空间链接的作用：将面上的所有点的值加起来取平均值。赋值给面属性。（我们可以定义右击——定义合并规则 连接要素的字段映射参数中指定的合并规则仅适用于连接要素中的属性，且仅适用于多个要素与目标要素匹配  (Join_Count > 1) 的情况。例如，如果连接 DEPTH 属性值分别为 15.5、2.5 和 3.3  的三个要素，并应用“平均值”合并规则，则输出字段的值为 6.1。在进行统计计算时忽略连接字段中的空值。例如，15.5、<空> 和 2.5  将得出的结果为：“平均值”为 9.0

很多情况下,在地图服务发布完毕后,我们往往利用 ArcGIS for Server内置的 JS Viewer来查看和检测所发布的地图服务是否满足我们的要求.具体操作如下: 点击开始 -> 所有程序 -> ArcGIS -> ArcGIS for Server -> Services Directory 或直接在浏览器地址栏中键入 http://ip:6080/arcgis/rest打开ArcGIS for Server的Service Directories页面,选中并点击要查看的

1.准备全国省级行政区数据,需要有省级行政区信息,如下所示: 2.生成渔网数据,操作完成会生成一个面数据和一个点数据,我们主要用点数据进行后面的操作. 3.提取栅格数据的值到渔网点数据中. 4.将区域地名赋予给栅格点值(分析工具-标识),设置如下图 5.数据的筛选过滤. 6.数据的汇总统计

需求是:对于一个设备,求一天内每个小时的平均值,一个月内每天的平均值,更通用的需求是,从起始时间到结束时间,每隔一段时间,求一个平均值.目前的解决策略是:在存储过程中进行处理,从起始时间到结束时间,切割成段,求出每一段的平均值,合并起来.存在问题:数据量很大的时候,会存在严重的性能问题.比如:一个月内每天的平均值,这个涉及的数据量将非常大,查询非常耗时.目前没有做过基准测试,具体的时间消耗还不确定.解决办法:目前想到的是,新建一个平均值表,定时把一段时间的平均值写入到这个表里面.以后从平均值表里

一.聚合函数: SQLite中支持的聚合函数在很多其他的关系型数据库中也同样支持,因此我们这里将只是给出每个聚集函数的简要说明,而不在给出更多的示例了.这里还需要进一步说明的是,对于所有聚合函数而言,distinct关键字可以作为函数参数字段的前置属性,以便在进行计算时忽略到所有重复的字段值,如count(distinct x). 函数 说明 avg(x) 该函数返回在同一组内参数字段的平均值.对于不能转换为数字值的String和BLOB类型的字段值,如'HELLO',SQLite会将其视为0.

主要介绍的App是Operations Dashboard for ArcGIS 和 Collector for ArcGIS,它们 提高了组织内日常操作的效率.精度和响应速度. 已经购买了 ArcGIS Online 订阅或者已经注册 30 天免费试用版的组织可以使用 Operations Dashboard 和 Collector 的功能. 1. Operations Dashboard 决策者可使用 Operations Dashboard 监控.跟踪和报告日常操作.外业工作队可使用 Co

一.聚合函数: SQLite中支持的聚合函数在很多其他的关系型数据库中也同样支持,因此我们这里将只是给出每个聚集函数的简要说明,而不在给出更多的示例了.这里还需要进一步说明的是,对于所有聚合函数而言,distinct关键字可以作为函数参数字段的前置属性,以便在进行计算时忽略到所有重复的字段值,如count(distinct x) 函数 说明 avg(x) 该函数返回在同一组内参数字段的平均值.对于不能转换为数字值的String和BLOB类型的字段值,如'HELLO',SQLite会将其视为0.a

感谢一路走来默默支持和陪伴的你~~~ ----------------------欢迎来访,拒绝转载---------------------- 1.      调用ArcGIS API的Print实现地图的打印输出,部分代码如下: //打印输出的参数数组,为打印输出的模板提供参数准备 var layouts = [{ name:"Letter ANSI A Landscape", label:"Landscape(PDF)", format:"pdf&q

