超高时空分辨率的低延迟实时气温数据集
随着时代的发展，气象数据消费群体对气象数据的时空分辨率提出了越来越高的要求。然而基于当前的气象观测站的分布密度，无法直接满足用户对高时空分辨...
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构建高性能高程 API
在彩云科技，我们始终致力于为用户提供更高时空分辨率的气象数据。在过去这些年中，我们始终面临一个挑战：由于高程数据分辨率的限制，徒步、越野等户...
我们是如何对气温数据进行质量控制的
气温是任何一款天气 APP 都要首要展示的信息，它的重要程度不言而喻。这么重要的数据，为什么还会时不时发生异常？对它做质量控制的难点在哪里？我们应该如何保证它的可靠性？今天我们就带着这些问题一起来聊一聊气温质量控制的话题。
彩云天气地理查询优化(2): 行政区划查询
在彩云天气 App 和 API 里可以获取到当前经纬度的气象预警信息，比如「大风蓝色预警」。 不同国家地区的预警发布规则不一样，在中国是按照行政区划层级来发布...
彩云天气地理查询优化(1): 气象站数据查询
我们从一个实际业务场景的谈起： 如何找到离北京市海淀区 768 创意产业园最近的 K 个国家级观测站？ 最简单的思路是完整遍历所有候选站点，然后计算每个站点...
彩云天气地理查询优化(0)：序
在彩云天气内部有全球范围成千上万个各种类型的观测站以及大量的多边形数据，支撑着彩云天气数据 API。 那么如何在这些海量的观测站中找到用户周边的...
投影、坐标与瓦片
一篇漫谈地图投影、坐标和瓦片的文章
通过 UberH3 正六边形划分行政区
通过 UberH3 正六边形聚合的方法将实际生活中的坐标转换成网格 id, 再通过网格 id 定位 adcode(行政区域信息)
《Align, Mask and Select: A Simple Method for Incorporating Commonsense Knowledge into Language Representation Models》论文讲解
本论文通过提出AMS法构造multi-choice QA数据集，基于Bert，训练更好语义理解的预训练模型，拟解决QA中词义消歧问题，并在commonsenseQA，WSC，GLUE的相关下游任务fine-tune取得sota
升级 rb 到 Python3.7
如何让 Python2 和 Python3 版本的 crc32 结果保持一致