[平差软件学习---科傻]四.科傻二等水准平差(参数设置和in1文件讲解) 这个算是最后一集了,也可能不是如果我想到不足的地方我会在补上一集视频,或者是文章页.总感觉自己操作的很熟练,到自己真正讲的时候就没有头绪了,不知道看到的我讲的同事会不会笑话我,呵呵.总之!在业余时间把这个[平差软件学习---科傻]四集小视频录制完了.心里还是挺高兴. 下面是第四节内容: 一.本次讲解大概内容 1.分析水准网型 2.确定精度 3.编辑科傻的平差文件 in1, 4.出报表 二.视频讲解 三,相关ppt,线路参

这是6,7年前做的一个excel vba自动计算附合导线平差的表格. 对于做测绘的朋友来说,附合导线平差是最基础的技能,目前来说,能平差的软件和工具也很多,像南方的平差易,科傻平差.清华三维平差等,但这些软件操作较复杂,且界面不友好,于是很多人用excel强大的公式函数功能,做了很多自动计算的表格,但这些表格很死板,未知点的个数不能自定义,操作起来也并不简单,于是本人改进了表格,能够实现按自定义未知点个数进行平差计算,所有步骤都是自动化的,只需要输入起算点和观测数据即可,计算结果准确,使用方便.

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我是测绘工程专业的学生,去年由于同学的推荐我开始使用工程测量大师这款App. 工程测量大师是一款非常方便的测量计算软件,用户将测量的数据输入后,软件就可以帮助你得到精确的计算结果.操作非常简单,使用起来非常方便. 在这款应用中包括了导线计算,坐标正反算,交会定点,角度转换等一系列测量模块,功能强大且全面.而其中导线计算包括了闭合导线,附和导线,支导线等各个类别的导线测量.这款应用的界面很干净,没有广告,功能分类很清晰,可以让用户在很短的时间内找到自己想要的功能,没有冗余的功能. 但是这款应用也有

进行GPS网平差的目的主要有三个: (1)消除由观测量和已知条件中存在的误差所引起的GPS网在几何上的不一致.包括闭合环闭合差不为0:复测基线较差不为0:通过由基线向量所形成的导线,将坐标由一个已知点传算到另一个已知点的符合差不为0等.通过网平差,可以消除这些不一致. (2)改善GPS网的质量,评定GPS网的精度.通过网平差,可得出一系列可用于评估GPS网的精度指标,如观测值改正数.观测值验后方差等等.结合这些精度指标,还可以设法确定出可能存在粗差或质量不佳的观测值,并对它们进行相应的处理,从而

习科科普贴,如何找到网站的后台 作者:小Dの马甲来自:习科论坛 - Silic.Org - BlackBap.Org 1, 穷举猜解    现如今可以暴力猜解网站后台登陆地址的软件有很多,从最早的啊D注入工具开始,一直到现在很多常用的工具(通常为SQL注入利用工具)都会带有后台登陆地址猜解的功能.    当然了,这个猜解绝大部分是根据字典来的,只要字典强大,用哪个工具猜倒显得不是那么重要了.需要注意的是,要看工具猜解路径的运用原理,大部分是根据返回的头部的代码,如200,404等等,这里要特别注

从空间拷过来的.尽管已经过去一个月了.记忆犹新 也算是又一次拾起这个blog Just begin 看着一群群大牛还有队友男神的省赛总结都出了 我最终也耐不住寂寞 来做个流水账抒抒情好了 第一次省赛 心情非常激动 也掺杂着一点小紧张 事实上最想吐槽的是伙食 真的真的真的真的吃不饱.. . 只是非常感谢我们xh老师提供的x牛和x力架 正式赛的时候根本没心思吃午饭 x牛确实提供了非常多能量(我真的没有打广告 你看 都打码了 嗯) 转回正题 说好的是来做流水账的 九号早七点集合从淄博出发 睡到了大青岛

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

.\Debug\sadf.exe.intermediate.manifest : general error c1010070: Failed to load and parse the manifest. {_~0v   终于搞明白了原来vc2008不像vc6.0那样 新建文件的时候有一个"add to project"选项.源代码文件需要在solution explorer里面加到project里.虽然有点傻,不过问题解决了. :)     竟然出现这么的低级错误啊.原来是VS 不

题目描述验证尼科彻斯定理,即:任何一个正整数的立方都可以写成一串连续奇数的和. 输入任一正整数 输出该数的立方分解为一串连续奇数的和 样例输入13样例输出13*13*13=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181提示本题是一个定理,我们先来证明它是成立的. 对于任一正整数a,不论a是奇数还是偶数,整数(a×a-a+1)必然为奇数. 构造一个等差数列,数列的首项为(a×a-a+1),等差数列的差值为2(奇数数列),则前a项的和

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

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Atitit 马尔可夫过程(Markov process) hmm隐马尔科夫. 马尔可夫链,的原理attilax总结 1. 马尔可夫过程1 1.1. 马尔科夫的应用 生成一篇"看起来像文章的随机文本".1 2. 隐马尔科夫过程1 3. 隐马模型基本要素及基本三问题2 4. 维特比算法2 5. 应用 HMM一开始是在信息论中应用的,后来才被应用到自然语言处理还有其他图像识别等各个2 6. 扩展数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 (Bayesian Networks)2

前言: 接着coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的实验3,本次实验是利用马尔科夫网络(CRF模型)来完成单词的OCR识别,每个单词由多个字母组合,每个字母为16×8大小的黑白图片.本次实验简化了很多内容,不需要我们去学这些参数(已提供),不需要掌握推理的方法(也提供了),目的是让大家对CRF模型有个感性认识.马尔科夫网络相比贝叶斯网络的优点就是不用自己去确定那些太明确结构(比如说那些因果关系). matlab基础知识: n = norm(X): 计

在上周解决“博客程序异步化改造之后遭遇的性能问题”的过程中,我们干了一件自以为很有成就感的事——在表现层(MVC与WebForms)将所有使用await的地方都加上了ConfigureAwait(false),比如下面代码: var taskCategories = GetCategoriesAsync(); model.Posts = await GetPostsAsync(model).ConfigureAwait(false); model.Paging.TotalCount = awai