属性域分为两类,一种是范围域,一种是编码的值,下面将两个一起介绍,其中涉及到的编码,名称,只是试验,并非真实情况. 一.首先新建一个文件型地理数据库,将数据导入或者是新建要素类都可以 二.打开ArcToolBox,找到工具集Domains,位置如下:ArcToolbox--Data Management Tools--Domains 新建属性域,使用工具 Create Domain 工具介绍:http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/tools/…
工具箱位置 打开ArcToolBox,找到工具集Projections and Transformations,位置如下:ArcToolbox--Data Management Tools--Projections and Transformations 一.如何删除已有数据的坐标系 shp格式:在文件资源管理器中找到存放shp文件的位置,将后缀为.prj的文件删除即可. gdb或mdb中:将数据导出为shp,在删除gdb或mdb中的源文件,将转换为shp的数据.prj文件删除后,重新导入到gd…
一.直接下载docker-ce 1.拉取gitlab/gitlab-ce Randy:~ Randy$ docker pull gitlab/gitlab-ce Using default tag: latest 2.运行gitlab/gitlab-ce, Randy:~ Randy$ docker run -d --publish : --publish : --publish : --name gitlab-randy --restart always gitlab/gitlab-ce 其中…
一.创建用于属性承载的BeanDefinition BeanDefiniton是一个接口,在Spring中存在三种实现:RootBeanDefinition.ChildBeanDefinition.GenericBeanDefiniton.三种实现均继承了AbstractBeanFactory,其中BeanDefinition是配置文件<bean>元素标签在容器中的内部表示形式.<bean>元素拥有class.scope.lazy-init等配置属性,BeanDefinition则…
 这几天在看控件类,临时没有想好实际运用的方向.单纯的创建网上已经有非常多这方面的样例,我就不写了.接下来是学习精灵类.精灵类若是单独学习也是非常easy.于是我加了一些有关动画方面的知识点与精灵类一起使用.让精灵播放简单的帧动画. 首先我们准备好动画素材,我在网上下了一个小游戏.将里面的素材做成了png和plist大图以供程序调用.我是用TexturePackerGUI来生成plist的.我选的是一个简单的待机动作,我们的目的就是让这张图动起来~ 第一种方式:使用CCSpriteFrame…
学习内容:C#:学习书籍:图解教程(中文第四版). 目录:第四章 类的基本概念 -----> 4.8 访问修饰符 访问修饰符 从类的内部,任何函数成员都可以使用成员的名称访问类中任意的其他成员. 访问修饰符是成员声明的可以选部分,指明程序的其他部分如何访问成员 字段和方法声明的语法: 字段 访问修饰符  类型  标识符; 方法 访问修饰符  返回类型  方法名() { ... } 有5种成员访问控制:private 私有的:public 公有的:protected 受保护的:internal 内…
如果你还想从头学起Selenium,可以看看这个系列的文章哦! https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1680176.html 其次,如果你不懂前端基础知识,需要自己去补充哦,博主暂时没有总结(虽然我也会,所以我学selenium就不用复习前端了哈哈哈...) 首先,将下面html代码保存到一个文件中 后续第一种上传文件方式的代码小案例都是访问此html的 <!DOCTYPE html> <html lang="en">…
定义: DataFrame是二维的.大小可变的.成分混合的.具有标签化坐标轴(行和列)的表数据结构.基于行和列标签进行计算.可以被看作是为序列对象(Series)提供的类似字典的一个容器,是pandas中主要的数据结构. 形式: class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数含义: data : numpy ndarray(多维数组)(结构化或同质化的), dict(字典…
为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训…
为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训…