[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一

SCSI数据缓冲区组织成聚散列表的形式.Linux内核中表示聚散列表的基本数据结构是scatterlist,虽然名字中有list,但它只对应一个内存缓冲区,聚散列表就是多个scatterlist的组合.这种组合是链表+数组的结合.这是因为他使用的内存以页面为基本单位分配,每个页面相当于一个scatterlist.每个scatterlist以链表方式组织起来. /* * Function: scsi_init_io() * * Purpose: SCSI I/O initialize functi

一.简介 随着计算机的发展,浏览器的不断进步与完善,现今大部分浏览渲染效率有了很大的改善, 但是由于浏览器厂商的不同,浏览器种类繁多,性能不一,并且很多用户还使用着不少老的浏览, 那些如IE6.7等的老式浏览器渲染能力有限,在处理大量数据的时候无法满足用户的需求, 为此聚散的思想诞生了,聚散图将非重点的批量数据进行合并,只渲染少量数据,散开并突出重要信息点, 减少了浏览器的负荷,解决了大数据量渲染的性能问题. 原理:按区域将多个离散点进行计算,合并成为一个聚散点进行显示,在某种情况下(如点击聚散

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如果你对项目管理.系统架构有兴趣,请加微信订阅号"softjg",加入这个PM.架构师的大家庭 摘要:Twitter出道之初只是个奋斗在RoR上的小站点,而如今已拥有1.5亿的活跃用户,系统日传输tweet更多达4亿条,并已完成了以服务为核心的系统架构蜕变. Twitter如今在世界范围内已拥有1.5亿的活跃用户,为了给用户生成timeline(时间轴)需支撑30万QPS,其firehose每秒同样生成22MB数据.整个系统每天传输tweet 4亿条,并且只需要5分钟就可以让一条twe

本篇内容 字符串操作 列表,元组操作 字典操作 集合操作 文件操作 其他 1.字符串操作 1.1 字符串定义 特性:不可修改 字符串是 Python 中最常用的数据类型.我们可以使用引号('或")来创建字符串. 创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可.例如: name = "40kuaiqianzhuawawa" name = '40kuaiqianzhuawawa' 1.2 python转义字符 在需要在字符中使用特殊字符时,python用反斜杠(\)转义字符.如下表:

Eva 剧情解析 来源 https://zhuanlan.zhihu.com/p/20864898 [0.写在前面的话] 相信和我年龄差不多的小伙伴们对<新世纪福音战士>( <Neon Genesis Evangelion>,以下简称<EVA> )一定不陌生,小时候爱看动画片的我们每天放学之后气势汹汹地守在电视机屏幕前等着<EVA>片头曲的出现,带着“一脸懵逼”的表情看着机器人打怪兽,相信当年的光腚总局也是“一脸懵逼”引进<EVA>的,因为剧中有

JavaScript中的execCommand()命令详解及实例展示 标签: javascriptbuttonfunctioninputobjectdelete 2012-05-07 16:08 14927人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: js(59)  execCommand方法是执行一个对当前文档,当前选择或者给出范围的命令.处理Html数据时常用如下格式:document.execCommand(sCommand[,交互方式, 动态参数]) ,其中:sCommand为指令参数(如下

第二章 烽烟传讯   夜幕降临,整个泉州府更见喧闹,那些个白日里将养了一日的花红柳绿再也耐不住寂寞,招招摇摇着在人来人往的主街上舒展着自己的风情,妖妖娆娆地换却春风一度.    城东的招福客栈在经过了白日的忙碌,开始安静下来,住店的商客们或是三五成群地穿梭于花街柳巷,或是早早歇下,准备着另一日的奔忙.用过晚饭的林宇扬在床上打坐,暗暗思索着今日决斗的心得,瀛洲的浪人,这是林宇扬第一次见,但却以师门的剑法得以完胜,这让林宇扬心里泛起一丝冷笑,东瀛拔刀术,不外如是,这样想着,林宇扬渐渐步入夜的梦乡.

一.特性参数 ·300M内部时钟频率 ·可进行频移键控(FSK),二元相移键控(BPSK),相移键控(PSK),脉冲调频(CHIRP),振幅调制(AM)操作 ·正交的双通道12位D/A转换器 ·超高速比较器,3皮秒有效抖动偏差 ·外部动态特性: 80 dB无杂散动态范围(SFDR)@ 100 MHz (±1 MHz) AOUT ·4倍到20倍可编程基准时钟乘法器 ·两个48位可编程频率寄存器 ·两个14位可编程相位补偿寄存器 ·12位振幅调制和可编程的通断整形键控功能 ·单引脚FSK和BPSK数

