接了一个任务,要处理DEM原始数据中的高程异常值,如图中的异常亮点. 想了一下,以前处理过建筑物附近的DEM铲平,那么高程异常值应该如何处理呢? 显然直接铲平时不太合理的,需要利用异常值周围的高程进行内插(没有高精度的DEM). 思路如下: 1.首先建立一个面图层,手工圈出异常值的区域. 2.建立一个点图层,在异常值框选区周围采样一些点.获取DEM高程用“添加表面信息”工具. 3.根据点和面图层进行插值处理,利用反距离权重方法,哪种插值方法好需要斟酌,使用局部内插方法. 如果有高精度的DEM,这

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在arcgis中,我们常用的数据类型有点,线,面数据,但是有时候我们在转换数据的时候经常会带有ZM值,而带ZM值的数据在有些软件中是不会显示的,也就是说显示存在问题,所以我们需要去除掉ZM值 在arcgis中去除ZM是通过工具实现的. 第一步:浏览到ArcToolbox > Conversion Tools > To Geodatabase. 打开Feature Class to Geodatabase (multiple)工具,如下图 第二步 点击“环境设置”,设置Z,M为disable,点

简介 在数据挖掘的过程中,我们可能会经常遇到一些偏离于预测趋势之外的数据,通常我们称之为异常值. 通常将这样的一些数据的出现归为误差.有很多情况会出现误差,具体的情况需要就对待: 传感器故障 -> 忽略 数据输入错误 -> 忽略 反常事件 -> 重视 异常值检测/删除算法 1.训练数据 2.异常值检测,找出训练集中访问最多的点,去除这些点(一般约10%的异常数据) 3.再训练 需要多次重复2.3步骤 例:对数据第一次使用回归后的拟合 误差点的出现使拟合线相对偏离,将误差点去除后进行一次回

  原文地址:WebGL光照阴影映射   经过前面的学习,webgl的基本功能都已经掌握了,我们不仅掌握了着色器的编写,图形的绘制,矩阵的变换,添加光照,还通过对webgl的基础api封装,编写出了便利的工具库. 是时候进一步深入学习webgl的高级功能了,我认为要做逼真的3D特效,阴影绝对是一个必不可少的环节.现在我们就在之前光照的基础上添加阴影效果吧.   首先看一下阴影效果的实例: 阴影综合(多物体高精度) 点光源聚光灯阴影 内容大纲    我们以阴影综合(多物体高精度PCF)为例, 开始

Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解 注:本文来源于:<Oracle SQL高级编程--分析函数(窗口函数)全面讲解> 概述 分析函数是以一定的方法在一个与当前行相关的结果子集中进行计算,也称为窗口函数.一般结构为 Function(arg1 , arg2 --) over(partition by clause order by clause windowing clause ) Windowing clause : rows | range between star

PL-SVO是基于点.线特征的半直接法单目视觉里程计,我们先来介绍一下基于点特征的SVO,因为是在这个基础上提出的. [1]References:      SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry                                                           ---Christian Forster, Matia Pizzoli, Davide Scaramuzza ∗ 从名字来看,是半

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带

http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在

kaggle 竞赛入门 导入常用的数据分析以及模型的库 数据处理 Data fields 去除异常值 处理缺失值 分析 Utilities Exploratory Data Analysis Correlation matrix BsmtQual BsmtCond BsmtExplosure BsmtFinType1 BsmtFinSF1 BsmtFinType2 BsmtFinSF2 BsmtUnfSF TotalBsmtSF 1stFlrSF 2ndFlrSF LowQualFinSF Bs

在<用pandas进行数据清洗(一)(Data Analysis Pandas Data Munging/Wrangling)>中,我们介绍了数据清洗经常用到的一些pandas命令. 接下来看看这份数据的具体清洗步骤: Transaction_ID Transaction_Date Product_ID Quantity Unit_Price Total_Price 0 1 2010-08-21 2 1 30 30 1 2 2011-05-26 4 1 40 40 2 3 2011-06-16

 根据张大美女提供资料微修改,在这谢谢张大美女! 1.python软件开发工程师 1.1 项目启动会 说明项目目标.阶段划分.组织结构.管理流程等关键事项. 1.2 需求调研 由用户提出,描述产品的功能.由产品经理转化为技术实现需求.包括产品需求规格说明书等.开发和测试负责人,分别编写技术方案和测试用例.技术方案中必须要有业务流程图和时序图,业务流程图是为了梳理开发对业务的理解,是否和需求一致.时序图是了梳理本次需求涉及的系统交互.技术方案评审通过后,确认工作量和交付时间,反馈给产品. 1.3总

聚类算法 任务:将数据集中的样本划分成若干个通常不相交的子集,对特征空间的一种划分. 性能度量:类内相似度高,类间相似度低.两大类:1.有参考标签,外部指标:2.无参照,内部指标. 距离计算:非负性,同一性(与自身距离为0),对称性,直递性(三角不等式).包括欧式距离(二范数),曼哈顿距离(一范数)等等. 1.KNN k近邻(KNN)是一种基本分类与回归方法. 其思路如下:给一个训练数据集和一个新的实例,在训练数据集中找出与这个新实例最近的k  个训练实例,然后统计最近的k  个训练实例中所属类

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

模型修正 #但是,回归分析通常很难一步到位,需要不断修正模型 ###############################6.9通过牙膏销量模型学习模型修正 toothpaste<-data.frame( X1=c(-0.05, 0.25,0.60,0, 0.25,0.20, 0.15,0.05,-0.15, 0.15, 0.20, 0.10,0.40,0.45,0.35,0.30, 0.50,0.50, 0.40,-0.05, -0.05,-0.10,0.20,0.10,0.50,0.60,

> #############6.2一元线性回归分析 > x<-c(0.10,0.11,0.12,0.13,0.14,0.15,0.16,0.17,0.18,0.20,0.21,0.23) > y<-c(42.0,43.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,53.0,50.0,55.0,55.0,60.0) > plot(x~y) > lm.sol<-lm(y ~ x) > summary(lm.sol) Call: lm(formul

<转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码)   转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获

Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明了一句话,“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数,同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果.” 本节将展示如何使用多层感知机(MLP)进行函数逼近,具体来说,是预测波士顿的房价.第2章使用回归技术对房价进行预测,现在使用 MLP 完成相同的任务. 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 M

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的示例: 导入需要用到的模块:sklearn,该模块可以用来获取数据集,预处理数据,并将其分成训练集和测试集:pandas,可以用来分析数据集:matplotlib 和 seaborn 可以用来可视化: 加载数据集并创建 Pandas 数据帧来分析数据: 了解一些关于数据的细节: 下表很好地描述了数据

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