أكثر

الاستعلام عن بيانات Postgis في R باستخدام حزمة dplyr


هل لدى أي شخص سير عمل للاستعلام عن بيانات postgis في R باستخدام حزمة dplyr؟

لا يحب R الأعمدة المكانية في بيانات postgis ، لذلك لا يمكن قراءتها مثل جدول postgres. تلقيت رسالة الخطأ:

رسالة تحذير: في postgresqlExecStatement (conn ، بيان ، ...): تحذير برنامج تشغيل RS-DBI: (هندسة نوع حقل PostgreSQL غير معروف (المعرف: 17846) في العمود 1)

أعلم أن هناك طرقًا أخرى للقراءة في البيانات المكانية لأن كل ما أريد فعله هو ضم بعض البيانات الموجودة في R إلى جدول postgis موجود باستخدام R. أحاول تجنب تصديرها إلى ملف أشكال أولاً.


يمكنك تحميل البيانات منpostgisمع الرجدالالحزمة في R.

مكتبة (rgdal) مكتبة (sp) dbname = "yourdatabase" host = "yourhost" user = "AUser" pass = "ThisUsersPassword" name = "ASpatialTable" # جدول Postgis dsn = لصق0 ("PG: dbname = '" ، dbname ، "'، host،" "، user،" "، pass،" "") res = readOGR (dsn، name) plot (res)

اكتب لنفسك بعض الوظائف حولها ويمكنك استخدامها في ملفdplyrأنابيب.


تدريب علوم البيانات في بيون

(5.0) 6987 تصنيفات 7089 متعلم

Live Instructor LED تدريب عبر الإنترنت

تعلم من الخبراء المعتمدين

  • احصل على أفضل تدريب من المبتدئين إلى فصول المستوى المتقدم.
  • فصول عملية للمبتدئين والخبرة
  • دورات تدريبية على مستوى سابق على أدوات علوم البيانات.
  • الوصول مدى الحياة لبوابة الطلاب والمواد الدراسية ومقاطع الفيديو وسؤال مقابلة الشركات متعددة الجنسيات.
  • أفضل الأساليب على مفاهيم علوم البيانات الشائعة بتكلفة رمزية.
  • سلمت من قبل +9 سنوات من خبير معتمد في علوم البيانات | أكثر من 12402 طالبًا تم تدريبهم وتوظيف أكثر من 350 عميلًا.
  • دفعة علوم البيانات التالية ستبدأ هذا الأسبوع - سجل اسمك الآن!

ميزة المنزلق

  • 40+ ساعة التدريب العملي
  • 3+ مباشر مشاريع للتعلم العملي
  • 25+ تكليفات عملية
  • 24/7 الوصول إلى مواد الدورة التدريبية مدى الحياة

سعر

18000 روبية هندية

سعر

22000 روبية هندية

هل لديك استفسارات؟ اسأل خبرائنا

متاح 24 × 7 للاستفسارات الخاصة بك

ميزة المنزلق

  • 40+ ساعة التدريب العملي
  • 3+ مباشر مشاريع للتعلم العملي
  • 25+ تكليفات عملية
  • 24/7 الوصول إلى مواد الدورة التدريبية مدى الحياة

في هذا دورة علوم البيانات في OMR ، تشيناي نحن نغطي الإحصائيات واختبار الفرضيات والتعلم الآلي ومفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق وخوارزمية علوم البيانات ومفاهيم التحليلات. عالم البيانات - الشخص الذي لديه التدريب والفضول الفكري لاكتشافات البيانات الضخمة. في جميع أنحاء العالم ، ظهرت التقنيات مع Web2.0 وأصبحت بيانات ضخمة للتعامل معها. يساعدك علم البيانات المعروف أيضًا باسم العلم المستند إلى البيانات على إنشاء نماذج ومنهجيات وخوارزميات توفر فائدة عملية. يمكن أن يضيف علم البيانات قيمة لك ولعملك ويساعدك على تبني أفضل الممارسات والتركيز على القضايا الحرجة.

