andypetrella

* create a Neo4j Rest API on WebShell
* create a macro that will check cypher queries
* import TopoJSON in Neo4J, probably using org.neo4j.gis.spatial.pipes.GeoPipeFlow like org.neo4j.gis.spatial.pipes.processing.GeoJSON does

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/*
First implementation of a Matrix String Interpolator.
This is a manipulable matrix strucutre

mat"""
  | 1  |  2
  | 3  |  
"""
*/
object Mat {

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package cocontra

import model._

object Co extends App {
  val kids = List(new Kid(9))

  val humans:List[Human] = kids

  println(humans)

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object conway {

  def neighbours(p:(Int, Int)) =
    for {
      dx <- List(-1, 0, 1)
      dy <- if (dx == 0) List(-1, 1) else List(-1, 0, 1)
    } yield (dx+p._1, dy+p._2)

  def step(cells:List[(Int, Int)]) =
    cells

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package spark
import spark.util.AkkaUtils
object SparkAkka {
  private[this] lazy val config = be.bigdata.p2.conf.root.getConfig("deploy.akka")

  lazy val name = config.getString("name")
  lazy val host = config.getString("host")
  lazy val port = config.getInt("port")

  lazy val actorSystem = AkkaUtils.createActorSystem(name, host, port)._1

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//def
val l:List[A]
val m[K,V]:A=>List[(K, V)]
val r[V]:List[V]=>V
val s[K]:K=>K

//mr
l.flatMap(m)
  .groupBy(_._1)
  .mapValues(_.map(_._2))

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val l:List[A] 
val m[K,V]:A=>List[(K, V)] 
val r[V]:List[V]=>V 
val s[K]:K=>K

l .flatMap(m)
  .groupBy(_._1) // map phase
  .mapValues(_.map(_._2))
    .groupBy{case (x, xs) => s(x) } // shuffled
    .mapValues(_.map{case (x,xs) => (x, r(xs))}) // reduced

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How to scrap the Belgium PICC

Download ESRI PICC data

Use the Query operation on the service, aksing for:

• f=json json format
• fields=*
• geometryType=esriGeometryEnvelope
• geometry=...

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libraryDependencies += "junit" % "junit" % "4.11" % "test"

libraryDependencies += "com.novocode" % "junit-interface" % "0.10" % "test"

javaSource in Test := baseDirectory.value / "test"

testOptions += Tests.Argument(TestFrameworks.JUnit, "-q", "-v")

javacOptions ++= Seq("-source", "1.8")

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Utilisation des systèmes distribués pour l'analyse géospatiale et sociale du changement de territoire.

Le but du travail sera d'implémenter des techniques d'apprentissage et de prédiction de l'évolution d'un territoire en se basant sur un historique d'images satellitaires et envisager l'intégration des informations présentent dans un réseau social.

L'analyse géospatiale de la couverture et de l'utilisation du territoire est un des principaux sujets de recherche en géomatique et télédétection. Cela fait intervenir plusieurs techniques provenant de domaines divers, entre autres on peut citer les système de règles avec contraintes, les automates cellulaires, les réseaux probabilistes (ainsi que leurs combinaisons).

Le perfectionnement de ces techniques est indéniable mais il souffrira à terme de problèmes de performance et de "scalabilité". Cette apréhension se base sur le constat du pourcentage grandissant