Suite

Comment expliquer pourquoi un état ArcSDE particulier ne se compresse pas ?


Je gère une base de données ArcSDE et j'aimerais éviter de supprimer les connexions à ArcSDE afin d'exécuter l'opération de compression. Notre workflow de gestion des versions est très simple. Tout le monde édite directement la version DEFAULT. Je sais qu'il n'est pas possible de compresser à l'état 0 sans réconcilier et supprimer les connexions mais nous n'avons pas besoin de compresser à l'état 0. Toutes nos applications accèdent à SDE via le logiciel ESRI ou une API qui peut accéder à la version DEFAULT afin que nos utilisateurs/ les scripts doivent avoir accès à toutes les données à tout moment.

Cela dit, je surveille en permanence les états qui restent non compressés et parfois je ne peux pas expliquer pourquoi un état spécifique ne serait pas fusionné avec l'état 0. Je sais que s'il y a une ramification dans l'arbre d'état en raison des sessions d'édition en cours, certains de ces états ne peut pas être supprimé. Il en est de même si vous avez nommé des versions qui n'ont pas été réconciliées. De plus, si les utilisateurs ont des verrous sur des états particuliers, ces états ne seront pas supprimés. Pour cette raison, je tue les processus qui datent de plus d'un jour.

Mais que se passe-t-il si j'ai un arbre d'état linéaire et que quelques états qui n'ont pas de verrouillage d'état ne sont pas supprimés ? Pourquoi cela pourrait-il être? Quels autres facteurs influencent les états supprimés lors d'une compresse.

Le but ultime ici est de n'avoir aucun temps d'arrêt, sauf lors des modifications de schéma.


En plus des raisons que vous justifiez déjà, vous pouvez :

  1. Vérifiez le tableau des états pour les états non fermés (ouverts).
  2. Vérifiez le tableau des versions pour voir si une version de réplique ou une version transactionnelle pointe vers l'un des états de blocage (les états qui ne seront pas compressés).
  3. Identifiez la lignée à laquelle participent les états bloquants pour une interrogation plus approfondie.
  4. Exécutez l'outil sdegdbrepair avec l'option de diagnostic -o pour les tables et les métadonnées. Peut-être avez-vous une relation state-state_lineage qui doit être réparée.
  5. Vérifiez toutes les tables de verrous, pas seulement state_locks : objet, table, calque également.
  6. Assurez-vous qu'il n'y a pas de connexions actives pendant la compression. Vous déclarez que vous supprimez les anciennes connexions, mais cela ne prend qu'une seule connexion active.
  7. Exécutez l'opération de compression deux fois.

Voici un article technique d'Esri Australia qui est assez complet sans entrer dans certaines des ramifications de la compression avec plusieurs répliques présentes :

Compression de la géodatabase ArcSDE http://esriaustraliatechblog.wordpress.com/2012/10/08/compressing-the-arcsde-geodatabase/


Je sais que la réponse est donnée, mais je me suis heurté à la même chose et, en cherchant, j'ai trouvé cet article esri KB qui décrit presque la même procédure que ci-dessus, mais aussi ce qu'il faut rechercher pour comparer si vous avez des versions erronées. L'article recherche spécifiquement les réplications qui ont été supprimées mais pas correctement supprimées de la base de données. C'est exactement ce qui nous est arrivé.

http://support.esri.com/en/knowledgebase/techarticles/detail/40807


20. Dilution de la précision

La disposition des satellites dans le ciel affecte également la précision du positionnement GPS. L'arrangement idéal (des quatre satellites minimum) est un satellite directement au-dessus, trois autres également espacés près de l'horizon (au-dessus de l'angle du masque). Imaginez un vaste parapluie qui englobe la majeure partie du ciel, où les satellites forment la pointe et les extrémités des épines du parapluie.

Les coordonnées GPS calculées lorsque les satellites sont regroupés près les uns des autres dans le ciel souffrent de dilution de la précision (DOP), un facteur qui multiplie l'incertitude associée aux erreurs de plage d'équivalent utilisateur (UERE - erreurs associées aux horloges des satellites et des récepteurs, à l'atmosphère, aux orbites des satellites et aux conditions environnementales qui conduisent à des erreurs de trajets multiples). Le DOP associé à une disposition idéale de la constellation de satellites est égal à environ 1, ce qui n'amplifie pas l'UERE. Selon Van Sickle (2001), le plus faible DOP rencontré en pratique est d'environ 2, ce qui double l'incertitude associée à l'UERE.

Les récepteurs GPS signalent plusieurs composants de la DOP, notamment la dilution horizontale de la précision (HDOP) et la dilution verticale de la précision (VDOP). La combinaison de ces deux composantes de la position tridimensionnelle est appelée PDOP - position dilution of precision. Un élément clé de la planification de mission GPS est d'identifier l'heure de la journée où le PDOP est minimisé. Étant donné que les orbites des satellites sont connues, la PDOP peut être prédite pour une heure et un emplacement donnés. Divers produits logiciels vous permettent de déterminer quand les conditions sont les meilleures pour le travail GPS.

L'étudiant MGIS Jason Setzer (hiver 2006) propose l'anecdote illustrative suivante :

J'ai eu la chance d'utiliser la technologie de levé GPS pour collecter des données de contrôle au sol dans ma région et le plus grand défi est souvent le problème PDOP (position dilution of precision). Le problème dans ma région montagneuse est la façon dont le terrain empêche vraiment le récepteur d'accéder à suffisamment de signaux satellites.

Au cours d'une enquête à Colorado Springs, j'ai rencontré un exemple assez extrême de cela. Géographiquement, Colorado Springs est niché juste contre les chaînes de montagnes Rocheuses, avec 14 000 pieds Pike's Peak juste à l'ouest de la ville. Mon appareil GPS était facilement capable de « voir » cinq, six ou même sept satellites alors que j'étais dans la moitié est de la ville. Cependant, au fur et à mesure que je voyageais vers l'ouest, je commençais à voir de moins en moins la constellation, au point que mon récepteur ne pouvait trouver qu'un ou deux satellites. Si une vue du ciel d'horizon à horizon à 180 degrés est idéale, alors à certains endroits, je pourrais voir peut-être 110 degrés.

Il n'y avait pas vraiment de travail, à part la patience. J'ai pu ajuster suffisamment mes points de relevé pour maximiser ma vue du ciel. A partir de là, ce n'était qu'une question de temps. Chaque oiseau GPS a un temps d'orbite d'environ douze heures, donc dans quelques cas, j'ai dû attendre jusqu'à deux heures à un endroit particulier pour qu'un nombre suffisant d'entre eux deviennent visibles. Mon appareil GPS calcule automatiquement le PDOP et affiche le nombre de satellites disponibles. Ainsi, la valeur PDOP n'a jamais été aussi basse que je l'aurais souhaité, mais elle a suffisamment baissé pour finalement se situer dans des limites acceptables. La prochaine fois, j'enverrai peut-être un fournisseur pour un tel projet !

Essaye ça!

Trimble, l'un des principaux fabricants de récepteurs GPS, propose une interface de planification de mission GPS en ligne. Cette activité vous présentera les capacités de l'interface et vous préparera à répondre ultérieurement aux questions sur la planification des missions GPS.

L'outil en ligne que vous utiliserez dans cet exercice nécessite que Microsoft Silverlight soit installé sur votre ordinateur. Silverlight ne fonctionne pas sous tous les navigateurs Web. Si Silverlight n'est pas installé pour le navigateur que vous utilisez, vous serez invité à l'installer.

  1. Visitez le site Web de Trimble.
    Passez le curseur de votre souris sur Assistance et formation, et cliquez sur Soutenir A-Z.
  2. Dans la liste des Produits de soutien A-Z, trouvez et cliquez sur le Logiciel de planification relier.
  3. Sur le Logiciel de planification page sur laquelle vous arrivez, suivez les Ressources de données GPS Trimble relier.


21. La grille UTM et la projection de Mercator transverse

Le système Universal Transverse Mercator n'est pas vraiment universel, mais il couvre presque toute la surface de la Terre. Seules les zones polaires (latitudes supérieures à 84° Nord et 80° Sud) sont exclues. (Les systèmes de coordonnées polaires sont utilisés pour spécifier les positions au-delà de ces latitudes.) Le système UTM divise le reste de la surface de la Terre en 60 zones, chacune couvrant 6° de longitude. Ceux-ci sont numérotés d'ouest en est de 1 à 60, à partir de 180° de longitude ouest (coïncidant approximativement avec la ligne de date internationale).

L'illustration ci-dessus (Figure 2.22.1) représente les zones UTM comme si elles étaient uniformément "larges" de l'équateur à leurs limites nord et sud. En fait, puisque les méridiens convergent vers les pôles du globe, chaque zone UTM diminue de 666 000 mètres de "largeur" ​​à l'équateur (où 1° de longitude correspond à environ 111 kilomètres de longueur) à seulement environ 70 000 mètres à 84° Nord et environ 116 000 mètres à 80° Sud.

