонанд бо фармоишҳои ҷобаҷогузорӣ ба тариқи ғайримуқаррарӣ ҳамкорӣ кунанд, барои тафсилот аз саҳифаи дархостҳои Datastore нигаред


Реферат

Барои фароҳам овардани таҳқиқоти моделсозии муҳити зист кушода ва такроршаванда бояд киберинфрасохторро пешрафт кард. Кӯшишҳои ахир дар самти ин ҳадаф ба пешрафти анборҳои онлайн барои мубодилаи маълумот ва моделҳо, муҳитҳои онлайнии ҳисоббаробаркунӣ бо технологияи контейнерсозӣ ва дафтарҳо барои гирифтани таҳқиқоти компютерии такроршаванда ва Интерфейсҳои барномасозии татбиқӣ (API) барои моделҳои моделиронӣ барои таҳкими назорати intuitive programmatic равона карда шудаанд. Ҳадафи ин тадқиқот нишон додани он аст, ки чӣ гуна ин кӯшишҳо барои дастгирии моделсозии такрории экологӣ муттаҳид карда мешаванд. Мо пеш аз ҳама консепсияи сатҳи баланд ва усули умумии ҳамгиро кардани ин се ҷузъро пешниҳод менамоем. Пас аз он мо як татбиқи имконпазирро пешниҳод менамоем, ки HydroShare (анбори онлайн), CUAHSI JupyterHub ва CyberGIS-Jupyter for Water (муҳити ҳисоббарорӣ) ва pySUMMA (модели API) -ро барои дастгирии моделсозии гидрологии кушода ва такроршаванда муттаҳид мекунанд. Мо татбиқи намунаро барои истифодаи моделсозии гидрологӣ татбиқ менамоем, то нишон диҳем, ки чӣ гуна равиш метавонад тавассути ҳамгироии пайвастаи хадамоти киберинфраструкт моделсозии такроршавандаи экологиро пеш барад.


  • Платформаи OS ва Distribution (масалан, Linux Ubuntu 16.04): Windows 10
  • Номи дастгоҳи мобилӣ, агар ин масъала дар дастгоҳи мобилӣ рух диҳад: Не
  • TensorFlow насбшуда аз (манбаъ ё дуӣ): дуӣ
  • Нусхаи TensorFlow (фармони зеринро истифода баред): 2.2.0, аммо бо 2.3.1 ва 1.15 низ кӯшиш кард
  • Нусхаи Python: 3.7.9
  • Нусхаи Bazel (агар аз манбаъ тартиб дода шуда бошад): N / A
  • Нусхаи GCC / Compiler (агар аз манбаъ тартиб дода шавад): N / A
  • Нусхаи CUDA / cuDNN: CUDA v10.1 - v10.0 - v11, cuDNN v8.0.4
  • Модели GPU ва хотира: GTX 1050 Ti Mobile 4GB, Ram 16 GB

Матн бомуваффақият нав карда шуд, аммо ин хатогиҳо дучор омаданд:

Дар айни замон мо вазифаро ба масъала табдил дода наметавонем. Лутфан такрор кунед.

Масъала бомуваффақият сохта шудааст, аммо мо ҳоло тавзеҳотро нав карда наметавонем.

Равикирам 16 октябри 2020 шарҳ дод

Пайдарпаии дақиқи фармонҳо / қадамҳоеро, ки пеш аз сар задани мушкилот иҷро кардаед, пешниҳод кунед. Ташаккур!

