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Utiliser le déclencheur PostgreSQL sur la table qui met à jour le champ ?

Utiliser le déclencheur PostgreSQL sur la table qui met à jour le champ ?


En fonction des valeurs sur 2 champs A et B, je souhaite qu'un champ C soit mis à jour ou rempli avec une valeur spécifique.

Par example :

créer ou remplacer la fonction periode() renvoie le déclencheur comme $BODY$ begin IF A >= x AND B <= y ALORS insérer dans C valeurs ('z') END IF; RETOUR NULL ; FINIR ; $BODY$ LANGUE plpgsql; DROP TRIGGER IF EXIST trg_periode ON temp ; CREATE TRIGGER trg_periode APRÈS INSERT ou MISE À JOUR sur temp POUR CHAQUE LIGNE EXÉCUTER LA PROCÉDURE periode();

Cela ne fonctionne pas : 'ERREUR : la colonne A n'existe pas'. Je n'arrive pas à comprendre pourquoi ce message apparaît.

Peut-être existe-t-il une meilleure façon de créer ce déclencheur ?


Je n'ai pas de base de données à portée de main pour tester cela, mais je pense que vous devez spécifier si vous souhaitez que les nouvelles données soient vérifiées ou les anciennes données vérifiées. En supposant que ce soit nouveau, essayez :

SI NOUVEAU.A >= x ET NOUVEAU.B <= y ALORS

ÉDITER: En devinant ce que vous essayez de faire, voyons si ce code fonctionnera pour vous :

CREATE FUNCTION periode() RETURNS trigger AS ' BEGIN IF NEW.A >= 5 AND NEW.B <= 5 ALORS NEW.C ="Z"; ELSE NEW.C ="; END IF; RETURN NEW; END' LANGUAGE 'plpgsql' DROP TRIGGER IF EXISTS trg_periode ON T; CREATE TRIGGER trg_periode AVANT INSERT ou UPDATE on T POUR CHAQUE LIGNE EXECUTER PROCEDURE periode();

J'ai changé votre déclencheur avant l'insertion pour éviter les problèmes récursifs. j'ai renommétempératureà T parce que je n'aime pas appeler les choses temp.

De plus, j'ai fait une hypothèse sur ce que vous voulez que C soit lorsque vos valeurs ne correspondent pas.

Un violon SQL pour cela a été créé si cela peut aider.


Je suppose que ce tableau a les colonnes suivantes

a,b,c,x,y,z

la déclaration de mise à jour est quelque chose comme ça

mettre à jour xxx définir a = 11, b, = 23

alors si la clause doit être

SI nouveau.A >=nouveau.x ET nouveau.B <=nouveau.y ALORS nouveau.C = nouveau.z

Sécurité environnementale : une approche d'analyse du système d'information géographique — Le cas du Kenya

Les études sur les relations entre les facteurs environnementaux et la violence ou les conflits constituent un domaine de recherche très débattu appelé sécurité environnementale. Plusieurs auteurs pensent que la rareté environnementale, c'est-à-dire la rareté des ressources renouvelables, peut contribuer à générer des violences ou des troubles sociaux, notamment au sein d'États peu dotés de savoir-faire technique et de structures sociales, comme les pays en développement. Dans ce travail, nous nous sommes référés au modèle théorique développé par l'Environmental Change and Acute Conflict Project. Notre objectif était d'utiliser des bases de données spatiales facilement disponibles pour cartographier les différentes sources de rareté environnementale grâce à des systèmes d'information géographique, afin de localiser les zones apparemment les plus à risque de subir des effets sociaux négatifs et leurs conséquences en termes de sécurité intérieure. L'analyse a été réalisée au niveau infranational et appliquée au cas du Kenya. Une première phase des travaux comprenait une sélection rigoureuse des bases de données relatives aux ressources renouvelables. Des opérations spatiales parmi ces données nous ont permis d'obtenir de nouvelles informations sur la disponibilité des ressources renouvelables (terres cultivées, forêts, eau), sur la pression démographique actuelle et prévue, ainsi que sur l'ingéniosité sociale et technique. Les résultats ont permis d'identifier des zones souffrant de pénurie d'une ou plusieurs ressources renouvelables, indiquant différents niveaux de gravité. Des témoignages du Kenya semblent confirmer nos résultats, faisant état d'affrontements entre groupes tribaux à propos de l'accès à des ressources rares dans des zones que notre travail a montré être à haut risque.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


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MÉTHODES

Nous avons utilisé les données du FARS pour analyser la fréquence des accidents mortels liés aux pneus et aux incendies de véhicules de tourisme légers de l'année modèle 1996 (c'est-à-dire les voitures particulières et les breaks, les camionnettes, les véhicules utilitaires, les mini-fourgonnettes, les grandes fourgonnettes et les fourgons) un seul véhicule, accidents mortels au cours de la période 1995-2001 (4740 véhicules, 4737 avec des dates d'accident valides). 9 Dans l'ensemble, des défaillances de pneus se sont produites dans environ 2 % (109/4717) des véhicules sans données manquantes sur les défaillances de pneus. Des incendies se sont produits dans environ 3 % (154/4737) des accidents étudiés.

Les accidents impliquant des non-automobilistes ont été exclus de l'analyse. L'année modèle, la marque, la série, le type de carrosserie et le type de véhicule de tous les véhicules de tourisme pour les années modèles depuis 1981 ont été identifiés à l'aide du programme VINDICATOR du Highway Loss Data Institute, sur la base du numéro d'identification du véhicule déclaré dans le FARS. 10 Nous utilisons le terme « flotte de véhicules » pour désigner un groupe de véhicules identifiés par VINDICATOR par le biais de classifications spécifiques d'année de modèle, de marque, de série, de type de carrosserie et de type de véhicule. Un exemple de parc de véhicules serait « 1996 Saturn Station Wagons » ou « 1996 GMC Truck S-15 Jimmy quatre portes, 4×2 véhicules utilitaires ». Le logiciel statistique JMP, produit par le SAS Institute, a été utilisé aux fins de gestion et d'analyse des données dans cette étude. 11 Un logiciel de cartographie d'azimut, produit par Graphsoft, Inc, a été utilisé pour produire les cartes. 12 Les coordonnées cartographiques ont été obtenues auprès du United States Census Bureau. 13

Un accident dans le FARS qui implique une défaillance d'un pneu peut être déterminé au niveau du véhicule et du conducteur. Au niveau du véhicule, des « facteurs de pneus » peuvent être enregistrés pour indiquer des pneus inadéquats, inopérants, défectueux, endommagés ou défectueux. Au niveau du conducteur, les crevaisons ou les crevaisons sont enregistrées. Nous avons caractérisé une « défaillance de pneu » sur la base de données à l'un ou l'autre niveau. Nous avons défini cette variable sur « manquant » si les véhicules ont une mauvaise pression des pneus ou sont codés comme ayant rencontré des dangers sur la route. Vingt des 4737 cas sont codés comme manquants. Nous avons compté les incendies en fonction de l'occurrence de quelconque incendie dans le véhicule, qu'il s'agisse ou non de l'événement le plus dommageable de l'accident. Il n'y avait aucune donnée manquante pour ce champ.

Les analyses géographiques peuvent aider à identifier les blessures et les décès associés aux défauts potentiels des véhicules qui sont influencés par les conditions climatiques régionales ou les conditions routières. Pour cette étude, les emplacements des accidents ont été cartographiés au niveau du comté.

Statistiques

Pour flotte de véhicules je avec Nje un seul véhicule, accidents mortels, le nombre total d'événements avec défaillance des pneus est défini comme NTiresje. Ce nombre d'événements réels peut être comparé à un nombre de référence qui serait attendu dans des conditions explicitement énoncées, ETiresje. Une valeur très simple pour le nombre attendu de défaillances de pneus par parc de véhicules pourrait être calculée comme suit :

Un raffinement que nous préférons consiste à calculer la valeur attendue pour une flotte de véhicules particulière je sur la base des défaillances des pneus dans tous les autres parcs de véhicules, à l'exclusion je. Par conséquent, la statistique d'alerte précoce utilisée dans cette étude est basée sur,

Grandes valeurs du rapport simple, NTiresje/ETiresje mesurer vraisemblablement un nombre « excessif » d'événements par rapport à une attente de base. Malheureusement, même des valeurs élevées de ce ratio peuvent ne pas être appropriées pour servir directement d'indicateurs d'intérêt potentiel. Il existe une variabilité considérable dans les données sur les pneus FARS. ETiresje ont des valeurs relativement petites et de grandes différences dans les ratios sont causées par des modifications apportées aux pneusje d'un seul échec. Pour des raisons similaires, l'utilisation d'une statistique telle que [(NTiresje−ETiresje)/√ETiresje], est également problématique.

Pour résoudre ces problèmes, DuMouchel a suggéré plusieurs stratégies intéressantes. 8 Appliquée aux données FARS pour les défaillances de pneus, l'une des techniques les plus simples consisterait à aborder le problème de la variabilité en testant comme hypothèse que la valeur attendue du nombre de défaillances des pneus est en fait ETiresje—compte tenu du nombre observé, NTiresje. C'est-à-dire que la probabilité de [X⩾NTiresje] est calculé en supposant que X est distribué en tant que variable de Poisson avec ETires moyenje. Cette statistique d'alerte précoce pour les véhicules avec au moins une défaillance liée aux pneus est définie comme,

Pour les flottes de véhicules sans défaillance de pneus, EWTiresje reste indéfini. Pour les flottes de véhicules avec une ou plusieurs défaillances de pneus signalées pour les véhicules dans un seul véhicule, les accidents mortels, le calcul des EWTiresje pour chaque flotte de véhicules je suit la formule basée sur Poisson,

La statistique d'alerte précoce est facilement extensible à d'autres types d'accidents mortels tels qu'un seul véhicule, les accidents mortels impliquant des incendies de véhicules. Dans cette étude, nous avons défini les EWFiresje pour tout incendie de véhicule dans un seul accident mortel de véhicule (pas seulement les incendies les plus dangereux).


Qu'est-ce qui distingue « Edsys for Education » des applications d'apprentissage en ligne telles que « Byju’s »

En un coup d'œil

La technologie a eu des impacts appréciables dans tous les domaines. Plusieurs révolutions et avancées se développent dans le système éducatif.

En raison de l'avènement des logiciels éducatifs, le processus d'enseignement-apprentissage a été amélioré en termes de capacités collaboratives et systématiques. Au fur et à mesure que nous rencontrons les applications disponibles pour ce créneau, il existe de nombreux produits avec des spécifications et des objectifs différents.

Edsys pour l'éducation» se démarque de cette foule de plusieurs façons.

Tout d'abord, il s'agit d'une collection de solutions éducatives de premier ordre bénéfiques pour les éducateurs. D'autre part, des applications telles que de Byju fournir une pléthore de ressources pédagogiques pour les étudiants.

Bien que les deux soient utiles à leur manière, ils sont tous deux différents. Voyons ce qui fait "Edsys pour l'éducation « unique par rapport aux autres applications d'apprentissage en ligne telles que de Byju.

Un regard aléatoire sur les caractéristiques des deux

Non: Caractéristiques Edsys pour l'éducation de Byju
1 Gestion du cycle de vie des étudiants
2 Ressources pédagogiques
3 Cours en ligne/hors ligne
4 Gestion des évaluations
5 Présence
6 Solutions de cartes à puce
7 Gestion des frais de scolarité
8 Mission et gestion de projet
9 Frais d'abonnement PAYÉ PAYÉ
10 Validité À vie Payer et utiliser

Alors, qu'est-ce qui rend « Edsys for Education » unique ?

Il est compréhensible que Edsys pour l'éducation fournit d'innombrables fonctionnalités bénéfiques pour les étudiants et les enseignants.

Pendant que de Byju fournir une poignée de ressources éducatives et de cours en ligne pour les étudiants, il manque de nombreuses autres fonctionnalités essentielles.

Ainsi, en plus du matériel d'étude, les écoles ont besoin "quelque chose de plus" pour performer intelligemment.

Edsys for Education propose un « module de publication de contenu »

Edsys for Education inclut une fonctionnalité exclusive, « Module de publication de contenu », où les enseignants peuvent publier leur propre contenu, partager des questions, des livrets, etc., se faisant ainsi reconnaître pour leur expertise.

Étant donné que les enseignants interagissent quotidiennement avec les élèves et sont des experts en la matière, ils peuvent contribuer davantage au contenu que les autres. Ce module met l'accent sur la reconnaissance des enseignants et cherche un moyen de transmettre les avantages au premier niveau qui forme le groupe central de l'industrie de l'éducation.

En fait, il y a 1,6 million d'écoles en Inde, ayant des programmes d'études variés et différentes langues de communication, comme de Byju l'approche du contenu est un concept « taille unique » et il manque l'implication des enseignants sur le terrain, les contenus ne peuvent pas être utiles à tout le monde.

Comment les enseignants s'impliquent-ils dans le « Module de publication de contenu » ?

Tous les étudiants ne peuvent pas assimiler le même type de contenu et de matériel d'étude, donc en utilisant ce module, les enseignants peuvent créer et publier du contenu éducatif selon les besoins pour répondre aux besoins des étudiants.

Donc, d'une certaine manière, cela donne une exposition aux enseignants. Les enseignants peuvent vraiment faire de la magie, ils ont d'immenses compétences pour préparer les étudiants avec leurs techniques uniques.

Ils ont de riches expériences d'enseignement et de vastes connaissances avec eux.

En effet, le monde devrait se lever ensemble et reconnaître les enseignants pour ce qu'ils ont fait toutes ces années.

Ce « module de publication de contenu » peut vraiment amener l'apprentissage au « NEXT LEVEL ». Il s'agit d'une plate-forme collaborative avec des avantages mutuels pour les enseignants et les étudiants. Tout le contenu publié s'adresse à tous les étudiants et peut être utilisé pour transmettre des connaissances.

Alors qu'en de Bjyu, le contenu est créé par leur équipe de contenu, ce qui fait que les enseignants n'ont pas la possibilité de montrer leur potentiel.

Ainsi, "Module de publication de contenu” est conçu en gardant les enseignants au premier plan, une plate-forme permettant aux enseignants de montrer leur maîtrise et leur offre des avantages monétaires.

Et ce logiciel possède un ensemble de solutions éducatives étonnantes essentielles pour un établissement d'enseignement.

L'un des autres aspects frappants est- de Byju le taux d'abonnement est relativement élevé, privant certains parents des avantages de l'application. Et aussi, l'essai gratuit est pour les 15 premiers jours, alors qu'Edsys for Education est gratuit.

Comment le « Module de publication de contenu » peut-il contribuer davantage à l'avenir ?

Comme nous le savons tous, des milliards de dollars sont investis pour exploiter le marché de l'éducation et un montant substantiel est consacré au marketing.

Cela peut être considéré comme une sous-estimation des capacités des enseignants, car il existe de nombreux enseignants respectés et très talentueux dont les efforts passent inaperçus uniquement parce qu'ils ne disposent pas d'une plate-forme pour mettre en valeur leurs compétences.

