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…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤.网络模型的内容如下,包括模型创建和权值初始化,这些内容都在nn.Module中有实现. 网络模型的创建步骤 创建模型有 2 个要素:构建子模块和拼接子模块.如 LeNet 里包含很多卷积层.池化层.全连接层,当我们构建好所有的子模块之后,按照一定的顺序拼接起来…

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_save.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/model_load.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson7/checkpoint_resu…

import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F CONTEXT_SIZE = 2 # 2 words to the left, 2 to the right raw_text = "We are about to study the idea of a computational process. Computational p…

import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim CONTEXT_SIZE = 2 # the same as window_size EMBEDDING_DIM = 10 test_sentence = "When forty winters shall besiege thy bro…