Več

Ali obstaja način (koristno) dati povratne informacije o priročniku za usposabljanje QGIS?

Ali obstaja način (koristno) dati povratne informacije o priročniku za usposabljanje QGIS?


Ravno se prebijam skozi nekatere trenutne priročnike za usposabljanje QGIS: http://docs.qgis.org/2.6/en/docs/training_manual/

Ko to delam, naletim na občasne stvari, ki so zastarele glede na trenutno različico ali so očitno napake. Ali obstaja kraj in način za pošiljanje povratnih informacij (to je v uporabni obliki)? Ne želim prevzeti precej zapletene naloge "prispevanja k temu priročniku", kot je opisano v razdelku 19 (Dodatek), in se pravzaprav ne želim pridružiti e-poštnemu seznamu razvijalcev dokumentacije z veliko prometa, vendar upam, da bo malo povratne informacije uporabnikov so lahko v pomoč.

Kot primere takšnih povratnih informacij imam ...

  1. Uradni prenos podatkov o vaji ima že opravljenih veliko vaj, zato je vajo težko izvesti, kot je napisano: http://docs.qgis.org/2.6/en/docs/training_manual/foreword/preparing_data.html

  2. V razdelku 6.3.1 (z uporabo funkcionalnosti oblikovanja obrazcev QGIS) se je potrditveno polje »Odpri obrazec funkcije« premaknilo v okno »identificiraj rezultate« po različici 2.2. (Potek dela, predlagan za to novo izvedbo, je obravnavan tukaj: http://osgeo-org.1560.x6.nabble.com/Identify-results-form-vs-feature-form-td5158186.html)


Poleg mojega prejšnjega komentarja o vložitvi vaših primerov kot težav na qgis/QGIS-Dokumentacija GitHub

Druga stvar, ki bi jo morda želeli razmisliti, je, da sami spremenite dokumentacijo, za podrobnosti o tem pa si oglejte dokumentacijo QGIS Prispevek po korakih.


Ali obstaja način (koristno) dati povratne informacije o priročniku za usposabljanje QGIS? - Geografski informacijski sistemi

GIS programska oprema že desetletja krepi moč električne industrije. Zagotavlja a trden okvir za upravljanje premoženja in delovne sile pa tudi orodja za načrtovanje in analizo. Danes je pokrajina napolnjena z namiznimi rešitvami, kot so tiste iz ESRI, odprtokodno programsko opremo, kot je QGIS, pa tudi množico spletnih GIS rešitev.

V tem članku vam bomo dali pregled uporabe GIS za električna omrežja in podajte primer iz resničnega življenja distribucijskega podjetja. Pokazali vam bomo tudi, kako uporabljati GIS Cloud, lastno rešitev za terenske operacije in sodelovanje delovne sile v električnih službah.


Uporabite 'na primer ' ali srednji seznam v akademskem pisanju

Kako lahko elementu na seznamu dodam dodatne informacije, ne da bi se mi zdelo nejasno?

  1. Avtomobili v seriji so bili svetlih barv, kot je rdeča, številni modeli, kot sta Ford in Toyota, ter manjkajoči deli, kot so pnevmatike, odbijači in motorji.

Če je pred tem potrebna vejica, postane stavek nejasen.

  1. Avtomobili v seriji so bili svetlih barv, kot so rdeča, številni modeli, na primer Ford in Toyota, ter manjkajoči deli, kot so pnevmatike, odbijači in motorji.

3. Avtomobili v seriji so bili svetlih barv, kot so rdeči številni modeli, kot sta Ford in Toyota, ter manjkajoči deli, kot so pnevmatike, odbijači in motorji.

  1. Avtomobili v seriji so bili svetlih barv (na primer rdeča), številnih modelov (na primer Ford in Toyota) in manjkajočih delov (kot so pnevmatike, odbijači in motorji).

Ali obstaja kakšen drug način za vmešavanje dodatnih informacij? Oblika seznama na seznamu se pogosto pojavlja pri pisanju znanstvenih člankov in želim vedeti, ali obstajajo kakšne rešitve, ki so jasne, ne da bi v enem samem članku uporabili neprijetno število podpičja ali oklepajev. Ali bi bil v takem primeru stavek 1. sprejemljiv?

Da pojasnim, to ni dejanski stavek, ki ga urejam, ampak samo oblika. Ne spreminjajte. Moje vprašanje je enako glede ločil- če obstaja kakšna druga rešitev, kot je uporaba ali (xx), ali če bi bilo sprejemljivo izpustiti vejice na "seznam na seznamu" ali "na primer na seznamu".


