IDL只能通过调用envi的二次接口做图像的变换,但是对于普通的数据没有提供函数.根据主成分变换的原理,用IDL写出来了,这样就不用每次再去用matlab的princomp去做了.主成分变化的基本过程: (1)把原始数据中每个样本用一个向量表示,然后把所有样本组合起来构成一个矩阵.当然了,为了避免样本的单位的影响,样本集需要标准化. (2)求该矩阵的协防差矩阵 (3)求步骤2中得到的协方差矩阵的特征值和特征向量. (4)将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵. (5)用步骤4的

IDL:接口描述语言 这里使用thrift-0.8.0-xsb这个版本来介绍IDL的定义以及简单实例分析. 1. namespace 定义包名 2.struct 结构体,定义服务接口的参数和返回值用到的类结构.基本类型不需要使用struct. 3.service 定义接口:demo.thrift namespace java com.thrift.demo struct Parameter { 1: required i32 id; 2: required string name; } serv

PRO Subset_via_shp_update COMPILE_OPT idl2 ENVI,/restore_base_save_files envi_batch_init,LOG_FILE='batch.log' ;打开要裁剪的图像 image_dir='F:\PDF\' ;根据文件存放的目录进行相应修改 image_files=file_search(image_dir,'*.tif',count=numfiles)  ;根据相应的文件格式修改过滤条件 for i=0,numfiles-

基于sklearn的主成分分析代码实现 一.前言及回顾 二.sklearn的PCA类介绍 三.分类结果区域可视化函数 四.10行代码完成葡萄酒数据集分类 五.完整代码 六.总结 基于sklearn的主成分分析代码实现 一.前言及回顾 从上一篇<PCA数据降维原理及python应用(葡萄酒案例分析)>,我们知道,主成分分析PCA是一种无监督数据压缩技术,上一篇逐步自行写代码能够让我更好地理解PCA内部实现机制,那知识熟悉以及技术成熟后我们可以运用什么提高编码效率? 答案就是:基于sklearn的

原帖地址:http://blog.csdn.net/menggucaoyuan/article/details/34409433 原作者:企鹅  menggucaoyuan 未经原作者同意不允许转载 感谢您的阅读.喜欢的.有用的就请大哥大嫂们高抬贵手"推荐一下"吧!你的精神支持是博主强大的写作动力以及转载收藏动力.欢迎转载! 版权声明:本文原创发表于 [请点击连接前往] ,未经作者同意必须保留此段声明!如有问题请联系我,侵立删,谢谢! 我的博客:http://www.cnblogs.c

FlatBuffers发布时,顺便也公布了它的性能数据,具体数据请见Benchmark. 它的测试用例由以下数据构成"a set of about 10 objects containing an array, 4 strings, and a large variety of int/float scalar values of all sizes, meant to be representative of game data, e.g. a scene format." 我感觉这

COM 参数有in, out ,retval 来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_472a9f0c01017uer.html In 输入参数,它的值不被返回    Out 输出参数,必须是一个成员指针,将返回结果    RetVal 返回值,返回的值不能显示到用户向导中 就Out,RetVal,都是返回值,具体区别在哪? RetVal只是Out的一种特殊情况,对于wrapper class在碰到RetVal时,会将其作为一个返回值来处理,对调用方就可以直接拿它当函

前一段时间做提取坡度的问题,当时首先想到的是使用ArcEngine来做,因为记得有ITopoOperator接口可以构建缓冲带,用IExtractionRaster可以掩膜栅格数据,利用IPixelBlock3接口可以读取栅格信息,计算像元的平均值.当时花了一段时间实现了,有时间把AE的这段代码分享出来,但是效率不敢恭维.输入4个多边形数据,半个小时愣是只跑了3个结果出来,当时我果断放弃了这条路.此时wangye学长跟我说,python处理栅格数据效率很高,基于C为底层,别说长江中下游区域,就是

一．基础知识 首先WebKit IDL并非完全遵循Web IDL,只是借鉴使用.WebKit官网提供了一份说明(WebKitIDL),比如Web IDL称"operation”(操作), 而WebKitIDL称为"method"(方法), 另外Web IDL也不像WebKitIDL那样将属性和参数分开. 为JavaScript绑定对象,可以使用module来定义所从属的模组. 典型的module包括: core, window, event, traversal, range

本文阅读基础:有一定的C++基础知识(了解继承.回调函数),对MFC的消息机制有一定了解,对COM的基础知识有一定了解,对ActiveX控件有一定了解. 一． 前言 ActiveX控件和它的容器程序如何通讯是一个值得研究的问题,因为这涉及到ActiveX控件和它的容器程序如何交互的问题.VC知识库的杨老师写了一系列博客介绍了一些通讯方式.链接如下: COM 组件设计与应用(十三)--事件和通知(VC6.0) COM 组件设计与应用(十四)--事件和通知(vc.net) COM 组件设计与应用(十

