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

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.

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

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

网络分析是个热点,理论上是属于计算机图形学和数据结构的,GIS以此为基础做出应用. 以下列举本人在学习中遇到的网络分析问题与经验总结. 1. 软件平台及数据准备 平台:Windows 10 操作系统,ArcGIS for Desktop 10.0或更高版本(本人使用10.4) 用到的软件和SDK:VisualStudio 2012或更高版本.ArcGIS Objects 10.2或更高版本.Microsoft.NET Framework 3.5或更高版本 2. 网络分析介绍 挖坑待填. 3. 网

Network Analyst 工具 1.分析 # Process: 创建 OD 成本矩阵图层 arcpy.MakeODCostMatrixLayer_na("", "OD 成本矩阵", "", "", "", "", "ALLOW_UTURNS", "", "", "", "STRAIGHT_LI

昨天花了一天时间看了李涛的视频<高手之路>入门的24集,累得连写工作日报的力气都没了,19点就睡.今天4点起来,补一下记录. photoshop是个位图处理工具(别的花里胡哨的功能忽略)——位图指的是若干像素组成的图片.处理包含两件事:选择目标,将目标做改变. photoshop工程的基本模型: 1.将一幅位图,分成k层,来分别处理2.每层,分为m*n个像素3.每个像素,有3种原色,每种原色有255个光点可明可暗,亮暗程度用0-255的数字表示 所以,图像处理实际就是对(256 * 3) *

转自:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45563695 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39087583 在介绍工具之前先对理论基础进行必要的回顾是很必要的.没有理论的基础,讲再多的应用都是空中楼阁.本文主要设涉及线性代数和矩阵论的基本内容.先回顾这部分理论基础,然后给出MATLAB,继而给出Python的处理.个人感觉,因为Python是面向对象的,操纵起来会更接近人的正

MySQL源码:Range和Ref优化的成本评估 原文链接:http://www.orczhou.com/index.php/2012/12/mysql-source-code-optimizer-range-and-ref/ 在开始介绍index merge/ROR优化之前,打算先介绍MySQL是如何对range/ref做成本评估的.MySQL是基于成本(cost)模型选择执行计划,在多个range,全表扫描,ref之间会选择成本最小的作为最终的执行计划.仍然强烈建议先阅读登博的slide:<

工科学生或者老师在写论文时最头痛的就是编辑公式,因为word自带的公式编辑器往往满足不了专业的公式需求,MathType就很好的解决了这个问题.在进行公式编辑时,难免会遇到输入矩阵的情况,那么怎么输入矩阵呢?下面我们就以word为例来给大家讲解MathType可以在Word.PPT中插入矩阵吗? 具体操作步骤如下: 1. 在需要输入矩阵处打开MathType公式编辑器: a.如果在Word菜单栏上有MathType选项,我们可以直接从这里打开MathType公式编辑窗口(如下图所示)  在wor

我们如今准备好在代码中加入透视投影了. Android的Matrix类为它准备了两个方法------frustumM()和perspectiveM(). 不幸的是.frustumM()的个缺陷,它会影响某些类型的投影,而perspectiveM()仅仅是从Android的ICS版本号開始才被引入,在早期的Android版本号里并没有这种方法.我们能够简单地支持ICS及其以上的版本号.可是这样会丢掉非常大一部分市场.一些用户依旧执行早期的Android版本号. 作为替代,我们能够创建我们自己的方法

cvAbs , cvAbsDiff , cvAbsDiffS cvAdd , cvAddS , cvAddWeighted(可添加权重) #include <cv.h> #include <highgui.h> int main(int argc,char** argv) { IplImage *s1,*s2; s1=cvLoadImage("wukong.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR); s2=cvLoadImage("test.

高等代数里,经常要使用到矩阵和行列式,尤其是在写论文时,如何编辑矩阵和行列式呢?比较好的方法就是使用专业的公式编辑器MathType进行编辑,下面就一起来学习具体的编辑技巧. 具体步骤如下: 步骤一 双击桌面上的快捷图标启动MathType,在软件主界面单击括号分隔符工具,如下图所示. MathType软件的主界面示例 步骤二 接着单击第二行的矩阵模板,比如选择三行三列,如下图所示. 在主界面选择矩阵模板示例 步骤三 在矩形框里输入元素,结果如下图所示.那么行数和列数能否自定义,自由选择呢?答案

一.简介 1.RFC3918简介 历史 · 在1999年3月成为正式标准 功能 · 评测网络互连设备或网络系统的性能 · 网络设备: 交换机,路由器- 内容 · 定义了一整套测试方法,为不同厂家的设备/系统提供了统一的评估标准和报告格式 相关文档 · RFC 2432, Terminology for IP Multicast Benchmarking · RFC 3918, Methodology for IP Multicast Benchmarking 2.RFC3918 测试内容 混合吞

2014-09-24 Created By BaoXinjian

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

项目采购管理包括从项目团队外部采购或获取所需产品.服务或成果的各个过程.  项目采购管理包括编制和管理协议所需的管理和控制过程,例如,合同.订购单.协议备忘录 (MOA),或服务水平协议 (SLA).  被授权采购项目所需货物和(或)服务的人员可以是项目团队.管理层或组织采购部(如果有)的成员. 本章以从项目外部获取货物或服务的视角来叙述采购过程.     项目采购管理过程包括:   核心概念: 与采购过程相关的重大法律义务和惩罚,通常超出大多数其他的项目管理过程. 虽然项目经理不必成为采购管理

I. 复习word2vec的核心思路 1. Skip-gram 模型示意图: 2.word vectors的随机梯度 假设语料库中有这样一行句子: I love deep learning and NLP 中心词为deep,那么在计算梯度的时候则可以得到如下的梯度向量. 可以很明显地看到该向量非常稀疏.常见的解决办法有两种:一是使用稀疏矩阵更新运算来更新矩阵\(U,V\)的特定的列向量.二是使用哈希来更新,即key为word string,value是对应的列向量. II. 近似 1. 负采样

Power BI Desktop 9月新功能摘要 Power BI 9月更新如期而至,这一次Power BI 又推出了新功能——聚合预览,它可在内存中无缝地存储汇总值,大大提高报告的性能.另外本月还包括PDF文件连接器的预览,这是UserVoice上请求最多的连接器; M 智能也是 Power BI 对高级查询编辑器的最大更新之一.话不多说,一起学习吧! 以下是9月重大更新的列表:让我们具体了解下: 报告 散点图中的点图布局支持 Power BI中的散点图有了实质性的更新.您现在可以在散点图的x

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可