第3回 MongoDB勉強会 ダイジェスト
「第3回 MongoDB 勉強会 in Tokyo」 : ATND 先週土曜日（2011年5月14日）にフューチャーアーキテクトさんのセミナールームにて行われたMongoDBの勉強会に行ってきました。 MongoDBの仕様・機能などの体系的な話からチューニングの話、開発に利用する話、プロダクションとして運用している話と、バランスよくまとまっていてとても勉強になりました。 RDBとの違いや特有の挙動をきちんと把握して利用すれば、十分プロダクションで利用出来るというビジョンが見えました。 詳細は各発表者の方のスライドを見るとわかると思いますが、当日会場でメモしたものでダイジェスト的にまとめました。 MongoDB勉強会は毎月開催（予定）しているそうなので、興味を持たれた方は是非参加して見てください。 MongoDBコミュニティー：MongoDB JP | Google グループ 【発表1】Mo
GDALコマンド
GDAL コマンド ◆ 衛星データの基本情報を閲覧する －gdalinfo－ ・座標系やピクセル数、ピクセルサイズ、フォーマット、バンド数、四隅の緯度経度などを調べるのに便利 # gdalinfo [input file name] ・ピクセルの最大値、最小値、平均値、標準偏差を知りたい場合は [-mm] オプションを使う # gdalinfo -mm [input file name] ◆ 衛星データを切り出す －gdal_translate－ ・オプション [-projwin] を使って切り出したい四隅の緯度経度を指定する（緯度経度は10進数で入力する） # gdal_translate -projwin [west] [north] [east] [south] [input file name] [output file name] ・データ型のデフォルトはByteなので、それ以外
Ogre - ogr2ogr web client
Accessing Ogre using a POST request You can perform Ogre transformations directly by making a HTTP POST request: Convert to GeoJSON http://ogre.adc4gis.com/convert with the following params: upload - the file being uploaded sourceSrs (optional) - the original projection targetSrs (optional) - the target projection forcePlainText (optional) - force `text/plain` instead of `application/json` rfc7946
pythonでCSVファイルを読み込んでmongodbへ投入 - rougeref’s diary
昨日の続き。外部から渡ってくるZIPファイルに含まれているテキストファイルはCSV形式で、この中に入っているデータを読み込んでmongodbへ投入します。mongodbのデータ形式もpythonのディクショナリも偶然か必然かjsonなので、そのままinsertすればいい。CSVをpythonのディクショナリへ読み込むのも、csv.DictReader()一発。楽ちん過ぎて涙が出てくる。 #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import csv import pymongo conn = pymongo.Connection() #mongodbへのコネクション作成 db = conn["test"] #使用するDBを指定する。 collection = db["foo"] #使用するコレクションを指定する。 datafile = o
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネット(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 ※1 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 ※1 レジストラ「GMO Internet, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 ※1 2020年8月時点の調査。
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MongoDBを用いたソーシャルアプリのログ解析 〜解析基盤構築からフロントUIまで、MongoDBを最大限に活用する〜
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