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. ·

1. 环境 Mysql 主从 Mysql版本:5.1.49-log 系统:Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4  64bit 2. 表面现象 数据库操作变慢,如用主键作为条件查询,有时也会超过1秒: 主库IO使用率一直在90%以上(平常io比较低20%以内),dirty 页占总数的90%左右,脏页刷不完:持续了几个小时~ 3. 从系统上看 主库的iostat 的使用率一直在90%以上,Mysql data 所在目录的大小一直没变:主库的 ib_l

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

Geotrellis系列文章链接地址http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html 目录 前言 需求分析 实现方案 总结 一.前言        最近真的是日理千机,但是再忙也要抽出时间进行总结.上一篇文章讲了使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题(见geotrellis使用(十六)使用缓冲区分析的方式解决投影变换中边缘数据值计算的问题).实际中往往还有一种需求就是对单个瓦片进行操作,比如求坡度等,如果这时候直接计算,同样会出现

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

大家都知道python的默认值是在函数定义时计算出来的, 也就是说默认值只会计算一次, 之后函数调用时, 如果参数没有给出,同一个值会赋值给变量, 这会导致, 如果我们想要一个list默认值, 新手通常这么写: def foo(a=[]): a.append(3) print a 其实是错误的,两次调用会这样的结果: [3] [3, 3] 其实应该这么写 def baz(a=None): a = a or [] a.append(3) print a 两次调用输出以下结果: [3] [3] 这样

5G网速那么快,基站辐射会很大吗? 鲜枣课堂 2019-04-20 21:19收藏55评论6社交通讯     题图来自东方IC,本文来自微信公众号:鲜枣课堂(ID:xzclasscom),作者:小枣君,原标题为<关于基站和手机辐射,这篇文章彻底讲明白了> 大家好,我是小枣君. 今天我们来聊聊基站和手机的辐射. 哈哈,大家有没有虎躯一震?如今这个年头,新闻里三天两头会说这里有辐射,那里有放射性,还有不断增高的癌症发病率,号称都是辐射导致,引起大家人心惶惶. 尤其是我们通信行业,整天和电磁场电磁波

李洪强iOS经典面试题30-一个区分度很大的面试题 考察一个面试者基础咋样,基本上问一个 @property 就够了: @property 后面可以有哪些修饰符? 线程安全的: atomic,nonatomic 访问权限的 readonly,readwrite 内存管理(ARC) assign,strong,weak,copy 内存管理(MRC) assign,retain,copy 指定方法名称 setter= getter= 什么情况使用 weak 关键字,相比 assign 有什么不同?比

string::npos,这是一个很大的数 npos 是这样定义的: static const size_type npos = -1; 因为 string::size_type (由字符串配置器 allocator 定义) 描述的是 size,故需为无符号整数型别.因为缺省配置器以型别 size_t 作为 size_type,于是 -1 被转换为无符号整数型别,npos 也就成了该型别的最大无符号值.不过实际数值还是取决于型别 size_type 的实际定义.不幸的是这些最大值都不相同.事实上

rem 单位在做移动端的h5开发的时候是最经常使用的单位.为解决自适应的问题,我们需要动态的给文档的更节点添加font-size 值.使用mediaquery 可以解决这个问题,但是每一个文件都引用一大串的font-size 值很繁琐,而且值也不能达到连续的效果. 就使用js动态计算给文档的fopnt-size 动态赋值解决问题. 使用的时候,请将下面的代码放到页面的顶部(head标签内): /** * [以iPhone6的设计稿为例js动态设置文档 rem 值] * @param {[type

# -*- coding: utf-8 -*- #python 27 #xiaodeng #python模块之HTMLParser(原理很大程度上就是对类构造的熟练运用) import HTMLParser #tag是的html标签,attrs是 (属性,值)元组(tuple)的列表(list). #HTMLParser自动将tag和attrs都转为小写 ''' >>> help(HTMLParser) Help on module HTMLParser: CLASSES excepti

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇ 依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和Apache Avalon 都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的 类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇ 依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属

