GeoDa计算全局Moran‘I 1.导入包含数据的.shp文件 2.创建权重矩阵,点击Weight Manger,再点击Create, weights file ID variable(其中包含的数值要唯一),或者 add ID variable.选择计算的距离方式 3.接下来Space--Univariate Moran’s I 4.选择要计算Moran’I值的变量 5.点击OK,得到结果图 6.点击右键,如图操作,计算P-value 7.计算结果通过Z值检验(P值为0.001<0.05),…

貌似是某位好人翻译的 https://unity3d.com/cn/learn/tutorials/topics/graphics/unity-5-lighting-and-rendering#rd?sukey=fc78a68049a14bb25d44bcc991717d101b1000579698b418294c6346f29dfb54f6ece0a7fceeaccff83866a38474fb50 简介全局光照,简称GI,是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法,要精确的仿真全局光照非常…

本文整理自Unity全球官方网站,原文:UNITY 5 - LIGHTING AND RENDERING (文章较长,请耐心阅读)简介全局光照,简称GI,是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法,要精确的仿真全局光照非常有挑战性,付出的代价也高,正因为如此,现代游戏会先一定程度的预先处理这些计算,而非游戏执行时实时运算. 同一场景里:没有照明(左),只有直接光源(中),和有间接光源的全局光照(右)的表现,注意颜色如何在不同的表面进行光的”反弹”,产生更真实的结果. 在本文中,我们会描述全局光…

>>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.std(a) # 计算全局标准差 1.1180339887498949 >>> np.std(a, axis=0) # axis=0计算每一列的标准差 array([ 1., 1.]) >>> np.std(a, axis=1) # 计算每一行的标准差 array([ 0.5, 0.5])…

做任务时需要运用到局部莫兰指数,卡在用Python计算的思路上好久,最后发现可以用ArcGIS进行处理,步骤简单易懂. 主要步骤为: 1.读入数据(一定要为shp文件),对于用ecognition直接导出的shp文件可能不能直接计算,可以先将标签图读入,然后转换为shp文件,再对shp进行处理 2.运用ToolsBar中的空间管理工具---聚类分布制图---------聚类和异常值分析工具,进行局部莫兰指数的计算.(如果要计算全局莫兰指数,则为空间管理工具---分析模式---------空间自相…

    Kinect for Windows SDK1.7中引入了Kinect Fusion功能.在1.8的SDK中对该功能进行了改进和强化,Kinect Fusion能够使得我们使用Kinect for Windows 传感器来进行真实场景的三维几何重建,目前已支持导出.obj及.stl等三维数据格式.Kinect Fusion技术在支持GPU加速的机器上能够对物体进行实时的三维建模.和传统的三维建模方式相比,Kinect Fusion最大的优势是快速便捷.     Kinect Fusion…

OPEN CASCADE Multiple Variable Function eryar@163.com Abstract. Multiple variable function with gradient and Hessian matrix is very very import in OPEN CASCADE optimization algorithms. In order to understand these optimization algorithm better, let’s…

这几天实现了个Lucene分布式检索的模块,采用的分布式方案是将数据分块,分别生成N个索引文件,放到N个节点上运行.检索时,对每一个节点发出查询请求,将N个节点返回的结果归并,然后生成一个新的结果.如果没看明白,可以看看我的帖子 http://www.iteye.com/topic/212046 ,这个方案同帖子中的思想是一致的. 用这样的方案,遇到的问题是归并过后的结果,同没有归并结果是有一定区别的.在实现这个方案前我也分析过,Lucene使用TF/IDF算法来计算相关度,所以会产生这样的问题…

1.1 U-Boot工作过程 U-Boot启动内核的过程可以分为两个阶段,两个阶段的功能如下: (1)第一阶段的功能 Ø 硬件设备初始化 Ø 加载U-Boot第二阶段代码到RAM空间 Ø 设置好栈 Ø 跳转到第二阶段代码入口 (2)第二阶段的功能 Ø 初始化本阶段使用的硬件设备 Ø 检测系统内存映射 Ø 将内核从Flash读取到RAM中 Ø 为内核设置启动参数 Ø 调用内核 1.1.1 U-Boot启动第一阶段代码分析 第一阶段对应的文件是cpu/arm920t/start.S和board/sa…

CVPR 2016 Visual Tracking Paper Review  本文摘自:http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52072659    http://blog.csdn.net/ben_ben_niao/article/details/52078727 做了一段时间的跟踪,最近CVPR大会也过了一段时间了,这次将CVPR2016跟踪的文章做一次总结,主要是对paper的方法,创新,改进等方面进行介绍和总结.具体的实现细…

