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数字化转型中的数据驱动-基于领域对象构建从底朝上的数据纵向打通

其一是单个业务系统往往有简单的查询和统计功能需要使用到数据,或者数据要作为下游的一个输入。其二就是在BI分析类应用中,需要采集集成数据,进行数据分层建模,构建维度模型,并支撑上层的多维度决策分析。...在整个端到端流程中或涉及到计划,采购需求,采购订单,接收单,装箱单,产品,物料,发运单,转资清单等一系列的数据对象。如何讲这些数据对象建立映射关系是反向映射上层业务的关键。...如果仅仅是这样还没有完全发挥数据驱动业务的价值,更加重要的就是类似上面的例子,应该是基于数据中台的数据服务能力构建上层的一体化运营或监控平台。...数据驱动-从底朝上的数据纵向打通 在企业架构规划设计中,我原来谈到一个业务和IT匹配的V模型。即业务是从战略和业务目标出发,识别价值流,再识别业务能力,最终沉淀业务组件和业务对象。...同时在整个数据驱动和数据建模的分析中,建议是引入领域建模的思路,识别关键的领域对象。而领域对象本身是业务和数据的一个融合体进行分析,实现业务数据一体化。

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Google Earth Engine(GEE)——全球建筑物数据集(MSBuildings数据集)包含微软7.77忆建筑物

全球ML建筑脚印 必应地图正在发布全球范围内的公开建筑脚印。我们从2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑,包括Maxar和Airbus的图像。...在整个摄取过程中,有一些有趣的性能行为。...有些数据集是以GeoJSON格式发布的,有些则是以大GeoJSON格式(GeoJSONL)发布的,虽然压缩后的大小足以限制硬件的类型,但解压缩后的提取物是大量的矢量文件。...Returns: api.ListAssetsResponse ee.data.listAssets(parent ,参数,回调) 在包含资产数组和可选 nextPageToken 的对象中返回资产集合或文件夹中的内容列表...参数(api.ProjectsAssetsListAssetsNamedParameters,可选): 包含具有以下可能值的可选请求参数的对象: pageSize(字符串)要返回的结果数。

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    综述 | 基于特征的视觉同步定位和建图

    图 1 从同一视觉框架中提取的不同视觉特征。...使用代表墙壁和地板的平面构建环境的 3D 地图,同时从场景中移除所有其他对象。RANSAC 用于估计平面表面,然后通过估计它们的法线并提取相应的凸面来对其进行细化。...ORB 特征从 RGB 帧中提取并由 ORB-SLAM2 的 RGB-D 版本处理。另一方面,深度帧用于从场景中提取平面及其轮廓点。轮廓点用于在重建的地图中构建平面之间的空间和几何约束。...在 [130] 中可以找到类似的方法,其中动态对象通过计算有效的逐步方法从场景中分割出来,以检测对象并提取其轮廓。...同样,[116] 中提出了一种从观察场景中提取非静态对象的在线方法,从而提高 RGB-D SLAM 在非静态环境中的性能。该方法包括三个主要阶段,从图像差分开始,以检测场景中的任何移动物体。

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    Java中Collection集合详解

    2、集合的框架 二、Collection集合的常用方法 1、将给定的对象添加到指定的集合中 方法: boolean add(E e) 说明: 将给定的对象添加到指定的集合中,一般返回的都是true,不用理会...; 使用: // 1、将给定的对象添加到指定的集合中 Collection collection = new ArrayList(); collection.add...);//[小明,小兰,小李] 2、将给定的对象从指定的集合中删除 方法: boolean remove(Object o) 说明: 若存在指定的元素,则删除成功,返回true;若不存在指定的元素,则删除失败...,返回false; 使用: // 2、将给定的对象从指定的集合中删除 collection.remove("小明"); System.out.println...(); System.out.println(collection);//[] 4、判断给定的对象是否在指定的集合中 方法: boolean contains(Object o) 使用:

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    机器人抓取汇总|涉及目标检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划

