新手,若有错误还请指正! 在ArcGIS中如何将栅格数据批量导出?用到"复制栅格这个工具",这里我用的例子是:将ArcGIS默认输出的DEM文件夹批量导出为tif格式.(如果是文件数据库中的栅格数据批量导出也是一样的) 1.用到了ArcGIS中的迭代模型(图1): 图 1 首先,需要做一个准备工作,就是把需要导出的栅格数据放在同一文件夹/数据库中(图2,在ArcCatalog中操作十分方便): 图 2 2.打开模型,在空白处右键选择Iterators-->Raster(图3) 图

1.使用ArcGIS打开.mxd地图文件 2.选择[Geoprocessing][ArcToolbox]  3.展开菜单,选中如图所示菜单,双击打开 4.选择对应的辖区节点   5.点击OK后,会在左侧自动生成一个节点项,如下图所示  6.选中该新生成的节点,右键选择[Open Attribute Table],会显示所有的辖区边界点  7.在弹出的属性框中,点击顶部第一个菜单,选择[Add Filed]添加一个字段   8.填入字段名称与字段类型,名称随意,但是字段类型需要选择为Double类

挂接! 上面是答案,展开一下就是做一个Excel对照表,就两列,代码与中文名称.然后用类别代码字段匹配挂接. 别傻傻找vbs/py代码,不知道拐个弯.

说明:我的电脑 2.0CPU 2G内存 能够十秒钟导出 20W 条数据 ,12.8M的excel内容压缩后2.68M 我们知道在POI导出Excel时,数据量大了,很容易导致内存溢出.由于Excel 一个sheet允许的最大行数是65536这时我们想到分sheet进行导出:但是这种情况也不能解决内存溢出的问题.毕竟数据还是一次性在内存中进行保存的.这时我们想是不是可以导出多个excel呢?下面我就尝试着按照导出多个excel 首先:我们要确定数据量有多大,然后确定一个excel导出多少条数据,这

如何增强ArcGIS插值图出图效果 by 李远祥 在一些科研领域,经常会遇到使用插值的方式进行处理,并生成最终的插值图.插值图在ArcGIS里面非常容易生成,只要具备了采用点数据,通过ArcToolBox里面的插值的工具可以直接生成最终的插值数据.插值的方法有很多种,这里就不做介绍了.数据生成后,其地图制作也是相当的简单,只需要在符号系统的标签里面设置一下,并进行重分类,使用色带去渲染就可以完成.下图去掉一些地图的整饰元素,直接使用最原始的栅格渲染方式进行出图. 尽管这个图按照笔者的经验,将研究

ArcGis-javascript-API下载 bigemap.太乐地图 可下载地图文件 用arcgis for js 可以河流流域水质图 ArcGis导出shp文件(dbf.prj.sbn.sbx.shp.shx.xml.)转换成json  http://mapshaper.org/ 地图描点获取坐标:http://geojson.io 用shp制作geoJson格式地图数据(shp convert to geoJson)用于echart等

说明:我的电脑 2.0CPU 2G内存 能够十秒钟导出 20W 条数据 ,12.8M的excel内容压缩后2.68M 我们知道在POI导出Excel时,数据量大了,很容易导致内存溢出.由于Excel 一个sheet允许的最大行数是65536这时我们想到分sheet进行导出:但是这种情况也不能解决内存溢出的问题.毕竟数据还是一次性在内存中进行保存的.这时我们想是不是可以导出多个excel呢?下面我就尝试着按照导出多个excel 首先:我们要确定数据量有多大,然后确定一个excel导出多少条数据,这

感谢一路走来默默陪伴和支持的你~~~ -------------------欢迎来访,拒绝转载------------------- 在之前的利用Python分析GP服务运行结果的输出路径 & 实现服务输出路径的本地化 这篇博客中一直留下了一个小小的伏笔,即GP模型的制作技巧,现在才得空整理出来. 很多情况下gp模型的构建需要编写一定得python脚本,然而怎么编写python脚本呢?脚本又将怎么添加到ArcGIS中运行呢?以及怎么制作GP可以实现输出的结果不受ArcGIS Server路径的管

转自:3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 | 数据常青藤 (组织排版上稍有修改) 3.4 解决样本类别分布不均衡的问题 说明:本文是<Python数据分析与数据化运营>中的“3.4 解决样本类别分布不均衡的问题”. -----------------------------下面是正文内容-------------------------- 所谓的不平衡指的是不同类别的样本量异非常大.样本类别分布不平衡主要出现在分类相关的建模问题上.样本类别分布不均衡从数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数

将数据以Excel表格的形式导出:首先下载poi的jar包,导入项目中,或者使用maven仓库管理,在pom文件添加:<dependency>    <groupId>org.apache.poi</groupId>    <artifactId>poi</artifactId>    <version>3.9</version></dependency> 前端代码:页面上定义下载/导出按钮,点击按钮时下载/导