目录 1 问题描述  2 解决方案 2.1 计算中值问题 2.2 选择问题   1 问题描述 中值问题是求一个n个数列表中某一数组下标k,它要求该下标元素比列表中的一半元素大,又比另一半元素小,这个中间的值被称为中值. 选择问题是求一个n个数列表的第k个最小元素的问题. 2 解决方案 2.1 计算中值问题 本文使用Lomuto划分算法思想,此处引用<算法设计与分析基础>第三版上一段文字介绍及配图,具体如下: 具体实现代码如下: package com.liuzhen.chapter4; pub

IoC是一个很大的概念,可以用不同的方式实现.其主要形式有两种: ◇依赖查找:容器提供回调接口和上下文条件给组件.EJB和ApacheAvalon都使用这种方式.这样一来,组件就必须使用容器提供的API来查找资源和协作对象,仅有的控制反转只体现在那些回调方法上(也就是上面所说的类型1):容器将调用这些回调方法,从而让应用代码获得相关资源. ◇依赖注入:组件不做定位查询,只提供普通的Java方法让容器去决定依赖关系.容器全权负责的组件的装配,它会把符合依赖关系的对象通过JavaBean属性或者构造

rem的看法 rem单位确实好处蛮多的,它是相对于根节点,让我们整个网站单位可以统一.还可以让我们的字体更好的自适应网站的大小.但是,你用过了就知道,它会出现一个问题: 用Chrome浏览器打开你做的网站的时候,有时候会出现字体很大的情况.但是刷新一下页面就好了. 之所以会出现这种情况,原因是因为我们为了计算方便,将原本默认1rem=16px修改1rem=10px.因此,我们在html中通常做了如下设置: html {font-size: 62.5%; /**10 ÷ 16 × 100% = 6

这个程序是用php 读取一个很大的excel文件, 先将 excel 文件保存成csv 文件, 然后利用 迭代器 逐行读取 excel 单元格的值, 拿到值以后 做相应处理,并打印结果. <?php // 加载 GuzzleHttp 为发送 http 请求提供方便include_once('./vendor/autoload.php');$client = new \GuzzleHttp\Client(); // 定义读取文件    $file = './file/a.csv'; functio

1.词频 TF(term frequency)词频,就是该分词在该文档中出现的频率,算法是:(该分词在该文档出现的次数)/(该文档分词的总数),这个值越大表示这个词越重要,即权重就越大. 例如:一篇文档分词后,总共有500个分词,而分词”Hello”出现的次数是20次,则TF值是: tf =20/500=0.04 考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化. 或者 2.逆文档频率 IDF(inversedocument frequency)逆向文件频率,一个文档库

C 语言 clock() 函数,例:计算多项式值 /** * clock(): 捕捉从程序开始运行到 clock() 被调用时所耗费的时间. * 这个时间单位是 clock tick, 即"时钟打点". * 常数 CLK_TCK: 机器时钟每秒所走的始终打点数. * In Macintosh or C99, CLK_TCK == CLOCKS_PER_SEC * http://www.cplusplus.com/reference/ctime/CLOCKS_PER_SEC/ */ 我把

回答这个问题,首先要了解几个概念: 火星坐标系:天朝有关部门规定,为了保证国家安全,所有的地图公司提供的地图必须对实际的GPS坐标进行一定的偏移,偏移后的GPS坐标系俗称火星坐标系,而这个偏移是不固定的,具体的算法是国家机密. WGS84:国际通行的坐标体系标准,而GPS模块获取到的坐标正是WGS84坐标系 北京54坐标系/西安80坐标系:天朝通用的经过偏移后的坐标系标准(而民航使用的是国际标准WGS84,否则国际航班没法正常飞行) 详细可以参考: http://yanue.net/post-1

转自:http://kangrui.iteye.com/blog/2262860 众所周知_source字段存储的是索引的原始内容,那store属性的设置是为何呢?es为什么要把store的默认取值设置为no?设置为yes是否是重复的存储呢? 我们将一个field的值写入es中,要么是想在这个field上执行search操作(不知道具体的id),要么执行retrieve操作(根据id来检索).但是,如果不显式的将该field的store属性设置为yes,同时_source字段enabled的情况

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