1.简介: 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,是通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟. 这次分享的数据是全国34个省份的DEM裁剪数据,一共有6期数据. 分享的数据效果如上图所示. 2.背景介绍 首先,自己的百度云盘堆满了各种DEM数据,但都是单景,每一次使用都需要进行按区域裁剪.镶嵌.做得多也就烦了. 正好,前段时间研究了一下GDAL与Geopandas结合到一起,进行栅格的批量裁剪与转换.我就一次性地把DEM都裁剪到了省. 人数多了,就想

最近,需要将wireshark监听的数据进行提取,分两步:首先,应该得出wireshark的数据包吧,在图形化界面中可以非常直观的将监听数据进行存储,但是这样需要手动操作非常麻烦,而且容易出错(随着处理数据包的数量增加,图形化可能吃不消,以前就遇见过),在linux下,采用了tshark命令,tshark就是wireshark图形界面命令行化,命令如下: sudo tshark -f "udp port 1243" -i eth0 (-w)> /tmp/capture.cap 对

前几天因为同事一个sql写的有问题,导致我这边处理mysql入库出现数据丢失,没什么办法啊,为了回复数据,只能去翻前两天的log了,但是怎么从十几个几十兆的文件中找到我们需要的数据然后提取出来呢,我的第一反映就是在服务端通过shell 脚本find方法,查找需要的数据,然后导入到一个临时文件.然后再把这个临时文件导出来进一步的处理.后来一个同事说,sublime可以做这个工作,所以就研究了下sublime的部分功能,原来sublime,不仅可以如此方便的在庞杂的数据中提取出我们想要的数据,而且可

返回数据中提取数据的方法 比如下面的案例是,取店铺名称 接口返回数据如下: {"Code":0,"Msg":"ok","Data":{"StoreName":"小贝书屋", "StoreLogo":"xkdnewyun/systemfile/images/100e478a75754c6f9237cd25e5874ca1.jpg","Con

通过调用接口,对服务器产生压力,单接口测试,会遇到响应数据返回的是要求先登录.这是我们在调用这个接口时,根据业务逻辑,必须先登录才可以,比如:提交订单,那么就需要先获取用户登录的JSESSIONID,然后再把该JSESSIONID作为提交订单接口的请求头信息. 下面详细介绍下,在jmeter上如何实现提取登录JSESSIONID.有两种方法: 方法一.用正则表达式提取器从登录的响应数据中提取JSESSIONID,然后在需要携带JSESSIONID的请求下面添加http cookie管理器,把提取

需求:资产维修表中同一资产可能维修完继续申请维修,这时候维修状态需要根据最近的维修时间去判断维修状态,所以同一资产ID下会出现重复的数据(维修审批通过,维修审批未通过),或者可能不出现(未申请维修),所以需要查询资产维修表中未重复的数据和重复的数据中申请维修日期最近的数据,方法如下: 资产表如下:

from numpy import genfromtxt from sklearn import linear_model datapath=r"Delivery_Dummy.csv" data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1] y = data[1:,-1] print (x) print (y) mlr = linear_model.LinearRegression() mlr.fit(x

需求:根据role 的不同分组 渲染页面 进行后期操作 后台返回数据:   因为后台返回的json数据不是我们想要的 所以就得自己来了~  要啥样整啥样 js: 第一种处理方法 使用方法: 1: that.parties  改为你的数据  2:role改为你根据的属性名  3:dest就是处理好的数据赋值给你需要的变量    于是 就成功了 结果:两种方法结果都是一样哦~

通过Extract Value to Points从DEM数据中提取所需点的高程. 方法/步骤 将DEM数据文件和一个shapefile点文件(分别命名为"DEM"和"Point")加载到ArcMap中. 右击ArcMap工具栏,选择"Editor". 选中"Point"层后单击弹出窗口中的"Editor",选择"Start Editing",这时在右侧上方窗口中选择"Poin

前言 数据是数据科学中任何分析的关键,大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据.然而,由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一,因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据,并将数据转换为诸 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源

目录 1.RPM包中文件的提取 2.在RPM包中提取文件的操作 (1)cpio命令介绍 (2)提取RPM包中文件 1.RPM包中文件的提取 为什么要做这个事呢? 在操作Linux系统的时候误删除一个文件,可以通过强制覆盖的方法可以把删除的文件还原.如果不是误删除,我只是修改了文件中的内容,但是我忘记源文件内容是什么,我修改不回来了.这个时候强制安装覆盖(--force选项)就解决不了问题了.因为强制安装覆盖,并不会对现已存在的文件做修改.Linux系统怕软件的强制安装覆盖把你现有的配置清空了.

摘一段模式的说明, F#的: msdn是这么描述它的:“模式”是用于转换输入数据的规则.模式将在整个 F# 语言中使用,采用多种方式将数据与一个或多个逻辑结构进行比较.将数据分解为各个构成部分,或从数据中提取信息. 模式匹配自有其定义,同时也有很多种类,这里针对相对复杂的[结构比较]和[数据抽取]进行处理(有时候也叫类型检查与转换). 直白点说,就是“检查下某个对象,看看是否有我们感兴趣的属性成员,如果有就取出这些成员值供后续使用”. 1.结构比较 考察如下对象 code 01 var o =

C#7.2——编写安全高效的C#代码 2018-11-07 18:59 by 沉睡的木木夕, 123 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 原文地址:https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/write-safe-efficient-code?view=netcore-2.1值类型的优势能避免堆分配.而劣势就是往往伴随的数据的拷贝.这就导致了在大量的值类型数据很难的最大化优化这些算法操作(因为伴随着大量数据的拷贝).而在C#7.2 中就提供了一种机

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作 参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据 参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据 参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

原文:SQL Server 2008空间数据应用系列十一:提取MapInfo地图数据中的空间数据解决方案 友情提示,您阅读本篇博文的先决条件如下: 1.本文示例基于Microsoft SQL Server 2008 R2调测. 2.具备 Transact-SQL 编程经验和使用 SQL Server Management Studio 的经验. 3.熟悉或了解Microsoft SQL Server 2008中的空间数据类型. 4.具备相应(比如OGC规范.KML规范)的GIS专业理论知识. 5

一个简单的例子! 环境:CentOS6.5 Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 1.分析题目 --有一个用户数据样本(表名huserinfo)10万数据左右:--其中有一个字段:身份证号(id_card)--身份证号前两位代表:省,例如:11北京,12天津,13河北:--身份证前x位对照表(表名hidcard_province)--要求1:计算出每个省份出现的次数,并按从大到小排序取前30个:--要求2:使用R画出柱状图. 2.编写Hive提取数据脚本:

在 R 中,关于网络爬虫最简单易用的扩展包是 rvest.运行以下代码从 CRAN 上安装:install.packages("rvest")首先,加载包并用 read_html( ) 读取 data/single-table.html,再尝试从网页中提取表格:library(rvest)## Loading required package: xml2single_table_page <- read_ _html("data/single-table.html&qu

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