L'éducation devrait s'arrêter là où le marketing n'est plus nécessaire, ce n'est pas une chose à commercialiser, elle a besoin d'autonomisation et de certains aspects comme la technologie pour faciliter l'accès aux ressources d'apprentissage, la facilité de communication, l'évaluation non partielle, la transparence, la sûreté et la sécurité. , réduisez les efforts manuels et éliminez les erreurs humaines.

Nous devrions être en mesure d'identifier les talents de tous les coins et de donner une éducation égale pour tous. Ce processus doit être surveillé au niveau de l'école, au niveau de la zone (les écoles se regroupent dans une zone) et au niveau du district (de nombreuses zones seront cumulées dans les districts).

Les enseignants devraient avoir l'autorité suprême dans le domaine de l'éducation, et ils ont vraiment besoin d'une plate-forme pour grandir.

Comment les éducateurs bénéficient-ils d'Edsys for Education ?

Les ressources éducatives de Byju sont très utiles pour les étudiants et les enseignants, même si ce n'est pas la seule chose nécessaire au bon fonctionnement d'une institution.

Alors, dites-nous ce que Edsys pour l'éducation peut offrir plus à ses utilisateurs.

Des fonctionnalités telles que système de gestion des affectations et des évaluations donne une impression éducative de qualité pour les étudiants et les enseignants. Ils peuvent effectuer des tâches de manière synchronisée.

Gestion du cycle de vie des étudiants aide à garder une trace des détails des étudiants de l'inscription aux anciens. Ces données traitées unifiées peuvent être référencées en cas de besoin.

Gestion des frais de scolarité aide les parents à payer les frais de scolarité de leur enfant directement depuis leur siège et ne peut plus s'inquiéter de faire la queue pour payer les frais de scolarité pendant leurs horaires agités.

Module horaire démêle la tâche difficile des enseignants au début de chaque année scolaire pour établir un emploi du temps efficace pour toutes les classes.

En dehors de ceux-ci, centre de commande, solutions de cartes à puce, modules d'apprentissage en ligne sont disponibles pour améliorer les processus d'apprentissage et d'enseignement.

Dans ce monde mouvementé, les parents et les enseignants souhaitent choisir des systèmes qui peuvent éclairer leur vie de manière simple mais magnifique. Il est donc toujours avantageux de choisir un logiciel approprié doté de toutes les fonctionnalités essentielles de la bonne manière.

Bien que vous ayez beaucoup d'options devant vous, soyez intelligent pour choisir celui avec des fonctionnalités sonores.


Apprentissage automatique dans la prévision des cultures

FIGUE. 4 est un schéma fonctionnel d'un moteur de prédiction des cultures d'apprentissage automatique 155. Le moteur de prédiction des cultures 155 effectue une ou plusieurs opérations d'apprentissage automatique sur les données des sources de données 112, 114, et 116 de la fig. 1 pour former des modèles de prédiction associés à la production végétale. Les modèles de prédiction des cultures, qui, lorsqu'ils sont appliqués, peuvent effectuer une ou plusieurs opérations d'apprentissage automatique, peuvent générer des informations de prédiction pour la production des cultures et peuvent identifier un ensemble d'opérations agricoles qui, si elles sont effectuées, optimisent la production des cultures. Le moteur de prédiction des cultures 155 comprend un module d'entrée/sortie 405, un module de formation 410, un magasin de modèles 415, un magasin d'exploitation agricole 420, et un module de prévision des cultures 425. Dans d'autres modes de réalisation, le moteur de prédiction de récolte 155 peuvent contenir plus, moins ou des composants différents de ceux représentés sur la Fig. 4.

Le module d'entrée/sortie 405 accède à des informations à utiliser dans la formation et l'application de modèles de prévision des cultures. Par exemple, le module d'entrée/sortie 405 reçoit une demande d'un appareil client de culture 102 demander des informations de prévision de production agricole et inclure des informations décrivant un champ. Dans un autre cas, le module d'entrée/sortie 405 accède à la base de données géographique 135 et la base de données agricoles 140 pour récupérer des données à utiliser par le module de formation 410 pour former des modèles de prédiction. Le module d'entrée/sortie 405 peut coordonner le transfert d'informations entre les modules du moteur de prévision des cultures 155, et peut sortir des informations générées par le moteur de prédiction de récolte, par exemple, des informations de prédiction de production de récolte et/ou un ensemble d'opérations agricoles qui optimisent la production de récolte.

Le module de formation 410 forme des modèles de prédiction des cultures en effectuant des opérations d'apprentissage automatique sur les données d'apprentissage auxquelles accède le système de prédiction des cultures 125, par exemple à partir de la base de données géographique 135 et la base de données agricoles 140. Par exemple, les modèles de prévision des cultures sont générés sur la base d'informations géographiques décrivant diverses parcelles de terre, de données agricoles décrivant les types et variétés de cultures plantées sur les parcelles de terre et les opérations agricoles effectuées sur les cultures plantées, et des informations de récolte décrivant la récolte résultante pour les cultures plantées. Comme décrit ci-dessus en liaison avec les Fig. 2 et 3, la base de données géographique 135 et la base de données agricoles 140 inclure des informations décrivant les conditions passées, présentes et futures prévues qui ont un impact sur la production agricole dans divers champs. Le module de formation 410 génère un ensemble de données d'apprentissage correspondant à une variante de culture donnée ou à un ensemble donné de paramètres de terrain. Le module de formation 410 peut ensuite effectuer une ou plusieurs opérations d'apprentissage automatique pour identifier des modèles ou des relations au sein de l'ensemble de données d'apprentissage sur la base de valeurs de caractéristiques au sein de l'ensemble de données d'apprentissage considérées comme potentiellement pertinentes pour la production agricole associée aux paramètres de champ ou à la variante de culture.

Le module de formation 410 peut effectuer divers types d'opérations d'apprentissage automatique pour former des modèles de prédiction de récolte en utilisant tout ou partie des données d'apprentissage accédées ou des valeurs de caractéristique des données d'apprentissage comme entrées pour les opérations d'apprentissage automatique. Diverses opérations d'apprentissage automatique peuvent être effectuées dans différents contextes pour entraîner les modèles de prédiction de récolte, et les modèles de prédiction de récolte peuvent effectuer diverses opérations d'apprentissage automatique lorsqu'ils sont appliqués, y compris, mais sans s'y limiter : un modèle linéaire généralisé, un modèle additif généralisé, non paramétrique régression, forêt aléatoire, régression spatiale, modèle de régression bayésienne, analyse de séries temporelles, réseau bayésien, réseau gaussien, apprentissage par arbre de décision, réseaux de neurones artificiels, réseau de neurones récurrents, apprentissage par renforcement, régression linéaire/non linéaire, vecteur de support machines, opérations de regroupement, opérations d'algorithmes génétiques et toute combinaison ou ordre de celles-ci. Dans un exemple, les opérations d'analyse de séries temporelles effectuées par le module de formation 410 peut inclure l'autorégression vectorielle, ARIMA et la décomposition en séries chronologiques.

Les opérations d'apprentissage automatique, lorsqu'elles sont effectuées sur des paramètres d'entrée décrivant un champ ou une variante de culture, génèrent un modèle de prédiction de culture pour le champ ou la variante de culture associé aux paramètres d'entrée. Des modèles de prédiction de récolte peuvent être générés lors de la réception d'une demande d'un dispositif client de producteur 102 pour une prévision de production agricole, ou peut être généré avant de recevoir une telle demande. Le module de formation 410 stocke les modèles de prédiction de récolte générés dans le magasin de modèles 415 pour un accès et une application ultérieurs, par exemple par le module de prévision des cultures 425.

Le module de formation 410 peut périodiquement mettre à jour des modèles de prédiction de récolte en réponse à une condition de déclenchement. Par exemple, le module de formation 410 peut mettre à jour un modèle de prévision des cultures après qu'un laps de temps défini s'est écoulé depuis la dernière mise à jour du modèle, après qu'une quantité seuil de données d'apprentissage supplémentaires a été reçue correspondant au champ et à la variante de culture associés au modèle (par exemple, de nouvelles données sont reçues pour champs avec un seuil de similarité avec le champ de nouvelles données sont reçues pour la variante de culture de nouvelles données sont reçues du dispositif client producteur correspondant 102 sur les opérations agricoles appliquées), ou après qu'une quantité seuil d'informations sur le terrain est obtenue pour une culture déjà plantée (par exemple, un taux de croissance actuel de la culture, un taux d'infestation de ravageurs, etc.). Dans un autre exemple, le module de formation 410 peut mettre à jour un modèle de prévision des récoltes en réponse à un événement de marché (par exemple, un événement météorologique de mi-saison qui affecte la disponibilité d'un approvisionnement en récolte, une augmentation ou une diminution du prix des récoltes supérieure au seuil, etc.).

Dans certains modes de réalisation, le module de formation 410 peut mettre à jour un modèle de prédiction de culture en réponse à un événement agricole (par exemple, une culture plantée atteint un stade de croissance de la plante, tel que la germination, la floraison, etc.). De même, le module de formation 410 peut mettre à jour un modèle de prédiction de récolte en réponse à une demande reçue par le moteur de prédiction de récolte 155 (par exemple, par un producteur ou un agronome). Dans certains modes de réalisation, le module de formation 410 met à jour les modèles de prédiction de culture de manière itérative, de telle sorte qu'une sortie de prédiction de culture d'un modèle de prédiction de culture soit incorporée dans un ensemble de données d'apprentissage utilisé pour former des modèles de prédiction de culture. Par exemple, si un modèle de prédiction génère un ensemble d'opérations agricoles identifiant une variante de culture à planter et une plage de dates de plantation pour optimiser la production agricole, le module de formation 410 peut incorporer l'ensemble d'opérations agricoles dans un ensemble de formation à utiliser dans la formation ou le recyclage des modèles de prévision des cultures.

Le magasin de modèles 415 stocke et maintient les modèles de prévision des cultures générés par le module de formation 410. Dans un mode de réalisation, le magasin de modèles 415 stocke les modèles de prédiction de récolte en association avec un index de parcelle correspondant représentant de manière unique le ou les champs des données utilisées pour entraîner le modèle. Le magasin de modèles 415 peut également recevoir et stocker des mises à jour des modèles à partir du module de formation 410, et peut fournir des modèles de prédiction stockés, par exemple en réponse à une demande du module de prédiction de récolte 425.

    • Opérations décrivant la plantation, comprenant une ou plusieurs des opérations suivantes : une opération de taux de plantation, une opération de profondeur de plantation, une opération de plage de dates de plantation, une opération pour planter une variante de culture identifiée, une opération pour ne pas planter une culture, une opération pour planter un type différent de culture qu'un type de culture identifié (par exemple, une opération pour planter une culture intercalaire, une opération pour planter une culture de couverture), et autres
      • Opérations décrivant la replantation, comprenant un ou plusieurs des éléments suivants : une opération pour replanter une culture une opération pour planter une culture différente une région du champ pour replanter une plage de dates pour la replantation, et similaire
      • Opérations décrivant l'application de nutriments, les nutriments comprenant un ou plusieurs des éléments suivants : azote, phosphore, potassium, calcium, magnésium, soufre, bore, chlore, cuivre, fer, manganèse, molybdène, zinc, etc.
      • Opérations décrivant l'épandage d'éléments nutritifs, notamment : un type d'élément nutritif à appliquer, une quantité d'élément nutritif à appliquer, un emplacement pour appliquer un élément nutritif, une plage de dates d'application d'un élément nutritif, une fréquence d'application d'un élément nutritif, une méthode d'application d'un élément etc
      • Opérations décrivant des méthodes spécifiques d'application d'engrais, y compris une application au couteau, une application en y-drop, la pulvérisation à partir d'une machine (par exemple, un avion ou un tracteur) ou la distribution de granulés
      • Opérations comprenant, pour chacun des traitements sur le terrain, un ou plusieurs des éléments suivants : un type de traitement pour appliquer une quantité de traitement un lieu pour appliquer le traitement une date pour appliquer le traitement une fréquence pour appliquer le traitement un taux d'application du traitement une méthode d'application du traitement un volume d'application d'un ou plusieurs parmi un régulateur de croissance végétale, un défoliant, et un desséchant et similaire.

      Le module de prévision des cultures 425 reçoit une demande de génération d'une prévision de production végétale optimisée pour un champ (qui peut inclure plusieurs champs ou parcelles de terrain, adjacents ou non) et applique une ou plusieurs données de modèles de prévision de récolte associées au champ pour déterminer un ensemble d'opérations agricoles à optimiser une production végétale pour le champ. Dans un mode de réalisation, la demande est reçue d'un producteur via un dispositif client 102. Dans d'autres modes de réalisation, la requête est reçue via une interface graphique générée par le module d'interface 130 et affiché sur un appareil client d'un tiers, tel qu'un fournisseur de technologie ou de services, un commerçant de produits de base ou un fabricant d'un produit utilisant un ou plusieurs intrants agricoles. Par exemple, un fournisseur de technologie peut inclure un fabricant d'une technologie telle qu'un produit chimique agricole, une composition microbienne, un capteur, un satellite, un avion, un véhicule aérien sans pilote, un véhicule terrestre, un système de caméra terrestre, etc. Dans de tels cas, « l'optimisation de la production végétale » peut faire référence à l'optimisation de l'utilisation d'une technologie ou d'un service fourni par un tel tiers (par exemple, l'optimisation du coût ou du rendement des cultures résultant de l'utilisation d'une technologie ou d'un service), y compris la date et l'emplacement de l'utilisation d'une technologie ou d'un service et tout paramètre de champ ciblé associé à une telle utilisation. Dans un autre exemple, un fournisseur de services peut inclure un fournisseur de données (par exemple, des données décrivant la météo, la production agricole, l'utilisation des intrants agricoles, l'imagerie (drone, satellite ou terrestre), les données d'un capteur et/ou les prix des produits de base) un agronome ou autre conseiller un fournisseur de services (par exemple des services de commercialisation des céréales), un courtier ou un exportateur, un fournisseur de services d'approvisionnement, un fournisseur de services de livraison ou de transport, etc.

      Dans certains modes de réalisation, la demande de génération d'une prédiction de production de récolte optimisée est générée en réponse à des conditions associées à un événement déclencheur satisfait. Des exemples de tels événements déclencheurs comprennent, sans s'y limiter : un événement de marché (comme une quantité supérieure ou inférieure au seuil de récolte récoltée disponible à l'achat), un événement contractuel (comme le producteur et le courtier en cultures concluant un accord dans lequel le courtier en cultures obtient du producteur une partie ou la totalité d'une culture à récolter), un événement d'approvisionnement en produit (tel que le prix d'un engrais particulier dépassant un seuil), un événement de croissance de la culture (tel qu'un taux de croissance d'un culture dépassant un seuil), un événement météorologique (tel qu'une quantité de pluie inférieure au seuil sur une période de temps prédéterminée), etc. Dans certains modes de réalisation, la demande de générer une production végétale optimisée peut provenir d'un producteur ou d'un courtier immédiatement avant la plantation, peu de temps après la plantation ou à mi-saison, par exemple en réponse à un producteur ajustant manuellement un ou plusieurs paramètres de champ ou opérations agricoles précédemment fourni par le module de prévision des cultures 425. En appliquant un modèle de prévision des cultures à divers moments d'une saison de croissance, l'ensemble des opérations agricoles effectuées par un producteur peut être optimisé de manière itérative, en tenant compte des changements ou des événements de mi-saison liés aux caractéristiques de la culture, de la terre ou du marché.

      En réponse à la réception de la demande, le module de prévision des cultures 425 accède aux informations géographiques associées au champ. Le module de prévision des cultures 425 accède au magasin de modèles 415 pour récupérer un ou plusieurs modèles de prédiction de récolte associés à la demande, et applique les modèles de prédiction récupérés aux informations géographiques accédées. Les modèles de prévision des cultures peuvent parcourir diverses combinaisons d'opérations agricoles pour identifier un ensemble d'opérations agricoles qui optimise la production agricole. Dans certains modes de réalisation, le type de production végétale (par exemple, le rendement des cultures, la réduction des coûts, etc.) pour lequel les modèles de prévision des récoltes optimisent peut être inclus dans la demande reçue par le module de prévision des récoltes. 425, peut être spécifié par un utilisateur associé au moteur de prévision des cultures 155, peut être un type de production agricole par défaut ou peut être sélectionné en fonction de tout critère approprié.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prédiction de culture P utilisé par le module de prédiction de culture 425 peut être représenté comme :

      Dans l'équation 1, les paramètres de champ sont représentés par le champ de variables1, domaine2, . . . domaineX, et exploitations agricoles farmop1, ferme1, . . . , fermeoui. Tel qu'utilisé ici, un « paramètre de champ » est tout type d'information de champ qui décrit une caractéristique géographique ou agricole associée à la terre, à l'environnement ou à la plantation, la croissance et la récolte d'une culture. Dans certains modes de réalisation, les paramètres de terrain utilisés comme entrées dans le modèle de prédiction de récolte sont inclus dans une demande d'informations de prédiction. Par exemple, un agriculteur peut utiliser un appareil client de producteur 102 pour demander des informations de prédiction pour une culture plantée dans une partie particulière du champ de l'agriculteur, et l'agriculteur peut spécifier le type de sol de la partie du champ, les cultures historiques plantées dans la partie du champ et un système d'irrigation disponible pour la partie du champ. Dans certains modes de réalisation, les paramètres de champ sont extraits de la base de données géographique 135, la base de données agricole 140, ou une source externe (telle qu'une entité de la figure 1). Poursuivant avec l'exemple précédent, après que l'agriculteur a demandé des informations de prédiction, le moteur de prédiction de récolte 155 peut accéder aux informations d'ensoleillement historiques pour la partie du champ à partir de la base de données géographique 135, informations sur le rendement des cultures pour des champs similaires de la base de données agricole 140, et des précipitations futures attendues pour la partie terrain à partir d'une base de données météo. Tel qu'il est également utilisé ici, une « opération agricole » fait référence à l'exécution d'une action par un producteur ou une autre entité en ce qui concerne la plantation, la croissance, la récolte et/ou le stockage d'une culture. Dans divers modes de réalisation, l'entité demandant les informations de prédiction peut fournir une ou plusieurs opérations agricoles qu'elle a l'intention d'effectuer, et/ou le module de prédiction de récolte 425 peut accéder aux opérations agricoles à partir du magasin des opérations agricoles 420.

      Le module de prévision des cultures 425 applique le modèle de prédiction P aux paramètres de terrain et à un ensemble d'opérations agricoles pour générer une prédiction de production agricole pour les paramètres de terrain et l'ensemble d'opérations agricoles. En continuant avec les exemples précédents, pour une portion de champ spécifiée, le type de sol, les cultures plantées historiques, l'irrigation disponible, les informations historiques sur l'ensoleillement, le rendement des cultures pour des champs similaires et les précipitations futures attendues, le module de prévision des cultures 425 peut appliquer un modèle de prédiction de récolte correspondant qui, lorsqu'il est appliqué, effectue une ou plusieurs opérations d'apprentissage automatique sur ces paramètres agricoles pour identifier un ensemble d'opérations agricoles et une production agricole prévue pour la partie de champ si l'ensemble sélectionné d'opérations agricoles est effectué. Les opérations d'apprentissage automatique effectuées par le module de prédiction des cultures 425 peut parcourir plusieurs combinaisons d'opérations agricoles afin d'identifier un ensemble d'opérations qui optimise la production agricole prévue. Dans certains cas, l'ensemble des opérations agricoles disponibles est limité par les ressources disponibles pour le producteur (par exemple, l'équipement agricole tel que les tracteurs ou les drones, la main-d'œuvre, le capital, la taille du champ, la disponibilité des intrants ou les prix dans la région comprenant la terre, etc.) . Par exemple, le module de prévision des cultures 425 peut effectuer un classificateur de forêt aléatoire ou une opération d'amplification de gradient pour identifier l'ensemble d'opérations agricoles qui produit la prévision de récolte optimisée sans avoir à parcourir de manière exhaustive toutes les combinaisons d'opérations agricoles possibles.

      Dans certains modes de réalisation, des modèles de prédiction de culture sont appliqués à un type ou à une variante de culture particulière, telle qu'une variété de culture spécifiée par un producteur. Une "variante" d'une culture ou d'une plante (ou d'un élément de celle-ci, par exemple une graine) représente un cas particulier de diversité génétique ou épigénétique naturelle ou artificiellement introduite d'une culture ou d'une plante. Par exemple, une variante génétique peut être une variété de culture, un trait génétiquement modifié (comme représenté par les événements transgéniques MON87460 (Genuity® DroughtGard™), DP73496 (Optimum® Gly), SYN-000H2-5, ou le génie génomique, y compris les variantes génétiques introduits par des nucléases ciblées telles qu'une nucléase effectrice de type activateur de transcription ciblée (TALEN), une nucléase à doigt de zinc (ZNF), des répétitions palindromiques courtes intercalées régulatrices groupées (CRISPR), CRISPR/Cas9, CRISPR/CPF1 et leurs combinaisons), ou un trait épigénétique tel qu'introduit par un traitement avec un inhibiteur de l'ADN méthyltransférase tel que la 5-azacytidine, ou un inhibiteur d'histone désacétylase tel que la 2-amino-7-méthoxy-3H-phénoxazine-3-one ou une perturbation génomique telle que via la culture tissulaire. Dans d'autres modes de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 modifie en outre le type ou la variante de culture lors de l'application d'un modèle de prédiction de culture pour déterminer un type ou une variante de culture qui optimise la production végétale. Dans ces modes de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 identifie une variante de culture et un ensemble d'opérations agricoles correspondant à la variante de culture identifiée, par exemple pour l'affichage sur le dispositif client du producteur 102.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prédiction de récolte peut être un réseau neuronal formé sur des données géographiques et agricoles, y compris par exemple, les caractéristiques des terres, les types de cultures plantées, les opérations agricoles effectuées et les productions végétales résultantes. Le réseau neuronal résultant peut mapper des combinaisons d'intrants géographiques et agricoles aux productions végétales résultantes, y compris les intrants géographiques, agricoles et les productions végétales (et leurs combinaisons) qui n'étaient pas incluses dans les données de formation. Lorsque le module de prévision des cultures 425 applique le réseau neuronal à un ensemble de paramètres de terrain (par exemple, inclus dans une demande reçue d'un producteur ou d'un courtier), le réseau neuronal peut varier les combinaisons possibles d'opérations agricoles pour identifier un ensemble d'opérations agricoles mappées à une production végétale optimisée. Il convient de noter que pour les opérations d'apprentissage automatique et les modèles de prédiction de récolte décrits ici, une « production végétale optimisée » peut faire référence à une production végétale maximale sur un nombre seuil d'itérations ou de temps. En d'autres termes, une production végétale optimisée prédite peut faire référence à une production végétale maximale locale découverte au cours de l'application d'une opération d'apprentissage automatique ou d'un modèle de prévision des cultures à un ensemble d'intrants, mais pas nécessairement à un maximum global sur toutes les combinaisons possibles d'agriculture. opérations.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prédiction de récolte peut être un classificateur bayésien formé sur des données géographiques et agricoles, y compris par exemple, les caractéristiques des terres, les types de cultures plantées, les opérations agricoles effectuées et les productions végétales résultantes. Le classificateur bayésien résultant peut identifier un ensemble d'opérations agricoles qui optimise une prévision de production agricole en 1) énumérant toutes les combinaisons possibles d'opérations agricoles et tous les résultats possibles, 2) déterminant la distribution de probabilité de chaque résultat pour chaque combinaison d'opérations agricoles (à l'aide d'un modèle bayésien), 3) calculer l'utilité attendue pour chaque résultat (par exemple, un compromis entre le profit, le risque, les coûts et l'impact environnemental), et 4) choisir la combinaison d'opérations agricoles avec l'utilité attendue la plus élevée. En conséquence, le classificateur bayésien peut sélectionner un ensemble d'opérations agricoles associé à une distribution de probabilité de production végétale prédite qui domine stochastiquement les distributions de probabilité de production végétale prédites associées à d'autres ensembles possibles d'opérations agricoles.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prédiction de récolte peut être un modèle d'apprentissage automatique d'ensemble comprenant un ou plusieurs d'un réseau neuronal convolutif, une opération de régression spatiale, un classificateur de forêt aléatoire et une opération de régression des moindres carrés partiels entraînés sur un ou plusieurs de la réflectance des cultures. données, échantillons de tissus cultivés, informations sur les précipitations, informations sur l'irrigation, informations sur l'humidité du sol, informations sur le rayonnement solaire, informations sur la température et informations sur l'application d'azote. Le modèle d'ensemble résultant peut identifier un ensemble d'opérations susceptibles d'entraîner une teneur en protéines particulière pour les cultures de blé en 1) traitant des images (y compris l'assemblage d'images et la correction de la couverture nuageuse) pour obtenir les données de réflectance de la saison en cours, 2) en joignant les données de réflectance avec les données d'échantillons de tissus de la saison en cours et les données de séries chronologiques sur les précipitations/le rayonnement solaire, et 3) en sélectionnant les opérations agricoles (y compris les opérations d'application d'azote et d'irrigation) qui devraient aboutir à la teneur en protéines particulière. En conséquence, le modèle d'ensemble peut identifier un ensemble d'opérations agricoles qui, si elles sont effectuées, devraient entraîner une teneur en protéines de blé particulière en fonction des conditions de la saison actuelle. Il convient de noter que dans certains modes de réalisation, le modèle d'ensemble peut également sélectionner une teneur en protéines de blé optimisée, par exemple sur la base des prix actuels du marché, des coûts des traitements requis, etc., et peut identifier un ensemble d'opérations agricoles censées produire les teneur en protéines de blé optimisée.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prédiction de récolte peut être un modèle de régression multivariable formé sur une ou plusieurs dates de plantation historiques, taux de plantation, dates de récolte, conditions météorologiques et rayonnement solaire. Le modèle de régression multivariable résultant peut prédire si une replantation de culture se traduira par une production végétale optimisée et peut identifier un type de culture (soit la même culture, soit une culture différente) à replanter qui se traduira par une production végétale optimisée. Le modèle de régression multivariable peut prédire une gamme probable de rendements pour une culture plantée en fonction de diverses conditions et caractéristiques de la culture (telles que le taux de croissance actuel de la culture, les conditions météorologiques actuelles et prévues et la date de plantation), et peut également prédire un ensemble de plages de rendement probables pour la replantation dans diverses conditions (date de plantation variable, type de culture, traitements appliqués, etc.) Si une plage de rendement probable prévue de l'ensemble des plages de rendement probables domine stochastiquement la plage probable peut alors recommander une replantation et peut identifier un ensemble d'opérations agricoles (y compris le type de culture à planter, la date de plantation, etc.) qui optimiseront la production agricole pour la replantation.

      Dans certains modes de réalisation, un modèle de prévision des cultures peut être un modèle bayésien qui comprend des processus ou des splines gaussiens, entraînés sur des échantillons de sol historiques, des informations décrivant les tendances de la teneur et de la composition en éléments nutritifs du sol, et des informations décrivant la variation du sol dans des régions géographiques. Le modèle bayésien résultant peut interpoler les informations d'échantillon de sol sur une portion de terre, comme le champ d'un producteur, par exemple en utilisant l'échantillonnage de Markov Chain Monte Carlo ou des estimations d'inférence variationnelle. Après avoir accédé aux échantillons et aux emplacements correspondants pour une portion de terrain particulière, le modèle bayésien peut être interrogé pour une caractéristique ou une mesure du sol (telle que le pH) à un emplacement particulier dans la portion de terrain, et le modèle bayésien peut fournir un sol inféré caractéristique ou mesure (ou une plage probable) en réponse.

