【openlayer3 获取feature】的更多相关文章

openlayer3 获取feature

feature是放在vector的source中,所以在获取feature前,需先vector.getSource(),再去getFeature().…

ABP源码分析二十一：Feature

Feature是什么?Feature就是对function的分类方法,其与function的关系就比如Role和User的关系一样. ABP中Feature具有以下属性: 其中最重要的属性是name,用以表示feature的Identity,一个feature一个name. 一个Feature可以有一组子Features,从而构成Feature树. FeatureDictionary: 其本身继承自Dictionary.其作用就是把一个Feature及其Child Features从树状结构加载…

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案 try.dot.net 的正确使用姿势 .Net NPOI 根据excel模板导出excel、直接生成excel .Net NPOI 上传excel文件、提交后台获取excel里的数据

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案   ASP.NET Core 从2.2版本开始,采用了一个新的名为Endpoint的路由方案,与原来的方案在使用上差别不大,但从内部运行方式上来说,差别还是很大的.上一篇详细介绍了原版路由方案的运行机制,本文仍然通过一幅图来了解一下新版的运行机制,最后再总结一下二者的异同点.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述 此方案从2.2版本开始,被称作终结点路由(下文以“新版”称呼),它是默认开启的,若想采用原来的…

[Tensorflow] 使用 Mask_RCNN 完成目标检测与实例分割，同时输出每个区域的 Feature Map

Mask_RCNN-2.0 网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN/releases/tag/v2.0 Mask_RCNN-master(matterport / Mask_RCNN)网页链接:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 操作步骤 本文假设运行环境满足基本需求:Python = 3.6.8, tensorflow-gpu = 1.12.0, keras = 2.0.8, matplotlib =…

openLayers 3知识回顾

openlayers 知识 前段时间帮助同事重构一个地图类的项目,然后就学习了openLayer3这个框架,但是官网上没有中文版,也没有详细的例子解释,我只能遇到看不懂的就翻译成中文来用,为了方便以后再用这个ol,能够更快的上手,就花了几天的时间总结了ol的知识,ol功能很丰富,API也很多,没有写太多,只是写了怎么用的,只要学会了根本,就可以很快的使用API去操作map. 另外,在总结知识的同时,还写了demo,加深自己的理解,大家觉得不错的话,给个star- GitHub 那么开始吧! 目录…

ABP源码分析四十：ZERO的Application和Tenant

ABP的Zero模块以数据库为数据源实现了ABP框架中的tenant management (multi-tenancy), role management, user management, session, authorization (permission management), setting management, language management, audit logging等核心功能.ABP中的这些功能具体实现都依赖外部的持久层,所以ABP框架中仅仅定义了接口和一些空的实现…

HBase 6、用Phoenix Java api操作HBase

开发环境准备:eclipse3.5.jdk1.7.window8.hadoop2.2.0.hbase0.98.0.2.phoenix4.3.0 1.从集群拷贝以下文件:core-site.xml.hbase-site.xml.hdfs-site.xml文件放到工程src下 2.把phoenix的phoenix-4.3.0-client.jar和phoenix-core-4.3.0.jar添加到工程classpath 3.配置集群中各节点的hosts文件,把客户端的hostname:IP添加进去…

Ranklib源码剖析--LambdaMart

Ranklib是一套优秀的Learning to Rank领域的开源实现,其中有实现了MART,RankNet,RankBoost,LambdaMart,Random Forest等模型.其中由微软发布的LambdaMART是IR业内常用的Learning to Rank模型,本文主要介绍Ranklib中的LambdaMART模型的具体实现,用以帮助理解paper中阐述的方法.本文是基于version2.3版本的Ranklib来介绍的. LambdaMart的基本原理详见之前的博客:http:/…

【机器学习实战】第7章 集成方法 ensemble method

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

ArcGIS API for JavaScript 4.2学习笔记[23] 没有地图如何进行查询？【FindTask类的使用】

从第一篇到现在都是基于地图的,不管怎么样,不管是2D还是3D,至少有个图. 这次来个没有图的例子,看看纯文字的空间查询是什么样的. 本例适用于后台查询或低性能电脑的查询. 预览图 由于4.3和4.2的这个例子没有任何实质性的改动,我直接从官方运行的4.3的例子: 默认打开的时候,按下Find按钮,右边就会出现转圈圈的图,其实是个GIF图片. 结果如上,将Spokane这个County的信息列举出来了,列出的字段有County Name.State.Population(2012).%Popula…

kaggle入门项目：Titanic存亡预测（二）数据处理

原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到…

200行代码，7个对象——让你了解ASP.NET Core框架的本质

2019年1月19日,微软技术(苏州)俱乐部成立,我受邀在成立大会上作了一个名为<ASP.NET Core框架揭秘>的分享.在此次分享中,我按照ASP.NET Core自身的运行原理和设计思想创建了一个 "迷你版" 的ASP.NET Core框架,并且利用这个 "极简" 的模拟框架阐述了ASP.NET Core框架最核心.最本质的东西.整个框架涉及到的核心代码不会超过200行,涉及到7个核心的对象. PPT下载源代码下载 目录1. 从Hello Worl…

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒新的Endpoint路由方案

ASP.NET Core 从2.2版本开始,采用了一个新的名为Endpoint的路由方案,与原来的方案在使用上差别不大,但从内部运行方式上来说,差别还是很大的.上一篇详细介绍了原版路由方案的运行机制,本文仍然通过一幅图来了解一下新版的运行机制,最后再总结一下二者的异同点.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述 此方案从2.2版本开始,被称作终结点路由(下文以“新版”称呼),它是默认开启的,若想采用原来的方案(<=2.1,下文以原版称呼),可以在AddMvc的时候进行设置 service…

Leaflet_创建地图（官网示例,可以直接运行）(2017-10-20)

官网:http://leafletjs.com/examples.html 快速启动指南 http://leafletjs.com/examples/quick-start/example.html 一个简单的一步一步的引导,很快就会让你开始用传单的基础知识,包括建立一个单张地图(Mapbox瓷砖)在您的网页上,与标记.折线和弹出窗口,和事件处理. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Leaflet1</title…

RCNN系列算法的发展

一. RCNN系列的发展 1.1  R-CNN 根据以往进行目标检测的方法,在深度学习应用于目标检测时,同样首先尝试使用滑动窗口的想法,先对图片进行选取2000个候选区域,分别对这些区域进行提取特征以用来识别分割. 1.1.1   rcnn具体的步骤是: 步骤一:在imagenet分类比赛上寻找一个cnn模型,使用它用于分类的预训练权重参数:对于这个模型修改最后的分类层,分为21类,去掉最后一个全连接层,因为所用的测试集为20类,且还有一类背景类. 步骤二:根据选择性搜索来对输入的图像进行选取2…

Faster-rcnn实现目标检测

  Faster-rcnn实现目标检测 前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast…

tensorflow实现猫狗大战（分类算法）

本次使用了tensorflow高级API,在规范化网络编程做出了尝试. 第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu  1.8.0 opencv-python     3.3.1 numpy skimage tqdm 第二步:准备数据集: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 我们使用了kaggle的猫狗大战数据集 我们可以看到数据集中,文件名使用了  ‘类.编号.文件类型 ’ 的标注 为了通用以及方便起见,我们对该数据集进行分文件夹放置: 下面是分…

cucumber java从入门到精通（3）简单实现及断言

cucumber java从入门到精通(3)简单实现及断言 上一节里我们定义了step的java代码实现文件,step就是测试步骤及断言的集合,我们先定义出来,以后可以驱动开发以及在持续集成时重用. 这一节我们将近距离细观一下所谓的step java实现.以下面的代码片段为例: public class TodoStep { //1 @假设("^我的任务清单里有(\\d+)个任务$") //2 public void iHaveSomeTasks(int totalTasks) thr…

了解ASP.NET Core框架的本质

了解ASP.NET Core框架的本质 ASP.NET Core自身的运行原理和设计思想创建了一个 “迷你版” 的ASP.NET Core框架,并且利用这个 “极简” 的模拟框架阐述了ASP.NET Core框架最核心.最本质的东西.整个框架涉及到的核心代码不会超过200行,涉及到7个核心的对象. PPT下载源代码下载 目录1. 从Hello World谈起2. ASP.NET Core Mini3. Hello World 24. 第一个对象:HttpContext5. 第二个对象:Reque…

Arcgis Javascript API 开发笔记

JS API3.4的要求 à(1)  IE9或以上版本 否则dijit1.8.3不匹配 1.如何发布ArcgisJavascript API应用 0.准备工作: (1).有web应用: (2).有jsapi开发包 1.将jsapi目录拷贝到自己的Web应用目录下 2.在页面中添加引用(2个css,1个js) <link rel="stylesheet" type="text/css" href="jsapi/js/dojo/dijit/themes/…

