ArcGIS案例学习笔记-批量裁剪地理模型 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 功能:空间数据的批量裁剪 优点:1.批量裁剪:任意多个目标数据,去裁剪任意多个原始数据. 项目中一次处理几千个数据,容量达到几10g.2.自动保存:自动分类,自动命名.3.使用简单:只要输入裁剪范围,目标数据,保存位置即可.4.稳定:多个循环,连续运行,不易出错.实际项目中连续运行数天,从未出错,稳定可靠. 模型构建过程 模型运行 联系方式:谢老师,135-4855-43…

Java学习笔记之---单例模型 单例模型分为:饿汉式,懒汉式 (一)要点 1.某个类只能有一个实例 2.必须自行创建实例 3.必须自行向整个系统提供这个实例 (二)实现 1.只提供私有的构造方法 2.含有一个该类的静态私有对象 3.提供一个静态的公有方法用于创建,获取静态私有对象 (三)饿汉式 在对象创建过程中实例化 public class EHan { //私有构造函数 private EHan(){ } //创建该类型的私有静态实例 private static EHan ehan=ne…

WebGL three.js学习笔记 加载外部模型以及Tween.js动画 本文的程序实现了加载外部stl格式的模型,以及学习了如何把加载的模型变为一个粒子系统,并使用Tween.js对该粒子系统进行动画设置 模型动画demo演示(网页加载速度可能会比较慢) demo地址:https://nsytsqdtn.github.io/demo/naval_craft/naval_craft demo截图如下: 原模型截图: 在我们写three.js的网页的时候,大多时候并不需要我们去手动建立模型,一些…

1.前言 2.异常类型描述 见 ARMV8 datasheet学习笔记4:AArch64系统级体系结构之编程模型(1)-EL/ET/ST 一文 3. 异常处理路由对比 AArch32.AArch64架构下IRQ 和Data Abort 异常处理流程图对比. 3.1 IRQ 路由 3.1.1.   AArch32 IRQ 路由 图 AArch32 IRQ 路由 3.1.2.    AArch64 IRQ 路由 图 AArch64 IRQ路由 图 AArch64 IRQ向量查找 3.2.     D…

写在前面 近期在看<MVC的Javascript富应用开发>一书.本来是抱着一口气读完的想法去看的.结果才看了一点就傻眼了:太多不懂的地方了. 仅仅好看一点查一点,一点一点往下看吧,进度虽慢但也一定要坚持看完. 本学习笔记是对书上所解说内容的理解和记录. 笔记里的代码大多会按书上摘录下来,由于<MVC的Javascript富应用开发>是结合了JQuery库.所以对于JQuery中不太懂的知识点也会附在代码后面,也算是一些额外的收获. MVC概述 要学习MVC,首先得知道MVC是什么…

个人认为PowerDesigner 最大的特点和优势就是1)提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体:而且2)这些不同的人在建模的过程中可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析]),对于大型的软件开发过程中的团队协作相当有利.Powerdesigner…

一:Web投票示例 本节我们首先从全局范围再复习一下Django的概念,让自己对Django的设计理念, 功能模块,体系架构,基本用法有初步的印象. Django初始的详细博客内容:请点击我 该应用包括以下两个部分: 一个可以让公众用户进行投票和查看投票结果的站点 一个可以进行增删改查的后台admin管理界面 在开始之前,我们可以查看安装的Django是什么版本,在命令行输入: python -m django --version 1.1 新建项目 进入我们指定的项目保存目录,然后运行下面的命令…

标签:HTML+CSS css布局模型 清楚了CSS 盒模型的基本概念. 盒模型类型, 我们就可以深入探讨网页布局的基本模型了.布局模型与盒模型一样都是 CSS 最基本. 最核心的概念. 但布局模型是建立在盒模型基础之上,又不同于我们常说的 CSS 布局样式或 CSS 布局模板.如果说布局模型是本,那么 CSS 布局模板就是末了,是外在的表现形式. CSS包含3种基本的布局模型,用英文概括为:Flow.Layer 和 Float. 在网页中,元素有三种布局模型: 1.流动模型(Flow) 2.浮…

  近期学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法,它可对随意的实值向量进行预測.其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度.本文将对 FM 框架进行简介,并对其训练算法 - 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行具体推导. 相关链接: (一)预測任务 (二)模型方程 (三)回归和分类 (四)学习算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/det…

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin…