摘要 使用经常使用測量比例叠加多个栅格数据,并依据各栅格数据的重要性分配权重. 插图 插图中,两个输入栅格已又一次分类为 1 至 3 三种公共測量级别.为每一个栅格均分配了一个影响百分比.这些像元值与其影响百分比相乘,两者所得结果相加创建输出栅格.以左上角像元为例. 这两个输入的值变为 (2 * 0.75) = 1.5 与 (3 * 0.25) = 0.75.1.5 和 0.75 的和为2.25. 由于加权叠加获得的输出栅格为整数,所以终于值取整为 2. 使用方法 · 全部输入栅格数据必须为整型

函数说明 cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]]) → dst 1 参数说明 src1 – first input array. alpha – weight of the first array elements. src2 – second input array of the same size and channel number as src1. beta – weight of the second

目录 Apache Lucene评分 Elasticsearch的脚本功能 脚本执行过程中可以使用的对象 使用自定义的脚本库 搜索不同语言的内容 使用加权影响得分 加权 function_score查询 索引加权 同义词 同义词过滤器 同义词规则 Apache Lucene评分 计算文档的评分属性时,考虑如下因素: 文档加权:对文档建立索引时,对文档的加权值 字段加权:查询和索引时,对字段的加权 协调:基于文档条数的协调因子.对包含更多查询词条的文档,它提供更大的值 逆文档频率:基于词条的因子,

原文 GIS基础软件及操作(八) 练习八.地理建模 地理建模:Model Builder 土壤侵蚀危险性建模分析 认识ModelBuilder操作界面 1: 添加硬盘上的数据或工具到模型中,数据也可以从ArcMap或ArcCatalog从直接拖到模型中,工具可以直接从Arctoolbox直接拖到模型中 2: 显示全部模型要素,并充满ModelBuilder窗口 3: 自由缩放,点击此按钮,按住鼠标不放,向上或向下移动鼠标可以缩放ModelBuilder中的流程图 4: 选择,用以选择模型中的数据

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

企业架构与建模之使用ArchiMate进行分析(全系列完) 4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的

4. 使用ArchiMate进行分析 正如前面所说的那样,一个企业整体效率的提升有时并不是通过某一个领域内的优化就能达到的,而且这种忽视全局的做法往往还会造成不必要的浪费.由此可见,一个能够跨越各个领域.一致性的全局模型是实现企业整体效率提升的重要基础,而这也正是前面几个章节所描述的ArchiMate建模语言的终极目标.不过这样一个全面的企业架构模型的建立并不是最终的目标,如何使得企业内外各干系人在决策时能够做到对企业各层面中各自关注的部分有着深入.一致的洞察才是此模型的终极价值所在.要达到这样

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 08 - BP算法双向传,链式求导最缠绵 反向传播(Back Propagation,简称BP) 算法 在神经网络(甚至深度学习)参数训练中,BP算法占据举足轻重的地位. 实际上BP算法是一个典型的双向算法,但通常强调的是反向传播. 工作流程分两大步: 正向传播输入信号,输出分类信息(对于有监督学习而言,基本上都可归属于分类算法).简单说来,就是把信

2019年ArcGIS规划专业专项培训(四天) 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   第一天:GIS入门 第一章 GIS概述及其应用 掌握GIS的概念.功能.软件及其在城市规划中的作用 第二章 GIS空间查询和数据转换 学习在ArcGIS中查阅城市规划常用的GIS数据和CAD数据,掌握GIS通用软件ArcGIS10的操作技能.包括认识GIS数据格式.坐标转换和配准.管理地图图层.查询表格.数据可视化等 案例实操 案例:CAD导

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

Spatial Analyst Tools 1.区域分析 # Process: 以表格显示分区几何统计 arcpy.gp.ZonalGeometryAsTable_sa("", "", 输出表, "") # Process: 以表格显示分区统计 arcpy.gp.ZonalStatisticsAsTable_sa("", "", "", 输出表__2_, "DATA"