Эрен-эрвер 16 октябри соли 2020 шарҳ дод & # 8226

Ман инро иҷро кардам
python model_main_tf2.py --pipeline_config_path = training3 / centernet_resnet101_v1_fpn_512x512_coco17_tpu-8.config --model_dir = training3 / --alsologtostderr
centernet_resnet101_v1_fpn_512x512_coco17_tpu-8.config аст

Эрен-эрвер шарҳ дод 20 октябри 2020

Ман масъаларо бо роҳи нест кардани ҳама чиз ва насб кардани муҳити атроф бозсозӣ кардам. Эй кош, ба ман кумак кардед, аммо ба ҳар ҳол, рӯзи хубе доред

Google-ml-butler бот шарҳ дод 20 октябри 2020

Оё шумо аз ҳалли масъалаи худ қаноатмандед?
Бале
Не

Hypadr1v3 17 декабри соли 2020 шарҳ дод

Оё ягон роҳи ҳалли ин масъала бе барқарор кардани ҳама чиз ҳаст? Ман илова кардам:
autoaugment_image
ки дар натиҷа худи ҳамон шумораи муаллиф ба миён омадааст. Худи ҳамин autoaugment_image дар барномаи таълими бостонӣ бо tensorflow 1 кор мекунад.

Адвоза 8 феврали 2021 шарҳ дод

Тарзи ҳалли ман дар utils / autoaugment_utils.py:

Gholn 28 апрели 2021 шарҳ дод

Ғайр аз он, ба ҳамон мушкилот, ман tensorflow == 2.4.1 насб кардам ва моделҳои-r2.5.0 -ро истифода кардам. Насб аз ҷониби "python object_detection / Builders / model_builder_tf2_test.py" тасдиқ карда шуд. Он дар натиҷа "Ran 20 озмоиш дар 4.789 сония. Хуб (гузаронида = 1)".
Маҷмӯаи фармоиширо мувофиқи дастурҳо дар "https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html" сохтаед. Омӯзиш аз рӯи ду намуди гуногуни боғи ҳайвонот санҷида шуд, яке паси дигар:
(а) ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320_coco17_tpu-8
(б) centernet_mobilenetv2fpn_512x512_coco17_od

Дар ҳарду ҳолат, омӯзиш бо хатогии зерин поён ёфт:
(tf241) rudra @ rudra-Система-Маҳсулот-Ном:


Иншооти наздиктарин

Ман таҳлилгари шабакавӣ (Наздиктарин Фонди) таҳлил мекунам. Ман аз "Ҳодисаҳо" ба "Иншоот" ҳаракат мекунам. "Иншоот" -и ман маркази аҳолинишин дар як шаҳр аст. Дар "Иншооти" ман як сутуни "POP" дорам, ки мегӯяд, чӣ қадар сокинон, ки дар маркази аҳолинишин ҳастанд. Аввалан, таҳлили наздиктарин иншоот ба "иншооти" наздиктарин рафта, ҳисоб мекунад, ки шумораи сокинон дар сутуни "POP" чӣ қадар аст. Пас, он бояд ба "иншооти" дуюмдараҷа рафта, шуморе аз сокинонро, ки дар сутуни "POP" ҳастанд, ҳисоб кунед. Барои ҳар як "Иншоот" ҳисоб карда мешавад, ки шумораи сокинон дар сутуни "POP" чӣ қадар аст ва натиҷаро аз сутуни "POP" то сутуни ҷамъшуда ҷамъ мекунад.

То ки он натиҷаҳоро аз сутуни "POP" барои ҳар як "Иншоот" ҷамъ кунад.

Ман инро то ба ҳол кардам. Аммо мушкили ман дар он аст, ки вақте ҷамъоварӣ ба сутуни ҷамъшуда ба маблағи наздиктарин ба 5000 наздик мешавад, ман мехоҳам таҳлилҳои наздиктарин қатъ шаванд ва ба ҳамаи "иншоот" -и маҷмӯаи ман нараванд.

Чаро ман мехоҳам таҳлил қатъ шавад, вақте ки ба маблағи наздиктарин аз 5000 расид, сарфаи вақт ва қувваи компютер мебошад.

Оё имкон дорад, ки иншооти наздиктаринро манъ кардани роҳи дилхоҳам, ё он бояд аз тамоми "иншоот" -и ман гузарад?