所谓不平衡指的是:不同类别的样本数量差异非常大. 数据规模上可以分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡.大数据分布不均衡:例如拥有1000万条记录的数据集中,其中占比50万条的少数分类样本便于属于这种情况.小数据分布不均衡:例如拥有1000条数据样本的数据集中,其中占有10条的少数分类样本便于属于这种情况. 样本类别分布不平衡主要出现在分类问题的建模上.导致样本量少的分类所包含的特征过少,很难从中提取规律:即使得到分类模型,也容易产生过度依赖于有限的数据样本而导致过拟合的问题,当模型应用到新的数

​ ​编辑 一.计算面积 ( 可以帮我们计算小班面积 )添加 AREA 字段,然后右键点击字段列,然后点击 CALCULATE VALUES; ---> 选择 ADVANCED -->把下面的代码输入,然后在最下面 = 处写 OUTPUT 点击 OK 就 OK 了. Dim Output as doubleDim pArea as IareaSet pArea = [shape]Output = pArea.area 二.计算长度 ( 可以帮我们计算林带长度 )同上添加 LENGTH 字段,然

方法一：1、利用envi打开tif数据，原投影信息为beijing54.envi中没有这个投影。这里选择投影信息（WGS-84）选取水体roi——进行监督分类。这里可以对分类后进行处理（消除文字等干扰造成的小图斑） 2、对分类后的数据转换为矢量：classificatino——post classification——classification to vector。选择要导出的类别水体。 （这里建议一个一个类别导出，方便以后对每个类别进行处理，同时速度也较快）。 Vector——open ve

1:Esri在开源领域做过哪些工作? Esri一直以来就是开源技术的用户和支持者.我们相信,通过提供从上到下的开放平台可使我们的用户成为开发能力强大的解决方案的积极参与者.在现有技术形势下,我们正在将我们的想法集成到开源项目中.我们率先公布工作并让团体参与进来.我们的策略包含开放平台的多个方面:开放源码,开放数据.开放格式.开放内容和开放团体. 近期,我们把开源软件项目统一放到Esri Github社区中,供免费访问.修改.贡献代码.问题和文档.目前,有超过10种语言近90个公共项目已经在Git

作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.datasets 中找到对应

API参考:https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html# 作为Python中经典的机器学习模块,sklearn围绕着机器学习提供了很多可直接调用的机器学习算法以及很多经典的数据集,本文就对sklearn中专门用来得到已有或自定义数据集的datasets模块进行详细介绍: datasets中的数据集分为很多种,本文介绍几类常用的数据集生成方法,本文总结的所有内容你都可以在sklearn的官网: http://scikit-learn.o

mysql笔试题大餐---1.组合查询方式及having 一.总结 一句话总结: 实践:我之前的mysql真的学的太浅了,这种情况下,依据实践(做题)才是唯一能把它学好的方式 学的暂时够了,以实践而学 项目中可以考虑多使用原生查询:简单,方便,查询效率高,记忆负担小,有用(考都是考这个) 1.查询考了100分的学生的信息(三种查询方式)? #嵌套查询:小括号括住嵌套部分:select * from student s where s.s_id in (select ss_s_id from st

  去年,笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试,试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取,但是遗憾的是,目前在开放领域的关系抽取,还没有成熟的解决方案和模型.当时的文章仅作为笔者的一次尝试,在实际使用过程中,效果有限.   本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取.人物关系抽取可以理解为是关系抽取,这是我们构建知识图谱的重要一步.本文人物关系抽取的主要思想是关系抽取的pipeline(管道)模式,因为人名可以使用现成的NER模型提取,因此本文仅解决从文章中抽取出人名后

内容介绍 这篇博客主要面向对Bert系列在Pytorch上应用感兴趣的同学,将涵盖的主要内容是:Bert系列有关的论文,Huggingface的实现,以及如何在不同下游任务中使用预训练模型. 看过这篇博客,你将了解: Transformers实现的介绍,不同的Tokenizer和Model如何使用. 如何利用HuggingFace的实现自定义你的模型,如果你想利用这个库实现自己的下游任务,而不想过多关注其实现细节的话,那么这篇文章将会成为很好的参考. 所需的知识 安装Huggface库(需要预先

前言 在淘宝的收藏夹页面本地化过程中,收藏的宝贝和店铺的分类展示通过一个下拉菜单的方式进行展示.如果单独为此从头重写一个控件,那么不但费时费力,包括所有的动画方式都要全新设计,而且还容易出 bug.好在 Windows 提供了一些类似 “下拉菜单” 的控件,例如 Flyout,这个控件最常的使用场景就是弹出菜单,我们可以在这个基础上进行修改,使得其展示方式尽量贴近淘宝的下拉菜单风格. ---------这里是现实和理想的分割线--------- 以上都是我脑中美好的幻想.现在欢迎来到残酷的现实世

慕课网sql server学习 数据库第一印象:desktop--web server--database server** 几大数据库:sql server.oracle database.DB2.MySql.MongoDB.....(SQL结构性查询语言) 安装软件:SQL Server Management Studio 附加.分离(attach.detach)数据库文件: 数据库图表关系图: 关系型数据库: 二维表.主键.外键 T-SQL简介: T-SQL query--从数据库中查询索