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参数解释在处理大量地理信息数据时，特别是在小比例尺/低缩放级别下，将所有特征都包含在地图瓦片中可能会导致图层过于密集且难以解决。因此，Tippecanoe提供了一种“点降低”机制，使得在低缩放级别下进行点特征的抽稀。-r 或 --drop-rate此参数代表在基础缩放级别（base zoom level）以下的缩放级别中，每个瓦片中减少点特征的比例（默认为 2.5）。例如，如果设置为 -r 3，Tippecanoe将在每个更低的缩放级别上尝试删除瓦片中 3/4 的点。如果使用 -rg，Tippecanoe将自动估计一个较好的抽稀比例，使得每个最稠密的瓦片中包含不超过 50,000个特征。-B 或 --base-zoom这个参数设定基础缩放级别，即此级别及以上的级别中全部点被包含在瓦片中。如果使用 -Bg，Tippecanoe将自动估计一个较好的基础缩放级别，使得每个最稠密的瓦片中包含不超过 50,000个特征。-al 或 --drop-lines使线特征也适用点降低的规则。-ap 或 --drop-polygons使多边形特征也适用点降低的规则。-K 或 --cluster-dista
我们常说的坐标系有哪些？WGS84：为一种大地坐标系，也是目前广泛使用的GPS全球卫星定位系统使用的坐标系。GCJ02：又称火星坐标系，是由中国国家测绘局制定的地理坐标系统，是由WGS84加密后得到的坐标系。BD09：为百度坐标系，在GCJ02坐标系基础上再次加密。其中bd09ll表示百度经纬度坐标，bd09mc表示百度墨卡托米制坐标。坐标系地理坐标系是球面坐标，参考平面是椭球面，坐标单位是经纬度；投影坐标系是平面坐标系，参考平面是水平面，坐标单位是米、千米等。地理坐标系转换到投影坐标系的过程理解为投影，即将不规则的地球曲面转换为平面。
什么是高质量图片大家传统概念里，图片文件越大，质量越高，最好单张图片能有2M。实事上，也确实可以这么认为。通常把图片质量分解为2个因素：图片细节：同样是512*512大小的图片，细节越丰富，质量越高。图片尺寸：10241024的图片肯定大于512512图片文件。所以，细节丰富、大尺寸的图片，我们认为质量比较高。注意区分开【图片尺寸大小】 和【图片文件大小】两个概念。【分辨率】在实际中，我们经常混同于【图片尺寸大小】。下面具体看看，在Midjourney如何控制这两个因素。下载原图这里要注意一个误区，discord聊天里生成的图片是缩略图，不是原图。所以，正确的下载步骤：先点击生成的图片再点击 【在浏览器中打开】，这时候看到的才是原图。之前粉丝说的图片始终只有40kb，问题就这里，他一直下载的是缩略图。聊天框中的图片是缩略图点击 在浏览器中打开另外，你也可以到Midjourney后台，去下载你生成的图片。生成细节丰富的图片在 /imagine命令中，可以增加关于质量的参数，控制图片细节丰富度。该参数有4档可用。有两种方法设置该参数第一种方法：在/imagine命令的最后面指明该参数第二种
Parameters are options added to a prompt that change how an image generates. Parameters can change an image's Aspect Ratios, switch between Midjourney Model Versions, change which Upscaler is used, and lots more.Parameters are always added to the end of a prompt. You can add multiple parameters to each prompt.Using an Apple device?Many Apple devices automatically change double hyphens (--) to an em-dash (—). Midjourney accepts both!Basic ParametersAspect Ratios--aspect, or --ar Change the aspect
转自：https://www.infoq.cn/article/4hjplbxo1xktefxzpqz8BFF 模式：微服务前端数据加载的最佳实践？设想一个场景，你需要使用微服务构建电子商务应用程序。你可以为客户、订单、产品、购物车等提供微服务，微服务暴露 API 给前端使用。但是，微服务提供给前端的数据可能不会按照前端需要的方式进行编排或过滤。这种情况下，前端需要一些逻辑来重新处理这些数据，同时在用户端使用这样的逻辑会占用更多的浏览器资源。在这样的情况下，我们可以使用 BFF 将一些前端逻辑转移到中间层，中间层就是 BFF。当前端请求一些数据时，它将调用 BFF 中的 API。BFF 将执行以下操作：调用相关的微服务 API 并获取所需数据根据前端展现来处理数据将格式化后的数据发送到前端因此，前端将有更少的逻辑，BFF 有助于简化数据展示，并为前端提供一个目的明确的接口。它如何适用于电子商务？下图显示了每个微服务如何通过 BFF 与前端连接。BFF 的角色正如我们已经探讨过的，BFF 充当前端和微服务之间的简单接口。理想情况下，前端团队也将负责管理 BFF。一个 BFF 只关注一个
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