يقوم عالم البيانات بمهام مثل البحث والتحليل على البيانات ويساعد الشركات على تحسين أعمالها من خلال التنبؤ بالنمو ورؤى الأعمال والاتجاهات بناءً على البيانات الضخمة. لنا تدريب علوم البيانات في ريال عماني ، تشيناي تم تصميم المركز وفقًا لمتطلبات الصناعة ويتم تصنيفه حاليًا كواحد من أفضل مقدمي التدريب الموجه نحو العمل لعلوم البيانات. علم البيانات هو أيضًا تدريب على طرح الأسئلة وإيجاد حلول لمشاكل غير معروفة والتي بدورها تحفز قيم الأعمال. ACTE هو معهد تدريب رائد في علوم البيانات لإنشاء علماء بيانات على مستوى عالمي.

علم البيانات هو واحد من أكثر المجالات ربحًا ، وفقًا لـ Glassdoor ، يحقق علماء البيانات في المتوسط ​​116،100 دولارًا في السنة. هذا يجعل من Data Science خيارًا مهنيًا مربحًا للغاية. عالم البيانات يرتدي العديد من القبعات في مكان عمله. علماء البيانات ليسوا مسؤولين عن تحليلات الأعمال فحسب ، بل إنهم يشاركون أيضًا في بناء منتجات البيانات ومنصات البرامج ، إلى جانب تطوير التصورات وخوارزميات التعلم الآلي. معاهد تدريب علوم البيانات مع التنسيب في OMR ، تشيناي فأنت في المكان الصحيح. ACTE هو أفضل مكان!

  • تدريب دفعة الفصل الدراسي
  • تدريب واحد لواحد
  • تدريب على الأنترنت
  • تدريب مخصص
  • التحق الآن بفصل تجريبي مجاني

أفضل الممارسات في الوحدات النمطية الموجهة للوظيفة المغطاة في علوم البيانات

  • احصل على ممارسة مهارات العمل في علوم البيانات باستخدام Python و R Programming والإحصاء والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي و Tableau والتعلم العميق و Unix و Git و SQL.
  • يوفر ACTE خلية توظيف تقدم جلسات مقابلة مع أكثر من 650 منظمة توظيف.
  • MCSE Data Management and Analytics Certification and Guidance Support with Exam Dump Dump.
  • يناسب كلاً من المرشحين الجدد وذوي الخبرة من أي تيار ذي صلة بالكمبيوتر.
  • يحصل المرشحون للتدريب على أفضل الممارسات في مفاهيم المستوى المتقدم في مشاريع علوم البيانات.
  • يساعد مدرسو ACTE المرشحين على انتزاع فرص العمل التي يحلمون بها من خلال إجراء مقابلة وهمية.
  • سيساعد المدربون المرشحين ويوجهونهم لبناء سيرة ذاتية عن الاستثناءات الصناعية الحالية.
  • سيشارك فريق التوظيف في ACTE أسئلة المقابلة الشائعة وإجاباتها ومهارات عرض المقابلات ومجموعات بيانات الصناعة.
  • مدرسين مناسبين ومعدات معملية ممتازة.
  • مفاهيم التدريب: علم البيانات ، أهمية علوم البيانات في عالم اليوم المدفوع رقميًا ، مكونات دورة حياة علوم البيانات ، البيانات الضخمة و Hadoop ، التعلم الآلي والتعلم العميق ، برمجة R و R Studio ، استكشاف البيانات ، معالجة البيانات ، تصور البيانات ، الانحدار اللوجستي ، أشجار القرار والتعلم غير الخاضع للإشراف للغابات العشوائية ، ومحرك التوصية بالتعدين والقواعد المشتركة ، وتحليل السلاسل الزمنية ، وآلة المتجهات الداعمة - (SVM) ، و Naïve Bayes ، وتعدين النص ، ودراسة الحالة
  • اجعل حياتك المهنية أكثر إشراقًا من خلال دورة علوم البيانات التي تمنحك وظيفة تصل إلى 6 ملاعب في 60 يومًا فقط!
  • تدريب دفعة الفصل الدراسي
  • تدريب واحد لواحد
  • تدريب على الأنترنت
  • تدريب مخصص
  • التحق الآن بفصل تجريبي مجاني

