基于geotools的(两个)SHP要素变化提取方法预研

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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. 背景我们用遥感的手段进行卫星特征提取.多幅影像间的特征变化提取的案例越来越多,尤其在深度学习算法越发成熟以及诸如阿里天池大赛这些活动的激发下,相信在更多的行业,卫星遥感.无人机航拍.地面移动测量等等将大展拳脚,并有效落地. 春节在家无事,想换个角度,以GIS的方法而不是单纯的图像学角度出发,研究如何进行变化提取. 当然,我们还是假设,基于算法已经对A影像和B影像…

java环境中基于jvm的两大语言：scala，groovy

一.java环境中基于jvm的两大语言:scala,groovy 可以在java项目里混编这两种语言: scala:静态语言,多范式语言,糅合了面向对象.面向过程:可以与java和net互操作:融汇了众多的语言特性,包括类似net的闭包.lambda表达式:正是语言特性较多,语言复杂度也较高~~ groovy:动态语言,既可作为面向对象语言又可做脚本语言:拥有动态语言的好处:语法简单~~ scala.groovy都是作为java的替代语言,基于jdk1.6可以使用起来像jdk1.8的高级语法特性…

冰河教你一次性成功安装K8S集群（基于一主两从模式）

写在前面研究K8S有一段时间了,最开始学习K8S时,根据网上的教程安装K8S环境总是报错.所以,我就改变了学习策略,先不搞环境搭建了.先通过官网学习了K8S的整体架构,底层原理,又硬啃了一遍K8S源码.别问我为哈这样学,只是我觉得对我个人来说,这样学能让我更好的理解整套云原生体系.这不,这次,我总结了如何一次性成功安装K8S集群的方法.我们今天先来说说如何基于一主两从模式搭建K8S集群.后面,我们再上如何完全无坑搭建K8S高可用集群的方案. 文章和搭建环境所需要的yml文件已收录到:https…

Spark剖析-宽依赖与窄依赖、基于yarn的两种提交模式、sparkcontext原理剖析

Spark剖析-宽依赖与窄依赖.基于yarn的两种提交模式.sparkcontext原理剖析一.宽依赖与窄依赖二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 2.1 Standalne-client 2.2 Standalone-cluster 三.sparkcontext原理剖析一.宽依赖与窄依赖二.基于yarn的两种提交模式深度剖析 Spark的三种提交模式: Spark内核架构中,其实就是第一种模式,standalone模式,基于Spark自己的Master-Worker集群. 第二种,基…

RENIX报文两个字段嵌套变化——网络测试仪实操

RENIX软件如何实现报文中两个字段嵌套变化,以下为您实操讲解详细步骤. 1.打开Renix软件,连接机框并预约测试端口: 2.创建一条RAW流量(Binding流量也可以,这里用RAW流做例子) 3.增加UDP头 4.设置目的IP,递增10个,步长为1,Stream Type选择InterModifier 5.设置UDP目的端口号,递增10个,步长为1,Steam Type 选择IntraModifier 6.在Preview中查看报文信息, 可以看到目的端口号递增10后,目的IP递增1. 一…

字节跳动流式数据集成基于Flink Checkpoint两阶段提交的实践和优化

背景字节跳动开发套件数据集成团队(DTS ,Data Transmission Service)在字节跳动内基于 Flink 实现了流批一体的数据集成服务.其中一个典型场景是 Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive .Kafka/ByteMQ/RocketMQ -> HDFS/Hive(下面均称之为 MQ dump,具体介绍可见字节跳动基于Flink的MQ-Hive实时数据集成 ) 在数仓建设第一层,对数据的准确性和实时性要求比较高. 目前字节跳动中国区 M…

使用ArcGIS Earth矢量化高精度的数据(kml转图层转shp/要素类)

大家好,这次来分享干货.做地理分析的同学,或者需要使用地图却不知道哪里有精度较高矢量数据(如校园图)的时候,怎么办呢? 我们知道ArcGIS提供了精度较高的全球影像图,基于此,可以自己进行矢量化,然后经过数据转换得到所需的shp文件或要素类. 注意,是自己绘制的,有别于网络爬虫. 使用到的软件: ArcGIS Earth 1.5 或更高版本 ArcGIS Desktop - ArcMap 需要预备的知识: 知道什么是kml文件,什么是kmz文件: 知道什么是shp文件,什么是地理数据库: 知道如…