Daha çox

Postgresdəki bir nöqtədən bir kənara ən yaxın (qaynaq və ya hədəf) alın


Bir marşrut işləmək üçün pgr_dijkstra istifadə edən bir Postgres xüsusi funksiyam var. Başlama və təyinat nöqtələrinin lat / lonunu keçərək işləyir. Sonra həmin lat / lon nöqtəsinə ən yaxın seqment zirvəsini tapıram və pgr_dijkstra çağırışında istifadə edirəm.

snippit: EXECUTE 'SELECT id :: integer FROM trail_split_segs_vertices_pgr SİFARİŞ EDİN the_geom <-> ST_GeometryFromText ("POINT (' || x1 ||" || y1 || ') ", 4326) LIMIT 1' INTO rec; mənbə: = rec .id;

Məsələ müəyyən bir seqment üzərində səslənə bilsəm də, ən yaxın təpə fərqli bir seqmentə aid ola bilər, çünki məsafəni əsas götürərək axtarış aparır.


(qırmızı nöqtə istədiyim nöqtədir, ancaq bənövşəyi daha yaxın olduğu üçün alıram)

Bunun əvəzinə istifadəçilərə ən yaxın təpədən çox lat / lon nöqtələrini tapmaq üçün fərqli bir funksiya yaratmağa çalışdım. Ancaq o kənarın mənbəyini və ya hədəfini istifadə edəcəyimi seçməliyəm.

snippit SELECT id, source, target, geom, ST_Distance (geom, ST_GeometryFromText ('POINT (-123.036073 49.357152)', 4326)) AS dist FROM trail_split_segs WHERE geom && ST_SetSRID ('BOX3D (-123.03602.3952.3946, 492 -123.346, 493 -6, 492, 492, 492, 492, 492, 493, 526, 492, 493, 526, 492, 492, 492, 496 : box3d, 4326) SİFARİŞ EDİN dist LIMIT 1Bunun yaratdığı qutu çox kiçikdir, belə ki, veb-interfeysdə istifadəçilərin siçanlarını kənara çəkməyim səbəbi ilə həmişə düzgün kənarı seçəcəkdir.

Etmək istədiyim, kənarın idinin eyni olması lazım olan lat / lon nöqtəsinə ən yaxın olan kənar mənbəyi və ya hədəfi seçməkdir.

YENİLƏNİB Ziyanın aşağıdakı cavabı məni doğru yola yönəltməyə kömək etdi, sorğusunu dəyişdirdim.

AS nöqtəsi ilə (SEÇİN st_setsrid (st_makepoint (-123.0568528175354, 49.36230206100319), 4326) AS nöqtəsi), AS xətti (SEOM ge line AS line_geom FROM trail_split_segs, point WHERE st_dwithin (geom, point, 0.00012) ORDER BY ) SEÇİN id, ST_AsText (the_geom) AS point_geom FROM trail_split_segs_vertices_pgr, line, point WHERE st_dwithin (the_geom, line_geom, 0.00001) SİFARİŞ the_geom <-> point LIMIT 1;


Düşünürəm ki, səsi qurmağa ehtiyac yoxdurBOX3D, əvəzinə aşağıdakı yanaşmanı istifadə edin. Ancaq unutmayın0.00012bir az vacibdir, onu diqqətlə seçməlisiniz. Daxil etməyin0Əvəzində keçmişdə bəzi anormal davranışlar gördüyüm kimi. Üstəlik, CRS-ləriniz ESPG-dədirsə: 3857, bu tampon dəyərini dərəcələrlə deyil, metrlə təyin etməlisiniz.

line as (trail_split_segs əmrindən geom <--> st_setsrid (st_makepoint (-123.036073 49.357152), 4326) line_geom kimi geom seçin, id 1 seçin, trail_split_segs_vertices_pgr-dən point_geom olaraq the_geom, st_dwgein_ line, the_geom <-> st_setsrid (st_makepoint (-123.036073 49.357152), 4326) limit 1;

Nesne rejimində iki obyekti kənara çəkmək

Bu olduqca yeni bir sual ola bilər, amma Blender'i öyrənməyə yeni başlamışam və dəqiqliklə işləmək çox çətin olur. İki obyektim var və onları bir-birlərinə (şəkildəki şəkildəki şəkillərlə) kənarlarından yapışdırmağa çalışıram (daha sonra onları birinə birləşdirə bilərəm). Çox şey sınadım, amma heç biri işləmir. Zəhmət olmasa mənə kömək edə bilərsən, ya da bu mövzuya dair yaxşı bir təlimata bir keçid verə bilərsən?


Bağlantı qrupu daxilində kənarları birləşdirmək

    Bitiş nöqtəsi bağlantısını təyin etsəniz, xətt xüsusiyyətləri yalnız təsadüfən bitən nöqtələrdə birləşən kənarlara çevrilir. Bu vəziyyətdə xətt xüsusiyyəti l1 kənar element olur e1 və xətt xüsusiyyəti l2 kənar element olur e2. Bu əlaqə siyasəti ilə hər zaman bir sətir xüsusiyyəti üçün yaradılmış bir kənar element olacaqdır. Uç nöqtəsi bağlantısı olan şəbəkələrin yaradılması, körpülər kimi keçid obyektlərini modelləşdirməyin bir yoludur. Bu işi modelləşdirmək üçün iki qaynaq, körpülər və küçələr eyni əlaqə qrupuna yerləşdirilir (1). Küçə mənbəyinə təsadüfən baş verən digər küçə xüsusiyyətlərinə qoşulma imkanı vermək üçün küçə mənbəyinə hər hansı bir vertex bağlantısı verilir. Körpülər mənbəyinə son nöqtə bağlantısı verilir. Bu, körpülərin digər kənar xüsusiyyətlərə yalnız son nöqtələrində bağlanması deməkdir. Nəticədə, körpülərin altından keçən hər hansı bir küçə körpüyə bağlanmayacaq. Körpü son nöqtələrində digər küçələrə qoşulacaq. Şəbəkənizdə yerüstü keçidləri (körpülər) və yeraltı keçidləri (tunelləri) modelləşdirmək üçün istifadə etmək istədiyiniz yalnız bir mənbəyiniz varsa, düzəldilmiş məlumatlarda hündürlük sahələrindən istifadə etməyi düşünə bilərsiniz. Daha çox məlumat üçün aşağıdakı "Yüksəklik sahələri" bölməsinə baxın.