Metode

Ta študija je vključevala dve podeželski skupnosti v Maliju (Dangassa in Dioro), eno v Gambiji (Gambissara) in mestno skupnost v Senegalu (Madina Fall v mestu Thiès). Kohortne raziskave gospodinjstev so uporabile debele brise za oceno razširjenosti P. falciparum okužbe (odkrivanje aktivnih primerov: ACD) od leta 2012 do 2017 (slika 2). Ankete za P. falciparum okužba je bila izvedena na začetku in koncu deževne sezone (junij -avgust in december -januar). Nasprotno pa je bilo pasivno odkrivanje primerov (PCD) vsak dan opravljeno v vsakem zdravstvenem domu skupnosti, ki je služilo štirim študijskim mestom, in je omogočilo brezplačno diagnozo in zdravljenje z ACT za udeležence kohorte z nezapleteno malarijo skozi vse leto (slika 3) [21] . Vsaka od štirih kohort

Letno smo dopolnjevali 1500 subjektov, da bi nadomestili udeležence, ki so bili izgubljeni zaradi spremljanja, ker so se premaknili ali umaknili iz sodelovanja. Podobno je bila uporabljena tekoča kohortna strategija, ki je nadomestila 20% otrok, mlajših od 5 let, ki se vsako leto »starajo« od manj kot pet kohorte. Za oceno intenzivnosti prenosa na podlagi stopnje entomološke inokulacije so bili izvedeni ulovi človeka pri iztovarjanju stopnje grizenja anofelina [23] in encimsko vezan imunosorbentni test (ELISA) za protein cirkumsporozoit [24]. To je bila opazovalna študija, ki je preučevala epidemiologijo malarije in vpliv ukrepov za nadzor malarije, ki so jih na teh študijah izvajala ustrezna ministrstva za zdravje.

Sezonske spremembe razširjenosti Plasmodium falciparum okužba (glede na pogostost pozitivnih debelih krvnih brisov). Prevalenca P. falciparum okužba je bila pred in ob koncu sezone v Dangassi visoka (& gt 40%). Vendar pa je bila pred in ob koncu sezone malarije v Madina Fall -u nizka (<2%). Le Gambissara je pred sezono malarije pokazala pričakovan vzorec, skromno nizko stopnjo okužbe (5%) in ob koncu sezone znatno povečanje na 16%. Nasprotno pa se je razširjenost okužbe v Dioru dejansko zmanjšala med začetkom in koncem sezone malarije (s 25 na 8%). Vrstice razširjenosti pred sezono so rdeče. Konec sezone so zelene

Letna incidenca nezapletene malarije v vzdolžni skupini. Letna incidenca nezapletenih P. falciparum malarija je bila najvišja v Dangassi, 10-krat nižja v Dioru in Gambissari in 100-krat nižja v jeseni Madina. Lestvice za pojav nezapletene malarije so za leto 2013 svetlo sive in za leto 2014 temno sive

DCMS

Posamezne komponente DCMS, razvite za te študije (slika 4), in strategije, ki so bile uporabljene za vzdrževanje DCMS (slika 5), ​​so vključevale:

Obrazci za poročilo o primerih (preglednice 1, 2 in 2),

Osebje za zbiranje podatkov (en raziskovalec na vsakem študijskem mestu s 4–6 dodatnimi osebami na terenu dvakrat letno po 10 dni za izvajanje nadaljnjih raziskav udeležencev v vzdolžnih študijskih kohortah),

Centraliziran sistem poročanja, povezan z StudyTRAX zbirka podatkov (ScienceTRAX LLC, Macon, GA, ZDA), ki je sprva temeljila na ročnem zbiranju podatkov (z dvojnim vnosom podatkov), nato pa na elektronskem zbiranju podatkov,

Osebje za upravljanje podatkov je vključevalo upravljavca podatkov za polni delovni čas in dva uradnika za vnos podatkov na vsakem študijskem mestu. Glavni vodja jedra za biostatistiko in upravljanje podatkov je bil odgovoren za oblikovanje in izvajanje DCMS (s podporo StudyTRAX Koordinator) ter za usposabljanje in nadzor upravljavcev podatkov.

Razvoj sistema zbiranja in upravljanja podatkov v Zahodni Afriki. Razvoj regionalnega sistema zbiranja in upravljanja podatkov (DCMS) je temeljil na podpori ministrstev za zdravje v sodelujočih državah, WHO, USAID, predsednikove pobude proti malariji, nacionalnih zdravstvenih zavodov in centrov za nadzor bolezni. Institucionalno podporo so zagotavljali Univerza v Bamaku, Univerza Cheikh Anta Diop v Dakarju in Svet za medicinske raziskave v Gambiji. Sodelujoče institucije so zagotovile računalniško in epidemiološko znanje. Kot rezultat delavnic ICEMR so raziskovalci in njihovi sodelavci iz DCMS razvili več znanja o oblikovanju študij, upravljanju in potrjevanju podatkov, upravljanju elektronskih datotek in razvoju aplikacij za iskanje po podatkovni bazi ICEMR. ICEMR: Mednarodni center odličnosti za raziskave malarije IRB: Institucionalni odbor za pregled WHO: Svetovna zdravstvena organizacija

Ohranjanje sistema zbiranja in upravljanja podatkov v Zahodni Afriki. Sistem zbiranja in upravljanja podatkov (DCMS) v zahodni Afriki je povečal možnosti za usposabljanje z mednarodno (Fogarty, PEER) in podporo države gostiteljice, objavo (to je prvi dokument ICEMR o zbiranju podatkov in razvoju DCMS) in sposobnosti ( možnost), da zahodnoafriški preiskovalci redno dostopajo do mednarodnih virov, kot so Medline in podatkovne zbirke, povezane z genomi. GIS: Geografski informacijski sistem NVO: Nevladna organizacija NCBI: Nacionalni center za biotehnološke informacije BLAST: Osnovno lokalno iskalno orodje za usklajevanje PLoS NTD: PLoS zanemarjene tropske bolezni