ArcGIS for Server使用AD中的用户配置 1.概述 默认情况下,ArcGIS Server使用内置存储模式来管理用户和角色.该模式使用基于文件格式来存储信息.当然,ArcGIS Server也支持将用户和角色信息由第三方接管,如使用企业系统中的用户和角色.目前支持的企业用户系统有LDAP和Windows AD.LDAP是一种标准的目录服务协议,有开源实现版本和商业版本可供选择.windows AD其实也是一种目录服务.如果使用第三方的用户体系,ArcGIS Server只能以只读模

动态优化(Dynamic Optimization)是在scvmm2012之后引入的一个新特性,简单来说,这个特性的功能就如字面意义一样,在群集范围内使用动态迁移VM的方式优化主机的资源,使主机与VM都工作在一个相对良好的资源环境中 在VMM2008版本中有一个类似的功能称为:PRO-tips,那么动态优化(后文简称DO)与之相比有哪些改进呢? 对于VMM 2008的用户来说,解决群集中的VM负载平衡问题比较麻烦,需要使用SCOM中的agent监控主机上的性能指标已经超过阈值之后开始进行VM迁移

数值类型 整数型 tinyint  smallint  mediumint  int|integer  bigint 注意: 1, 如何选择数据类型,我们的原则是:够用就行!尽量的选择占用内存小的整型,而且效率也更快! 2,可以使用unsigned来控制是否有符号位,如果不写,缺省值是有符号的 MySQL不会进行自动类型转换,如果超出了指定类型的范围,就直接报错! 3,可以指定数据显示的最小宽度,以达到统一显示的目的,通常的做法就是使用zerofill来进行填充 如果插入的数据,超出了指定的显示

注:以下内容为根据<高性能mysql第三版>和<mysql技术内幕innodb存储引擎>的innodb status部分的个人理解,如果有错误,还望指正!!   innodb存储引擎在show engine innodb status(老版本对应的是show innodb status)输出中,显示除了大量的内部信息,它输出就是一个单独的字符串,没有行和列,内容分为很多小段,每一段对应innodb存储引擎不同部分的信息,其中有一些信息对于innodb开发者来说非常有用,但是,许多信

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

找个mysql客户端,执行show engine innodb status得到如下结果: 详细信息如下: ************************************** =====================================2016-09-20 16:39:40 0x7f8040116700 INNODB MONITOR OUTPUT=====================================Per second averages calcula

在ArcGis9.0之前,ArcObject还不是一个独立的产品,一直捆绑在Desktop产品中,只要你购买了desktop产品中的一个,你就可 以使用arcboject开发.从ArcGis9.0开始,ESRI公司推出了ArcGis Engine它使得ArcObject可以作为独立的产品使用.如果你所以开发一个让其他用户使用的产品,只需要购买ArcGis Engine开发就行.ArcGis Engine包括ArcGis Runtime和ArcObject sdk(for   dotnet.vb.

一.LDA的基本思想 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. 如

xiaoboluo768   注:以下内容为根据<高性能mysql第三版>和<mysql技术内幕innodb存储引擎>的innodb status部分的个人理解,如果有错误,还望指正!! innodb存储引擎在show engine innodb status(老版本对应的是show innodb status)输出中,显示除了大量的内部信息,它输出就是一个单独的字符串,没有行和列,内容分为很多小段,每一段对应innodb存储引擎不同部分的信息,其中有一些信息对于innodb开发者

滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛,比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数,根据请求或者异常次数采取相应措施.在storm1.0版本之前,没有提供关于滑动窗口的实现,需要开发者自己实现滑动窗口的功能(storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度). 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信:intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速

1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程: 并且满足下列约束条件: 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素. 举例: 原始序列:<9, 10, 14> 结果序列:<9, 10, 14> 分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理. 原始序列:<9, 14, 10&

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息