一.progress元素基本了解 基本UIprogress元素属于HTML5家族,指进度条.IE10+以及其他靠谱浏览器都支持.如下简单code: <progress>o(︶︿︶)o</progress> 效果: 是个很带感的进度条吧.有人奇怪:“唉~怎么我看到的是个字符表情捏?” 恩…我只能对你说:“鄙视你,丫的都舍不得用靠谱点的浏览器吗?!” 这个默认的效果,不同浏览器下的效果不尽相同,如下截图们(window 7下): IE10颗粒的缓动聚散效果,还是挺让人眼前一亮的. 基本

本文转载自:http://blog.csdn.net/xushiyan/article/details/6941640,如需参考,请访问原始链接地址. 没找到如何转载的入口,只好全文copy了. -----------------------------------分割线------------------------------------------------- LINUX 内核中 SCSI 子系统由 SCSI 上层,中间层和底层驱动模块 [1] 三部分组成,主要负责管理 SCSI 资源和

Problem Description   The picture indicates a tree, every node has 2 children.  The depth of the nodes whose color is blue is 3; the depth of the node whose color is pink is 0.  Now out problem is so easy, give you a tree that every nodes have K chil

Q:定义p级数有如下形式,讨论p级数的敛散性.(p>o) 我们以p = 1作为分界点,因为实践表明这个分界点是最优区分度的.那么下面我们进行分情况讨论. 在这之前,我们有必要先引入一个检验敛散性的方法——积分检验法. 所谓积分检验法,就是将级数的通项看成一个函数表达式,而求解无穷级数也就是求解无穷项的和的时候,其实恰恰对应着函数求积分的过程,因此我们在判断无穷级数敛散性的时候,我们可以借助积分这个工具来进行间接的判断.给出下面的图便一目了然. 原则上这个方法的正确性是需要证明的,在<托马斯大学

前言:其实无穷序列和无穷级数和数列{an}以及我们接触微积分就给出的极限概念lim有着紧密的联系,它对于我们在具体的问题当中进行建模和数据分析有着非常重要的作用. 无穷序列: 最简单的一种说法,就是一个有无限项的数列{an}.由于其项数无限,我们就可以去分析随着数列下标n的增加,an的敛散性,这就和极限联系了起来.包括极限的运算法则夹层定理,在这里都有用武之地. 无穷级数: 一个很简单的说法,就是将无穷序列加和,然后分析其敛散性. 在不同的实际工程问题中我们将会面临不同的无穷级数,因此在这之前数

1.1 当我们在应用程序中编写write系统调用,向磁盘中写入数据时,写入请求会先调用底层写函数,将请求先写入内存中的页快速缓存(page cache)中,写入成功则立马返回,真正的写入磁盘操作会延迟运行.Page cache是硬盘在内存中的一个缓存,是linux内核所使用的主要磁盘快速缓存,在绝大多数情况下,内核在读写磁盘时都引用page cache(极少数应用会绕过页快速缓存,如数据库软件). 当把page cache中的一页数据写到块设备之前,内核首先检查相应的页是否已经在快速缓存中,假设

execCommand方法是执行一个对当前文档,当前选择或者给出范围的命令.处理Html数据时常用如下格式:document.execCommand(sCommand[,交互方式, 动态参数]) ,其中:sCommand为指令参数(如下例中的”2D-Position”),交互方式参数如果是true的话将显示对话框,如果为false的话,则不显示对话框(下例中的”false”即表示不显示对话框),动态参数一般为一可用值或属性值(如下例中的”true”). document.execCommand(

EM算法详解 1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成绩的分布 欲求在抽样X时,最优的μ和σ2参数估计,虽然模型的原型已知,但不同的参数对应着不同的学生成绩分布,其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好,即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大,这就是极大似然估计,常用L(μ,σ2|X)表示,满足公式(1)所示的关系.在实

原文地址: bio 与块设备驱动      系统中能够随机访问固定大小数据片(chunk)的设备被称作块设备,这些数据片就称作块.块设备文件都是以安装文件系统的方式使用,此也是块设备通常的访问方式.块设备的访问方式是随机的,也就是可以在访问设备时,随意的从一个位置跳转到另一个位置.块设备的访问位置必须能够在介质的不同区间前后移动. 所以事实上内核不必提供一个专门的子系统来管理字符设备,但是对块设备的管理却必须要有一个专门的提供服务的子系统.块设备中,最小的可寻址单元是扇区.扇区大小一般是2的整数

本文以延参法师的腾讯微博为例进行爬取并分析 ,话不多说 直接附上源代码.其中有比较详细的注释. 需要用到的包有 BeautifulSoup WordCloud jieba # coding:utf-8 import requests from bs4 import BeautifulSoup import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud import jieba def myDearWeiboCrawler(url