Функция sub в regex может принимать функцию в качестве аргумента repl.
📄 Из документации:
If repl is a function, it is called for every non-overlapping occurrence of pattern. The function takes a single match object argument, and returns the replacement string.
То есть для каждого совпадения будет вызвана функция для вычисления замены вместо замены на одну и ту же строку для всех совпадений.
Иными словами, для замены разных совпадений на разные строки не потребуется запускать re.sub() много раз для каждой строки замены. Достаточно определить функцию, которая вернёт строку для каждого из совпадений.
Описание слишком запутанное🤔, давайте лучше рассмотрим на простом примере:
Создаем карту замены. То есть какие строки на какие требуется менять.
remap = {
'раз': '1',
'два': '2',
'три': '3',
'четыре': '4',
'пять': '5',
}
Пишем функцию поиска строки для замены. Единственным аргументом будет объект re.Match.
Используя данные этого объекта мы вычисляем замену on-the-fly!
def get_str(match: re.Match):
word = match.group(1)
return remap.get(word.lower()) or word
Пример текста.
text = '''Раз Два Три Четыре Пять
Вместе будем мы считать
Пять Четыре Три Два Раз
Мы считать научим вас
'''
Теперь запускаем re.sub и вместо строки замены (repl) подаём имя функции.
(Данный паттерн ищет отдельные слова в тексте)
>>> print(re.sub(r'(\w+)', get_str, text))
1 2 3 4 5
Вместе будем мы считать
5 4 3 2 1
Мы считать научим вас
Думаю, достаточно наглядно 🤓
#libs#regex
geospatial-data-catalogs
Репозиторийgeospatial-data-catalogs содержит список общедоступных пространственных данных, хранящихся на платформах облачных вычислений, таких как AWS, Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer, Common Metadata Repository.
Список пространственных данных хранится в форматах TSV (значения, разделенные табуляцией) и JSON.
Обновляется ежедневно.
#wu#данные
GeoAI: Искусственный интеллект для пространственных данных
GeoAI — пакет Python для применения методов искусственного интеллекта в анализе и визуализации пространственных данных.
🤖 GeoAI содержит инструменты для обработки, анализа и визуализации пространственных данных с помощью передовых методов машинного обучения. Как сказано в документации: “Независимо от того, работаете ли вы со спутниковыми снимками, облаками точек лидара или векторными данными, GeoAI предлагает интуитивно понятные интерфейс для применения передовых моделей ИИ.”
📖Документация GeoAI
Среди возможностей GeoAI:
📊 Визуализация пространственных данных
● Интерактивная многослойная визуализация векторных, растровых и облачных данных
● Настраиваемые стили и символика
● Возможности визуализации временных рядов данных
🛠 Подготовка и обработка данных
● Упрощенный доступ к спутниковым и аэрофотоснимкам Sentinel, Landsat, NAIP и другим открытым данных
● Инструменты для загрузки, создания мозаик и предварительной обработки данных дистанционного зондирования
● Автоматизированная генерация обучающих датасетов с чипами изображений (image chips) и соответствующими метками
● Утилиты преобразования векторных данных в растровые и наоборот, оптимизированные для рабочих процессов ИИ
● Методы дополнения (augmentation) данных, специфичные для пространственных данных
● Поддержка интеграции данных Overture Maps и других открытых данных для обучения и проверки
🖼 Сегментация изображений
● Интеграция с моделью Segment Anything Model (SAM) компании Meta для автоматического извлечения признаков
● Специализированные алгоритмы сегментации, оптимизированные для спутниковых и аэрофотоснимков
● Оптимизированные рабочие процессы для сегментации зданий, дорог, растительности и водных объектов
● Возможность экспорта в стандартные форматы геоданных: GeoJSON, Shapefile, GeoPackage, GeoParquet
🔍 Классификация изображений
● Предварительно обученные модели для классификации земного покрова и землепользования (land cover & land use)
● Утилиты трансферного обучения (transfer learning) для тонкой настройки моделей на основе собственных данных
● Поддержка разновременной классификации для обнаружения изменений (change detection)
● Инструменты оценки точности и валидации
🌍 Дополнительные возможности
● Анализ рельефа с извлечением признаков при помощи ИИ
● Классификация и сегментация облаков точек
● Обнаружение объектов на авиационных и спутниковых снимках
● Утилиты геопривязки для результатов ИИ-моделей
Пакет разработан профессором Q. Wu. Для него мы завели на канале именной хештег: #wu
📹Руководства по GeoAI на YouTube
#python#wu#софт#ИИ
#RepubblicaCeca#Taiwan
Per la prima volta dopo il de-riconoscimento di Taiwan da parte della maggioranza degli Stati della comunità internazionale, un Capo di Stato di un Paese #NATO partecipa ad un evento pubblico con un Ministro degli Esteri taiwanese.
Si tratta del Presidente ceco Petr #Pavel e del Ministro taiwanese Joseph #Wu (#DPP|Centro-sinistra): Reuters la definisce una “svolta diplomatica”.
@OsservatorioEsteri