Çox hissəli sətir xüsusiyyətləri ilə işləyirsinizsə, başa düşün ki, Şəbəkə Analisti hər hissənin ucundakı zirvələri köşə yox, son nöqtə kimi qəbul edir.

Diqqət:

Bütün kəsişmə xətt xüsusiyyətləri birləşdirilmiş kənarları yarada bilməz. Təsadüfi heç bir son nöqtəni və ya təpəni paylaşmazlarsa, heç bir əlaqə siyasəti kəsişmə nöqtəsində bir qovşaq yaratmaz. Şəbəkə məlumat dəstləri üçün küçə məlumatları əvvəlcə nəzərdə tutulan bütün qovşaqlarda təpələr və ya son nöqtələr mövcud olması üçün təmizlənməlidir.

Küçə məlumatlarınızı düzəltməyiniz lazımdırsa, kəsişmə xətlərini bölmək və ya bu xüsusiyyət siniflərində topoloji qurmaq və kəsişmələrdə xüsusiyyət bölmələrini tətbiq edən topoloji qaydalarını tətbiq edərkən küçə xüsusiyyətlərini düzəltmək üçün İnteqrasiya kimi bir geoprosessinq alətindən istifadə edin.


Məlumat növləri

WKT: & QuotWell Known Text & quot məlumat formatı, məkan obyektlərini təmsil etmək üçün insan tərəfindən oxunaqlı bir əlamətdir. Məsələn x və y koordinatları olan 2 ölçülü nöqtə obyekti WKT-də POINT (123,456) kimi təmsil olunur. Bu format OGC tərəfindən müəyyən edilir. Daha çox məlumat üçün yaxşı bilinən mətn sənədlərinə baxın.

EWKT& & Genişləndirilmiş geniş tanınmış mətn & quot məlumat formatı, bir SRID şəkli & # 39s təsvirinə hazırlayaraq WKT-ni genişləndirir. Daha çox məlumat üçün yaxşı bilinən mətn sənədlərinə baxın.

WKB: & QuotWell Known Binary & quot məlumat formatı, məkan obyektləri üçün əlverişli bir maşın oxunuşlu ikili nümayəndəlikdir. Effektivlik üçün bir tətbiq bu məlumat formatını istifadə etməyi seçə bilər, ancaq insanlar WKT oxumağı üstün tuta bilər. Bu format OGC tərəfindən müəyyən edilir. Daha çox məlumat üçün baxın Yaxşı bilinən İkili.

EWKB: & QuotExended Geniş Bilinmiş İkili & quot məlumat formatı, SRID məlumatlarını forma & # 39s təsvirinə əvvəlcədən təyin edərək WKB-ni genişləndirir. Daha çox məlumat üçün baxın Yaxşı bilinən İkili.


SQL üçün ən yaxın yer tapan (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)

Yer tapmaq proqramı ilə dolaşmaq üçün kifayət qədər vaxt sərf etdim ki, bunu necə edəcəyimi yazmağa dəyər. Əlbətdə ki, yerin səthindəki məsafələri tapmaq, Sferik Kosinus Qanunu düsturu da deyilən Haversin düsturu ilə işlənmiş Böyük Dairəvi məsafələrdən istifadə deməkdir. Problem budur:

Enlik və boylam olan yerlər cədvəli verildikdə, həmin yerlərdən hansı müəyyən bir yerə ən yaxındır?

Enlem ve boylam yerləri cədvəlini haradan əldə edə bilərəm, soruşursunuz? & # 8220free poçt kodu yüklə & # 8221 və ya & # 8220free poçt yüklə. & # 8221 üçün bir internet araması yapın. Sonra MySQL cədvəlinə yüklənin. Genişlik və Boylam yeri əlavə edilmiş çox sayda coğrafi məlumat üçün pulsuz yükləmələr mövcuddur.

Burada & Amerika Birləşmiş Ştatları üçün 5 rəqəmli poçt kodları cədvəli. MySQL üçün ABŞ poçt kodu məlumatları. Bunu MySQL serverinizə yükləyə bilməlisiniz. İstehsala keçmək istəyirsinizsə, xahiş edirəm bu məlumatlara etibar etməyin.

Buna ehtiyacınız varsa, SQL Server üçün ABŞ Poçt Kodu Verilişləri.

Xahiş edirəm yerləri müəyyənləşdirmək üçün bir yol olaraq poçt kodları və ya poçt kodları istifadə edərkən diqqətli olun. Poçt və poçt kodları poçt çatdırılmasını optimallaşdırmağa kömək etmək məqsədi ilə hazırlanmışdır. Onların digər məqsədlər üçün dəyəri məhduddurvə sizə verə bilər səhv nəticələr. Məsələn, bir coğrafyaşının ABŞ-ın Miçiqan ştatının Flint şəhərində yaşanan su böhranı haqqında bir məqaləsi. Uzun müddət Flintdəki uşaqların qurğuşun zəhərlənməməsinə bənzəyirdi; çünki tədqiqatçılar yalnız yaşadıqlarını anlamaq üçün evlərinin poçt kodlarına baxırdılar. Ancaq qurğuşundan zəhərlənirdilər. MIchigan əyalət hökumətinin etdiyi eyni səhvi etməyin.