تحديد مستوى

  • نحن مرتبطون بمؤسسات كبرى مثل HCL و Wipro و Dell و Accenture و Google و CTS و TCS IBM وما إلى ذلك ، مما يجعلنا قادرين على وضع طلابنا في أفضل الشركات متعددة الجنسيات في جميع أنحاء العالم
  • لدينا بوابات منفصلة للطلاب للتنسيب ، هنا ستحصل على جميع جداول المقابلات ونخطرك من خلال رسائل البريد الإلكتروني.
  • بعد الانتهاء من محتوى الدورة التدريبية لعلوم البيانات بنسبة 70٪ ، سنقوم بترتيب مكالمات المقابلات للطلاب وإعدادهم لتفاعل F2F
  • يساعد مدربو علوم البيانات الطلاب في تطوير سيرتهم الذاتية التي تتوافق مع احتياجات الصناعة الحالية
  • لدينا جناح فريق دعم التنسيب المخصص لمساعدة الطلاب في تأمين التنسيب وفقًا لمتطلباتهم
  • سنقوم بجدولة الامتحانات الوهمية والمقابلات الوهمية لمعرفة GAP في معرفة المرشح

ACTE TRAINING INSTITUTE PVT LTD هي فريدة من نوعها شريك أوراكل المعتمد ، شريك Microsoft المعتمد ، مركز اختبارات Pearson Vue المعتمد ، مركز اختبارات PSI المعتمد ، شريك معتمد لـ AWS والمعهد الوطني للتعليم (غير موجود في سنغافورة).

وصول مجاني مدى الحياة

قم بالوصول إلى بوابة الطالب مدى الحياة ، وستحصل على مواد دراسية ومقاطع فيديو وقسم مسجل وأهم أسئلة مقابلة MNC.


أفضل مكان للعثور على فئات حزم R هو عرض المهام: http://cran.r-project.org/web/views/

ضمن عروض المهام ، سيكون للعرض المكاني عدد كبير من الخيارات: http://cran.r-project.org/web/views/Spatial.html

جزء من التعقيد هو وجود مستويات مختلفة من الدقة أو مستويات التكبير / التصغير. من المحتمل أنك تبحث عن شيء يحتوي على مضلعات للأمم ومضلعات للولايات / المقاطعات داخل الدول. من شأن ذلك أن يجعل حزم "الخرائط" و "بيانات الخرائط" أكثر صلة ، [ليس لدي سمعة كافية لنشر روابط لتلك]

أفضل طريقة لتعلم أدوات R هي باستخدام المقالات القصيرة ، لذا فإن البحث عن "R vignette Maps mapdata" طريقة رائعة للبدء.

تعد بيانات رسم الخرائط بمثابة كرة كبيرة من الشمع ، لأن العديد من التخصصات المختلفة لها احتياجات مختلفة جدًا لبياناتها ، وبالتالي لديك أدوات من مجتمع نظم المعلومات الجغرافية ، والإحصاءات المكانية ، والجيولوجيا ، والعلوم السياسية ، وما إلى ذلك. نظرة عامة لطيفة على العمل مع البيانات المكانية في R.