VR的基本渲染方法掌握起来并不难,但是最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,我们从三个影响速度的参数结合网上一些高手的教程来分析一下. 一.Irradiance map(发光贴图)二.Light cahe(灯光缓存)三.图形抗锯齿方面Image sampler (Antialiasing) 一.Irradiance map(发光贴图) 大家都知道,rate中对速度影响最大的是min值,那么我们就在max固定的情况先来测试一下改变min值所需要花费的时…

提高VR渲染速度的关键,这个教程比以往的教程都要重要很多,如果你是刚刚步入学习和上升阶段那么这将是你必须要看的东西,他会让你迅速提升技能达到比你死看书本好很多的效果,不多说上教程   VR的基本渲染方法已经掌握,虽然材质和灯光方面还有许多不足,但是当前最迫切需要解决的问题是VR的出图速度问题.动则需要数小时的渲染时间真的是很难以接受,不管是练习还是真正的做方案都是漫长的等待,这样修改起来也不方便.因此当务之急是要弄清楚影响VR速度的根本原因,优化参数. 最近的几个例子来看,GI的时间都不长,就是…

(一)本次移植是基于FL2440,板子的基本硬件: CPU 型号为S3C2440,基于ARM920T,指令集ARMV4,时钟主频400MHz SDRAM H57V2562GTR-75C 2片*32MB=64MB,挂载于nGCS6 (0x3000 0000) NANDFLASH 型号:K9F2G08U0B  大小:256MB Network    Adapter (网卡) DM9000AEP 10/100M自适应,挂载于nGCS4 (0x2000 0000) LED 5个LED(LED0~3)I/…

图像熵计算 真是为了一个简单的基础概念弄的心力交瘁,请教了一下师姐,但是并没有真的理解,师弟我太笨呀~~所以,我又查熵的中文含义和相关的出处!共勉吧~~ 1.信息熵: 利用信息论中信息熵概念,求出任意一个离散信源的熵(平均自信息量).自信息是一个随机变量,它是指某一信源发出某一消息所含有的信息量.一条信息的信息量和它的不确定性有着直接的关系.所发出的消息不同,它们所含有的信息量也就不同.任何一个消息的自信息量都代表不了信源所包含的平均自信息量.不能作为整个信源的信息测度,因此定义自信息量的数学期…

overview Oracle's cost-based optimizer (COB) uses statistics to calculate the selectivity (the fraction of rows in a table that the SQL statement's predicate chooses) of predicates and to estimate the "cost" of each execution plan. The COB will…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的 FTRL(Follow-the-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控…

程序运行后每达到一帧的时间间隔就会执行一次mainLoop void CCDisplayLinkDirector::mainLoop(void) { //判断是否需要释放CCDirector,通常游戏结束才会执行这个步骤 if (m_bPurgeDirecotorInNextLoop) { m_bPurgeDirecotorInNextLoop = false; purgeDirector(); } else if (! m_bInvalid) { //绘制当前场景并执行其他必要的处理 draw…

一般搜索的query比较短,但如果query比较长,如是一段文本,需要搜索相似的文本,这时候一般就需要wand算法,该算法在广告系统中有比较成熟的应该,主要是adsense场景,需要搜索一个页面内容的相似广告. Wand方法简单来说,一般我们在计算文本相关性的时候,会通过倒排索引的方式进行查询,通过倒排索引已经要比全量遍历节约大量时间,但是有时候仍然很慢. 原因是很多时候我们其实只是想要top n个结果,一些结果明显较差的也进行了复杂的相关性计算,而weak-and算法通过计算每个词的贡献上限来…

U-Boot启动过程完全分析 1.1       U-Boot工作过程 U-Boot启动内核的过程可以分为两个阶段,两个阶段的功能如下: (1)第一阶段的功能 硬件设备初始化 加载U-Boot第二阶段代码到RAM空间 设置好栈 跳转到第二阶段代码入口 (2)第二阶段的功能 初始化本阶段使用的硬件设备 检测系统内存映射 将内核从Flash读取到RAM中 为内核设置启动参数 调用内核 1.1.1             U-Boot启动第一阶段代码分析 第一阶段对应的文件是cpu/arm920t/s…

