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.

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

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

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

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

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

SAP PP顾问面试试题及资料 1.主数据 组织架构 •SAP中主要的组织架构有哪些?哪些用于PP的组织架构?•成本控制范围.公司代码.估价范围.工厂.库存地点之间的关系 物料主数据 •不同的物料主数据视图的作用? •你们公司用到了哪些视图,哪些视图主要用在PP模块? •物料主数据视图与组织架构之间有哪些联系? •行业对物料主数据视图有哪些影响? •物料类型对物料主数据的影响? •外部和内部编号分配的差异?如何定制? •哪些因素会影响物料主数据的选择字段? •MRP的参数文件和预测参数如何用于物

4  知识主体 4.1 主要知识简介 PMP所有的知识围绕五大过程组和十大知识领域展开.五大过程组包括启动.规划.执行.监控.结尾.启动的内容主要是定义项目或阶段.获得授权以及正式开始:规划的内容主要是明确项目范围.优化目标和制定方案:执行的内容是完成计划工作以及满足项目规范:监控的内容是跟踪.审查.调整进展与绩效,识别变更,控制变更等:结尾的内容是正式结束项目或阶段.其中,规划.执行和监控应该是一个满足PDCA环的过程,是不断迭代进行的. 十大知识领域,包括整合.范围.进度.成本.质量.资源.

网址:https://learning.oreilly.com/library/view/graph-algorithms-/9781492060116/ 你肯定没有读过这本书,因为这本书的发布日期是2019年5月.本文会覆盖该书的大部分内容,读完这篇,你能够了解图算法的基本概念.关于此书,作为市面上为数不多的面向数据科学应用的图算法书籍,写的比较全面系统和易懂.当然,书在细节上的提高空间还有很多.今天内容很多,坐稳~ 目录 图算法 & 图分析 图基础知识 连通图与非连通图 未加权图与加权图 有

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图

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

本节课内容: 因子分析 ---因子分析中的EM步骤的推导过程 主成份分析:有效地降低维度的方法 因子分析 混合高斯模型的问题 接下来讨论因子分析模型,在介绍因子分析模型之前,先看高斯分布的另一种写法,该写法是推导因子分析模型的基础. 高斯分布的矩阵写法 因子分析模型 因子分析模型的推导 EM 求解参数 PCA(Principal  Components  Analysis,  主成分分析),也是一种降维方法 主要介绍 PCA(Principal  Components  Analysis,  主

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

http://blog.csdn.net/lovethRain/article/details/67634803 GOAP 的主要逻辑: 1.Agent的状态机初始化Idle状态 2.Idel状态根据IGoap提供的数据,通过Planer得到最优路线 3.Agent的状态机转换状态到PerformAction状态 4.PerformAction状态解析路线,执行路线的动作队列 5.如果动作需要到范围内,切换到MoveTo状态移动到目标范围,否则执行动作队列 6.当全部动作执行完毕,告诉IGoap

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

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布

货郎担问题也叫旅行商问题,即TSP问题(Traveling Salesman Problem),是数学领域中著名问题之一. 有n个城市,用1,2,…,n表示,城i,j之间的距离为dij,有一个货郎从城1出发到其他城市一次且仅一次,最后回到城市1,怎样选择行走路线使总路程最短? 货郎担问题要从图g的所有周游路线中求取具有最小成本的周游路线,而由始点出发的周游路线一共有(n一1)!条,即等于除始结点外的n一1个结点的排列数,因此货郎担问题是一个排列问题.通过枚举(n一1)!条周游路线,从中找出一条具

论文信息 论文标题:GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks论文作者:Tianxiang Zhao, Xiang Zhang, Suhang Wang论文来源:2021, WSDM论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 节点分类受限与不同类的节点数量不平衡,本文提出过采样方法解决这个问题. 图中类不平衡的例子:   图中:每个蓝色节点

仍然是学弟出的题目的原题@lher 学弟将题目改成了多组数据,n在ll范围内,所以我就只讲提高版的做法. 链接:https://www.luogu.org/problem/show?pid=2233 题意分析:看题目:) 解题思路:显然对于n为奇数的情况不存在任意路线.接下来我们进行观察数据,显然这题是要递推的.接下来通过暴力打表加手算,我们推出了这个公式: f[i]=4*f[i-1]-2*f[i-2],f[1]=2,f[2]=8,然后构造对应矩阵进行矩阵快速幂即可得到答案.时间效率\( O (

母题:矩阵中每个点有权值,每经过一个点就累加权值,求从a点到b点的最优(最大)路线. 题型1: 从左上到右下,只能向下或者向右 for 行 for 列 dp=max dp左,dp上; 扫一遍就行 有时可能会是bfs+记忆化搜索,仔细看题 题型2: 从左上到右上,只能向下.上.右,不能走重复的点. 这种题一定要单独求解每一列从左.上转移和从左.下转移的dp,最后求最大值(如果不单独求解,就会出现走重复点的情况,理解一下状态转移的概念就明白了). ;j<=n;j++) dp[j][]+=dp[j-]