简单页面的爬取准备 Request 库和 User Agent爬虫”程序。 首先我们需要安装一个简单的Requests库（当然你也可以安装其它的库进行爬虫）pip install requests Request 库是一个常用的 请求库，它本身是用 Python 编写的。Reques
前言建筑物是人类社会生产、生活的主要载体，建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。相比于人工遥感解译与矢量化，
原创
2022-06-27 16:19:37
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ArcGIS进行建筑日照分析所处位置：116.286286E，40.2131021N1、确定研究边界，输入高程数据 2、矢量转栅格 3、计算方位角计算太阳高度角和坡度角，分别根据给定的公式，计算12:00、13:00、14:00三个时间点的太阳高度角和太阳方位角。结果： 时刻,高度角,
//ComputeBuildingNormals#include <iostream>#include <pcl/io/pcd_io.h>#include <pcl/point_types.h>#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>#include <pcl/visu...
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2023-03-04 00:11:46
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建造者模式的适用范围：想要创建一个由多个部分组成的对象，而且它的构成需要一步接一步的完成。只有当各个部分都完成了，这个对象才完整。建造者模式表现为复杂对象的创建与表现相分离，这样，同一个过程就有不同的表现。 假设我们要创建一个HTML页面生成器就可以使用建造者模式。该模式中，有两个参与者：建造者(builder)和指挥者(director)。建造者负责创建负责对象的各个组成部分。在HTML例子中，
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2023-12-24 09:27:26
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3.过滤器Category、Family、FamilySymbol、FamilyInstance这四个概念之间的关系类别（Category）>族（Family）>族模型（FamilySymbol），这三者是子集关系，而你在视图中实际绘制的墙就叫做族实例（FamilyInstance）在revit中使用FilteredElementCollector这个类使用过滤器的方法：第一：明确目标
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2024-06-28 07:30:17
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# 深度学习建筑物提取输出边界的实现流程
## 一、流程概述
在深度学习领域，建筑物提取（即从卫星图像或航空图像中提取建筑物边界）是一个重要的任务。这个任务可以通过训练深度学习模型来实现，通常使用卷积神经网络（CNN）。下面是实现流程的整体步骤。
| 步骤 | 描述 |
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| 1
七、revit中元素的获取方法信息的获取1.得到信息的载体2.读取信息7.1得到信息的载体在revit中信息的载体用element这个类来表示Element元素：ElementType(元素类型)、Family（族）、FamilyInstance（族实例）、HostObject（宿主对象）、其他ElementType（元素类型）包括：FamilySymbol（族类型）、WallType（墙类型）F
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2023-09-29 21:54:12
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# 深度学习建筑物轮廓线提取指导
在当今的计算机视觉领域，建筑物轮廓线的提取是一个重要的任务。通过深度学习，我们可以实现高效、准确的建筑物轮廊线提取。本文将带你了解整个过程，并提供必要的代码示例，帮助你顺利完成这一任务。
## 流程概览
以下是实现建筑物轮廓线提取的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
arcgsi深度学习提取建筑物图斑是一项利用深度学习算法，自动从地理空间数据中提取建筑物轮廓的技术。这项技术不仅能够提高工作效率，还能大幅提高提取结果的准确性。接下来，我将详细介绍如何在 arcgis 环境中实现这一目标，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
### 环境准备
在开始之前，您需要确保所使用的技术栈是兼容的。以下是我们将使用的环境及其兼容性矩阵：
