基于统一全栈开发技术的铀矿勘查调度指挥系统设计与多层级协同实践

当前我国铀矿勘查工作正处于深部化,精细化与智能化并行推进的关键阶段,勘查作业面临空间分布广,工种协作复杂,任务节点密集等现实挑战.在此背景下,依赖纸质记录的传统工作方法,人工调度及线下传达的作业与管理方式,已难以支撑现代铀矿勘查对高效率,强协同,可追溯的业务流程需求.为适应新形势下的勘查管理需求,提升组织协调效率与资源调配能力,文章面向"勘查一线-项目部-总部管理"3层级协同场景,设计并研发了一套多模块集成化的铀矿勘查调度指挥系统.该系统聚焦于勘查业务过程的实时与决策支持,构建了"多层级协同"的技术架构,打通了野外作业与后方指挥之间的信息壁垒.在功能设计上,系统支持钻探施工,地质编录,运输保障等业务信息的移动端在线填报与提交,强化前端数据的时效性与标准化,实现对钻机,人员,设备等资源的动态追踪;在管理侧,系统为项目部和总部提供了可视化的任务地图,进度总览,异常预警与决策分析工具,助力实现对勘查活动的全过程,分层级,智能化监管.系统还支持分区域部署,模块化拓展,能够快速响应不同单位的业务需求.通过构建统一数据标准和流程模板,系统有效促进了多工种之间的信息互通和协同作业,提高了数据一致性和调度响应速度.管理层则可借助系统所提供的数据大屏和指挥模块,实现对资源投入,生产节点,施工效率等关键指标的实时掌握与宏观调控,为科学决策提供有力支撑.该系统由核工业二〇八大队与项目研发团队联合设计研发,并在大队完成示范应用,系统大幅提升了现场作业信息的可获取性与管理的透明度,显著增强了项目部对野外机台的调度能力和总部层面对整体勘查态势的把控力,初步实现了铀矿勘查从"人找人,纸对纸"向"数据驱动决策"的跨越式转变,具备良好的可复制性与推广前景.

"城轨云"网络空间综合运维管理平台研制

针对太原市轨道交通"城轨云"存在的云平台,网络,安全以及云上系统等各类资产的统一综合运维需求,采用微服务框架研制综合运维管理平台,以SNMP,TELNET,SSH,WMI等方式实现各类资源性能监控,以日志采集与分析技术,实现全栈日志存储,建模,监控,智能分析的PB级数据处理能力;开发运维流程自动化引擎技术,通过可视化的流程编辑引擎,实现对流程节点,流程的角色,流程流转的动态调度以及服务流程的自定义.

基于HTML5和Web Service的WebGIS开发与应用

随着GIS的广泛应用以及互联网的普及和快速发展,互联网成为了GIS新的操作平台.作为传统GIS的有益补充和延伸,WebGIS是网络时代GIS发展的必然趋势,能够为更多的用户提供更全面的空间信息服务.为了改善WebGIS当前存在的数据可视化,系统性能,共享能力以及开发效率,成本等方面的诸多问题,同时最大限度地满足用户在互联网时代下新的需求,开展新兴技术方面的研究与应用是十分有必要的.鉴于此,本文分别以HTML5和Web Service作为研究WebGIS客户端和服务端的技术切入点,通过相关技术的有机结合,开发并实现了基于"云+端"模式的WebGIS系统.本研究主要完成的工作如下:1)深入研究了HTML5标准的新特性和新功能在WebGIS客户端中的应用;以网络服务为主线较全面的研究了Web Service的基本原理及其实现方式,OGC地理信息服务体系结构以及云G1S服务模式等相关理论与技术.2)结合系统开发需求和相关理论技术,确定了"云+端"模式的WebGIS系统体系结构.在此基础上利用JavaScript全栈式开发完成了原型系统的构建,着重研究了在Node.js服务平台下服务端业务逻辑,多源数据融合的实现方式以及基于HTML5的客户端空间数据可视化,本地功能的实现过程等.3)在上述原型系统的基础上对数据和功能进行整合和移植,构建了数字流域系统,详细阐述了其构建过程,并以该系统验证了本文提出的原型系统模型.本研究在系统构建方面深度融合了HTML5和Web Service技术,系统支持浏览器跨平台,跨终端地实现随时随地的访问,分析,查询等服务;在开放,开源标准下,加快了系统开发的进度,同时方便系统快速移植和扩展;借助于云计算的优势,系统降低成本的同时运算和存储能力也得到了提升.

Python 3.X全栈开发从入门到精通

全栈工程师,也称为全端工程师(同时具备前端和后台能力),是指掌握多种技能,并能利用多种技能独立完成产品的人.Python全栈工程师,是指在精通Python编程语言的前提下,对于其他上下游的技术也有足够的了解和掌握.《Python 3.x全栈开发从入门到精通》上下游的技术涉及数据传输,数据存储,数据分析和数据可视化等方面的知识.本书以实践的方式,将这一系列的领域及理论知识结合到一起,帮助读者构建全栈开发的知识体系,并辅以精益及敏捷的思想,来一步步开发Web 应用,让读者不只学会编码,还在学完后具备真实项目的经验.

森林资源调查PDA技术研发与应用研究

随着时代的发展,各种技术的更新换代,森林资源调查作为林业工作至关重要的一个环节,也需要随着时代的发展而改变.随着林业装备信息化和精准林业理论体系的不断发展,森林资源调查设备与森林资源调查理论不断的革新升级,森林资源调查设备从传统的皮尺,到全站仪,再到今天的MINI超站仪,不断地走向便携化.本文所研究的森林资源调查PDA技术是从林业手持式测量装备,林业手持式记录装备以及云端云计算技术三个层面上提出一套涵盖测量,记录,计算,统计绘图和云端数据管理等功能为一体的完整解决方案.本文所研制的森林资源调查PDA,是以嵌入式开发为核心,使用ARM与WinCE开发的林业手持式测量装备,主要提供了树木胸径,树高,方位角,以及地理坐标的测量.以移动端混合开发为核心,使用Android与Cordova开发的林业手持式记录装备,主要提供了树木样地内外业一体化的记录计算功能,数据可视化与统计功能,同时通过移动端的网络模块能使用云端提供的数据服务.本文所开发的云端服务器应用程序,是以阿里云服务器后台开发为核心,使用MEAN Stack全栈技术提供了REST风格的数据服务,以及导出Excel表格的功能.本文所设计和研发的森林资源调查PDA,其创新性特点在于:1,解决方案提供了测量,记录,计算,统计,绘图和云计算以及数据处理从头到尾的整套业务流.2,解决方案针对林分观测,林木模型提出了新的算法.3,解决方案通过对硬件测量仪器与移动端,云端业务的结合,解决了传统林业手持式设备在计算,存储,可视化上的不足.4,解决方案使用C/S和B/S混合架构和NoSQL,构建了与云端结合的内外业-体化森林资源调查解决方案.

基于CheerIO的MEAN Stack气象数据网络爬虫研究

为全面,即时搜集分散于互联网上游离的气象数据,满足各行业,各领域,各学科科研部门的数据需求,提出使用Google MEAN Stack全栈技术开发基于Cheer IO的高效定向爬虫,充分利用Node.js高性能I/O的特性,实现气象信息的快速搜集.同时将技术栈与地理信息系统技术,数据可视化技术以及云计算技术相结合,通过地理信息系统的数据存储,查询,自动制图,统计分析等功能对信息进行分析和处理,在阿里云平台上构建了一个能抓取并存储海量数据,提供实时气象数据的应用系统,提供便捷的检索,查询功能,有较强的实用性.本文结合气象数据爬虫的解决方案,对MEAN Stack数据爬虫的开发框架,项目架构以及爬虫核心技术(抓取目标策略,网页分析算法,多线程并发运算等)进行了深入分析研究与实现.

健康指数的构建方法

当前在健康指数构建方面存在的瓶颈,一方面是缺乏构建健康指数的一般性,普适性的理论模型或理论范式;二是缺乏全栈式健康指数技术流程,致使健康指数转化应用难以实现规模化,权威化适时发布.为此,本文在已构建的健康指数的普适性概念模型及理论范式指导下,制定了贯穿"数据平台→数据采集→健康测量→理论模型→循证指标→指标体系→加权综合→指数可视化→指数发布→转化服务"的全栈式健康指数技术流程,实现了健康指数转化应用的规模化,权威化适时发布和服务.

基于MongoDB的黑河流域时空数据云存储关键技术研究

在我国西北干旱半干旱地区,随着人口数量的急剧增加和经济的快速发展,区域水资源短缺现象日趋严重。水危机已成为制约社会经济可持续发展的重要因素和我们必须面对的挑战。为了解决和应对各种水环境、水生态问题,水文水资源信息的获取和有效利用对于揭示水文过程物理机制,合理规划水资源至关重要。今天,随着水文观测技术的发展,水文学已经由传统意义上的数据稀缺科学发展为数据丰富的可读科学。面对多源、海量的时空观测数据,如何实现多源时空数据的高效管理、合理分类、快速提取、共享、分析和可视化已成为水文学发展迫切需要解决的问题。Web2.0和移动互联网技术的快速兴起和广泛应用,一大批非关系型、分布式存储的NoSQL类型数据库的出现,给我们提供了一个解决上述水文信息科学问题的新思路。NoSQL类型数据库提供了高效并发读写数据的能力,同时具备高可用和高扩展性,与传统数据库相比较更加注重海量数据的高效存储。本文基于NoSQL类型中的MongoDB数据库搭建了一个云存储实验环境,采用开源MEAN框架设计开发了前端Web应用系统,旨在解决海量流域时空数据存储与并发访问中的一系列难题。本文主要完成工作内容如下:(1)搭建了Replica Set与Sharding结合方式的MongoDB云存储实验环境,用于储存海量时空数据;(2)探索性地尝试使用美国先进水文科学发展大学联盟(The Consortium of Universities for the Advancement of Hydrologic Science Inc.)ODM观测模型在MongoDB云存储环境中存储水文观测数据;(3)对比传统关系型空间数据库中数据存储方式,采用GeoJSON编码格式实现了MongoDB云存储实验环境下的空间数据存储;(4)对全栈式开发框架MEAN进行了深入细致的研究与分析,分析总结了其四大组成部分MongoDB、Express、AngularJS、Node.js在前端Web系统开发中的优越性和创新性。基于Ubuntu系统,采用MEAN框架设计开发了黑河流域时空数据存储平台。该平台系统为黑河流域水资源研究提供数据分析基础和经济社会可持续发展提供决策支撑基础。