Alerts when a new item is first uploaded to the FME Hub
Recently active
FME Hub user marco.lor just uploaded a new transformer to the FME Hub.This transformer create a new attribute SumTot with the sum of the selected attributes.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user marco.lor just uploaded a new transformer to the FME Hub.SumSelectedAttributesCreates a new attribute which sum the previously selected attributesWould you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user davekazemi just uploaded a new transformer to the FME Hub.AdvanceGrouper TransformerOverviewThe AdvanceGrouper transformer is an enhanced version of the traditional Grouper transformer in FME, offering improved performance and additional functionality for feature grouping and sampling. This transformer provides flexible methods to group and sample features based on different criteria.Performance ImprovementsSignificantly reduced processing time compared to the standard GrouperOptimized memory usage (peak memory usage: ~1.4MB for 150,000 features)Efficient handling of large feature setsUsage NotesSupports processing of large feature sets (tested with 150,000+ features)Maintains feature order during processingCompatible with existing FME workflowsProvides visual feedback through the feature cache iconsWould you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user uvmsci just uploaded a new transformer to the FME Hub.This custom transformer writes CityGRID model with linked units/terrains/images.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user uvmsci just uploaded a new transformer to the FME Hub.This custom transformer reads CityGRID data (xml or ini). All element and unit attributes are merged to geometries.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user uvmsci just uploaded a new transformer to the FME Hub.This custom transformer writes models into CityGRID database. Optionally terrains or images can be linked to the model(s).Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user uvmsci just uploaded a new transformer to the FME Hub.Reads tables from CityGRID database (Oracle, MSSQL or PostgreSQL).Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user danielmartins18 just uploaded a new transformer to the FME Hub.This transformer adds attachments to an ArcGIS Online feature service. The transformer does not store username and password, allowing to use a AGOL Web Connection existing on your workspace.Based on by "AGOLAttachmentAdder" created by Chris Duncan_Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user rvoisin just uploaded a new transformer to the FME Hub.Citywide Service Request ConnectorDescriptionThis transformer handles the creation of Service Requests with the Citywide REST API. It can be used to access various POST actions, including create new Service Requests and attaching Notes, Files, and Attributes.UsageTo use this transformer, a JSON POST body must be assembled to be sent to the relevant endpoint. It preforms one function at a time, which can be selected under Basic Parameters. Several uses of this transformer must be chained together to accomplish the entire Service Request creation process.Basic ParametersSelect a Function - Select which REST API action to preform. Create New Service Request: creates a new Citywide Service Request. Commit Service Request Transaction: this step must be preformed in order for the new Service Request to be available in the Citywide Web UI or Citwide Mobile App. Add Note to Service Request: Attaches a note to a pre-existi
FME Hub user rvoisin just uploaded a new transformer to the FME Hub.Citywide GET ConnectorDescriptionThis transformer handles pagination for the Citywide REST API.UsageIf given a valid Citywide REST API GET endpoint, this transformer will loop through all available pages of results and return all results combined into a single JSON response as cw_response. Please note that querying for large data sets my result in slower response times. This transformer is not designed for use with Bulk Routes.ParametersWeb Connection - A valid Citywide web authentication connection.Location - The Citywide GET endpoint to be queried.Filter Field - Optional. A field name to be used for filtering.Filter Value - Optional. A field value to be used for filtering.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user rvoisin just uploaded a new web_connection to the FME Hub.This Web Service connects to the Citywide REST API.To use this connection, you will need your username and database name as well as your user API Key.