2.4功能需求本系统功能需求分为四部分：基本地图模块需求、空间数据管理模块需求、信息查询模块需求与空间分析模块需求。
以下为具体介绍。
2.4.1基本地图模块需求此功能主要对空间数据库和属性数据库的数据进行分析和处理。
主要包括漫游、放大、缩小、全屏、刷新、点击查询，地图测量等功能，提供与地图数据进举动态交互的基本工具。
此功能是基本的地图操作，实现本系统面向用户的基本功能。
2.4.2空间数据管理模块需求此功能主要是对空间数据的发布进行管理，控制这些数据是否显示到图层中，面对不同权限的用户进行不同的数据发布。
此功能是为本系统管理者所设计的系统，为其考虑到不同权限用户不同时数据的发布情况。
2.4.3信息查询模块需求本系统提供了丰富的查询分析功能，用户可以直接查询景区、商场、酒店医院、银行等的名称，从而查到他的位置，1)景区景点查询用户通过输入自己感兴趣的景点或者服务区域就可查询出该区域的位置及相关信息，游客输入的区域将会在地图上高亮显示。
显示景区内特色商品的相关信息及进出景点的路线和交通工具的简单介绍。
通过查询，用户可以在最短时间内了解景区景点的整体概况，在此基础上选择最佳旅游路线。
2)出行路线查询系统根据记录了北海市的公交路线，只要输入起点和终点，将在地图上显示该公交路线路径。
系统也可以根据用户自行选择的景点制定最优路线。
3)周边信息查询根据游客选择的地点和范围，系统显示该地点相应范围内的景点、公交站点、宾馆酒店等信息，便于用户获得感兴趣的信息方便确定出游路线。
2.4.4空间分析模块需求空间分析是GIS中最为重要的内容之一，体现了GIS的本质。
GIS在空间分析的过程中使用多种空间模型来表现不同尺度的自然地理和社会现象，同时它便捷的空间分析能力也是GIS的主要优势所在。
以下主要从最短路径分析以及缓冲区分析出发来展示本系统的空间分析模块需求所在。
1)最短路径分析针对城市道路网路线多、节点多的特点充分应用道路网中地理位置关系结合狄克斯特拉算法的思想，实现最短路径分析。
可以查公交线路，著名景点等还有统计图模块对北海市的著名旅游景点、游客数量、进行统计图显示，使结果一目了然，让游客对北海有更多的了解。

2.4功能需求本系统功能需求分为四部分：基本地图模块需求、空间数据管理模块需求、信息查询模块需求与空间分析模块需求。
以下为具体介绍。
2.4.1基本地图模块需求此功能主要对空间数据库和属性数据库的数据进行分析和处理。
主要包括漫游、放大、缩小、全屏、刷新、点击查询，地图测量等功能，提供与地图数据进举动态交互的基本工具。
此功能是基本的地图操作，实现本系统面向用户的基本功能。
2.4.2空间数据管理模块需求此功能主要是对空间数据的发布进行管理，控制这些数据是否显示到图层中，面对不同权限的用户进行不同的数据发布。
此功能是为本系统管理者所设计的系统，为其考虑到不同权限用户不同时数据的发布情况。
2.4.3信息查询模块需求本系统提供了丰富的查询分析功能，用户可以直接查询景区、商场、酒店医院、银行等的名称，从而查到他的位置，1)景区景点查询用户通过输入自己感兴趣的景点或者服务区域就可查询出该区域的位置及相关信息，游客输入的区域将会在地图上高亮显示。
显示景区内特色商品的相关信息及进出景点的路线和交通工具的简单介绍。
通过查询，用户可以在最短时间内了解景区景点的整体概况，在此基础上选择最佳旅游路线。
2)出行路线查询系统根据记录了北海市的公交路线，只要输入起点和终点，将在地图上显示该公交路线路径。
系统也可以根据用户自行选择的景点制定最优路线。
3)周边信息查询根据游客选择的地点和范围，系统显示该地点相应范围内的景点、公交站点、宾馆酒店等信息，便于用户获得感兴趣的信息方便确定出游路线。
2.4.4空间分析模块需求空间分析是GIS中最为重要的内容之一，体现了GIS的本质。
GIS在空间分析的过程中使用多种空间模型来表现不同尺度的自然地理和社会现象，同时它便捷的空间分析能力也是GIS的主要优势所在。
以下主要从最短路径分析以及缓冲区分析出发来展示本系统的空间分析模块需求所在。
1)最短路径分析针对城市道路网路线多、节点多的特点充分应用道路网中地理位置关系结合狄克斯特拉算法的思想，实现最短路径分析。
可以查公交线路，著名景点等还有统计图模块对北海市的著名旅游景点、游客数量、进行统计图显示，使结果一目了然，让游客对北海有更多的了解。