« Transverse Mercator » fait référence à la manière dont les coordonnées géographiques sont transformées en coordonnées planes. De telles transformations sont appelées projections cartographiques. L'illustration ci-dessous (Figure 2.22.2) montre les 60 zones UTM telles qu'elles apparaissent lorsqu'elles sont projetées à l'aide d'une formule de projection cartographique Transverse Mercator optimisée pour la zone UTM surlignée en jaune, la Zone 30, qui s'étend de 6° Ouest à 0° de longitude Est (le premier méridien).

Comme vous pouvez l'imaginer, vous ne pouvez pas aplatir un globe sans le casser ou le déchirer d'une manière ou d'une autre. De même, l'acte de transformer mathématiquement des coordonnées géographiques en coordonnées planes déplace nécessairement la plupart (mais pas toutes) des coordonnées transformées dans une certaine mesure. Pour cette raison, l'échelle de la carte varie dans les grilles du système de coordonnées UTM projetées (plan).

le ellipses de distorsion tracées en rouge nous aident à visualiser le modèle de distorsion d'échelle associé à une projection particulière. Si aucune distorsion ne s'était produite lors de la projection de la carte illustrée à la figure 2.22.2 ci-dessous, toutes les ellipses auraient la même taille et auraient une forme circulaire. Comme vous pouvez le voir, les ellipses centrées dans la zone UTM en surbrillance ont toutes la même taille et la même forme. En dehors de la zone en surbrillance, les ellipses augmentent régulièrement de taille, bien que leurs formes restent uniformément circulaires. Ce modèle indique que la distorsion d'échelle est minime dans la zone 30 et que l'échelle de la carte augmente en s'éloignant de cette zone. De plus, les ellipses révèlent que le caractère de distorsion associé à cette projection est que les formes des caractéristiques telles qu'elles apparaissent sur un globe sont préservées tandis que leurs tailles relatives sont déformées. Les projections cartographiques qui préservent la forme en sacrifiant la fidélité des tailles sont appelées conforme projections. Les systèmes de coordonnées planes les plus largement utilisés aux États-Unis, UTM et SPC (le système State Plane Coordinates) sont tous deux basés sur des projections conformes.

La projection Transverse Mercator illustrée ci-dessus (Figure 2.22.2) minimise la distorsion dans la zone UTM 30. Cinquante-neuf variations sur cette projection sont utilisées pour minimiser la distorsion dans les 59 autres zones UTM. Dans tous les cas, la distorsion n'est pas supérieure à 1 partie sur 1 000. Cela signifie qu'une distance de 1 000 mètres mesurée n'importe où dans une zone UTM ne sera pas pire que + ou - 1 mètre de distance.

L'animation liée à l'illustration de la figure 2.22.3, ci-dessous, montre une série de 60 projections Mercator transverses qui forment les 60 zones du système UTM. Chaque zone est basée sur une projection cartographique Transverse Mercator unique qui minimise la distorsion au sein de cette zone. Les zones sont numérotées de 1 à 60 vers l'est à partir de la ligne de date internationale. L'animation commence par la zone 1.

Essaye ça!

Cliquez sur le graphique ci-dessus dans la Figure 2.22.3 pour télécharger et afficher le fichier d'animation (utm.mp4) dans un nouvel onglet.

Projections cartographiques sont des formules mathématiques utilisées pour transformer des coordonnées géographiques en coordonnées planes. (Les formules de projection inverse transforment les coordonnées planes en latitudes et longitudes.) "Mercator transversal" est l'une d'un nombre hypothétiquement infini de telles formules de projection. Un analogue visuel à la projection transverse de Mercator apparaît ci-dessous dans la figure 2.22.4. Conceptuellement, la projection Transverse Mercator transfère des positions sur le globe vers des positions correspondantes sur une surface cylindrique, qui est ensuite coupée d'un bout à l'autre et aplatie. Dans l'illustration, le cylindre est tangent au globe le long d'une ligne, appelée ligne standard. Comme le montre la petite carte du monde à côté du globe et du cylindre, la distorsion d'échelle est minime le long de la ligne standard et augmente avec la distance. L'animation liée ci-dessus (Figure 2.22.3) a été réalisée en tournant le cylindre 59 fois avec un incrément de 6°.