Razvoj CRF in študijskih protokolov

Kratica CRF [26] se v teh študijah uporablja tako za tiskane (papirnate) kot elektronske obrazce poročil o primerih (eCRF). Isti CRF so bili uporabljeni na vseh študijskih mestih, potem ko jih je razvila skupina, ki je vključevala terenske preiskovalce in upravljavce podatkov z vsakega mesta, pregledala in odobrila institucionalna nadzorna sveta Gambije, Malija, Senegala in Tulane (IRB) ter jih programirala v StudyTRAX. CRF so bili pripravljeni in izvedeni vzporedno s prednostnimi nalogami projekta: študije epidemiologije malarije, zdravljenja malarije in entomologije (prenosa) so bile oblikovane za opredelitev začetnega status quo in opredeliti možne ovire za izboljšanje nadzora nad malarijo. Sprva so bili papirnati CRF uporabljeni zaradi pomislekov glede varnosti elektronskega prenosa podatkov. Potem ko so bili ti pomisleki odpravljeni z izvedbo pilotske študije elektronskega prenosa podatkov (ki je pokazala, da žičnih prenosov ni mogoče zaznati ali vdreti z brezžičnim dostopom do interneta), je bilo zbiranje podatkov na tabličnem računalniku izvedeno s komercialno dostopno (DELL Venue, Round Rock , TX, ZDA) tablični računalniki in prenosi eCRF -jev na trdi žici v Dostop prek priključkov Universal Serial Bus do prenosnih računalnikov na terenu. Te tablice so bile izbrane zaradi proračunskih razlogov (robustni prenosni računalniki za uporabo na terenu so bili ≥ 4000 USD na kos) in ker se je ekipa na terenu seznanila z operacijskim sistemom Windows (Microsoft). CRF -ji so bili shranjeni v prenosni obliki dokumenta (PDF), CRF -ji za urejanje pa so bili na voljo samo nadzornemu osebju. Marca so bile po potrebi spremenjene CRF, da bi omejili število različic, ki so bile v obtoku, in da sovpadajo z letnim pregledom protokola študije za vzdolžno kohortno študijo, ki so ga aprila izvedle IRB. CRF so temeljili na zaprtih vprašanjih in so bili anonimni (subjekti so bili identificirani samo z ID-jem študije). Podatki v StudyTRAX vsebovale so povezave do: 1) identifikacijskih številk popisa držav in 2) identifikacijskih številk gospodinjstva za prebivanje vsakega subjekta (ki so bile povezane z entomološko zbirko podatkov). Vsak CRF je bil predhodno označen z identifikacijsko številko študije subjekta, da se zagotovi, da niso bili pridobljeni podatki od oseb, ki niso podale pisnega informiranega soglasja za svojo udeležbo. Čeprav so bile identifikacijske številke študije sprva ročno napisane na CRF-jih, so ta postopek pozneje izboljšali z uporabo vnaprej natisnjenih etiket. Papirnate (tiskane) CRF-je so zaključili na terenskih lokacijah in jih prepeljali v štiri podatkovne centre za dvojno (slepo) ročno vnašanje podatkov. Podatki globalnega sistema za določanje položaja (GPS) so bili zbrani za vsako gospodinjstvo in shranjeni ločeno na vsakem študijskem mestu pod ključem s podpisanimi obrazci za soglasje, ki so potrebni za dodelitev ID -številk študije.

Podatkovni centri držav gostiteljic

Centri za štiri mesta so nudili računalniške delovne postaje, tiskalnike in internetne povezave v prostorih z nadzorovanim dostopom. Podatkovni centri v Maliju in Senegalu (za študijska mesta Dangassa, Dioro in Madina Fall) so bili na univerzitetnih kampusih (Univerza za znanosti, tehnike in tehnologije Bamako [Univerza v Bamaku] v Bamaku in Univerza Cheikh Anta Diop [Univerza v Dakarju ] v Dakarju) in na enoti Sveta za medicinske raziskave (MRC) v Fajari v okviru njihovega vnosa podatkov za študijsko mesto Gambissara [27].

