打开图层数据,或者将已有的Excel数据导入到ArcMap中,然后打开Toolbox, ArcToolbox -->  Projections and Transformations -->Convert Coordinate Noation, 然后选择对应的选项,点击OK, 然后查看生成的图层里面的数据,多了两列,DDLong,DDLat, 应该就是正确的WGS84的经纬度数据了.

文章相关度匹配的一些思路---"压缩"预料库,即提取用特征词或词频,量化后以“列向量”形式保存到数据库:按前N组词拼为向量组供查询使用,即组合为1到N字的组合,量化后以“行向量”形式保存到数据库(目前是用MYSQL),计算和查询相似度的时候先提取特征,然后量化,再查询各Long型数值字段,速度应该会较一般查询要快一些. 应用举例:[这些都是推测,实际希望会有比较好的结果] 假设查询以下特征 Dictionary<string, int> words = new Dictio

需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章.段落. 上一篇随笔里记录有当时的一些想法,今天下午按想法具体实现并测试了一次,速度比直接分组查询肯定快了很多很多,回顾下我的实现步骤: 压缩"语料库,即提取特征词或词频,做量化处理之后以“列向量”形式保存到数据库:然后按前N组词拼为向量组,以供查询使用,即组合为1到N字的组合

记录下,在上2回的数据基础之上,附带一个互信息(MI,Mutual Information)可以计算词之间的相关度 标准互信息 MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y) 值越大于0 则趋于更相关,反之则互补. 通过查询得到词的数据,以及词组的共现数量,然后到Matlabe里计算下. 我选择了其中一个总词量为30993453的库做为源 通过查询可知以下内容, 北京(词数)=40998 喜爱(词数)=878 联合(共现数)=75 相关度计算结果 log10(30993453/40998

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64150720 本文学习PowerBI最重要的概念:度量值 初学Power BI一般都会对度量值比较困惑,毕竟对长期接触Excel的人来说,这是个全新的概念,但一旦理解了她,肯定会立即喜欢上. 简单来说,度量值是用DAX公式创建一个虚拟字段的数据值,她不改变源数据,也不改变数据模型,如果你不在报表上使用她,甚至不知道她是什么样子的,而一旦被拖拽到报表上,便发挥巨大的作用,她可以随着切片器的筛选而闪转腾挪.变化万端,所以度量值一般在报表交

一.万能地图下载器中的常用坐标系 水经注万能地图下载器中的常用的坐标系主要包括WGS84经纬度投影.WGS84 Web 墨卡托投影.WGS84 UTM 投影.北京54高斯投影.西安80高斯投影.CGCS2000高斯投影.GCJ02经纬度投影.GCJ02 Web 墨卡托投影.BD09 经纬度投影和BD09 Web 墨卡托投影等. 其中,WGS84.WGS84 Web 墨卡托.GCJ02和BD09是近年来GIS系统(尤其是WebGIS)中的常用坐标系,而西安80.北京54和CGCS2000坐标是测绘

转自:http://www.rivermap.cn/docs/show-1829.html 常用坐标系详解 (一)WGS84坐标系 WGS-84坐标系(World Geodetic System一1984 Coordinate System) 一种国际上采用的地心坐标系.坐标原点为地球质心,其地心空间直角坐标系的Z轴指向BIH (国际时间服务机构)1984.O定义的协议地球极(CTP)方向,X轴指向BIH 1984.0的零子午面和CTP赤道的交点,Y轴与Z轴.X轴垂直构成右手坐标系,称为1984

本文主要介绍GeoPandas的基本使用方法,以绘制简单的地图.GeoPandas是一个Python开源项目,旨在提供丰富而简单的地理空间数据处理接口.GeoPandas扩展了Pandas的数据类型,并使用matplotlib进行绘图.GeoPandas官方仓库地址为:GeoPandas.GeoPandas的官方文档地址为:GeoPandas-doc. 本文所有代码见:Python-Study-Notes GeoPandas推荐使用Python3.7版本及以上,运行环境最好是linux系统.Ge

