ノイジードル湖というハンガリーとの国境にある湖に行ってきました。
最寄りの町の一つがRustというのですが、ワインで有名です。
Hauptbanhofから200番のバスで直通(途中Eisenstadtで285番に変わる)か、Eisenstadtで乗り換えです(285, 286)。
200番のバスが町中を走るような普通のバスなので、2時間かかることを考えるとちょっとシンドイ。
我々は帰りはEisenstadtで電車に乗り換えました。
Rustは街としては小さくて30分もあれば全部歩き回れるようなところですが、教会に登ったりワイナリーを巡ったりで一日時間を潰せます。
次回は是非泊まりたい。
レストランはワイナリー併設でホテルも経営してるらしい、Peter Schandlがイチオシ
(トリップアドバイザー)
2018年9月21日金曜日
2018年9月13日木曜日
xiaomi mi a1 + insta 360air
3Kビデオがコマ落ちするので、Samsung の良いSDカード買ってみたけど、どうも本体の性能(CPU?)が足りてないみたいで結局コマ落ちした。2.5Kで我慢。
Samsung EVO Plus Micro SDXC 128GB bis zu 100MB/s, Class 10 U3 Speicherkarte (inkl. SD Adapter) rot/weiß
by A-MONTAIN
Learn more: https://www.amazon.de/dp/B06XFHQGB9/ref=cm_sw_em_r_mt_dp_U_ptPMBbC1M0D7A
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defaultdict
pythonで、list = [(a,1.0),(a,2.0),(b,3.0),(c,4.0)] のようなデータがあったときに、
a = [1.0, 2.0]
b = [3.0]
c = [4.0]
と整形したい。
from collections import defaultdict を使うときれいにかけて、
dict = defaultdic(list)
for i in list:
dict[i[0]].append(i[1])
とやると、a, b, cがkeyになった辞書ができあがる。
naiveにやると二重ループになってlistが巨大なときに大変だし予めソートかけておくのも回りくどいので。
a = [1.0, 2.0]
b = [3.0]
c = [4.0]
と整形したい。
from collections import defaultdict を使うときれいにかけて、
dict = defaultdic(list)
for i in list:
dict[i[0]].append(i[1])
とやると、a, b, cがkeyになった辞書ができあがる。
naiveにやると二重ループになってlistが巨大なときに大変だし予めソートかけておくのも回りくどいので。
2018年9月10日月曜日
ヴァッハウ渓谷(メルク修道院+デュルンシュタイン)
日曜日に、ヴァッハウ渓谷に行ってきました。
westbanhofのカウンターでrail tours Wachau ticket (59 EUR)を購入。
Melk修道院のチケットと、MelkからKremsまでの船のチケット込。
9時20分発のREX1908でMelkまで行き、修道院+庭を散策。
13:50分の船でデュルンシュタインに向かう(途中下船)。
デュルンシュタインでは、城跡まで登る。(2つ登山口があって、我々はきつい方から登って、ゆるい方から降りてきた。ゆるい方なら割と整備はされているが、靴はしっかりしたものが必要。ゆっくり歩いて片道30分ぐらいが目安)
会社の同僚とばったり遭遇した。子供を遊ばせているんだと言っていたが、子連れで来て楽しい場所なのかな?という疑問はある。
17:50分の船でデュルンシュタインからクレムスに向かうが、船がかなり遅れた上、クレムスの船着き場から駅までがかなり遠いので狙っていた18:20の電車は逃す。
(バスで多分停留所2個分。ヘロヘロになってたとは言え10~20分ぐらいは歩いてたと思う)
結局19:14の電車でSt. Poeltenに行って乗り換えてWestbanhof到着。
Vapianoで夕食にして帰宅。
Google photoで閲覧
westbanhofのカウンターでrail tours Wachau ticket (59 EUR)を購入。
Melk修道院のチケットと、MelkからKremsまでの船のチケット込。
9時20分発のREX1908でMelkまで行き、修道院+庭を散策。
13:50分の船でデュルンシュタインに向かう(途中下船)。
デュルンシュタインでは、城跡まで登る。(2つ登山口があって、我々はきつい方から登って、ゆるい方から降りてきた。ゆるい方なら割と整備はされているが、靴はしっかりしたものが必要。ゆっくり歩いて片道30分ぐらいが目安)
会社の同僚とばったり遭遇した。子供を遊ばせているんだと言っていたが、子連れで来て楽しい場所なのかな?という疑問はある。
17:50分の船でデュルンシュタインからクレムスに向かうが、船がかなり遅れた上、クレムスの船着き場から駅までがかなり遠いので狙っていた18:20の電車は逃す。
(バスで多分停留所2個分。ヘロヘロになってたとは言え10~20分ぐらいは歩いてたと思う)
結局19:14の電車でSt. Poeltenに行って乗り換えてWestbanhof到着。
Vapianoで夕食にして帰宅。
メルク修道院付属の庭。奥の建物でお茶をするべき。向かって右の部屋まで行くのが良い。 |
デュルンシュタインのお城跡で全方位カメラの撮影。 |
2018年9月3日月曜日
Miniconda(python2.7) + mod_wsgi on Centos6
Because the default python on Centos6 is too old, I need to use python2.7 for mapproxy.