Darıxdırıcı, lakin lazımlı coğrafiya

Boylam və enlik dərəcə ilə ifadə olunur. Enlem, bir nöqtənin ekvatordan nə qədər şimal və ya cənubda yerləşdiyini təsvir edir. Ekvator boyunca nöqtələrin sıfır enlemleri var. Şimal qütbünün müsbət (şimal) enliyi 90, cənub qütbünün mənfi (cənub) enliyi -90. Buna görə, şimal-yarımkürə yerləri müsbət enliyə, cənub-yarımkürə yerləri isə mənfi enliyə malikdir.

Uzunluq bir nöqtənin baş meridiandan nə qədər şərqdə olduğunu təsvir edir: yer səthində qütbdən qütbə uzanan ixtiyari bir xətt. ABŞ-ın Nyu-York şəhərindəki Empire State Binası mənfi (qərb) uzunluğa malikdir, xüsusən -73.9857. Hindistanın Aqra şəhərindəki Tac Mahalın müsbət (şərq) uzunluğu var, xüsusən 78.0422. İngiltərənin London yaxınlığındakı Greenwich Rəsədxanası, tərifə görə sıfır uzunluğa malikdir.

Bu səbəbdən enlemler [-90, 90] aralığındakı dəyərlərdir. Uzunluqlar (-180, 180] aralığındakı dəyərlərdir. Bu dəyərlər bəzən dərəcə və ondalıkdan çox dərəcə, dəqiqə və saniyə ilə ifadə olunur. Əgər hesablamalar etmək istəyirsinizsə, əvvəlcə dəqiqə və saniyələri onluğa çevirin.

Napoleon dövründə sayğac əvvəlcə təyin olundu, ekvatordan qütblərdən birinə qədər məsafədə on milyon nəfər var idi. Beləliklə, bir enlik dərəcəsindəki orijinal sayğac sayı 10.000.000 / 90 və ya 111.111 km idi. Lakin yer bir az qabarıqdır, buna görə Dərəcə üçün 111.045 km daha yaxşı bir təxmini hesab olunur.

Burada etdiyimiz hesablama növü üçün yer kürəsinin bir kürə olduğunu düşünəcəyik. Həqiqətən ekvatorda bir az qabarıq deyil, amma bir yer tapan problem üçün sferik fərziyyə kifayət qədər yaxşıdır.

Bu düstur (dərəcə üçün 111.045 km) şimala və ya cənuba doğru hərəkət edərkən yaxşı işləyir: enliyinizi dəyişdirirsinizsə, ancaq boylamızı deyilsə. Ekvator boyunca şərq və ya qərb istiqamətində hərəkət edirsinizsə və uzunluğunuzu dəyişdirirsinizsə, bu da işləyir. Ancaq ekvatorun şimalında və ya cənubunda uzunluq xətləri bir-birinə yaxınlaşır, buna görə bir dərəcə şərqə və ya qərbə doğru hərəkət etsəniz, 111.045 km-dən az hərəkət edirsiniz. Bir dərəcə şərqə və ya qərbə gedəndə əslində hərəkət etdiyiniz məsafə əslində bu km-dir.

Bəzi keçmiş İngilis koloniyalarında olanlarımız mil istifadə edirik. Dəniz mili bir dəqiqəlik (dərəcənin 1/60-ı) enlik olaraq təyin olunur. Yəni var Dərəcə başına 69 nizam mili və ya Dərəcə başına 60 dəniz mili. Öküz komandaları ilə şum aparma GPS nəzarəti kimi tətbiqetmələrlə məşğul olsanız, bunun olduğunu bilmək sizə kömək edə bilər. Dərəcə üçün 552 furlongs.

Bəzi ABŞ mərkəzli tətbiqetmələr qərb-yarımkürə yerləri üçün mənfi deyil müsbət olaraq təmsil edən boylamları qarışdırır. Bir şeyi ayıklayırsınızsa, bunun üçün axtarın.

Böyük dairə məsafəsi düsturu

(Sferik) yerin səthi boyunca genişlik və uzunluq dərəcələri ilə verilən iki ixtiyari nöqtə arasındakı məsafə nə dərəcədədir? Tərəfindən müəyyən edilmişdir Sferik Kosinus Qanunu və ya Haversine FormuluMySQL sintaksisində olan bu.

Kürə yerin səthi boyunca olan məsafədir. Söz mövzusu yerlər sizin mənziliniz və yerli supermarketiniz olduqda və ya Avstraliyanın Sidney və İslandiyanın Reykjavik hava limanları olduqda eyni dərəcədə yaxşı işləyir. Bu nəticənin dərəcə olduğuna diqqət yetirin. Yəni km məsafəsini istəsək, dərəcə üçün km üçün dəyərimizi 111.045-ə vurmalıyıq.

MS SQL Serverin RADIANS üçün bir float və ya ikiqat parametr tələb etdiyinə diqqət yetirin. RADIANS (30) səhv bir dəyər qaytarır, lakin RADIANS (30.0) düzgün işləyir. Ümumiyyətlə, MS SQL Server etibarlı şəkildə üzmək və ya ikiqat artırmaq üçün tam ədədi məcbur etmir; buna görə bir şamandıra istifadə etməli olduğunuz bir tam ədədi istifadə etməyə çalışmayın. Ayrıca, ABŞ poçt kodlarının, rəqəmlərə bənzəməsinə baxmayaraq, simvol simli olduğunu unutmayın. Yaşadığım yerdə & # 821601950 & # 8217 kimi poçt kodlarımız var. Bu, 1950 ilə eyni şey deyil.

Ən Yaxın Yerlərdə Sorğu

Sərin. Beləliklə, verilənlər bazasında verilən nöqtəyə ən yaxın nöqtələri tapmaq üçün belə bir sorğu yaza bilərik. 42.81 enlemi və -70.81 enlemi olan nöqtəni istifadə edək. Bu MySQL sorğusu, məsafənin sırasına görə verilmiş nöqtəyə ən yaxın on beş nöqtəni tapır.

Sorğuya latpoint və longpoint qoymaq üçün birləşmənin istifadəsinə diqqət yetirin. Sorğunu bu şəkildə yazmaq rahatdır, çünki düstur və uzun nöqtə formulda dəfələrlə göstərilmişdir. (MySQL-ə & # 8220ON 1 = 1 & # 8221 ehtiyac yoxdur, ancaq PostgreSQL lazımdır.)

(SQL Server-də & # 8220LIMIT 15 yerinə & # 8220SELECT TOP (15) zip & # 8230 & # 8221 istifadə edin. & # 8221)

Əla. Bitirdik, düzdür? O qədər də sürətli deyil! Bu sorğu dəqiqdir, lakin çox ləngdir.

Sorğu yavaş olur, çünki mümkün olan hər cüt bal üçün haversin formulunu hesablamalıdır. Beləliklə, MySQL serverinizi bir çox riyaziyyat işinə çevirir və onu bütün yer cədvəlinizi taramağa məcbur edir. Bunu necə optimallaşdırmaq olar? Cədvəldəki enlik və Boylam sütunlarında indekslərdən istifadə edə bilsəydik, yaxşı olardı. Bunu etmək üçün, bir məhdudiyyət tətbiq edək. Deyək ki, poçt kodu cədvəlindəki (latpoint, longpoint) 50 km məsafədəki nöqtələrə diqqət yetiririk. Daha uzaqdakı nöqtələri aradan qaldırmaq üçün bir indeksdən necə istifadə edəcəyimizi düşünək.

Xatırla ki, bu məqalənin əvvəlindəki əsas məlumatlardan, bir enlik dərəcəsi 111.045 km-dir. Beləliklə, enlik sütunumuzda bir indeksimiz varsa, ehtimal ki, 50 km məsafədə olmaq üçün çox şimal və ya çox cənubda olan nöqtələri aradan qaldırmaq üçün belə bir SQL bəndindən istifadə edə bilərik.

Bu WHERE bəndində MySQL-in haversine məsafə formulunu hesablamadan əvvəl bir çox enlik nöqtəsini buraxmaq üçün bir indeks istifadə etməsinə icazə verilir. MySQL-in genişlik indeksində bir sıra tarama aparmasına imkan verir.

Nəhayət, çox şərq və ya qərb nöqtələrini aradan qaldırmaq üçün oxşar, lakin daha mürəkkəb bir SQL bəndindən istifadə edə bilərik. Bu bənd daha mürəkkəbdir, çünki uzunluq dərəcələri hərəkət etdiyimiz ekvatordan daha kiçik məsafələrdir. Bu düstur.

Beləliklə, hamısını bir yerə toplayaraq, bu sorğu 50 km (latpoint, longpoint) arasındakı məhdud bir qutuda olan 15 nöqtəni tapır.

Bu sorğu bir az mürəkkəb olsa da, enlem ve boylam indekslərinizdən faydalanaraq səmərəli işləyir.

Bu kiçik sual sorğusuna Qoşulduğumuz ümumi sorğunun bir hissəsi kimi bildirin.

Bunun məqsədi tətbiq proqramının sorğu üçün lazım olan parametrləri təmin etməsini asanlaşdırmaqdır. latpointuzun nöqtə yaxınlıqdakı yerlərə ehtiyacınız olan xüsusi yerdir. radius axtarışın nə qədər getməli olduğunu müəyyənləşdirir. Nəhayət məsafə_ birliyi məsafələrinizi kilometrlərlə vermək istəsəniz 111.045, nizamnamə millərində istəsəniz 69.0 olmalıdır.

Diaqonal məsafənin məhdudlaşdırılması

Lakin, bu məhdudlaşdırıcı qutu sorğusunun (latpoint, longpoint) diaqonalından 50 km-dən çox uzanan bəzi nöqtələri geri qaytarmaq potensialı var: yalnız diaqonal məsafəni yox, məhdudlaşdıran düzbucaqlını yoxlayır. Qarğa uçarkən 50 km-dən çox nöqtəni aradan qaldırmaq üçün sorğunu inkişaf etdirək.

Km əvəzinə Mil istifadə etmək

Nəhayət, bir çox insanın məsafələri üçün km yerinə mil istifadə etməsi lazımdır. Bu sadədir. Distance_unit dəyərini 69.0 olaraq dəyişdirmək kifayətdir.

Tipik bir sorğu budur mağaza axtaran və ya yer tapan enlem ve boylam əsaslanan tətbiq. Çox çətinlik çəkmədən istifadənizə uyğunlaşdırmağı bacarmalısınız.

Bu sorğunun digər yer-cədvəl təriflərinə uyğunlaşdırılması

Bu sorğu, əlbəttə ki, müəyyən bir cədvəl tərifi ilə işləmək üçün yazılmışdır zip, ABŞ poçt kodu cədvəli. Bu zip cədvəl adlı sütunlar var zip, ilkin_ şəhər, enlikuzunluq, başqaları arasında. Cədvəlin istinad etdiyinə diqqət yetirin ZİF AS z sorğuda. Bu onu ləqəbi halına gətirir z.


OpenLayers. Həndəsə. Nöqtə

İki həndəsə arasındakı ən yaxın məsafəni hesablayın (x-y müstəvisində).

