feature.shape和feature.shapecopy的区别

以前在写AE代码的时候也没有注意到feature.shape和feature.shapecopy的区别,觉得两者也差不多: 今天写入库程序才明白过来. 如果取feature.shape,则得到的是该要素类中的这个要素: 如果取feature.shapecopy,则得到的是该要素的复制版,相当于另外一个跟此要素类没有关系的一个图形. 发现过程如下: 原始数据是投影坐标系的,入库时,需要填一个存储此要素类地理坐标系对应的坐标值, 所以在入库过程中对feature.shape进行了project投影,…

Feature Engineering and Feature Selection

首先,弄清楚三个相似但是不同的任务: feature extraction and feature engineering: 将原始数据转换为特征,以适合建模. feature transformation: 对数据的转换以提高算法的精度. feature selection: 删除不必要的特征. 1 Feature Extraction 1.1 Text 1.1.1 Bag of Words 最简单的方法是 Bag of Words,首先有一个词典包含了文本中出现的所有的词,每个句子文本的表示…

【计算机视觉领域】常用的 feature 提取方法，feature 提取工具包

[计算机视觉领域]常用的 feature 提取方法,feature 提取工具包利用 VL 工具包进行各种特征的提取: VL 工具包官网地址:http://www.vlfeat.org/index.html %% Extract Every kind of Features% the VL_tool box for feature extraction. clc; run('/home/wangxiao/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.20-bin/vlfeat-0.9.…

Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On!

Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On! "Feature engineering" is a fancy term for making sure that your predictors are encoded in the model in a manner that makes it as easy as possible for the model to achieve good performance.…

Google Play和基于Feature的过滤 —— Feature 参考手册

翻译自 Features Reference 下表列出了软/硬件Feature和权限的参考信息,它们被用于GooglePlay. 硬件feature 下面列出了被大多数当前发布的平台所支持的硬件功能描述.为了标明应用程序所使用或需要的某个硬件Feature,都要在一个独立的<uses-feature>元素的android:name属性中声明. Feature类型 Feature描述符描述注释 Audio android.hardware.audio.low_latency 应用程序使用设备…

tensorflow-TFRecord报错ValueError: Protocol message Feature has no "feature" field.

编写代码用TFRecord数据结构存储数据集信息是报错:ValueError: Protocol message Feature has no "feature" field.或和这个错误非常类似的错误. 请检查 features=tf.train.Features(feature={...} 里面有没有单子写错.如果有一个单词写错都会报和上面类似的错误…

关于 Local feature 和 Global feature 的组合

关于 Local feature 和 Global feature 的组合 1.全局上下文建模: …

机器学习-特征工程-Feature generation 和 Feature selection

概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容.然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧.但是光会前面的一些内容,还不足以应付实际的工作中的很多情况,例如如果咱们的原始数据的features太多,咱们应该选择那些features作为咱们训练的features?或者咱们的features太少了,咱们能不能利用现有的features再创造出一些新的与咱们的target有更加紧密联系…

基于TerraExplorer Pro 6.1 实现对Shape中Feature对象拾取查询

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title></title> <sc…

ae_将面积小于1500的Feature同附近Feature进行合并

private void 合并1500图斑ToolStripMenuItem_Click(object sender, EventArgs e) { /* *将图层中面积小于1500的图斑与之相同BSM且相邻的最大的图斑合并. */ if(axMapControl2.LayerCount<=0) { MessageBox.Show("请先添加图层再合并!"); } else { pLayer = axMapControl2.get_Layer(0);//拿到层 pFLayer =…

local feature和global feature的理解

在计算机视觉方面,global feature是基于整张图像提取的特征,也就是说基于all pixels,常见的有颜色直方图.形状描述子.GIST等:local feature相对来说就是基于局部图像块,即基于local patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. patches的,常见的大多数特征都是局部特征,如SIFT.LBP等. 在卷积神经网络的前提下,local feature一般指的是网络卷积层的特征,(conv feature map),它保留了图像中的空…

ArcGIS Engine开发的ArcGIS 版本管理的功能

原文:ArcGIS Engine开发的ArcGIS 版本管理的功能转自:http://blog.csdn.net/linghe301/article/details/7965901 这是以前的ArcGIS Engine开发成果,主要是Geodatabase方面的,模仿ArcGIS版本的流程系统环境: VS2010.ArcGIS Engine10.DevExpress721(第三方控件,比较常用易于下载) ---------------------------------------------…

