什么是OD成本矩阵? 先不说这个东西是什么,我们还是举一个实际的例子: 现在存在3个城市北京.上海.武汉,请分析他们两两之间的通行时间. 很简单嘛!北京到上海,北京到武汉,上海到武汉都来一次最短路径分析就好了. 好. 那么现在存在全国100个城市,请做同样的分析.使用排列组合的数学知识,知道至少要执行100*99/2=4950次分析. 人工明显是不可能的,光打点就很累了.而且,我们关心的是通行时间,所以最短路径分析的结果的输出线其实可以不要. 所以,可以用一张100×100的表,或者说是100阶

上一章花了大篇幅介绍网络数据集的创建,也简单说了下点线的连通性问题. 那么可以试试刀锋不锋利啦! 网络分析呢,ArcGIS提供了5个基本分析类型: 最短路径求解 服务区(服务覆盖范围) 事故突发地的最近设施 OD成本矩阵 车辆分配. 在这里,就先简单介绍介绍. 基于网络数据集,每一种分析类型都需要在ArcMap中创建一个对应的分析图层才能进行分析.

问题起源 在计算漫反射关照时,需要用到法线,通过法线和光线的点乘值,计算漫反射的产生的光线强度,所以需要从顶点着色器中将法线数据传递到片源着色器中,但是片源着色器中的顶点坐标是经过了模型矩阵变化过的世界坐标.所以二者很可能已经不匹配了,当然模型矩阵是单位矩阵的特殊情况下,就没有影响. 对法线进行mv变换 因此,需要对法线也应用mv矩阵变换.这样,模型的在旋转和缩放后,法线才能也与之匹配,如下图这样: 去掉对法线的偏移效果 但有个问题,就是偏移,如果法线跟着一起偏移,方向就会出问题了,加入模型矩阵

[前言]主成分分析(PCA)实现一般有两种,一种是对于方阵用特征值分解去实现的,一种是对于不是方阵的用奇异值(SVD)分解去实现的. 一.特征值 特征值很好理解,特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向.多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵.选取特征值最大的特征值对应的特征向量,此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的.一般选取前一半就可,实现降维. 二.奇异值 这里主要谈谈如何用SVD去解PCA的问题.PCA的问题其实是一个基的变换,使得变换后的数据有着最大的方差.方差

网络分析是个热点,理论上是属于计算机图形学和数据结构的,GIS以此为基础做出应用. 以下列举本人在学习中遇到的网络分析问题与经验总结. 1. 软件平台及数据准备 平台:Windows 10 操作系统,ArcGIS for Desktop 10.0或更高版本(本人使用10.4) 用到的软件和SDK:VisualStudio 2012或更高版本.ArcGIS Objects 10.2或更高版本.Microsoft.NET Framework 3.5或更高版本 2. 网络分析介绍 挖坑待填. 3. 网

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

原文 GIS基础软件及操作(十) 练习十.网络分析 (1) 加深对网络分析基本原理.方法的认识:(2) 熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法:(3) 结合实际.掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力. 实验目的 网络分析是GIS空间分析的重要功能分.有两类网络,一为道路(交通)网络,一为实体网络(比如,河流.排水管道.电力网络).此实验主要涉及道路网络分析,主要内容包括: 最佳路径分析,如:找出两地通达的最佳路径. 最近服务设施分析,如:引导最近的救护车到事故地点. 服务区域

Network Analyst 工具 1.分析 # Process: 创建 OD 成本矩阵图层 arcpy.MakeODCostMatrixLayer_na("", "OD 成本矩阵", "", "", "", "", "ALLOW_UTURNS", "", "", "", "STRAIGHT_LI