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user sanaeatsafe just uploaded a new transformer to the FME Hub.DescriptionThe OllamaConnector allows you to interact with the Ollama API, enabling response generation and seamless integration with locally deployed large language models (LLMs) within an FME Workspace.Examples of local LLM models that might be used with the OllamaConnector are Llama, LLaVa, Phi, Gemma, Mistral, Moondream, Deepseek, and Starling. For more information, review the Ollama API documentationWould you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user mark2atsafe just uploaded a new transformer to the FME Hub.This transformer fits a range of numbers into a different range (or scale), in a process called Normalization (specifically Unity Based Normalization), or Min-Max Feature Scaling.Input PortsInput: Incoming data. Values to be normalized must be numeric. Features with non-numeric values will be rejected and the results calculated from the remaining records.Output PortsOutput: The outgoing data with the result in a new attribute called _NormalizedValueRejected: Any features rejected by the process.Feature order is unaffected by any processes in this transformer.ParametersAttribute to Normalize: The attribute containing the values to be normalized.New Scale Minimum: The minimum value for the new scaleNew Scale Maximum: The maximum value for the new scaleExampleThe area of each country in the world is calculated and passed to the transformer.The area value is the attribute to be normalized. The new scale minimum is set
FME Hub user antoine just uploaded a new template to the FME Hub.FME Workspace DescriptionUse caseThis FME workspace is designed for processing, analyzing, and preparing data to feed a local ollama model with your own pdf. It is just a demo workspace to understand RAG concept and Ollama calls without python.RequirementsInstall OllamaLoad your embedding model plus your LLM model into it first.Key ComponentsChunk Processing:Splits the input data into smaller chunks for parallel processing.Utilizes transformers to manage chunk size and distribute data.Embedding:Embeds validation steps to identify and correct errors in data chunks.Isolates problematic chunks for further analysis or correction.Preprocessed Data Storage:Outputs results in formats compatible with Parquet and other storage types.Ensures streamlined data flow for further usage in external systems or analysis tools.SQL Integration : Vector space:Uses SQL queries to store and manage data in memory, enabling efficient data manipul
FME Hub user chrisatsafe just uploaded a new template to the FME Hub.Agentic Schema Mapping (AI Assistant Schema Mapping)OverviewThis template highlights the development of an FME Workspace that can be configured as either a Workspace App or Automation tailored for schema mapping and address data standardization from various data providers. These solutions demonstrate how FME can seamlessly handle schema mapping and data preparation for ingestion into downstream processes, using Agentic AI (Gemini) to expedite the process without the need to build a look up table for schema mapping or manually define schema definitions. This works with any AI provider that supports structured outputs. Key FeaturesSchema Mapping Address Data:Accepts incoming files with varied schemas.Converts the data to CSV for prompt engineering.Submits the data to Gemini for schema mapping.Outputs results in:GeoJSON for spatial data.Automation:Watches a designated directory for incoming files.Processes files automati
FME Hub user chrisatsafe just uploaded a new template to the FME Hub.# Agentic Schema Mapping (AI Assistant Schema Mapping)## OverviewThis template highlights the development of an FME Workspace that can be configured as either a Workspace App or Automation tailored for schema mapping and address data standardization from various data providers. These solutions demonstrate how FME can seamlessly handle schema mapping and data preparation for ingestion into downstream processes, using Agentic AI (Gemini) to expedite the process without the need to build a look up table for schema mapping or manually define schema definitions. This works with any AI provider that supports structured outputs. ### Key Features1. **Schema Mapping Address Data**: - Accepts incoming files with varied schemas. - Converts the data to CSV for prompt engineering. - Submits the data to Gemini for schema mapping. - Outputs results in: - **CSV** for tabular data.2. **Automation**: - Watches a designate
