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我不是地理空间专家，而是从事人工智能/机器学习的工作。这一切始于我在探索激光雷达（LiDAR）数据时，借助智能助手发现不同的信号分解方法揭示了不同的地形特征。 核心思想是：如果系统性地将分解方法（高斯、双边、小波、形态学等）与不同的上采样技术结合，每种组合都有其特征性的“失败模式”，这些模式会选择性地保留或消除某些特征。输出之间的差异成为特征特定的过滤器。 该框架在参数范围内测试了25种分解方法与19种上采样方法的组合，总共约40,000种组合。可视化网格使得比较哪些方法适用于哪些特征变得简单。 该项目使用Cursor与Opus 4.5、NumPy、SciPy、scikit-image、PyWavelets和OpenCV构建，采用Apache 2.0许可证。 我希望能得到那些实际处理高程数据的人的反馈。我遗漏了什么？对于从业者来说，有哪些显而易见的内容是我不知道的？

新年快乐，大家好！<p>这个工具的诞生源于我接手了一些没有任何配置管理的服务器。哦，真是可怕……<p>它可以收集系统信息，例如已安装的软件包、正在运行的服务、与默认设置“不同”的文件，以及可能存在的其他自定义数据。<p>收集到的状态数据可以作为一种SBOM（软件物料清单）保存，也可以在一两秒内转换为功能齐全的Ansible角色/剧本/清单。<p>该工具可以通过SSH远程运行，也可以在本地机器上运行，支持Debian和Redhat类系统。<p>它还有一个“diff”模式，用于检测随时间的漂移。（多年前我使用Puppet而不是Ansible，怀念代理/服务器模型，因为它会定期检查并重新对齐到预期状态，以防有人不遵循配置管理）。目前，diff模式并不“强制执行”，而只是能够在发生变化时发送通知（Webhook、电子邮件、标准输出）。<p>自从开发这个工具以来，我发现它在已经使用Ansible的系统中也非常有用，因为它可以检测到你最初忘记放入Ansible的内容。我现在开始将其作为一种“灾难恢复策略”使用：日常仍然偏向使用我正常的Ansible角色（它们更定制且更易读），但在后台定期运行带有‘--dangerous --sops’的enroll作为一种“网捕”工具，以防我需要它。<p>附赠：它还可以使用我的另一个工具JinjaTurtle，该工具将原生配置文件转换为Jinja2模板/Ansible变量。这个工具也是出于挫败感而诞生的，将一个庞大的TOML文件转换为Ansible :)<p>总之，希望它对除了我以外的其他人也有用！网站上有一些演示和更多文档。祝大家玩得开心！

我创建了一个简单的短暂聊天服务，它只会将你与拥有相同公共IP地址的用户连接起来。<p>这基本上是一个由你的NAT网关定义的临时隔离聊天房间。<p>虽然在现在这个时代它并不是特别实用，但我们来看看这会带我们去哪里。 :)