我国常用的3个椭球体参数如下：Krassovsky (北京54采用)(长轴a: 6378245, 短轴b: 6356863.0188) IAG 75(西安80采用)(长轴a: 6378140, 短轴b: 6356755.2882) WGS 84(长轴a: 6378137, 短轴b: 6356752.3142) 墨卡托(Mercator)投影(1) 墨卡托(Mercator)投影，是一种”等角正
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2024-05-28 13:35:53
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随着小型无人机在测绘中的应用成果不断被认可，也随着小型无人机的航程以及可挂载设备的分辨率不断提高，越来越多的大面积正射影像成图的项目需要航测队伍去完成。 在我们的认识中，谈到集群，可能就会说到我们熟知的 Bentley 的 ContextCaptur
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2024-07-25 10:42:41
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最近实现了评论和回复、点赞、@的功能。在这里分享一下我的设计思路（先分享评论和回复功能）。希望各位读者给出一些不一样的建议后期改进。效果展示总共是两层回复 （回复评论、回复评论下的回复）数据库设计评论表（TFW_Comments）和回复内容表（TFW_UserResponse）以及评论回复关系表（TFW_MsgRelation） 数据库设计思路：注：各位读者自动忽略评论表的服务机构ID字
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2023-08-14 17:45:56
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0.100-0.13999904400510 以上每行对应的含义：1 地图单元中的一个象素在X方向上的X分辨率尺度。 2 平移量。 3 旋转量。 4 地图单元中的一个象素在Y方向上的Y分辨率尺度的负值。 5 象素1，1（左上方）的X地坐标。 6 象素1，1（左上方）的Y地坐标。 栅格图导入之tfw坐标信息文件Tfw文件是关于TIFF影像坐标信息的文本文件，ArcI
tf.Variable() 和 tf.get_variable()的区别tf.Variable():检测到命名冲突时，系统会自动处理，通俗的说就是在变量后面自动加“_index”。import tensorflow as tfw_1 = tf.Variable(0,name="w_1")w_2 = tf.Variable(1,name="w_1")print w_1.name...
原创
2021-08-25 16:02:37
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TF-IDF算法数学表达：术语频率(TF)是指给定单词在文档中出现的次数，经过归一化后，我们可以用以下公式表示：TFw=count(w)DiT{F_w}{\rm{ =
原创
2022-08-23 14:37:08
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OrthoVista 拼接线自动提取及匀色出图一、 OrthoVista 自动生成拼接线OrthoVista 模块可独立与 inpho 空三工程单独启动。 导入影像在新打开的 Project Dialog 界面选择 Images 选项卡，导入纠正好的正射单片。此处导入*.tfw 文件会自动索引 tif 影像，无法直接打开 tif 或 geotif 文件。点击 Close 关闭对话框。 各按钮功能
在控制面板里或者开始菜单里打开 Windows Anytime Upgrade 就可以升级了 以下是升级的密钥 TG664-TJ7YK-2VY3K-4YFY6-BCXF4 MVG64-RQDVY-KB9RM-MX9WT-MW824 TDTY2-6HJ49-46PCK-6HY88-KQXXX FKDJ2-RCXKD-TFW4H-2PTGK-MMMH8 H67R8-4HCH4-
原创
2011-11-19 22:38:00
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作者：华子
在GeoServer上发布一张地图步骤大致如下：先准备一张地图，格式可以是：jpg、png、tif等。Jpg文件对应的坐标信息文件为jgw格式文件，投影文件为prj文件;Tif文件对应的坐标信息文件为tfw格式文件，投影文件为prj文件;Png文件对应的坐标信息文件为pgw格式文件，投影文件为prj文件;这里我们使用著名的地图处理工具GlobalMapper
这几天基础OpenCV，练习写了一个去黑边程序，新手代码，记录一下。 该方法为扫描线法，遇到非黑边内的（0，0，0）黑色时，用坐标排除（不在边界上跳过）。 PS：这里还提供一种区域增长思路，找图片黑色区域，面积最大的区域为需要去除的黑边。基本思路遍历导入图片，遍历像素，找到黑边所在的矩形框坐标，剪切图片（一分为四）。根据矩形坐标，计算新的地理位置信息。删除带有黑边的图片和tfw文件信息打开和写入保
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2023-10-21 15:39:39
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在控制面板里或者开始菜单里打开 Windows Anytime Upgrade 就可以升级了以下是升级的密钥TG664-TJ7YK-2VY3K-4YFY6-BCXF4MVG64-RQDVY-KB9RM-MX9WT-MW824TDTY2-6HJ49-46PCK-6HY88-KQXXXFKDJ2-RCXKD-TFW4H-2PTGK-MMMH8H67R8-4HCH4-WGVKX-GV888-8D79BJ4M92-42VH8-M9JWJ-BR7H6-KTFP676RJX-HDXWD-8BYQJ-GRPPQ-8PP92P3P9R-3DH3Q-KGD38-DWRR4-RF7BCC2236-JBPWG-TG
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2011-11-19 22:38:00
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1. 超越 Hello World，一个计算机视觉示例bit.ly/tfw-lab2cv在前面的练习中，您看到了如何创建一个神经网络来找出您要解决的问题。这给出了学习行为的明确例子。当然，在那种情况下，这有点矫枉过正，因为直接编写函数 Y=3x+1 会更容易，而不是费心使用机器学习来学习一组固定的 X 和 Y 之间的关系值，并将其扩展到所有值。但是，如果编写这样的规则要困难得多——例如计算机视觉问