转自原文 墨卡托投影.高斯-克吕格投影.UTM投影及我国分带方法 一.墨卡托投影.高斯-克吕格投影.UTM投影 1． 墨卡托(Mercator)投影 墨卡托(Mercator)投影,是一种"等角正切圆柱投影”,荷兰地图学家墨卡托(Gerhardus Mercator 1512-1594)在1569年拟定,假设地球被围在一中空的圆柱里,其标准纬线与圆柱相切接触,然后再假想地球中心有一盏灯,把球面上的图形投影到圆柱体上,再把圆柱体展开,这就是一幅选定标准纬线上的“墨卡托投影”绘制出的地图.墨卡托投影

数据集预览: GlobeLand30是30米空间分辨率全球地表覆盖数据,目前可供下载使用的有3年的数据:2000-2010-2020,本文主要讲述GlobeLand30的官网下载地址和数据集简介. 数据处理方法.成果数据下载: [ArcGIS风暴]ArcGIS平台实现中国地表覆盖数据GlobeLand30预处理(批量投影.拼接.掩膜提取) [ArcGIS风暴]ArcGIS生成GlobeLand30土地利用数据集中国区域行列号shp格式对照图 目录 一.GlobeLand30简介 1 数学基础 2

转自:http://www.etwiki.cn/android/1267.html 如何让Recovery (系统固件升级),charger(关机充电动画)时屏幕旋转180度 解决方法: 1.在bootable\recovery\minui\Graphics.c 文件找到gr_flip(void)方法 把memcpy(gr_framebuffer[gr_active_fb].data,gr_mem_surface.data, fi.line_length*vi.yres); 修改为 rotate

原题链接:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1530 字符串简单题,看似O(n^2)的复杂度10000的数据量会tle,其实最长不重复子串不超过26个嘛... 如下: #include<algorithm> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<cstdio> using std::max; ; ]; char buf[

本文转载自:http://coolshell.cn/articles/7270.html ================================================ 全文译自墙外文章"NoSQL Data Modeling Techniques",译得不好,还请见谅.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL

2015年大数据发展八大趋势   (0 篇回复) “数据很丰满,信息很骨感”:Sight Machine想用大数据的方法,打碎两者间的屏障   (0 篇回复) 百度携大数据"圈地"证券业 "BAT"开启互联网金融新战场   (0 篇回复) 码农的春天到了?   (0 篇回复) 浪潮大数据一体机出招 装备科研“最强大脑”   (0 篇回复) 方物软件承担国家“核高基”重大专项研发   (2 篇回复) 2013互联网大会透露的热点与新趋势   (1 篇回复) 大数据从幕

如何让Recovery (系统固件升级),charger(关机充电动画)时屏幕旋转180度 解决方法: 1.在bootable\recovery\minui\Graphics.c 文件找到gr_flip(void)方法 把memcpy(gr_framebuffer[gr_active_fb].data,gr_mem_surface.data, fi.line_length*vi.yres);修改为 rotate_180(gr_framebuffer[gr_active_fb].data,gr_m

原文:SSAS系列--[03]多维数据(多维数据集对象) 1.什么是Cube? 简单 Cube 对象由基本信息.维度和度量值组组成. 基本信息包括多维数据集的名称.多维数据集的默认度量值.数据源和存储模式等.维度是多维数据集中使用的实际维度组.所有维度都必须先在数据库的维度集合中定义,然后才能在多维数据集中引用.度量值组是多维数据集中的度量值集.度量值组是具有常见数据源视图和维度集的度量值的集合.度量值组是度量值的处理单元:可先对度量值组进行单独处理,然后再浏览.这个概念MSND解释的非常清楚,

原文来自“NoSQL Data Modeling Techniques”,由酷壳网陈皓编译<NoSQL数据建模技术>.这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉.我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西.总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache. 下面是正文: NoSQL数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方.这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的

Mahout推荐系统中有许多相似度实现,这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度.对于数据量以及数据类型不同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方. User 相似度: Item 相似度: 皮尔森相关度 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小. 说明

mysql致力于项目开发及数据库管理之间解耦合(帮忙封装一些数据处理方法,使应用程序的开发者可以专注于应用程序的开发),但受限于不同部门沟通的成本问题,现阶段直接使用的价值不大. 一.视图(只能select.update)1.什么是视图   虚拟表:在硬盘中没有的,通过查询在内存中拼接的表   视图:通过查询得到一张虚拟表,保存下来,下次可直接使用 2.为什么要用视图   如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询,减少书写sql次数,方便查询. 3.如何用视图create view teach

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid