​  本篇以湖北省为例,制作人口密度分布图:这里所使用的为湖北省的省.市.县三个级别的行政区划矢量数据,以及居民点数据,进而进行密度分析. 示例数据来源于地理遥感生态网,网站地址www.gisrs.cn,该网站更新了很多有关地理的数据,30米土地利用二级分类数据.DEM高程.乡镇边界.气象数据.径流量数据等. 示例数据下载链接:数据下载链接 第一步 准备数据 如下为湖北省各级别行政区划与居民点数据 ​编辑 第二步 符号化显示 将湖北的市级行政区划矢量数据进行简单的符号化,观察一下所加载的数据,如

这期博主给大家介绍下ArcGIS中的Riple's K 函数.与Kernel核密度分析. 首先从百度获取了湖南省的温泉数据.如图: 湖南省温泉数据 1.数据处理 (1)复制粘贴x.y坐标. (2)用快捷键Ctrl+E进行智能提取 智能提取结果 (3)[文件][另存为],格式选择".xls". 2.加载数据 打开ArcMap,加载湖南省.高速公路等数据 加载数据结果图 3.温泉数据可视化 (1)加载温泉点表格 (2)[显示xy数据] 显示xy数据参数设置 温泉点可视化结果 (3)[数据]

这个就颇有插值分析的样子了.也可以说是密度分析.做出来就是一个热力地图的样子. 比如,人口密度,降雨分布等.这都可以由这个例子做出来类似的. 由于上一篇已经介绍过Geoprocessor类和ParameterValue类了,所以这节就略去这些内容.想知道的同学可以点击这里,看上一篇相关内容. 与上一节不同的是,使用的不是execute()方法了,而是submitJob()方法,这是一个异步操作方法.尽管他们返回的类型是类似的. 官方给的解释很简洁明了,有了前几个的基础几乎可以瞬间抓住重点,如su

人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

通过混合编程分析的方法和机器学习预测Web应用程序的漏洞 由于时间和资源的限制,web软件工程师需要支持识别出有漏洞的代码.一个实用的方法用来预测漏洞代码可以提高他们安全审计的工作效率.在这篇文章中,作者提出使用混合(静态和动态)代码属性来识别输入验证和输入检查的代码模式以用来标识web应用程序的漏洞.因为静态和动态程序分析相互补充,因此经常通过这种方法来提取合适的属性.现在的漏洞预测技术依靠带有数据标签的漏洞信息进行训练.对于很多真实的应用,过去的漏洞数据经常获取不到,或者至少不能完全地获取.

日志在计算机系统中是一个非常广泛的概念,任何程序都有可能输出日志:操作系统内核.各种应用服务器等等.日志的内容.规模和用途也各不相同,很难一概而论. 本文讨论的日志处理方法中的日志,仅指Web日志.其实并没有精确的定义,可能包括但不限于各种前端Web服务器——apache.lighttpd.tomcat等产生的用户访问日志,以及各种Web应用程序自己输出的日志. 在Web日志中,每条日志通常代表着用户的一次访问行为,例如下面就是一条典型的apache日志: 211.87.152.44 – - [

[注:素材取自QQ群,2017年12月28日的聊天记录."就像一支烟"分享了自己的山寨币分析估值方法.因为删去了其他人的聊天记录,部分文字可能断章取义,仅供参考,具体情况请自行分析] 打开www.feixiaohao.com,搜索lun. 如上图所示,看这几个框住的参数 1.现价124元, 总发行量270万. 2.再看这个项目,相当于一个百度文库 再看官网 看他的发展历程. 三月开始众筹,项目相当于百度文库 众筹成本1.6刀,相当于人民币10元 看价格趋势8月份曾经到过21刀,也就是1

tensorflow实现基于LSTM的文本分类方法 作者:u010223750 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图  简单解释一下这个图

由于直方图受组距(bin size)影响很大,设置不同的组距可能会产生完全不同的可视化结果.因此我们可以用密度平滑估计来更好地反映数据的真实特征.具体可参见这篇文章:https://blog.csdn.net/unixtch/article/details/78556499. 还是用我们自己创建的一组符合正态分布的数据来画图. 准备工作:先导入matplotlib,seaborn和numpy,然后创建一个图像和一个坐标轴 import numpy as np from matplotlib im

CSS文件的分类和引用顺序 通常,一个项目我们只引用一个CSS,但是对于较大的项目,我们需要把CSS文件进行分类. 我们按照CSS的性质和用途,将CSS文件分成“公共型样式”.“特殊型样式”.“皮肤型样式”,并以此顺序引用(按需求决定是否添加版本号). 公共型样式:包括了以下几个部分:“标签的重置和设置默认值”.“统一调用背景图和清除浮动或其他需统一处理的长样式”.“网站通用布局”.“通用模块和其扩展”.“元件和其扩展”.“功能类样式”.“皮肤类样式”. 特殊型样式:当某个栏目或页面的样式与网站