    然而,原始的RGB-D图像对于机器人来说是简单的数字网格,在那里需要提取高层次的语义信息来实现基于视觉的感知。要抓取的目标对象的高层信息通常包含位置、方向和抓取位置。然后计算抓取规划以执行物理抓取。...早期的方法假设要抓取的对象被放置在一个背景简单的干净环境中,从而简化了对象定位任务,而在相对复杂的环境中,它们的能力相当有限。一些目标检测方法利用机器学习方法对基于手工二维描述符的分类器进行训练。...此外,从RGB图像到深度图像的训练数据,以及二维或三维输入的深度学习网络,极大地提高了目标定位的性能,促进了机器人抓取技术的发展。利用目标物的位置,可以进行抓取检测。...通过深度学习方法,可以直接或间接地从输入数据中估计姿态,从而获得对传感器噪声或不完整数据的抵抗力。还存在基于深度学习的方法,不需要6D姿势来进行抓取检测。抓取结构可以通过深卷积网络直接或间接回归。...目标定位(Object localization) 大多数抓取方法首先需要计算目标在输入图像数据中的位置。这涉及到目标检测和分割技术。目标检测提供目标对象的矩形包围盒,目标分割提供目标对象的精确边界。

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    ArrayList,LinkedList和String

    >) addAll(Collection) retainAll(Collection implements List, RandomAccess, Cloneable, Serializable ArrayList是可以调整数组大小,实现List的接口.ArrayList是基于实现动态数据的数据结构哦...,如果中间有进行删减,那么后面的元素会提前到前面空缺的位置,后面的也一样.所以LinkedList比较麻烦的,LinkedList是基于链表的数据结构哦~ 总结LinkedList和ArrayList...String d = a.substring(1, 2); // o System.out.println(d); } } String类可以用于比较字符串,搜索字符串,提取字符串等等...案例: 比如在字符缓冲区中已经有对象dashu用a进行表示,然后调用a.append("coding");,而insert()插入的方法也容易,参数两个,第一个为插入的位置,第二个为插入的数据而已.

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    第56节:ArrayList,LinkedList和String

    >) addAll(Collection) retainAll(Collection implements List, RandomAccess, Cloneable, Serializable ArrayList是可以调整数组大小,实现List的接口.ArrayList是基于实现动态数据的数据结构哦...,如果中间有进行删减,那么后面的元素会提前到前面空缺的位置,后面的也一样.所以LinkedList比较麻烦的,LinkedList是基于链表的数据结构哦~ 总结LinkedList和ArrayList...= a.substring(1, 2); // o System.out.println(d); } } 描述 String类可以用于比较字符串,搜索字符串,提取字符串等等...案例: 比如在字符缓冲区中已经有对象dashu用a进行表示,然后调用a.append("coding");,而insert()插入的方法也容易,参数两个,第一个为插入的位置,第二个为插入的数据而已.

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    综述:生成自动驾驶的高精地图技术(2)

    A 道路网提取 1) 基于二维航空影像的道路提取 路线图/网络对于自动驾驶系统至关重要,以定位车辆自身位置并规划路线,从航空图像中提取路线图也很有吸引力,因为航空照片通常覆盖城市范围的地图,...a) 基于分割的方法 基于分割的方法从航空图像中预测分割概率图,精细化分割预测并通过后处理提取图形。...图8:利用迭代图生长方法对航空影像进行道路网络提取,绿线提取为道路 c) 图生长方法 图生长方法直接从航空图像中预测路网图,该方法将输入的航空图像编码为向量场,通过神经网络进行预测,然后通过解码算法将预测解码为图形...图 9 图生长方法:csBoundary 系统架构 2) 基于三维点云的道路提取 在生成高精地图的过程中,基于三维点云的道路或车道线提取得到了广泛的应用,激光雷达点云具有高精度,通常在毫米级精度...图10:循环的采集数据,道路点云以循环的方式高亮显示,其他对象的点云位于背景中 Ding等人以大学校园的一部分为具体场景,构建了三维高精地图。

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    Google Earth Engine(GEE)——调试(语法和客户端)错误指南!

