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

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

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

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

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

颜色矩阵原理 色彩的三要素 1.色相.色相通俗的说就是"颜色",色相的改变就是颜色的改变,色相的调节伴随着红橙黄绿蓝紫的变化. 2.亮度.明度通俗的说就是"光照度",明度的改变就是光照在物体上带来的改变,明度的调节伴随着越高,光越强,越泛白(就像过曝一样,往白色上偏离):越低,光越弱,越往黑里偏 3.饱和度.饱和度通俗的说就是"色彩的纯度",饱和度的改变会影响颜色的鲜艳程度,以红色为例子,越高,越接近红色,越低则越接近灰色(黑白) 在编程中有时候

声明 本文参考(8条消息) [中文][吴恩达课后编程作业]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第四周作业(1&2)_何宽的博客-CSDN博客 力求自己理解,刚刚走进深度学习希望可以一起探索. 本文所使用的资料已上传到百度网盘[点击下载],提取码:xx1w,请在开始之前下载好所需资料,并将资料与代码放在相同界面 在正式开始之前,我们先来了解一下我们要做什么.在本次教程中,我们要构建两个神经网络,一个是构建两层的神经网络,一个是构建多层的神经网络,多层神经网络的层数可以自己定义.本次的教程

接着上次LU分解的讲解,这次给出使用不同的计算LU分解的方法,这种方法称为基于GaxPy的计算方法.这里需要了解lapapck中的一些函数.lapack中有一个函数名为gaxpy,所对应的矩阵计算公式是:x = Gx + y; 对应的Matlab代码如下: function[L, U] =zgaxpylu(A) %calculate LU decomposition based on Gaxpy operation %the same way as zlu.m but differnt appr

查询的生命周期的下一步是将一个sql转化成一个执行计划,MySQL再依照这个执行计划和存储引擎进行交互.这包括多个子阶段:解析sql,预处理,优化sql执行计划.这个过程中任何错误(例如语法错误)都可能终止查询.这里不打算详细介绍MySQL内部实现,而只是选择性的介绍其中几个独立的部分,在实际中,这几部分可能以前执行也可能单独执行.我们的目的是帮助大家理解MySQL是如何执行查询的,以便写出更优秀的查询. · 语法解析器和预处理 首先,MySQL通过关键字语句进行解析,并生成一科对应的“解析树”

在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]的方式进行存储的. 图1 颜色矩阵M 在一张图片中,图像的RGBA(红色.绿色.蓝色.透明度)值决定了该图片所呈现出来的颜色效果.

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

一篇文全面了解DevOps:从概念.关键问题.兴起到实现需求 转自:一篇文全面了解DevOps:从概念.关键问题.兴起到实现需求 2018-06-06 目前在国外,互联网巨头如Google.Facebook.Amazon.LinkedIn.Netflix.Airbnb,传统软件公司如Adobe.IBM.Microsoft.SAP等,亦或是网络业务非核心企业如苹果.沃尔玛.索尼影视娱乐.星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品.那么DevOps究竟是怎样一回事? 在Puppet.RightS

原文链接:http://blog.csdn.net/janice0529/article/details/49207939 ColorMatrix的颜色矩阵介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]的方式进行存储的.如下图1:  图1 颜色矩阵M 他通过RGBA四个通道来直接操作对应颜色,达到修改图像的效果. 第一行决定红色 R 第二行决定绿色 G 第三行决定蓝色 B 第四行

DevOps 是一个完整的面向IT运维的工作流,以 IT 自动化以及持续集成(CI).持续部署(CD)为基础,来优化程式开发.测试.系统运维等所有环节. DevOps的概念 DevOps一词的来自于Development和Operations的组合,突出重视软件开发人员和运维人员的沟通合作,通过自动化流程来使得软件构建.测试.发布更加快捷.频繁和可靠. DevOps是为了填补开发端和运维端之间的信息鸿沟,改善团队之间的协作关系.不过需要澄清的一点是,从开发到运维,中间还有测试环节.DevOps其

本文为 转载文章, 非原创 DevOps DevOps(Development和Operations的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化.运动或惯例.透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程,来使得构建.测试.发布软件能够更加地快捷.频繁和可靠. DevOps是一种文化转变,或者说是一个鼓励更好地交流和协作(即团队合作)以便于更快地构建可靠性更高.质量更好的软件的运动. DevOps 核心价值 文化观念的改变 + 自动化工具 = 不断

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2016/09/learn-devops-from-reports 目前在国外,互联网巨头如Google.Facebook.Amazon.LinkedIn.Netflix.Airbnb,传统软件公司如Adobe.IBM.Microsoft.SAP等,亦或是网络业务非核心企业如苹果.沃尔玛.索尼影视娱乐.星巴克等都在采用DevOps或提供相关支持产品.那么DevOps究竟是怎样一回事?在Puppet.RightScale分别DevOp

图像处理(一)图像变形(1)矩形全景图像还原-Siggraph 2014 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:cvvision链接:http://www.cvvision.cn/2888.html来源:CV视觉网 最近发现,看过的文章,没几天就忘了,于是开始写点东西记录一下,所学习过的算法.废话不多说,今天看了这篇文献“Rectangling Panoramic Images via Warping”,所以做一下记录. 这篇文献算法分为两步: 1.第一步需要

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM