在生产中,经常会遇见有图斑重叠这种拓扑错误的矢量,大部分情况下,需要人工比对影像处理.但是如果只需要用到这些矢量的形状.面积,可以在ArcMap中用以下方法,快速消除图斑重叠错误,不必手工处理. 如下图所示,两个图斑存在重叠部分. 首先,使用 Intersect 工具,得到矢量所有相交部分,这时,相交结果矢量里,每一个图斑都有一个或以上形状完全相同的图斑存在.然后,使用 Delete Identical 工具,删除形状相同的其他图斑,删除结果就是矢量里所有相交的部分. 最后,使用 Update

近期工作中,有个如上图效果的需求:将一个字段里面的值,以“,"切割成多列 通过思考.搜索,在网上找到了博主Microshaoft的文章: 妙用 T-SQL: PARSENAME 函数 (也可不使用该函数,鸣谢"小杰") 实现按指定分隔符拆分字符串 SplitString 原帖地址:http://www.cnblogs.com/Microshaoft/archive/2005/05/10/152325.html 在此,感谢博主及为此付出的朋友! 下面,创库.表.测试数据学习下.

oracle字符串切割几种方式 方法一: SELECT COLUMN_VALUE FROM TABLE(SYS.ODCIVARCHAR2LIST('1','2','3','4','5')); 方法二: select regexp_substr('1,2,3,4,5','[^,]+',1,rownum) from dual connect by rownum<=length('1,2,3,4,5')-length(replace('1,2,3,4,5',','))+1 方法三:使用自定义函数+ta

有种场景,我们想将一个图片切割成多个图片.比如我们在开发一个拼图的游戏,就首先要对图片进行切割. 以下是封装好的两个类,可以实现图片的切割.仅供参考和学习. 一个是ImagePiece类,此类保存了一个Bitmap对象和一个标识图片的顺序索引的int变量. package com.example.imagesplitter; import android.graphics.Bitmap; /** * 图片切割实体类 */ public class ImagePiece { public int

答: split -l <行数> <目标文件> <切割后的文件前缀> 举例如下: split -l 1000 jello.txt jello 将jello.txt文件切割成1000行一个的小文件,切割后的小文件名为jelloaa,jelloab,jelloac...

有种场景,我们想将一个图片切割成多个图片.比如我们在开发一个拼图的游戏,就首先要对图片进行切割. 以下是封装好的两个类,可以实现图片的切割.仅供参考和学习. 一个是ImagePiece类,此类保存了一个Bitmap对象和一个标识图片的顺序索引的int变量. package arui319.blog.csdn.net; import android.graphics.Bitmap; public class ImagePiece { public int index = 0; public Bit

/// <summary>         /// 将PDF文档转换为图片的方法         /// </summary>         /// <param name="pdfInputPath">PDF文件路径</param>         /// <param name="imageOutputPath">图片输出路径</param>         /// <param n

一.字符串替换 str_replace("iwind", "kiki", "i love iwind, iwind said"); 将输出 "i love kiki, kiki said" str_replace(find,replace,string,count)参数 描述 find 必需.规定要查找的值. replace 必需.规定替换 find 中的值的值. string 必需.规定被搜索的字符串. count 可选.一

关键字:psd切割技巧 生成html图片要点 css样式要点 rem 与高手切割后的代码对比学习提高(考察点:切割后的页面质量,源码大小及图片大小,js技术,动画技术,开发和命名规范等) 一.psd切割技巧 ---------- 虽然有firework工具切割,切割完就自动生成代码．但要标准规范得自己修改,而且我相信自动生成会有很多冗余和乱码.要想学好和彻底掌握制作html,还是自己动手好. 只要勤加练习或者多做活,手写css必然孰能生巧,必然制作出的html+css 代码又少,维护又方便.写代

背景描述: 今天在做个事情,遇到下面字符,就想将每个词,如cluster,zookeeper都单独的一行 [cluster, activemq, controller, brokers, zookeeper, admin, isr_change_notification, kafka_eagle, otter, controller_epoch, kafka-manager, consumers, SPARK_TASK_OFFSET_CONFIG, config, hbase] 所以,想了下,在

使用tar命令进行压缩,使用split进行切割 压缩并分割: tar -zcvf - admin- |split -b 100m -d admin-.tar.gz 解压: 先合并成tar包在解压 cat admin-.tar.gza* > admin.tar.gz tar xvf admin.tar.gz

虽然目前网上具有切割合图功能的工具不少,但大部分都是自动切割或者根据plist之类的合图文件切割的, 这种切割往往不可自己微调或者很难维调,导致效果不理想. 今天逛贴吧发现了一位网友写的切割合图插件很不错,就分享下, 利用的是Unity自带的合图切割功能,原生的切割功能虽然很方便而且很容易微调,但无法导出,这个网友将它们导出了, 来自:百度Unity3D贴吧的13471713164 链接:http://tieba.baidu.com/p/3217039693 using UnityEngine;

1.在unity3D的Project视图下选中需要更改的图片,将图片的Texture Type更改为Sprite (2D and UI),点击Apply即可.操作如图所示: 2.完成步骤一,点击Apply之后UI图片效果如图所示: 3.更改UI图片Inspector视图中Sprite Mode为Multiple,点击Apply即可.如图所示: 4.点击Apply之后UI图片效果如图所示: 5.在UI图片Inspector视图中点击Sprite Editor,然后鼠标拖动把图片分割成自己需要的两个

引用 using Ghostscript.NET;using Ghostscript.NET.Rasterizer; 需要安装 exe文件 public static GhostscriptVersionInfo _lastInstalledVersion = null;        public static GhostscriptRasterizer _rasterizer = null; PdfToImages(string pdfInputPath, string imageOutpu

private MemoryStream GetNewPdfByPageNum(PdfReader pdfReader, int pageNum) { MemoryStream memoryStream = new MemoryStream(); try { iTextSharp.text.Document document = new iTextSharp.text.Document(); PdfCopy copy = new PdfCopy(document, memoryStream) {

var cheLin = "字*符*串" // console.log(cheLin) var array = cheLin.split("*");  array=[ "字",,,,]

代码涉及到:遍历目标路径,选取csv后缀的文件,遍历csv每一行,读取坐标,用cv操作图片 # !/usr/bin/python # -*- coding: UTF- -*- import pandas as pd import os import time import scipy.misc from shutil import copyfile from PIL import Image import shutil g_img = None def saveToMysql(row): sid

将根据xml配置,将合并后的大图切割成一系列小图 <?php /** * 将大图片按照配置切割成一定比例的小图片 * 并按照一定规则给小图片命名 * * 使用方法: *根据guardians/g1目录下的Attack_1.xml配置切割Attack_1.png *也可批量切割(我写的是批量切割) * * 注:需要GD2支持 */ // echo "{${phpinfo()}}"; header("Cache-Control:no-cache,must-revalidat

转自:http://www.vanjor.org/blog/2010/10/cross-validation/ 交叉验证(Cross-Validation): 有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法.于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始的子集被称为训练集.而其它的子集则被称为验证集或测试集. 交叉验证对于人工智能,机器学习,模式识别,分类器等研究都具有很强的指导与验证意义. 基本思想是把在某种意义下将原始数据(data

交叉验证(Cross validation),有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法.于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始的子集被称为训练集.而其它的子集则被称为验证集或测试集.交叉验证是一种评估统计分析.机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize). 我们以分类花的例子来看下: # 加载iris数据集 from sklearn.datasets import load_iris from s

1.交叉验证 交叉验证(Cross validation),交叉验证用于防止模型过于复杂而引起的过拟合.有时亦称循环估计, 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法. 于是可以先在一个子集上做分析, 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证. 一开始的子集被称为训练集.而其它的子集则被称为验证集或测试集. 交叉验证是一种评估统计分析.机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize).交叉验证一般要尽量满足: 1)训练集的比例要足够多,一般大于一半2)训练集和测试集