الاستعلام عن بيانات Postgis في R باستخدام حزمة dplyr - نظم المعلومات الجغرافية

تم نشر الوصول المسبق للمعلوماتية الحيوية في 25 أبريل 2015

phylogeo: حزمة R للتحليل الجغرافي وتصور بيانات الميكروبيوم. Zachary Charlop-Powers * and Sean F. برادي مختبر الجزيئات الصغيرة المشفرة وراثيًا ، جامعة روكفلر ، 1230 York Avenue ، نيويورك ، نيويورك 10065 ، الولايات المتحدة الأمريكية

الملخص الدافع: لقد أنشأنا حزمة R تسمى phylogeo توفر مجموعة من المرافق الجغرافية لدراسات البيئة الميكروبية القائمة على التسلسل. على الرغم من أن الموقع الجغرافي للعينات يعد جانبًا مهمًا من علم الأحياء الدقيقة البيئي ، إلا أن أيا من حزم البرامج الرئيسية المستخدمة في معالجة بيانات الميكروبيوم لا تتضمن أدوات مساعدة تتيح للمستخدمين تعيين واستكشاف البعد المكاني لبياناتهم. يحل phylogeo هذه المشكلة من خلال توفير مجموعة من وظائف التخطيط والتخطيط التي يمكن استخدامها لتصور التوزيع الجغرافي للعينات ، والنظر في ارتباط الميكروبات باستخدام المسافة البيئية ، ورسم خريطة التوزيع الجغرافي لتسلسلات معينة. من خلال توسيع حزمة phyloseq الشائعة واستخدام نفس هياكل البيانات وتنسيقات الأوامر ، يتيح phylogeo للمستخدمين تعيين واستكشاف الأبعاد الجغرافية لبياناتهم بسهولة من لغة البرمجة R. التوافر والتنفيذ: phylogeo موثق ومتاح مجانًا http://zachcp.github.io/phylogeo جهة الاتصال: [email & # 160protected]

1 مقدمة يوفر التسلسل العميق للميتاجينومات البيئية للعلماء طريقة لتقييم بنية ووظيفة المجتمعات الميكروبية بما في ذلك غالبية الكائنات الحية الدقيقة التي لا يمكن استزراعها في المختبر. في سياق دراسة ميكروبيوم نموذجية ، يتم إنشاء عدد من مجموعات البيانات التي قد تتضمن قراءات التسلسل الأولي ، وجداول القراءات العنقودية ، والجداول التصنيفية ، وأشجار النشوء والتطور ، ومعلومات جمع العينات. يمكن تنظيم هذه البيانات وتحليلها من خلال عدد من المجموعات الحسابية بما في ذلك QIIME (Caporaso ، وآخرون ، 2010) ، و mothur (Schloss ، وآخرون ، 2009) ، و phyloseq (McMurdie and Holmes ، 2013). في حين أن هذه أدوات قوية لمعالجة البيانات ، لا يدعم أي منها التعيين ، وهي أداة قيّمة لتوليد الفرضيات لا تعرض فقط الموقع المادي للعينات ولكن يمكنها أيضًا الإجابة على الأسئلة الأساسية التي تحتوي على مكون مكاني (على سبيل المثال. كيف يتم متغير العينة مثل يتم توزيع الأس الهيدروجيني ومحتوى الكربون؟ أين توجد العينات المتشابهة بيئيًا؟ هل توجد تسلسلات موجودة في منطقة واحدة فقط؟). لمعالجة هذا القصور قمنا ببناء phylogeo ، R * To

لمن يجب معالجة المراسلات.

حزمة تحتوي على مجموعة من الوظائف لإنشاء مخططات جغرافية مركزية لبيانات الميكروبيوم. تم تصميم phylogeo كامتداد لحزمة phyloseq ، التي تم اختيارها لتصميمها البسيط وأرقامها عالية الجودة والقابلة للبرمجة والمستندة إلى ggplot (Wickham ، 2009). من خلال إضافة قدرات رسم الخرائط إلى حزمة البرامج الموجودة مسبقًا ، يقلل phylogeo من الجهد اللازم لإنشاء الخرائط ، وبالتالي يسهل استكشاف العلاقات الجغرافية في بيانات تسلسل الميكروبيوم.