Dans l'illustration ci-dessus à la figure 2.22.4, il y a un méridien standard. Certaines formules de projection, dont la projection transverse de Mercator, autorisent deux droites standard. Chacune des 60 variantes de la projection transverse de Mercator utilisée comme fondement des 60 zones UTM utilise non pas une, mais deux lignes standard. Ces deux lignes standard sont parallèles et à 180 000 mètres à l'est et à l'ouest de chaque méridien central. Ce schéma garantit que l'erreur maximale associée à la projection due à la distorsion d'échelle sera de 1 partie sur 1 000 (au bord extérieur de la zone à l'équateur). L'erreur due à la distorsion d'échelle au méridien central est de 1 partie sur 2500. La distorsion est de zéro, bien sûr, le long des lignes standard.

Alors, que signifie le terme "transversal" ? Cela fait simplement référence au fait que le cylindre montré ci-dessus sur la figure 2.22.4 a été tourné de 90° par rapport à l'aspect équatorial de la projection standard de Mercator, dans laquelle une seule ligne standard coïncide avec 0° de latitude.


Chemins absolus et relatifs dans ArcMap

Lorsque vous créez un document ArcMap (ou ArcScene ou ArcGlobe), vous pouvez spécifier que les chemins seront stockés en tant que chemins relatifs. Pour définir cette option, regardez dans le menu Fichier et cliquez sur Propriétés du document cartographique . Ici, vous pouvez spécifier si vous souhaitez stocker les chemins absolus ou relatifs.

Lorsque vous enregistrez le document avec des chemins relatifs, l'application convertit les chemins en chemins relatifs (en utilisant la notation point/double point) par rapport à l'emplacement où vous avez stocké le document (le répertoire actuel). Par exemple, si votre document est stocké dans

et les données dans l'une de vos couches sont

ce qui est stocké dans Newmap.mxd est le suivant :

Lorsque vous ouvrez à nouveau Newmap.mxd, ArcMap reconvertit le chemin relatif stocké de la notation point/double en la représentation du chemin absolu, qui s'affiche en tant que source de données pour une couche. Cette conversion est toujours relative à l'emplacement de la carte (le répertoire courant).

Seuls les chemins sur le même disque sont convertis

Les chemins relatifs ne peuvent pas s'étendre sur les lecteurs de disque. Autrement dit, si le répertoire racine se trouve sur le lecteur D , vous ne pouvez pas utiliser de chemins relatifs pour accéder à un répertoire sur le lecteur E . Lorsque vous stockez votre document ArcMap à l'aide de chemins relatifs, seuls les chemins qui se trouvent sur le même lecteur sont convertis et stockés.


Deux vues : Caractéristiques et éléments topologiques

Une couche de polygones peut être décrite et utilisée :

  • En tant que collections d'entités géographiques (points, lignes et polygones)
  • Sous forme de graphique d'éléments topologiques (nœuds, arêtes, faces et leurs relations)

Cela signifie qu'il existe deux alternatives pour travailler avec des entités : une dans laquelle les entités sont définies par leurs coordonnées et une autre dans laquelle les entités sont représentées sous la forme d'un graphique ordonné de leurs éléments topologiques.


Interfaces utilisateur de cartographie innovantes

Démo du globe virtuel Wii

Une démo virtuelle de Globe sur Nintendo Wii par le Dr Ming-Hsiang Tsou.

YouTube : http://youtube.com/watch?v=nzRVcCLJOxc
Cliquez ici pour télécharger cette vidéo !

Projet de tableau blanc Wiimote

Ce projet/application a été créé par Johnny Chung Lee alors qu'il était doctorant. étudiant à l'Université Carnegie Mellon.

http://www.cs.cmu.edu/

johnny/projets/wii/

http://www.youtube.com/watch?v=5s5EvhHy7eQ&eurl

Comment créer un stylo IR ?

http://www.kenmooredesign.com/2008/11/how-to-make-infrared-led-light-pen-for.html

Programme de tableau blanc révisé pour la plate-forme Vista 64 : Smoothboard :

http://www.boonjin.com/wp/2008/08/14/wiimote-smoothboard-045-beta

(Excellente révision du programme original. Parfait pour l'application Google Earth)

Un très bon outil de peinture : ArtRage (édition gratuite de démarrage) : http://www.artrage.com/

Wii Fit et NASA Wolrd Wind

(à l'aide de l'échelle Wii FIT).http://www.youtube.com/user/SchoeningJohannes

XBox Kinect

Interface utilisateur à manipulation directe. (Table tactile)

Interface utilisateur de Minority Report ?