so, I install miniconda2.
Mapproxy should work with apache, but using mod_wsgi with miniconda2 is a bit complicated.
I am describing a rough procedure:
% cd /opt/mapproxy
% wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
Some other configs:
so, I install miniconda2.
Mapproxy should work with apache, but using mod_wsgi with miniconda2 is a bit complicated.
I am describing a rough procedure:
% cd /opt/mapproxy
% wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
% sh Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh
(answer questions, “yes”, “/opt/mapproxy/miniconda2”, “no”)
(answer questions, “yes”, “/opt/mapproxy/miniconda2”, “no”)
% miniconda2/bin/pip install mod_wsgi
% miniconda2/bin/pip install mapproxy
% miniconda2/bin/pip install mapproxy
% miniconda2/bin/mod_wsgi-express install-module
% vi /etc/httpd/conf/httpd.conf
LoadModule wsgi_module modules/mod_wsgi-py27.so
% chmod –R 755 /opt/mapproxy/miniconda2/
WSGIScriptAlias /mapproxy /opt/mapproxy/config.py
WSGIPythonHome /opt/mapproxy/miniconda2/
WSGIApplicationGroup %{GLOBAL}
WSGISocketPrefix /var/run/wsgi
WSGIDaemonProcess mysite python-path=/opt/mapproxy/miniconda2/lib/python2.7/site-packages
cache elevation data of world wind java using mapproxy
I finally find a way to cache the elevation data of world wind java with mapproxy.
Old version of mapproxy did not handle tiff 16bit, and mapproxy-1.11 with pillow-5.2 do.
Keypoints:
1. get elevation tiles in image/tiff
2. store the tiles in image/png, mode I
3. deliver the tiles in image/ppm
==mapproxy.yaml==
layers:
- name: Elev
title: NASA_SRTM30_900m_Tiled in TIFF
sources: [Elev_cache]
Old version of mapproxy did not handle tiff 16bit, and mapproxy-1.11 with pillow-5.2 do.
Keypoints:
1. get elevation tiles in image/tiff
2. store the tiles in image/png, mode I
3. deliver the tiles in image/ppm
==mapproxy.yaml==
layers:
- name: Elev
title: NASA_SRTM30_900m_Tiled in TIFF
sources: [Elev_cache]
caches:
Elev_cache:
sources: [Elev_wms]
format: png16
request_format: image/tiff
grids: ['Elev_grid']
image:
resampling_method: bicubic
cache:
type: sqlite
directory: /opt/mapproxy/cache/elev
sources:
Elev_wms:
type: wms
supported_srs: ['EPSG:4326']
wms_opts:
version: 1.3.0
req:
url: https://worldwind26.arc.nasa.gov/elev
layers: NASA_SRTM30_900m_Tiled
grids:
Elev_grid:
srs: EPSG:4326
num_levels: 12
origin: nw
globals:
# image/transformation options
image:
paletted: False
formats:
png16:
format: image/png
mode: I
==end mapproxy.yaml==
And EarthElevations2.xml can be used with the changes:
<ImageFormat>image/ppm</ImageFormat>
<DataType type="Int16" byteOrder="LittleEndian"/>
<FormatSuffix>.ppm</FormatSuffix>
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