
机遇
1.市场需求旺盛
欧洲是全球最大的光伏市场之一,许多国家致力于实现碳中和目标,推动可再生能源发展。例如,欧盟的“绿色新政”计划到2050年实现碳中和,这为光伏装机需求提供了持续增长的动力。各国政府对清洁能源的支持政策也为中国企业创造了良好的市场环境。
2.技术与成本优势
中国光伏企业在全球供应链中占据主导地位,拥有先进的生产技术和规模化生产能力,成本优势明显。这种价格和效率上的竞争力使中国企业能够在欧洲市场中脱颖而出,满足户用和工商业客户的需求。
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近期写代码时,发现搜索引擎的使用频率越来越低,AI的智能推荐功能越来越强大,搜索引擎的作用逐渐被AI取代。
这是好事还是坏事呢?
如果大家都不用搜索引擎,那些博客论文技术网站还会积极更新吗?

既惊讶兴奋又诚惶诚恐。
科幻影视中的设想超前实现,但有些人被替代。
核聚变什么时候能够实现,
不再是人与人的内卷,人与AI的内卷,人与资源的内卷,AI与资源的内卷,
那时候天下大同。
人类终于可以追求至高至善、星辰大海!
高斯泼溅(Gaussian Splatting) 是一种基于显式3D高斯粒子表示的实时渲染与场景建模技术。其核心思想是将三维场景分解为大量可学习的各向异性高斯分布,通过投影和混合计算生成逼真图像。以下从技术原理、优势、挑战与应用场景展开说明:
大家都知道ArcGIS现在整个产品体系特别庞大,以我来看,个人是不能将所有的产品学到精通的,毕竟整个产品已经年近五旬,积累沉淀的东西非一人所能穷尽的。
现在就说一下ArcGIS Enterprise,俗称”ArcGIS 全家桶“套餐,为什么这么叫呢,因为之前这个系统有多个组件。ArcGIS Enterprise 在是在10.5版本以后才叫这个名字的,算是一个统称,包括了Portal Server Datastore Webadaptor,所以需要一个个组件安装,并且有一定的部署顺序,如果不太熟悉这个流程,好不容易在漫长的安装过程之后,出现令人崩溃的不能用,排查问题的时候又很困难,所以,目前这套系统再生产环境中需要Esri官方技术人员现场部署,以保证系统的安全。
在着色器语言中,如GLSL(OpenGL Shading Language),texture2D 是用于在纹理上进行采样的函数。它的参数通常包括两个:
1 | vec4 texture2D(sampler2D sampler, vec2 textureCoordinates); |
其中:
sampler2D sampler:表示纹理采样器,它是一个指向纹理对象的引用。这个参数告诉着色器在哪个纹理上进行采样。
vec2 textureCoordinates:表示纹理坐标,用于指定在纹理上的位置。纹理坐标通常是二维的,范围在 [0.0, 1.0] 之间。通常 (0, 0) 表示纹理的左下角,(1, 1) 表示右上角。
texture2D 函数返回一个 vec4 类型的颜色值,其中包含了在指定纹理坐标位置处采样得到的颜色信息。这个颜色值通常包括红色(R)、绿色(G)、蓝色(B)和 alpha 通道(A)的分量。
例如,在一个简单的片元着色器中,你可能会使用 texture2D 函数来获取纹理上某个位置的颜色:
1 | uniform sampler2D myTexture; // 纹理采样器 |
在这个例子中,myTexture 是一个纹理采样器,vTextureCoord 是从顶点着色器传递过来的纹理坐标。texture2D(myTexture, vTextureCoord) 用于在这个纹理坐标处采样纹理,返回颜色值,然后可以在着色器中进行后续处理。
这是关于Cesium版本的问题!
Cesium1.102.0以上版本不再支持WebGL1渲染上下文,改为WebGL2
所以要特别注意两个版本的语法问题
texture写法在Cesium1.102.0以下版本报错,如下图:
所以在写Cesium关于GLSL时,注意版本对应
| Cesium版本 | 函数 |
|---|---|
| >=1.102.0 | texture() |
| <1.102.0 | texture2D() |
因为tomcat容器本身或者geoserver的安全策略,在tomcat中部署geoserver,导致在其他应用使用geoserver地图服务会出现跨域现象。
通常会通过nginx的反向代理解决这个问题。
但是安装nginx反过来又会让流程变得繁琐,将大象装到冰箱里就不止三部了。
我们知道,GeoServer的项目是一个完整的Java(J2EE)系统。
所以,基于geoserver本身配置可以来解决这个问题。
但是百度搜索的结果不是过时,就是毫无责任的、误导人的遍地复制粘贴,也说明现在搜索引擎的尴尬局面:blog、论坛、贴吧的时代一去不复返,robot协议更加苛刻,搜索爬虫处于严重饥饿状态。 所以我们拿到的结果显得匮乏,难以命中问题。
好在chatgpt解决了一些问题,但是使用成本和难以预料的胡说八道,又让我们不得不审视其专业性。
废话不再多说
简要说下就是在tomcat中部署完geoserver,能正常访问后,通过修改geoserver的web.xml文件,将两个jar包添加到geoserver的lib目录,就能完美解决跨域问题,重点是找到不同geoserver所对应的jar版本
近期抓取了一些航班数据,分享一下。
1 | 数据范围:全国(境内,不包括港澳台) |

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