摘要: 矢量数据集创建也并没有非常难，就是把读取的时候的顺序重复以便就好了。总体来说这个过程就是构建数据源->构建层->构建要素->构建形状->关闭数据源。我们首先来过看一下如何使用已有的数据来构建我们的数据，也就是复制/粘贴方法。在OGR的矢量数据模型中，矢量数据。我们首先来过看一下如何使用已有的数据来构建我们的数据，也就是复制/粘贴方法。在OGR的矢量数据模型中，矢量数
纯学术干货 多图预警！！！本文4894字 阅读时间约13分钟本篇文章包含内容 (请按需阅读):1.作品集排版的重要性2.组织作品集内容3.让图纸讲故事4.保持图形和布局的一致性5.展示页面有效性和流畅性6.总述1.作品集排版重要性大家都知道，当我们申请国外院校的时候，需要拥有一份优秀的作品合集。并且在大多数情况下，作品集很大程度影响着最终申请结果。它用来衡量同学们对设计的敏感度，展示自己的学术素养
# 用Python绘制建筑物塔
建筑物的设计和结构在现代城市中非常重要。通过编程，我们也可以创造出一些有趣的建筑物塔的图形。在这篇文章中，我们将使用 Python 的 `matplotlib` 库来绘制一种简化的建筑物塔，并通过代码示例逐步指导你如何实现。
## 1. 引言
Python 是一种功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习和图形绘制等领域。绘图的能力使得 Python 成
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2024-10-20 07:42:50
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# Python 在遥感影像建筑物识别中的应用
遥感影像技术通过卫星或航空器获取地球表面的信息，广泛应用于城市规划、土地利用监测、环境监测等领域。在遥感影像中，建筑物的识别是关键任务之一，是实现智能城市和可持续发展的基础。本文将介绍如何使用 Python 进行建筑物识别，并提供相关的代码示例。
## 1. 建筑物识别的基本概念
建筑物识别主要是通过图像处理和机器学习等技术，从遥感影像中提取出
在QQ热线或者技术咨询会问到：“我有一副RGB的栅格图，想从上面提取相关的一些信息。能不能提取？精度有保证吗？”等等诸如此类的问题。本专题就採用我们经常使用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取。
1. 採用数据：网上地图部分截图 2. 软件：ENVI Fx3.
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2019-04-29 20:19:00
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项目：项目是一个逻辑概念，与MAPGIS平台中定义的“工程”含义完全一致。
数据(文件)层：是物理和逻辑概念的中和体，在逻辑上是项目和工程的子集，在物理上是独立存在的文件。
图斑和地类界：指的是具有单一土地利用现状类型的闭合区域，与MAPGIS平台中的“区”相对应。
行政辖区：就是指行政区。
线状地物：指的是具有一定宽度但又不依比例尺表示的地理线状要素
前言：各大公司关于动态规划的笔试题太多了，必须得掌握。上篇文章提过，使用动态规划的五大步骤：1. 判题题意是否为找出一个问题的最优解 2. 将原问题分解为子问题 3. 从下往上分析问题 ，找出这些问题之间的关联（状态转移方程），如何从一个或多个已知状态求出另一个未知状态的值。（递推型） 4. 讨论底层的边界问题，确定一些初始状态（边界状态）的值，并用数组存储初始子问题的解 5. 解决问题（通常使用
https://vjudge.net/problem/UVA-11039 题意： 有n个绝对值各不相同的非0整数，选出尽量多的数，排成一个序列，使得正负号交替且绝对值递增。 思路：正数存一个数组，负数存一个数组，排序后进行遍历即可。
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2017-03-08 14:51:00
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# Java矢量拉伸建筑物
在计算机图形学中，矢量图像因其能够清晰地缩放和变换而受到广泛的欢迎。最近，Java程序开发者也开始利用这种技术为二维建筑物模型实现拉伸效果。本文将探讨如何使用Java创建一个矢量拉伸建筑物的简单实现，并通过代码示例来帮助理解。
## 矢量图基础
矢量图是由几何形状构成的图像，这些形状通过数学公式定义，可以包含线条、曲线和多边形。这与位图不同，后者由像素组成，不易缩
一、仿射变换仿射变换(Affine Transformation或Affine Map),又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间的过程。它保持了二维图形的“平直性”(直线经过变换之后依然是直线)和“平行性”(二维图形之间的相对位置关系保持不变,平行线依然是平行线,且直线上点的位置顺序不变)。一个任意的仿射变换都能表示为乘以一个矩阵(线性变换)接
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2024-09-17 16:24:53
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