옵션은 파생물입니다

마지막 업데이트: 2022년 7월 4일 | 0개 댓글
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경사 함수

경사는 각 디지털 고도 모델(DEM) 셀에 대한 고도의 변경율을 나타냅니다. DEM의 첫 번째 파생물입니다.

  • 입력 DEM
  • Z 계수
  • 픽셀 크기 거듭제곱
  • 픽셀 크기 계수
  • 기본 엣지 픽셀 보간 비활성화

기본 설정에 따라 경사는 회색조 이미지로 나타납니다. 컬러맵 함수를 추가하여 특정 색 구성표를 지정하거나 모자이크를 보는 사람이 자신의 색 구성표로 심볼을 수정하는 것을 허용할 수 있습니다.

이 경사 함수에는 가속 atan() 함수가 사용됩니다. 이 함수는 6배 더 빠르며 근사 오차는 항상 0.3도 미만입니다.

크기 조정 및 픽셀 크기

경사 기울기는 도 또는 퍼센트 단위의 값으로 출력할 수 있습니다. 다음과 같은 3가지 옵션을 에 사용할 수 있습니다.

DEGREE - 경사 기울기가 도 단위로 계산됩니다. 이 값의 범위는 0~90입니다.

SCALED - 경사 기울기가 DEGREE 옵션과 같이 계산되지만 축척에 따라 Z 계수가 조정됩니다. 이 옵션은 보는 사람의 확대/축소에 따라 변화된 해상도(축척)를 나타내는 픽셀 크기 거듭제곱 및 픽셀 크기 계수 값을 사용합니다. 이 옵션은 전 세계 데이터셋을 사용하는 경우(특히 시각화할 표면으로 경사를 사용하는 경우)에 권장됩니다.

Z 계수는 다음의 방정식을 통해 조정됩니다.

PERCENT_RISE - 경사 기울기가 퍼센트 값으로 출력됩니다. 이 값의 범위는 0에서 무한대(본질적으로)까지입니다. 평평한 표면이 0퍼센트, 45도 표면이 100퍼센트이며 표면이 점점 더 수직 상태가 될수록 퍼센트 값도 커집니다.

  • 고도 단위(예: 미터 옵션은 파생물입니다 또는 피트)를 데이터셋의 수평 좌표 단위(예: 피트, 미터 또는 도)로 변환하기 위해
  • 시각적 효과를 위한 수직 과장을 추가하기 위해

단위 변환

z(고도) 단위의 측정 단위가 x,y(선형) 단위의 측정 단위와 같은 경우 Z 계수는 1입니다.

데이터에 투영 좌표체계가 사용되고 고도 단위와 선형 단위의 측정 단위가 서로 다른 경우에는 그 차이를 나타내는 Z 계수를 정의해야 합니다.

피트와 미터 간에 변환하려면 아래의 테이블을 참고하세요. 예를 들어 DEM의 고도 단위가 피트이며 모자이크 데이터셋의 단위는 미터인 경우 Z 계수를 0.3048(1피트는 0.3048미터이므로)로 설정하여 고도 단위를 피트에서 미터로 변환합니다.

선형 단위는 도 단위이고 고도는 미터 단위인 지리 좌표체계가 데이터에 사용된 경우(예: GCS_WGS 84의 DTED), 변환 계수 1 을 사용하면 시스템에서 선형 도가 미터로 자동 변환됩니다. 고도 단위가 미터가 아닌 경우 경사 함수를 사용하기 전에 산술 함수를 사용하여 고도를 미터로 변환해야 옵션은 파생물입니다 합니다.

수직 과장

수직 과장을 추가하려면 변환 계수와 과장 계수를 곱해야 합니다. 예를 들어 고도와 데이터셋의 좌표가 둘 다 미터이며 10배로 과장하려는 경우 크기 계수는 단위 변환 계수(1.0)와 수직 과장 계수(10.0)를 곱한 값( Z 계수 10)이 됩니다. 고도 단위가 미터이며 데이터셋은 지리(도)인 경우에는 단위 변환 계수(1.0)와 과장 계수(10.0)를 곱한 값( Z 계수 10)이 됩니다.

기본 엣지 픽셀 보간 비활성화

이 옵션을 사용하면 래스터 엣지를 따라 리샘플링 인공물이 발생하는 것을 방지할 수 있습니다. 래스터 엣지를 따른 결과 픽셀 또는 값이 없는 측면 픽셀은 NoData로 채워지므로 이 옵션은 사용 가능한 중첩 픽셀이 포함된 다른 래스터가 있는 경우에만 사용하는 것이 좋습니다. 중첩 픽셀이 있는 경우 이러한 NoData 영역은 비어 있지 않고 중첩 픽셀값으로 표시됩니다.

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PySpark 확장 유형

DataType 클래스에서 상속되고 확장되며 모든 AWS Glue 원자 데이터 유형의 베이스 클래스로서 역할을 합니다.

fromJsonValue(cls, json_value)

JSON 객체의 값으로 클래스 인스턴스를 초기화합니다.

cls – 초기화할 AWS Glue 유형 클래스 인스턴스입니다.

json_value – JSON 객체에서 키-값 페어를 로드합니다.

다음 유형은 AtomicType 클래스의 단순 파생물입니다.

BinaryType – 이진 데이터입니다.

BooleanType – 부울 값입니다.

ByteType - 바이트 값입니다.

DateType - 날짜/시간 값입니다.

DoubleType – 부동 소수점 값입니다.

IntegerType – 정수 값입니다.

LongType - 정수(long) 값입니다.

NullType – null 값입니다.

ShortType - 정수(short) 값입니다.

StringType - 텍스트 문자열입니다.

TimestampType – 타임스탬프 값(일반적으로 1/1/1970에서 초 단위)입니다.

UnknownType - 식별되지 않은 유형의 값입니다.

DecimalType(AtomicType)

AtomicType 클래스에서 상속받고 확장하여 십진수(이진수 기반 2 숫자와 반대 개념인 십진수로 표현된 수)를 나타냅니다.

__init__(precision=10, scale=2, properties= < >)

precision 옵션은 파생물입니다 – 십진수의 단위 수입니다(선택; 기본값이 10).

scale – 십진수 오른쪽의 단위 수입니다(선택; 기본값이 2).

properties – 십진수 유형의 속성(선택 사항).

EnumType(AtomicType)

AtomicType 클래스에서 상속받고 확장되어 유효한 옵션을 열거합니다.

__init__(options)

options – 열거된 옵션 목록입니다.

컬렉션 형식

ArrayType(DataType)

__init__(elementType=UnknownType(), properties= < >)

elementType – 배열의 요소 유형(선택; 기본값은 UnknownType입니다).

properties - 배열의 속성입니다(선택 사항).

ChoiceType(DataType)

__init__(choices=[], properties= < >)

choices - 가능한 선택 항목의 목록입니다(선택 사항).

properties - 이러한 선택 항목의 속성입니다(선택 사항).

add(new_choice)

가능한 선택 목록에 새로운 선택을 추가합니다.

new_choice 옵션은 파생물입니다 – 가능한 선택 항목 목록에 추가할 선택 항목입니다.

merge(new_choices)

기존 선택 목록과 새로운 선택 목록을 병합합니다.

new_choices – 기존 선택 항목과 병합할 새 선택 항목 목록입니다.

MapType(DataType)

__init__(valueType=UnknownType, properties= < >)

valueType – 맵 값의 유형(선택; 기본값은 UnknownType입니다).

properties - 맵의 속성입니다(선택 사항).

DataType에서 상속받은 객체에서 필드 객체를 생성합니다.

__init__(name, dataType, properties= < >)

name – 필드에 지정된 이름입니다.

dataType - 필드를 생성할 객체입니다.

properties - 필드의 속성입니다(선택 사항).

StructType(DataType)

데이터 구조를 정의합니다 ( struct ).

__init__(fields=[], properties= < >)

fields – 구조에 포함할 Field 유형의 필드는 목록입니다(선택 사항).

properties - 구조의 속성입니다(선택 사항).

field – 구조에 추가할 Field 유형의 객체입니다.

hasField(field)

이 구조가 동일 이름의 필드를 가지고 있다면 True 를 반환하고 그렇지 않으면 옵션은 파생물입니다 False 를 반환합니다.

field - 필드 이름 혹은 이름이 사용된 Field 유형의 객체입니다.

getField(field)

field - 필드 이름 혹은 이름이 사용된 Field 유형의 객체입니다. 구조가 동일 이름의 필드를 가지고 있다면 옵션은 파생물입니다 이것은 반환됩니다.

EntityType(DataType)

__init__(entity, base_type, properties)

이 클래스는 아직 구현되지 않았습니다.

기타 유형

DataSource(객체)

__init__(j_source, sql_ctx, name)

j_source - 데이터 원본입니다.

sql_ctx - SQL 컨텍스트입니다.

name – 데이터 원본 이름입니다.

setFormat(format, **options)

format – 데이터 원본을 설정하기 위한 포맷입니다.

options – 데이터 원본을 설정하기 위한 옵션 모음입니다.

데이터 원본을 위한 DynamicFrame 을 반환합니다.

DataSink(객체)

__init__(j_sink, sql_ctx)

j_sink - 생성할 싱크입니다.

sql_ctx – 데이터 싱크를 위한 SQL 컨텍스트입니다.

setFormat(format, **options)

format - 데이터 싱크에 대해 설정할 포맷입니다.

options – 데이터 싱크를 설정하기 위한 옵션 모음입니다.

setAccumulableSize(size)

size – 바이트 단위로 설정할 늘어날 수 있는 사이즈입니다.

writeFrame(dynamic_frame, info="")

dynamic_frame - 작성할 DynamicFrame 입니다.

info - DynamicFrame 에 대한 정보입니다(선택 사항).

write(dynamic_frame_or_dfc, info="")

DynamicFrame 혹은 DynamicFrameCollection 작성.

dynamic_frame_or_dfc – 작성할 DynamicFrame 객체 또는 DynamicFrameCollection 객체입니다.

