摘要 计算栅格表面的曲率,包括剖面曲率和平面曲率. 用法 · 主要输出结果为每个像元的表面曲率,该值通过将该像元与八个相邻像元拟合而得.曲率是表面的二阶导数,或者可称之为坡度的坡度.可供选择的输出曲率类型为:剖面曲率(沿最大斜率的坡度)和平面曲率(垂直于最大坡度的方向). · 曲率为正说明该像元的表面向上凸.曲率为负说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. · 在剖面曲率输出中,值为负说明该像元的表面向上凸.剖面曲率为正说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. ·

SketchUp因其自身友好的界面和强大的功能,已经成为建筑规划设计常用工具.无论是摩天大楼还是独栋别墅,小区规划还方案推敲和方案表现上都显示出了不错的实力. 然而SketchUp异形建模能力对比3ds MAX 等类型的 3D软件来说弱了许多,所以当需要表达复杂山地环境的时候SketchUp 令不少设计师头痛. SketchUp 在山地地形现状分析中的用途如下: 1. 有利于设计师实地调研回来后通过 SketchUp 模型对场地有进一步认知,例如山形.山势日照模拟等等: 2. 类似于沙盘形式的模

代码: # pv_day.py#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse(line)

DEM是对地形地貌的一种离散的数字表达,是对地面特性进行空间描述的一种数字方法.途径,它的应用可遍及整个地学领域.通过对本次实习的学习,我们应加深对TIN建立过程的原理.方法的认识:熟练掌握ArcGIS中建立DEM.TIN的技术方法.下面我给大家做个[TIN及DEM生成]的简单教程.(教程数据最后共享!) 工具/原料   软件准备:ArcGIS  Desktop 10.0---ArcMap(3D Analyst模块) 实验数据:矢量图层:高程点Elevpt_Clip.shp,高程Elev_Cli

代码: # cat pv_hour.py #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 from mrjob.job import MRJob from nginx_accesslog_parser import NginxLineParser class PvDay(MRJob): nginx_line_parser = NginxLineParser() def mapper(self, _, line): self.nginx_line_parser.parse

#-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数 from __future__ import print_function import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据,含有其他属性 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 print("相关系数矩阵,即

库容和淹没区计算 的基本流程 要计算库容就必须先计算出该集水区面积,并且通过不同的水位计算出淹没区,并利用淹没区去裁剪DEM数据,将水面与下垫面的体积计算出来,这就是水库的库容.由于有了前面的基础,这里就不将所有的分析流程都列出来了,只列出关键部分,如下图所示 这里需要用到的水库出水口,水库的坝口位置或者是水文站位置,其水位高度一般是通过水文站读取出来或者认为设定一个具体的数值.利用分水岭工具提取的集水区,就是这里的库区,而通过条件函数设定了水面高度之后提取低于水面高程的栅格数据,这就是所谓的淹

大致流程. 这里简单介绍下,Axiom中采用的Ogre的地形组件的一些概念与如何生成地形. 先说下大致流程,然后大家再往下看.(只说如何生成地形与LOD,除高度纹理图外别的纹理暂时不管.) 1.生成TerrainGroup,增加Request与Response处理,设置大小,高度图. 比较重要的属性是DefaultImportSettings(ImportData),包含地形的大小,分块最大与最小值, 2.TerrainGroup生成与设置各地形Terrain块的大小,高度图,ImportDat

1.背景 相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部.鞍部点是重要的地形控制点,它和山顶点.山谷点及山脊线.山谷线等构成地形特征点线,对地形具有很强的控制作用.因此,因此,对这些地形特征点.线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义.同时,由于鞍部点的特殊地貌形态,是的鞍部点的提取方法较山顶点低谷底点更难,目前都还存在一定的技术局限性. 2.目的 利用水文分析的方法提取地形鞍部点: 通过多种GIS空间分析方法的应用,提高对知识的综合运用能力. 3.要求 利用水文分析模块和空间分析模块相应功能提取

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

Roslyn的PM(程序经理) Bill Chiles,Roslyn使用纯托管代码开发,但性能超过之前使用C++编写的原生实现,这有什么秘诀呢?他最近写了一篇文章叫做<Essential Performance Facts and .NET Framework Tips>里头推荐了一个性能分析工具<Improving Your App's Performance with PerfView>.PerfView能够收集Windows事件跟踪(ETW)数据来追踪程序的调用流向,这些程序

