Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 网站:http://iapg.jade-hs.de/personen/brinkhoff/generator/ 各个移动对象在路网中进行移动会产生一定的轨迹记录,这些轨迹是有一个一个的带时间戳的坐标点.不同移动对象会形成不同的轨迹,那么一种颜色就代表一个移动对象的轨迹记录.比方红色是汽车A的一系列坐标点,蓝色又表示汽车B的一系列坐标点.而通过移动对象的id号来区分不同的移动物体. 比如上图生成的轨迹数据,一种颜色代表一个物体的轨迹…

Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 Thomas Brinkhoff 基于路网的移动对象生成器的使用 相关操作的说明 相关文件的说明 运行 导入eclipse后运行时选择DefaultDataGenerator-generator2 点击Run 生成的数据的说明 网站:http://iapg.jade-hs.de/personen/brinkhoff/generator/ 大家可以下载它的Demo直接点击run.bat 运行,也可以下载Complete source…

关于地图数据的写出 控制地图路径数据的输出 修改routing.Edge.java 路径写出源码 public void write (EntryWriter out) { out.print(id); out.print(' ');//打印路径id //第一个坐标点的id,x坐标,y坐标 out.print(node1.getID()); out.print('-'); out.print(node1.getX());out.print(' '); out.print(node1.getY()…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 GPS数据正常情况下有20M左右的偏移,在遇到高楼和桥梁等情况下偏移会更大.本方案讨论基于路网图层如何来进行轨迹优化. 2.数据预处理 整套数据预处理围绕拓扑检查.节点打断来进行,具体步骤为: a.新建数据集. b.导入道路图层. c.新建拓扑规则. d.进行拓扑操作. e.导出处理后的数据. 3.匹配算法设计 4.实现描述 使用Geotools进行路网数据的…

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 GPS数据正常情况下有20M左右的偏移,在遇到高楼和桥梁等情况下偏移会更大.本方案讨论基于路网图层如何来进行轨迹优化. 2.数据预处理 整套数据预处理围绕拓扑检查.节点打断来进行,具体步骤为: a.新建数据集. b.导入道路图层. c.新建拓扑规则. d.进行拓扑操作. e.导出处理后的数据. 3.匹配算法设计 4.实现描述 使用Geotools进行路网数据的…

迭代器 & 迭代对象 & 生成器 包含__next__ 和 __iter__两个方法的对象为迭代器 __next__方法返回单个元素 __iter__方法返回迭代器本身 可迭代对象包含__iter__方法,每次都实例化一个新的迭代器 因此,迭代器可以迭代,但是可迭代对象不一定是迭代器 生成器是一种特殊的迭代器 import re import reprlib RE_WORD = re.compile('\w+') class Sentence: def __init__(self, tex…

基于redis的分布式ID生成器  …

  在ABP中AppUser表的数据字段是有限的,现在有个场景是和小程序对接,需要在AppUser表中添加一个OpenId字段.今天有个小伙伴在群中遇到的问题是基于ABP的AppUser对象扩展后,用户查询是没有问题的,但是增加和更新就会报"XXX field is required"的问题.本文以AppUser表扩展OpenId字段为例进行介绍. 一.AppUser实体表 AppUser.cs位于BaseService.Domain项目中,如下: public class AppUs…

在Python脚本中调用Django环境. import osif __name__ == '__main__': os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "工程名.settings") import django django.setup() from app01 import models 1 创建多表模型(详情见代码)  #用了OneToOneField和ForeignKey,模型表的字段,后面会自定加_…

    最近在github 上发现了一个好玩的项目,一个基于LSTM + keras 实现的诗歌生成器,地址是:https://github.com/youyuge34/Poems_generator_Keras. 我去看了一下代码,实现的原理其实很common,就是普通的基于LSTM 的序列模型.模型使用了43030首诗进行训练,最后生成的诗歌还是有模有样的(当然仅限于有模有样,自然是不能深究的了)   模型的核心思路: input_tensor = Input(shape=(self.con…