2 الطرق مكتوبة في phylogeo R وتمديد حزمة phyloseq شائعة الاستخدام مع مطلب إضافي واحد فقط: أن تحتوي معلومات عينة تشفير إطار البيانات على عمود خطوط الطول والعرض. تستخدم وظائف التخطيط ورسم الخرائط في phylogeo عددًا من حزم R مفتوحة المصدر لرسم الخرائط والشبكات وتحليلات النشوء والتطور. [الخرائط (Richard A. Becker and Minka، 2014)، sp (Edzer J. Pebesma، 2005)، ggplot2 (Wickham، 2009)، GridExtra (Auguie، 2012)، igraph (Nepusz، 2006)، ape (Strimmer، 2004) ] من خلال دمج العديد من الحزم الموجودة مسبقًا التي تعالج البيانات الجغرافية والتطور ، يسهّل phylogeo تحليل البيانات الاستكشافية لبيانات الميكروبيوم.

3 التطبيقات البيولوجية يهتم علماء البيئة الميكروبية بكيفية اختلاف المجتمعات الميكروبية وما قد تكون عليه الأهمية الوظيفية وأسباب هذه الاختلافات. يمكن أن يكون وجود منظور جغرافي حول توزيع العينات وعلاقتها ببعضها البعض وتوزيع تسلسلات معينة جزءًا إعلاميًا من توليد الفرضية. و phylogeo يساعد هذه العملية من خلال توفير مجموعة من الأدوات التي يمكن استخدامها خلال المراحل الأولى من تحليل البيانات وكذلك لإنتاج أرقام جودة الإنتاج باستخدام التخصيص الكامل لـ ggplot. كما هو موضح في الشكل 1 ، تتيح وظائف phylogeo للمستخدمين تعيين الخصائص الجوهرية للعينات (مثل الأس الهيدروجيني والنيتروجين ومحتوى الكربون) (الشكل 1 أ) ، لإظهار كيف تختلف مجموعات الميكروبات من عينة إلى أخرى (الشكل 1 ب ، ج) ، واستكشاف التوزيعات غير العادية لتسلسلات ميتاجينومية معينة (الشكل 1 د ، هـ). تُنشئ الوظيفة الأساسية لـ phylogeo ، map_phyloseq ، خريطة قابلة للتخصيص لمجموعة بيانات metagenomic يمكنها تكبير منطقة الاهتمام ، وتعويض النقاط المزدحمة ، واستخدام اللون والشكل لتمييز البيانات أيضًا-

© المؤلف (2015). نشرته مطبعة جامعة أكسفورد. كل الحقوق محفوظة. للحصول على أذونات ، يرجى إرسال بريد إلكتروني: [email & # 160protected]

تم التنزيل من http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ في جامعة نيويورك في 27 أبريل 2015

محرر مشارك: د. جوناثان ورين

4 الاستنتاج لم يتم استكشاف المكون الجغرافي للميكروبيومات البيئية استكشافًا كاملاً في دراسات البيئة الميكروبية ، ويرجع ذلك جزئيًا إلى صعوبة دمج بيانات الميكروبيوم مع أدوات التخطيط الجغرافي. يتيح phylogeo لأي مستخدم لـ R إنشاء خرائط بسهولة وقابلة للتكرار تظهر الأنماط الجغرافية في بيانات الميكروبيوم الخاصة بهم.

الشكل 1. يسهل phylogeo استكشاف الأبعاد الجغرافية لمجموعات بيانات تسلسل الميكروبيوم كما هو موضح باستخدام مجموعات البيانات المضمنة لعرض (أ) خريطة مكبرة تعرض خصائص العينة (الرقم الهيدروجيني) باستخدام map_phyloseq ، (ب) الزوجان الجغرافي والإيكولوجي مسافات جميع العينات باستخدام plot_distance ، (C) عينة الارتباط البيئي مع map_network ، (D) توطين التسلسلات من خلال العينات التي تم تأسيسها باستخدام map_tree ، و (E) توطين ثلاث مجموعات فرعية متسلسلة تم العثور عليها عن طريق k- الوسائل العنقودية باستخدام map_clusters . كود إعادة إنشاء هذه الأرقام هو جزء من الوثائق المستندة إلى الويب على صفحة phylogeo الرئيسية.