事前分析估算方法:在计算机程序编制前,依据统计方法对算法进行估算,抛开与计算机硬件软件有关的因素,一个程序的运行时间,依赖于算法的,好坏和问题的输入规模,所谓问题输入规模是指输入量的多少 推导过程,比如计算1+2+3+...100: int i,sum=0,n=100 //执行1次 for(i=1;i<=n;i++) //执行n+1次 { sum=sum+i;    //执行n次 } 去掉头尾循环判断,执行了n次 第二种算法: int sum=0,n=100  //执行1次 sum=(1+n)*

上一篇 requirejs源码分析: requirejs 方法–1. 主入口  中的return context.require(deps, callback, errback);  调用的是makeRequire方法中的localRequire   function localRequire(deps, callback, errback) {     var id, map, requireMod;     if (options.enableBuildCallback && call

SGDClassifier梯度下降分类方法 这个分类器跟其他线性分类器差不多,只是它用的是mini-batch来做梯度下降,在处理大数据的情况下收敛更快 1.应用 SGD主要应用在大规模稀疏数据问题上,经常用在文本分类及自然语言处理.假如数据是稀疏的,该模块的分类器可轻松解决如下问题:超过10^5的训练样本.超过10^5的features.利用梯度来求解参数. sklearn.linear_model.SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2', alpha

ECSHOP首页默认的只有全部分类,还有循环大类以及下面小类的代码,貌似没有可以调用显示指定大类下的子分类代码.于是就有这个文章的产生了,下面由夏日博客来总结下网站建设过程中ECSHOP此类问题的网络上的各种解决方案中最简单的一种!EcShop调用显示指定分类下的子分类方法解决方案一1.首先打开根目录上的你想调用子目录的文件,找到以下 $smarty->assign('categories', get_categories_tree()); // 分类树 在其下面加入以下代码,红色数字部分代表你

1.好多公司动不动就JVM.高并发.分布式.微服务等等,我没有实际经验. 2.从事Java开发三年了,目前的职位是高级Java工程师,感觉技术和工资都到了瓶颈,对以后的发展方向有些迷茫. 3.加班时间过长,年龄大了,精力严重不够,竞争力远不如年轻程序员了. 4.Java工程师体量庞大,供大于需,导致Java程序员面临更加激烈的竞争. 5.目前做技术管理,薪资25K,但25K基本是天花板了,不甘心. 在我看来,开发三年甚至五六年以上的Java程序员要解决上面的问题无非就是两个层面: 1.技术经验

今天整理资料时,发现了在学校时做的这个实验,当时整个过程过重偏向依赖分类器方面,而又很难对分类器性能进行一定程度的改良,所以最后没有选用这个方案,估计以后也不会接触这类机器学习的东西了,希望它对刚入门的人有点用. SVM比较适合高维数据的二分类,本来准备对语音特征直接用SVM进行二分类,但是发现样本数据比较多,训练的2天都没有出收敛,最后想用VQ聚类的方法先抽取出具有代表性的语音,但是用这些代表性的训练集训练SVM分类器,效果还可以,用了一个下午就收敛了.识别结果还行,比较差的情况下,也有80%

商品分类树需要始终显示所有类别,默认的Ecshop的显示方式为在当前产品页面只显示当前的产品所在的同级及下级分类,这就导致当点开某个产品或者子分 类的时候全局的分类树就不见了. 其实修改的方法很简单.只需要分别将goods.php和category.php文件中的 $smarty->assign('categories',         get_categories_tree($goods['cat_id'])); 改为 $smarty->assign('categories',      

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于

在开发中使用分类对原有的系统类进行方法扩展,是增强系统原有类功能的常见做法. /** * 自由拉伸一张图片 * * @param name 图片名字 * @param left 左边开始位置比例 值范围0-1 * @param top 上边开始位置比例 值范围0-1 * * @return 拉伸后的Image */ + (UIImage *)resizedImageWithName:(NSString *)name left:(CGFloat)left top:(CGFloat)top { UI

一.CSS文件的分类和引用顺序 Css按照性质和用途,将Css文件分成“公共型样式”.“特殊型样式”.“皮肤型样式”,并以此顺序引用,有需要可以添加版本号 1.公共型样式:包含以下几个部分 标签的重置和设置默认值:比如定义a标签. 统一调用背景图和清除浮动或其他需统一处理的长样式: 网站通用布局: 通用模块和其他拓展: 元件和其拓展: 功能类样式: 皮肤类样式: 2.特殊型样式:当某个栏目或页面的样式与网站整体差异比较大或者维护率较高时,可以独立引用一个样式:“特殊的布局.模块和元件及拓展”.“

十一月月底,宿舍楼失火啦,搞得20多天没有网,目测直到放假也不会来了... 正题 嗯~,其实阅读源码不是为了应付面试,更重要的让你知道,大师是怎样去写代码的,同样是用Java,为啥Clinton Begin写的叫源码,而你写只能叫代码. 最简单的入门代码: 先读取配置文件流,然后构造个SqlSessionFactory,然后开启一个SqlSession,指定statement,调用查询方法,返回结果.那么,你知道他是怎样实现的吗 SqlSessionFactoryBuilder.build 方法