大数据的战略节点接下来我们看一下对于大数据我们能做什么，这个话题企业界比较感兴趣，在学术界可能谈论得比较少。一般来说，大数据战略目前有三个主要的关键节点：系统轻载、应用闭环、数据变现。第一个节点也是最重要的节点就是系统轻载。大家知道从一亿条数据中查询一条数据和从一万条数据中查询一条数据是截然不同的两种速率，庞大的历史数据在线，已经严重影响了系统的效率、稳定性，极大地增加了维护成本和系统开销。特别是

本文是今年1月份去武汉参加社会计算会议的时候，应约在武汉大学GeoScienceCafe 论坛上面做的主题报告《空间数据挖掘与空间大数据的探索与思考》的讲话录音整理稿，另外虾神配合着PPT又重新编写了部分内容，形成了整个文稿，大约会形成三到五章左右发出来。

可视化号称是数据分析的最后一公里，有时候（更准确的说，是大部分时候），一张图就够了。图1是美国2000年人口统计数据，灰色的球表示所在州的人口数量，而且按照球体的大小，也很轻易的分辨美国的三大人口中心：分别是纽约、芝加哥、洛杉矶，橙色的球代表原住民。如果看的不是图，而是将这张上的数据列出做成Excel表，估计打印20页没有问题，但是看一份二十页的表格容易，还是上只给出下面这样一张地图更明白的了解整

话说，虾神一直是做空间统计和数据分析的，对于深度学习这个热门学科，一直以来也就停留在“了解”阶段，虽然这个平展开来，里面比较核心的技术使用了聚类，而虾神研究生的时候做的课题也正好是空间聚类，所以也算有点沾亲带故把。但是毕竟不是专门做这个的，具体的技术细节也处于一知半解的状态，而今天突然“赶时髦”般的想写这样一篇文章，无论是蹭热点也好，东施效颦也好，因为有些事情已经到了不吐不快的程度。先简介

前段时间，有人批评我写白话空间统计的博客是在写软文给ArcGIS平台和Esri打广告，话说这个实在是太恭维我了。如果读到空间统计，而且还能读懂的人，不可能没有听说过ArcGIS软件吧，这种情况到底是先有鸡还是先有蛋，自然一目了然了。 虽然虾神在Esri中国干了好多年了，给公司打打广告也是理所当然的事情。但是写博客的时候确实还真没有这个想法，不过既然有人批评了，那么虾神我先挑明一下这系列白话

自然界中任何一个带有位置信息的个体都能被抽象为一个空间点数据，“点”的模式在自然与社会经济中都是普遍存在的，对点数据的分析，主要分为两大类：1、点数据本身模式的识别和探索。2、通过点模式的显示的信息，进行进一步的预测和知识总结。

虽然这是2020年第一篇，不过根据我兔的习惯，俺们通常是过农历大年才算过年，所以这篇依然算是旧历年的文章，不算开篇制作。在做专题制图的时候，需要把专题数据分成若干类别，分类的标准当然仁者...

文章摘要：本文探讨了AI时代命令行界面(CLI)的回归与优势。作者回顾了自己从1990年代接触命令行到GUI时代，再到如今CLI复兴的经历。对比MCP(多工具协作平台)和CLI，后者在Token消耗、调试便捷性和管道操作等方面具有显著优势。文章指出，随着AI成为主要软件使用者，CLI因其文本输入、结构化输出、易组合等特点更符合AI交互需求。作者还推荐使用Rust语言开发CLI工具，并展示了用Rus

聊到这里，相信大家对AI时代软件工具的底层逻辑，已经有了一个大致的想法。其实核心就两点：一是要重构底层架构，摆脱“表面AI”的误区，让软件具备可交互性和可扩展性；二是要坚持工具化导向，让软件能被AI完整操纵，并且能给AI提供明确、可量化的反馈。在这个AI飞速发展的时代，软件行业的竞争，已经不再是功能的竞争，而是底层逻辑的竞争。那些只做“表面AI”、忽视底层重构和反馈机制的软件，终将被时代淘汰；而那

Uber H3算法实现蜂窝六边形聚合比之前些年不同，蜂窝多边形是近几年点数据聚合的主要趋势。经纬度的聚合最早也最常用的方式的geohash：GeoHash的原理就是按照区...