在文章:这些.NET开源项目你知道吗?让.NET开源来得更加猛烈些吧!(第二辑)中,给大家初步介绍了一下Expression Evaluator验证组件.那里只是概述了一下,并没有对其使用和强大功能做深入研究,所以今天就通过一篇简单的文章来预览一下其强大的功能.本文曾在[原创].NET开源表达式计算组件介绍与使用一文中介绍过一个.NET平台开源的表达式计算组件NCal.不过经过比较还是这个Expression Evaluator比较强大,虽然部分功能有重叠.也都能计算常规的数学表达式.这个组件的

汽车ABS软件系统案例分析 ABS 通过控制作用于车轮制动分泵上的制动管路压力,使汽车在紧急刹车时车轮不会抱死,这样就能使汽车在紧急制动时仍能保持较好的方向稳定性. ABS系统一般是在普通制动系统基础上加装了轮速传感器,电子控制单元,制动压力调节器.制动时,通过分析传感器车速轮速数据判断车轮是否处于抱死拖滑状态,并据此控制制动压力调节器进行高频增压,保压,减压,防止车轮抱死. Q1.该系统有哪些强实时功能需求?需要对哪些实时事件进行实时响应,对允许的实时延迟的数量级进行估计. A1.强实时需求:

IOS 计算两个经纬度之间的距离 一 丶 -(double)distanceBetweenOrderBy:(double) lat1 :(double) lat2 :(double) lng1 :(double) lng2{ CLLocation *curLocation = [[CLLocation alloc] initWithLatitude:lat1 longitude:lng1]; CLLocation *otherLocation = [[CLLocation alloc] init

1.利用arctoolbox——要素——面转线工具,将县界提取出来. 2.对线要素编辑,利用“分割”工具对边界截断,而后融合成一条海岸线 3.利用分析工具——领域分析——近邻分析计算点到海岸线要素的距离.

聚集操作是对数据进行分析的有效手段.MongoDB主要提供了三种对数据进行分析计算的方式:管道模式聚集分析,MapReduce聚集分析,简单函数和命令的聚集分析. 1. 管道模式进行聚集 这里所说的管道类似于Unix上的管道命令.数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行处理,最后返回需要的结果集.管道提供了高效的数据分析流程,是MongoDB中首选的数据分析方法.一个典型的管道操作流程如下图所示:

http://blog.csdn.net/xingxing513234072/article/details/17336573 PV与并发之间换算的算法换算公式 并发连接数 = PV / 统计时间 * 页面衍生连接次数 * http响应时间 * 因数 / web服务器数量 PV = 并发连接数 * 统计时间 * web服务器数量/ 页面衍生连接次数 / http响应时间 / 因数 解释: 统计时间 : pv统计的总时间,单位秒,要计算一天的pv就是86400秒 页面衍生连接次数: 一个HTML页

By yhluo 2015年7月29日 Impala 3 Comments Impala 源代码目录结构 SQL 解析 Impala 的 SQL 解析与执行计划生成部分是由 impala-frontend(Java)实现的,监听端口是 21000.用户通过Beeswax 接口 BeeswaxService.query() 提交一个请求,在 impalad 端的处理逻辑是由void ImpalaServer::query(QueryHandle& query_handle, const Query

逐步回归 向前引入法:从一元回归开始,逐步加快变量,使指标值达到最优为止 向后剔除法:从全变量回归方程开始,逐步删去某个变量,使指标值达到最优为止 逐步筛选法:综合上述两种方法 多元线性回归的核心问题:应该选择哪些变量? RSS(残差平方和)与R2(相关系数平方)选择法:遍历所有可能的组合,选出使RSS最小,R2最大的模型 AIC(Akaike information criterion)准则和BIC(Bayesian information criterion)准则 AIC=n×ln(RSSP

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scala中特质定义:包括一些字段,行为(方法/函数/动作)和一些未实现的功能接口的集合,能够方便的实现扩展或混入到已有类或抽象类中. scala中特质(trait)是一个非常实用的特性,在程序设计中能够 更好的抽象现实.使程序更关注各自功能和更好的将程序拆分成多个特质模块,使程序具有更强的扩展性.熟悉java的同学.能够将特质理解为抽象类.可是scala中能够在一个类中同一时候混入多个特质(使用extends 或with).而java中一个类仅仅能继承一个抽象类,假设要实现多个抽象类就必需使用