3 Эсри

  • Маълумоти паҳншудаи тасвирҳои ҳавоӣ, нармафзори ESRI-и ImageServer насб карда шудааст, ки тасвирҳои таърихиро барои истеъмоли агентӣ муттаҳид мекунад.
  • Мусоидат дар омӯзиши нармафзори ESRI ArcMap ва ҷойгиркунии манбаъҳои маълумот барои таҳқиқоти давомдор дар Донишгоҳи Майами.
  • Ба ҳайси менеҷери лоиҳа фаъолият намуда, корхонаи асосии Land GIS -ро татбиқ кардааст, ки иборат аз Excalibur, LandWorks ва ESRI мебошад.
  • Бо мақсади дуруст ҷойгир кардани тарҳбандии сим дар пойгоҳи додаҳо бо истифода аз ESRI Arc Map бо истифода аз пойгоҳи додаҳои иттилоотии ҷуғрофӣ навсозӣ ва нигоҳдорӣ карда шуд.
  • Дар лоиҳаи харитасозии дуҳафтаинаи муниципалияи хурд - Хати харитаҳои канализатсияи коммуналӣ, лӯлаҳо ва лӯлаҳо бо истифодаи ESRI ArcGIS 9 кор карда шудааст
  • Ба ҳайси мушовир дар лоиҳаҳои сершумор кор кардаам, ки малакаҳои пешрафтаи маро дар рушди заминҳои AutoCAD ва ESRI ArcGIS истифода кардаанд.
  • Мусоидат ба таҳияи модели ELVM ва татбиқи он


Реферат

Ин коғаз таҳияи модели моделиронӣ, ки ба системаи иттилооти ҷуғрофӣ (GIS) дохил карда шудааст, бо мақсади ҳисоб кардани шиддати максималии ҷазираҳои гармии шаҳрӣ (UHI)макс) дар асоси маълумоти геометрияи шаҳрӣ (бо истифодаи параметри H / W). Ин асбоб ИН ном дорад - Восита барои моделиронии Ҷазираҳои Гармӣ. Падидаи ҷазиравии гармии шаҳр бо баландшавии ҳарорат дар марказҳои зичии шаҳрҳо дар муқоиса бо деҳоти атроф муайян карда мешавад. Методологияи ин таҳқиқот ба асоси назариявӣ-ададӣ (модели Оке) асос ёфтааст, сипас таҳияи алгоритми ҳисобкунӣ ба платформаи GIS ворид карда шудааст, ки он пас ҳамчун намуна ислоҳ ва татбиқ карда мешавад. Ин тасҳеҳ тавассути калибровкаи модели Oke барои омӯзиши ҳолатҳо дар асоси ду шаҳри Бразилия анҷом дода шуд ва тамоюлҳои гуногуни гуногун барои дарозии ноҳамвории гуногун пайдо шуданд. Дар натиҷа, ин кор ба автоматикунонии алгоритми ба даст овардани қиматҳои максималии шиддатнокии ҷазираҳои гармӣ дар асоси модели соддакардашуда оварда расонид. Пас аз ба итмом расонидани зерпрограмма, татбиқи ИН дар симулятсияи сенарияҳои гуногуни шаҳрӣ тамоюлҳои гуногуни UHI-ро нишон додмакс арзиши таносуби H / W ва дарозии ноҳамвор. UHIмакс ҳангоми зиёд шудани таносуби H / W меафзояд, аммо дараҳои шаҳрӣ бо ноҳамвории бештар (майдонҳои калонтари фасадҳо ва баландиҳои гетерогенӣ, Z0 ≥ 2.0) ба UHI оварда мерасонадмакс арзишҳои тақрибан ду баробар хурдтар аз дараҳо, ки ноҳамвории камтар доранд (якхела бо масоҳати баландтарини миёна, ки биноҳо ишғол мекунанд, Z0 & lt 2.0) барои ҳамон қимат бо таносуби H / W. Умуман, асбоби таҳияшуда як ҳадаф дорад: ба назар гирифтани сенарияҳои гуногуни шаҳрӣ, тағир додани тағирёбандаи ҷудошудаи геометрияи шаҳрӣ ба шиддатнокии максималии ҷазираҳои гармии шабона.