目录 [隐藏] 1 Loadavg分析 1.1 Loadavg浅述 1.2 Loadavg读取 1.3 Loadavg和进程之间的关系 1.4 Loadavg采样 2 18内核计算loadavg存在的问题 2.1 xtime_lock解析 2.2 全局load读写分离解xtime_lock问题 2.3 几个关键点: 2.3.1 不加xtime_lock的per cpu load计算 2.3.2 Thomas的解决方案 2.3.3 sched_tick的时机 2.3.4 交错的时间差 3 32内核…

一.媒体流(streams )流线程中包含事件和缓存如下:-events     -NEW_SEGMENT    (NS)     -EOS                (EOS)  *     -TAG         (T) -buffers            (B)    * 其中标* 号的需要同时钟进行同步. 典型的流如图1 所示: 图1 媒体流组成图 (1 )NEW_SEGMENT,rate, start/stop, time         包括了有效的时间戳范围(start/…

转载地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6915755 在图像处理领域,二值图像运算量小,并且能够体现图像的关键特征,因此被广泛使用.将灰度图像变为二值图像的常用方法是选定阈值,然后将待处理图像的每个像素点进行单点处理,即将其灰度值与所设置的门限进行比对,从而得到二值化的黑白图.这样一种方式因为其直观性以及易于实现,已经在图像分割领域处于中心地位.本文主要对最近一段时间作者所学习的阈值化图像分割算法进行总结,全文描述了作者对每种…

分布式搜索的执行方式 在继续之前,我们将绕道讲一下搜索是如何在分布式环境中执行的. 它比我们之前讲的基础的增删改查(create-read-update-delete ,CRUD)请求要复杂一些. 注意: 本章的信息只是出于兴趣阅读,使用Elasticsearch并不需要理解和记住这里的所有细节. 阅读这一章只是增加对系统如何工作的了解,并让你知道这些信息以备以后参考,所以别淹没在细节里. 一个CRUD操作只处理一个单独的文档.文档的唯一性由_index, _type和routing-value…

解剖 Elasticsearch 集群 - 之三 本篇文章是一系列涵盖 Elasticsearch 底层架构和原型示例的其中一篇.在本篇文章中,我们会讨论 Elasticsearch 如何提供准实时搜索以及如何在搜索相关度计算与延迟间权衡. 在之前的文章中,我们讨论了 Elasticsearch 如何应对分布式系统的一些基本挑战.这里我们主要讨论: Elasticsearch 的准实时 为什么深度分页会很危险? 权衡搜索相关度的计算 准实时搜索(Near real-time search) El…

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Python 配置文件 启动与测试 应用部署 参数配置 Storm命令 原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例 应用部署方式 组件接口 组件实现类 数据连接方式 常用Topology模式 日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制 序列化 与…

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M…

本文整理自Unity全球官方网站,原文:UNITY 5 - LIGHTING AND RENDERING 简介全局光照,简称GI,是一个用来模拟光的互动和反弹等复杂行为的算法,要精确的仿真全局光照非常有挑战性,付出的代价也高,正因为如此,现代游戏会先一定程度的预先处理这些计算,而非游戏执行时实时运算. 同一场景里:没有照明(左),只有直接光源(中),和有间接光源的全局光照(右)的表现,注意颜色如何在不同的表面进行光的"反弹",产生更真实的结果. 在本文中,我们会描述全局光照如何在Uni…

重开发人员的劳动成果,转载的时候请务必注明出处:http://blog.csdn.net/haomengzhu/article/details/30478251 Cocos2d 的一大特色就是提供了事件驱动的游戏框架, 引擎会在合适的时候调用事件处理函数.我们仅仅须要在函数中加入对各种游戏事件的处理, 就能够完毕一个完整的游戏了. 比如,为了实现游戏的动态变化.Cocos2d 提供了两种定时器事件. 为了响应用户输入,Cocos2d 提供了触摸事件和传感器事件: 此外,Cocos2d 还提供了一…

Win7系统不得不说是非常好用的,也是目前为止占用份额最大的操作系统,其中win7有个效果,将窗体拖动到顶部时会自动最大化,拖动到左侧右侧时会自动半屏显示,再次拖动窗体到其他位置,会重新恢复之前的大小,这个效果还是比较人性化的,大大方便了很多用户的操作习惯. 在Qt中,如果是无边框窗体,(有边框窗体和操作系统窗体效果一致)并没有相关的API接口来实现这个效果,必须自己写代码来模拟这个效果,原理很简单,绑定事件过滤器,自动计算当前无边框窗体的位置和鼠标按下去的坐标,当到达顶部或者左侧右侧时,自动设…