FME Hub user kasrajamshidi just uploaded a new fme_package to the FME Hub.Neo4j Reader using the official Python client.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user takashi.pss just uploaded a new template to the FME Hub.注: このワークスペースでは政令市の行政区ごとに「PLATEAU4 可視化用データ変換01 建築物.fmw」を実行するために WorkspaceRunner を使用していますが、2024年12月時点の FME 最新バージョン (FME 2024.2.x) において、 WorkspaceRunner のパラメーターを介して実行するワークスペースのログファイルパスを設定するとエラーが生じるという不具合が確認されています。2025年以降のバージョンアップによって不具合が解消されるまでの間、このワークスペースは FME 2024.1.3 で実行してください。3D都市モデル標準製品仕様書第4.x版に基づいて作成された建築物 CityGML データセット (政令市に限る) を Cesium 3D Tiles データセットに変換します。 このワークスペースは、WorkspaceRunner によって「PLATEAU4 可視化用データ変換01 建築物.fmw」 (以下「01 建築物.fmw」と言います) を実行することによって政令市の建築物モデルを区単位の3D Tiles データセットに変換します。このテンプレートを FME Workbench で開くと、WorkspaceRunnerが参照する 「01 建築物.fmw」も同時に展開されますので、「01 建築物.fmw」を別途用意する必要はありません。「01 建築物.fmw」を更新する際には、このテンプレートも更新します。 処理を効率化するため、最初の区の変換を行うのとあわせて全ての区の属性を読み込んで区単位でCSVファイルに保存し、2番目以降の区の変換を行う際には、CSVファイルから各区の属性とファイルパスのみを読み込むようにしています。 2番目以降の区の変換は、ふたつめの WorkspaceRunner によって「01 建築物.fmw」を呼び出し、1以上の句について並列で変換処理を行います。同時に処理する区の上限数 (1～7) は、Maximum Concurrent FME Processes パラメーターで設定できます。パソコンのスペック等に応じて、適宜調整してご利用ください。 2番
FME Hub user takashi.pss just uploaded a new template to the FME Hub.Tech Preview3D都市モデル標準製品仕様書第3.x版に基づいて作成された建築物 CityGML データセットを Cesium 3D Tiles データセットに変換します。 [注] このワークスペースによる変換を実行するには、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換用に、FME Hub "Vertical Transformation with GSIGEO2011" テンプレートに同梱されているグリッドファイルが必要です。Vertical Transformation with GSIGEO2011 https://hub.safe.com/publishers/pacific-spatial-solutions/templates/vertical-transformation-with-gsigeo2011上記テンプレートを一旦 FME Workbench で開いてワークスペース (*.fmw) として保存すると、 "gsigeo2011.zip" というアーカイブが抽出、保存されます。 まず、これを解凍して展開される次の2ファイルをディスクシステムの適当な場所に保存してください。ここで、*.gdc ファイルから *.grd ファイルへの相対パスはこのまま維持しておく必要があることに注意してください。 ./gsigeo2011_ver2_2.gdc ./griddata/gsigeo2011_ver2_2.grd 可視化用データ変換ワークスペースを実行する際に、上記 "gsigeo2011_ver2_2.gdc" を Geoid Height Grid パラメーターに設定することにより、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換を行うことができます。このワークスペースは、入力データセットに含まれる建築物の最大詳細度 (LOD)、テクスチャの有無に応じて、最大で次の8つの3D Tilesデータセットを作成します bldg_lod1: 詳細度1まで (元データにテクスチャがある場合はテクスチャつき)bldg_lod2: 詳細度2まで (元データにテクスチャがある場合はテクスチャ
FME Hub user takashi.pss just uploaded a new template to the FME Hub.Tech Preview3D都市モデル標準製品仕様書第4.x版に基づいて作成された交通モデル (道路、鉄道、徒歩道、広場、航路) CityGML データセットを Mapbox Vector Tile (MVT) または Cesium 3D Tiles データセットに変換します。[注1] このワークスペースによる変換を実行するには、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換用に、FME Hub "Vertical Transformation with GSIGEO2011" テンプレートに同梱されているグリッドファイルが必要です。Vertical Transformation with GSIGEO2011 https://hub.safe.com/publishers/pacific-spatial-solutions/templates/vertical-transformation-with-gsigeo2011上記テンプレートを一旦 FME Workbench で開いてワークスペース (*.fmw) として保存すると、 "gsigeo2011.zip" というアーカイブが抽出、保存されます。 まず、これを解凍して展開される次の2ファイルをディスクシステムの適当な場所に保存してください。ここで、*.gdc ファイルから *.grd ファイルへの相対パスはこのまま維持しておく必要があることに注意してください。 ./gsigeo2011_ver2_2.gdc ./griddata/gsigeo2011_ver2_2.grd 可視化用データ変換ワークスペースを実行する際に、上記 "gsigeo2011_ver2_2.gdc" を Geoid Height Grid パラメーターに設定することにより、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換を行うことができます。[注2] 広場モデルの交通領域、補助交通領域フィーチャーが xlink によって同じ都市モデルにおける道路モデルを参照している場合は、xlink:href 属性に記述されている場所に参照先の道路モデルデータファイルが 存在している必要
FME Hub user stephenwu just uploaded a new fme_package to the FME Hub.Integration with IBM MQ.Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user takashi.pss just uploaded a new template to the FME Hub.3D都市モデル標準製品仕様書第4.x版に基づいて作成された都市計画決定情報および区域 CityGML データセットを Mapbox Vector Tile (MVT) データセットに変換します。Would you like to know more? Click here to find out more details!
FME Hub user takashi.pss just uploaded a new template to the FME Hub.Tech Preview3D都市モデル標準製品仕様書第4.x版に基づいて作成された汎用都市オブジェクト CityGML データセットを Mapbox Vector Tile (MVT) または Cesium 3D Tiles データセットに変換します。[注] このワークスペースによる変換を実行するには、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換用に、FME Hub "Vertical Transformation with GSIGEO2011" テンプレートに同梱されているグリッドファイルが必要です。Vertical Transformation with GSIGEO2011 https://hub.safe.com/publishers/pacific-spatial-solutions/templates/vertical-transformation-with-gsigeo2011上記テンプレートを一旦 FME Workbench で開いてワークスペース (*.fmw) として保存すると、 "gsigeo2011.zip" というアーカイブが抽出、保存されます。 まず、これを解凍して展開される次の2ファイルをディスクシステムの適当な場所に保存してください。ここで、*.gdc ファイルから *.grd ファイルへの相対パスはこのまま維持しておく必要があることに注意してください。 ./gsigeo2011_ver2_2.gdc ./griddata/gsigeo2011_ver2_2.grd 可視化用データ変換ワークスペースを実行する際に、上記 "gsigeo2011_ver2_2.gdc" を Geoid Height Grid パラメーターに設定することにより、「日本のジオイド2011」に基づく標高から楕円体高への変換を行うことができます。Would you like to know more? Click here to find out more details!