    此问题的常见表现是: 对返回的对象执行某些操作first()(集合中元素的类型未知)。 对返回的对象执行某些操作get()(存储在属性中的元素类型未知)。...a function var date = collection.first().date(); 在所有情况下的解决方案是使用已知类型的构造函数来强制转换未知类型的对象。...var date = ee.Image(collection.first()).date(); 避免混合客户端和服务器功能 下面的例子不太明显: 错误——这段代码没有做你想要的 // 不要混淆 EE objects...在第二种情况下,添加nonsense到地图,g.eeObject.name is not a function显示神秘错误,因为被添加到地图的对象, nonsense, 是一个字符串,而不是一个 EE...另一方面,getInfo() 从地球引擎同步请求计算结果,阻塞直到收到结果。如果计算需要很长时间,阻塞可能会导致您的浏览器锁定。避免 for 循环和getInfo()

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    动态的城市环境中杆状物的提取建图与长期定位

    本文则提出了一种基于语义聚类图的纯激光雷达长期定位算法。首先,使用卷积神经网络(CNN)来推断激光雷达点云的语义。结合点云分割,提取场景中的长期静态目标杆状物,并将其配准到语义聚类地图中。...因此,提出了一种基于语义聚类的方法,用于城市动态环境中的长期再定位,该方法依赖于从移动LiDAR数据中提取杆状物路标。...综上所述,本文的主要贡献有三个方面: 为了解决这一长期挑战,提出了一种从原始三维激光雷达点提取杆状物体语义簇并创建鲁棒语义点云聚类地图的方法 提出了一种基于几何一致性的语义聚类关联算法,用于无人机在长期场景中的重新定位基于鲁棒语义聚类再定位模块...机器人的高精度定位是在长期动态场景中实现的,无需维护高精度的点云地图。 A、 语义点云聚类提取 卷积神经网络RangNet++用于点云的语义分割。...在未来的工作中,我们将扩展到在长期环境中使用更多的对象,并使其更加通用,而不是严重依赖杆状对象。

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    斩获CVPR 2023竞赛2项冠军|美团街景理解中视觉分割技术的探索与应用

    其中: 点级提取技术用于解析各种与“点”相关的信息,以提取坐标及特征描述子为主,包括通用特征点、语义关键点等各种点级信息的提取技术,处理对象包括各种要素,用于表征要素的位置、特征等信息。...线级提取技术用于解析各种与“线”相关的信息,以提取线条为主,包括车道线、地平线、各类曲线/直线等各种线级信息的提取技术,处理对象包括各种线条,用于表征要素的位置、矢量、拓扑等信息。...MSAF首先提取视频相邻多帧的特征,通过动态特征对齐机制及静态特征对齐机制,分别对当前帧的动静态语义特征进行增强,接着从动态语义特征中提取目标区域描述子、从静态语义中提取目标像素描述子,然后求解像素描述子与区域描述子的特征距离...,简称PEP),如下图5所示: 图5 基于样本自动挖掘的困难目标发现框架 首先,利用特征金字塔主干网络提取不同尺度的特征,然后将不同尺度特征分别输入到三个分支:实例感知分支、实例描述分支、特征学习分支...地图是美团本地生活服务必不可少的基础设施,地图数据自动化生产是地图业务的重要环节,该环节主要从图像等数据中进行各类交通要素的提取与处理,分割技术在其中发挥着重要作用。

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    GEE图表案例——不同区域各地类面积直方图分布图表(矢量面积叠加直方图图)

    简介 在GEE中对不同区域面积统计的直方图绘制具体流程如下: 数据准备: 首先,需要准备用于面积统计的地理数据,可以是矢量数据,如行政边界、土地使用类型等。...可以使用GEE提供的几何图形对象,如点、线、面等,来定义统计区域。 面积统计: 使用GEE提供的统计工具来计算不同区域的面积。...也可以使用地图工具将统计结果叠加到地图上,使用不同的颜色或密度表示不同区域的面积。...结果 函数 aggregate_array(property) Aggregates over a given property of the objects in a collection, calculating...Arguments: this:collection (FeatureCollection): The collection to aggregate over. property (String):