        • Modèles qui mappent les informations sur l'exposition au soleil, la texture du sol et les précipitations et diverses dates de plantation au rendement et à la qualité attendus des cultures
        • Modèles qui cartographient les populations historiques de ravageurs et d'insectes dans un lieu et l'application de diverses quantités et types de pesticides au rendement des cultures attendu ou aux pertes de récoltes attendues dues aux dégâts des ravageurs et des insectes (par exemple, par rapport aux rendements des cultures attendus lorsque les dégâts des ravageurs et des insectes ne sont pas se produire)
        • Modèles qui mappent une décision de ne pas planter une culture ou de planter une culture de couverture à une rentabilité à long terme
        • Modèles qui mappent les cultures plantées au cours d'une ou plusieurs années précédentes aux rendements de la saison en cours afin d'estimer les effets de la rotation des cultures tout en contrôlant l'emplacement et la météo
        • Modèles qui cartographient les informations sur la composition du sol, la rotation des cultures et diverses combinaisons de types, quantités et méthodes d'application de nutriments pour la santé du sol à long terme
        • Modèles qui cartographient les précipitations attendues et diverses combinaisons d'espacement des rangs et de taux de semis au rendement des cultures
        • Modèles qui mappent la température attendue et diverses combinaisons d'espacement des rangs et de taux de semis au rendement des cultures
        • Modèles qui cartographient les facteurs macroéconomiques de l'offre et de la demande nationales et étrangères de cultures agricoles ou d'intrants pour la production agricole, la politique nationale ou étrangère, la réglementation des exportations ou des importations, les taux de change ou des phénomènes naturels tels que les inondations régionales ou les sécheresses jusqu'au rendement des cultures attendu ou aux pertes de récoltes attendues
        • Modèles qui cartographient les facteurs géographiques ou topographiques d'un champ ou à proximité, tels que des montagnes, des collines, des vallées ou des plans d'eau et diverses combinaisons de fréquence d'arrosage, d'intensité d'arrosage et de méthode d'arrosage pour le rendement des cultures
        • Modèles qui mappent la production agricole aux conditions de plantation des cultures, y compris quelle culture planter (ou s'il faut planter une culture du tout), quelles variétés de graines planter, quel package de chimie des semences appliquer, quel enrobage microbien appliquer, quand planter , à quel taux planter, dans quel sillon utiliser, s'il faut replanter et quelle culture de couverture planter, déterminé sur la base d'un ou plusieurs des éléments suivants : 1) données historiques sur les cultures plantées, les conditions météorologiques et le rendement résultant, 2 ) historique de la santé des cultures, 3) altitude (y compris la pente dérivée, l'aspect et l'indice d'humidité du sol), 4) historique de la texture et des éléments nutritifs du sol, 5) temps historique et prévu (y compris le rayonnement solaire) et 6) prix historiques et actuels des cultures (y compris les contrats à terme)
        • Modèles qui mappent la production agricole à l'application du traitement (tels que l'azote, le phosphore, le calcium, le magnésium, le soufre, le bore, le chlore, le cuivre, le fer, le manganèse, le molybdène, le zinc, les engrais, les régulateurs de croissance des plantes, les dessiccants ou les défoliants), par exemple sur une méthode, une heure, un lieu et une quantité d'application, déterminés sur la base d'un ou plusieurs des éléments suivants 1) la santé historique des cultures, 2) les rapports de stress des ravageurs et des mauvaises herbes par les « éclaireurs » humains qui visitent le champ, 3) l'élévation (y compris les pente, aspect et indice d'humidité du sol), 4) la texture historique du sol et les éléments nutritifs du sol, 5) les conditions météorologiques historiques et prévues (y compris le rayonnement solaire) et 6) les prix historiques et actuels des intrants et des cultures (y compris les contrats à terme)
        • Modèles qui cartographient l'application de fongicides, d'herbicides et de nématicides (y compris quel produit appliquer, quand appliquer, où appliquer, quantité à appliquer et méthode d'application) déterminés sur la base d'un ou plusieurs des éléments suivants : 1) informations sur l'incidence des parasites et les mauvaises herbes et les maladies dans les régions géographiques voisines, 2) la santé historique des cultures, 3) les rapports de stress des ravageurs et des mauvaises herbes par les « éclaireurs » humains qui visitent le champ, 4) l'altitude (y compris la pente dérivée, l'aspect et l'indice d'humidité du sol), 5) la texture historique du sol et les éléments nutritifs du sol, et 6) les conditions météorologiques historiques et prévues (y compris le rayonnement solaire)
        • Modèles qui mappent la valeur attendue (et/ou l'intervalle de confiance) des paiements d'assurance-récolte à un montant d'assurance-récolte acheté pour une ou plusieurs portions de terre, déterminé sur la base d'un ou plusieurs des éléments suivants : 1) données historiques de réclamation d'assurance, 2) historique et les prix actuels des cultures (y compris les contrats à terme), 3) le rendement historique et prévu, 4) la texture historique du sol et les éléments nutritifs du sol, et 5) les conditions météorologiques historiques et prévues.
        • Modèles qui cartographient le rendement et la qualité des cultures à la récolte jusqu'à la date et l'ordre de récolte, déterminés sur la base d'un ou plusieurs des éléments suivants : 1) la santé historique des cultures, 2) les rapports d'« éclaireurs » humains ou d'images sur le nombre de cultures tombées, 3) données historiques d'application de traitement (y compris la saison en cours), 4) élévation (y compris la pente dérivée, l'aspect et l'indice d'humidité du sol), 5) la texture et les éléments nutritifs du sol historiques, 6) les conditions météorologiques historiques et prévues (y compris le rayonnement solaire), 7) machines de récolte disponibles, et 8) la taille des terres récoltées

        Comme indiqué ci-dessus, le module de prévision des cultures 425 détermine une production agricole optimisée en comparant plusieurs prédictions à partir de plusieurs ensembles d'opérations agricoles et/ou de paramètres de terrain. Dans un mode de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 identifie une prévision de production agricole et un ensemble correspondant d'opérations agricoles avec la plus grande utilité attendue. L'utilité attendue peut être déterminée par un certain nombre de facteurs, par exemple hiérarchisé en fonction de l'entrée de l'utilisateur à partir d'un dispositif client du producteur. 102 y compris le rendement, la rentabilité, l'impact à long terme sur le champ ou l'environnement (par exemple, l'ajout ou la réduction de nutriments dans le sol), la composition de la culture ou du champ, etc.

        La sortie des modèles de prédiction des cultures appliqués par le module de prédiction des cultures 425 peut être formaté de différentes manières. Dans certains modes de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 produit une mesure de la productivité des cultures pour un ensemble particulier d'opérations agricoles. Par exemple, le module de prévision des cultures 425 peut produire une valeur numérique représentant un rendement de récolte prédit une distribution de probabilité (par exemple, une probabilité de 20 % d'une diminution de la production agricole et une probabilité de 80 % d'une augmentation de la productivité) une superposition de carte représentant une superficie de terre comprenant une région de plantation correspondant à une demande indiquant les zones de gestion d'application d'une ou plusieurs exploitations agricoles et une productivité prévue correspondant aux zones de gestion un rapport coût/bénéfice prévu par acre un delta de rendement ou de rentabilité par rapport à des groupes de champs similaires ou proches un delta de rendement ou de rentabilité par rapport aux pratiques historiques ou à la productivité de la même région de plantation et autres.

        Dans certains modes de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 produit un ensemble d'opérations agricoles identifiées pour aboutir à une production végétale optimisée. Par exemple, le module de prévision des cultures 425 peut produire un type de culture à planter, une plage de dates de plantation, des dates et des quantités d'application d'azote, des instructions de calendrier d'arrosage, etc. Le module de prévision des cultures 425 peut modifier un programme de croissance des cultures ou un ensemble d'opérations agricoles identifié par un producteur, et peut produire le programme de croissance des cultures modifié ou un ensemble modifié d'opérations agricoles, par exemple en mettant en évidence les modifications apportées. Pour tout type de sortie de modèle de prédiction de récolte, l'interface 130 peut provoquer un périphérique client de croissance 102, un dispositif client agronome 108, ou toute autre entité de la Fig. 1 ou autre pour afficher la sortie du modèle de prévision des cultures. Dans divers modes de réalisation, le module de prédiction de récolte 425 génère une ou plusieurs opérations agricoles dans l'ensemble des opérations agricoles directement vers l'équipement agricole (par exemple, un tracteur intelligent ou un système d'arrosage) pour la mise en œuvre, comme un itinéraire à traverser, un traitement de culture à appliquer ou une instruction pour capturer des images d'un partie identifiée d'un champ. Dans certains modes de réalisation, l'interface 130 peut modifier une interface utilisateur affichée par un périphérique externe (tel que le périphérique client du producteur 102) pour afficher (par exemple) un ensemble d'opérations agricoles à effectuer et un rendement de récolte attendu qui résultera de l'exécution de l'ensemble d'opérations agricoles affiché.

        FIGUE. 5 illustre un exemple de terrain 500 divisé en une ou plusieurs régions de plantation 515. La parcelle de terrain 500 comprend des caractéristiques telles qu'une maison 505 et une rivière 510 qui peuvent avoir un impact sur la production agricole des régions de plantation voisines. Comme le montre la Fig. 5, une ou plusieurs régions de plantation peuvent faire partie d'un seul champ (par exemple, un champ est divisé en quatre régions de plantation : une première région de plantation 515A, une seconde région de plantation 515B, une troisième région de plantation 515C, et une quatrième région de plantation 515RÉ). La ou les régions de plantation sont associées à un ou plusieurs ensembles de données décrivant les conditions, la composition et d'autres caractéristiques qui peuvent avoir un impact sur la production agricole et qui peuvent varier d'une plantation à l'autre (même parmi les régions de plantation dans un même champ) . Dans les modes de réalisation où une ou plusieurs des régions de plantation d'un champ satisfont à un seuil de similarité, le système de prédiction de récolte 125 peut appliquer un modèle de prédiction au groupe d'une ou plusieurs régions de plantation. Dans d'autres modes de réalisation où diverses régions de plantation ne satisfont pas à un seuil de similarité, le système de prédiction de récolte 125 peut appliquer le modèle de prédiction à chaque région de plantation individuellement. Bien que l'exemple de la Fig. 5 décrit les portions de terrain comme des « régions de plantation », il convient de noter que dans d'autres modes de réalisation, les régions de plantation de la Fig. 5 peuvent être appelés « sous-parties » d'un champ, « zones », ou toute autre terminologie appropriée.

        Par exemple, une région de plantation 5151 situé près d'une rivière 510 peut avoir une teneur en eau du sol plus élevée qu'une deuxième région 515A situé plus loin de la rivière et peut être mieux adapté à une variante de culture et à un ensemble d'opérations agricoles différents qu'à la deuxième région (par exemple, la première région de plantation 5151 peut nécessiter un arrosage moins fréquent ou intensif que la deuxième région de plantation 515A la deuxième région de plantation 515A pourrait être mieux adapté à une variante de culture plus résistante). Dans un autre exemple, une première région 515E peut être situé sur une pente et connaître un plus grand volume de ruissellement pendant les précipitations qu'une deuxième région 515F situé au sommet d'une colline. En conséquence, un système de prévision des cultures 125 peut prescrire une variante de culture et un ensemble d'opérations agricoles différents à la première région 515E qu'à la deuxième région 515F malgré la proximité géographique des deux régions. Par exemple, la première région 515E peut nécessiter une application plus fréquente de pesticides pour éviter la dilution des pesticides par le ruissellement pendant les précipitations que la deuxième région 515F.

        FIGUE. 6 illustre un exemple de processus d'utilisation de l'apprentissage automatique pour optimiser les informations de production agricole et identifier un ensemble d'opérations agricoles qui optimisent la production agricole pour une portion de terre avant de planter une culture dans la portion de terre. Un ou plusieurs champs non plantés 605 sont associés à un producteur 610. Dans l'exemple illustré à la Fig. 6, les champs non plantés sont des sous-parties d'une portion de terrain 602 et sont représentés par des indices de parcelle uniques, de sorte qu'un champ 605A, un champ 605B, un champ 605C, et un champ 605D sont chacun associés à un ou plusieurs ensembles de paramètres de champ. Le cultivateur 610 accède au système de prévision des cultures 125 via un appareil client Grower 102 et transmet une requête au système de prédiction de récolte comprenant un ensemble de paramètres de champ associés au champ 605A. En réponse à la réception de la demande, le système de prévision des récoltes 125 applique le moteur de prévision des cultures 155 à l'ensemble des paramètres du champ pour optimiser la production végétale prévue pour le champ 605A. Le moteur de prévision des cultures 155 peut, par exemple, effectuer diverses opérations d'apprentissage automatique pour prédire les productions végétales 615 pour le terrain 605UNE.

        Le système de prévision des cultures 125 itère à travers plusieurs ensembles d'opérations agricoles 620 et identifie l'ensemble des opérations agricoles associées à une production végétale prédite optimisée. Dans l'exemple de la Fig. 6, une première série d'opérations agricoles 620A précise que la variété de culture est la variante de maïs « CORN_008 », la date de plantation est le 5 juin 2018, une date d'application de pesticides est le 1er août 2018, et ainsi de suite. De même, une deuxième série d'exploitations agricoles 620B spécifie que la variété de culture est la variante de maïs « CORN_015 », la date de plantation est le 5 juin 2018, une date d'application d'azote est le 25 juin 2018, et ainsi de suite. Enfin, une troisième série d'exploitations agricoles 620C spécifie que la variété de culture est la variante de maïs « CORN_110 », la date de plantation est le 1er juin 2018, et ainsi de suite. En d'autres termes, chacun des ensembles d'exploitations agricoles 620 pour laquelle le système de prévision des cultures 125 fait une prédiction pour la production agricole est différente. De même, chaque ensemble d'exploitations agricoles 620 est associée à une production végétale prédite différente. Par exemple, la première série d'opérations agricoles 620A est associé à une production prévue de 750 unités, le deuxième ensemble d'opérations agricoles 620B est associé à une production prévue de 735 unités, et le troisième ensemble d'opérations agricoles 620C est associé à une production prévue de 790 unités. Il est à noter qu'en pratique, le système de prévision des cultures 125 itérera à travers des centaines, des milliers ou plus d'ensembles d'opérations agricoles, et que les trois ensembles d'opérations agricoles affichés dans la FIG. 6 est fait dans un souci de simplicité.

        Dans le mode de réalisation de la Fig. 6, la production agricole prévue optimisée peut être un rendement de récolte prévu le plus élevé pour une saison de croissance, auquel cas le troisième ensemble d'opérations agricoles 620C est sélectionné et fourni au périphérique client du producteur 102. Dans d'autres exemples, la production agricole prévue optimisée peut être identifiée sur la base d'autres facteurs pour une saison en cours ou sur une période de plusieurs saisons, et peut en outre donner la priorité au rendement des cultures, au profit, à la santé du sol, à la séquestration du carbone, à la production à une date particulière, profil de composition des cultures, etc. Le système de prévision des cultures 125 transmet l'ensemble identifié d'opérations agricoles correspondant à la production végétale prédite optimisée au dispositif client producteur 102 pour modifier une interface utilisateur du dispositif client producteur pour afficher l'ensemble identifié d'opérations agricoles. Le cultivateur 610 à son tour peut effectuer l'ensemble identifié d'opérations agricoles sur le terrain 605UNE.

        FIGUE. 7 illustre un exemple de processus d'utilisation de l'apprentissage automatique pour prédire des informations mises à jour sur la production agricole et identifier un ensemble mis à jour d'opérations agricoles qui optimisent davantage la production agricole pour une portion de terre après avoir planté une culture dans la portion de terre. Un ou plusieurs champs plantés 705 (correspondant aux champs 605 de la fig. 6) sont associés à un producteur 610, une variante de culture plantée sur le ou les champs, et un ensemble de facteurs décrivant le ou les champs. Dans l'exemple illustré à la Fig. 7, les champs plantés 705 sont des sous-parties d'une portion de terrain 702, et sont représentés par des indices de tracé uniques 705UNE, 705B, 705C, et 705D. Dans un cas, chaque champ planté (champ planté 705Un champ planté 705B, champ planté 705C, et champ planté 705D) est associé à un ensemble unique de paramètres et de conditions qui peuvent avoir un impact sur la production agricole du champ. Par exemple, le champ planté 705A peut être planté avec une première variante de culture qui est différente d'une seconde variante de culture plantée dans le champ planté 705B. Dans le mode de réalisation de la Fig. 7, le producteur 610 sélectionné l'ensemble des opérations 620C de l'exemple de la Fig.6, et a commencé à mettre en œuvre l'ensemble des opérations 620C dans le champ planté 705UNE.

        Dans l'exemple de la Fig. 7, le producteur 610 accède au système de prévision des cultures 125 via un appareil client Grower 102 le 5 juillet 2018, et transmet une demande au système de prévision de récolte pour une prévision de production de récolte mise à jour et un ensemble mis à jour d'opérations agricoles à effectuer pour optimiser la production de récolte du champ planté 705A. La demande comprend des informations décrivant un état actuel du champ planté 705A, y compris une variante de culture plantée dans le champ et toutes les opérations agricoles qui ont été effectuées sur le terrain. Le moteur de prédiction des cultures 155 effectue des opérations d'apprentissage automatique pour générer une prévision de production mise à jour/de mi-saison 715 pour le terrain 705UNE.

