TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #239 · 3 мај

Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML. Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что: 🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат 🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека 🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек Но есть и минусы 🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки) 🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты) 🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...) 🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда) 🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи. Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳. 🔸 очень быстрая запись 🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд 🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки 🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память 🔸 можно извлечь любую часть данных независимо Из минусов 🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата) 🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию. 🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии. (Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно) Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого f15d cd29 a564 4578 ... 09e2 9bc4 a696 1253 ... 84e9 4de1 3b23 c24a ... 2534 5161 28e0 709d ... ... Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла. К чему это я? Читайте в следующем посте... #tricks#basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #insar

当前筛选 #insar清除筛选
ГЕОЛОГИЯ & АРХЕОЛОГИЯ

@geologyarchaeology · Post #812 · 04.04.2026 г., 07:23

На днях вышла статья британских и новозеландских исследователей «Деформация, деформационные напряжения и скорости для Альпийско-Гималайского пояса по данным транс-континентальной спутниковой съемки Sentinel-1 InSAR и GNSS» Статья уже становится знаковым событием, символически совпавшим с новой Лунной миссией, хотя и обсуждается несравнимо меньше за пределами профессиональной сферы. Почему этот проект и новая МОДЕЛЬ СОВРЕМЕННЫХ СКОРОСТЕЙ ТЕКТОНИЧЕСКИХ ДВИЖЕНИЙ И ПАРАМЕТРОВ ДЕФОРМАЦИЙ – серьезное продвижение в развитии ТЕКТОНИКИ ЛИТОСФЕРНЫХ ПЛИТ в области геодинамики континентальной коры в пределах Альпийско-Гималайского пояса? 💣 Модель основана на спутниковых радарных изображениях Sentinel-1, полученных в период с 2016 по 2024 годы и демонстрирует средние поверхностные скорости и временные ряды на пространственном разрешении 1 км, протянувшиеся на расстояние более 11 000 км от юго-западной Европы до восточного Китая, охватывая площадь более 20 миллионов квадратных километров. 🌎 В проекте сформировано ПОЛЕ СКОРОСТЕЙ (множество векторов смещения точек поверхности), объединившее данные более чем 222 000 изображений Sentinel-1 SAR с новой широкой компиляцией скоростей GNSS, всё это объединено в единую евразийскую систему координат. 🏛 Это событие имеет, как это не покажется странным, отношение и к нашей теме – изучения геоархеологии ранней истории человечества… Изменения береговой линии Малой Азии за последние 2 тыс.лет, засыпание осадками или разрушение древних городов, катастрофическая сейсмичность исторического времени и деформации, зафиксированные археологически и эпиграфически. 🔍Теперь все это можно рассматривать на современной цифровой детализированной основе. Какие методы спутниковой геодезии лежат в основе изучения современной геодинамики исторических территорий, что такое Sentinel-1 InSAR и GNSS и их современные оригинальные приложения к археологии мы рассмотрим специально... 📖Deformation, strains and velocities for the Alpine Himalayan Belt from trans-continental Sentinel-1 InSAR & GNSS 📖📸 Основные активные разломы Альпийско-Гималайской орогении с тектоническими плитами региона и обозначением основных разломов. 📖📸 Топографическая карта пояса с основными горными зонами, отмеченными коричневым цветом. 📖📸 Скомпилированные и выровненные данные GNSS, использованные в этом исследовании, со скоростями, показанными относительно фиксированной евразийской системы координат. #тектоника#деформации#спутниковаягеодезия#InSAR#тектоникаплит

Город на карте

@geomapers · Post #475 · 13.11.2025 г., 10:15

Φ-Down Sentinel-1 Burst Search Φ-Down — библиотека Python, которая упрощает доступ к данным дистанционного зондирования Земли из Copernicus Data Space Ecosystem (CDSE). Она предоставляет интерфейс для поиска, фильтрации и загрузки спутниковых снимков различных миссий Sentinel и сопутствующих наборов данных. В новой версии (v0.1.20) Φ-Down поддерживает поиск по “импульсам” (bursts) данных Sentinel-1 SLC, что помогает в создании временных рядов для радарной интерферометрии (InSAR) и во многих задачах регионального мониторинга, не требующих большого охвата. Поиск по burst’ам активируется настройкой burst_mode=True в запросе. Реализована фильтрация по burst_id, swath, поляризации и относительной орбите (relative orbit). 🖥Jupyter-блокнот с примером использования Sentinel-1 Burst Search #sentinel#python#InSAR#SAR#софт