GIS网络拓扑模型和成本矩阵

ArcGIS 网络分析[2.4] OD成本矩阵

什么是OD成本矩阵? 先不说这个东西是什么,我们还是举一个实际的例子: 现在存在3个城市北京.上海.武汉,请分析他们两两之间的通行时间. 很简单嘛!北京到上海,北京到武汉,上海到武汉都来一次最短路径分析就好了. 好. 那么现在存在全国100个城市,请做同样的分析.使用排列组合的数学知识,知道至少要执行100*99/2=4950次分析. 人工明显是不可能的,光打点就很累了.而且,我们关心的是通行时间,所以最短路径分析的结果的输出线其实可以不要. 所以,可以用一张100×100的表,或者说是100阶

ArcGIS 网络分析[2] 在ArcMap中使用网络数据集进行五大网络分析[最短路径/服务区/最近设施点/OD成本矩阵/车辆分配]

上一章花了大篇幅介绍网络数据集的创建,也简单说了下点线的连通性问题. 那么可以试试刀锋不锋利啦! 网络分析呢,ArcGIS提供了5个基本分析类型: 最短路径求解服务区(服务覆盖范围) 事故突发地的最近设施 OD成本矩阵车辆分配. 在这里,就先简单介绍介绍. 基于网络数据集,每一种分析类型都需要在ArcMap中创建一个对应的分析图层才能进行分析.

WEBGL学习【八】模型视图投影矩阵

<!DOCTYPE HTML> <html lang="en"> <head> <title>WEBGL高级编程----绘制三维场景(变换矩阵)</title> <meta charset="utf-8">  <script id="shader-vs&

百度Map与HT for Web结合的GIS网络拓扑应用

在<HT for Web整合OpenLayers实现GIS地图应用>篇中介绍了HT for Web与OpenLayers的整合,不少朋友反应国内用得比较多的还是百度地图,虽然HT整合百度地图原理与OpenLayers一致,但不同GIS引擎客户端结合代码细节还是有不少差异,自定义地图风格更是完全不一样,为此我再开篇介绍下HT与百度地图整合的方案,这次我们将改进以前的例子,除了代表城市的拓扑节点外,再增加连线连接省会和城市,实现网络拓扑链路的流动效果. 百度地图有多种客户端SDK,我们这里用的自然

百度地图与HT for Web结合的GIS网络拓扑应用

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DL4NLP——词表示模型（一）表示学习；syntagmatic与paradigmatic两类模型；基于矩阵的LSA和GloVe

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基

OpenGL 模型视图投影矩阵仿射矩阵

矩阵基础知识要对矩阵进行运算,必须先要了解矩阵的计算公式,这个知识的内容涉及到了线性代数. 我们知道在Cocos2dx中,有关于平移,旋转,缩放等等操作,都必须要进行矩阵的乘法. 只需要一张图就能理解怎么计算矩阵的乘法了. Cocos2dx中的代码实现先来看cocos2dx中的代码实现: .h文件的代码 #include <stdio.h> #include "CCMath.h" #include "CCVector2.h" #include &qu

WEBGL学习【四】模型视图矩阵

<html lang="zh-CN">  <head> <title>NeHe's WebGL</title> <meta charset="UTF-8"/>  <script type="te

【分类模型评判指标一】混淆矩阵(Confusion Matrix)

转自:https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80520839 略有改动,仅供个人学习使用简介混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础,同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本,最直观,计算最简单的方法. 一句话解释版本:混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类,归对类的观测值个数,然后把结果放在一个表里展示出来.这个表就是混淆矩阵. 数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标,属于模型评估的一部分.此外,混淆矩阵多用于判断分类

笔记︱风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程该图源自课程讲义.主要将建模过程分为了五类.数据准备.变量粗筛.变量清洗.变量细筛

GIS基础软件及操作(十)

原文 GIS基础软件及操作(十) 练习十.网络分析 (1) 加深对网络分析基本原理.方法的认识:(2) 熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法:(3) 结合实际.掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力. 实验目的网络分析是GIS空间分析的重要功能分.有两类网络,一为道路(交通)网络,一为实体网络(比如,河流.排水管道.电力网络).此实验主要涉及道路网络分析,主要内容包括: 最佳路径分析,如:找出两地通达的最佳路径. 最近服务设施分析,如:引导最近的救护车到事故地点. 服务区域

想研究BERT模型？先看看这篇文章吧！

最近,笔者想研究BERT模型,然而发现想弄懂BERT模型,还得先了解Transformer. 本文尽量贴合Transformer的原论文,但考虑到要易于理解,所以并非逐句翻译,而是根据笔者的个人理解进行翻译,其中有一些论文没有解释清楚或者笔者未能深入理解的地方,都有放出原文,如有不当之处,请各位多多包含,并希望得到指导和纠正. 论文标题 Attention Is ALL You Need 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf 摘要序列转换方式由基于

风控分类模型种类（决策、排序）比较与模型评估体系（ROC/gini/KS/lift）

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share —————————————————————————————————————————— 一.风控建模流程以及分类模型建设 1.建模流程该图源自课程讲义.主要将建模过

五分钟秒懂机器学习混淆矩阵、ROC和AUC

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

华为高级研究员谢凌曦：下一代AI将走向何方？盘古大模型探路之旅

摘要:为了更深入理解千亿参数的盘古大模型,华为云社区采访到了华为云EI盘古团队高级研究员谢凌曦.谢博士以非常通俗的方式为我们娓娓道来了盘古大模型研发的"前世今生",以及它背后的艰难往事. 本文分享自华为云社区<华为高级研究员谢凌曦:下一代AI将走向何方?盘古大模型探路之旅>,原文作者: 华为云社区精选 . "每个人都生活在特定的时代,每个人在特定时代中的人生道路各不相同.在同一个时代,有人慨叹生不逢时,有人只愿安分--"这是2021年北京高考命题作文&q

OpenGL坐标变换及其数学原理，两种摄像机交互模型（附源程序）

实验平台:win7,VS2010 先上结果截图(文章最后下载程序,解压后直接运行BIN文件夹下的EXE程序): a.鼠标拖拽旋转物体,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_ORBIT”. b.键盘WSAD键移动镜头,鼠标拖拽改变镜头方向,类似于OGRE中的“OgreBites::CameraStyle::CS_FREELOOK”. 1.坐标变换的一个例子,两种思路理解多个变换的叠加现在考虑Scale(1,2,1); Transtale(2,1,0); Rot

Atitit 五种IO模型attilax总结 blocking和non-blocking synchronous IO和asynchronous I

Atitit 五种IO模型attilax总结 blocking和non-blocking synchronous IO和asynchronous I 1.1. .3 进程的阻塞1 1.2. 网络IO的模型大致有如下几种:1 1.3. IO 模型的简单矩阵.如下图所示:2 2. 五种IO模型总结2 2.1. 3.1 blocking和non-blocking区别2 2.2. 3.2 synchronous IO和asynchronous IO区别2 2.3. 各个IO Model的比较如图

OpenGL学习进程（12）第九课：矩阵乘法实现3D变换

本节是OpenGL学习的第九个课时,下面将详细介绍OpenGL的多种3D变换和如何操作矩阵堆栈. (1)3D变换: OpenGL中绘制3D世界的空间变换包括:模型变换.视图变换.投影变换和视口变换. 现实世界是一个3维空间,如果我们要观察一个物体,我们可以: .从不同的位置去观察它.(视图变换) .移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) .如果把物体画下来,我们可以选择:是否需要一种“近大远小”的透视效果.另外,我们可能只希望看到物体的一

聊聊 Linux 中的五种 IO 模型

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Linux 网络I/O模型

前言本文是笔者的第一篇博文,在这篇文章的大部分内容基于steven大神的<Unix Network Programming>.一来是对书本内容的整理与归纳.二来也是为接下来的博文奠定基础. 在实际应用中,数据操作通常分为输入和输出,那么以输入为例,在操作系统中,一个数据的输入通常分为以下两个过程: 等待数据准备好. 将准备好的数据从内核拷贝到用户空间下面我们将会分别讨论 I/O 模型中的两个大类,即同步 I/O 与异步 I/O. 图 1. 基本I/O 模型的简单矩阵同步阻塞

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