Что-то вы гоните насчет "привычного вида формата 755 и 644". Я вот вообще не понял что это!😳
Действительно, что означают цифры которые мы получили в прошлом посте?
Это кодировка, заключающая в себе режимы доступа к файлу.
Подробней можно почитать в статье про chmod.
Там можно увидеть альтернативное обозначение того же самого с помощью символов r w x, что значит чтение, запись, исполнение.
Чтобы преобразовать восьмеричное число в такое обозначение в Python есть готовая функция
>>> stat.filemode(0o755)
'?rwxr-xr-x'
Мы видим 3 группы по 3 символа, дающие 3 типа доступа для 3 типов юзеров.
А что за знак вопроса в начале?
Давайте передадим в эту функцию необрезанное значение от os.stat
>>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode)
'drwxr-xr-x'
Это данные, которые мы безжалостно обрезали в прошлый раз😼
Первый символ обозначает тип объекта. Это может быть файл (-), директория (d) или симлинк (l).
Вот простая схема данной кодировки
[1][3][3][3]
│ │ │ │
│ │ │ └──> Others Permissions
│ │ └─────> Group Permissions
│ └────────> Owner Permissions
└───────────> File Type
(разверните экран если вы с телефона)
Если вы попробуете получить пермишены для симлинка то получите пермишены для файла
>>> path = '.venv/bin/python3'
>>> stat.filemode(os.stat(path).st_mode)
'-rwxr-xr-x'
Чтобы получить свойства именно симлинка, нужно это явно указать
>>> stat.filemode(os.stat(path, follow_symlinks=False).st_mode)
'lrwxrwxrwx'
#tricks#basic
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