GIS可视化——热点格网图

一.简介 原理:按照格网大小将区域进行划分,由一个矩形格网替代当前范围内的数据,由格网中心数字代替格网的权重(可以为格网中数据的数量,数据某权重的平均值.最大值.最小值等), 由格网之间颜色的不同表达渐变性 特点:结合了热点图和聚散的特性,具有热点图的对权重的层次渐变直观性以及聚散解决数据量过大的优势. 应用场景:热点格网图将大量数据以格网显示,减少了浏览器的负荷,在格网扩展开后又能保证数据的完整性,并且具有热点图的部分颜色渐变趋势带来的视觉直观性, 该功能主要用于渲染大数据量点数据,可以应用于…

Arcgis Engine（ae）接口详解（2）：featureClass查询

//属性查询~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ //IQueryFilter代表查询条件,QueryFilterClass代表只限于属性查询(就是没有空间查询) IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass(); //属性查询的条件,跟sql语句where部分格式类似,但不完成相同,格式在开发手册有额外的补充 queryFilter.WhereClause = "name='张三'"; //获取某…

Java 开源博客 —— Solo 0.6.8 正式版发布了！

Java 开源博客 -- Solo 0.6.8 正式版发布了,欢迎大家下载.另外,欢迎观摩我们的另一个产品,在线 Golang IDE--Wide! 特性 基于标签的文章分类 博客/标签 Atom/RSS.Sitemap 输出 评论回复及邮件提醒 自定义页面.导航 多编辑器:Markdown.TinyMCE.KindEditor 置顶/相关/随机/站外相关文章 文章.页面永久链接 文章草稿夹.签名档.更新提示 多用户.多语言.多主题.插件 MetaWeblog API Release 0.6.8…

【机器学习实战】第7章 集成方法（随机森林和 AdaBoost）

第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述 概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法 再学习(boosting): 是基于…

200行代码，7个对象——让你了解ASP.NET Core框架的本质

原文:200行代码,7个对象--让你了解ASP.NET Core框架的本质 2019年1月19日,微软技术(苏州)俱乐部成立,我受邀在成立大会上作了一个名为<ASP.NET Core框架揭秘>的分享.在此次分享中,我按照ASP.NET Core自身的运行原理和设计思想创建了一个 “迷你版” 的ASP.NET Core框架,并且利用这个 “极简” 的模拟框架阐述了ASP.NET Core框架最核心.最本质的东西.整个框架涉及到的核心代码不会超过200行,涉及到7个核心的对象. PPT下载源代码下…

ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒2.2版更新的新路由方案

原文:ASP.NET Core 2.2 : 十六.扒一扒2.2版更新的新路由方案 ASP.NET Core 从2.2版本开始,采用了一个新的名为Endpoint的路由方案,与原来的方案在使用上差别不大,但从内部运行方式上来说,差别还是很大的.上一篇详细介绍了原版路由方案的运行机制,本文仍然通过一幅图来了解一下新版的运行机制,最后再总结一下二者的异同点.(ASP.NET Core 系列目录) 一.概述 此方案从2.2版本开始,被称作终结点路由(下文以“新版”称呼),它是默认开启的,若想采用原来的方…

ASP.NET Core框架的本质

源文章地址:http://www.cnblogs.com/artech/p/inside-asp-net-core-framework.html 1.从Hello World谈起 当我们最开始学习一门技术的时候都喜欢从Hello World来时,貌似和我们本篇的主题不太搭.但事实却非如此,在我们看来如下这个Hello World是对ASP.NET Core框架本质最好的体现. public class Program { public static void Main() => new WebH…

scikit-learn学习笔记-bili莫烦

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i…

ASP.NET Core 框架本质学习

本文作为学习过程中的一个记录. 学习文章地址: https://www.cnblogs.com/artech/p/inside-asp-net-core-framework.html 一. ASP.NET Core 框架上的 Hello World程序 public class Program { public static void Main() => new WebHostBuilder() .UseKestrel() .Configure(app => app.Run(context =…

ASP.NET Core框架深度学习（三） Server对象

8.Server   第五个对象 服务器在管道中的职责非常明确,当我们启动应用宿主的WebHost的时候,服务它被自动启动.启动后的服务器会绑定到指定的端口进行请求监听,一旦有请求抵达,服务器会根据该请求创建出代表上下文的HttpContext对象,并将该上下文作为输入调用由所有注册中间件构建而成的RequestDelegate对象. 简单起见,我们使用如下这个简写的IServer接口来表示服务器.我们通过定义在IServer接口的唯一方法StartAsync启动服务器,作为参数的handler…