TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04

Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #gdal

当前筛选 #gdal清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #99 · 14.07.2016 г., 04:57

https://github.com/daleroberts/tv tv ("#textview") is a small tool to quickly view high-resolution multi-band imagery directly in your terminal. It was designed for working with (very large) #satellite imagery data over a low-bandwidth connection. For example, you can directly visualise a Himawari 8 (11K x 11K pixel) image of the Earth directly from its URL: It is built upon the wonderful #GDAL library so it is able to load a large variety of image formats (GeoTiff, PNG, Jpeg, NetCDF, ...) and subsample the image as it reads from disk so it can handle very large files quickly. It has the ability to read filenames (or URLs) from stdin and load files directly from URLs without writing locally to disk. Command line options are styled after gdal_translate such as: -b to specify the bands (and ordering) to use, -srcwin xoff yoff xsize ysize to view a subset of the image, -r to specify the subsampling algorithm (nearest, bilinear, cubic, cubicspline, lanczos, average, mode).