系统边界 什么是系统边界?系统边界就是在系统设计之初,对系统所要实现的功能进行界定,不乱添加,不多添加.这么做的好处就是,系统简单明了,主旨明确,方便开发和用户使用.举个例子,一个自动售货机的本职工作是自动售货,用户投入零钱,选择商品,出货,找零,功能简单明了.但是,工程师非要再给售货机添加一个播放音乐的功能,原因是能够提升用户感受,用户在买东西的时候听音乐会心情舒畅,这明显就是乱加功能.更麻烦的是,有一天播放音乐的功能出了故障,由于售货过程依赖音乐播放功能,售货也跟着不能用了,这会更糟糕.如果

为什么需要序列化和反序列化? 假设你是客户端,现在要调用远程的加法计算服务,你与服务端商定好了发送数据的格式:发送8个字节的请求,前4字节是第一个数,后4字节是第二个数,服务端读取数据的时候也按照商定的方式读取.其实,这就是一个序列化和反序列化的过程.序列化:2个数字变成8个字节数据,反序列化:8个字节数据变成2个数字.但是这么做有个问题,那就是太容易出错,每次你还得考虑按照什么形式排列字段,每个字段几个字节,还要考虑大端小端等. 为了解决这个重复性并且容易出错的过程,我们有一个小小的改进:把常

一.背景 最初遇到这个问题是去58面试.部门领导是原同事,所以面试比较水.水到什么程度呢? 面试就是走个形式而已,不会不过的. 一面面试官就问了一个问题:“一个请求过来都经过了什么?”  剩下的全是闲聊.顺便展示一下公司和部门的优势.期待加入的意思. 声明 面试如此之松是基于两点: 第一点,与原同事多年的共事已经展示了能力和综合素质,比几个小时的面试得到的结论靠谱的多. 第二点,原同事本身认人识人的能力得到了其他人的认可,所以大家放心他推荐的人. 毕竟没人愿意让一个不合适的人加入自己团队拉低整体

我们为什么要迁移PHP到HHVM 程序员日志 · 2014-12-26 18:33 简介 该调研是2013年10月份做的,目标是寻找更好的PHP引擎,来代替百度各产品线正在使用的PHP 5.2. 环境说明 机器环境: cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 0 @ 2.00GHz, 12核. 内存:64G 引擎: php 5.2.17 (当时百度所用版本) php 5.5.4 (当时最新版本) hhvm 2.3-dev (当时最新版本) 为了公平起见,三个引擎都采用-

FlatBuffers发布时.顺便也发布了它的性能数据,详细数据请见Benchmark. 它的測试用例由下面数据构成"a set of about 10 objects containing an array, 4 strings, and a large variety of int/float scalar values of all sizes, meant to be representative of game data, e.g. a scene format." 我感觉这

个人总结: FlatBuffer相对于Protobuffer来讲,优势如下: 1. 由于省去了编解码的过程,所以从速度上快于Protobuffer,个人测试结果100w次编解码,编码上FlatBuffer 优势不明显,解码上优势明显 2. FlatBuffer的格式文件定义上比Protobuffer格式更丰富 3. 使用方便,直接一个头文件就能搞定,这点很赞 劣势: 1. FlatBuffer的使用上不如Protobuffer方便,创建类型多了一次转换,这和FlatBuffer提升性能有关 2.

前面七篇文章分析了Thrfit的方方面面,看到这里时应该对Thrift有了深入的理解. Thrift源代码分析(一)-- 基本概念 Thrift源代码分析(二)-- 协议和编解码 Thrift源代码分析(三)-- IDL和生成代码分析 Thrift源代码分析(四)-- 方法调用模型分析 Thrift源代码分析(五)-- FrameBuffer类分析 Thrift源代码分析(六)-- Transport传输层分析 Thrift源代码分析(七)-- TServerserver分析 以下通过一个实际能

使用感受 之前对Thrift的理解有点不准确,使用之后发现Thrift比想象中的要简单得多. Thrift做的事情就是跨语言的分布式RPC,通过编写.thrift文件声明接口类和方法,client调用定义的方法,Server端实现定义的接口.尽管的确RPC是须要网络请求,但不像Netty这样的NIO网络编程库(还要关注许多传输数据中的细节,比方数据怎样序列化.怎样在字节数组里建立结构.怎样在两端解析字节数组.怎样处理Handler里的事件状态.怎样把多个Handler按顺序串起来),Thrift

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先创建一个ATL COM对象,其过程参考下面文章: C#调用ATLCOM 其实给COM对象添加方法和属性可以不用界面的繁琐做法,只需要在idl文件和代码中添加下面代码(这里假设你的接口名为IImportCode): interface IImportCode : IDispatch{ [propget,id(1),helpstring("属性AddResult")]HRESULT AddResult([

文件夹分隔符,Windows 是“/”,Linux 是“\”,按照程序,需要修改 通过 bash 运行 *.pro 文件,貌似只能运行没有参数的,有参数的需要写入到文件中 idl 的文件不能用大写字母,还有过程或者函数名称 如果 *.pro 运行的时候出现乱码,但是查阅的时候没有,可以新建一个文件,将内容复制过去,重新进行编译,这时就不会乱码了 将 NetCDF 文件的数据内容写入到 HDF 文件中,数据如下: E:\MODIS - HDF & NetCDF\A20151212015151.L3

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到