Lagrange插值 学习笔记
Lagrange 插值有 \(\texttt{Lagrange}\)\[f(x)=\sum_{i=1}^n y_i \prod_{i\neq j} \frac{x-x_j}{x_i-x_j}
\]如果给定了点值直接逆做就行了貌似和 \(\rm IDFT\) 有类似的地方，但是也显然是不一样的（点值的位置是不同的，\(FFT
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2024-09-14 14:24:31
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一、从oracle到处数据到excel文件方法一、直接从PL/SQL中，全选数据，然后复制粘贴到excel中；方法二、同样是通过PL/SQL，在数据列中，点击右键-->导出结果-->选择csv。因为csv是早期的execel格式，是靠逗号分隔的，保存成csv文件之后，用Excel打开，另存为*.xls文件即可。二、将excel文件导入到oracle方法一：使用SQL*Loader &n
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2024-10-28 08:30:46
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## DEM临近插值在Python中的应用
地形数据（Digital Elevation Model，DEM）是描述地表地形的数字模型，是地理信息系统（GIS）中重要的数据类型之一。DEM临近插值是一种常用的插值方法，用于根据已知点的高程值推断未知点的高程值。在Python中，我们可以利用一些库来对DEM数据进行临近插值处理。
### DEM临近插值的原理
DEM临近插值的原理很简单，即对于
原创
2024-03-12 04:40:45
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插值模型初步0.概述实际生活中，我们会使用各种各样的函数。对于y=exp(sinx)等难以计算、比较复杂的函数，我们希望找到一个近似的替代函数来方便计算y的粗略值。我们需要用一个比较简单的函数y=y(x)来近似代替数据,或近似代替函数y=f(x)，使得：，称y=y(x)为函数y=f(x)在点x0,x1,…,xn处的插值函数。1.插值法的基本原理常用的三角函数，我们通常建立三角函数表来近似计算。插值
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2024-09-14 13:15:19
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文章目录1、前言2、JSON文件3、整体代码 1、前言在深度学习任务中，有时需要使用Labelme标注工具做数据集，Labelme生成的数据是*.json文件，然后用json_to_dataset.py转成二值化数据。有时需要修改源码才能转多个json文件。 为简化工作，仿照json_to_dataset.py重新了一个。2、JSON文件json是将文件以字典的形式进行存储。 只需要获取每个目标
在GIS软件中，注释是一种十分特殊的对象，虽然各类软件都支持注释，但它却不属于GIS的基本对象。因此通常的格式转换软件，都不对注释对象做特别的支持，我们最常见的Shape文件格式就只有点、线、面要素，而无注释对象。
MapGIS软件将注释看作一种特殊的点状对象，保存在点文件中。通常情况下通过文件转换，都将其视为点状对象，空间位置还在，但丢失了注记文字。虽然可以通过
cloudcompare是一款优秀的开源点云处理软件，前往http://www.cloudcompare.org/下载安装软件，如果想学习源码，只需要下载源码即可。下面介绍一下cloudcompare的编译过程。 1. 安装Qt cloudcompare采用的是Qt界面，首先需要安装Qt，我这里采用的Qt5.2.1。 2. 下载cloudcompare源码&n
导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，如果想要缩小图片就使用欠采样。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何
使用koala编译Koala 是一款由国人开发的开源预处理语言图形编译工具，目前已支持 Less、Sass、Compass 与 CoffeeScript。目前支持以下系统：Windows，Mac, 10.7+，Linux: 32bit / 64bit，Ubuntu: 32bit / 64bit；我们可以从他们官方网站下载 koala：点击进入,使用文档点击进入使用方法：安装完成后打开 Koala，
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2024-08-13 14:10:41
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我有个需求是在两个类（在同一个.py模块中）之间，设定一个全局变量供这个两个类来访问。 我就打算使用global来实现。 但我对于global的用法不是很熟，在查找相关资料后实现了自己的需求，所以特此记录下自己对于python3中global的理解。参阅了这篇大佬的文章在一个代码块中，为参数加上一个标识符global,则代表这个参数是在这个代码块范围内中的一个全局变量。 并且这个变量在之前的赋值将
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2024-02-27 22:26:43
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昨天老板让同事把几份简历转成Excel表格，同事苦着脸埋头苦干了两个小时，最后崩溃地来找我，让我救救他，我一看，这傻孩子，居然是用复制粘贴来做的，这样调整表格要调整到明年吧？ 最后我教他一招，1分钟就完成了！想学？那就来看看吧！一、Word转Excel不变形1、Word另存为网页格式我们首先打开一份Word简历，然后点击【文件】——【保存】——【另存为】，在【保存类型】中选择另存为网页
# 使用DEM数据进行温度插值 Python 实现教程
## 概述
在地理信息系统中，使用DEM（数字高程模型）数据进行温度插值是一项常见的操作。本篇文章将教会你如何在Python环境下实现这一操作。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程。
## 流程步骤
为了更好地理解实现温度插值的过程，我们可以将整个操作流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-03-17 06:56:07
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剖面表示栅格表面高程沿某条线的变化情况。SuperMap iDesktop提供的剖面分析功能用来根据给定的线路查看栅格表面沿该线路的剖面，并得到剖面线和剖面采样点集合。相比于别的软件进行剖面分析，超图有点差异，这里讲解一下相关的操作，希望能够对大家有所帮助。 步骤 第一步：下载高程数据 打开水经注万能地图下载器，切换地图到谷歌地球高程地图，框选下载需要的高程数据并导出tif格式，坐
对图像进行放缩，实际上根据原图像的像素信息推导出放缩后图像的像素信息，实际上是通过插值实现了这一问题。常用的插值算法由以下四种： 1. 最近像素插值算法（Nearest Neighbour interpolation）
最近像素插值算法是最简单的一种插值算法，当图片放大时，缺少的像素通过直接使用与之最接近的原有的像素的颜色生成，也就是说照搬旁边的像素，这样做的结
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2024-10-25 13:04:33
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作为 LAS 数据集转栅格工具的输入。大多数情况下，此工具的栅格化通过点的快速分组来完成。由于激光雷达相比较于其他采样技术比较密集，所以许多人相信分组已经足够了，不需要更耗时的插值方法。可以证明上述观点是正确的，特别是在使用采样相对一致的第一批回波时。
原创
2021-07-08 17:24:51
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一、 Cloudera Impala简介
Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速，交互式的SQL查询。除了使用相同的存储平台外， Impala和Apache Hive一样也使用了相同的元数据，SQL语法（Hive SQL），ODBC驱动和用户接口（Hue Beeswax），这就很方便的为用户提供
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2024-07-24 21:37:51
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1，采集pcap文件
通过rsview上位机采集激光雷达的动态数据，得到pcap原始文件。2，ros上回放pcap文件
在ros上，修改ros_rslidar中的rs_lidar_16.launch文件，回放pcap，修改内容如下：<param name="pcap" value="your.pcap"/> //your.pcap为第一步采集到的pcap包地址然后，打开一个终端，输入如
概述在进行地形分析的时候，有时候需要结合两个地形数据进行分析，结合地形层就是用户对两个同一位置不同高程特征的网格层，进行运算操作。其主要的意义是用户可以加减平均筛选等运算操作生成新的地貌层。这里讲解一下如何通过Global Mapper进行两个DEM之间的减法运算，该运算广泛运用于GIS分析、土石方计算等方面。加载数据打开Global Mapper，点击"打开数据文件按钮"将准备好的12.5m精度
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2024-06-12 22:29:47
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插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。最邻近插值（近邻取样法）： 最临近插值的的思想很简单。对于通过反向变换得到的的一个浮点坐标，对其进行简单的取整，得到一个整数型坐标，这个整数型坐标对应的像素值就是目的像素的像素值，也就是说，取浮点坐标最邻近的左上角点（对于DIB是右上角，因为它的扫描行是逆序存储的）
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2024-07-31 15:36:59
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“做航测的同僚都知道，Pix4D或者CC（ContextCapture）都可以生成DSM，往往高程点提取以及土方计算都需要用到DEM，PhotoScan软件可以提出地面点并只应用地面点连接三角网，然而分类效果差，生成的DEM不管是平整度还是精度 点筛.
原创
2021-11-11 17:09:08
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