数据治理是主数据管理(MDM)项目取得成功的关键，无论是在最初还是在项目实施过程中。
在2010到2011年间，全球拥有5000名员工的企业将越来越多地要求，“没有预备的数据治理框架，将不会为MDM计划提供资助”。
“实现治理，尽早举动”是聪明的企业和解决方案架构师的战斗口号，他们担负着设定其企业数据整合计划的范围和方向的重任。
理解范围、种类和整合挑战本身就极具挑战。
而负责定义和执行MDM计划的业务和IT领导层需要理解和理顺众多的数据治理选项。
通过阅读和应用SunilSoares在这篇不可或缺的企业级数据治理介绍中收集的这些优秀的最佳实践、加速器和模型，解决方案架构师、数据治理主管、MDM计划经理都可以获得通往“实现治理，尽早举动”的捷径

数据管理的现状3数据管理的概述41.1数据管理概念41.2数据管理目标4数据管理体系5数据管理核心领域51.3数据模型61.4数据生命周期61.5数据标准81.6主数据91.7数据质量101.8数据服务121.9数据安全122.数据管理保障机制132.1制度章程132.1.1规章制度132.1.2管控办法132.1.3考核机制132.2数据管理组织152.2.1组织架构152.2.2组织层次162.2.3组织职责172.3流程管理192.4IT技术应用192.4.1支撑平台192.4.2技术规范22附件A数据管理规范23附件B数据质量评估办法38附件C数据质量管理流程42

大量的点云数据是通过三维激光扫描得到的，而点云数据的显示快慢遭到了数据索引的直接影响，这是一个基础性问题。
经过研究，八叉树与叶节点ＫＤ树相结合的混合空间索引结构以及ＬＯＤ构建的层次细节模型是用来解决点云数据管理与可视化效率不高的问题的有效方法。
在局部，通过在叶子节点中构建的ＫＤ树实现高效的查询和显示；
在全局，为了实现快速检索与调度使用了八叉树模型。
采用这种混合数据模型进行点云组织，建立空间索引，并对点云数据进行ＬＯＤ构建，实现了点云数据的高效检索以及可视化。

详细描述了大数据核心数据管理的构架和设计，分开讲解数据管理的各个层面内容。

GBase_8s_数据管理零碎教程.pdf

心思诊断后台管理界面，包含登录界面，后台功能界面包含症状诊断、档案管理、用户管理、数据管理、信息管、系统设置

大数据元数据开源处理方案apacheatlas，提供数据治理，元数据管理等功能

使用apache-maven-3.6及各种组件编译好的包，atlas是apache旗下的元数据管理软件，可以和大部分大数据组件集成，从而管理所有数据信息的元数据，方便后续数据资产的管理，官网只存在源码文件包，此处将源码在linux系统下完成编译，方便各位使用。
可单机，可集群，本人都成功搭建过，因为搭建atlas踩过好多坑，所以晓得其中不易。
包含内嵌Hbase和solr,和各种所需hook，绝对良心资源。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。