@repo_science · Post #3762 · 26.11.2023 г., 23:31
#python#book#Geospatial 📚 Applied Geospatial Data Science with Python (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #654 · 16.11
Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы. Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой... В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу. Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности: 1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть. 2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить. Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где? #games
Hashtags
Търсене: #geospatial
@repo_science · Post #3762 · 26.11.2023 г., 23:31
#python#book#Geospatial 📚 Applied Geospatial Data Science with Python (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@geomapers · Post #495 · 25.12.2025 г., 11:36
В рубрике интересных продуктов с открытым кодом MapLibre набор библиотек и спецификаций для создания настраиваемых онлайн карт с активным использованием GPU для оптимизации обработки и отображения изображений. Делается довольно большой командой и большим числом контрибьюторов, это один из эффективных открытых проектов по сбору денег со спонсоров -по итогам 1-го квартала 2025 года их баланс составлял $653 тысячи, что для не самого крупного проекта довольно неплохо. В частности в ноябре они выпустили первую версию сервера Martin для создания векторных плиток на лету из баз PostGIS и многое другое. Жаль они у них в планах нет выпуска каталога геоданных потому что Geonetwork и Geonode развиваются медленно. #opensource#geodata#geospatial
Hashtags
@venturevillagewall · Post #3620 · 21.12.2024 г., 10:22
FJ Dynamics Secures $1.5M Funding FJ Dynamics closes a funding round of $1.50M, scheduled for November 30, 2024. The company specializes in robotics, digitization, automation, and new energy, applying its technology across precision agriculture, digital construction, geospatial, and electrical sectors. Learn more at FJ Dynamics. #FJDynamics#Funding#Robotics#Automation#NewEnergy#PrecisionAgriculture#DigitalConstruction#Geospatial#Electrical