Oblikovanje baze podatkov

StudyTRAX omogočil dostop do študijskih podatkov na strežniku v oblaku. Organizacija in funkcija StudyTRAX so podobni raziskovalnemu elektronskemu zajemu podatkov (REDCap, Vanderbilt, TN, ZDA) in OpenClinica (OpenClinica LLC, Waltham, MA, ZDA). Ko so leta 2010 na voljo sredstva za te študije, StudyTRAX je bil izbran, ker REDCap še ni bil v široki uporabi [28] in OpenClinica ni imel vnosa podatkov brez povezave [29]. Poleg tega je bila zasnovana predloga za nalaganje laboratorijskih podatkov v StudyTRAX z uporabo Dostop poizvedbe. The StudyTRAX baza podatkov je bila opremljena z vhodnimi maskami in pravili preverjanja veljavnosti spremenljivk, ki so na voljo tako za spletni kot tudi brez povezave. StudyTRAX strežniki na afriških lokacijah, v oblaku, v New Orleansu in Austinu so bili uporabljeni za gostovanje in analizo epidemioloških, entomoloških, laboratorijskih in kliničnih podatkov. Kopije datotek zbirk podatkov so bile redno nalagane in arhivirane z uporabo Škatla aplikacija (Box, Inc., Redwood City, Kalifornija, ZDA). Povezovanje podatkov je bilo izvedeno z uporabo Dostop poizvedbe in Sistem statistične analize programske opreme (SAS Institute, Cary, NC, ZDA). Avtomatizirana mesečna poročila so bila razvita za spremljanje dvojnih napak pri vnosu podatkov za vodjo podatkovnega jedra in člane znanstveno -svetovalne skupine (SAG). Te in druge funkcije, ki so na voljo prek DCMS, so bile postopoma razvite na podlagi telekonferenc in usposabljanj na kraju samem, ki so vključevale vodjo biostatistike, vodje podatkov, StudyTRAX Vodja projekta, glavni raziskovalec (PI), PI države gostiteljice, administrator projekta in drugo osebje.

Validacija podatkov in kontrola kakovosti

Vsi podatki so bili potrjeni z dvojnim vnosom podatkov (ročni vnos podatkov, ki ga izvajata dva različna [slepa] uradnika za vnos podatkov) ter z uporabo pravil validacije, preverjanja obsega in logike ter podvojenih preverjanj zapisov za vse količinske in kategorične spremenljivke. Poročila o napakah pri dvojnem vnosu podatkov so bila uporabljena za ugotavljanje napak pri vnosu podatkov, ki jih je nato odpravil nadzornik, ki je uporabil izvirne ali elektronske kopije izvirnih CRF za identifikacijo in izbiro pravilnih odgovorov. Dodatne strategije preverjanja podatkov so vključevale primerjavo med naključno izbranimi CRF (3–5%) in podatki v StudyTRAX zbirko podatkov. Zaostanki CRF so bili izračunani s primerjavo elektronskega štetja CRF v StudyTRAX zbirko podatkov v dnevnike na terenskih mestih. Podobno so laboratorijske rezultate primerjali s štetjem vzorcev za ugotavljanje in sledenje zaostankov pri testiranju vzorcev in vnosu podatkov.

Skupna raba datotek, zaupnost in upravljanje vsebine

Čeprav je Točka za deljenje programska oprema (Microsoft) je bila upoštevana, dosežene so bile nizke pasovne širine na lokacijah na terenu (≤250 KBps) Točka za deljenje neprimerna za uporabo na teh študijskih mestih. Kot rezultat, Dropbox (Dropbox, Inc., San Francisco, CA, ZDA) so v prvih treh letih projekta zaradi enostavnosti in funkcionalnosti uporabljali na območjih z nizko pasovno širino. V zadnjih fazah projekta je bila uporabljena skupna raba datotek Škatla (Box, Redwood City, CA, ZDA) zaradi licenčne pogodbe med Škatla in Univerza Tulane. Vsi metapodatki, vodila za kodiranje in CRF so bili vzdrževani in arhivirani z uporabo Škatla. Zaupnost podatkov študije je bila zaščitena leta Škatla in Dropbox z uporabo ID -številk študije za vse predmete in njihove podatke. Zapisi z osebno prepoznavnimi podatki, kot so podpisani obrazci za soglasje in koordinate GPS za hiše, so bili shranjeni ločeno v sefih, do katerih so imeli dostop le PI in upravljavec podatkov v državi gostiteljici, za dostop pa sta bila potrebna pregled in odobritev PI in IRB.

Varnostno kopiranje podatkov

Varnostno kopiranje podatkov je temeljilo na štiristopenjskem pristopu: 1) strežniki na vsakem spletnem mestu države gostiteljice (n = 4), 2) varnostno kopiranje v oblaku na StudyTRAX strežnik (n = 1), 3) varnostne kopije datotek na strežniku univerze Tulane (n = 1) in 4) dva dodatna niza varnostnih kopij datotek Dropbox in Škatla (n = 2).

Skeniranje in arhiviranje CRF

CRF -ji so bili skenirani s skenerji Fujitsu ScanSnap iX500 s hitrostjo 25 strani na minuto in ločljivostjo 600 pik na palec. Praktično je ta resolucija zadostovala za branje oznak ID -ja študije črtne kode na več kot 95% CRF. Imena datotek PDF so temeljila na ID -jih študije za lažje iskanje in organizacijo datotek. Na podlagi teh informacij je upravitelj podatkov v Maliju razvil aplikacijo za upravljanje in poizvedovanje o vseh študijskih datotekah PDF v 10–15 s z uporabo Dostop.

Tedenske telekonference

Telekonference so imele ključno vlogo pri izvajanju operacij DCMS in usposabljanju. Tedensko so jih vodili upravljavci podatkov, glavni vodja, StudyTRAX Manager, glavni raziskovalec (PI), PI v državi gostiteljici in vodja projektov. GoToMeeting (LogMeIn, Boston, MA, ZDA) je bil uporabljen kot platforma za ta srečanja zaradi deljenja zaslona in zmožnosti klica. Te tedenske razprave so nudile priložnosti za validacijo zbirke podatkov, uskladitev posodobitev podatkov, reševanje tehničnih težav ter načrtovanje vnosa podatkov in usposabljanja za upravljanje. Druga usposabljanja za telekonference so bila osredotočena na upravljanje podatkov s pomočjo univerzitetne izdaje SAS, ker je bila na voljo brezplačno z vmesnikom spletnega brskalnika.