        Le système de prévision des cultures 125 itère à travers plusieurs ensembles d'opérations agricoles mises à jour 720 et identifie l'ensemble des opérations agricoles associées à une production végétale prédite optimisée. Dans l'exemple de la Fig. 7, un ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720 identifie les opérations agricoles précédentes qui ont été effectuées en plus d'un ensemble d'opérations agricoles futures à effectuer. Par exemple, la première série d'opérations agricoles mises à jour 720A est l'ensemble des opérations agricoles 620C sélectionné au moment de la plantation de la culture dans le champ planté 705A. La deuxième série d'exploitations agricoles mises à jour 720B comprend différentes opérations futures à effectuer, telles qu'une application d'insecticide le 15 août 2018, une application d'azote le 15 septembre 2018 et une date de récolte du 1er octobre 2018. Un troisième ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720C comprend une application de pesticides le 15 septembre 2018, une application d'insecticides le 15 septembre 2018 et une date de récolte du 28 septembre 2018. En d'autres termes, les ensembles d'opérations agricoles mises à jour 720Bande 720C représentent un ensemble d'opérations futures à effectuer que l'ensemble d'opérations agricoles sélectionné à l'origine 720UNE.

        Chaque ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720 est associée à une production végétale prédite différente. Par exemple, la première série d'opérations agricoles mises à jour 720A est associé à une production prévue mise à jour de 730 unités, le deuxième ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720B est associé à une production prévue mise à jour de 805 unités, et le troisième ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720C est associé à une production prévisionnelle actualisée de 790 unités. En d'autres termes, alors que l'ensemble des exploitations agricoles 620C a été déterminé avant la plantation pour représenter un ensemble optimisé d'opérations agricoles et pour aboutir à une production prévue de 790 unités, le même ensemble d'opérations agricoles 720A est déterminé comme aboutissant à une production de prédiction de seulement 730 unités après que le modèle de prédiction de récolte est réappliqué à mi-saison. Cet écart peut être le résultat d'un changement des conditions météorologiques prévues, d'un événement de marché ou d'une infestation inattendue d'insectes.

        Dans le mode de réalisation de la Fig. 7, la production végétale prédite optimisée peut être un rendement de récolte prédit le plus élevé pour une saison de croissance, auquel cas le deuxième ensemble d'opérations agricoles mises à jour 720B est sélectionné et fourni au périphérique client du producteur 102. Dans d'autres exemples comme discuté conjointement avec la Fig. 6, la production agricole prévue optimisée peut être identifiée sur la base d'autres facteurs pour une saison en cours ou sur une période de plusieurs saisons, et peut en outre donner la priorité au rendement des cultures, au profit, à la santé du sol, à la séquestration du carbone, à la production à une date particulière, au profil de composition de récoltes, etc. Le système de prévision des cultures 125 transmet l'ensemble des opérations agricoles mises à jour 720B vers le périphérique client du producteur 102 et modifie une interface utilisateur du dispositif client producteur pour afficher l'ensemble d'opérations agricoles mises à jour. Le cultivateur 610 à son tour peut effectuer l'ensemble identifié d'opérations agricoles sur le champ planté 705A. Comme indiqué ci-dessus, le système de prévision des cultures 125 peut parcourir des centaines, des milliers ou plus d'ensembles d'opérations agricoles, et que les trois ensembles d'opérations agricoles mises à jour affichées dans la FIG. 7 est fait dans un souci de simplicité.

        Il convient de noter que bien qu'il soit fait référence aux Fig. 6 et 7 aux opérations agricoles de traitement générique des cultures (par exemple, « azote », « fongicide », etc.), cela est fait dans un souci de simplicité et en pratique, les opérations agricoles identifiées par le système de prévision des cultures 125 peut inclure des détails spécifiques des opérations de traitement des cultures (tels que le type de traitement des cultures appliqué, la méthode d'application, la zone et la date d'application, etc.). 6 et 7 est limité au champ 1, en pratique, un ensemble distinct d'opérations agricoles peut être identifié pour chacun des champs 1-4, pour des sous-parties d'un ou plusieurs champs 1-4, soit pour la totalité des portions de terrain 602/702. Il convient également de noter que dans certains modes de réalisation, un ensemble d'opérations agricoles peut identifier de nombreuses dates possibles pour la plantation (par exemple, le 1er septembre, le 2 septembre, ..., le 29 novembre). Dans de tels modes de réalisation, un modèle de régression bayésienne peut être formé pour cartographier (par exemple) la productivité des cultures à chaque date de plantation possible, et la date de plantation possible associée à la plus grande productivité attendue des cultures peut être incluse dans l'ensemble des opérations agricoles. Dans d'autres modes de réalisation, un ensemble d'opérations agricoles peut comprendre une plage de dates de plantation, par exemple où chaque date dans la plage de dates de plantation est associée à une productivité de culture attendue supérieure au seuil.

        FIGUE. 8 est un organigramme illustrant un processus d'application d'un moteur d'apprentissage automatique à des informations de terrain historiques et actuelles pour générer des prévisions de production agricole et pour identifier un ensemble d'opérations agricoles qui optimisent la production agricole. Dans divers modes de réalisation, le procédé peut comprendre des étapes différentes et/ou supplémentaires que celles décrites en liaison avec la Fig. 8.

        Un système de prévision des cultures 125 accède aux informations sur la croissance des cultures 805 d'une ou plusieurs sources. Les informations de croissance des cultures peuvent comprendre des informations géographiques, des informations agricoles et des informations de production de cultures. Le système de prévision des cultures 125 normalise 810 les informations sur la croissance des cultures et les magasins 815 les informations normalisées sur la croissance des cultures dans une ou plusieurs bases de données, telles que la base de données géographique 135 et la base de données agricole 140. Le système de prévision des cultures 125 les trains 820 un moteur de prévision des cultures 155 en appliquant des opérations d'apprentissage automatique aux informations de croissance des cultures normalisées dans la ou les bases de données pour produire des modèles de prédiction des cultures apprises par machine. Dans certains modes de réalisation, les modèles de prédiction de récolte peuvent être appris avec ou sans guidage humain, et peuvent être appris à l'aide d'un apprentissage automatique supervisé, d'un apprentissage automatique non supervisé et/ou d'un apprentissage automatique par renforcement.

        Réactif à la réception 825 une demande d'optimisation de la productivité des cultures provenant d'une entité demandeuse, le système de prévision des cultures 125 accès 830 informations de champ correspondant à la demande. Par exemple, les informations de terrain correspondant à la demande peuvent inclure un index de parcelle ou d'autres données d'emplacement de terrain, et des informations décrivant les conditions du terrain, telles que la composition du sol et les niveaux d'humidité. Le système de prévision des cultures 125 s'applique 835 le moteur de prévision des cultures 155 aux informations de terrain accédées et à un premier ensemble d'opérations agricoles (tel qu'un ensemble d'opérations agricoles sélectionnées par l'entité demandeuse, ou par le moteur de prédiction de récolte lui-même) pour produire une première production de récolte prédite.

        Le système de prévision des cultures 125 puis applique 840 le moteur de prévision des cultures 155 aux informations de terrain accédées et à un deuxième ensemble d'opérations agricoles (tel qu'un ensemble d'opérations agricoles sélectionnées par le moteur de prédiction de récolte) pour produire une deuxième production de récolte prédite. Dans un exemple, le deuxième ensemble d'exploitations agricoles comprend une ou plusieurs exploitations agricoles qui diffèrent des exploitations agricoles du premier ensemble d'exploitations agricoles (par exemple, en termes d'identité, d'application ou d'absence, de méthode d'application, de calendrier d'application, en taux d'application, ou similaire). Si la deuxième production de récolte prévue est supérieure à la première production de récolte prévue, le système de prévision de récolte 125 modifie 845 le premier ensemble d'opérations basé sur le deuxième ensemble d'opérations. Le système de prévision des cultures 125 fournit alors 850 l'ensemble modifié d'exploitations agricoles à l'entité requérante de sorte que l'ensemble modifié d'exploitations agricoles puisse être exécuté 855 par l'entité requérante ou une autre entité.

        FIGUE. 9 est un organigramme illustrant un processus d'application d'un moteur d'apprentissage automatique à des informations de terrain historiques et actuelles pour identifier un ensemble d'opérations agricoles qui optimisent la production agricole. Dans divers modes de réalisation, le procédé peut comprendre des étapes différentes et/ou supplémentaires que celles décrites en liaison avec la Fig. 9.

        En réponse à une demande d'informations sur la production végétale prévue, un système de prévision des cultures 125 accès 905 informations de terrain décrivant une portion de terrain et s'appliquent 910 un moteur de prévision des cultures 155 aux informations de champ consultées. Par exemple, le moteur de prévision des cultures 155 applique un modèle d'apprentissage automatique de réseau gaussien aux informations de terrain consultées afin d'itérer à travers diverses combinaisons d'opérations agricoles pour prédire les productions végétales correspondantes. Basé sur une sortie du moteur de prévision des cultures 155, le système de prévision des cultures 125 sélectionne 915 un ensemble d'opérations agricoles pour optimiser la productivité des cultures pour la portion de terre et modifie 920 une interface utilisateur affichée par un dispositif client associé à la demande d'informations de production de récolte prédite pour afficher un programme de croissance de récolte pour la portion de terre sur la base de l'ensemble sélectionné d'opérations agricoles.

        FIGUE. 10 est un schéma fonctionnel de haut niveau illustrant des composants physiques d'un ordinateur utilisé en tant que partie ou en totalité d'un ou plusieurs des composants, systèmes, véhicules ou entités décrits ici. Par exemple, les instances de l'ordinateur illustré 1000 peut être utilisé comme un serveur mettant en œuvre le système de prévision des cultures 125, en tant que périphérique client (tel que le périphérique client Grower 102) de la fig. 1, en tant qu'équipement agricole intelligent, en tant que capteur sur le terrain, en tant que drone, etc. Illustré sont au moins un processeur 1002 couplé à un chipset 1004. Également couplé au chipset 1004 sont un souvenir 1006, un périphérique de stockage 1008, un clavier 1010, une carte graphique 1012, un dispositif de pointage 1014, et une carte réseau 1016. Un écran 1018 est couplé à l'adaptateur graphique 1012. Dans un mode de réalisation, la fonctionnalité du chipset 1004 est fourni par un concentrateur de contrôleur de mémoire 1020 et un hub d'E/S 1022. Dans un autre mode de réalisation, la mémoire 1006 est couplé directement au processeur 1002 à la place du chipset 1004. Dans un mode de réalisation, un ou plusieurs dispositifs sonores (par exemple, un haut-parleur, un pilote audio, etc.) sont couplés au chipset 1004.

        Le périphérique de stockage 1008 est tout support de stockage lisible par ordinateur non transitoire, tel qu'un disque dur, une mémoire en lecture seule sur disque compact (CD-ROM), un DVD ou un périphérique de mémoire à semi-conducteurs. La mémoire 1006 contient les instructions et les données utilisées par le processeur 1002. Le dispositif de pointage 1014 peut être une souris, une boule de commande ou un autre type de dispositif de pointage, et est utilisé en combinaison avec le clavier 1010 entrer des données dans l'ordinateur 1000. L'adaptateur graphique 1012 affiche des images et d'autres informations sur l'écran 1018. L'adaptateur réseau 1016 couple le système informatique 1000 à un réseau local ou étendu.

        Comme cela est connu dans l'art, un ordinateur 1000 peuvent avoir des composants différents et/ou supplémentaires que ceux représentés sur la Fig. 10. De plus, l'ordinateur 1000 peut manquer de certains composants illustrés. Dans un mode de réalisation, un ordinateur 1000 agissant en tant que serveur peut manquer de clavier 1010, dispositif de pointage 1014, adaptateur graphique 1012, et/ou afficher 1018. De plus, le périphérique de stockage 1008 peut être local et/ou distant de l'ordinateur 1000 (comme incorporé dans un réseau de stockage (SAN)). De même, un tracteur intelligent peut ne pas inclure de dispositif de pointage 1014, et un capteur de champ peut comprendre un ou plusieurs mécanismes d'E/S (non illustrés sur la figure 10) configurés pour capturer des données externes (telles que le pH et l'altitude du sol).

        Comme cela est connu dans l'art, l'ordinateur 1000 est adapté pour exécuter des modules de programme informatique pour fournir la fonctionnalité décrite ici. Tel qu'il est utilisé ici, le terme « module » fait référence à la logique de programme informatique utilisée pour fournir la fonctionnalité spécifiée. Ainsi, un module peut être implémenté dans le matériel, le micrologiciel et/ou le logiciel. Dans un mode de réalisation, des modules de programme sont stockés sur le dispositif de stockage 1008, chargé dans la mémoire 1006, et exécuté par le processeur 1002.


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        Recherche en texte intégral


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        Cependant, les requêtes qui impliquent la modification de données telles que les suppressions, les insertions et les mises à jour ne sont pas parallélisables. La parallélisation est un travail en cours avec l'espoir éventuel que toutes les requêtes puissent tirer parti de plusieurs cœurs de processeur. Voir « Requêtes parallélisées » Recherche de texte intégral d'expression Utilisez l'opérateur de distance <-> dans la requête de recherche de texte intégral pour indiquer à quelle distance deux mots peuvent être séparés l'un de l'autre et toujours considérés comme une correspondance. Dans les versions précédentes, vous pouviez indiquer uniquement les mots à rechercher. Vous pouvez désormais contrôler la séquence des mots. Voir « Recherche plein texte ». psql gexec options Celles-ci lisent une instruction SQL à partir d'une requête et l'exécutent. Voir « Exécution SQL dynamique ». postgres_fdw Les mises à jour, les insertions et les suppressions sont toutes beaucoup plus rapides pour les cas simples. Voir Depesz : Modifier directement la table étrangère pour plus de détails. Jointures de wrapper de données étrangères refoulées Ceci est maintenant pris en charge par certains FDW. postgres_fdw prend en charge cette fonctionnalité.

        Combinaison de tsqueries SELECT plainto_tsquery('business analyst') || phraseto_tsquery( tsquery -------------------------------------------'busi' & 'analyst' | 'data' <-> 'scientist' SELECT plainto_tsquery('business analyst') && phraseto_tsquery( tsquery ---------------- ---------------------------'busi' & 'analyste' & ('data' <-> &# 39scientist') les tsqueries et les tsvectors ont des opérateurs supplémentaires pour faire des choses comme déterminer si l'un est un sous-ensemble d'un autre, et plusieurs fonctions. Tout cela est détaillé dans PostgreSQL Manual: Text Search Functions and Operators. à partir de notre texte, nous avons créé un tsquery à partir de nos termes de recherche. Nous pouvons maintenant effectuer une recherche en texte intégral . Nous le faisons en utilisant l'opérateur @@. L'exemple 5-51 le démontre : Exemple 5-51. Recherche en texte intégral en action SELECT left(title,50) as title, left(description,50) as description FROM film WHERE fts @@ to_tsquery('hunter & (scientist | chef)') AND title title | description -----------------------+--------------------------- --------------------- FANTME DE L'ALASKA | Une saga fantaisiste d'un chasseur et d'un chef pâtissier w CAUSE DATE | Une histoire tendue d'un explorateur et d'un chef pâtissier qui CINCINATTI WHISPERER | Une brillante saga d'un chef pâtissier et d'un chasseur COMMANDEMENTS EXPRESS | Une saga fantaisiste d'un étudiant et d'une folle Scientis FILLE MADIGAN | Une belle histoire d'un chasseur et d'un fou Scientis GOLDFINGER SENSIBILITY | Un drame perspicace d'un savant fou et d'un Hun HATE HANDICAP | Une réflexion intrépide d'un savant fou et d'un INITIÉ ARIZONA | Une époustouflante saga d'un savant fou et d'un chasseur de mots | Une réflexion pleine d'action d'un compositeur Et un (9 lignes) L'exemple 5-51 trouve tous les films avec un titre ou une description contenant le mot chasseur et soit le mot scientifique, soit le mot chef, ou les deux.

