其中，由于ApacheSpark在商业化上取得巨大成功，所以由其背后商业公司Databricks推出的delta也显得格外亮眼。ApacheHudi是由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的fastupsert/delete以及compaction等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点，加上项目各成员积极地社区建设，包括技术细节分享、国内社区推广等等，也在逐步地吸引潜在用户的目光。ApacheIceberg目前看则会显得相对平庸一些，简单说社区关注度暂时比不上delta，功能也不如Hudi丰富，但却是一个野心勃勃的项目，因为它具有高度抽象和非常优雅的设计，为成

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内置功能 1.监测站管理：对监测站信息进行管理。 2.监测站原始数据：对监测站的原始数据进行管理。 3.时段均值数据：计算和查询各监测站的每时段均值数据。 4.每时段月均值数据：计算和查询各监测站的每时段月均值数据。 5.每日均值数据：计算和查询各监测站的每日均值数据。 6.每月均值数据：计算和查询各监测站的每月均值数据。 7.各指标指定时段日期曲线：显示某些监测站的某些监测指标在一段时期的在某个指定时段的按时段平均值数据 8.各指标长期连续曲线：显示某些监测站的某些监测指标在一段时期内的按时段平均值数据（时段从00-23） 9.每时段日均值曲线：显示某些监测站在某几天的某些时段范围内的某些监测指标的时段按日平均值数据 10.每时段月均值曲线：显示某些监测站在某个月的某些时段范围内的某些监测指标的时段按月平均值数据 11.日均值曲线：显示某些监测站在一段日期内的某些监测指标的日平均值数据 12.月均值曲线：显示某些监测站在一段日期内的某些监测指标的月平均值数据

为研究各种重采样方法的不同特点,采用比较分析法,在充分分析最邻近内插法、双线性内插法和三次卷积法数学原理的基础上,对3种方法的实现效果以及程序耗时进行了分析.结果表明:采用最合适的影像重采样算法进行几何校正、核线影像构建等操作可以合理平衡影像灰度失真带来的误差和程序耗时之间的关系,从而得到最佳的处理结果.最终通过对实验结果的对比分析,得出了3种方法的优缺点和适用范围,为测绘工作提供相应的参考.

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1内容中主要包含了简单非类编写的PSO算法，两个有点区别的并行PSO算法，第一种并行会使用计算机允许的线程，第二种并行可以控制使用线程的数量，具体可通过任务管理器查看区别； 2可以直接运行对比算法的并行计算效果； 3测试的时候也可以打开自己电脑的任务管理器查看并行进程； 4因为测试函数简单，所以并行效果不容易看出来，因此加了sleep(2)函数验证并行结果，如果是复杂的耗时的函数，效果会更加明显。

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