镶嵌数据集是ESRI公司推出一种用于管理海量影像数据的数据模型,定义在GeoDatabase数据模型中. 它的常见数据组织方式有两种: 1. 源镶嵌数据集 Source Mosaic Dataset 顾名思义,就是直接访问影像数据.这里的影像数据格式是栅格数据集Raster Dataset. 2.派生镶嵌数据集 Derived Mosaic Dataset 通过添加其他镶嵌数据集,而获得的. 添加方式有两种: 2.1 把其他镶嵌数据集作为 表类型 添加. 这种方法获得的派生镶嵌数据集,可访问到源…

转自:http://www.cdtarena.com/javapx/201307/9105.html 镶嵌数据集结合了之前arcgis管理影像的栅格目录和栅格数据集,为解决海量影像管理提供了很好的方案!为什么要使用镶嵌数据集?•可伸缩性海量影像管理 •重叠影像管理•管理离散数据集大量的空值区域•多种传感器数据支持•流畅的影像更新•所有比例尺下无缝显示•保留有价值的元数据信息•动态处理减少处理时间•减少冗余存储•减少重采样,提升影像质量开发代码使用java调用ArcEngine环境.首先初始化AE…

# ---------------------------------------------------------------------------# -*- coding: utf-8 -*-# QiXiangAnalyze.py# Created on: 2012-07-04 08:15:21.00000# Creater: GISPathfinder# Usage: isolineAnalyze <station> <reclassificationString> &l…

常见使用方式 Redis 的几种常见使用方式包括: Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster Redis 自研 各种使用方式的优缺点 Redis 单副本 Redis 单副本,采用单个 Redis 节点部署架构,没有备用节点实时同步数据,不提供数据持久化和备份策略,适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景. 优点: 架构简单,部署方便. 高性价比:缓存使用时无需备用节点(单实例可用性可以用 supervisor 或 cront…

CSS常见布局方式 以下总结一下CSS中常见的布局方式.本人才疏学浅,如有错误,请留言指出. 如需转载,请注明出处:CSS常见布局方式 目录: 使用BFC隐藏属性 float + margin absolute + margin 圣杯布局 双飞翼布局 flex布局 以上5种方式都可以实现两栏或三栏布局 如果对BFC(块级格式化上下文)概念不熟悉的朋友,可以先看看这篇文章.BFC深入理解 使用BFC隐藏属性 在对需要自适应的元素BFC化,可以实现两栏或三栏布局 两栏布局 <aside class=…

C机器级移位,编码表示 无符号编码表示,有符号编码表示一般最常见的方式是补码  w位补码所能表示的值范围是 首先我们得心知 补码的最高有效位是符号位,当符号位位1是表示的是负值,当符号位是0是,表示的是非负 w位补码最小值是-2(w-1)次方 ~ 2(w-1)次方 - 1; 我们用B2T(w)表示补码; B2U(w)表示无符号整型数据; 二进制  -> 十六进制    四位等于一位依次; 我们得出的无符号  数  w位二进制可表示的  值的范围为 [2(w)次方到 ~ 0]; 有符号 及补码的表…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

HTTP网络传输中的数据组织方式有三种方式: 1.HTML方式 2.XML方式 3.JSON方式     XML介绍:XML称为可扩展标记语言,它与HTML一样,都是SGML(标准通用标记语言) XML是Internet环境中跨平台的,依赖于内容技术,是当前处理结构化文档信息的有力工具,可扩展标记语言XML是一种简单的数据存储语言,使用一系列简单的标记描述数据. XML结构示意: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>…

打开图形界面  18版 Python与常见加密方式 前言 我们所说的加密方式,都是对二进制编码的格式进行加密的,对应到Python中,则是我们的Bytes. 所以当我们在Python中进行加密操作的时候,要确保我们操作的是Bytes,否则就会报错. 将字符串和Bytes互相转换可以使用encode()和decode()方法.如下所示: # 方法中不传参数则是以默认的utf-8编码进行转换 In [1]: '南北'.encode() Out[1]: b'\xe5\x8d\x97\xe5\x8c\x…

几种给Dataset增加列的方式 首先创建一个DF对象: scala> spark.version res0: String = .cloudera1 scala> val , , 2.0))).toDF("id", "rsrp", "rsrq") more field] scala> df.show +----+----+----+ | id|rsrp|rsrq| +----+----+----+ |key1| | 1.0|…