        Concevoir des applications gourmandes en données : les grandes idées derrière des systèmes fiables, évolutifs et maintenables par Martin Kleppmann

        Bien que Google se soit par la suite éloigné de l'utilisation de MapReduce à cette fin [43], cela aide à comprendre MapReduce si vous le regardez à travers le prisme de la construction d'un index de recherche.(Même aujourd'hui, Hadoop MapReduce reste un bon moyen de construire des index pour Lucene/Solr [44].) Nous avons vu brièvement dans « Recherche en texte intégral et index flous » comment fonctionne un index de recherche en texte intégral tel que Lucene : c'est un (le dictionnaire de termes) dans lequel vous pouvez rechercher efficacement un mot-clé particulier et trouver la liste de tous les ID de document contenant ce mot-clé (la liste des publications). Il s'agit d'une vue très simplifiée d'un index de recherche - en réalité, il nécessite diverses données supplémentaires, afin de classer les résultats de la recherche par pertinence, corriger les fautes d'orthographe, résoudre les synonymes, etc. - mais le principe est valable. Si vous devez effectuer une recherche en texte intégral sur un ensemble fixe de documents, alors un traitement par lots est un moyen très efficace de construire les index : les mappeurs partitionnent l'ensemble de documents selon les besoins, chaque réducteur construit l'index pour sa partition, et les fichiers d'index sont écrits dans le système de fichiers distribué.

        Composition des technologies de stockage de données Au cours de ce livre, nous avons discuté de diverses fonctionnalités fournies par les bases de données et de leur fonctionnement, notamment : Les index secondaires, qui vous permettent de rechercher efficacement des enregistrements en fonction de la valeur d'un champ (voir « Autres structures d'indexation » ) Les vues matérialisées, qui sont une sorte de cache précalculé des résultats des requêtes (voir « Agrégation : cubes de données et vues matérialisées ») Les journaux de réplication, qui conservent à jour des copies des données sur d'autres nœuds (voir « Mise en œuvre des journaux de réplication ») Les index de recherche en texte intégral, qui permettent la recherche par mot-clé dans le texte (voir « Recherche en texte intégral et index flous ») et qui sont intégrés dans certaines bases de données relationnelles [1] Dans les chapitres 10 et 11, des thèmes similaires ont émergé. Nous avons parlé de la création d'index de recherche en texte intégral (voir « La sortie des workflows par lots »), de la maintenance des vues matérialisées (voir « Maintenance des vues matérialisées ») et de la réplication des modifications d'une base de données vers des systèmes de données dérivés (voir « Modifier la capture de données »). Il semble qu'il existe des parallèles entre les fonctionnalités intégrées aux bases de données et les systèmes de données dérivés que les gens construisent avec des processeurs par lots et par flux.

        Avec un index unidimensionnel, vous devrez soit parcourir tous les enregistrements de 2013 (quelle que soit la température), puis les filtrer par température, ou vice versa. Un index 2D pourrait être réduit en fonction de l'horodatage et de la température simultanément. Cette technique est utilisée par HyperDex [36]. Recherche en texte intégral et index flous Tous les index discutés jusqu'à présent supposent que vous disposez de données exactes et vous permettent d'interroger les valeurs exactes d'une clé, ou une plage de valeurs d'une clé avec un ordre de tri. Ce qu'ils ne vous permettent pas de faire, c'est de rechercher des clés similaires, telles que des mots mal orthographiés. Une telle requête floue nécessite différentes techniques. Par exemple, les moteurs de recherche en texte intégral permettent généralement d'étendre la recherche d'un mot pour inclure les synonymes du mot, d'ignorer les variations grammaticales des mots et de rechercher des occurrences de mots proches les uns des autres dans le même document, et prennent en charge diverses d'autres caractéristiques qui dépendent de l'analyse linguistique du texte.


        Martin Kleppmann-Conception d'applications gourmandes en données. Les grandes idées derrière des systèmes fiables, évolutifs et maintenables-O'Reilly (2017) par Inconnu

        Bien que Google se soit par la suite éloigné de l'utilisation de MapReduce à cette fin [43], cela aide à comprendre MapReduce si vous le regardez à travers le prisme de la construction d'un index de recherche. (Même aujourd'hui, Hadoop MapReduce reste un bon moyen de créer des index pour Lucene/Solr [44].) Nous avons vu brièvement dans « Recherche en texte intégral et index flous » à la page 88 comment fonctionne un index de recherche en texte intégral tel que Lucene : c'est un fichier (le dictionnaire de termes) dans lequel vous pouvez rechercher efficacement un mot-clé particulier et trouver la liste de tous les ID de document contenant ce mot-clé (la liste des publications). Il s'agit d'une vue très simplifiée d'un index de recherche - en réalité, il nécessite diverses données supplémentaires, afin de classer les résultats de la recherche par pertinence, corriger les fautes d'orthographe, résoudre les synonymes, etc. - mais le principe est valable. Si vous devez effectuer une recherche en texte intégral sur un ensemble fixe de documents, alors un traitement par lots est un moyen très efficace de construire les index : les mappeurs partitionnent l'ensemble de documents selon les besoins, chaque réducteur construit l'index pour sa partition, et les fichiers d'index sont écrits dans le système de fichiers distribué.

        Composer des technologies de stockage de données Au cours de ce livre, nous avons discuté de diverses fonctionnalités fournies par les bases de données et de leur fonctionnement, notamment : • Les index secondaires, qui vous permettent de rechercher efficacement des enregistrements en fonction de la valeur d'un champ (voir « Autres Structures d'indexation » à la page 85) Dégroupage des bases de données | 499 • Les vues matérialisées, qui sont une sorte de cache précalculé des résultats des requêtes (voir « Agrégation : cubes de données et vues matérialisées » à la page 101) • Les journaux de réplication, qui conservent à jour des copies des données sur d'autres nœuds (voir « Implémentation des journaux de réplication » à la page 158) • Les index de recherche en texte intégral, qui permettent la recherche par mot-clé dans le texte (voir « Recherche en texte intégral et index flous » à la page 88) et qui sont intégrés dans certaines bases de données relationnelles [1] Dans les chapitres 10 et 11, des thèmes similaires ont émergé. Nous avons parlé de la création d'index de recherche en texte intégral (voir « La sortie des flux de travail par lots » à la page 411), de la maintenance des vues matérialisées (voir « Maintenance des vues matérialisées » à la page 467) et de la réplication des modifications d'une base de données vers des systèmes de données (voir « Modifier la capture de données » à la page 454). Il semble qu'il existe des parallèles entre les fonctionnalités intégrées aux bases de données et les systèmes de données dérivés que les gens construisent avec des processeurs par lots et par flux.

        Avec un index unidimensionnel, vous devrez soit parcourir tous les enregistrements de 2013 (quelle que soit la température), puis les filtrer par température, ou vice versa. Un index 2D pourrait être réduit en fonction de l'horodatage et de la température simultanément. Cette technique est utilisée par HyperDex [36]. Recherche en texte intégral et index flous Tous les index discutés jusqu'à présent supposent que vous disposez de données exactes et vous permettent d'interroger les valeurs exactes d'une clé, ou une plage de valeurs d'une clé avec un ordre de tri. Ce qu'ils ne vous permettent pas de faire, c'est de rechercher des clés similaires, telles que des mots mal orthographiés. Une telle requête floue nécessite différentes techniques. Par exemple, les moteurs de recherche en texte intégral permettent généralement d'étendre la recherche d'un mot pour inclure les synonymes du mot, d'ignorer les variations grammaticales des mots et de rechercher des occurrences de mots proches les uns des autres dans le même document, et prennent en charge diverses d'autres caractéristiques qui dépendent de l'analyse linguistique du texte.


        Cadre de flacon d'apprentissage par Matt Copperwaite, Charles Leifer

        Créez le fichier entrées/tag_index.html et ajoutez le code suivant : <% extend "base.html" %><% block title %>Tags <% endblock %><% block content_title %>Tags <% endblock %> <% block content %><ul> <% for tag in object_list.items %><li><a href="<< url_for('entries.tag_detail', slug=tag.slug) >>"><< tag. name >></a></li> [ 68 ] Chapitre 3 <% endfor %></ul> <% endblock %>Si vous le souhaitez, vous pouvez ajouter un lien vers la liste des balises dans la navigation du modèle de base. Recherche en texte intégral Afin de permettre aux utilisateurs de trouver des articles contenant certains mots ou expressions, nous ajouterons une simple recherche en texte intégral aux pages contenant des listes d'entrées de blog. Pour ce faire, nous allons procéder à une refactorisation. Nous ajouterons un formulaire de recherche à la barre latérale de toutes les pages contenant des listes d'entrées de blog. Bien que nous puissions copier et coller le même code dans les entrées/index.html et les entrées/tag_detail.html, nous allons, à la place, créer un autre modèle de base qui contient le widget de recherche.

        Présentation de SQLAlchemy Installation de SQLAlchemy [i] www.allitebooks.com 21 22 23 24 Table des matières Utilisation de SQLAlchemy dans notre application Flask Choix d'un moteur de base de données Connexion à la base de données Création du modèle Entry Création de la table Entry Utilisation du modèle Entry Modification d'un entrée existante Supprimer une entrée Récupérer des entrées de blog Filtrage de la liste des entrées Recherches spéciales Combinaison d'expressions 24 25 25 26 29 30 32 32 32 33 34 35 Construire un système de balisage Ajouter et supprimer des balises d'entrées Utiliser des backrefs Apporter des modifications au schéma Ajouter Flask-Migrate à notre projet Création de la migration initiale Ajout d'une colonne d'état Résumé 37 41 42 43 43 44 45 46 Négation Priorité des opérateurs Chapitre 3 : Modèles et vues Présentation de Jinja2 Opérations de base sur les modèles Boucles, structures de contrôle et programmation de modèles Filtres intégrés Jinja2 Création d'une base modèle pour le blog Création d'un schéma d'URL Définition des routes d'URL Construction de la vue d'index Construction de la vue de détail entrées correspondant à une balise donnée Liste de toutes les balises Recherche plein texte Ajout de liens de pagination Amélioration de l'application de blog Résumé [ ii ] 36 37 47 48 49 51 55 57 60 62 63 66 67 68 69 71 73 73 Table des matières Chapitre 4 : Formulaires et Validation Prise en main de WTForms Définir un formulaire pour le modèle Entry Un formulaire avec une vue Le modèle create.html Gérer les soumissions de formulaires Valider la saisie et afficher les messages d'erreur Modifier les entrées existantes Le modèle edit.html Supprimer les entrées Nettoyer Utiliser les messages flash Afficher les messages flash dans le modèle Enregistrer et modifier les balises sur les publications Téléchargements d'images Traitement des téléchargements de fichiers Le modèle de téléchargement d'images Servir des fichiers statiques Résumé 75 75 76 77 78 80 82 85 86 89 90 91 93 94 96 97 99 100 101 Chapitre 5 : Authentification des utilisateurs 103 Chapitre 6 : Création un tableau de bord administratif 123 Création d'un modèle utilisateur Installation de Flask-Login Mise en œuvre de l'interface Flask-Login Création d'objets utilisateur Vues de connexion et de déconnexion Le modèle de connexion Déconnexion Accéder l'utilisateur actuel Restreindre l'accès aux vues Stocker l'auteur d'une entrée Définir l'auteur sur les entrées de blog Protéger les vues de modification et de suppression Afficher les brouillons d'un utilisateur Résumé des sessions Installer Flask-Admin Ajouter Flask-Admin à notre application [ iii ] 104 105 107 108 110 112 113 114 114 115 117 117 119 120 121 123 125 Table des matières Exposer les modèles via l'administrateur Personnaliser les vues de liste Ajouter la recherche et le filtrage à la vue de liste Personnaliser les formulaires de modèle Admin Améliorer le formulaire Utilisateur Générer des slugs Gérer 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171 173 175 176 177 [ iv ] Table des matières Journalisation et rapport d'erreur Journalisation 179 180 Rapport d'erreur En savoir plus Résumé 182 182 182 Journalisation dans un fichier Messages de journal personnalisés Niveaux 180 181 181 Chapitre 9 : Excellentes extensions Protection des formulaires SeaSurf et CSRF Création de flux Atom Mise en évidence de la syntaxe à l'aide de Pygments Modification simple avec Markdown Caching avec Flask-Cache et Redis Création de versions sécurisées et stables de votre site en créant du contenu statique Commentaire sur un site statique Synchronisation de plusieurs éditeurs Tâches asynchrones avec Celery Création d'instructions en ligne de commande avec Flask-script Résumé des références Chapitre 10 : Déploiement ng Votre application exécutant Flask avec un serveur WSGI Apache's httpd Servir des fichiers statiques 183 183 185 186 190 192 194 195 195 196 199 200 201 203 203 204 206 Nginx 207 Servir des fichiers statiques Gunicorn Sécuriser votre site avec SSL Obtenir votre certificat Apache httpd Nginx Gunicorn Automatisation du déploiement à l'aide d'Ansible En savoir plus Sommaire Index [v] 209 210 210 211 212 214 215 216 219 219 221 Préface Bienvenue dans Learning Flask, le livre qui vous apprendra les compétences nécessaires pour créer des applications Web avec Flask, un framework Web Python léger .

        Dans chaque chapitre, vous apprendrez une nouvelle compétence grâce à des projets de codage pratiques et pratiques. Dans le tableau suivant, j'ai répertorié une brève description des compétences de base associées aux fonctionnalités correspondantes du blog : fonctionnalité(s) du site du blog de compétences Bases de données relationnelles avec entrées et balises SQLAlchemy Store dans une base de données relationnelle. Effectuez une grande variété de requêtes, y compris la pagination, les plages de dates, la recherche en texte intégral, les jointures internes et externes, etc. Flask-SQLAlchemy Traitement et validation des formulaires Flask-WTF Rendu des modèles avec Jinja2 Jinja2 Authentification des utilisateurs et tableaux de bord administratifs Flask-Login Ajax et API RESTful Flask-API Test unitaire unittest Tout le reste Créez et modifiez des entrées de blog à l'aide de formulaires. Dans les chapitres suivants, nous utiliserons également des formulaires pour connecter les utilisateurs au site et permettre aux visiteurs de publier des commentaires.


