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时空地理数据大搜寻计划（三）
点击下方公众号，回复资料，收获惊喜 收集数据也算是我的一大爱好，所以今天给大家分享一些可能会用到的时空地理数据，具体用到的时候还是要仔细地去看技术文档的。 由哥白尼土地局的全球部门制作，取材自PROBA-V卫星观测和辅助数据集，可以下载到电脑本地 ? ? ###### [2] 荷兰0.5米分辨率非插值DEM数据体验。 地址：https://www.sciencebase.gov/catalog/item/564b4bb0e4b0ebfbef0d31d2 ? ? [4]1958年至2015年每月气候和气候水平衡的高分辨率全球数据集 地址：https://www.nature.com/articles/sdata2017191 ? [7]全球土壤湿度数据。
82820发布于 2021-05-28 - 来自专栏好奇心Log
时空地理数据大搜寻计划（二）
数据是GIS的血液。时空地理数据是我们经常会用到的，很多时候，分析数据可能花不了多长时间，但是收集一些合适的数据总是耗时最多，So,这一次再去搜索GIS时空地理数据，Go! 1.全球气候分区数据[https://geoafrikana.com/resources/] ? 下载过来在Google Earth或者ArcGIS中打开看看 ? ? 3.哈佛地理空间数据集[http://hgl.harvard.edu:8080/opengeoportal/] ? 4.区域地图[https://dataverse.harvard.edu/dataverse/hrs] 提供有shp文件，以及一些社会经济数据 ? ? ? OK,这一期的时空地理数据收集就先到这里了，不论是做历史地理研究，比如分析城区的扩展历史，还是用来观赏，这些地图都具有了研究价值和美学价值，应该是不错的了 最后，感谢大家的分享与转发！
78710发布于 2021-05-28 - 来自专栏算法进阶
时间序列和时空数据大模型综述！
我们引入了统一且结构化的分类法，将现有研究分为两个主要集群：时间序列大模型（LM4TS）和时空数据大模型（LM4STD），根据数据类别进行组织。 图2 大模型（即语言和其他相关的基础模型）可以被训练或巧妙地重新用于处理时间序列和时空数据，以用于一系列通用任务和专用领域应用。 3 时间序列数据的大模型 时间序列数据的大模型包括用于时间序列数据的LLM（LLM4TS）和用于时间序列数据的PFM（PFM4TS）。 3.1 时间序列中的大语言模型（LLM4TS） 时间序列分析在零售销售预测、经济时间序列缺失数据的插补、工业维护的异常检测以及来自不同领域的时间序列的分类等应用中至关重要。 4 时空数据的大型模型 本节将研究跨三个主要数据类别（时空图、时间知识图和视频）的时空数据分析中大模型的进展，每个类别都具有广泛的现实世界应用。
6.5K12编辑于 2024-03-18 - 来自专栏EpiHub
贝叶斯时空模型-INLA-4
贝叶斯地理统计模型R-INLA-4 贝叶斯时空模型 在前述的内容中，我们介绍了，如何处理空间的数据，利用海拔高度预测降雨量的例子。但是该例子仅仅涉及到的是涉及到回归方程中，考虑影响因素及空间效应。 那么如果我们的数据有时间信息，如何加入到贝叶斯时空分析呢。譬如每年对某一个地区进行疾病的发病率调查，10年数据整合在一起，就可以从时间上或空间上看疾病的变化规律，也就会用到贝叶斯时空模型。 下面我们将介绍贝叶斯时空模型。该文章中，会简化数学计算的过程，主要是针对，在有数据的基础上，如何应用贝叶斯时空模型，找出影响因素，绘制时间变化的空间分布预测图。 1.数据集 我们模拟一个房屋与面积的地理位置数据，从2010年到2015年的房地产数据。因为是模拟数据，不具有任何实际意义，仅仅作为展示。 2.1 Mesh 下面我们利用时空模型来分析，看看房屋价格随时间变化，在空间的分布规律。
1.5K20编辑于 2022-10-25 - 来自专栏时空探索之旅
ICLR 2026 | 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结（物理时空和气象时空：气象预测，时空点过程等）