مع كل عينة بما في ذلك الخصائص الجوهرية للعينة ووفرة التسلسل (الشكل 1 أ). يمكن دمج هذه الوظيفة مع القدرات الفرعية القوية لـ phyloseq لتعيين الأجزاء ذات الصلة فقط من البيانات (على سبيل المثال ، تعيين فقط توزيع القراءات التي تنتمي إلى Actinobacteria) باستخدام phyloseq لتجميع مجموعة البيانات قبل تعيينها. map_phyloseq ، يعمل أيضًا كأساس لوظائف الخرائط الأخرى لفيلوجيو المصممة خصيصًا

التمويل: تم دعم هذا العمل من قبل المعاهد الوطنية للصحة برقم منحة GM077516 (S.F.B.) و AI110029 (Z.C.P.). S.F.B. هو عالم مهني مبكر في معهد هوارد هيوز الطبي.

المراجع Auguie، B. (2012) gridExtra: الدالات في رسومات الشبكة. كابوراسو ، جيه جي ، وآخرون. (2010) يسمح QIIME بتحليل بيانات التسلسل المجتمعي عالية الإنتاجية ، طرق الطبيعة ، 7 ، 335-336. Edzer J. Pebesma، RSB. (2005) فئات وطرق البيانات المكانية في R ، R News ، 5 ، 9-13. McMurdie، P.J. and Holmes، S. (2013) phyloseq: An R Package for Reproducible Interactive Analysis and Graphics of Microbiome Census Data، PloS one، 8. Nepusz، G.C.a.T. (2006) حزمة برامج igraph لأبحاث الشبكات المعقدة InterJournal، Complex Systems، 1695. Richard A. Becker، A.R.W. ومينكا ، ت. (2014) خرائط: رسم خرائط جغرافية. شلوس ، بي دي ، وآخرون. (2009) تقديم mothur: برنامج مفتوح المصدر ، مستقل عن النظام الأساسي ، يدعمه المجتمع لوصف ومقارنة المجتمعات الميكروبية ، علم الأحياء الدقيقة التطبيقية والبيئية ، 75 ، 7537-7541. ستريمر ، E.P.a.J.C.a.K. (2004) APE: تحليلات علم الوراثة والتطور في لغة R ، المعلوماتية الحيوية ، 20 ، 289-290. Wickham، H. (2009) ggplot2: رسومات أنيقة لتحليل البيانات. سبرينغر نيويورك.

تم التنزيل من http://bioinformatics.oxfordjournals.org/ في جامعة نيويورك في 27 أبريل 2015

للنظر في علاقات عينة العينة أو لإلقاء نظرة على التوزيع الجغرافي لتسلسلات معينة. تم حساب تشابه العينة ، وهو عنصر مهم في دراسات الميكروبيوم ، باستخدام مقياس المسافة البيئية مثل مسافات Jaccard و Bray-Curtis و UniFrac (Lozupone and Knight ، 2005 Oksanen ، 2013). يوفر phylogeo أداتين لاستكشاف كيفية ارتباط المقارنات بين العينات بالمسافة الجغرافية. تحسب الدالة plot_distance المسافة البيئية والجغرافية بين كل مجموعة من العينات وتنشئ مخططًا مبعثرًا يوفر نظرة عامة عالمية للعلاقة بين القرب الجغرافي والتشابه البيئي داخل مجموعة البيانات (الشكل 1 ب). تنتج الوظيفة الثانية ، map_network ، خريطة ترتبط فيها مواقع العينات بخطوط إذا كانت أكثر تشابهًا من الناحية البيئية من قيمة العتبة (الشكل 1C). كما هو الحال في المرافق المستندة إلى الشبكة في phyloseq ، يمكن للمستخدم تحديد قياس المسافة وقيم القطع ، مما يسمح للمستخدم بتقييم التشابه البيئي عبر العينات بسرعة. أخيرًا ، إذا توفرت شجرة تسلسل نسبي ، فإن phylogeo يوفر وظيفتين تسمحان للمستخدم بإلقاء نظرة على توزيع هذه التسلسلات في الفضاء. يمكن أن يكون هذا النوع من التحليل مفيدًا بشكل خاص لعلماء الأحياء الدقيقة الذين يدرسون الإنزيمات حيث قد يكون للأنزيمات الفرعية المختلفة أنشطة فريدة ، مما يسمح لهم بتصور مكان وجود هذه المجموعات الفرعية. يرسم map_tree شجرة تسلسل نسبي مع خريطة لمواقع العينة ، مما يسمح للمستخدم بتحديد التسلسلات بسهولة على الخريطة (الشكل 1D) بينما تستخدم map_clusters التجميعات k- الوسائل لتقسيم شجرة النشوء والتطور إلى مجموعات تشابه k ، وخريطة فردية تلك المجموعات لإظهار موقع ووفرة التسلسلات. (الشكل 1E)


