一.背景 山顶点指哪些在特定邻域分析范围内,该点都比周围点高的区域.山顶点是地形的重要特征点,它的分布与密度反映了地貌的发育特征,同时也制约着地貌发育.因此,如何基于DEM数据正确有效的提取山顶点,在数字地形分析中具有重要意义. 二.目的 通过等高线.山顶点.洼地点的提取和配置.引导读者熟练掌握利用ArcGIS栅格数据空间分析中等高线的提取.栅格数据邻域分析和窗口计算功能,完成栅格数据表面分析. 三.数据: 黄土丘陵地区 1:10000 DEM 数据(Chp8\Ex5\). 四.要求 (1)应用

ArcGIS案例学习笔记2_2_模型构建器和山顶点提取批处理 计划时间:第二天下午 背景:数据量大,工程大 目的:自动化,批处理,定制业务流程,不写程序 教程:Pdf/343 数据:chap8/ex5 建模过程 模型运行界面 模型运行结果: 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com

ArcGIS案例学习笔记2_1_山顶点提取最大值提取 计划时间:第二天上午 目的:最大值提取 教程:Pdf page=343 数据:chap8/ex5/dem.tif 背景知识:等高线种类 基本等高线,首曲线 加粗等高线,计曲线   方法和步骤: 1. sa工具箱/邻域分析/焦点统计 Max=焦点统计(21,最大值) 2. 地图代数/栅格计算器 Dem == Max 成立,真,1,true,peak 不成,假,0,false,background 3.sa/重分类/重分类 peak= max(0

ArcGIS案例学习笔记2_2 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#qq.com 时间:第二天下午 2018年8月12日 案例1:模型构建器,山顶点提取 背景:数据量大,工程大 目的:自动化,批处理,定制业务流程,不写程序 教程:Pdf/343 数据:chap8/ex5 建模过程 模型运行界面 模型运行结果: 案例2:txt/excel空间可视化和空间插值 教程:pdf337 数据:chapter8/ex4 方法: 1.加载xy.txt和gdp.txt文本文档 2

@ 目录 1. 专栏简介 2. 专栏地址 3. 专栏目录 1. 专栏简介 本教程<ArcGIS从入门到精通系列实验教程>内容包括:ArcGIS平台简介.ArcGIS应用基础.空间数据的采集与组织.空间数据的转换与处理.空间数据的可视化表达.GIS空间分析导论.矢量数据的空间分析.栅格数据的空间分析.三维分析.地统计分析等. 2. 专栏地址 「 刘一哥与GIS的故事 」之<ArcGIS从入门到精通系列实验教程> 配套视频教程:<ArcGIS10.X从入门到精通系列实验教程>

本文环境: CPU:Intel Core i7 920: OS:Windows 7: 内存:8G: 玩Hackintosh各有各的理由,不管什么理由,利用虚拟机安装Mac OS X都是一个可行的办法. 一.硬件准备 首先,你要有一台PC机,CPU老一点不是问题,只要支持虚拟化就好.如果是太古董的CPU,这个真的不清楚,手边没有可用的设备进行测试,也懒的去查资料了.据说AMD的CPU也不太靠谱,这个不确定.其次,至少要有8G内存,最好12G.如果只有4G内存的话,估计勉强也能用,怕是跑起来辛苦一点

本文环境: CPU:Intel Core i7 920: OS:Windows 7: 内存:8G: 玩Hackintosh各有各的理由,不管什么理由,利用虚拟机安装Mac OS X都是一个可行的办法. 一.硬件准备 首先,你要有一台PC机,CPU老一点不是问题,只要支持虚拟化就好.如果是太古董的CPU,这个真的不清楚,手边没有可用的设备进行测试,也懒的去查资料了.据说AMD的CPU也不太靠谱,这个不确定.其次,至少要有8G内存,最好12G.如果只有4G内存的话,估计勉强也能用,怕是跑起来辛苦一点

1 工具和软件准备 VM Workstation虚拟机软件(必须) http://pan.baidu.com/share/link?shareid=304385&uk=637999033   如果要汉化及破解看这个帖子 http://bbs.pcbeta.com/viewthread-920274-1-1.html   UltraISO软件(如果你有了自己的GHO文件,可以不下载这个!) http://www.huacolor.com/soft/62978.html   Onekey GHOST

1.背景 相邻两山头之间呈马鞍形的低凹部分称为鞍部.鞍部点是重要的地形控制点,它和山顶点.山谷点及山脊线.山谷线等构成地形特征点线,对地形具有很强的控制作用.因此,因此,对这些地形特征点.线的分析研究在数字地形分析中具有很重要的意义.同时,由于鞍部点的特殊地貌形态,是的鞍部点的提取方法较山顶点低谷底点更难,目前都还存在一定的技术局限性. 2.目的 利用水文分析的方法提取地形鞍部点: 通过多种GIS空间分析方法的应用,提高对知识的综合运用能力. 3.要求 利用水文分析模块和空间分析模块相应功能提取

一.背景 作为地形特征线的山脊线.山谷线对地形.地貌具有一定的控制作用.它们与山顶点.谷底点以及鞍部点等一起构成了地形起伏变化的骨架结构.同时由于山脊线具有分水性,山谷线具有合水性特征,使得它们在地形分析中具有特殊的意义. 二.目的 了解基于DEM水文分析方法提取山脊线和山谷线的原理;掌握水流方向.汇流累积量提取原理及方法. 三.要求 利用ArcGIS水文分析模块提取出样区的山脊线和山谷线. 四.数据 25m分辨率的DEM数据,区域面积约140km²(\ChP11 \Ex1目录中). 五.算法思

title: xpath提取多个标签下的text author: 青南 date: 2015-01-17 16:01:07 categories: [Python] tags: [xpath,Python,xml,scrapy] --- 本文首发在http://kingname.info 在写爬虫的时候,经常会使用xpath进行数据的提取,对于如下的代码: <div id="test1">大家好!</div> 使用xpath提取是非常方便的.假设网页的源代码在s

开博好久了,今天第一次发表技术文档,之前总是将一些好的事例保存在电脑,时间久了找起来也很麻烦,所以还是放在博客里进行归类比较方便,这样也能将自己在学习过程中的一些心得体会分享给大家,也能给需要的人一点帮助. 一个朋友需要我帮忙给写一个能够提取网页中Email地址的小程序,所以就用Java语言帮他做了一个,有不完善的地方还请大家谅解,并提出来,一起学习. 源代码详见附件!加压后将将readme.htm放在F:\\share\\readme.htm,也可自定义目录,自定义目录需要修改对应的代码文件路

gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器. browseriyf是模块化打包工具. 一般情况下,Browserify 会把所有的模块打包成单个文件.单个文件在大多数情况下是适用的,可以减少 HTTP 请求数量,提高性能.不过在其他一些情况下,打包的单个文件可能过大,使得页面的初始加载时间过长.这主要是因为单个文件中包含了全部的模块,其中的某些模块使用得很少,或是在页面初始加载的时候不需要,可以在需要的时候再加载.这个时候可以用 Browserify 的插件来创建不同的

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

在vs里右击SharePoint项目,选择"部署",结果报错: Error occurred in deployment step 'Add Solution':Fail to extract the cab file in solution. 改用命令行部署,依然报错: Add-SPSolution:未能提取此解决方案中的cab文件. 原因: 出现此问题,多半是因为打包的项目中的文件的文件名中,有特殊的字符,比如:@,多个. 微软解释: 参考: https://msdn.micros

在python语言中,用丰富的函数库来从文件中提取数据,这篇博客讲解怎么从csv, xls文件中得到想要的数据. 点击下载数据文件http://seanlahman.com/files/database/lahman-csv_2015-01-24.zip 这个一个美国棒球比赛的统计数据解压文件夹,我们选取AwardsManagers.csv来练习 #-*- coding:utf-8 -*- import csv DIR = 'data/' fname = 'AwardsManagers.csv'

本文实例讲述了ASP.NET利用第三方类库Newtonsoft.Json提取多层嵌套json数据的方法,具体例子如下. 假设需要提取的json字符串如下: {"name":"lily","age":23,"addr":{"city":guangzhou,"province":guangdong}} 先引用命名空间: using Newtonsoft.Json; using Newtons

将非maven项目转换为maven项目,首要第一步就是提取原工程依赖jar里的pom.xml,拼成<dependency>节点 import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.io.IOException; import java.util.Enumeration; import java.util.Scanner; import java.util.zip.ZipEntry; import java.util.zip.Z

所有cs端工具集成了一个工具面板 -打开(IE) Map工具系列-01-Map代码生成工具说明 Map工具系列-02-数据迁移工具使用说明 Map工具系列-03-代码生成BySQl工具使用说明 Map工具系列-04-SQL合并执行工具 Map工具系列-05-添加业务参数工具 Map工具系列-06-销售营改增历史数据处理工具 Map工具系列-07-TFS变更集提取工具 Map工具系列-08-map控件查看器 Map工具系列-09-文件自动对比合并工具 more... 微信小程序之明源商城系列 1.

参考:http://www.jianshu.com/p/3bd06f8816d7 项目原理:   实验基于简单共现关系,编写 Python 代码从纯文本中提取出人物关系网络,并用Gephi 将生成的网络可视化.下面介绍共现网络的基本原理.(共现网络简单的英文介绍)   共现网络的基本原理:    实体间的共现是是一种基于统计信息的提取,关系密切的人物往往会在文中的多段连续出现,通过文中以出现的实体(人名),计算不同实体共同出现的比率和次数,设定一个阈值,大于该阈值认为实体间存在某种联系.   准