摘要 计算栅格表面的曲率,包括剖面曲率和平面曲率. 用法 · 主要输出结果为每个像元的表面曲率,该值通过将该像元与八个相邻像元拟合而得.曲率是表面的二阶导数,或者可称之为坡度的坡度.可供选择的输出曲率类型为:剖面曲率(沿最大斜率的坡度)和平面曲率(垂直于最大坡度的方向). · 曲率为正说明该像元的表面向上凸.曲率为负说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. · 在剖面曲率输出中,值为负说明该像元的表面向上凸.剖面曲率为正说明该像元的表面开口朝上凹入.值为 0 说明表面是平的. ·

Cesium是一个非常优秀的三维地球GIS引擎(开源且免费).能够加载各种符合标准的地图图层,瓦片图.矢量图等都支持.支持3DMax等建模软件生成的obj文件,支持通用的GIS计算:支持DEM高程图.测试中的3D-Tiles分支还支持倾斜摄影生成的城市三维建筑群.国内许多三维GIS产品都基于Cesium进行封装(包括一些大厂).因为工作关系,我对Cesium的一些基本GIS功能进行了研究,特此记录下来. 如上图,这是一个给市政GIS\BIM管理平台做的原型,GIS部分使用Cesium,BIM部分

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第六章:使用定性数据解答"为什么"的谜团 当我走进一家超市,我不希望员工会认出我或重新为我布置商店. 然而,当我访问一个在线超市,我很郁闷的是在我第三次访问时,他们仍然不知道我住在加利福尼亚州,他们没有给我介绍在我的本地商店有售的商品. 当人们在网上购物时,他们会有不同的一些期待. 因此,您的Web Analytics 2.0策略必须包括至少几个积极地倾听客户的声音的方法. 通过这种方式,您站在了他们的期望顶端,您

Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc.marius@twitter.com (@marius)[translated by hongjiang(@hongjiang)] Table of Contents 序言 格式化: 空格, 命名, Imports, 花括号, 模式匹配, 注释 类型和泛型: 返回类型注解(annotation), 变型, 类型别名, 隐式转换 集合: 层级, 集合的使用, 风格, 性能, Java集合 并发: Future,

题意请看absi大爷的blog http://absi2011.is-programmer.com/posts/200920.html http://absi2011.is-programmer.com/posts/200822.html DAY1 T1 最优比率树形DP? 跟最优比率生成树很像..二分Σp/Σs(暂定为f 判定过程:每个点得到一个新权值f*p[i]-s[i] 做树形dp,dp[i][j]表示以i为根的子树选j个点能得到的最大权值 dp[root][k]>0则为合法 T2 T3

from: http://support.microsoft.com/kb/300415/zh-cn Diskpart 与许多命令行实用工具不同,原因是它不以单行模式操作.相反,当您启动该实用工具后,命令是从标准输入/输出 (I/O) 读取的.您可以将这些命令定向到任何磁盘.分区或卷. 与磁盘管理的比较 Diskpart 启用“磁盘管理”管理单元所支持的操作的超集.“磁盘管理”管理单元禁止您无意中执行可能会导致数据丢失的操作.建议您应谨慎使用 Diskpart 实用工具,因为 Diskpart

文章来自于:http://www.cnblogs.com/geekma/p/3139823.html MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器

1 fflush 2 fgetc 3 fgets 4 fprintf 5 fputc 6 fputs 7 fscanf 8 fseek 9 ftell 10 perror 11 remove 12 rename 13 sprintf 14 sscanf 15 system 1 fflush 函数名: fflush 功能: 清除读写缓冲区,需要立即把输出缓冲区的数据进行物理写入时 头文件:stdio.h 原型:int fflush(FILE *stream) 其中stream是要冲洗的流 2 fg

无论是主题分布式数据库,微服务,Soylent,尤伯杯,或者矮人要塞,我们试图从物质分离出来炒作,推迟叙事的客人.与尊重有软件工程日报的社论部分客观性. 一位渠道的成员说,“当软件工程每日的意见公布,这需要时间远离客人.” 很公平. 然而,正如任何新闻机构,我们有意见.在SE日报,我们的客观性和主观性批次. 这个情节是故意主观的.它没有客人.这是一个独白社论开发茶的启发. 永恒定律是在软件工程中罕见的,而当一名工程师宣称已经找到了一个,即工程师通常持怀疑态度重视. 一般原则是更受欢迎. 在这篇文

Google论文之三----MapReduce MapReduce:大型集群上的简单数据处理 摘要 MapReduce是一个设计模型,也是一个处理和产生海量数据的一个相关实现.用户指定一个用于处理一个键值(key-value)对生成一组key/value对形式的中间结果的map函数,以及一个将中间结果键相同的键值对合并到一起的reduce函数.许多现实世界的任务都能满足这个模型,如这篇文章所示. 使用这个功能形式实现的程序能够在大量的普通机器上并行执行.这个运行程序的系统关心下面的这些细节:输入

代理属性 Delegated Properties 本文为个人翻译的Kotlin官方文档, 原文连接: Delegated Properties 一些特定的常见类型的属性, 尽管我们可以在每次需要的时候实现他们, 但是如果我们一次把他们全部实现并放在一个库中, 这会非常方便, 包括: 延迟属性: 只在第一次访问的时候计算值 广播属性: 当属性的值改变时通知观察者 将数据存储在键值对中, 而不是独立的域中. Kotlin提供的代理属性, 包含了这些(以及其他)例子: class Example{

    库存是电商系统的核心环节,如何做到不少卖,不超卖是库存关心的核心业务问题.业务量大时带来的问题是如何更快速的处理库存计算. 此处以最简模式来讨论库存设计. 以下内容只做分析,不能直接套用,欢迎各位同道前来交流指正 库存模型:sku,num. sku是标示商品的唯一编号,num是商品的数量. 订单处理时需扣减商品库存. mysql实现 库存初始数据:  mysql隔离级别READ-COMMITTED 扣减1001库存7: 10-7=3; 3>0; 开始扣减库存 UPDATE stock S

大家好,这里是「 Daotin的梦呓 」从零开始学 Web 系列教程.此文首发于「 Daotin的梦呓 」公众号,欢迎大家订阅关注.在这里我会从 Web 前端零基础开始,一步步学习 Web 相关的知识点,期间也会分享一些好玩的项目.现在就让我们一起进入 Web 前端学习的冒险之旅吧! 一.变量 1.变量的声明和初始化 var number; // 变量的声明,没有赋值 var name = "Daotin"; // 变量的初始化 2.命名规则(驼峰命名) 变量命名必须以字母或是**下标

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景

ArcGIS产品线为用户提供一个可伸缩的,全面的GIS平台.ArcObjects包含了大量的可编程组件,从细粒度的对象(例如,单个的几何对象)到粗粒度的对象(例如与现有ArcMap文档交互的地图对象)涉及面极广,这些对象为开发者集成了全面的GIS功能.每一个使用ArcObjects建成的ArcGIS产品都为开发者提供了一个应用开发的容器,包括桌面GIS(ArcGIS Desktop),嵌入式GIS(ArcGIS Engine)以及服务端GIS(ArcGIS Server). 目录 1发展过程 2

Longest Palindromic Substring -- HARD 级别 Question SolutionGiven a string S, find the longest palindromic substring in S. You may assume that the maximum length of S is 1000, and there exists one unique longest palindromic substring. 经典的DP题目. 主页君给出3种解

尝试创建新的 Azure 虚拟机 (VM) 时,遇到的常见错误是预配失败或分配失败. 当由于准备步骤不当,或者在从门户捕获映像期间选择了错误的设置而导致 OS 映像无法加载时,将发生预配失败. 当群集或区域没有可用的资源或无法支持所请求的 VM 大小时,将发生分配失败. Important Azure 提供两个不同的部署模型用于创建和处理资源:Resource Manager 和经典模型. 本文介绍如何使用经典部署模型. Azure 建议大多数新部署使用 Resource Manager 模型.

1 均值滤波介绍 滤波是滤波是将信号中特定波段频率滤除的操作,是从含有干扰的接收信号中提取有用信号的一种技术. 均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(如3×3模板:以目标象素为中心的周围8个象素,构成一个滤波模板,即去掉目标象素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值. 均值滤波效果:平滑线性滤波处理降低了图像的“尖锐”变化.由于典型的随机噪声由灰度级的急剧变化组成,因此常见的平滑处理的应用就是降低噪声.均值滤波器的主要应用是

title: 产生冠军 杭电 2094 tags: [acm,stl] 题目链接 Problem Description 有一群人,打乒乓球比赛,两两捉对撕杀,每两个人之间最多打一场比赛. 球赛的规则如下: 如果A打败了B,B又打败了C,而A与C之间没有进行过比赛,那么就认定,A一定能打败C. 如果A打败了B,B又打败了C,而且,C又打败了A,那么A.B.C三者都不可能成为冠军. 根据这个规则,无需循环较量,或许就能确定冠军.你的任务就是面对一群比赛选手,在经过了若干场撕杀之后,确定是否已经实际

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13338.html 开发环境 Python 3.6 Requests Redis 3.2.100 Pycharm(非必需,但可能出现bug) 运行环境 Win 10 + Redis 3.2.100(已测试) Mac + Redis 3.2.11(已测试) redis配置问题,请自行百度或者谷歌. 实现功能 分布式爬虫,可并发 需求分析 作为一个分布式爬虫框架,方便的部署到多个环境上,快速的获取数据,简易的使用, 在运行中

Django的模板是一个简单的文本文件,它可以生成任何文本格式(HTML.XML.CSV等),在本文开始之前先看一个Django模板的例子: 从这个例子中可以看到,模板标签可以是单独出现的,如extends标签:也可以是成对出现的,如block标签和for标签.而模板的主体就是一个HTML结构的文本文件,看到这里我想如果有过ASP, PHP开发经验的人都会感到很亲切,因为它们的语法非常相似,都是嵌入到HTML中的标记语言. 变量Variables 变量的基本用法:{{ variable }},当