神经网络BP算法C和python代码

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的实际观測结果 y.特征值…

为多维数组添加一列以及reshape用法注意

https://blog.csdn.net/orangefly0214/article/details/80934008参考这个了链接下面是我自己用到的代码,亲测可用 # data = pd.read_csv("E:/backup_zhihu_spider/Malicious-URL-Detection-using-Machine-Learning-master/data/dataNN.csv",',',error_bad_lines=False) #reading file# da…

Arcengine效率探究之一——属性的读取(转载)

http://blog.csdn.net/lk103852503/article/details/6566652 在写一个对属性表的统计函数时,发现执行速度奇慢无比,百思不得其解,其实算法并不复杂,后来逐句排查终于发现竟是Arcengine的函数读取属性值的问题. 在获取属性表的值时有多种方法: 方法一: ITable pTable = pLayer.FeatureClass as ITable; clsFldValue = pTable.GetRow(i).get_Value(3); 方法二:…

arcpy利用XY创建点

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Apr 7 15:32:24 2019@author: """ # XYTableToPoint.py# Description: Creates a point feature class from input table # import system modules import arcpyimport csv # Set environment settin…

ArcEngine 地图导航查找路径经纬度坐标导航最优路径分析

本文来自CSDN博客.转载请标明出处 http//blog.csdn.net/zdb330906531 需求:依据经纬度坐标.取得两个起点与终点,显示最优路径实现导航. 參考官方样例后.我在arcMap上已实现效果,要求改为代码实现. 实现思路:1.创建路径 2.加入位置 3.求解代码例如以下: ① 创建路径 public INAContext CreateSolverContext(INetworkDataset networkDataset) { IDENetworkDataset…

ArcGIS 点要素新增点

IFeatureLayer layer = FrmMain.m_mapControl.get_Layer(0) as IFeatureLayer; IFeatureClass featureClass = layer.FeatureClass; IFeature feature = featureClass.CreateFeature(); IPoint point = new PointClass(); float H = float.Parse(txtX.Text.ToString());…

TensorFlow高效读取数据的方法——TFRecord的学习

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding):在TensorFlow程序运行的每一步,让python代码来供给数据. 从文件读取数据:在TensorFlow图的起始,让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据:在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较…

knn 数字识别

#knn介绍更多参考百度介绍算法思想:给定一个带标检的训练数据集(就是带分类结果的样本),对于一个新的输入实例,我们在训练数据集中以某种距离度量方式找出与该输入实例距离最近邻的k个实例.找出这k个实例(这也是knn中k的含义)中类别出现最多的那个类别,最后我们就将该新的输入实例划分为此类别 import numpy as np # bmp 图片后缀 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighbors…

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

Multipart to single part feature

Multipart to single part feature Explode Link: http://edndoc.esri.com/arcobjects/8.3/?URL=/arcobjectsonline/samples/arcmap/explode/explode.htm Created: 10/25/2000 Last Modified: 4/26/2002 Description: This sample copies all feature in a selected fe…

Convert part to feature command

Search 库主页 Related Links ArcObjects SDK for ArcGIS 10Microsoft Help System Documentation Convert part to feature command ConvertPart.cs // Copyright 2010 ESRI// // All rights reserved under the copyright laws of the United States// and applicable int…

Feature Flag

know more from here: https://www.youtube.com/watch?v=WMRjj06R6jg&list=UUkQX1tChV7Z7l1LFF4L9j_g Feature flag: a way if exposing features to a sub-sent of your user base. Release early, release often Continuous integration is all about the entire team…

转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

Rspec: feature spec 功能测试测试JavaScript.

我们要把应用各组件放在一起做集成测试,这样才能保证模型和控制器之间能够良好契合. 在 RSpec 中,这种测试称为功能测试(feature spec),有时也称为验收测试(acceptance test)或集成测试(integration test).这种测试的作用是确保软件作为一个整体能按预期使用. Capybara库 (8000star),用来定义功能测试的步骤,模拟真实用户的使用过程. 5.1已经自带这个库,因为系统测试依赖它. Rails5.1 框架增加了系统测试.用的是MiniTe…

[转] 无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning…