arcgis加权总和在哪英文

2024-11-09

ArcGIS教程：加权总和

摘要通过将栅格各自乘以指定的权重并合计在一起来叠加多个栅格. 插图插图中,像元值与其权重因子相乘.两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例.两个输入的值变为 (2.2 * 0.75) = 1.65 和 (3 * 0.25) = 0.75.1.5 与 0.75 的和为 2.4. 使用方法 · 将多个栅格数据一起加入的有效方法是输入多个栅格并将全部权重设置为 1. · 输入栅格能够是整型或浮点型. · 权重值能够是正的或负的小数值.并不限定该值必须是相对百分比或等于 1.0. · 权重将应

arcgis python 参数类型和含义

数据类型 datatype 关键字描述地址定位器 DEAddressLocator 用于地理编码的数据集,存储地址属性.关联的索引以及用于定义将地点的非空间描述转换为空间数据这一过程的规则. 地址定位器样式 GPAddressLocatorStyle 用于创建新地址定位器的模板. 分析像元大小 analysis_cell_size 栅格工具使用的像元大小. 任何值 GPType 接受任何值的数据类型. ArcMap 文档 DEMapDocument 包含一个地图.它的布局以及它的关联图层.表

Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional

[译]深度学习(Yann LeCun)

深度学习严恩·乐库约书亚•本吉奥杰弗里·希尔顿摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方

土壤稳定性评估（ArcPy实现）

一.背景在进行区域土地开发时,需要对整个区域的土壤稳定性评估.应用GIS空间分析方法,能够快速有效地对影响土壤稳定性的因子进行制图并评估打分,通过构建评价体系,利用叠加分析,形成土壤稳定性专题图,以为土地开发保护提供决策支持. 二.数据某区域的数字高程模型和土地利用图,数字高程模型为GRID格式数据,土地利用数据为landuse. shp(\Chp13\Ex3\). 三.要求经专家研究,土壤稳定性评估原则如下: (1)坡度越陡,稳定性越低.坡度分级临界值分别为:3.6°.11°.20°和3

ArcMap操作随记（3）

1.地图四要素: 图名.图例.比例尺.指北针 2.[栅格计算器].[加权叠加]和[加权总和]的不同 [栅格计算器]的结果是浮点型小数 [加权叠加]工具,输入栅格必须为整型.若成本栅格涉及重分类,最好用[加权叠加],权重和必须为100 [加权总和]工具,权重和为1,输入栅格可以为整型或浮点型. 3.密度分析 [点密度分析],分析点落到每个单元 [核密度分析],根据点拟合为光滑锥面(或线) [线密度分析],一定半径范围内折线 4.要生成注记图层数据必须在geodatabase中 5.标注表达式(JS

flex布局中flex-basis|flex-grow|flex-shrink

flex布局中flex-basis|flex-grow|flex-shrink 整个才是正确的算法 flex-basis(基准值) 可以设置flex布局中容器的宽度,如果同时存在width属性,将把它给覆盖! 它也是计算flex-grow和flex-shrink的基准值,默认值是auto: flex-grow(扩展比例) 当flex-item的总宽度小于容器时,flex-grow设置为0(默认值),那么他将不安比例来均分剩余的空间: <!DOCTYPE html> <html xmlns

paper 53 ：深度学习（转载）

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一. 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL

Machine Learning - 第5周（Neural Networks: Learning）

The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr

OpenCV2.x自学笔记——自适应阈值

adaptiveThreshold(src,dst, double maxValue, int adaptiveMethod, int thresholdType, int blockSize, double C); src——8位单通道浮点型图像 dst——输出图像 maxValue——最大值,一般为255 adaptiveMethod——算法 ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C thresholdType——阈值类型 THRES

深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量.卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形.在语音分析和图像识别领域有重要用途. 卷积:卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法,通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.设函数是定义在上的可测函

Spark MLlib 机器学习

本章导读机器学习(machine learning, ML)是一门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多领域的交叉学科.ML专注于研究计算机模拟或实现人类的学习行为,以获取新知识.新技能,并重组已学习的知识结构使之不断改善自身. MLlib是Spark提供的可扩展的机器学习库.MLlib已经集成了大量机器学习的算法,由于MLlib涉及的算法众多,笔者只对部分算法进行了分析,其余算法只是简单列出公式,读者如果想要对公式进行推理,需要自己寻找有关概率论.数理统计.数理分析等方面的专

Kriging插值法

克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的统计关系)的统计模型.因此,地统计方法不仅具有产生预

初探diskstats

内核很多重要子系统均通过proc文件的方式,将自身的一些统计信息输出,方便最终用户查看各子系统的运行状态,这些统计信息被称为metrics. 直接查看metrics并不能获取到有用的信息,一般都是由特定的应用程序(htop/sar/iostat等)每隔一段时间读取相关metrics,并进行相应计算,给出更具用户可读性的输出. 常见的metrics文件有:• cpu调度统计信息的/proc/stat• cpu负载统计信息的/proc/loadavg通用块设备层也有一个重要的统计信息• /proc/

Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension论文总结

Attention-over-Attention Neural Networks for Reading Comprehension 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1607.04423.pdf 0 摘要任务:完形填空是阅读理解是挖掘文档和问题关系的一个代表性问题. 模型:提出一个简单但是新颖的模型A-O-A模型,在文档级的注意力机制上增加一层注意力来确定最后答案 (什么是文档级注意力?就是每阅读问题中的一个词,该词对文档中的所有单词都会形成一个分布,从而形成文档级别的分

Name Disambiguation in AMiner-Clustering, Maintenance, and Human in the Loop

Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop paper:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/kdd18_yutao-AMiner-Name-Disambiguation.pdf code:https://github.com/neozhangthe1/disambiguation/ 本文通过结合全局和局部信息提出了一

【转】Kriging插值法

einyboy 原文LINK Kriging插值法克里金法是通过一组具有 z 值的分散点生成估计表面的高级地统计过程.与插值工具集中的其他插值方法不同,选择用于生成输出表面的最佳估算方法之前,有效使用克里金法工具涉及 z 值表示的现象的空间行为的交互研究. 什么是克里金法? IDW(反距离加权法)和样条函数法插值工具被称为确定性插值方法,因为这些方法直接基于周围的测量值或确定生成表面的平滑度的指定数学公式.第二类插值方法由地统计方法(如克里金法)组成, 该方法基于包含自相关(即,测量点之间的

Paper Reading: Relation Networks for Object Detection

Relation Networks for Object Detection笔记写在前面:关于这篇论文的背景知识,请参考我前面的两篇随笔(<关于目标检测>和<关于注意力机制>) 摘要: 所有最先进的物体检测系统仍然依赖于单独识别物体实例, 在学习过程中并没有利用它们的关系.(背景) 这个工作提出了一个目标关系模块.它通过它们的外观特征和几何图形之间的交互来同时处理一组物体,从而对它们之间的关系进行建模.它是轻量级的和就地(in-place)这里的relation module是

Detecting GAN-generated Imagery using Color Cues

Abstract 论文创新点:分析流行GAN网络结构得知,GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同,主要表现在两方面. 实验结果:证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像. 1.Introduction 本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测,虽然他们用肉眼无法区分,但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存在差别的.通过研究生成器网络的结构,尤其注意到它是如何形成颜色的,并注意到两者有两个重要的区

深度自适应增量学习（Incremental Learning Through Deep Adaptation）

深度自适应增量学习(Incremental Learning Through Deep Adaptation) 2018-05-25 18:56:00 木呆呆瓶子阅读数 10564 收藏更多分类专栏: 算法学习增量学习版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33880788/article/details/80455714 翻译论文:Incremental L

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