إذا كنت تريد أن يكون HRATE الخاص بك صفحة ويب عامة ، فأنت بحاجة إلى التحكم في خادم Linux (استأجرت بعض خوادم Ubuntu من شركة تسمى Linode - هناك العديد من الشركات الجيدة التي تستأجر الخوادم).

ولكن إذا كنت تريده للاستخدام الشخصي فقط ، فيمكنك إنشاء حزمة OSM على جهاز كمبيوتر منزلي يعمل بنظام Linux. يمكنك استخدامه لكنه لن يكون مرئيًا على الإنترنت. سيعمل بشكل جيد إذا كان لديه مساحة تخزين كافية ولكن قد يكون بطيئًا بعض الشيء. هذا ما فعلته في الأصل ، على سطح المكتب القديم عندما كنت أعيش في سيول ، قبل أن أقرر استئجار خادم.

هناك العديد من الأجزاء الرئيسية ، التي يجب وضعها على خادم Ubuntu (Linux) - أو مجموعة من الخوادم إذا كنت ستنتهي في النهاية كبيرة. أعتقد أن OSM لديها العديد والعديد من الخوادم ، ولدى OGF اثنين على الأقل.

  1. ) حزمة LAMP. هذا أمر شائع - في بعض الأحيان تأتي خوادم الإيجار مثبتة مسبقًا. هذه قاعدة بيانات ، محرك ويب ، إلخ.
  2. ) خادم قاعدة بيانات postgreSQL - لا يتوافق خادم قاعدة بيانات MySQL الذي يأتي مع LAMP Stack بسهولة مع برنامج OSM الحالي ، لذلك تحتاج إلى قاعدة البيانات الأخرى هذه
  3. ) ريلز سبورت. هذا هو / api الذي تتصل به لتعديل الخريطة ، وموقع الخريطة الرئيسي (مثل My Arhet ، هنا)
  4. ) خادم البلاط. هذا هو عارض الخريطة وجميع مربعات الخريطة (الآلاف أو الملايين من ملفات الصور .PNG التي هي خريطة زوومابل).

المشاريع

يشمل addfiles من مشاريع محددة.

  • بلاك هيلز إن إف: تعديل المرحلة الثانية (05/24/2005 ، 0.08 ميجابايت)
    الملفات المضافة المستخدمة في تعديل المرحلة الثانية من غابة بلاك هيلز الوطنية.
  • غابة شوني الوطنية: مراجعة الخطة (05/24/2005 ، 0.09 ميجابايت)
    الملفات الإضافية المستخدمة في مراجعة خطة الغابات الوطنية لـ Shawnee.
  • غابة Kootenai / Idaho Panhandle الوطنية: مراجعة خطة KIPZ (05/24/2005 ، 0.11 ميجابايت)
    الملفات الإضافية المستخدمة في غابة Kootenai / Idaho Panhandle الوطنية: مراجعة خطة KIPZ.

1/ يتم تطوير ملفات مكونات الكلمات الرئيسية هذه وصيانتها بواسطة فريق مؤسسة تكنولوجيا صحة الغابات (FHTET). هذه الروابط تؤدي إلى صفحات الويب على موقع FHTET.