Question : Avez-vous déjà utilisé un logiciel informatique ? Veuillez nous faire part de vos expériences d'utilisation de ces logiciels. (Microsoft Word ? Powerpoint ? Windows Live Messenger ? Google Talk ?)

Interaction homme-machine (IHM) et

Design de l'interface utilisateur

Qu'est-ce que l'interaction homme-machine (IHM) ?

(la source: Curricula pour l'interaction homme-machine (ACM SIG CHI) http://www.acm.org/sigchi/cdg/cdg2.html#2_1 )


2 réponses 2

Chaque .exe et .dll a un handle de ressource interne, pointant vers vos boîtes de dialogue et autres ressources. Si vous appelez une fonction dans votre DLL, le handle de ressource actuel pointe vers les ressources dans le .exe, ce qui est incorrect et doit être remplacé par les ressources de la DLL.

C'est ce que fait AFX_MANAGE_STATE.

AFX_MANAGE_STATE est une macro qui appelle la fonction de ressource afin que cette ressource soit recherchée uniquement dans cette DLL, et non dans l'EXE/DLL à partir duquel une fonction particulière est appelée. Cette macro provoque également la mise en pile de la classe AFX_MAINTAIN_STATE. Cette classe, à la sortie de la fonction, réinitialise la recherche de ressources, de sorte que EXE/DLL qui a appelé cette fonction exportée récupère la recherche de ressources.

Ce serait quelque chose comme (pas exactement) :

L'utilisation de cette macro, dans la même pile d'appels DLL, ne fera de mal à personne, car Recherche de ressources a un compteur d'utilisation, qui ne reviendra à l'appelant (ressource DLL/EXE) que s'il atteint 0.

Il est important de noter que toutes les DLL MFC ne doivent pas utiliser cette macro. Ce n'est que si la DLL est chargée par un client non-MFC, peut-être par un client C, une application basée sur une console C++, un client .NET, etc. (oui, peut également être un client d'application Windows MFC).

Si vos fichiers EXE et DLL sont créés dans MFC, en utilisant la même version MFC/Compiler/linker et ont un objet CWinApp, vous n'avez pas besoin d'utiliser cette macro.


Traitement des requêtes et méthodes d'accès pour les bases de données Big Astro et Geo

8.3 Méthodes d'accès

L'organisation physique des données a un rôle primordial dans l'optimisation des requêtes, quelle que soit la technologie de gestion des données. Chaque système de gestion de données met en œuvre diverses techniques, y compris des structures de données internes (par exemple, un index B-tree) et des algorithmes pour optimiser l'accès aux données. Dans les bases de données conventionnelles, la conception physique dite de la base de données est une étape importante, qui consiste à définir les méthodes d'accès en fonction des caractéristiques de la base de données, du matériel sous-jacent et de la charge de requête attendue. Au moment de la requête, l'optimiseur choisit le meilleur chemin d'accès parmi les méthodes d'accès existantes et les combine pour générer le plan de requête physique.

Accès aux données astronomiques et géospatiales Les méthodes d'accès sont encore plus cruciales dans la gestion du Big Data astronomique et géospatial. Les raisons pour cela sont multiples:

Les requêtes spatiales, c'est-à-dire impliquant des critères spatiaux, sont fréquentes et les données spatiales constituent généralement de plus grandes quantités de données que les données alphanumériques conventionnelles. Il est donc crucial de réduire autant que possible le coût associé à l'accès aux données et d'éviter de scanner l'ensemble des données en utilisant des méthodes d'accès sensibles à l'espace.

Ces requêtes sont complexes et coûteuses, car elles impliquent des calculs géométriques. Par conséquent, au-delà de la réduction des coûts d'E/S, les méthodes d'accès permettent également d'économiser les coûts du processeur.

Le Big Data utilise des systèmes distribués, avec le partitionnement horizontal comme technique pour répartir les données sur plusieurs nœuds de cluster. La manière de partitionner les données impacte largement les performances du système. En particulier, privilégier la localité spatiale au sein des cloisons est une caractéristique souhaitable qui limite les coûts de communication.

Dans cette section, nous nous concentrons sur les méthodes d'accès spatial (SAM) ( Gaede et Günther, 1998 Manolopoulos et al., 2005a ) et leur adaptation au contexte du Big Data en astronomie et applications géospatiales. Le lecteur intéressé par les requêtes non spatiales peut se référer à cette étude dans le cadre de l'astronomie ( Mesmoudi et al., 2016 ). La principale différence avec l'accès aux données scalaires est la complexité des prédicats spatiaux (par exemple, intersection ou inclusion géométrique) qui ne se limitent pas à une recherche exacte ou par intervalle sur des valeurs d'attribut unidimensionnelles.

