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

[题目链接] http://poj.org/problem?id=2778 [题目大意] 给出一些字符串,求不包含这些字符串的长度为n的字符串的数量 [题解] 我们将所有串插入自动机计算match,对于自动机上所有节点构建转移矩阵, 对于得到的可达矩阵我们求n长路的数量,统计0到各个点的n长路之和就是答案. [代码] #include <cstdio> #include <cstring> using namespace std; const int N=110; typedef

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与

转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

标题效果:给定的长度m数字字符串s.求不包括子s长度n数字串的数目 n<=10^9 看这个O(n)它与 我们不认为这 令f[i][j]长度i号码的最后的字符串j位和s前者j数字匹配方案 例如,当s至12312时间 f[i][3]它表示的长度i.123结尾且不包括子串"12312"的方案数 a[x][y]为f[i-1][x]转移至f[i][y]的方案数 换句话说(可能描写叙述不清楚) a[x][y]为s的长度为x的前缀加上一个数字后 后缀能够与最长长度为y的前缀匹配 这个数字能够有

/* 矩阵太神奇了Orz,网上的题解大多是spfa,不过我发想dijkstra也能做 把n*n的矩阵看成是单向边距离矩阵就行 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<queue> #define MAXN 500 #define INF 1<<30 using namespace std; int a[MAXN][MAXN]; int n; int dis

一般的矩阵旋转操作都是对矩阵中的元素逐个操作,假设矩阵大小为m*n,那么时间复杂度就是o(mn).如果使用了arm公司提供的neon加速技术,则可以并行的读取多个元素,对多个元素进行操作,虽然时间复杂度还是o(mn),但是常数因子会变小,并且在寄存器里的操作比在普通内存中还要快一些,所以会带来一定的性能提升. 在实际应用中,我需要对一个矩阵进行顺时针旋转90度,网上这方面的资料很少,于是自己研究了一下,利用neon给出的一些加速指令,设计了一个简单的neon矩阵旋转算法. 1.目标:将输入矩阵顺

背景 同事MM申请的新笔记本暂时没有用,问我需不需要用. 本着 “宇宙都是xx的”(厚颜无耻~~)思想就接受了. 拿到本本一看,HP zbook G3, 配置还不错(500G SSD, 16G mem, i7 4cores),em~~ 可以拿来当做一个小服务器使用. 杯具开始 于是乎,拿出以前的一个Ubuntu16.04LTS desktop 版本的U盘启动盘,开始操作. 首先进入BIOS,设置U盘启动:然后进入Ubuntu安装的界面,一切开起来都在正常不过... 就这样一步.两步.三步.四步的

在OpenCV中有三种方式访问矩阵中的数据元素:容易的方式,困难的方式,以及正确的方式.今天主要讲容易方式: 最容易的方式是使用宏CV_MAT_ELEM( matrix, elemtype, row, col ),输入参数是矩阵,不是指针,网上有很多人说是指针,矩阵元素类型,行,列,返回值是相应行,列的矩阵元素.CV_MAT_ELEM可以给矩阵赋值,也可以访问矩阵元素. CV_MAT_ELEM宏实际上会调用CV_MAT_ELEM_PTR(matrix,row,col)宏来完成任务. CV_MAT

Hessian矩阵与牛顿法 牛顿法 主要有两方面的应用: 1. 求方程的根: 2. 求解最优化方法: 一. 为什么要用牛顿法求方程的根? 问题很多,牛顿法 是什么?目前还没有讲清楚,没关系,先直观理解为 牛顿法是一种迭代求解方法(Newton童鞋定义的方法). 假设 f(x) = 0 为待求解方程,利用传统方法求解,牛顿法求解方程的公式: f(x0+Δx) = f(x0) + f′(x0) Δx 即 f(x) = f(x0) + f′(x0) (x-x0) 公式可能大家会比较熟悉,一阶泰勒展式,

转自:https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applications.html  (感谢,讲解的太好了) 在机器学习领域,有相当多的应用与奇异值都可以扯上关系,比如做feature reduction的PCA,做数据压缩(以图像压缩为代表)的算法,还有做搜索引擎语义层次检索的LSI(潜语义分析Latent Semantic Indexing) 一.奇异值与特征值基础知识: 特征值分解和奇异值分解在机器学习领域

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com.也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的 文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在 大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且

TTL電路是晶體管-晶體管邏輯電路的英文縮寫(Transister-Transister-Logic ),是數字集成電路的一大門類.它采用雙極型工藝制造,具有高速度低功耗和品種多等特點. CMOS是:金屬-氧化物-半導體(Metal-Oxide-Semiconductor)結構的晶體管簡稱MOS晶體管,有P型MOS管和N型MOS管 之分.由 MOS管構成的集成電路稱為MOS集成電路,而由PMOS管和NMOS管共同構成的互補型MOS集成電路即為 CMOS-IC( Complementary MOS

本文与您探讨为什么Sql Server有完整备份.差异备份和事务日志备份三种备份方式,以及为什么数据库又有简单模式.完整模式和大容量日志模式这三种恢复模式.本文内容适用于2005以上所有版本的Sql Server数据库 . 单就操作过程而言,Sql Server中数据库备份和恢复过程是相当简单的,可以通过Management Studio的图形界面进行操作,也可以使用几句T-SQL语句完成.但要明白备份恢复的整个过程,定制符合系统需求数据库备份方案,却需要知晓数据库的实现原理.备份和恢复是数据库