一.背景 山顶点指哪些在特定邻域分析范围内,该点都比周围点高的区域.山顶点是地形的重要特征点,它的分布与密度反映了地貌的发育特征,同时也制约着地貌发育.因此,如何基于DEM数据正确有效的提取山顶点,在数字地形分析中具有重要意义. 二.目的 通过等高线.山顶点.洼地点的提取和配置.引导读者熟练掌握利用ArcGIS栅格数据空间分析中等高线的提取.栅格数据邻域分析和窗口计算功能,完成栅格数据表面分析. 三.数据: 黄土丘陵地区 1:10000 DEM 数据(Chp8\Ex5\). 四.要求 (1)应用

一.背景 作为地形特征线的山脊线.山谷线对地形.地貌具有一定的控制作用.它们与山顶点.谷底点以及鞍部点等一起构成了地形起伏变化的骨架结构.同时由于山脊线具有分水性,山谷线具有合水性特征,使得它们在地形分析中具有特殊的意义. 二.目的 了解基于DEM水文分析方法提取山脊线和山谷线的原理;掌握水流方向.汇流累积量提取原理及方法. 三.要求 利用ArcGIS水文分析模块提取出样区的山脊线和山谷线. 四.数据 25m分辨率的DEM数据,区域面积约140km²(\ChP11 \Ex1目录中). 五.算法思

转自原文 利用ArcGIS水文分析工具提取河网(转) DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享.提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得.在此基础上,要经过洼地填平.水流方向计算.水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤. 1．洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地.

近期读到<Speed up your app>一文.这是一篇关于Android APP性能分析.优化的文章.在这篇文章中,作者介绍他的APP分析优化规则.使用的工具和方法.我觉得值得大家借鉴.英文好的读者可读原文(链接:http://blog.udinic.com/2015/09/15/speed-up-your-app). 1.作者的规则 作者每次着手处理或寻找性能问题时,遵循下列规则: 时常检测 在更新APP前后,用测试工具软件多检测几次APP性能,可快速得到测试数据.这些数字是不会说谎的

(本文尝试通过一些简单的实验,来分析Windows的窗口机制,并对微软的设计理由进行一定的猜测,需要读者具备C++.Windows编程及MFC经验,还得有一定动手能力.文中可能出现一些术语不统一的现象,比如“子窗口”,有时候我写作“child window”,有时候写作“child”,我想应该不会有太大影响,文章太长,不一一更正了) 问题开始于我的最近的一次开发经历,我打算把程序的一部分界面放在DLL中,而这部分界面又需要使用到Tooltip,但DLL中的虚函数PreTranslateMessa

分享: 利用Readability解决网页正文提取问题   做数据抓取和分析的各位亲们, 有没有遇到下面的难题呢? - 如何从各式各样的网页中提取正文!? 虽然可以用SS为各种网站写脚本做解析, 但是互联网各类网站何止千万种, 纵使累死我们也是做不完的. 这里我给大家热情推荐使用Readability来彻底解决这个难题 (呵呵, 不是做广告, 真心热爱这个好东东) Raedability网站(www.readability.com)最引以为傲的就是其强大的解析引擎, 号称世界上最强大的文本解析神

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雨忆博客中提到了sfntly(具体介绍可以看:https://code.google.com/p/sfntly/),利用其中sfnttool.jar就可以提取只包含指定字符的字体,如果想在页面中通过@font-face嵌入中文字体的话是一个不错的选择. sfnttool.jar的选项如下: java -jar sfnttool.jar -h Subset [-?|-h|-help] [-b] [-s string] fontfile outfile Prototype font subsette

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Data Mining的十种分析方法: 记忆基础推理法(Memory-Based Reasoning:MBR)        记忆基础推理法最主要的概念是用已知的案例(case)来预测未来案例的一些属性(attribute),通常找寻最相似的案例来做比较.        记 忆基础推理法中有两个主要的要素,分别为距离函数(distance function)与结合函数(combination function).距离函数的用意在找出最相似的案例:结合函数则将相似案例的属性结合起来,以供预测之用.

Multisim的电路分析方法:主要有直流工作点分析,交流分析,瞬态分析,傅里叶分析,噪声分析,失真分析,直流扫描分析, 灵敏度分析,参数扫描分析,温度扫描分析,零一极点分析,传递函数分析,最坏情况分析,蒙特卡罗分析,批处理分析,用户自定义分析,噪声系数分析.1.直流工作点分析(DC Operating):在进行直流工作点分析时,电路中的交流源将被置零,电容开路,电感短路.2.交流分析(AC Analysis):交流分析用于分析电路的频率特性.需先选定被分析的电路节点,在分析时,电路中的直流源将

本文转自乌云知识库 0x00 前言 节选自: http://www.owasp.org.cn/OWASP_Conference/owasp-20140924/02OWASPWeb20140915.pdf 4.1  主动式(全自动 ):Web2.0.交互式漏洞扫描 4.2  半自动式漏洞分析:业务重放.url镜像,实现高覆盖度 4.3  被动式漏洞分析:应对0Day和孤岛页面 0x01 主动式(全自动 )Web扫描 • 使用常见的漏洞扫描器  • 自动fuzz,填充各种攻击性数据  • 业务逻辑混

Linux内核源码分析方法 转自:http://www.cnblogs.com/fanzhidongyzby/archive/2013/03/20/2970624.html 一.内核源码之我见 Linux内核代码的庞大令不少人“望而生畏”,也正因为如此,使得人们对Linux的了解仅处于泛泛的层次.如果想透析Linux,深入操作系统的本质,阅读内核源码是最有效的途径.我们都知道,想成为优秀的程序员,需要大量的实践和代码的编写.编程固然重要,但是往往只编程的人很容易把自己局限在自己的知识领域内.如果

Linux下java进程CPU占用率高-分析方法 原文:http://itindex.net/detail/47420-linux-java-%E8%BF%9B%E7%A8%8B?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 今天登陆同事的一台gateway 开始以为hive环境登陆不了了,仔细一看看了下是因为机器很卡,我每次等几秒没登陆就ctrl+c了,看了下是有个java进程cpu:340.4%  mem:14.6% 一般解决方法是通过top命令找出消耗资源高

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Logstash:Data转换,分析,提取,丰富及核心操作 Logstash plugins Logstash是一个非常容易进行扩张的框架.它可以对各种的数据进行分析处理.这依赖于目前提供的超过200多个plugin. 首先,我们来查看一下目前有哪些plugin: Input plugins 首先进入到Logstash的安装目录下的bin子目录,并在命令行中打入如下的命令: $ ./logstash-plugin list --group input 显示: logstash-input-azu

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