Parametrlər

Etibarlı seçimlər

detallar Məsafənin hesablanmasından təfərrüatları qaytarın. Varsayılan səhvdir.
kənar Bu həndəsədən hədəf həndəsəsinin ən yaxın kənarına qədər olan məsafəni hesablayın. Varsayılan doğrudur. Doğru olarsa, tamamilə hədəf daxilində olan bir həndəsədən məsafəni çağırmaq sıfır olmayan bir məsafə ilə nəticələnəcəkdir. Yanlış olduqda, həndəsələr kəsişdikdə məsafəni çağırmaq 0-a dönəcəkdir. Yanlış olduqda, detalları qaytarmaq olmaz.

Qayıdır

Bu həndəsə ilə hədəf arasındakı məsafə. Detallar doğrudursa, qayıdış məsafəsi, x0, y0, x1 və x2 xüsusiyyətlərinə sahib bir obyekt olacaqdır. X0 və y0 xassələri bu həndəsədəki ən yaxın nöqtənin koordinatlarını təmsil edir. X1 və y1 xüsusiyyətləri hədəf həndəsəsindəki ən yaxın nöqtənin koordinatlarını təmsil edir.

Bərabərdir

Başqa bir həndəsənin bu ilə bərabər olub olmadığını təyin edin. Bütün komponentlərin koordinatları eyni olduqda həndəsələr bərabər sayılır.

Parametrlər

Qayıdır

Verilən həndəsə bu həndəsəyə bərabərdir.

ToShortString

Qayıdır

Point obyektinin qısaldılmış simli nümayişi. (ex. & lti & gt & rdquo5, 42 & rdquo & lt / i & gt)

Həndəsəni verilən yerdəyişmə ilə müsbət x və y oxları boyunca hərəkət etdirir. Bu həndəsənin mövqeyini dəyişdirir və önbelleğe alınan hüdudları təmizləyir.


Artan optimallaşdırma

SaaS üçün ideal şəbəkə bağlantısı modelini əvvəllər bu məqalədə təmsil etmişik, lakin tarixən mürəkkəb şəbəkə arxitekturasına sahib olan bir çox böyük təşkilat üçün bu dəyişikliklərin hamısını birbaşa etmək praktik olmayacaqdır. Bu hissədə, Microsoft 365 performansını və etibarlılığını artırmağa kömək edə biləcək bir sıra əlavə dəyişiklikləri müzakirə edirik.

Microsoft 365 trafikini optimallaşdırmaq üçün istifadə edəcəyiniz üsullar şəbəkə topologiyanıza və tətbiq etdiyiniz şəbəkə cihazlarına görə dəyişəcəkdir. Bir çox yeri və mürəkkəb şəbəkə təhlükəsizliyi təcrübəsi olan böyük müəssisələrin, Microsoft 365 əlaqə prinsipləri bölməsində sadalanan prinsiplərin əksəriyyətini və ya hamısını özündə birləşdirən bir strategiya hazırlamaları, kiçik təşkilatlara isə yalnız bir və ya ikisini düşünməsi lazım ola bilər.

Optimallaşdırmaya hər metodu ardıcıl tətbiq edərək artan bir proses kimi yanaşa bilərsiniz. Aşağıdakı cədvəldə ən çox istifadəçi üçün gecikmə və etibarlılığa təsir sıralarına görə əsas optimallaşdırma metodları verilmişdir.


Ellipsdən ən yaxın nöqtə

Tövsiyə olunduğu kimi istifadə etməlisiniz Lagrange sürət metodu. Hədəf funksiyası $ d $ məsafəsidir, ya da daha əlverişli $ d ^ 2 $: $ d ^ 2 = sol (x-a_x right) ^ 2 + left (y-a_y right) ^ 2 $ Məhdudiyyətdir $ varphi (x, y) = frac+ frac-R ^ 2 = 0 $, buna görə $ L (x, y) = (x-a_x) ^ 2 + (y-a_y) ^ 2- lambda left ( frac + frac -R ^ 2 sağ) frac < qismən L> < qismən x> = <2 (x-a_x)> - frac <2 lambda x> = 0 frac < qismən L> < qismən y> = <2 (y-a_y)> - frac <2 lambda y> = 0 frac+ frac-R ^ 2 = 0 $ Əgər həll etməyə çalışsanız, $ x = frac əldə edəcəksiniz y = frac $ elips tənliyini əvəz etməlisiniz. Ümumiyyətlə, bu tənlik olduqca pisdir, buna görə adətən fərqli kök tapanlardan istifadə olunur.


Postgresdəki bir nöqtədən bir kənara ən yaxın (mənbə və ya hədəf) olun - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Cmdlet səhv yerləşdirilmiş sənədləri və köhnəlmiş sənədləri silməyə kömək edir, lakin icrası optimallaşdırmaq və qarşısını almaq üçün kodu tənzimləməlisiniz.

Bir qrup tərəfindən idarə olunan xidmət hesabı yaratdığınızda, bəzi inzibati vəzifələri yüngülləşdirir və bununla əlaqəli təhlükəsizliyi gücləndirir.

Texnoloji şirkət, Windows masaüstünü və təsir edən zəifliklərin vəhşi təbiətdə istismar əlamətlərinin olduğunu təsdiqlədi.

Çox mərhələli quruluşlar, konteyner yayılması zamanı Dockerfile ölçüsünü idarə etməyə kömək edir. Prosesi lazımi qaydada düzəldin.

Yerləşmiş VM-lər əlavə avadanlıq olmadan VM tutumunu genişləndirməyi asanlaşdırır. Hər hansı bir böyük problemin qarşısını almaq üçün prosesi nəzərdən keçirin.

VM miqrasiyasını planlaşdırmaq, qiymətləndirmək və qurmaq üçün vaxt lazımdır. Microsoft-un Azure Migrate sizə səmərəli bir idarəetmə paneli verir.