Usposabljanje na kraju samem (delavnice, tabela 3)

Utemeljitev za razvoj DCMS v Zahodni Afriki je bila povečati strokovno znanje afriških upravljavcev podatkov in preiskovalcev ter optimizirati delovanje DCMS, hkrati pa razviti načrtovanje študij in zmogljivosti za analizo podatkov na kraju samem za prihodnje projekte. Za dosego teh ciljev so vodilni vodja in njegovi sodelavci na študijskih mestih predstavili delavnice. Udeleženci delavnice so bili upravljavci podatkov, osebje za vnos podatkov, vodje projektov, kazalniki držav gostiteljic, projektni indikator projekta ter pripravniki pred in po doktoratu. Vsako študijsko mesto je imelo učilnico s projektorjem in dostopom do interneta, čeprav je le ena imela računalniški laboratorij. Delavnice so potekale po padajočem vrstnem redu formalnosti, začenši s formalno delavnico o oblikovanju študije, odobritvah IRB, vnosu podatkov in etičnih vprašanjih za preiskovalce, upravljavce podatkov in osebje za vnos podatkov na začetku ICEMR in zaključno z neformalno delavnico, v kateri je zadnja vaja je bila predstavitev osnutka dokumenta na podlagi nedavnih podatkov ICEMR vsakega udeleženca (tabela 3). Vsaka delavnica je vsebovala tudi tehnične komponente. Za udeležence, ki niso razumeli angleščine in francoščine, so bili kot prevajalci preiskovalci v državi gostiteljici. Delavnice so bile predstavljene v enem tednu (pet delovnih dni), pri čemer je bil 1 dan (petek) rezerviran za osebno pomoč in praktične izkušnje s tehnikami delavnic in vprašanji glede programske opreme. Delavnice so upravljavcem podatkov zagotovile tudi platforme za predstavitev posodobitev upravljanja in analize podatkov. Ob koncu vsake delavnice so udeleženci prejeli potrdila, ki potrjujejo njihovo udeležbo.

Delavnica upravljanja podatkov

Ta delavnica je bila uporabljena StudyTRAX in Dostop predstaviti teme pri upravljanju podatkov. Namen tega usposabljanja je bil vodje podatkov pri uporabi StudyTRAX za ustvarjanje poročil in izvoz nizov podatkov za pregled. Na tej delavnici so se udeleženci tudi naučili uporabljati Dostop za združevanje, upravljanje in iskanje nedavnih naborov podatkov.

Delavnica geografskih informacijskih sistemov (GIS)

Ta delavnica je zajemala preslikavo z uporabo standardne in spletne različice ArcGIS (Esri, Redlands, Kalifornija, ZDA). ArcGIS je bil izbran zaradi oblik zapisa datotek oblike in prosto dostopne spletne različice. Vsak udeleženec delavnice je prejel uvod GIS učbenik z ArcGIS licenco [30] in omejeno število trajnih licenc je bilo na voljo v prejšnji delavnici. Teme usposabljanja so vključevale uporabo vektorskih prostorskih podatkov, oblikovanje zemljevidov, upravljanje in združevanje prostorskih podatkov in zemljevidov. Zaradi pomanjkanja vektorskih posnetkov za obrise vasi je bila potrebna uporaba spletnih posnetkov, kot so satelitski posnetki za kartiranje študijskih mest (skupnosti) v velikih in majhnih/lokalnih merilih (npr. 1: 50000 do 1: 500).

Delavnica statistične analize

Ta delavnica je zajemala testiranje hipotez, intervale zaupanja in statistično modeliranje z uporabo Stata programska oprema (StataCorp LLC, College Station, TX, ZDA). Teme so segale od osnovne univarijantne analize do naprednejših tehnik, kot je posplošeno ocenjevanje enačb. Stata je bila izbrana, ker ponuja večno licenco (500 USD na licenco). Podatki, vključeni v dokumentacijo in 60-dnevne začetne licence, so bili v veliko pomoč pri zagotavljanju tega usposabljanja. Udeleženci so dobili uvod Stata učbenik [31] in en ali več trajnih Stata licence za vsako spletno mesto. Ta delavnica je poučevala tudi skupno uporabo Dostop in Stata ker zmogljivost in prilagodljivost upravljanja podatkov Stata so omejene.

Delavnica pisanja papirja

Delavnica je predstavila izzive znanstvenega pisanja na podlagi knjige Pisateljska znanost avtorja Schimel (2012), ki za poučevanje znanstvenega pisanja uporablja pripovedovanje zgodb [32]. Vsebina delavnice je bila osredotočena na prispevke za revije z velikim učinkom in razvoj raziskovalnih predlogov. Druge teme so vključevale primerjavo različnih strategij pisanja in razpravo o priporočenem pristopu: pisanje iz rezultatov v predlaganih tabelah in slikah. Zadnji (peti) dan delavnice je vsak pripravnik predstavil osnutek dokumenta za medsebojno oceno in razpravo.


