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The philosophy of geography

Learning C++ [1]

Header files in C++

头文件的存在使得函数、结构体等的调用变得简单,仅需在头文件中声明,而具体的实现在源文件中,从而方便了大量程序的多文件管理。一般而言,头文件的内容主要为以下六项:

外刊精读系列之Economist[6]

本篇来自于2020年6月13日的『The Economist』中Technology Quarterly版块,本期该板块的主题为AI and its limits,共6篇文章,预计将会分6期进行精读和分析。本期这一篇文章题为『Reality Check』,小标题为Artificial intelligence and its limits,在版块当中起着综述的作用,描述了整个行业的现状,为下面几篇文章的专题概述提供了指南。

外刊精读系列之Economist[6]

本篇文章源自4月25日的『The Economist』的Japan版块中的Banyan专栏,主要讲述了日本的捕鲸业的情况(whale hunting)——日本政府一直在推动捕鲸活动,但是日本百姓并不买单(buy the story)。

外刊精读系列之Economist[5]

本次精读的文章Learning to fight the next pandemic源自4月25日的『The Economist』的Science & Technology板块,在这篇文章中『The Economist』邀请了Bill Gates,讲述了COVID-19的疫情给现在的人们带来的启示,指明了未来可能的发展方向。

外刊精读系列之Economist[4]

今天阅读的这篇文章出自2020年4月25日的『The Economist』中Graph Detail板块的文章(主要是数据的可视化及其解读),图表的名称为Vulnerability to covid-19。下面的解读的文章题为Dixie in crosshairs,副标题为The South is likely to have America’s highest death rate from covid-19,表明美国南方地区是covid-19的高危地区。

外刊精读系列之Economist[3]

本次阅读的篇目为2020年4月11日-17日的『The Economist』中Asia版块的一篇文章,其题为Heels at high water,表现了穿高跟的一种状态,副标题为Sexism in Japan,即日本的女性歧视。

外刊精读系列之Economist[2]

本次精读的文章为The Economist中Graph Details板块中的一篇文章,结合图表和具体分析,是学习数据分析类文章写作,且其关注的是城市扩张的话题,也能够给我们对于Geo+Urban的学习具有一定的学习意义。

Learning GDAL -1-

Learning GDAL

初识GDAL

GDAL是由C++编写的具有X/MIT许可证的开源空间数据操作库,其主要由两部分组成,如下所示:

  • GDAL(Geospatial Data Abstraction Library,地理空间数据抽象库,用于操作栅格数据)
  • ORG(OGR Simple Feature Library,简单要素库,用于操作矢量数据)
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島崎小姐姐
Book & Code & Geo