Indexation spatiale Une technique courante pour éviter le calcul géométrique sur des formes complexes consiste d'abord à les approximer avec un rectangle englobant minimum (MBR) (comme illustré sur les figures 8.1 et 8.2), puis à construire une structure d'index basée sur les MBR, utilisés comme clé d'index. associé aux données spatiales qu'il représente. L'index vise à réduire l'espace de recherche en filtrant les candidats. Une étape de raffinement est nécessaire pour obtenir le résultat exact. Cela revient à construire une structure de données secondaire adaptée aux rectangles à n dimensions (où n est principalement deux ou trois). Notez que même pour les données ponctuelles, l'indexation spatiale est couramment utilisée pour améliorer les requêtes de plage multidimensionnelles. Dans ce cas particulier, la caractéristique spatiale et son MBR sont identiques, et alors, l'étape de raffinement est inutile.

8.1 . Rectangle de délimitation minimal d'un objet géographique.

8.2 . Filtrage basé sur le MBR : les objets ayant des MBR disjoints ne peuvent pas se croiser et sont élagués sans calcul géométrique (à droite), les autres sont des candidats (les deux à gauche).

Dans leur enquête, Gaede et Günther (1998) classent les méthodes d'accès spatial en trois classes : les méthodes de chevauchement, les méthodes de découpage et celles qui transforment les données. Un exemple de SAM qui se chevauche est R-tree (pour rectangle tree) et R*-tree, tandis que R+-tree adopte le découpage, et l'approche des courbes de remplissage d'espace est représentative de la SAM basée sur la transformation.

Nous décrivons ci-après les principaux SAM, et mettons en évidence ceux proposés pour des applications astronomiques. Nous discutons ensuite de leur adaptation au contexte du Big Data, et résumons quelques approches existantes.

R-tree est une structure d'index précoce inspirée de B+-tree, qui a été proposée par Guttman (1984) . Il indexe une collection de rectangles, dans un arbre où chaque nœud (ou part au niveau inférieur) se voit attribuer son MBR, et un nœud parent contient les MBR de ses nœuds enfants (voir Fig. 8.3). Comme dans l'arbre B+, le nombre d'entrées par nœud est limité, ce qui entraîne parfois une division des nœuds lors du processus d'insertion ou une fusion des nœuds après plusieurs suppressions. Notez que ce processus peut conduire à un chevauchement des MBR au sein du même niveau de l'arborescence.

8.3 . Un exemple de R-tree.

Formellement, un R-tree est défini en tant que boursiers (@ désigne un pointeur):

un nœud feuille contient une séquence de (RECT), où RECT est un rectangle à indexer

les autres nœuds contiennent une séquence de (MBR, @NODE) ​​où MBR est le rectangle englobant minimum couvrant tous les rectangles du nœud enfant référencé

le nombre d'entrées dans un nœud, sauf dans le nœud racine, est compris entre une borne inférieure et une borne supérieure.

L'inconvénient des chevauchements est que la recherche peut avoir besoin de parcourir plusieurs chemins de l'arbre lorsque la requête tombe à l'intersection de plusieurs MBR de nœuds, et cela augmente lorsque la construction ne minimise pas l'espace mort (c'est-à-dire l'espace couvert par un nœud's MBR mais pas par ses nœuds enfants). Ceci a motivé la proposition, par exemple, de R*-tree ( Beckmann et al., 1990 ), qui construit et maintient un R-tree tout en limitant les chevauchements.

Une autre variante de R-tree est le R+-tree, proposé par Sellis et al. (1987) , qui appartient à la catégorie des méthodes de découpage. Dans cette structure de données, les MBR des nœuds de même niveau sont disjoints. À cette fin, le processus de création et de maintenance a été modifié de sorte que (i) les rectangles d'origine puissent être dupliqués dans chaque feuille que les MBR croisent et (ii) une division des nœuds soit propagée aux niveaux inférieurs de l'arbre afin que les nœuds ne puissent pas se chevaucher. Ceci est illustré à la Fig. 8.4. D'autres SAM de la catégorie de découpage peuvent être mentionnés, notamment les fichiers de grille, les arbres quadruples et les arbres kd (illustrés à la figure 8.5), qui appliquent divers types de partitionnement spatial.

