欢迎了解GISpark!

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• 前言

• 1. GISpark简介
  • 1.1. GISpark是什么？
  • 1.2. GISpark 体系架构
  • 1.3. GISpark 实施路线图
  • 1.4. 可持续的信息基础设施
• 2. 云计算基础设施
  • 2.1. 云计算概述
  • 2.2. OpenStack的安装
    • 2.2.1. 对象存储服务-Swift
    • 2.2.2. 虚拟机镜像服务-Glance
    • 2.2.3. 弹性计算服务-Nova
    • 2.2.4. 管理控制服务-Horizon
    • 2.2.5. 自动部署和管理OpenStack
  • 2.3. 数据虚拟化存储系统
    • 2.3.1. 虚拟块存储设备
    • 2.3.2. 虚拟对象存储系统
    • 2.3.3. NoSQL存储系统
  • 2.4. Docker计算容器系统
    • 2.4.1. Docker Engine
    • 2.4.2. Docker Machine
    • 2.4.3. Docker Compose
    • 2.4.4. Docker Registry
    • 2.4.5. Docker Swarm
    • 2.4.6. Rancher 容器PaaS
  • 2.5. Mesos与自动化执行
    • 2.5.1. Mesos集群资源管理
    • 2.5.2. Marathon 服务编排
    • 2.5.3. Chronos 任务管理
• 3. 分布式计算与持续交付
  • 3.1. 持续集成与持续交付
    • 3.1.1. GitLab版本系统
    • 3.1.2. Maven软件仓库
    • 3.1.3. Jenkins持续集成
    • 3.1.4. 自动化测试与Bug跟踪
    • 3.1.5. 文档的持续交付
    • 3.1.6. 企业级服务总线
  • 3.2. Anaconda科学计算包
    • 3.2.1. 安装Anaconda
    • 3.2.2. Jupyter Notebook安装
  • 3.3. Spark分布式计算平台
    • 3.3.1. Spark安装与配置
  • 3.4. Python使用教程
  • 3.5. Python并行处理
  • 3.6. PySpark快速入门
• 4. 地理空间信息服务平台
  • 4.1. 应用服务系统搭建
  • 4.2. 客户端应用及开发
• 5. 地理空间信息数据处理
  • 5.1. 地理空间数据格式
    • 5.1.1. GeoJSON 规范
    • 5.1.2. GeoJSON 编程
    • 5.1.3. GeoCSV 格式
  • 5.2. 几何对象与地图绘制
    • 5.2.1. Matplotlib绘制地图
    • 5.2.2. GeoPandas内存数据集
    • 5.2.3. Shapely几何对象运算
    • 5.2.4. Fiona几何对象操作
  • 5.3. GDAL库安装与使用
  • 5.4. GIScript安装与使用
  • 5.5. OSM开源地图数据处理
  • 5.6. SRTM地形高程数据处理
  • 5.7. 影像数据处理与挖掘
• 6. 地理制图与空间可视化
  • 6.1. 静态制图与分块输出
  • 6.2. 动态Web地图
  • 6.3. 高级三维可视化
• 7. 高级空间分析
  • 7.1. 地理选址与优化
  • 7.2. 快速地理编码
• 8. 地理空间网络
  • 8.1. 地理网络分析
  • 8.2. 社交网络分析
  • 8.3. 复杂网络分析
• 9. 实时流处理
  • 9.1. 框架与流程
  • 9.2. 处理与存储
  • 9.3. 算法与过滤
• 10. 多维时空分析
  • 10.1. 空间图谱
  • 10.2. 时间序列
  • 10.3. 时空演变
• 11. 机器学习框架
  • 11.1. TensorFlow
  • 11.2. Keras
• 12. 模型构建与共享
  • 12.1. 科研的大数据基础设施
  • 12.2. 基于云计算的协同研究
  • 12.3. 可重用和可分享的模型
  • 12.4. 数字化科研开放平台

• 附录
  • 全球开放数据源
  • Sphinx快速入门
  • Jupyter快速入门
  • Python数据列表

Indices and tables

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• 模块索引
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