        Systèmes de base de données RDF : triple stockage et traitement des requêtes SPARQL par Olivier Cure, Guillaume Blin

        Ces visites peuvent être raccourcies chaque fois que le plus petit préfixe suffisant d'un code a été rencontré (voir Chapitre 5, Section 5.2 pour plus de détails). Le principal inconvénient est que, comme les identifiants sont guidés par les hiérarchies, de nombreux entiers candidats ne peuvent pas être attribués. 4.4 PERMETTRE UNE RECHERCHE PLEINE DE TEXTE DANS LES LITTÉRAUX Concernant les littéraux, par rapport aux URI, la stratégie d'encodage correspondante n'a pas la même finalité. En effet, alors que la compression est l'objectif principal de l'encodage d'URI, la principale fonctionnalité recherchée dans les magasins RDF liés au littéral est une recherche en texte intégral. La solution la plus populaire pour gérer une recherche en texte intégral dans les littéraux est Lucene, intégrée dans les magasins RDF tels que Yars2 , Jena TDB/SDB et GraphDB (anciennement OWLIM), et dans les bases de données Big Data RDF, mais il est également populaire pour d'autres systèmes, tels qu'IBM OmnifindY ! Edition, Technorati, Wikipedia, Internet Archive et LinkedIn.

        L'approche de la mémoire principale permet un débit élevé : elle est considérée comme trois fois plus rapide qu'OWLIM-SE. Néanmoins, OWLIMLite ne propose aucune optimisation des requêtes ni fonctionnalités avancées comme la recherche en texte intégral. OWLIM-SE fournit une couche de persistance plus avancée basée sur des fichiers de données binaires et plusieurs index : POS et PSO. Des structures de données supplémentaires sont prises en charge mais ne peuvent pas être configurées et ne sont donc pas détaillées par Ontotext. OWLIM-SE vise des ensembles de données allant d'environ un milliard de triples, même sur une machine de bureau. Tout comme dans OWLIMLite, les requêtes peuvent être exprimées en SPARQL ou SeRQL (en raison de l'utilisation de SAIL), mais OWLIM-SE fournit certaines formes d'optimisation de requête. Des fonctionnalités avancées telles que le classement RDF, la recherche en texte intégral (intégrée dans SPARQL avec une approche autonome ou Lucene) et l'extension géospatiale sont fournies. Les OWLIM-Lite et -SE partagent de nombreuses fonctionnalités.

        La recherche aboutira à un classement des documents où les résultats ont été trouvés et classés par la fonction de notation. Les lecteurs intéressés par Lucene devraient également jeter un œil au package frère de Lucene appelé Solr (voir http://lucene.apache.org/solr/tutorial.html), qui intègre Lucene dans une architecture client-serveur. Solr est un serveur de recherche open source avec des API XML/HTTP, des fonctionnalités de mise en cache et de réplication et une interface d'administration Web. Solr fournit des fonctionnalités utiles telles qu'une puissante recherche en texte intégral, la mise en évidence des hits et l'intégration de la base de données. Solr est utilisé dans les magasins RDF tels que Allegrograph et Jena TDB/SDB, mais également dans plusieurs sites Web commerciaux tels que Netflix, CNET et le Smithsonian. 101 102 Systèmes de bases de données RDF 4.5 COMPRESSION DE GRANDES QUANTITÉS DE DONNÉES Les approches centralisées traditionnelles ont des difficultés croissantes (à la fois en termes d'efficacité temporelle et spatiale) pour traiter de très grandes entrées.

        Sept bases de données en sept semaines : un guide sur les bases de données modernes et le mouvement NoSQL par Eric Redmond, Jim Wilson, Jim R. Wilson

        Au début, le dépoussiérage n'était même pas suffisant pour couvrir les premières pistes de ce matin, mais la puissance de la tempête a pris le dessus, reconstituant le paysage et offrant l'expérience de ski parfaite avec la diversité et la qualité que nous recherchions. L'année dernière, je me suis réveillé en réalisant que le monde des bases de données, lui aussi, est recouvert d'une nouvelle couche de neige. Bien sûr, les bases de données relationnelles sont là, et vous pouvez obtenir une expérience étonnamment riche avec le logiciel SGBDR open source. Vous pouvez effectuer des regroupements, des recherches en texte intégral et même des recherches floues. Mais vous n'êtes plus limité à cette approche. Je n'ai pas construit une solution entièrement relationnelle en un an. Au cours de cette période, j'ai utilisé une base de données basée sur des documents et quelques magasins de données clé-valeur. La vérité est que les bases de données relationnelles n'ont plus le monopole de la flexibilité ou même de l'évolutivité. Pour les types d'applications que nous construisons, il existe des modèles plus appropriés qui sont plus simples, plus rapides et plus fiables.

        Parfois, les utilisateurs ne se souviennent pas du nom complet de « J. Roberts. Dans d'autres cas, nous ne savons tout simplement pas comment épeler " Benn Aflek ". Nous examinerons quelques packages PostgreSQL qui facilitent la recherche de texte. Il convient de noter qu'au fur et à mesure que nous progressons, ce type de correspondance de chaînes brouille les frontières entre les requêtes relationnelles et les cadres de recherche comme Lucene.[8] Bien que certains puissent penser que des fonctionnalités telles que la recherche en texte intégral appartiennent au code de l'application, il peut y avoir des avantages en termes de performances et d'administration à transférer ces packages vers la base de données, où résident les données. Correspondances de chaînes standard SQL PostgreSQL a de nombreuses façons d'effectuer des correspondances de texte, mais les deux grandes méthodes par défaut sont LIKE et les expressions régulières. J'aime LIKE et ILIKE LIKE et ILIKE (LIKE insensible à la casse) sont les formes les plus simples de recherche de texte.

        CRÉER UN INDEX movies_title_trigram ON movies​​ ​​USING gist (title gist_trgm_ops)​​ Maintenant, vous pouvez interroger avec quelques fautes d'orthographe et toujours obtenir des résultats décents. ​​SELECT *​​ ​​DE films​​ ​​O titre % 'Avatre'​​ ​​titre​​ ​​---------​​ Avatar​​ Les trigrammes sont un excellent choix pour accepter les entrées de l'utilisateur, sans les alourdir d'une complexité générique. Amusant en texte intégral Ensuite, nous voulons permettre aux utilisateurs d'effectuer des recherches en texte intégral basées sur des mots correspondants, même s'ils sont au pluriel. Si un utilisateur souhaite rechercher certains mots dans un titre de film mais ne peut se souvenir que de certains d'entre eux, Postgres prend en charge le traitement simple du langage naturel.TSVector et TSQuery Cherchons un film qui contient les mots nuit et jour. C'est un travail parfait pour la recherche de texte à l'aide de l'opérateur de requête de texte intégral @@. ​​SÉLECTIONNEZ LE titre​​ ​​À PARTIR DES films​​ ​​O titre @@ 'night & day'​​ ​​titre​​ ​​---------------- ---------------​​ ​​ A Hard Day's Night​​ ​​ Six Days Seven Nights​​ ​​ Long Day's Journey Into Night​​ La requête renvoie des titres comme A Hard Day's Nuit, bien que le mot Jour soit sous forme possessive, et les deux mots ne sont pas dans l'ordre dans la requête.

        Faire avancer les choses pour les pirates informatiques par Lars Wirzenius

        Vous finirez par rassembler un bon nombre de dossiers, donc réfléchir à l'avance à votre schéma de nommage aide un peu. Cependant, si vous n'avez jamais fait ce genre de chose auparavant, soyez prêt à le refaire au moins une fois. (« Soyez prêt à écrire un prototype, puisque vous en ferez un de toute façon. ») Pour les fichiers numériques, avoir un ordinateur capable d'effectuer rapidement des recherches en texte intégral aide beaucoup. En effet, vous pourriez être tenté de vous fier uniquement à la recherche, et si cela fonctionne pour vous, tant mieux. Cependant, il existe des fichiers pour lesquels la recherche en texte intégral ne fonctionnera pas, tels que les images, l'audio et la vidéo. Ainsi, il est probablement préférable de placer vos fichiers numériques archivés dans des dossiers nommés en utilisant le même système que celui que vous utilisez pour vos fichiers papier. Je recommande d'avoir un dossier nommé "Archive" (ou quelque chose de similaire dans votre langue locale), qui est l'emplacement où tous vos fichiers archivés doivent être.

        Je recommande d'avoir un dossier nommé "Archive" (ou quelque chose de similaire dans votre langue locale), qui est l'emplacement où tous vos fichiers archivés doivent être. Sous « Archive », vous allez créer un dossier pour chaque sujet : ce sont les dossiers qui correspondent aux dossiers physiques de manille (ou équivalent). Avoir un seul niveau de ceux-ci. $HOME/Archive/ Council tax 2011/ Debian DPL plans/ Orange GSM prepaid/ Talk: Debconf 2010/ Three GSM prepaid/ Avoir un seul niveau de dossiers d'archives facilite leur recherche manuelle, lorsque la recherche en texte intégral n'est pas disponible ou n'est pas assez bon. Si vous créez des dossiers dans des dossiers, la recherche manuelle devient au moins un ordre de grandeur plus difficile. Créez un dossier sous « Archive » même si vous n'y placez qu'un seul fichier. Plus tard, vous devrez peut-être archiver un deuxième fichier avec le premier, et si vous n'avez pas créé le dossier au préalable, vous devrez déplacer le premier fichier. Les fichiers archivés doivent être laissés intacts.

        PostgreSQL : opérationnel par Regina Obe, Leo Hsu

        Vous pouvez généralement vous débrouiller avec celui-ci seul si vous ne voulez pas expérimenter avec des types supplémentaires. Si PostgreSQL crée automatiquement un index pour vous ou si vous ne prenez pas la peine de choisir le type, B-tree sera choisi. C'est actuellement le seul type d'index autorisé pour la clé primaire et les index uniques. GiST Generalized Search Tree (GiST) est un type d'index optimisé pour la recherche en texte intégral, les données spatiales, les données astronomiques et les données hiérarchiques. Vous ne pouvez pas l'utiliser pour imposer l'unicité, cependant, vous pouvez l'utiliser dans les contraintes d'exclusion. L'index inversé généralisé GIN (GIN) est un type d'index couramment utilisé pour la recherche en texte intégral intégrée de PostgreSQL et des extensions trigram. GIN est un descendant de Gist, mais ce n'est pas une perte. Les index GIN sont généralement plus rapides à rechercher que GiST, mais plus lents à mettre à jour. Vous pouvez voir un exemple sur Waiting for Faster LIKE/ILIKE. SP-GiST Space-Partitioning Trees Generalized Search Tree (SP-GiST) est un type d'index introduit dans PostgreSQL 9.2.

        Les tables non journalisées accélèrent les requêtes sur les tables où la journalisation n'est pas nécessaire. Déclencheurs sur les vues. Dans les versions précédentes, pour rendre les vues actualisables, vous utilisiez les règles DO INSTEAD, qui ne prenaient en charge SQL que pour la logique de programmation. Les déclencheurs peuvent être écrits dans la plupart des langages procéduraux, à l'exception de SQL, et ouvrent la porte à une abstraction plus complexe à l'aide de vues. KNN GiST ajoute des améliorations aux extensions populaires telles que la recherche en texte intégral, le trigramme (pour la recherche floue et la recherche insensible à la casse) et PostGIS. Pilotes de base de données Si vous utilisez ou prévoyez d'utiliser PostgreSQL, il est probable que vous n'allez pas l'utiliser dans le vide. Pour le faire interagir avec d'autres applications, vous aurez besoin de pilotes de base de données. PostgreSQL bénéficie d'un nombre généreux de pilotes de base de données disponibles gratuitement qui peuvent être utilisés dans de nombreux langages de programmation.

        Certaines extensions passées ont gagné suffisamment de terrain pour faire partie du noyau de PostgreSQL, donc si vous mettez à niveau à partir d'une ancienne version, vous n'aurez peut-être même pas à vous soucier des extensions. Anciennes extensions absorbées dans PostgreSQL Avant PostgreSQL 8.3, les extensions suivantes ne faisaient pas partie du noyau : PL/PgSQL n'était pas toujours installé par défaut dans chaque base de données. Dans les anciennes versions, vous deviez exécuter CREATE LANGUAGE plpgsql dans votre base de données. À partir d'environ 8.3, il est installé par défaut, mais vous conservez la possibilité de le désinstaller. tsearch est une suite permettant de prendre en charge les recherches en texte intégral en ajoutant des index, des opérateurs, des dictionnaires personnalisés et des fonctions. Il est devenu une partie du noyau de PostgreSQL dans 8.3. Vous n'avez pas la possibilité de le désinstaller. Si vous comptez toujours sur l'ancien comportement, vous pouvez installer l'extension tsearch2, qui conserve les anciennes fonctions qui ne sont plus disponibles dans la nouvelle version. Une meilleure approche serait simplement de mettre à jour l'endroit où vous utilisez les fonctions, car la compatibilité avec l'ancien tsearch peut prendre fin à tout moment.

        Le Web invisible : découvrir des sources d'informations que les moteurs de recherche ne peuvent pas voir de Gary Price, Chris Sherman, Danny Sullivan

        La rigueur et la précision sont absolument essentielles pour le chercheur de brevets. Les décisions commerciales majeures impliquant des dépenses importantes ou des litiges potentiels dépendent souvent des détails d'une recherche de brevet, il est donc hors de question d'utiliser un moteur de recherche à usage général pour ce type de recherche. De nombreux offices gouvernementaux des brevets maintiennent des sites Web, mais le réseau de propriété intellectuelle de Delphion (http://www.delphion.com/) permet une recherche en texte intégral des brevets américains et européens et des résumés de brevets japonais simultanément. De plus, l'Office des brevets des États-Unis (http://www.uspto.gov) fournit des informations sur les brevets remontant à 1790, ainsi que des données sur les marques américaines. 6. Livres épuisés. La croissance du Web s'est avérée être une aubaine pour les bibliophiles. D'innombrables libraires épuisés ont créé des sites Web, effaçant les contraintes géographiques qui limitaient autrefois leur activité aux clients locaux.

        Ces newsletters ne se limitent pas au Web invisible, mais les nouvelles et les informations qu'elles fournissent sont exceptionnellement utiles pour tous les chercheurs Web sérieux. Tous ces bulletins sont gratuits. Le rapport scout http://scout.cs.wisc.edu/scout/report/current/ Le rapport scout est ce qui se rapproche le plus d'un sceau d'approbation « officiel » pour des sites Web de qualité. Publié chaque semaine, il fournit des résumés organisés des ressources Web les plus précieuses et faisant autorité disponibles. Le Scout Report Signpost fournit la recherche en texte intégral de près de 6 000 de ces résumés. Le personnel de Scout Report est composé d'un groupe de bibliothécaires et de professionnels de l'information, et leurs normes d'inclusion dans le rapport sont assez élevées. Index des bibliothécaires sur Internet (LII) http://www.lii.org Ce répertoire interrogeable et annoté de ressources Web, maintenu par Carole Leita et une équipe de bénévoles de plus de 70 bibliothécaires de référence, est organisé en catégories comprenant « le meilleur », « répertoires », « bases de données » et « ressources spécifiques ».