Nasveti za usposabljanje FME

Vidim, da se tu ljudje malo pogovarjajo o FME, zato sem mislil, da bi bilo to dobro vprašati. Kako so se uporabniki FME tam zunaj naučili uporabljati in obvladati FME? Trenutno pregledujem njihove brezplačne 10 -urne video posnetke usposabljanja in postajam vse boljši, ko delam na več projektih. Hotel sem se samo prepričati, da nisem pogrešal nobenih drugih dobrih virov. Zdi se, da niso njihove knjige, kot so izdelki ArcGIS, razen navodil.

Najboljši način za učenje FME je, da ga še naprej uporabljate. Sem pooblaščeni trener FME in nekaj, kar veliko slišim od svojih pripravnikov, je, da ga ne uporabljajo dovolj pogosto, da bi dosegli to višjo raven razumevanja.

Zato ga poskusite uporabiti čim več! To je odlično orodje za vse, kar je povezano s podatki (ja, tudi za podatke, ki niso geografski!)

Če imate kakršna koli vprašanja, jih je večina že na internetu. Z nekaj taktičnega googlanja bi morali sami veliko ugotoviti.

Vso srečo pri raziskovanju FME in mi sporočite, če imate kakršna koli vprašanja, vedno z veseljem pomagam!

EDIT: orodje za pomoč v fme je pravzaprav precej super. Ima odlične podrobne informacije o tem, kaj počne vsak transformator (včasih celo s slikami, ki veliko pojasnijo). Zato poskusite pritisniti f1 ali klikniti gumb za pomoč, da ugotovite, kaj počnejo vsi parametri v določenih bralcih / piscih / transformatorjih. Pomoč dejansko pomaga.

+1.000.000 za orodje za pomoč. Najboljše kar sem jih kdaj uporabil!

V Centru znanja www.knowledge.safe.com je na voljo veliko virov. Poiščite temo, ki vas zanima, na primer shapefile ali geojson, in jo poiščite.

Najboljša stvar je, da pridete do podatkovnega problema, ki bi ga radi rešili, in nato poskusite ustvariti delovni prostor, ki ga bo rešil. Če se zataknete ali ne morete najti pravega vira, postavite vprašanje skupnosti varne programske opreme ali če je v#delovnem času 's, lahko vprašate v klepetu v živo.

To je moja splošna težava z FME in njeno zahtevo na delovnem mestu.

Mesta, ki zahtevajo predhodne delovne izkušnje z FME, ko je to zelo drag kos lastniške programske opreme in najverjetneje, da se to naučijo na delovnem mestu. Nihče ne želi usposobiti tako obsežnega dela programske opreme in se ga je težko naučiti, ker je za dragim plačilnim zidom, ki si ga večina posameznikov ne more privoščiti, vendar zahteva tudi toliko poskusov in napak.

To je odličen del programske opreme, vendar baza znanja FME ponuja zelo nejasne vodnike o tem, kako deluje določen transformator, dobesedno morate porabiti ure, da se s poskusi in napakami pogovarjate o možnostih, da ugotovite, kaj zmore in zmore 't, kar je niti zaželeno.

Mislil sem, da samo jaz najdem to težavo pri poskusih in napakah ter googlanju, zdi se, da se s to težavo srečuje kar nekaj uporabnikov tukaj.


5 odgovorov 5

na vprašanje o navidezno nasprotujočih si praksah okrevanja, pa tudi pogostih GtG, ima ta članek nekaj dobrih informacij:

Morda se zdi nerazumljivo, saj pogosto slišimo, kako se moramo izogniti pretreniranosti. Če pa ne treniramo do neuspeha, si naše telo lahko privošči ponavljanje istih vaj pozneje istega dne ali naslednji dan.

. oba sta vedno: 1) manjši napor (en dvig navzgor) ne trenira do odpovedi ali povzroči okrevanje. 2) GtG je delno nevrološki - poleg hrbtnih mišic trenirate vlečno živčno pot in osrednji živčni sistem.

Mazanje utora je tehnika, ki se uporablja za vsako gibanje moči pri veliki glasnosti, ne da bi potrebovala dolgo obdobje okrevanja. Če ste novi v pullupu, vam mazanje utora omogoča, da pogosto vadite pulle, pri tem pa osrednji živčni sistem naučite učinkovitejše gibanje. Pri mazanju utora izvajate le eno vlečenje naenkrat, večkrat čez dan.

Upoštevajte, da je glasnost v daljšem časovnem obdobju velika. Priporočljivo je tudi za začetnike, ki niso nujno na drugem programu. V tem scenariju lahko pripravnik verjetno opravi le nekaj vlečenj, kar pomeni, da le trikrat na teden ne bo zagotovil dovolj glasnosti za prilagoditev.

Enako opombo boste videli v Pavlovem PDF -ju na to temo. Z le nekaj, obvladljiv ponovitev naenkrat, je obnova mazanja utora manjša, zato je mogoče frekvenco povečati. Pavel sicer vključuje nekaj primerov, ko so powerlifterji namazali utor, vendar, kot ugotavlja, gre za podmaksimalne obremenitve (60%-80%) in se izvajajo za šest ponovitev ali manj.

