openlayer获取feature

openlayer3 获取feature

feature是放在vector的source中,所以在获取feature前,需先vector.getSource(),再去getFeature().

//@sourceURL=PersonLocation.jsvar window_temp = { onbeforeunload: null, DEBUG_MODE: false, MAPLIST: null, MAPLIST_CACHE: {}, MAP: null, MAP_LAYERS: null, LAYER: ['basic', 'area', 'device', 'person', 'single', 'building'], MAP_CTRLS: null, CTRLS: ['sc

ABP源码分析二十一：Feature

Feature是什么?Feature就是对function的分类方法,其与function的关系就比如Role和User的关系一样. ABP中Feature具有以下属性: 其中最重要的属性是name,用以表示feature的Identity,一个feature一个name. 一个Feature可以有一组子Features,从而构成Feature树. FeatureDictionary: 其本身继承自Dictionary.其作用就是把一个Feature及其Child Features从树状结构加载

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案 try.dot.net 的正确使用姿势 .Net NPOI 根据excel模板导出excel、直接生成excel .Net NPOI 上传excel文件、提交后台获取excel里的数据

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案 ASP.NET Core 从2.2版本开始,采用了一个新的名为Endpoint的路由方案,与原来的方案在使用上差别不大,但从内部运行方式上来说,差别还是很大的.上一篇详细介绍了原版路由方案的运行机制,本文仍然通过一幅图来了解一下新版的运行机制,最后再总结一下二者的异同点.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述此方案从2.2版本开始,被称作终结点路由(下文以“新版”称呼),它是默认开启的,若想采用原来的

[Tensorflow] 使用 Mask_RCNN 完成目标检测与实例分割，同时输出每个区域的 Feature Map

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =

openLayers 3知识回顾

openlayers 知识前段时间帮助同事重构一个地图类的项目,然后就学习了openLayer3这个框架,但是官网上没有中文版,也没有详细的例子解释,我只能遇到看不懂的就翻译成中文来用,为了方便以后再用这个ol,能够更快的上手,就花了几天的时间总结了ol的知识,ol功能很丰富,API也很多,没有写太多,只是写了怎么用的,只要学会了根本,就可以很快的使用API去操作map. 另外,在总结知识的同时,还写了demo,加深自己的理解,大家觉得不错的话,给个star- GitHub 那么开始吧! 目录

ABP源码分析四十：ZERO的Application和Tenant

ABP的Zero模块以数据库为数据源实现了ABP框架中的tenant management (multi-tenancy), role management, user management, session, authorization (permission management), setting management, language management, audit logging等核心功能.ABP中的这些功能具体实现都依赖外部的持久层,所以ABP框架中仅仅定义了接口和一些空的实现

HBase 6、用Phoenix Java api操作HBase

开发环境准备:eclipse3.5.jdk1.7.window8.hadoop2.2.0.hbase0.98.0.2.phoenix4.3.0 1.从集群拷贝以下文件:core-site.xml.hbase-site.xml.hdfs-site.xml文件放到工程src下 2.把phoenix的phoenix-4.3.0-client.jar和phoenix-core-4.3.0.jar添加到工程classpath 3.配置集群中各节点的hosts文件,把客户端的hostname:IP添加进去

Ranklib源码剖析--LambdaMart

Ranklib是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现,其中有实现了MART,RankNet,RankBoost,LambdaMart,Random Forest等模型.其中由微软发布的LambdaMART是IR业内常用的Learning to Rank模型,本文主要介绍Ranklib中的LambdaMART模型的具体实现,用以帮助理解paper中阐述的方法.本文是基于version2.3版本的Ranklib来介绍的. LambdaMart的基本原理详见之前的博客:http:/

【机器学习实战】第7章集成方法 ensemble method

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于

ArcGIS API for JavaScript 4.2学习笔记[23] 没有地图如何进行查询？【FindTask类的使用】

从第一篇到现在都是基于地图的,不管怎么样,不管是2D还是3D,至少有个图. 这次来个没有图的例子,看看纯文字的空间查询是什么样的. 本例适用于后台查询或低性能电脑的查询. 预览图由于4.3和4.2的这个例子没有任何实质性的改动,我直接从官方运行的4.3的例子: 默认打开的时候,按下Find按钮,右边就会出现转圈圈的图,其实是个GIF图片. 结果如上,将Spokane这个County的信息列举出来了,列出的字段有County Name.State.Population(2012).%Popula

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到

200行代码，7个对象——让你了解ASP.NET Core框架的本质

2019年1月19日,微软技术(苏州)俱乐部成立,我受邀在成立大会上作了一个名为<ASP.NET Core框架揭秘>的分享.在此次分享中,我按照ASP.NET Core自身的运行原理和设计思想创建了一个 "迷你版" 的ASP.NET Core框架,并且利用这个 "极简" 的模拟框架阐述了ASP.NET Core框架最核心.最本质的东西.整个框架涉及到的核心代码不会超过200行,涉及到7个核心的对象. PPT下载源代码下载目录1. 从Hello Worl

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案

ASP.NET Core 从2.2版本开始,采用了一个新的名为Endpoint的路由方案,与原来的方案在使用上差别不大,但从内部运行方式上来说,差别还是很大的.上一篇详细介绍了原版路由方案的运行机制,本文仍然通过一幅图来了解一下新版的运行机制,最后再总结一下二者的异同点.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述此方案从2.2版本开始,被称作终结点路由(下文以“新版”称呼),它是默认开启的,若想采用原来的方案(<=2.1,下文以原版称呼),可以在AddMvc的时候进行设置 service

Leaflet_创建地图（官网示例,可以直接运行）(2017-10-20)

官网:http://leafletjs.com/examples.html 快速启动指南 http://leafletjs.com/examples/quick-start/example.html 一个简单的一步一步的引导,很快就会让你开始用传单的基础知识,包括建立一个单张地图(Mapbox瓷砖)在您的网页上,与标记.折线和弹出窗口,和事件处理. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Leaflet1</title

RCNN系列算法的发展

一. RCNN系列的发展 1.1 R-CNN 根据以往进行目标检测的方法,在深度学习应用于目标检测时,同样首先尝试使用滑动窗口的想法,先对图片进行选取2000个候选区域,分别对这些区域进行提取特征以用来识别分割. 1.1.1 rcnn具体的步骤是: 步骤一:在imagenet分类比赛上寻找一个cnn模型,使用它用于分类的预训练权重参数:对于这个模型修改最后的分类层,分为21类,去掉最后一个全连接层,因为所用的测试集为20类,且还有一类背景类. 步骤二:根据选择性搜索来对输入的图像进行选取2

Faster-rcnn实现目标检测

Faster-rcnn实现目标检测前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast

tensorflow实现猫狗大战（分类算法）

本次使用了tensorflow高级API,在规范化网络编程做出了尝试. 第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu 1.8.0 opencv-python 3.3.1 numpy skimage tqdm 第二步:准备数据集: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 我们使用了kaggle的猫狗大战数据集我们可以看到数据集中,文件名使用了 ‘类.编号.文件类型 ’ 的标注为了通用以及方便起见,我们对该数据集进行分文件夹放置: 下面是分

cucumber java从入门到精通（3）简单实现及断言

cucumber java从入门到精通(3)简单实现及断言上一节里我们定义了step的java代码实现文件,step就是测试步骤及断言的集合,我们先定义出来,以后可以驱动开发以及在持续集成时重用. 这一节我们将近距离细观一下所谓的step java实现.以下面的代码片段为例: public class TodoStep { //1 @假设("^我的任务清单里有(\\d+)个任务$") //2 public void iHaveSomeTasks(int totalTasks) thr

了解ASP.NET Core框架的本质

了解ASP.NET Core框架的本质 ASP.NET Core自身的运行原理和设计思想创建了一个 “迷你版” 的ASP.NET Core框架,并且利用这个 “极简” 的模拟框架阐述了ASP.NET Core框架最核心.最本质的东西.整个框架涉及到的核心代码不会超过200行,涉及到7个核心的对象. PPT下载源代码下载目录1. 从Hello World谈起2. ASP.NET Core Mini3. Hello World 24. 第一个对象:HttpContext5. 第二个对象:Reque

巴特西