⑴ RSS是什麼東西如何使用
RSS也叫聚合RSS是在線共享內容的一種簡易方式（也叫聚合內容，Really Simple Syndication）。通常在時效性比較強的內容上使用RSS訂閱能更快速獲取信息，網站提吵旁吵啟皮供RSS輸出，有利於讓用戶獲取網站內容的最新更新。網路用戶可以在客戶端藉助於支持RSS的聚合工具軟體（例如SharpReader,NewzCrawler、FeedDemon），在不打開網站內容頁面的情況下閱讀支持RSS輸出的網站內容。
目前，國內提供RSS訂閱服務的網站或類似網站有鮮果網、幫看網等等。
只要到這些網站注冊一個帳升侍號，就能使用了，一般都是免費的。
⑵ arcgis如何實現點的聚合操作
以arcgis10 操作為例。打開arctoolbox 找到制圖工具---〉制圖綜合----〉 聚合點 工具。
指定輸入輸出的要素蠢脊肆類，指定聚合距離。工具會在位於聚合距離范圍內的三個或更多個點的聚類周圍創建面。
arcgis 9.x也有相同的工具，但可能工具箱的組織帶轎和10略有不同。可搜索一下AggregatePoints。應該野虧可以找到。
希望對你有幫助
⑶ MongoDB Aggregation
對數據進行聚合操作，然後將計算之後的數據返回。聚合操作將多個文檔的值組合在依賴，並且可以對分組數據執行各種操作返回單個結果。
MongoDB提供三種方式來執行聚合操作：aggregation pipeline、map-rece function、single purpose aggregation methods。
MongoDB 聚合操作是在數據處理管道的邏輯上建模的。documents可以進入一個用於處理docuemnt然後返回聚合值的多階段管道。
底層的管道提供了filters(類似於查詢的操作)和document transformations(修改document的輸出形式)操作。
其他管道操作為document指定具體的屬性或者多個屬性進行分組和排序，以及用array內容的聚合工具一樣。管道的階段可以使用運算符執行任務。
管道使用MongoDB自帶的本地操作來執行聚合操作更高效，管道是MongoDB執行聚合操作的首先。
聚合管道可以操作分片collection。聚合管道可以通過使用索引來提高性能。聚合管道內部會進行優化階段。
可以使用db.collection.aggregate()的explain參數看到執行計劃。
聚合管道來決定需要返回的欄位。如果使用只需要的欄位，這樣可以減少數據量。
addFields + match放入到 addFields之前(如果是 project / $addFields的結果，就不能移動)，減少數據量。
match: 先執行$match來減少數據量，然後在執行排序操作。
match: 如果在前面添加$match操作，可以使用索引來減少數據操作。
skip(在3.2開始可以使用)：將 project操作之前，可以減少數據量。
通常情況下，在重新排序優化之後才會發生階段合並。
limit:如果不能減少數據量，不會將這兩個階段合並。否則先進行排序，然後獲取指定的數量，放入內存。如果在中間含有$skip操作，將其放入最後。
在數據量超過內存限制，這個操作需要設置 allowDiskUse=true。
從MongoDB3.6開始，刪除了aggregate的選項，將結果作為一條數據的返回。
aggregate可以返回cursor或者數據結果集。在返回的結果中，每個document的大小不能超過16M(這個限制只針對返回的document)。
documents有可能會超過這個限制，db.collection.aggregate()默認返回cursor。
從MongoDB2.6開始，管道階段的RAM限制為100M。如果超過限制，出錯。如果為了處理大量的數據集，使用allowDiskUse選項開啟管纖耐道階段的聚合操作將數據寫入到臨時文件。
從MongoDB3.4之後， graphLookup操作會忽略這個選項。如果其他階段有aggregate()操作，allowDiskUse=true將會影響這些階段。
從MongoDB3.2開始，如果按照分片來匹配值，只會在這個分片內進行計算。
聚合操作在多個分片上執行操作，如果沒有指定主分片，這些操作會被路由到其他分片上，來減少主分片的負載。
lookup階段需要在主分片上執行查詢。
將聚合管道拆分為頃祥兩部分，這是為毀乎春了在分片上執行優化。
操作可以 參考實例
MapRece可以在分片上執行操作，分片集合可以作為輸入或者輸出。
使用分片集合作為MapRece輸入源，mongos將作業並行派發到各個分片。mongos會等待所有的作業完成。
如果MapRece的out欄位有分片值，MongoDB使用_id欄位作為分片的依據。
作為一個分片集合輸出:
在操作的過程中，maprece有很多鎖：
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