Zdi se, da bi bilo najbolje uporabiti odporne pasove. Določite svoj maksimum z najmočnejšim pasom upora. ko enkrat določite to število, naredite svoje sklope ves dan s 60-75% tega števila. Ko sčasoma povečujete število ponovitev, uporabite lažje odporne pasove in nato sčasoma sploh ne odpornih pasov.

Zdi se, da obstajajo sheme usposabljanja, ki so učinkovite pri majhnem številu ponovitev (recimo manj kot 10), in tiste, ki so učinkovite pri doseganju večjega števila. Po mojih izkušnjah se zdi, da različice "obsežnega treninga" (ali podmaksimalnega treninga) dobro delujejo v razmeroma majhnem obsegu ponovitev. Skupna tema teh shem je, da ločujejo sklope obvladljivih ponovitev z ustreznimi obdobji okrevanja, tako da do popolne mišične odpovedi ne pride tako zgodaj, kot bi sicer. Ta pristop vam omogoča, da v določenem časovnem obdobju opravite več ponovitev, kot če bi poskušali z nizom največjih ponovitev.

Prav tako bi vas pozval, da preganjate formo in se poskušate hitro dvigniti ter poskušati svoje bradavice spraviti do palice in se počasi spustiti do popolnoma podaljšanega obešanja (z aktivno ramo, pazite se dislokacije!). Ugotovil sem, da bi lahko s tem standardom naredil veliko manj vlek, kot sem prej mislil, vendar mislim, da je bil dolgoročno koristen, zlasti za povečanje mišic.

Uspešen sem bil v maksimalnem obsegu & lt10 ponovitev s shemo, predlagano tukaj http://journal.crossfit.com/2011/02/volume-training-for-goats.tpl:

Naj bo n približno 1/3 vaših največjih ponovitev, pri neprekinjeno delujoči uri pa vsako minuto na minuto 20 minut izvajajte sklope vlečenja. Začnite z izvajanjem sklopov n ponovitev. V vsakem nizu lahko zmanjšate število ponovitev, vendar noben niz ne sme vsebovati manj kot n - 2 ponovitev.

Zapisujte ponovitve za vsako minuto in pri naslednjih poskusih dodajte vleke, razporejene po sklopih. Pravilo je, da se dva niza ne smeta razlikovati v ponovitvah za več kot 2.

Ugotovil sem, da je povečanje mojih največjih nizov izginilo, ko sem dosegel 10-15 največjih ponovitev. Od takrat sem našel shemo, predlagano na http://www.50pullups.com/, ki uporablja manj nizov z več ponovitvami, da bi povečal število, ki jih lahko izvedem.

Sama shema je nekoliko poljubna, vendar se zdi, da zgornje delujejo. Kar zadeva okrevanje, sem ugotovil, da bi lahko videl povečanje pri 20-minutnem obsežnem treningu, ki se ponavlja 5 dni v tednu, vendar moram med poskusom večjega nabora treningov pustiti 1-2 dni. Ko dosežem 20 vlečenj, nameravam težo povečati s težo ali z izvajanjem vlečenja z bolj odprtim komolcem (pomislite na gladke mišice).


3 odgovori 3

Da, lahko, toda kolikor vem, tega ne morete storiti samo s 622C. Vsekakor lahko to storite z dodatkom 622C TX. Vzel sem nekaj hčerk, ki so delale točno to, kar želite.

Na fotografijah na Flickru je opis, kako sem to naredil.

Mislim, da ročno sprožitev bliskavice vam ponuja veliko bolj zanimive možnosti kot sinhronizacija zadnje zavese.

Če želite sinhronizacijo zadnje zavese, samo pritisnite gumb (bliskavica) na koncu osvetlitve (tik pred sprostitvijo sprožilca)

Kot rečeno, lahko med osvetlitvijo žarnice sprožite bliskavico. Če plesalec skoči, ga boste verjetno želeli zamrzniti v zraku in ne na koncu osvetlitve, ko bo spet na tleh, kar bi naredila sinhronizacija zadnje zavese.

Lahko celo sproži več bliskov med osvetlitvijo žarnice, plesalko večkrat zamrzne na eni sliki. Če želite to narediti, potrebujete kratek čas recikliranja bliskavice ali več bliskov. (ali plesne poteze, ki so dovolj počasne, da se bliskavica lahko reciklira)

Pravzaprav z uporabo a stroboskopska bliskavica kajti takšen strel je tudi mogoč (in ljudje to počnejo).


Do zavihka Napredno lahko dostopate tako, da z desno miškino tipko kliknete levo od besede Dodaj, izberete Prilagodi orodno vrstico in povlecite napredni zavihek v orodno vrstico.

Za pregled so naslednji koraki za dodajanje tiskalnika v skupni rabi Windows:

Odprto Sistemske nastavitve - tiskalniki in optični bralniki. Kliknite zaklepanje, da odklenete to podokno z nastavitvami.

Pritisnite gumb + na dnu seznama tiskalnikov.

Kliknite Windows na vrhu novega pojavnega okna

Pomaknite se po drevesu menijev in poiščite želeni tiskalnik v skupni rabi Windows. Za dostop do računalnika boste morda morali vnesti uporabniško ime in geslo.

V novem pojavnem meniju izberite ustrezno programsko opremo tiskalnika. Če tiskalnika ni na seznamu, izberite najbližje ujemanje. (Prepričajte se, da se ujemate z barvno/črno -belo lastnostjo)

Če to ne deluje, potem ta članek o podpori za jabolka pravi, da vse združljiv, na tem seznamu so prikazani tiskalniki v skupni rabi windows. Tukaj je odlomek:

Če ne morete dodati želenega tiskalnika Windows, programska oprema tiskalnika, ki jo ima vaš Mac, morda ne podpira tiskanja v računalnik s sistemom Windows v skupni rabi. Posodobite programsko opremo tiskalnika v računalniku Mac ali za pomoč prosite skrbnika omrežja. Za več informacij glejte Posodobitev ali sprememba programske opreme tiskalnika.

Stranski zaznamki

Ti lahko še vedno dodajte tiskalnike na naslednje načine:

  • AirPrint
  • IPP (Internet Printing Protocol)
  • LPD (demon linearnega tiskalnika)
  • HP Jetdirect - Vtičnica

Vse te možnosti povezave najdete na zavihku IP v oknu Dodaj tiskalnike.


5 odgovorov 5

Kratek odgovor, ja. Pomembno pa je omeniti, da WSO ni pilot. The WSO is trained to operate the weapons systems, not fly the aircraft, but does have basic flight controls including throttle, stick, rudder pedals, compass, HSI, etc. He does not have good forward visibility and would likely have to be talked in on final approach by the tower, as his view is obstructed by the pilot's seat.

Although the F-15E was developed from the D-model used for pilot training, the airframe was significantly redesigned for it's new purpose, and the back seat of an E-model bears only a passing resemblance to the back seat of a D-model. The WSO has a very specific and complex set of tasks which does not include flying the airplane, and his controls are designed around that purpose. He has more screens than the pilot to look at, and two side-stick controllers (not part of the flight control system) that are used for controlling / selecting / guiding / programming / etc. a large variety of weapons. He also has primary control over the FLIR and laser pods used for target designation and tracking.

On a final note, it is not uncommon (although less common in these days of sequestration) for non-aircrew personnel to be given 'incentive rides' in the back seat of aircraft like the F-15D/E or F-16D, and during these rides control of the aircraft is invariably passed to the passenger. I was privileged enough during my Air Force career to get a ride in the back seat of an F-15E (tail number 88-1671 at Seymour Johnson AFB, NC) and can say from personal experience that it is possible to fly an F-15E from the back seat. It was the most exhilarating 5 minutes of my life. Fortunately for both of us, the pilot didn't experience any problems during the flight.


Summary Table of Land Use/Land Cover Collections

The table below summarizes various available land use/land cover collections.

See the Libraries' NLCD webpage for full details and access instructions. Also see GIS Lookup Detailed Data Record.

Currently (as of 2019), the NLCD is the most current and detailed land cover data for North Carolina, as well as much of the US.

  • 30m resolution
  • Nationwide availability from The National Map (USGS)
  • 1992, 2001, 2004, 2006, 2008, 2011, 2013, 2016 imagery dates
  • 21 land cover classes
  • Also available: forest canopy and impervious surface extracts 1992-2001 Change Analysis

NOAA's Coastal Change Analysis Program (C-CAP) has produced and released Land Cover, Forest Fragmentation Land Cover, and Land Cover Change data for the coastal portions of the United States approximately every five years since the 1970's.

  • 30m resolution
  • 25 LC categories, with more detailed up-to-date wetlands than currently available in other national products
  • 1975, 1985, 1992, 1996, 2001, 2006, 2010, and 2016 (vary by location)
  • Formats: IMG, GeoTIFF, GoogleEarth KMZ (can be converted to GRID)
  • 85% overall target accuracy

Numerous land cover datasets are available from the nationwide effort to asses wildlife habitat

See the Libraries' Detailed Data Record in GIS Lookup.

  • 30m resolution
  • An unfiltered version of the '96 data exists - see the Data Record.
  • Vectorized versions of the '96 data are in BasinPro 8

See the Libraries' Neuse River Basin land cover/land use webpage for full details and access instructions.

  • 30m resolution
  • Created for the Albemarle-Pamlico Estuarine Study (APES)
  • Only covers approx. the eastern 1/3 of NC.

See the Enhanced Historical USGS Land Use and Land Cover guide for more information and downloads.

  • Historical data based on manual interpretation of 1970's and 1980's aerial photos and secondary sources.
  • Data may be downloaded for the US in polygon and raster formats from this USGS site. contains this advice: "Note that this is ** photo interpreted ** land use data, it should not be compared directly (or compared with great care!) with products like NLCD that classify landcover pixel by pixel using automated methods."

International Satellite Land Surface Climatology Project (ISLSCP II), "developed to provide the global change community with historical land use estimates."


Poglej si posnetek: ArcGIS - Selection - Create layer from selected features - Export to new shapefile