8.4. Processus de propagation d'un nœud divisé en index R+-tree.

8.5 . Le processus de partitionnement de l'espace binaire kd-tree.

Enfin, une SAM basée sur la transformation consiste à noyer l'espace d'origine dans une représentation alternative qui pourrait être traitée plus facilement. L'approche de transformation la plus utilisée est l'ordonnancement de l'espace, également appelé linéarisation au moyen de courbes de remplissage d'espace. En fait, les requêtes spatiales peuvent être considérées comme des requêtes de plage multidimensionnelles. Les plages sont bien prises en charge par les méthodes d'accès traditionnelles (non spatiales), telles que les arbres B, qui utilisent l'ordre total de la clé indexée. Cependant, il n'y a pas d'ordre évident dans l'espace à n dimensions. Pour y faire face, l'idée est de diviser l'espace en cellules de grille et d'ordonner les cellules proches les unes des autres. Il en résulte des indices de cellules qui suivent une courbe de remplissage de l'espace de sorte que les cellules proches dans l'espace obtiennent des indices proches avec une probabilité élevée ( Moon et al., 2001 ). Les données indexées se voient attribuer les indices de cellule où elles se trouvent. Une fenêtre de requête est également transformée en une liste d'indices des cellules (principalement consécutifs grâce à la propriété de localité), et peut être répondue en utilisant un index simple mais efficace comme un arbre B+. Il existe des variantes de transformations avec des courbes de remplissage, parmi lesquelles Z-order 1 (voir Fig. 8.6) et Hilbert sont les plus courantes.

8.6. Courbe de remplissage de l'espace d'ordre Z.

Indexation spatiale des données astronomiques La majorité des SAM supposent des coordonnées cartésiennes planaires. Les systèmes de référence astronomiques sont, au contraire, basés sur des coordonnées sphériques. Des SAM spécifiques ont été proposées à cet effet. En particulier HTM ( Kunszt et al., 2000 ) dans le cadre du Sloan Digital Sky Survey (SDSS) applique une tessellation triangulaire hiérarchique d'une sphère associée à une linéarisation. D'autre part, HEALPix ( Gorski et al., 2005 ), pour Hierarchical Equal Area iso-Latitude Pixelization, est un autre schéma d'indexation sphérique largement utilisé pour une analyse numérique astronomique efficace, y compris l'analyse harmonique sphérique et multirésolution. Un paramètre, appelé NSIDE, régit le niveau à considérer dans la hiérarchie de cet indice, et donc la résolution, comme illustré sur la Fig. 8.7 . Grâce à ses propriétés géométriques, HEALPix prend en charge deux schémas d'ordre différents : par anneau d'isolement, ou imbriqué, similaire à l'ordre Z.

8.7 . Partition HEALPix de la sphère (NSIDE = 1, 2, 4, 8).

Méthodes d'accès aux mégadonnées spatiales La question est: Comment adapter les SAM au contexte Big Data ? En fait, il n'est pas simple d'appliquer les structures de données existantes et les algorithmes correspondants pour optimiser une grande base de données géospatiale ou astronomique. La principale différence est la granularité de la gestion des données, qui n'est plus une observation (ou un tuple), mais des fractionnements plus importants qui sont traités par des nœuds de travail séparés. Par conséquent, un index unique ne convient pas.

L'idée générale proposée dans la littérature ( Eldawy et Mokbel, 2015 Aji et al., 2013 ) est de définir un indice global et un indice local. L'index global s'applique aux splits, et contribue à l'organisation des partitions, et à la limitation de la communication entre nœuds. L'index local limite l'accès et le calcul au niveau d'un nœud. La mise en œuvre de ce principe diffère cependant d'un système à l'autre. SIMBA ( Xie et al., 2016 ) et SpatialHadoop utilisent tous deux des R-trees pour l'indexation globale et locale (SpatialHadoop propose également un index de grille global comme alternative) et un index local. ASTROIDE adopte une technique de linéarisation selon les indices HEALPix et exploite astucieusement les méthodes d'accès intégrées telles que le partitionnement par plage pour optimiser l'accès et le filtrage des données.

Une étude récente de Pandey et al. (2018) a étudié certains des grands systèmes d'analyse de données spatiales disponibles et en compare cinq qui sont basés sur le cadre Spark. Ce schéma d'indexation est rapporté ainsi que son coût en terme de consommation mémoire.