        La page résultante propose plusieurs bases de données consultables, une base de données de texte intégral de brevets avec des images pleine page, une base de données bibliographique et abstraite de brevets, une recherche de brevets expirés et plusieurs autres. Wally choisit la base de données en texte intégral http://www.uspto.gov/patft/index.html plutôt qu'une base de données bibliographique qui ne fournit que des informations limitées pour chaque brevet. Cliquer sur le lien de la base de données en texte intégral fait apparaître d'autres options. Après avoir scanné la page, Wally remarque un lien direct qui permet une recherche en texte intégral par numéro de brevet (http://164.195.100.11/netahtml/srchnum.htm). Wally tape rapidement le numéro et en moins d'une seconde a un lien vers le texte intégral du numéro de brevet 3541541. Le travail de Wally est terminé et son patron est très impressionné. Il s'agit d'un cas où un moteur de recherche généraliste n'a pas réussi à trouver le résultat final souhaité, mais était indispensable pour aider Wally à localiser la « porte d'entrée » de la base de données Web invisible qui a finalement fourni ce qu'il cherchait.

        Solr en action de Trey Grainger, Timothy Potter

        Même si je n'avais aucune expérience de recherche formelle lorsque j'ai commencé à écrire Solr, cela m'a semblé très naturel, car j'ai toujours aimé faire en sorte que les logiciels « aillent vite ». Je considérais Solr davantage comme un autre type de magasin de données conçu autour d'un index inversé que comme un moteur de recherche en texte intégral, et cela a aidé Solr à s'étendre au-delà du marché de la recherche d'entreprise héritée. À la fin de 2005, Solr alimentait la recherche et la navigation à facettes d'un certain nombre de sites CNET, et bientôt il est devenu open source. Solr a contribué à l'Apache Software Foundation en janvier 2006 et est devenu un sous-projet de Lucene PMC (avec Lucene Java comme frère). Il y avait toujours eu un grand chevauchement avec les commiteurs de Lucene (la bibliothèque de recherche en texte intégral utilisée par Solr), et en 2010, les projets ont été fusionnés. Des téléchargements séparés de Lucene et Solr seraient toujours disponibles, mais ils seraient développés par une seule équipe unifiée.

        Je n'aurais pas pu le faire sans leurs questions perspicaces sur Solr et sans m'avoir donné l'opportunité de créer une solution de recherche à grande échelle à l'aide de Solr. À propos de ce livre Qu'il s'agisse de gérer le Big Data, de créer des services basés sur le cloud ou de développer des applications Web mutualisées, il est essentiel de disposer d'une solution de recherche rapide et fiable. Apache Solr est un moteur de recherche en texte intégral open source évolutif et prêt à être déployé alimenté par Lucene. Il offre des fonctionnalités clés telles que la recherche par mot-clé multilingue, la recherche à facettes, la correspondance intelligente, le regroupement de contenu et la pondération par pertinence dès le départ. Solr in Action est le guide définitif pour mettre en œuvre une recherche rapide et évolutive à l'aide d'Apache Solr. Il utilise des exemples bien documentés allant de la recherche de mots clés de base à la mise à l'échelle d'un système pour des milliards de documents et de requêtes.

        Le chapitre 5 explique comment Solr indexe les documents, en commençant par une discussion sur un autre fichier de configuration important : schema.xml. Vous apprendrez à définir des champs pour représenter des données structurées telles que des nombres, des dates, des prix et des identifiants uniques. Nous expliquons également comment les demandes de mise à jour sont traitées et configurées à l'aide de solrconfig.xml. Le chapitre 6 s'appuie sur le matériel du chapitre 5 en montrant comment indexer les champs de texte à l'aide de l'analyse de texte. Solr a été conçu pour rechercher et classer efficacement les documents nécessitant une recherche en texte intégral . L'analyse de texte est une partie importante du processus de recherche dans la mesure où elle supprime les variations linguistiques entre le texte indexé et les requêtes. À ce stade du livre, vous aurez une base solide et serez prêt à mettre Solr au travail sur vos propres besoins de recherche. Au fur et à mesure que votre connaissance de la recherche et de Solr grandira, votre besoin d'aller au-delà de la recherche de mots clés de base et de mettre en œuvre des fonctionnalités de recherche courantes telles que l'analyse avancée des requêtes, la mise en évidence des hits, la vérification orthographique, la suggestion automatique, le facettage et le regroupement des résultats s'améliorera également.

        Livre de recettes Redis de Tiago Macedo, Fred Oliveira

        Les possibilités sont infinies et l'implémentation pub/sub de Redis rend triviale la mise en œuvre de solutions robustes pour le chat ou les notifications. Implémentation d'une recherche de texte à index inversé avec Redis Problème Un index inversé est une structure de données d'index qui stocke les mappages de mots (ou d'autres contenus) à leurs emplacements dans un fichier, un document, une base de données, etc. Ceci est généralement utilisé pour implémenter une recherche en texte intégral , mais elle nécessite une indexation préalable des documents à rechercher. Dans cette recette, nous utiliserons Redis comme backend de stockage pour une implémentation de recherche en texte intégral. Solution Notre implémentation utilisera un ensemble par mot, contenant les ID de document. Afin de permettre des recherches rapides, nous indexerons tous les documents au préalable. La recherche elle-même est effectuée en divisant la requête en mots et en coupant les ensembles correspondants. Cela renverra les identifiants des documents contenant tous les mots que nous recherchons.[1] Indexation des discussions Disons que nous avons une centaine de documents ou de pages Web sur lesquels nous voulons autoriser les recherches.

        Livre de recettes Android par Ian F. Darwin

        GeneralUtils.isPhoneNumber(smsNumber)) < showErrorDialog("Je n'aime pas l'option") prefEditor.putString(MY_OPTION_KEY, "Valeur par défaut") prefEditor.commit() >> Ce qui manque encore, c'est la fonction reload(), mais c'est assez évident. Il relance l'activité en utilisant la même intention qui l'a déclenchée : private void reload() < startActivity(getIntent()) finish() >11.8. Exécution de recherches de texte avancées Claudio Esperanca Problème Vous souhaitez implémenter une capacité de «recherche» avancée et vous devez savoir comment créer une couche de données pour stocker et rechercher des données de texte à l'aide de la recherche en texte intégral de SQLite. Solution En utilisant une table virtuelle SQLite Full Text Search 3 (FTS3) et une fonction de correspondance de SQLite, il est possible de créer un tel mécanisme. Discussion En suivant ces étapes, vous pourrez créer un exemple de projet Android avec une couche de données où vous pourrez stocker et récupérer des données à l'aide d'une base de données SQLite. Créez un nouveau projet Android (AdvancedSearchProject). Sélectionnez un niveau d'API égal ou supérieur à 8.

        this.sqlDatabase.isOpen() > /** * Vérifier si la base de données est ouverte * * @return <@link Boolean>true si c'était le cas, false sinon */ public boolean isOpen() < return this.sqlDatabase.isOpen() >/** * Vérifiez si la base de données a été créée * * @return <@link Boolean>true si c'était le cas, false sinon */ public boolean databaseCreated() < return this.dbHelper.databaseCreated() >/** * Insérez un nouvelle ligne sur la table * * @param username <@link String>avec le nom d'utilisateur * @param fullname <@link String>avec le fullname * @param email <@link String>avec l'email * @return <@link Long> avec l'identifiant de ligne ou ROW_INSERT_FAILED (valeur inférieure à 0) en cas d'erreur */ public long insertRow(String username, String fullname, String email) < try< // Préparer les valeurs ContentValues ​​values ​​= new ContentValues() values.put(KEY_USERNAME, username ) values.put(KEY_FULLNAME, fullname) values.put(KEY_EMAIL, email) // Essayez d'insérer la ligne return this.sqlDatabase.insert(TABLE_NAME, null, values) >catch (Exception e) < Log.e(APP_NAME,  4Une erreur s'est produite lors de l'insertion de la ligne : "+e.toString(), e) >return ROW_INSERT_FAILED > /** * La méthode de recherche Utilise la table virtuelle de recherche en texte intégral 3 et * la fonction MATCH de SQLite pour rechercher des données . * @voir http://www.sqlite.org/fts3.html pour en savoir plus sur la syntaxe * @param recherche <@link String>avec l'expression de recherche * @return <@link LinkedList>avec la <@link String> résultats de la recherche */ public LinkedList<String> search(String search) < LinkedList<String> results = new LinkedList<String>() Cursor cursor = null try< cursor = this.sqlDatabase.query(true, TABLE_NAME, new String[] < KEY_USERNAME, KEY_FULLNAME >, TABLE_EMAIL + " MATCH ?"

        Grey Day: Ma mission secrète pour exposer le premier cyber-espion américain par Eric O'Neill

        Mais ce n'est qu'en imaginant ce que Kate dirait que j'ai pu m'empêcher de lui donner un coup de poing dans la bouche. J'ai fait pivoter ma chaise vers l'ordinateur du FBI NET et je me suis connecté à ACS. J'ai utilisé la recherche en texte intégral pour entrer quelques noms de cibles que j'avais fantômes dans le système. ACS couvrait la plupart des informations avec des x, mais pas tout. Les paroles de Hanssen d'il y a quelques jours se sont rejouées dans mon esprit. ACS est défectueux et le FBI n'en a aucune idée. Je n'avais pas écouté alors parce que ses mains sur mes épaules m'avaient distrait, mais maintenant j'ai fait le lien. Tout ce que les Russes ont à faire est de recruter quelqu'un au FBI avec un accès ACS, de lui donner un nom et de demander à la taupe d'effectuer des recherches en texte intégral. Pourquoi un espion révélerait-il une faille aussi énorme ? J'ai effectué quelques recherches supplémentaires, puis je me suis assis en arrière avec mes mains collées sur ma bouche. J'ai regardé l'écran et je me suis demandé si c'est ainsi qu'une personne est devenue un espion.

        Le manuel de l'employé du FBI pourrait appeler ce qui se passait du harcèlement sexuel, mais je ne pouvais pas exactement aller aux RH. — Vous vous êtes fouillé vous-même, dit-il. « Boss… » Je me précipitai sur mon siège en même temps que je repoussais la chaise. Hanssen gloussa mais enleva ses mains de mes épaules. "J'ai testé la sécurité dans ACS", a déclaré Hanssen, ramassant mon manuel ACS alors qu'il passait devant mon bureau. « J'ai toujours mon ancien accès du Département d'État qui me donne une autorisation complète grâce à une recherche en texte intégral. Le compte qu'ils nous ont donné ici n'a pas un accès complet. Il a laissé tomber le manuel dans ma poubelle. "Un oubli que je suis certain qu'ils vont corriger." J'ai jeté un coup d'œil de mon patron à la poubelle et j'ai essayé de ne pas faire sortir la tension de mes épaules. Hanssen suivit mon regard. « ACS est une blague. Nous allons proposer quelque chose de mieux. « Peut-être ajouter une souris ? » Cela fit craquer un petit sourire.

        "Voici ce que vous voyez si vous n'y avez pas accès." 65A-XX-XXXXXX « Donc, vous ne savez rien du dossier », dis-je. "Mais si vous tapez un nom et que vous récupérez un dossier de 65 cas, vous savez que le dossier est lié à la personne..." "Et la personne fait l'objet d'une enquête pour espionnage." Hanssen a claqué le stylo dans le plateau sous le tableau blanc. « Tout ce que les Russes ont à faire, c'est de recruter quelqu'un au FBI avec un accès ACS, de lui donner un nom et de demander à la taupe d'effectuer des recherches en texte intégral. » Il a coincé un doigt contre le 65A, l'étalant sur le tableau blanc. "Tout ce qui revient, c'est un 65A et un seau de x, mais c'est suffisant." Il ramassa la gomme. "Notre taupe sait maintenant que la personne qu'il a recherchée est compromise." Combien de fois Hanssen avait-il cherché son propre nom ? « Et je suppose qu'il revend cette information aux Russes ? » "Exactement." Hanssen leva la gomme et raya mon ajout.

        Ajax : le guide définitif par Anthony T. Holdener

        Le principal avantage d'utiliser ce type de recherche est qu'il vous fournira le meilleur niveau de détail. En incluant chaque élément de texte dans le cadre de la recherche, le développeur peut s'assurer que les résultats seront aussi inclusifs que possible. Bien sûr, il y a un inconvénient, et dans ce cas c'est la rapidité de la recherche.Le temps qu'il faudrait pour effectuer une recherche plein texte, même sur un petit site, serait inacceptable pour la plupart des développeurs. L'exemple 16-2 illustre comment gérer ce type de recherche. Exemple 16-2. Effectuer une recherche plein texte avec PHP <?php /** * Exemple 16-2. Effectuer une recherche plein texte en utilisant PHP. */ /* Le point de départ du site */ $dir = '/root/of/site' /* Ceci contiendra les résultats de l'analyse */ $results = array( ) /** * Cette fonction , parse_meta_elements, recherche dans le /p_dir/ passé et * recherche tous les fichiers (d'un type acceptable) pour le * /p_search_string/ passé, en recherchant récursivement les sous-répertoires et en construisant un * tableau de résultats pour rapporter ses découvertes. * * @param $p_dir Le répertoire dans lequel rechercher les fichiers à analyser. * @param $p_search_string La chaîne à rechercher dans les fichiers. */ function parse_meta_elements($p_dir, $p_search_string) < /* Pourrions-nous ouvrir un handle vers le répertoire passé ?

        .'/' chdir($newdir) /* Parcours récursif */ 568 | Chapitre 16 : Recherche : l'exemple de la nouvelle frontière 16-2. Effectuer une recherche plein texte en utilisant PHP (suite) parse_meta_elements($newdir, $p_search_string) > else /* Le fichier est-il un type que nous voulons analyser ? */ if (preg_match('/^.(php)|(html)|(txt)/', $file)) /* Pouvons-nous avoir une poignée sur le fichier ? */ if ($handle = @fopen($file, 'r')) < $hits = 0 /* Parse le fichier */ while (!eof($handle)) < $buffer = fgets($handle, 4096) /* Récupère le nombre de correspondances pour le classement */ $hits += stristr($buffer, $p_search_string) >$results[] = array(0 => $hits, 1 => $file) > > chdir(& #39..') > > parse_meta_elements($dir, Utilisation du déclencheur PostgreSQL sur la table qui met à jour le champ ? - Systèmes d'information géographique,[nobr][H1toH2]

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        Si un utilisateur ou une application soumet plus de 10 demandes par seconde, les demandes supplémentaires provenant de la ou des adresses IP peuvent être limitées pendant une brève période. Une fois que le taux de demandes est tombé en dessous du seuil pendant 10 minutes, l'utilisateur peut reprendre l'accès au contenu sur SEC.gov. Cette pratique de la SEC est conçue pour limiter les recherches automatisées excessives sur SEC.gov et n'est pas destinée à avoir un impact sur les personnes naviguant sur le site Web SEC.gov.

        Notez que cette politique peut changer car la SEC gère SEC.gov pour s'assurer que le site Web fonctionne efficacement et reste disponible pour tous les utilisateurs.

        Noter: Nous n'offrons pas de support technique pour le développement ou le débogage de processus de téléchargement scriptés.