由于需要对h5(hdf5)格式的dem数据进行拼接,但是arcgis不能识别h5的地理参考信息,所以先将h5文件转为带地理参考的tif文件,然后再进行拼接. 工具:arcgis+envi 1.用arcgis add data添加数据,然后右击数据,export data ,输出类型选择tiff,假设输出文件名为data1.tif: 2.用envi打开data1.tif,然后打开与dem对应的影像,根据影像的Map Info去编辑data1.tif的地理参考信息: 3.使用ENVI File==>

前言 一个多月没有写博客了,今天尝试着动笔写点. 原因很多,最重要的原因是我转行了.是的,我离开了开发岗位,走向了开发的天敌-产品经理.虽然名义上是产品经理,但是干的事情也很杂,除了不写代码,其他的都干,经常还要加个小班,所以就没那么多时间研究技术上的东西,机械键盘上已经落下了一层薄薄的灰尘.但是自己确实又爱码农这一行,上班看着同事畅快的敲着代码,心里就有点痒,所以下班没事仍旧自己瞎捉摸,这不就总结出来今天这篇文章. 关于产品经理和研发的关系我还真得多说一句,虽然二者是天敌,但是一个懂研发的产品

Java将文件转为字节数组 关键字:文件,文件流,字节流,字节数组,二进制 摘要:最近工作中碰到的需求是,利用http传输二进制数据到服务器对应接口,需要传输userId, file(加密后)等一系列混合后的二进制数据.本文旨在记录自己在使用Java将文件转为字节数组的一些知识理解与汇总. FileInputStream 利用FileInputStream读取文件 FileInputStream是InputStream的子类,用于从文件中读取信息,构造器接收一个File类型或表示文件路径的Str

knitr包只能够将R markdown文件转为html格式,若想要将其转化为pdf格式,还要安装另一个包 # Install and load package install.packages("rmarkdown") library("rmarkdown") # Convert render("../Your_MD_File.md", output_format="pdf_document") Reference http

一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,存放dataset和其他group.在使用h5py的时候需要牢记一句话:groups类比词典,dataset类比Numpy中的数组. HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近,但是支持更多对外透明的存储特征,如数据压缩,误差检测,分块传输. 深度学习中也常用HDF5存储模型文件或数据集 import h5py  #导入工具包   im

问题描述: 在拿到一个hdf5文件,想用c++去读取文件中的字符串,但是会报错:read failed ps: c++读取hdf5的字符串方法见:https://support.hdfgroup.org/ftp/HDF5/examples/misc-examples/stratt.cpp 具体错误信息如下: HDF5-DIAG: Error detected in HDF5 (1.8.16) thread 140492203562816: #000: ../../../src/H5Dio.c l

使用 PySide2 开发 Maya 插件系列一:QT Designer 设计GUI, pyside-uic 把 .ui 文件转为 .py 文件 前期准备: 安装 python:https://www.python.org/downloads/ 安装 PySide2:安装 python 后,在安装目录下有 /script 文件夹,里面有 pip.exe ,cmd执行:pip install PySide,pip install PySide2(注意: python2.x 对应 PySide,py

HDF(Hierarchical Data Format)指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件.HDF 最早由美国国家超级计算应用中心 NCSA 开发,目前在非盈利组织 HDF 小组维护下继续发展.当前流行的版本是 HDF5.HDF5 拥有一系列的优异特性,使其特别适合进行大量科学数据的存储和操作,如它支持非常多的数据类型,灵活,通用,跨平台,可扩展,高效的 I/O 性能,支持几乎无限量(高达 EB)的单文件存储等. HDF5文件层次化的存储两类对象: dataset:数据

HDF(Hiearchical Data Format)是一种针对大量数据进行组织和存储的文件格式,可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输. HDF是美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application,NCSA)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数据的新型数据格式.它的通用性比较强,许多数据类型都可以被嵌入在一个HDF文件里.例如符号.数字和图形数据可以同时存储在一个HD

Python将mongodb导出的bson文件转为字典对象 安装bson包, sudo pip install bson 示例 # 解决编码问题 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') # 导入bson模块 import bson # 通过rb的方式读取文件 bson_file = open('./xunfeng/db/Config.bson', 'rb') # loads接收的是字符串 data = bson.loads(bs