Alors, qu'est-ce qu'une barrière linguistique dans la communication ?

Une barrière linguistique est un terme utilisé pour décrire l'incapacité de transmettre des informations entre deux personnes ou plus en raison de différences linguistiques.

Les barrières linguistiques sont des difficultés de communication qui surviennent au sein d'un groupe de personnes ou entre des personnes ayant des antécédents linguistiques ou des dialectes différents.

En présence de barrières linguistiques, cela signifierait qu'il y aura moins ou pas de communication.

Lorsque l'on parle de barrières linguistiques, nous devons comprendre les différents types de barrières linguistiques. Explorons les différents types de barrières linguistiques dans la communication.

Afin de mieux comprendre comment surmonter les barrières linguistiques, évaluons d'abord les différents types de barrières linguistiques.


La marge d'erreur pour la position prédite par le GPS est de 15 $ exte$. Le système GPS doit donc garder l'heure avec une précision d'au moins 15 $ exte/c$ soit environ 50$ exte$.

Donc 50 $ exte$ erreur dans le chronométrage correspond à $15 exte$ erreur dans la prédiction de distance.
Par conséquent, pour $38 ext<μs>L'erreur $ dans le chronométrage correspond à $11 ext$ erreur dans la prédiction de distance.

Si nous n'appliquons pas de corrections en utilisant GR au GPS alors $38 ext<μs>$ erreur dans le chronométrage est introduit par jour.

Vous pouvez le vérifier vous-même en utilisant les formules suivantes

$T_1 = frac>>$ . l'horloge fonctionne relativement plus lentement si elle se déplace à grande vitesse.

$T_2 = frac>>$ . l'horloge tourne relativement plus vite en raison de la faible gravité.

$T_2 - T_1$ = 38 microsecondes/jour

Et pour les équations, référez-vous à HyperPhysics.

Alors Stephen Hawking a raison ! :-)

Il y a l'article de l'Ohio State University http://www.astronomy.ohio-state.edu/

pogge/Ast162/Unit5/gps.html ce qui explique assez bien pourquoi les horloges d'un satellite GPS sont plus rapides d'environ 38 microsecondes chaque jour. L'article affirme ensuite que la non-compensation de ces 38 microsecondes par jour entraînerait un décalage d'environ 11 km par jour d'un GPS, ce qui est manifestement inutilisable, et affirme que cela (le fait que nous devions compenser les 38 microsecondes pour que le GPS fonctionne ) est la preuve de la relativité générale.

Le problème est que même si les horloges sont effectivement décalées de 38 microsecondes par jour et que la relativité générale est très bien, nous n'aurions pas à compenser cela. Le GPS de votre voiture ou de votre téléphone n'a pas d'horloge atomique. Il n'a pas d'horloge assez précise pour aider avec le GPS. Il ne mesure pas combien de temps le signal a mis pour passer du satellite A au GPS. Il mesure la différence entre le signal du satellite A et le signal du satellite B (et de deux autres satellites). Cela fonctionne si les horloges sont rapides : tant qu'elles sont toutes rapides exactement de la même manière, nous encore obtenir les bons résultats.

C'est-à-dire presque. Les satellites ne restent pas immobiles. Donc, si nous nous appuyons sur une horloge rapide de 38 microsecondes par jour, nous faisons les calculs en fonction de la position d'un satellite décalé de 38 microsecondes par jour. Donc l'erreur n'est pas (vitesse de la lumière multipliée par 38 microsecondes multipliée par jours), elle l'est (vitesse du satellite multipliée par 38 microsecondes multipliées par jour). Cela représente environ 15 cm par jour. Eh bien, les positions des satellites sont corrigées une fois par semaine. J'espère que personne ne pense que nous pourrions prédire la position d'un satellite pendant longtemps sans aucune erreur.

Revenons à l'hypothèse initiale, que sans compensation, l'erreur serait de 11 km par jour : les horloges satellites sont multipliées par un facteur légèrement inférieur à 1 afin qu'elles aillent à la bonne vitesse. Mais cela ne fonctionnerait pas. L'effet qui produit 38 microsecondes par jour n'est pas constant. Lorsque le satellite survole un océan, la gravité est plus faible. La vitesse du satellite change tout le temps car le satellite ne vole pas sur un cercle parfait autour d'une terre parfaitement ronde faite d'un matériau parfaitement homogène. If GR created an error of 11km per day uncompensated, then it is quite unconceivable that a simple multiplication of the clock speed would be good enough to reduce this to make GPS usable.