使用 ArcGIS Bathymetry 管理水深数据本章导读:ArcGIS Bathymetry 是ArcGIS平台的一个扩展模块,是用于现实和管理水下地形数据的一个扩展模块。目前大多数的介绍仅限于官方网站的英文说明,对绝大部分人来说,这是个比较陌生的软件以及需要比较专业的使用场景。笔者会在本章比较全面的介绍 ArcGIS Bathymetry 的功能以及使用场景。 BY 李远祥ArcGIS B
关于水深测量中定位精度的规定,很多规范都有说明:1、海洋工程地形测量规范GB17501-1998(适用于1:500~1:50000):    深度测量中,当测图比例尺为1/500时,定位中误差为图上±2.0mm;当比例尺小于等于1/1000且大于等于1/5000时,定位误差为图上±1.0mm;当比例尺小于等于1/10000且大于等于1/50000
全以练习为主,理论知识较少,掺杂有一些个人的理解,虽然不算很准确,但是胜在简单易懂,这本书是目前看到最适合没有深度学习经验的同学们入门的书籍了,不妨试试,该书作者:Francois Chollet,即Keras之父,该书译者:张亮;相关内容以及代码已经在Kaggle的notebook上正常运行,欢迎大家star、fork;深度学习第一个难点在于它所谓的黑盒,让人望而生畏,这本书的思路是以最简单的模
在分析由风暴潮引起的洪水淹没和侵蚀时,水深数据是很重要的。较高分辨率的浅海水深数据能提高在风暴潮危害评估中的建模能力。同时,水深数据在航海图更新、探索海底环境、沉积物迁移研究中也很重要,而阿拉斯加威尔士区域的水深数据非常少。本项目是通过遥感方法得到水深数据,利用实测声纳数据,使用线性回归的方法对结果进行验证,R2 = 0.7221,基本可以满足应用的精度需要。图1:威尔士区位置及航空拍摄图图2:2
海图制图 文章目录海图制图地图的定义与基本特征制图框架与成图方法地图投影墨卡托投影地图比例尺恒向线与墨卡托投影恒向线(等角线)墨卡托投影海图纬度渐长率(Meridianal Parts), MP海图单位e简易墨卡托图网其他投影高斯投影平面图心射平面投影(球心向外射线投影)地图投影国际百万分之一投影(改良多圆锥投影)中国百万分之一投影高斯克吕格投影分幅标号 地图的定义与基本特征地图的定义:地图是遵循
找到一个挺漂亮的图片,我们试着用python把它画出来。打算的构图:1.富士山 2.花田 3.樱花树 4.樱花雨第一步,导入绘图库,建立画布,找准坐标,做到心中有数import turtle as t t.setup(800,600,0,0)画布中心为(0,0),左右边界(-400,400)上下边界(-300,300) 第二步 1,填充背景色 在网络上选择一个RGB颜色对照表t.bgcolor('
转载 2023-09-25 18:47:42
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【PMP证书水深么】 在项目管理领域,PMP(项目管理专业人士)认证被视为一项颇具含金量的国际资格认证。获得PMP认证不仅意味着个人在项目管理知识体系上达到了国际标准,更是职场竞争力的一大提升。然而,正如许多人所关心的,“PMP证书水深么?”即PMP认证是否难以获得和维护。本文将从PMP考试的内容、难度、费用以及后续维护等方面进行探讨。 首先,PMP考试的内容涵盖了项目管理的五大过程组(启动、
原创 2024-02-07 09:44:13
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 本小节中一起学习如何从深度图像中提取边界(从前景跨越到背景的位置定义为边界)。我们对三种类型的点集感兴趣:物体边界,这是物体最外层和阴影边界的可见点集;阴影边界,毗连于遮挡的背景上的点集;Veil点集,在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点,它们是由激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型。这三类数据及深度图像的边界如图1所示。代码首先,在PCL(Point Cloud Learnin
转载 2023-11-04 13:30:20
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主成分分析(Principal Component Analysis,简称PCA)方法是目前应用很广泛的一种代数特征提取方法,可以说是常用的一种基于变量协方差矩阵对样本中的信息进行处理、压缩和抽提的有效方法,主要通过K-L(Karhunen-Loeve)变换展开式从人脸数据库中提取人脸的主要特征[i],构成特征脸空间,在识别时将待测试的人脸图像投影到特征脸空间,得到一组投影系数,与数据库中各个人脸
1 基本数值特征本文以bilibili上的学习视频为笔记,代码原图1.1 离散值处理np.unique()看一下有多少类别1.2 标签编码LabelEncoder将离散值映射为计算机可以识别的数据。例子是采用的LabelEncoder来实现,数值是从0开始。也可以自己手动写one-hot Encoding什么是one-hot编码,简单的说就是,假如有5个类别,“鸡,鸭,鹅,猫,狗”,转换为one-
什么是LBP纹理特征? LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的,一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息。它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点,对光照具有不变性。由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出用于纹理特征提取。LBP特征基本描述: LBP的基本思想是定义于像素的8邻
1.实习目的了解和熟悉遥感图像水体识别和提取方法。2.实习内容利用给定区域的Landsat8 OLI遥感图像,分别使用单波段阈值法、谱间关系分析法和水体指数法,提取水体;并对比不同方法提取水体的效果。3. 实习原理与步骤3.1 Landsat图像数据预处理美国的USGS (http://glovis.usgs.gov/)网站提供最新的Landsat8数据下载,产品类型标示L1TP,几何精度较高,
转载 2024-07-26 10:39:03
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2.2 特征工程介绍2.2.1 为什么需要特征工程(Feature Engineering)2.2.2 什么是特征工程特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义:会直接影响机器学习的效果。sklearn :特征工程 pandas:数据清洗、数据处理特征工程包含的内容:特征抽取/提取、特征预处理、特征降维2.3.1 特征抽取/提取:机器学习算法
第1章 机器学习基础将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。第2章 线性回归介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值,比如匹萨的直径。而很多机器学
  不管生活还是工作中,难免会遇到一些无法复制的内容或无法下载的文件等。如果是用键盘一个字一个字地手工打出来。这也是太费时间了,而拍照或截图无疑是解决这样问题的好方法,再从这些图片资料中提取文字内容给我们使用。那么怎么把图片文字提取出来呢?这里小编就分享几个简单易用的方法,可以轻松提取图片中的文字。有朋友可以参考一下。  如果小伙伴就几张图片,想转化成文字的,可以使用QQ自带文字提取功能,可以直接
1.特征工程直接影响模型预测结果。python用sklearn库做特征工程两种文本特征抽取方法(Count,  tf-idf)(1)特征抽取API(统计单词次数)sklearn.feature_extractionpython调用sklearn.feature_extraction 的DictVectorizer实现字典特征抽取# 字典特征抽取 def dictvec(): #
写在前面因为喜欢玩儿音乐游戏,所以打算研究一下如何用深度学习的模型生成音游的谱面。这篇文章主要目的是介绍或者总结一些音频的知识和代码。恩。如果没玩儿过的话,音乐游戏大概是下面这个样子。下面进入正题。我Google了一下,找到了这篇文章:Music Feature Extraction in Python。然后这篇文章介绍完了还有一个歌曲分类的实践:Classification of Music i
有需求要从文章里面如果有观点就摘出来,没有观点就放过去,在一开始的demo中我尝试了2种办法。首先对文本进行一些必要的清洗处理,去掉无意义符号,去掉前后空格等等,然后将文章分割成N个句子,句子的分隔符以句号或感叹号等分句符进行判断。然后对分割好的句子进行以下操作1.使用依存句法分析采取HanLP对句子进行依存句法分析,得到句子的语法树。使用一些观点句子进行测试,比如“XXX专家表示,XXXXXXX
# Python提取连通趋势的方法 随着数据科学的发展,如何从大量数据中提取有意义的信息变得愈发重要。连通趋势(Connected Trends)是分析数据中不同要素之间关系的重要方法,以帮助我们理解数据内在的联系、动态变化及其潜在的影响。本文将探讨如何在Python提取连通趋势,并通过代码示例演示其应用。同时,我们还将使用mermaid语法展示状态图和旅行图来增强理解。 ## 什么是连通趋
原创 2024-08-26 03:40:50
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# Python 提取 py 文件的方法 ## 引言 在Python编程中,我们经常需要从一个或多个.py文件中提取出特定的代码片段或者函数,以便进行分析、重构、测试等操作。本文将介绍几种常见的方法提取.py文件中的代码,并提供具体的代码示例。 ## 方法一:使用Python的内置模块inspect Python的内置模块inspect提供了一些有用的函数,可以帮助我们对Python对象
原创 2024-01-05 04:55:10
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