上次解释了如何使用代码识别双指和单指操作及放大和旋转拖动操作.这次解释下css3的transform原理 一.transform矩阵原理 transform: matrix(a,b,c,d,e,f) ax+cy+e为变换后的水平坐标,bx+dy+f表示变换后的垂直   二.Transform的原理即是坐标系基向量的变换. 默认的基向量为 如本文第一张图所示,公式中第一个矩阵即为基向量的变化.(a,b)和(c,d)分别为x轴和y轴基向量.所以图一和图二经对比可得. a表示x轴坐标放大倍数,d为y轴

1.    相关背景 在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析寻找规律.多变量大数据集无疑会为研究和应用提供丰富的信息,但是也在一定程度上增加了数据采集的工作量.更重要的是在很多情形下,许多变量之间可能存在相关性,从而增加了问题分析的复杂性.如果分别对每个指标进行分析,分析往往是孤立的,不能完全利用数据中的信息,因此盲目减少指标会损失很多有用的信息,从而产生错误的结论. 因此需要找到一种合理的方法,在减少需要分析的指标同时,尽量减少原指标包含信息的损

颜色矩阵原理 色彩的三要素 1.色相.色相通俗的说就是"颜色",色相的改变就是颜色的改变,色相的调节伴随着红橙黄绿蓝紫的变化. 2.亮度.明度通俗的说就是"光照度",明度的改变就是光照在物体上带来的改变,明度的调节伴随着越高,光越强,越泛白(就像过曝一样,往白色上偏离):越低,光越弱,越往黑里偏 3.饱和度.饱和度通俗的说就是"色彩的纯度",饱和度的改变会影响颜色的鲜艳程度,以红色为例子,越高,越接近红色,越低则越接近灰色(黑白) 在编程中有时候

一看到“2D矩阵”这个高大上的名词,有的同学可能会有种畏惧感,“矩阵”,看起来好高深的样子,我还是看点简单的吧.其实本文就很简单,你只需要有一点点css3 transform的基础就好. 没有前戏,直奔主题 2D矩阵指的是元素在2D平面内发生诸如缩放.平移.旋转.拉伸四种变化,在css3中对应4个方法分别是scale().translate().rotate()和skew(),可以说这4个方法是css3矩阵matrix的快捷方式,因为这4个方法本质都是由matrix实现的.类似地,在canvas

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

MR21和MR22都可以用来调整价格,MR21是更改的单个物料的价格,MR22更改的是库存总价值,所以MR21可以更改移动平均价(V)或标准价(S)的物料价格.MR22只能更改移动平均价(V)的物料价格. 1.MR21: 几个点: (1)对于有标准成本估算的物料,MR21是无法更改标准价格的. (2)MR21要在物料帐(CKMLCP)之前更改价格: (3)MR21要在物料移动之前更改价格: (4)针对物料帐运行之后或物料移动之后,想更改价格,必须通过MR21+LTPC的方式实现. (5)MR21

目标:弄清楚如何渲染一个地形,以及人物坐标以及摄像机方向,弄清四大矩阵原理 实践: 1.再次学习矩阵相关知识 2.实现红龙本书的地形 3.搜寻这方面资料书籍

定义 一致性hash算法,在维基百科的定义是: Consistent hashing is a special kind of hashing such that when a hash table is resized, only K/n keys need to be remapped on average, where K is the number of keys, and n is the number of slots. In contrast, in most traditiona

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

在我关于数学图形的博客中,一开始讲曲线的生成算法.然后在最近的章节中介绍了圆环,还介绍了螺旋管以及海螺的生成算法.一类是曲线,一类是环面,为什么不将曲线变成环的图形,毕竟曲线看上去太单薄了,这一节我将介绍如何依照曲线(Curve)生成其相应的曲面管. 相关软件参见:数学图形可视化工具,使用自己定义语法的脚本代码生成数学图形. 在圆柱面这一节的最后,我提供了两种算法,以生成朝向任意方向的圆柱面,一种是极坐标原理,另一种是矩阵原理.这一节也是采用这两个原理生成曲面管,因为由曲线生成的曲面管就是若干个

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布