1.首先把所有的面要素merge成一个要素 2.把merge后的数据转成线数据 3.此时转换后的线数据一定是闭合的,为了防止提取中心线失败(只提取出外围轮廓)我们在随意一个道路末端使用打断工具打一个开口(感谢来生缘版主的"独门秘籍"). 4.使用ArcGIS自带的提取中心线工具 其中最大宽度选择比数据中最宽的道路宽度大一点,最小选择1米 5.得出结果 摘抄地址:http://shifeng0812.blog.163.com/blog/static/1710141502012916105

道路中心线的提取,相信大家并不陌生. 道路中心线是道路路线几何设计中的重要特征线,也是道路交通管理中的重要控制线. 街区内的道路应考虑消防车道的通行,道路中心线间的距离不宜大于160米. 今儿个,博主来跟大嘎伙儿分享下最近发现的道路中心线或河道中心线的提取方法. 常见的道路中心线的一般提取步骤为: [面转线](或[要素转线])→[开始编辑]→选中所有线要素,[高级编辑][打断相交线]→删去道路头部线段→[提取中心线].     接下来要介绍的这种方法是利用ArcScan进行中心线提取处理.(以河

使用Pandas进行数据提取 本文转载自:蓝鲸的网站分析笔记 原文链接:使用python进行数据提取 目录 set_index() ix 按行提取信息 按列提取信息 按行与列提取信息 提取特定日期的信息 按日期汇总信息 resample() 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备

最近,需要将wireshark监听的数据进行提取,分两步:首先,应该得出wireshark的数据包吧,在图形化界面中可以非常直观的将监听数据进行存储,但是这样需要手动操作非常麻烦,而且容易出错(随着处理数据包的数量增加,图形化可能吃不消,以前就遇见过),在linux下,采用了tshark命令,tshark就是wireshark图形界面命令行化,命令如下: sudo tshark -f "udp port 1243" -i eth0 (-w)> /tmp/capture.cap 对

版权声明:本教程涉及到的数据仅练习使用,禁止用于商业用途. 目录 1.概述 2.详细操作步骤 第一步:输入立体像对 第二步:定义地面控制点 第三步:定义连接点 第四步:设定DEM提取参数 第五步:输出DEM并检查结果 第六步:编辑DEM 1.概述 数字高程模型(Digital Elevation Model),简称DEM,它是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型.DEM除了包括地面高程信息外,还可以派生地貌特性,包括坡度.坡向等,还可以计算地形特征参数,包括山峰.山脊.平原.位面

链接:http://www.jb51.net/article/90946.htm 数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求.如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款金额和笔数,大于5000元的贷款数量等等.本篇文章介绍如何通过python按特定的维度或条件对数据进行提取,完成数据提取需求. 准备工作 首先是准备工作,导入需要使用的库,读取并创建数据表取名为loandata. 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd lo

"提取位于北坡的各类用地面积信息"的程序设计与实现  程序员:左正康         发表时间:2013/12/20 14:24       代号:黑眼圈的日子 第一步:导入dem数据并且提取坡向 第二步:提取北坡第三步:打开土地利用类型数据第四步:用北坡数据裁剪土地利用类型数据,并且分类区统计,统计结果如下根据统计结果得知:在北坡方向有10种土地利用类型,代码号分别为121.111.52.51.33.32.31.23.22.21,地类代码号为121的土地面积最大,地类代码号为51的土

一如GIS深似海,从此相逢是故人(这句话适合初步接触GIS的,我算是初窥门径.还是道行太浅,只是多了感慨) 前言: 1. 本人GIS专业,对于ArcGIS较为熟悉.由于专业和其它经历需要,接触过不少各种类型的软件如ENVI.Visual Studio 各版本(10.12.15.17).matlab.CAD.CASS.VC6.0.python.spss.pgAdmin.sql.QGIS Desktop .Camtasia 9.Spyder (Anaconda3)等软件.无奈的是安装过那么多软件,A

问题场景 从任务数据表中比较所有任务的预计完成时间和实际完成时间,来判断该任务是逾期还是按期完成了,根据实际场景是不需要考虑时分秒,只需对比该任务预计完成和实际完成的年月日. 可通过提取年月日用函数进行比较. 以下解决方法不仅只适用于提取年月日. 场景实例 以下图中数据都为测试数据,不具备真实性! 判断下图数据中的任务是否逾期(任务5/6/7是逾期的) 目标 提取[实际完成时间]的年月日,再用公式与预计完成时间对比这些任务有没有按期完成. 解决方案一 用分列中分隔符号提取. 第一步:1.在[实际

问题场景 从user表中的身份信息中提取用户的出生日期: 以下方法也可适用于提取其他数据,不仅是身份证信息: 以下图中数据都为测试数据,不具备真实性! 场景一 user表中的18位身份证,提取出生日期. 不考虑15位身份证号,场景二会提及15位时的情况. 目标 提取身份证信息列所有用户的出生日期. 解决方案一 用Ctrl+E提取填充. 第一步:将D2单元格[身份证信息列]的7-14位(出生日期)复制到F2单元格. 18位身份证信息的7-14位是出生日期. 第二步:同时按Ctrl+E填充,最后结果

作为OCR文字识别软件中的佼佼者,可能大家对于ABBYY FineReader的使用还不熟练,没关系,今天小编就为大家演示,如何用ABBYY FineReader这款文字识别软件,将一张截图中的文字识别出来. 图1:<宋史>中的截图 图1是<宋史>第一册,宋太祖本纪中的一段内容,下面小编就演示就用ABBYY FineReader 15(Win系统)文字识别软件将此截图中的文字识别出来,再保存到文本文件中. 具体操作步骤如下: 图2:启动软件    1.提取文字第一步 启动ABBYY

tn是desert(沙漠之鹰)和tan共同开发的一种用于匹配,转写和抽取文本的语言(DSL).并为其开发和优化了专用的编译器.基于递归下降方法和正则表达式,能解析自然文本并转换为树和字典,识别时间,地址,数量等复杂序列模式. github地址:https://github.com/ferventdesert/tnpy 0.设计理由 字符串分析和处理几乎是每个员程序必备的工作,简单到分割类似"1,2,3,4"这样的字符串,稍微复杂一些如字符串匹配,再复杂如编译和分析SQL语法.字符串几乎

Spring 管理数据源 不管通过何种持久化技术,都必须通过数据连接访问数据库,在Spring中,数据连接是通过数据源获得的.在以往的应用中,数据源一般是Web应用服务器提供的.在Spring中,你不但可以通过JNDI获取应用服务器的数据源,也可以直接在Spring容器中配置数据源,此外,你还可以通过代码的方式创建一个数据源,以便进行无依赖的单元测试配置一个数据源. Spring在第三方依赖包中包含了两个数据源的实现类包,其一是Apache的DBCP,其二是 C3P0.可以在Spring配置文件

第1章 MySQL架构 MySQL架构与其他数据库服务器大不相同,这使它能够适应广泛的应用.MySQL足够灵活,能适应高要求架构.例如Web应用,同时还适用于嵌入式应用.数据仓库.内容索引和分发软件.高可用的冗余系统.联机事务处理系统OLTP及很多其他应用类型. 为了充分发挥MySQL的性能,顺畅地使用它,就必须理解它的设计.MySQL的灵活性体现在很多方面,它可以再众多硬件平台上良好的配置和运行,还支持多种数据类型.不过MySQL最重要.最不同寻常的特征是它的存储引擎框架,这种架构可以讲查询处

众所周知,递归编程是一项有争议的技术,因为它需要大量的内存,但是它能简化一些编程任务.基本上,一个递归操作都是程序调用自己传递参数修改的值或者参数传递到当前的程序循环中.递归编程通常用来计算阶乘斐波那契数列,回文,谢尔宾斯基地毯等问题.下面的代码演示了用递归实现的阶乘. /** * Calculate the factorial of n (n! = 1 * 2 * 3 * … * n). * * @param n the number to calculate the factorial of

闲着没事,看看源码也是一种乐趣! java操作数据库的基本步骤都是类似的: 1. 建立数据库连接 2. 创建Connection 3. 创建statement或者preparedStateement 4. 执行sql,返回ResultSet 5. 关闭resultSet 5.关闭statement 6.关闭Connection Spring对数据库的操作在jdbc上面做了深层次的封装,使用spring的注入功能,可以把DataSource注册到JdbcTemplate之中. 1. 构造函数,三种

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

ArcGIS Pro 简明教程(4)工具和模型构建器 by 李远祥 工具箱中的工具 ArcGIS Pro 在1.3版本基本上已经继承了ArcMap的所有工具,而且会不断加入一些它自身才有的工具,例如适量切边工具等.可以看出,Esri现在已经逐步的将ArcMap的功能向ArcGIS Pro转移,并且不断的丰富和完善ArcGIS Pro. 那么,ArcGIS Pro 的工具调用是怎样呢?调用的方式也是比较类似,在标签页上选择[分析]标签,点击[工具],就会打开[地理处理]面板.面板默认是加载最近使用

Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接: 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理 微服务部署 重构单体应用为微服务(本文) 原文链接:Refactoring a Monolith into Microservices 微服务重构的概述 将单体应用转化为微服务是应用现代化的一种形式,数十年来开发者们一直致力于此.因此,将应用重构为微服务时,我们可以借鉴其中的一些经验. 首先不要大规模地重写代码

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初