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    用于自动泊车的鸟瞰图的边缘线的语义SLAM系统

    摘要 基于视觉的定位和建图解决方案有望在自动代客泊车任务中采用,本文提出了一种利用鸟瞰图像混合边缘信息的语义SLAM框架,为了从合成的鸟瞰图像和可行驶空间中提取有用的边缘用于SLAM任务,设计了不同的分割方法来去除视图合成中由逆透视变换引起的噪声眩光边缘和扭曲的边缘线...语义分割和对象检测模型广泛用于提取点级和对象级语义,这为SLAM带来了额外的语义和几何约束,以获得更稳定和准确的性能,然而,由于基于深度学习的模型通常需要大量手动标记的数据进行训练,因此这些方法可能需要很长时间才能转移到新的场景中...提出了基于鸟瞰图边缘线的语义视觉SLAM框架,鸟瞰图由四幅鱼眼图像通过视图合成生成,对可行驶空间进行分割以提供用于边缘检测的掩模,鸟瞰边缘提取模块处理从鸟瞰图像和可行驶空间图像中检测到的原始边缘,然后执行基于...鸟瞰边缘提取 从图3(a)中的鸟瞰图样本图像中发现,地面上有大量的道路标记,这些标记对于SLAM系统来说是很好的路标信息,然而,图像也被地面反射的强光所污染,此外,在用于视图合成的IPM中,地面上这些对象的轮廓会发生显著扭曲...,因此,我们的鸟瞰边缘线的提取模块的作用是从输入的鸟瞰视图和可行驶区域图像中检测并保留高质量的边缘,这是整个SLAM系统的基础,在边缘提取过程中,两个子模块连接在一起,首先,从输入图像中检测原始边缘线,

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    性能工具之JMeter5.0核心类HashTree源码分析

    HashTree 类用于创建测试对象的树结构。树中的每个元素也是树下一个节点的键。它提供了许多方法来添加对象和分支,以及许多检索的方法。 HashTree 为了方便的原因实现了映射接口。...特别是 traverse(HashTreeTraverser)方法,它提供了一种方便的方法,通过实现 HashTreeTraverser 接口来遍历任何 HashTree,以便在树上执行一些操作,或者从树中提取信息...JMX文件 JMeterEngine 只依赖 HashTree,可以从创建的 jmx 文件中获知,hashtree 贯穿整个 jmx 文件中 gui.jmx 的 xml 结构如下: <hashTree...* * 创建HashTree并且将keys中的所有对象设为top-level节点 * * @param keys * a collection...遍历任何 HashTree,以便在树上执行一些操作,或者从树中提取信息,去掉没用的节点元素,替换掉可以替换的控制器,这些都是通过递归实现的。

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    最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶(MongoDB 篇)

    数据处理全家桶(Sqlite 篇) 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶(Redis 篇) 最全总结 | 聊聊 Python 数据处理全家桶(Memcached 篇) MongoDB 是基于分布式存储...,由 C++ 编写的开源的 NoSql 数据库 MongoDB 的内容存储类似 JSON 对象,数据结构包含 3 种 分别是: 数据库 - Databases 对应关系型数据库中的数据库(Database...) 集合 - Collection 对应关系型数据库中的 Table 表(Table) 文档 - Document 对应数据库表中的一条数据(Row Data) 2....PyMongo 首先,创建一个数据库连接对象 创建数据库连接对象有二种方式,分别是:多参数、字符串拼接 import pymongo # 创建数据库连接对象的两种方式 # 方式一:多参数 self.client...)对应数据库文档中的数据 from mongoengine import * # Document的子类,对应文档对象 class Student(Document): name = StringField

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    从ceph对象中提取RBD中的指定文件

    ,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够从rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...,无法挂载,数据也就无法读取,而如果能从rbd中提取出文件,这就是保证了即使文件系统损坏的情况下,数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取,其他文件系统有时间再看看,因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image,大小为10G分成两个5G的分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,从后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下,这个地方拿到偏移量后,直接通过对rbd设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是从对象提取...所以整个逻辑就是,在文件系统层找到文件对应的sector位置,然后再在底层把sector和对象关系找好,就能从找到文件在对象当中的具体的位置,也就能定位并且能提取了,本篇是基于xfs的,其他文件系统只要能定位文件的

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