题目: 1.主观题(20分)用文字说明中学选址的过程,并说明分析过程中所用的空间分析方法和分析工具. 2.主观题(10分)计算目标区内道路网的密度.(数据框1) 3.主观题(20分)对roadnet里的道路数据进行质量检查要求道路数据不能有悬挂点.不能有伪结点.不能相交或内部接触(提示:建立地理数据库将待检查的数据导入,在数据库里建立拓扑检查),将修改拓扑错误后的道路数据导出名为"roadshp"的矢量数据.(在数据框2内完成操作,要求有目录截图.内容列表截图.修改错误后拓扑截图) 4

系统级I/O 输入/输出(I/O)是在主存和外部设备之间拷贝数据的过程. 输入操作是从I/O设备拷贝数据到主存. I/O→主存 输出操作是从主存拷贝数据到I/O设备. 主存→I/O Unix I/O 所有的I/O设备都被模型化为文件. 所有的输入和输出都被当作对相应文件的读和写来执行. 打开文件 应用程序通过要求内核打开相应的文件,来宣告它想要访问一个I/O设备. 内核返回一个小的非负整数,称为描述符. 内核记录有关这个打开文件的所有信息. 应用程序只需要记住操作符即可. 创建每个进程开始时三个

### `highgui`的常用函数: `cv::namedWindow`:一个命名窗口 `cv::imshow`:在指定窗口显示图像 `cv::waitKey`:等待按键 ### 像素级 * 在灰度图像中,像素值表示亮度,所以0表示黑色,255表示白色: * 图像在本质上都是一个矩阵,但是灰度图像的值就是一个矢量,而彩色图像则是多通道的向量,所以可以通过`image.at<>(row,colomn)[]`来取值,灰度就是`uchar`,常用的RGB通道则是`cv::Vec3b`,b代表ush

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ArcGIS 10.2 for Desktop是在10.1的成功基础上进行的改进,它的改进包括:性能提升.附加的安全性.40多个新的分析工具.3D功能提高.栅格增强.新的地理数据管理能力以及其它更多的功能. 1 安全性 1.1 单点登录 ArcGIS支持从任何客户端一次登录到ArcGIS 系统,并且允许这些凭证在整个ArcGIS系统中使用.例如, 当使用Esri的全球地理编码服务批量处理地理编码的时候,凭证可通过从ArcMap自动传递给ArcGIS Online. 1.2 PKI支持      

SURF分析算法 一个.整体形象     这个概念是积分图像Viola和Jones建议.随机位积分图像(i.j)的值原始图象的左上角随机点(i,j)级配相应的重点领域值的总和,其数学公式如图1所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvQ1hQMjIwNTQ1NTI1Ng==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

激活函数Relu 最近几年卷积神经网络中,激活函数往往不选择sigmoid或tanh函数,而是选择relu函数.Relu函数的定义 $$f(x)= max(0,x)$$ Relu函数图像如下图所示: CNN示例 上图是一个CNN的示意图,一个卷积神经网络由若干卷积层.Pooling层.全连接层组成.你可以构建各种不同的卷积神经网络,它的常用架构模式为: INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K 也就是N个卷积层叠加,然后(可选)叠加一个Poolin

本文由云+社区发表 作者:董超 导语:现在人工智能是个大热点,而人工智能离不开机器学习,机器学习中深度学习又是比较热门的方向,本系列文章就从实战出发,介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文是入门级别的我们就不讲那么多大家都听不懂的数学公式啦- 0x00 深度学习简介 虽然吧,我们不讲哪些深奥的数学原理,但是基本的原理还是要掌握下的- 在介绍深度学习之前我们要先了解两个概念,机器学习和神经网络. 机器学习: 在介绍深度学习之前,我们先简单介绍下机器学习,我们引用下维基百科上机器