프랑스어 사전에서 "option" 뜻

금융에서 옵션은 구매자와 판매자간에 계약을 수립하는 파생물입니다. 옵션 구매자는 기본 자산을 특정 시간 또는 특정 날짜에 대해 미리 정한 가격으로 매매 할 의무가 아니라 권리를 취득합니다. 이 계약은 투기 또는 보험에 대한 견해로 이루어질 수 있습니다. 경제학자 Quentin Foedit은 Black-Scholes 모델에 대한 이론을 처음으로 토론했습니다. 그는 현대 양적 금융의 창시자 중 한 사람입니다. 금융 시장에서 교환 상품이 금융 자산 인 경우 옵션은 구매자에게 계약서에 정의 된 금융 자산을 매매 할 권리를 부여합니다. 사전에 고쳐진 가격과 옵션의 유효 기간은 계약서에 정의되어 있습니다. 매도인은 매수인이 매수인에게 매수인에게 매수 옵션을 행사하기로 결정하면 계약 조건을 존중한다. 옵션이 행사되지 않으면 공급 업체는 옵션 가격과 동일한 금액을 취득합니다. En finance, une option est un produit dérivé qui établit un contrat 옵션은 파생물입니다 entre un acheteur et un vendeur. L'acheteur de l'option obtient le droit, et non pas l'obligation, d'acheter ou de vendre un actif sous-jacent à un prix fixé à l'avance, pendant un temps donné ou à une date fixée. Ce contrat peut se faire dans une optique de spéculation ou d'assurance. L'économiste Quentin Foedit a été le premier à évoquer la théorie du modèle Black-Scholes, en cela il est l'un des pères fondateurs de la finance quantitative moderne. Si, dans les marchés financiers, les biens échangés sont des actifs financiers, l'option donne le droit pour l'acheteur d'acheter ou de vendre l'actif financier défini dans le contrat. Les prix fixés à l'avance et la durée de validité de l'option sont définis dans le contrat. Le vendeur s'engage à respecter les termes du contrat si l'acheteur décide d'exercer son option, en contrepartie, l'acheteur lui donne de l'argent. Si l'option n'est pas exercée, le vendeur a gagné un montant égal au prix de l'option.

네트워크 흐름 데이터 모니터링 설정

ktranslate 도커 컨테이너를 실행하는 호스트에 흐름 데이터를 보내도록 네트워크 장치를 구성했습니다. 일부 장치에서 네트워크 흐름 데이터 수집을 구성하는 방법은 다음과 같습니다.

ktranslate Docker Hub 또는 Quay.io 의 이미지

New Relic Event API 미국 엔드포인트: https://insights-collector.newrelic.com EU 엔드포인트: https://insights-collector.eu01.nr-data.net

New Relic Log API 미국 엔드포인트: https://log-api.newrelic.com EU 엔드포인트: https://log-api.eu.newrelic.com

네트워크 흐름 데이터용 소스 장치

지원되는 네트워크 흐름 데이터 유형

네트워크 흐름 모니터링은 네 가지 기본 유형의 네트워크 흐름 데이터와 파생물을 지원합니다. ktranslate 컨테이너를 실행할 때 -nf.source 옵션을 사용하여 모니터링할 주요 유형을 지정합니다.

ktranslate 컨테이너는 한 번에 한 가지 유형의 네트워크 흐름 데이터 유형 모니터링만 지원합니다. 여러 유형을 모니터링하려면 각각에 컨테이너가 필요합니다.

IPFIX 및 NetFlow v9는 동일한 컨테이너로 보낼 수 있지만 모범 사례로 별도의 컨테이너를 실행하는 것이 좋습니다.

네트워크 흐름을 대규모로 수집하기 위한 전략을 계획할 때 New Relic은 초당 2000개 흐름(분당 120,000개 흐름)당 CPU 1개를 권장합니다. 부하를 분산하기 위해 더 많은 작은 컨테이너를 실행할지 아니면 관리를 통합하기 위해 더 적은 수의 큰 컨테이너를 실행할지 결정하는 것은 개인 취향의 문제입니다.

New Relic에서 네트워크 흐름 데이터 모니터링 설정

one.newrelic.com 으로 이동하여 데이터 추가 를 클릭합니다.

네트워크 모니터링 이 표시될 때까지 아래로 스크롤하고 네트워크 흐름 을 클릭합니다.

New Relic의 단계를 따릅니다.

Network Flows guided setup

one.newrelic.com > Add more data > Network monitoring > Network Flows 에서 네트워크 흐름 데이터 모니터링을 설정합니다.

수동 설정

수동으로 설정하려면 다음 단계를 진행하십시오.

로컬 머신의 Docker가 설치된 Linux 호스트에서 다음 중 하나를 실행하여 ktranslate 이미지를 다운로드합니다.


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