HPE, 2022-ci ilədək GreenLake üçün yeni xidmətləri ilə əsasən xidmət olaraq bir proqram təminatı şirkəti olma hədəfinə bir addım daha atdı.

Oracle-ın müştəri iş yüklərini ümumi buluduna cəlb etmək üçün son təklifi ənənəvi proqram lisenziyasındakı endirimlərdən ibarətdir.

Şəbəkə bağlantısı bir bulud yerləşdirmə edə və ya poza bilər. Bu açar siyahısı ilə Azure şəbəkə xidmətlərinin əsaslarını kəşf edin.


5 Cavablar 5

3 həll (bunlardan 2-si @ stickybit-lərə bənzəyir, lakin gözdə daha asandır) aşağıda.

Tez-tez problemə bir çox həlli olan cavablara / mövzulara baxmağın faydalı olduğunu düşünürəm - bəziləri açıq-aşkar digərlərindən daha yaxşıdır, ancaq öyrənmə təcrübəsi ola bilər!

Ən sadə və ən zərif həll (@ypercube (tm) ipucu sayəsində):

Nəticə (bütün həllər üçün eynidir):

Bunun üçün skripka burada. Buradakı bütün nümunələr PostgreSQL 10-dan istifadə edir, lakin hər hansı bir əsas RDBMS işləməlidir (*) - bəlkə də bəzi dəyişikliklərlə!

  • (*)
  • SQLite / SQL Serverin ƏN () və ya BÖYÜK () funksiyaları yoxdur.
  • Bəzi sistemlər üçün identifikator hallarına diqqət yetirin
  • Fiddllar bəzi serverlər üçün arabir ola bilər!

Buradakı növbəti skripka PostgreSQL 10-dan istifadə edir (MySQL üçün, CTE üçün versiya> = 8.0 tələb olunur). Bu skripkanın MySQL-də işlədilməsi, qoyduğum Yoxlama ƏLAQƏSİ üzündən əlavə məlumatlar verəcəkdir, aşağıya baxın. İnanılmaz dərəcədə MySQL yenə də bunlar yoxdur! MariaDB yoxlama tətbiq edir.

Bu alt sorğu, @ stickybit həllində təkrarlanan CASE bəyanatına ehtiyac qalmır.

Və ya bir CTE (Ümumi Cədvəl İşlevi - [burada] https://dbfiddle.uk/?rdbms=postgres_10&fiddle=734ef45d84f5fb9cbba84cd1714318df))) eyni sonda istifadə edilə bilər. Daha uzun, daha mürəkkəb sorğular üçün bu gediş yolu ola bilər - CTE-lər bir tanrıdır!

Son nöqtə olaraq (cəzanı bağışlayın!), Mənşə və təyinat yerinin heç vaxt aşağıdakılarla eyni olmamasını təmin edərək cədvəl tərifinə Yoxlama ƏLAQƏ əlavə etmək istəyə bilərsiniz:


NASA-nın Webb Teleskopu kənarındakı gənc ekzoplanetləri araşdıracaq

Solda: Bu Hubble’ın Yaxın İnfraqırmızı Kamera və Çox Nöqtəli Spektrometrinin (NICMOS) 1998-ci ildə çəkdiyi HR 8799 ulduzunun bir görüntüsüdür. Kameradakı bir maska ​​(koronaqraf) ulduzun əksər hissəsini bloklayır. Astronomlar daha çox ulduz işığını rəqəmsal şəkildə çıxarmaq üçün proqramdan da istifadə etdilər. Buna baxmayaraq, HR 8799-dan dağınıq işıq görüntü üzərində üstünlük təşkil edir və daha sonra yerüstü müşahidələr nəticəsində aşkar edilmiş dörd zəif planeti gizlədir. Sağda: 2011-ci ildə NICMOS məlumatlarının yenidən təhlili 1998-ci ildə çəkilən görüntülərdə görünməyən üç planetdən üçü aşkar edildi. Webb planetlərin atmosferini infraqırmızı dalğa uzunluğunda araşdıracaqdır Astronomlar uzaq dünyaları görüntüləmək üçün nadir hallarda istifadə etmişlər. Kredit: NASA, ESA və R. Soummer (STScI)

1990-cı illərdə digər ulduzların ətrafındakı planetlərin kəşf edilməsindən əvvəl, bu uzaq ekzotik dünyalar yalnız fantastika yazıçılarının xəyalında yaşayırdı.

Ancaq yaradıcı ağılları ilə də astronomların üzə çıxardıqları müxtəlif dünyaları düşünə bilməzdilər. Ekzoplanet adlanan bu aləmlərin bir çoxu günəş sistemimizdəki planetlərdən tamamilə fərqlənir. Bunlar ulduzlara sarılan "isti Jupiters" dən "super Earth" adlandırılan böyük qayalı planetlərə qədərdir. Göründüyü kimi kainatımız uydurmadan qəribədir.

Bu uzaq dünyaları görmək asan deyil, çünki ev sahibi ulduzlarının parıltısında itirlər. Onları aşkar etməyə çalışmaq, bir dəniz fənərinin parlaq işığının yanında bir atəşböcəyi uçduğunu görmək üçün gərginləşməyə bənzəyir.

Buna görə də astronomlar bu günə qədər tapılan 4000-dən çox ekzoplanetin əksəriyyətini, məsələn, bir ulduzun kiçik bir titrəməsi və ya bir planetin qarşısından keçərkən gözlənilmədən qaranlıq düşməsi və bəzi ulduz işığını maneə törətməsi kimi dolayı üsullardan istifadə edərək müəyyənləşdirdilər.

Bu üsullar, astronomların planetin yarış pisti orbitini tamamladığı bir neçə həftə və ya hətta bir neçə gün ərzində dəyişikliyi aşkar edə biləcəyi ulduzlarına yaxın dövr edən planetlərdə ən yaxşı şəkildə işləyir. Ancaq yalnız ulduz üzən planetlərin tapılması astronomlara ulduz sistemlərindəki bütün mümkün aləmlərin əhatəli mənzərəsini vermir.

Bu sxem, yaxınlıqdakı HR 8799 ulduzundan çox uzaqda dönən dörd ekzoplanetin mövqelərini göstərir. Yörüngələr müstəvisinin görmə xəttimizə nisbətən yüngül bir əyilməsinə görə orbitlər uzanmış görünür. HR 8799 planet sisteminin ölçüsü, Neptun orbitində göstərildiyi kimi, günəş sistemimizlə müqayisə edilə bilər. Kredit: NASA, ESA və R. Soummer (STScI)

Tədqiqatçıların, digər ulduzların ətrafında dövr edən planetlər olan ekzoplanetlərin ovlanmasında istifadə etdikləri başqa bir üsul da ulduzun kor parıltısından daha uzaq olan planetlərə diqqət yetirən bir metoddur. Alimlər, ulduzun parıltısını maneə törədən ixtisaslaşdırılmış görüntüləmə üsullarından istifadə edərək, infraqırmızı işığa parıldayan o qədər isti olan gənc ekzoplanetləri aşkar etdilər. Bu şəkildə bəzi ekzoplanetlər birbaşa görülə və öyrənilə bilər.

NASA-nın yaxın zamanda hazırladığı James Webb Space Teleskopu astronomların bu cəsarətli yeni sərhədi daha da araşdırmasına kömək edəcəkdir. Webb, bəzi yerüstü teleskoplar kimi, zəif ekzoplanetləri öyrənmək və yeni dünyaları açmaq üçün mümkün qədər çox ulduz işığının qarşısını almaq üçün hazırlanmış maskalardan istifadə edən koronaqraf adlanan xüsusi optik sistemlərlə təchiz olunmuşdur.

Webb-in missiyasının başlanğıcındakı iki hədəf 51 Eridani və HR 8799 planet sistemləridir. Bir neçə düz birbaşa görüntülənən planetdən astronomlar Yerə ən yaxın olan və planetlərindən ən geniş ayrılmalarda olan sistemləri ətraflı şəkildə təhlil etmək üçün Webb istifadə etməyi planlaşdırırlar. ulduzlar. Bu o deməkdir ki, onlar ulduzun parıltısından birbaşa müşahidə olunmaq üçün kifayət qədər uzaq görünürlər. HR 8799 sistemi Yerdən 133 işıq ili və 51 Eridani 96 işıq ili məsafəsindədir.

Vebin Planet Hədəfləri

Webb missiyasının başlanğıcındakı iki müşahidə proqramı, HR 8799 sistemindəki dörd nəhəng planeti öyrənmək üçün Yaxın İnfraqırmızı Spektroqrafın (NIRSpec) və Yaxın İnfraqırmızı Kameranın (NIRCam) və Orta İnfraqırmızı Alətin (MIRI) spektroskopik qabiliyyətlərini birləşdirir. Üçüncü bir proqramda tədqiqatçılar NIRCam-dan istifadə edərək 51 Eridani nəhəng planetini təhlil edəcəklər.

Yaxınlıqdakı ulduz 51 Eridani ətrafında dövr edən Yupiter böyüklüyündə bir ekstrasol planetin bu kəşf görüntüsü, İkizlər Planet Görüntüleyicisi tərəfindən 2014-cü ildə yaxın infraqırmızı işıqda çəkildi. Parlaq mərkəzi ulduz, görüntünün ortasındakı 51 Eridani-dən 1 milyon dəfə zəif olan ekzoplanetin aşkarlanmasını təmin etmək üçün maskanın arxasında gizlənir. Ekzoplanet planetar sistemin kənarında ulduzundan 11 milyard mil məsafədədir. Webb planetin atmosferini infraqırmızı dalğa uzunluqlarında araşdıracaqdır astronomlar uzaq dünyaları təsvir etmək üçün nadir hallarda istifadə etmişlər. Kredit: Beynəlxalq İkizlər Rəsədxanası / NOIRLab / NSF / AURA, J. Rameau (Montreal Universiteti) və C. Marois (Kanada Milli Araşdırma Şurası Herzberg

HR 8799 sistemindəki dörd nəhəng planetin hər biri təxminən 10 Yupiter kütləsidir. Günəşdən biraz daha böyük olan bir ulduzdan 14 milyard mildən çox dövr etdilər. 51 Eridani’də yerləşən nəhəng planet, Yupiterin kütləsindən iki dəfə böyükdür və günəşə bənzər bir ulduzdan təxminən 11 milyard mil ətrafında dövr edir. Hər iki planet sistemi Yer üzünə yönəlmiş orbitlərə malikdir. Bu oriyentasiya, astronomlara bir ox atma hədəfindəki konsentrik üzüklərə baxmaq kimi sistemlərin üstündə quş gözü ilə görünmək üçün misilsiz bir fürsət verir.

Ulduzlarının xarici orbitlərində olan bir çox ekzoplanet bizim Günəş sistemi planetlərindən tamamilə fərqlənir. HR 8799-da olanlar da daxil olmaqla, bu xarici bölgədə aşkar edilmiş ekzoplanetlərin əksəriyyəti beş ilə 10 arasında Yupiter kütləsidir və bu günə qədər tapılan ən böyük planetdir.

Bu xarici ekzoplanetlər nisbətən gəncdir, on milyondan yüz milyonlarla yaşa qədər - günəş sistemimizin 4,5 milyard ilindən xeyli cavandır. Beləliklə, formalaşmalarından gələn istiliklə hələ də parlayırlar. Bu ekzoplanetlərin şəkilləri mahiyyətcə körpə şəkilləridir, gəncliklərində planetləri aşkarlayır.

Webb orta infraqırmızı araşdıracaq, astronomlar uzaq dünyaları görüntüləmək üçün əvvəllər nadir hallarda istifadə etmişlər. Bu infraqırmızı "pəncərəni" Yer atmosferində istilik emissiyası və udulması səbəbindən yerdən müşahidə etmək çətindir.

HR 8799 sisteminin NIRSpec müşahidələrinin aparıcı müstəntiqi Hilo'daki Hawaii Universitetindən Klaus Hodapp, "Webb'in güclü nöqtəsi, kosmosdan orta infraqırmızı diapazonda gələn maneəsiz işıqdır" dedi. "Yer atmosferini işləmək olduqca çətindir. Öz atmosferimizdəki böyük udma molekulları planetlərdə maraqlı xüsusiyyətlər görməyimizə mane olur."

Orta infraqırmızı "Webb-in həqiqətən müəyyən molekulların nə olduğunu, atmosferin tapmağı ümid etdiyimiz xüsusiyyətləri daha qısa, yaxın infraqırmızıdan anlamağa həqiqətən töhfə verəcəyi bölgədir. dalğa boyları "dedi. NASA-nın Pasadena, California'daki Jet Propulsion Laboratoriyasından Charles Beichman, HR 8799 sisteminin NIRCam və MIRI müşahidələrinin aparıcı müstəntiqi. "Yerdəki rəsədxanaların etdikləri üzərində işləyəcəyik, amma məqsəd Vebs olmadan mümkün olmayacaq şəkildə genişləndirməkdir."

Tədqiqatçıların hər iki sistemdəki əsas hədəflərindən biri də ekzoplanetlərin necə meydana gəldiyini müəyyənləşdirməyə kömək etmək üçün Webb-dən istifadə etməkdir. Yupiterin ehtimal etdiyi kimi, ulduzu əhatə edən diskdəki karbon kimi ağır elementlərlə zənginləşdirilmiş bir material yığılması yolu ilə yaradıldı? Yoxsa bir ulduz kimi bir hidrogen buludunun çökməsindən əmələ gəldilər və cazibə qüvvəsinin amansızlığı altında kiçik oldular?

Atmosfer makiyajı bir planetin doğuşu üçün ipucları verə bilər. "Anlamaq istədiyimiz şeylərdən biri bu planetlərin meydana gəlməsinə gedən elementlərin nisbətidir" dedi Beichman. "Xüsusilə, karbon oksigenlə müqayisədə planetimizi meydana gətirən qazın haradan qaynaqlandığı barədə sizə çox şey izah edir. Çox ağır elementləri yığan bir diskdən gəldimi və ya ulduzlararası mühitdən gəldi? Yəni biz əmələ gəlmə mexanizmlərinin olduqca göstəricisi olan karbon-oksigen nisbətini çağırırıq. "

Bu sualları cavablandırmaq üçün tədqiqatçılar Webb-dən ekzoplanetlərin atmosferini daha dərindən araşdırmaq üçün istifadə edəcəklər. Məsələn, NIRCam, metan kimi elementlərin atmosfer barmaq izlərini ölçəcəkdir. Bulud xüsusiyyətlərinə və bu planetlərin istiliyinə də baxacaq. Merilendin Baltimore şəhərindəki Kosmik Teleskop Elm İnstitutundan Marşal Perrin, "NIRCam" ın 51 Eridani b-nin müşahidələrinin aparıcı müstəntiqi, "Bu quru yerindəki obyektlərdən gələn yaxın infraqırmızı dalğa boylarında onsuz da çox məlumatımız var" dedi. "Ancaq Vebdən alınan məlumatlar çox daha dəqiq, daha həssas olacaq. Bu dalğa uzunluqlarını yerdən ala bilməyəcəyiniz boşluqları doldurmaq da daxil olmaqla daha tam bir dalğa uzunluğuna sahib olacağıq."

Astronomlar eyni zamanda Webb-dən və ulduzlarından uzaqda daha az kütləvi planetləri ovlamaq üçün üstün həssaslıqdan istifadə edəcəklər. Perrin, "Yerdəki müşahidələrdən bu böyük planetlərin nisbətən nadir olduğunu bilirik" dedi. "Ancaq sistemlərin daxili hissələri üçün daha kiçik kütlələrə sahib planetlərin daha böyük kütlələrə nisbətən daha çox yayılmış olduğunu da bilirik. Yəni sual budur ki, bu daha çox ayrılma üçün də doğrudurmu?" Beichman, "Vebin kosmosun soyuq mühitində işləməsi yerdən aşkarlanması mümkünsüz, daha kiçik planetlər axtarmağa imkan verir."

Another goal is understanding how the myriad planetary systems discovered so far were created.

"I think what we are finding is that there is a huge diversity in solar systems," Perrin said. "You have systems where you have these hot Jupiter planets in very close orbits. You have systems where you don't. You have systems where you have a 10-Jupiter-mass planet and ones in which you have nothing more massive than several Earths. We ultimately want to understand how the diversity of planetary system formation depends on the environment of the star, the mass of the star, all sorts of other things and eventually through these population-level studies, we hope to place our own solar system in context."

The NIRSpec spectroscopic observations of HR 8799 and the NIRCam observations of 51 Eridani are part of the Guaranteed Time Observations programs that will be conducted shortly after Webb's launch later this year. The NIRCam and MIRI observations of HR 8799 is a collaboration of two instrument teams and is also part of the Guaranteed Time Observations program.


Videoya baxın: Hədəf Kursları işə qəbul imtahanında iştirak edib siz də uğur qazanın (Oktyabr 2021).