本文总结了ICLR 2026时空数据（Spatial-Temporal）的论文，总计36篇，本文涉及13篇，如有疏漏，欢迎补充。 注：由于论文数目较多，分为上下篇，基于数据生成机制与应用场景的本质差异对论文进行分类： 上篇主要涵盖交通时空数据以及城市科学等内容，包括交通预测，人群移动，轨迹挖掘，交通模拟，自动驾驶，信号控制等内容。 下篇主要涵盖：气象时空和物理时空，如气象预测，时空点过程，时空动力系统等 观察：下篇文章统计值 最大均分 均值 最小均分 7 5.31 4 其中均分≥6的有3篇。 1. 4, 8, 6 信心：4, 4, 3, 3 均分：5.5 推荐阅读 ICLR 2026 | 时空数据(Spatial-Temporal)论文总结[上]【交通与城市科学：交通预测，轨迹挖掘，交通模拟，自动驾驶等 欢迎各位作者投稿近期有关时空数据和时间序列录用的顶级会议和期刊的优秀文章解读，我们将竭诚为您宣传,共同学习进步。如有意愿,请通过后台私信与我们联系。 如果觉得有帮助还请分享，在看，点赞
35910编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
AI论文速读 | STG-LLM 大语言模型如何理解时空数据？
GPT4TS(2023 NeurIPS)：使用补丁策略将时间序列转换为token，然后进行局部微调以确保LLMs理解token的语义。 这些研究为理解和改进时空数据的预测提供了多种方法和模型，但大多数方法专注于特定领域或数据结构，且在处理时空依赖关系时可能需要复杂的模型设计和大量的数据。 三种LLM应用时空数据的方法 Figure1（a）: 使用自然语言描述时空数据，其中时空数据被转换为文本，这种方法需要大量的token来充分描述时空数据。 此外，现有的LLM没有能力基于自然语言描述来推断复杂的时空依赖性。 Figure1（b）:利用时空数据和相关文本。这样，就可以通过对齐模块等方法将时空数据映射到文本中。 通过这种方式，可以将复杂的时空数据转换为LLMs可以理解的有限数量的token，同时保持数据的时空语义信息。
70110编辑于 2024-11-19 - 来自专栏C++&linux
【数据结构初阶】八大排序算法+时空复杂度
---- 一、插入排序 1.直接插入排序 1.直接插入排序思想： 假设现在已经有一个有序序列，如果有一个数字插入到这段序列的末尾，我们会选择拿这个数和它前面的每个数字都比较一遍，如果前面的数字比他大， 因为我们交换元素的顺序是先交换小在交换大，所以只要交换小不出问题，后面的交换大肯定也不会出问题。 我们在if语句的判断部分，找的数一定得比key小或大，连相等都是不可以的，为什么呢？因为会产生死循环。 答案是7种数字，所以我们在开辟空间时也要开辟max-min+1大小的空间。 六、排序总结 排序的稳定性： a. 七、时空复杂度 1.时间复杂度 时间是一去不复返的，累计的 时间复杂度算的就是基本操作的执行次数。 递归情况下就是算出每一个函数栈帧中的执行次数并且累加起来。
2.7K30编辑于 2023-04-12 - 来自专栏frytea
时空位置与大数据
在这个人人都谈大数据，处处皆用大数据的时代，我们身边的这些大数据究竟如何产生，又有多大的体量了呢？ 根据一份2013年的报告显示，2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量。 （来源，ZDNET《数据中心2013：硬件重构与软件定义》年度技术报告） 在这些数据中，除了人们日常消费、生活、交通产生的数据之外，基于位置的数据正在其中发挥着越来越重要的作用，基于位置的数据挖掘成果丰硕 参考文献 盘点中国2013行业数据量 大数据史记2013：盘点中国2013行业数据量（上） 2019年第三季度中国城市活力研究报告 高德位置开放平台 百度地图开放平台 腾讯位置大数据 Author: Frytea Title: 时空位置与大数据 Link: https://blog.frytea.com/archives/289/ Copyright: This work by TL-Song
1.3K20发布于 2020-07-16 - 来自专栏点滴积累
时空大数据云平台
为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 一、在线管理 当前数据中心数据管理方式多为FTP，用户只能看到数据包含的文件信息，而无法看到真实的数据信息。 并可以深入到数据实体而非数据文件进行管理，能够查看数据的缩略图，查看数据元数据（包含波段、空间范围、大小、分辨率等），查看数据统计信息（包含字段、数量、最大值、最小值、平均值等信息）等。 [数据管理] [元数据] [数据详情] [缩略图] 通过这些信息能够让用户对此数据有一个直观的了解，但这些还不够，还不足以让用户全面的了解一个数据，于是我们实现了数据在线可视化功能。 [数据可视化] [矢量数据可视化] [栅格数据可视化] [观测数据可视化] [观测数据可视化] [数据过滤] [空间化] 系统还支持直接将可视化结果输出，用户可以自行配置标题、指北针、图例、比例尺、作者
6.2K01发布于 2020-01-18 - 来自专栏小小挖掘机
【时空序列预测实战】详解时空序列常用数据集之MovingMnist数据集(demo代码)
前言 毋庸置疑在做时空序列模型的时候，oving数据集，或者说标准的数据集是必要的 这篇文章我们主要介绍MovingMnist数据集，做这个方向的research是逃不过这个数据集的使用的 一、 Address 地址：http://www.cs.toronto.edu/~nitish/unsupervised_video/ 这个数据集主要是在 Unsupervised Learning of Video Representations
2.5K30发布于 2020-11-09 - 来自专栏木东居士的专栏
闲聊4年大数据经历
0x00 前言 周末闲来无事，想到从13年接触大数据这个名词，到现在也有4年的时间了，随便聊一聊自己和大数据接触的那些经历。 0x01 大数据 “什么是大数据？” ，和数据相关的技术也都数据大数据。 2016年初 然后到了16年初，感觉机器学习突然间火起来了，突然间大数据的概念就被割裂出去了一大部分，机器学习和数据挖掘这部分和算法强相关的内容一下子就不属于大数据这个概念了。 然后数据量一下暴增了，一天要处理的数据增到了百亿的级别，很多任务的数据量都超过了千亿，。下子问题就大了，遇到了很多的挑战，比如数据倾斜、数据丢失、数据读写影响这些问题。 大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。 我们在做大数据的时候也更应该有数据的理解，这里对数据的理解可能会和数据分析、数据挖掘有类似，但是又不同。
85230发布于 2018-05-25 - 来自专栏浴巾的学习分享贴
数据结构_时空复杂度
数据结构_时空复杂度 前言：此类笔记仅用于个人复习，内容主要在于记录和体现个人理解，详细还请结合bite课件、录播、板书和代码。 渐进表示法就是O(N) N是数据规模 ， 数据规模越大，复杂度的差距越大，算法的优劣体现的就越明显 基本语句（或者说基本操作）的执行次数成为时间频度，在上面的例子中T(N)=2N+10 // 计算Func3 count; } for (int k = 0; k < N ; ++ k) { ++count; } printf("%d\n", count); }基本操作执行了M+N次，而带入到算法中的数据规模也有两个 ，分别是M和N，因此是O(M+N) // 计算Func4的时间复杂度? void Func4(int N) { int count = 0; for (int k = 0; k < 100; ++ k) { ++count; } printf("%d\n",
36320编辑于 2023-05-09 数据同步最全避坑指南！4大痛点+4大场景技术方案
在数据湖仓一体、流批一体的背景下，数据同步作为数据流动越来越重要的一环。然而，数据同步听起来简单，做起来却处处是坑：业务急着要数据做决策，报表却迟迟出不来？ 系统A和系统B的数据对不上，流程卡住，用户投诉？想搞实时同步提升体验，结果把核心数据库拖慢了？尤其在企业内部数据分析和业务流程流转等关键时刻，如果数据同步跟不上，问题就大了。 （2）技术实现：全周期一致性方案通过将存量数据校验与增量同步并行处理，缩短数据切换时间，降低业务中断风险。4.资源消耗与扩展不足（1）痛点：流式同步技术在提升实时性的同时，对计算资源的需求大大增加。 误区 4：安全防护的合规性缺失敏感数据同步需满足分类分级要求，山东大数据局明确要求传输加密、脱敏处理与最小权限管控。工具应该内置敏感数据规则，并支持操作日志审计留存，确保符合监管要求。 3.流处理平台：实时化场景方案企业可以根据场景选择单一工具或组合方案：4.新一代统一架构：流批一体与湖仓融合理想的数据同步架构应该整合流批一体引擎（Flink）、湖仓存储层（Iceberg）与智能管控面
59310编辑于 2025-09-22- 来自专栏云计算D1net
大数据时代 云安全4大策略
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据，基础设施。 4、对数据安全永不妥协 虽然云安全通常十分复杂，但是用户在大数据部署当中还是会发现一些“安全捷径”。这些“安全捷径”通常貌似能够回避一些复杂设置，同时保持大数据结构“不受伤害”。 并不是所有的大数据基础设施是安全的，如果处于风险当中的数据非常敏感或是属于管制数据，那么用户可能需要寻找替代方案。 多备份在给用户备份数据时自动把数据压缩加密并传到多个云端平台，采用3层加密安全保护体系使得数据安全达到最高。 总结 只有为数据建立了最为严格的安全标准，大数据才能够不断地享受着由云计算提供的可扩展性、灵活性和自动化。加密被认为是保护云(大)数据的首要步骤。
1.3K70发布于 2018-03-21 - 来自专栏小小挖掘机
【时空序列】TKDE2020-时空图数据挖掘深度学习技术全面综述
（3）提供了针对不同时空数据挖掘问题使用不同深度学习技术的最新进展的全面概述，包括预测学习，表示学习，分类，估计和推论，异常检测等。 （4）总结了目前研究尚存的问题，并指出了未来的研究方向。 ? (4)栅格（Raster）: 栅格数据是连续或离散时空场的测量值，记录在空间的固定位置和固定的时间点的测量参数值。 该文总结了深度学习技术在基于脑影像数据分析的疾病分类方面的相关研究进展。 （4）估计推断 当前时空数据的估计和推断主要集中在空间地图和轨迹这两类时空数据上。 （6）其他任务 除了以上提到的问题，深度学习模型还应用于其他时空数据挖掘任务，例如推荐、模式挖掘、关系挖掘等。 ? 4.讨论 （1）多源数据融合。 （4）多模态时空数据的融合 在大数据时代，一些时空数据挖掘领域中经常会出现多模态数据集,例如在神经成像中，fMRI和DTI都可以捕获大脑活动的成像数据，如何利用深度模型将这些数据更好的融合在一起以更好的完成任务变得很重要
3.7K30发布于 2020-12-08 - 来自专栏3D可视化
HSDB-超维时空数据库
HSDB是具备万维数据描述和存储能力的超维时空数据库，能够覆盖IoT数字孪生六大维度集，包括具有时间序列特征的行为/状态和具有空间坐标特征的位置/关系。 通过先进的数据分片技术，能够实现海量数据的分布式存储。同时，利用成熟的倒排索引技术，可支撑百亿数据量级下的高性能查询需求，满足上层各种数字孪生可视化场景的数据使用需求。 什么是维度？ 后来，维度被引入物理学领域，用于描述独立的时空坐标（N个坐标代表N维空间）。在数字孪生领域，维度可以理解为现实对象的数据参数，也称属性。 维度有什么作用？ 如何保障维度调整的灵活性，这就需要软件定位多维数据模型的能力。 软件定义数据模型的本质，就是将数据模型与上层应用功能解耦，使数据模型具备扩展性，从而满足不同应用场景下的数字化需求。 （软件定义的本质是实现了数据平面和管理控制平面解耦）优锘提供了便捷的软件定义数据模型能力，通过图形界面灵活定义和维护对象分类、属性及关系约束，降低数据模型的变更成本和实施风险，真正实现了数据模型对上层可视化需求的快速响应
1.6K51发布于 2019-11-14 - 来自专栏云社区全球资讯抢先看
时空大数据加速智慧城市落地
据介绍，城市计算包括城市数据的感知和获取、数据的管理、数据的分析和挖掘以及数据的服务和提供。“这四个层面连成一个环路，不断地、自动地在不干扰人生活的情况下，用大数据解决城市的大挑战。”郑宇说。 郑宇说，“我们是给整个城市提供服务，对整个城域作推断、预测，运算量非常大，而且要求实时。因此，数据和应用之间就需要一个平台来连接。” “很遗憾现在任何一家公司的云计算平台都不能很好地支持我们的时空大数据。”郑宇坦言，“城市大数据平台并不是云计算平台，后者并不能很好地支持上述运算。” 把握时空数据 “城市计算处理的是时空数据，它跟视频、图像、语音是不同的。这也导致传统的深度学习模型不能直接拿来用。” 郑宇解释说，时空数据有空间属性和时间属性，时间属性又包括时间的平滑性、周期性和趋势性。 据介绍，数据的应用是首先把相邻几个小时的数据放到一个深度卷积神经网络里面，来模拟相邻时间的时序的平滑性。
1.4K00发布于 2017-12-26 - 来自专栏时空探索之旅
VLDB 2025 | 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结(时空预测，轨迹相似度，轨迹表示等)
本文总结了VLDB 2025有关时空数据（Spatial Temporal）的相关论文，主要包含如有疏漏，欢迎大家补充。 时空数据Topic：时空预测，交通预测，轨迹相似度，轨迹表示等。 1. SIMformer: Single-Layer Vanilla Transformer Can Learn Free-Space Trajectory Similarity4. SIMformer/ 作者：Chuang Yang, Renhe Jiang, Xiaohang Xu, Chuan Xiao, Kaoru Sezaki 关键词：轨迹相似度，Transformer 4 2024 | 时空数据（Spatial-temporal）论文总结 SIGMOD 2025 | 时间序列（Time Series）论文总结 SIGMOD 2025 | 时空数据（Spatial-temporal ）论文总结 ICDE 2025 | 时间序列(Time Series)论文总结 ICDE 2025 时空数据（Spatial-Temporal）论文总结 此公众号的文章皆系本人原创，辛苦码字不易！
10910编辑于 2026-03-10 - 来自专栏FreeBuf
三大专场，四大论坛 | CIS 2022网安多维时空降临
2022年12月14日，CIS 2022网安多维时空将准时降临，届时上海主会场、深圳分会场以及线上元宇宙专场将全部呈现给大家，并广邀网络安全行业技术牛人、专家学者、行业领袖等共聚线上平台，在多维时空呈现一场精彩的冬日演讲 三大专场、四大论坛火力全开 一直关注CIS 2022网络安全创新大会的朋友们，肯定都知道CIS 2022大会首次采用“三城联动，共建多维时空”的创新方法，打破地域限制，突破时空阻隔，给网络安全行业带来全新的参会体验 为了给参会者提供更丰富的干货内容，CIS 2022网安多维时空将上线上海、深圳、元宇宙三大专场，共计四大分论坛，议题内容涵盖行业前瞻思考、产业发展、未来趋势等；新兴&热门网络安全技术、产品、解决方案等； 企业安全建设、数据安全、高级威胁检测、漏洞管理等多个方面。 12月1日，多维时空首个专属线上游戏—网安脑力大挑战将正式上线，活动时间将持续一周。
53420编辑于 2023-03-29 数据资产怎么管？关键在这4大环节！
我们可以利用数据发现工具或数据目录平台，自动连接到公司内部的各个数据库、数据仓库甚至文件存储。 2.核心是抓取“元数据”工具会自动采集“关于数据的数据”，比如一个数据表叫什么、在哪里、包含哪些字段（这是技术元数据）；每个字段在业务上代表什么，归哪个部门管（这是业务元数据）。 3.形成数据目录将所有采集到的元数据组织起来，形成一个可搜索的、统一的数据资产地图。想象一下，这就是你公司数据的“搜索引擎”。做完这一步，你就能快速回答：我们到底有没有“客户满意度评分”这个数据？ 2.设计一致的数据模型在数据汇聚的层面，比如数据仓库里，按照商定好的标准来设计和整合数据，确保口径一致。3.理清数据血缘这一点非常关键。 我们应该把处理好的数据，封装成易于使用的数据服务API、可复用的数据产品或直观的分析报表。让业务方能够方便地获取数据能力。2.尝试进行价值度量数据值多少钱？这是个难题，但我们必须尝试去回答。
32310编辑于 2025-12-08
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