前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

最大合成法(MVC)能够在Envi中的Band Math中进行,式子是B1>B2,可是无法批量化.本文实如今ArcGIS中利用Python代码批量进行,例如以下: 用到的Modis NDVI数据是在MRT中进行拼接与转投影后的月数据,一个月有两期,数据格式是.tif,文件名称的格式如:20040101.1_km_16_days_NDVI.tif.20040102.1_km_16_days_NDVI.tif代表2004年1月份的两期数据.本次处理的为2004-2013年的10年的数据. Pytho

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

目前计算机中用得最广泛的字符集及其编码,是由美国国家标准局(ANSI)制定的ASCII码(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换码),它已被国际标准化组织(ISO)定为国际标准,称为ISO 646标准.适用于所有拉丁文字字母,ASCII码有7位码和8位码两种形式.因为1位二进制数可以表示(21=)2种状态:0.1:而2位二进制数可以表示(22)=4种状态:00.01.10.11:依次类推,7位二进制数可以表示(27=

今天碰到一个比较有疑惑的问题,就是在统计和的时候,我们往往有时候查不到数据,都会再加个 nvl(sum(字段),0) 来显示这个字段,但是如果我们再加个group by ,就算有加入这个 nvl(null,0) 的这个函数,也查不到一条数据的疑惑进行解释如下:1 首先我们查下这个语句:是查不到一条数据的如下图:select a.area_code,  a.calltimes,a.queuetimes     from ngcc_log.t_rpt_call4traffic_xm a     wh

我是很无奈的,以后都要2,3,4,5这样去标志状态: 分配状态:<select name="is_send" > <option selected="selected" value="">请选择</option> <option <?php if($_GET['is_send']==='0'){echo "selected";}?> value="0"&

assume cs:code code segment mov bx,020H mov ds,bx mov bx,0 mov cx,63 s:mov [bx],bx inc bx loop s mov ax,4c00H int 21H code ends end

只能用字节为单位传送了. assume cs:sad sad segment start: mov ax, 20h mov ds, ax mov cx, 40h s: mov [bx], bl inc bl loop s mov ax, 4c00h int 21h sad ends end 我只能优化到这里了.用了7条指令.

当看到这个错误的时候,网上搜索可以会有些说列数有限制之类的说法,这个说法是相对于 Office 2003 的,在 Office 2007 之前,最多只可以创建  列:在 Office 2007 之后,可以创建的列数大多了,使用 Office 2013 实测最多可以创建 列. 解决办法: 其实换用另外一个 NPOI 中的类就可以了,参见以下代码: var workbook = new XSSFWorkbook(); // 最多只能创建 16384 列 //var workbook = new HS

1. 解决办法:在内核配置时候文件系统中选中Root file system on NFS

本文针对 MAVLink v1.0版本,协议版本:3. MAVLink是为微型飞行器MAV(Micro Air Vehicle)设计的(LGPL)开源的通讯协议.是无人飞行器和地面站(Ground Control Station ,GCS)之间,以及无人飞行器之间通讯常用的协议.APM.PIXHAWK飞控,Mission Planner.QGroundControl地面站均使用了MAVLink协议进行通讯. MAVLink源码下载地址(现已更新至v2.0):https://github.com/

1.EXEALL.m function EXEALL(FilePath, FileName)%执行所有流程% FilePath: 文件夹所在路径% FileName: 文件夹名称 FullPath = [FilePath , FileName , '\' , FileName , '.txt']; allPixelPath = [FilePath , FileName , '\', FileName , '.allpixel.csv']; TestdataPath = [FilePath , F

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/special-expressions.html x&(x-1)表达式的意义: 统计二进制中1的个数.  C++ Code  1234567891011   int func(int x) {     ;     while(x)     {         countx++;         x = x & (x - );     }     return countx; } 假定x = 9999即 1

(x&y) + ((x^y)>>1)相当于(x+y)/2 (x&y)+((x^y)>>1),把x和y里对应的每一位(指二进制位)都分成三类,每一类分别计算平均值,最后汇总. 其中,一类是x,y对应位都是1,用x&y计算其平均值: 一类是x,y中对应位有且只有一位是1,用(x^y)>>1计算其平均值: 还有一另是x,y中对应位均为0,无须计算. 下面我再分别说明一下前两种情况是怎样计算的:x,y对应位均为1,相加后再除以2还是原来的数,如两个000

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

看效果:点击空白区域红色1.点击实体区域红色2.分别得到颜色数据(包括透明度数据),控制台蓝色1.2.根据颜色数据即可解决png透明部分的点击问题. 让图片不能点击,分两种 1. 整张图片不能点击.这个很好解决,直接用css样式进行控制即可.在目标图片上添加样式: .targetPic{ pointer-events: none; } 2. 图片透明部分不可点击,实体部分可点击 思路:用canvas画一个同等大小.同一位置的图片.用canvas固有方法判断点击位置是否透明. // jQuery自

1.MODIS数据的特点 (1)全球免费:NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策(TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策),这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的.廉价并且实用的数据资源:     (2)光谱范围广:MODIS数据涉及波段范围广(共有36个波段,光谱范围从0.4um-14.4um),数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展(辐射分辨率达12bits,其中两个通道的空间分辨率达250m,5个通道为5

  分类: OpenCV [Q1]怎么样用opencv将彩色图片转化成像素值只有0和255的灰度图? 进行灰度化,IplImage* pImg = cvLoadImage( "C:\\1.bmp", 0 ); 这样图像已经灰度化,然后调用cvThreshold(image, image, 125, 255, CV_THRESH_BINARY); 就可以了,125那里是你所用的阈值,这就是最简单的二值化,你要用ostu,或者别的高级一点的,就要自己写函数了   // Truncate v

如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高. 但如果需要训练的数据很大,例如超过10G,无法一次载入内存,那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入. 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道,轻松处理大量的数据,不同的数据格式,以及不同的数据转换. 一,构建数据管道 可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Python generator, csv文件, 文本文件, 文件路径, tfrecords文件等方式

#include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <string> using namespace std; using namespace cv; int main(){ string path = "F:/"; Mat img = imread(path+"000586.j

route -n 时你总能看到这样一条路由Destination Gateway Genmask Flags Metric Ref Use Iface169.254.0.0 0.0.0.0 255.255.0.0 U 1000 0 0 eth0由RFC3330 可知 169.254.0.0/16 为本地链路地址“169.254.0.0/16 – This is the “link local” block. It is allocated forcommunication between hos