# ESRI GA开发 大数据分析实现流程
## 介绍
在ESRI GA开发中，大数据分析是一项重要的任务。本文将以一个经验丰富的开发者的角度，教会刚入行的小白如何实现“ESRI GA开发 大数据分析”。首先，我们将介绍整个实现流程，然后逐步说明每一步需要做什么，并提供相应的代码和注释。
## 实现流程
以下是实现“ESRI GA开发 大数据分析”的流程，我们将使用表格展示每个步骤。
| 步
原创
2024-01-19 08:25:59
34阅读
结合云技术的大数据GIS已广泛应用于各个行业，如通信、智慧城市、交通、国土等。随着应用的不断落地，更新的需求也在不断涌现。面对千万/亿量级的数据，如何保证系统稳定运行、如何快速落地、如何加快处理速度、如何节省成本？云原生GIS给出了答案。云原生GIS带来了什么？云原生GIS为大数据带来了更快、更稳、更智能、更弹性的体验；能有效解决计算资源动态调度、分析中断、存储压力大、环境搭建困难等问题；基于Do
0. Gis基本概念数据结构：GIS矢量数据由坐标构成，一个GIS特征可以是点、线、多边形……；栅格数据是影像数据，在地理数据库表示为一组数字矩阵。栅格数据的分辨率表示每个点对应的地理位置距离。 索引算法：四叉树索引、R树索引 概要化：在不同比例尺下加载不同分辨率的缩略图，形成一个影像金字塔 文件结构：Esri的shapefile文件是比较常见的文件类型。shp文件：最主要的文件，包含几何元素形状
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2024-02-03 23:05:23
178阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5393研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分，给出煤矿隐患数据挖掘的概念，设计了煤矿隐患数据挖掘模型，并进一步分析了适用于煤矿隐患数据的挖掘算法。以关联算法为例，对隐患数据进行多维关联规则挖掘，分析挖掘结果表明隐患多维数据之间...
原创
2021-05-20 18:46:10
203阅读
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5393研究煤矿隐患数据的挖掘以实现海量隐患数据的有效利用，在分析矿山数据挖掘枝术和煤矿隐患数据特点的基础上，提出煤矿隐患数据挖掘是矿山数字化的重要组成部分，给出煤矿隐患数据挖掘的概念，设计了煤矿隐患数据挖掘模型，并进一步分析了适用于煤矿隐患数据的挖掘算法。以关联算法为例，对隐患数据进行多维关联规则挖掘，分析挖掘结果表明隐患多维数据之间...
原创
2021-05-12 14:47:15
271阅读
在这篇博文中，我将详细记录如何解决“数据挖掘FP例题”的过程。这里的内容涵盖从环境预检到版本管理的整个流程，目的是为了让大家清晰地理解数据挖掘中的FP算法以及其在实际工作中的应用。
## 环境预检
首先，我们需要进行环境预检。以下是我使用的四象限图，包含了环境要求与技术兼容性分析。我们确保硬件和软件的兼容性是解决问题的基础。
```mermaid
quadrantChart
titl
密度分析密度分析是指根据输入的要素数据集计算整个区域的数据集状况，从而产生一个连续的密度表面。通过计算密度，将每个采样点的值散布到整个研究区域，并获得输出栅格中每个像元的密度值。在 ArcGIS 中，分布密度的计算方法有点密度分析、线密度分析和核密度分析三种。 1.点密度分析导入实验数据居民点图层和道路图层在自定义里勾选空间分析模块Spatial Analyst点击空间分析工具中密度分析
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2024-01-30 22:04:36
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数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（Classification）用于预测数据对象的离散类别（Categorical Label）；预测方法（Prediction ）用于预测数据对象的连续取值。 分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类
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2023-08-18 17:03:13
49阅读
2.3FP_Growth算法1）、基本思想FP-Growth即频繁模式增长算法是韩家炜老师于2000年提出的关联分析算法。①该算法采用分治策略：将提供的频繁项集的数据压缩到一颗频繁模式树（FP-Tree），但仍保留项集关联信息。②该算法与Apriori算法有两个不同：第一，不产生候选集；第二，只需要两次遍历数据库。2）、步骤（1）构造FP-树：①扫描事务数据库D一次，收集频繁项的集合F和它们的支持
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2024-01-17 06:17:07
170阅读
三.FP-tree算法 下面介绍一种使用了与Apriori完全不同的方法来发现频繁项集的算法FP-tree。FP-tree算法在过程中没有像Apriori一样产生候选集，而是采用了更为紧凑的数据结构组织tree, 再直接从这个结构中提取频繁项集。FP-tree算法的过程为：首先对事务中的每个项计算支持度，丢弃其中非频繁的项，每个项的支持度进行倒序排序。同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序。根
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2023-07-05 22:13:08
146阅读
var n = []; var e = document.createElement('canvas'); var ctx = e.getContext('2d'); e.width = 2e3; e.height = 200; e.style.display = 'inline'; ctx.rec
原创
2022-11-12 00:52:34
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var e = document.createElement('canvas'); var t = e.getContext('webgl'); var r = []; var o = t.createBuffer(); t.bindBuffer(34962, o); var i = new Flo
原创
2022-11-20 01:44:38
179阅读
# Python函数式编程指南
## 引言
函数式编程（FP）是一种编程范式，它将计算视为函数应用的连续序列。在函数式编程中，函数被视为第一类对象，它可以作为参数传递给其他函数或返回作为结果。Python提供了一些强大的工具和库，使我们可以使用函数式编程范式来编写更简洁、可维护和可复用的代码。
本文将引导你学习如何在Python中实现函数式编程。我们将按照以下流程图的步骤逐步介绍：
```
原创
2023-08-18 17:22:48
115阅读
##函数式编程 函数即对象直接赋给变量 My_sum = sum有属性和方法 __name__  
原创
2016-02-06 16:26:13
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var l = ["monospace", "sans-serif", "serif"]; var u = ["Andale Mono", "Arial", "Arial Black", "Arial Hebrew", "Arial MT", "Arial Narrow", "Arial Round
原创
2022-12-04 00:17:38
127阅读
我就不说FP-Tree的作用、优点什么的了,直接用例子来解释构建FP-Tree和找出所有频繁项集,第一次写博客,不对之处还请指出。
输入文件:
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2023-07-21 16:19:03
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day-1 python打卡-输出 与转义字符#输出 输出print（），可以输出到显示器上（是个人都知道的），还可以直接输出到文件中去，这个有点意思。 fp是一个变量（理解为一个箱子，可以装任何东西），open是打开的意思，打开一个D盘中的名为text.txt的文件，将其保存到箱子fp中去。 打开模式为a+，假若该文件存在，则将输出的东西直接输出到文件中，假若该文件不存在，则直接新建一个空白的文
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2024-01-26 10:45:54
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1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？ A.关联规则发现 B.聚类 C.分类 D.自然语言处理 2.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A.Precision
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2023-11-07 19:22:35
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FP-Tree算法 FPTree算法：在不生成候选项的情况下，完成Apriori算法的功能。FP-Tree：就是上面的那棵树，是把事务数据表中的各个事务数据项按照支持度排序后，把每个事务中的数据项按降序依次插入到一棵以NULL为根结点的树中，同时在每个结点处记录该结点出现的支持度。条件模式基：包含FP-Tree中与后缀模式一起出现的前缀路径的集合。也就是同一个频繁项在PF树中的所有节点的
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2023-07-11 10:39:20
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很多事物的由来都是有理由的,现在看似晦涩难解的符号token,背后都是有一段历史! 1. fp()只是一种简写方式fp()是一个函数指针,所以*fp就是该指针指向的函数,所以(*fp)()就是调用该函数的方式。 也就是 (*fp)() 和 fp() 是同一个意思; ANSI C 标准规定允许程序员将上式简写成 fp(),但是要记住,这只是一种简写方式罢了!
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2024-05-30 14:44:11
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