<div dir="auto"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Generació desatesa de tessel·les de mapes tant ràster com vector en entorns serverless emprant el núvol AWS Lambda, codi obert<br><a href="https://www.azavea.com/blog/2018/09/06/tilegarden-serverless-tile-rendering-with-aws-lambda/" target="_blank" rel="noreferrer">https://www.azavea.com/blog/2018/09/06/tilegarden-serverless-tile-rendering-with-aws-lambda/</a><br><br>Eina de codi obert, en un Docker i emprant capes de Natural Earth, per mesurar el rendiment a l'hora de crear i servir tessel·les vector<br><a href="https://github.com/pka/mvt-benchmark" target="_blank" rel="noreferrer">https://github.com/pka/mvt-benchmark</a><br><br>Primera part d'una <span id="m_-3144102894858872915gmail-result_box" class="m_-3144102894858872915gmail-" lang="ca"><span class="m_-3144102894858872915gmail-">reflexió en 3 
episodis per aprendre no només a visualitzar, sinó també a identificar, 
analitzar i processar la informació geogràfica</span></span><br><a href="http://cartonumerique.blogspot.com/2018/09/dechiffrer-linformation-geographique1.html" target="_blank" rel="noreferrer">http://cartonumerique.blogspot.com/2018/09/dechiffrer-linformation-geographique1.html</a><br><br>Anàlisi espaciotemporal dels pitjors incendis de California, pel canvi climàtic i l'augment de població, amb codi per generar de nou gràfics i mapa<br><a href="https://buzzfeednews.github.io/2018-07-wildfire-trends/" rel="noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">https://buzzfeednews.github.io/2018-07-wildfire-trends/</a><br><br></div><div>Raf (62)<br></div></div></div></div></div></div></div>