一.简介 HDF5(Hierarchical Data Formal)是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式,文件后缀名为h5,存储读取速度非常快,且可在文件内部按照明确的层次存储数据,同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹,其内部可存放不同类型的数据.在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种,一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中,二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存,本

列表,元组 #list l1 = [1, 2, 3, '高弟弟'] #定义一个列表 #增 l1.append("DSB") #最后增加"DSB"的元素 #删 l1.remove("高弟弟") #删除"高弟弟"元素 l1.pop(3) #删除列表第4个元素 del l1[-1] #删除列表最后一个元素 #改 l1[3] = 'DSB' #修改第4个元素为'DSB' #查 l2 = [2, 5, 4, 8, 6, 1, 4, 5,

import random from PIL import Image import numpy as np import os import h5py from PIL import Image LIST_FILE = ['list_train.txt', 'list_test.txt']###################### HDF5_LIST = 'HDF5/list_hdf5.txt'############## print '\nplease wait...' #write Ph

直接执行的python代码ipynb2pdf.py 主要思路.将ipynb文件转成tex文件,然后使用latex编译成pdf.由于latex默认转换不显示中文,需要向tex文件中添加相关中文包. 依赖 latex 中的 xelatex,需要xelatex.exe文件在PATH环境变量下 # coding:utf-8 import sys import os import re import shutil notebook = sys.argv[1] texFile = notebook.repl

java,python等语言对于rft的处理很受限,rtf提供了很少的api供外部调用处理,但是对于docx我们却又很多api来处理,所以很多人会有需求将rtf批量转为docx的需求,接下来就来说说解决方案 查询资料可知,rtf格式文件可以被word打开,同时还可以被另存为docx格式文件: 所以我们想如何才能通过脚本的方式来执行这样一个另存为的操作呢,word中的“宏”就可以解决这样的问题,可以编写脚本执行另存为,具体宏相关知识自行百度: 好了,脚本方式执行另存为达到批量转化rtf到docx的

对于从事设计相关工作的朋友来说,CAD肯定再熟悉不过了.一些有特殊要求的CAD文件,需要将其转换成为PDF文件以方便保存.传输.打印,同时还得保证设计图稿的安全性,所以将CAD文件直接转为加密的PDF文件是一个比较简单的办法. 一.安装PDF虚拟打印机 可以用"pdfFactory"虚拟打印机,安装成功后可以根据Win 10系统的操作方式在设置中的"打印机和扫描仪"找到. 图1:打印机和扫描仪 二.打开CAD文件,选择打印 1.打印CAD文件 打开CAD文件,点击左

痛点: 相信大家都会遇到一种场景.老师/上司要求你把某个文件转为pdf,并且是一批(不止一个,一个的话手动就可以搞定),并且这种是枯燥无聊的工作,既没有什么技术含量又累. 试想一下,如果我把这些文件放到一个文件夹下,执行一下程序,几分钟后这些文件就转好.这样半天的活,只要花几分钟就解决了.岂不是美滋滋!!! 今天辰哥就教大家将任意文件批量转为PDF,这里以日常办公的word.excel.ppt为例,这三种格式的文件转为PDF. 01.word转PDF 这里借助Python的docx2pdf去完成

HDF Hierarchical Data Format,又称HDF5 在深度学习中,通常会使用巨量的数据或图片来训练网络.对于如此大的数据集,如果对于每张图片都单独从硬盘读取.预处理.之后再送入网络进行训练.验证或是测试,这样效率太低.如果将这些图片都放入一个文件中再进行处理效率会更高.有多种数据模型和库可完成这种操作,如HDF5和TFRecord. 一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器:dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集,而group是类似文件夹一样的容器,

需要commons-io-2.0.1.jar public class Test { public static void main(String args[]) throws IOException{ //GBK编码格式源码路径 String srcDirPath = "E:\\UTF8\\shshtv3\\src"; //转为UTF-8编码格式源码路径 String utf8DirPath = "E:\\UTF8\\shsht\\src"; //获取所有java

关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进. PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合.它专门为优化 I/O 操作的性能.最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能. 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的: import sys sys.path.append('E:/xinlib') from base.filez import DataBunch import tables as tb i