上一节介绍3D Tiles渲染调度的时候,我们提到目前Cesium支持的Cesium3DTileContent目前支持如下类型: Batched3DModel3DTileContent Instanced3DModel3DTileContent PointCloud3DTileContent Composite3DTileContent 其中Composite3DTileContent是复合数据,PointCloud3DTileContent是只包含FeatureTable和BatchTable

golang 中的 slice 非常强大,让数组操作非常方便高效.在开发中不定长度表示的数组全部都是 slice .但是很多同学对 slice 的模糊认识,造成认为golang中的数组是引用类型,结果就是在实际开发中碰到很多坑,以至于出现一些莫名奇妙的问题,数组中的数据丢失了. 下面我们就开始详细理解下 slice ,理解后会对开发出高效的程序非常有帮助. 这个是 slice 的数据结构,它很简单,一个指向真实 array 地址的指针 ptr ,slice 的长度 len 和容量 cap . 其

切片原理图(顾头不顾尾的正则原理) # [0:1] 其实只取到C, 取e则 [-1:], 如果步长为负数则倒过来取,从第几个往回取 name = "ChuiXue" print(name[0:1]) print(name[-1:]) print(name[::-1]) 对于可变数据类型,则可以通过切片实现数据添加修改, 如添加数据.替换数据.删除元素 number = [1, 2, 3] # 修改第一个数据, 直接把对象依次传递进去 number[:1] = [5, 6] print(

Bing地图切片系统 Bing地图提供了一个可以直接平移和缩放的世界地图.为了让地图操作更加平滑和及时响应,我们选择提前渲染地图不同层级的细节,并把每个层级的地图切割成为瓦片以便快速的还原展示.这篇文档描述了,投影,坐标系统和地图瓦片编码的方案,这些统称为Bing地图的切片系统. 地图投影 为了确保地图中来自不同航拍影像的排版没有缝隙,我们不得不对整个地球进行投影,我们选择使用墨卡托投影,如下图所示: 尽管墨卡托投影极大的扭曲了地图比例和面积(特别是在极点附近),但它具有两个重要特征,这两个重要

Vector类:用户定义的序列类型 我们将使用组合模式实现 Vector 类,而不使用继承.向量的分量存储在浮点数数组中,而且还将实现不可变扁平序列所需的方法. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 15.0px Helvetica } Vector 类的第 1 版要尽量与前一章定义的 Vector2d 类兼容. p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 25.0px Helvetica }

首先要了解切片与 skip 的原理 切片原理是将 index(索引) 或 cursor(游标)移动到 start 位置再 进行切分: skip原理是跳过start条数据后再获取 1. 单纯的普通分页用 切片和 skip 方法个人觉得是效率一样的,因为都是移动cursor / index 到start位置 2. 涉及到有中间标识的分页 : 如某些页面内只有上一页下一页,并没有指定调转到某一页的功能.其实这种分页实现的原理是通过一个中间标识来保存此次查询至的数据位置,当点击下一页的时候会按照这个标识

只要实现了__len__和__getitem__两个方法即可将该类视为序列. 切片原理 动态存取属性 如果实现了__getattr__方法,也要定义__setattr__方法,以防对象行为不一致

3.9 Go Slice切片 Go语言切片(Slice) 切片是可动态变化的序列,是对数组的引用,引用类型,遵循引用传递的机制 slice类型写作[ ]T,T是slice元素类型,var s1 []int,s1就是切片变量 package main import "fmt" func main() { //创建一个数组 var array1 [5]int = [...]int{11, 22, 33, 44, 55} /* 创建切片,通过对数组的索引切片 s1 是切片名 array1[1

新Vector类 接原vector类定义的新Vector类,原向量类是二维,现定义多维向量类: from array import array import reprlib import math class Vector: typecode = 'd' shortcut_names = 'xyzt' def __init__(self, components): self._components = array(self.typecode, components) def __iter__(s

MapReduce 中的排序 MapTask 和 ReduceTask 都会对数据按key进行排序.该操作是 Hadoop 的默认行为,任何应用程序不管需不需要都会被排序.默认排序是字典顺序排序,排序方法是快速排序 下面介绍排序过程: MapTask 它会将处理的结果暂时放到环形缓冲区中,当环形缓冲区使用率达到一定阈值后,再对缓冲区中的数据进行一次快速排序,并将这些有序数据溢写到磁盘 溢写完毕后,他会对磁盘所有文件进行归并排序 ReduceTask 当所有数据拷贝完后,会统一对内存和磁盘的所有数

1,基本概念 1.1,数据类型 基本数据类型:字符串,数字,布尔等 引用数据类型:相对不可变(元组),可变(列表,字典,集合等) 基本数据类型存放实际值,引用数据类型存放对象的地址(即引用) ==:判断值是否相等 is:判断id是否相等,即内存地址,id()可以返回内存地址 1.2,序列类型 容器类型:list,tuple,collections.deque,存放引用,可嵌套 扁平序列:str,bytes,bytearray,memoryview,array.array,存放值,只包含原子数据

1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组,图例如下:[提示:]解此题可以先把所有值都设置为1,这是大正方形:其次,把边界除外小正方形全部设置为0.本题用到numpy的切片原理.多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理. import numpy as np a=np.ones((10,10)) #创建一个10行10列的.元素全为1的数组 a[1:9,1:9]=0 #选取数组中的2-8行列,将数据置为0 print(a) 2.在数组主对角线上创建一个值为1,2,3,4的5x5矩阵

1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组,图例如下:[提示:]解此题可以先把所有值都设置为1,这是大正方形:其次,把边界除外小正方形全部设置为0.本题用到numpy的切片原理.多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理.[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0

1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组,图例如下:[提示:]解此题可以先把所有值都设置为1,这是大正方形:其次,把边界除外小正方形全部设置为0.本题用到numpy的切片原理.多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理.[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.][1. 0. 0

3.8(02) .特点:由服务端进行数据管理 开源的GO sever WMS/WCS/WTS 1sever/2engine/3database/4standard 扩展的空间数据库,存矢量.栅格.直接支撑空间查询,这些上周手机有记 baiduAPI Echart/EST /... UI第三方库, 三维可视化,以前是贴图??现在是数字孪生,通过传感器获得城市参数啥的,??????????????????????????????? 3Dmap快速获得的方法:倾斜摄影 与建模贴膜间的区别:一个是真实性

Python中序列是最基本的数据结构.序列中的每个元素都分配一个数字(他的位置或者索引),第一个索引是0,第二个索引是1,依次类推.Python的列表数据类型类似于C语言中的数组,但是不同之处在于列表数据类型可以包含任何类型的元素.列表示Python最常用的数据类型之一,他可以以作为一个方括号内的逗号分割值出现.像字符串一样也具有增删改查的操作.因此列表是一个有序集合. 注意:如果列表当中只有一个元素的时候,比如[12, ],需要加一个逗号.目的是一面误解成数学计算意义上的括号. 1.   列表

将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化.我们在实验过程中先会运用 Python 中 matplotlib 库的对数据进行图表化处理,然后调用 scikit-learn 库当中的的 SVM 库对数据进行回归分析,最终在图表分析的支持下得出我们的结论. 笔记来源 图灵教育 的 <Python 数据分析实战> 第 2 章 知识点 matplotlib 库画出图像 scikit-learn 库对数据进行回归分析 numpy 库对数据进行切片 原理 气象数据是在网上很容易找到的一类数据.很多网

Python之所以能够成为流行的数据分析语言,有一部分原因在于其简洁易用的字符串处理能力. Python的字符串对象封装了很多开箱即用的内置方法,处理单个字符串时十分方便:对于Excel.csv等表格文件中整列的批量字符串操作,pandas库也提供了简洁高效的处理函数,几乎与内置字符串函数一一对应.也就是说: 单个字符串处理,用Python内置的字符串方法: 表格整列的字符串处理,用pandas库中的字符串函数: 本文就以常用的数据处理需求,来对比使用以上两种方式的异同,从而加深对Python和

目录 数组 创建 访问和赋值 切片 结构 初始化 访问 追加 拷贝 总结 数组和切片是 Go 语言中常见的数据结构,很多刚刚使用 Go 的开发者往往会混淆这两个概念,数组作为最常见的集合在编程语言中是非常重要的,除了数组之外,Go 语言引入了另一个概念 - 切片,切片与数组有一些类似,但是它们的不同之处导致使用上会产生巨大的差别. 这里我们将从 Go 语言 编译期间 的工作和运行时来介绍数组以及切片的底层实现原理,其中会包括数组的初始化以及访问.切片的结构和常见的基本操作. 数组 数组是由相同类

数组.切片.映射是Golang的最重要的数据结构,下面是对这3种数据结构的一点个人总结: 一.数组 数组是切片和映射的基础数据结构. 数组是一个长度固定的数据类型,存储着一段具有相同数据类型元素的连续内存块. 因为数组占用的内存是连续分配的,所以对数组的操作速度很快. 声明数组的方式:4种 var array1 [5]int array1 := [5]int{3,5,6,3,2} array1 := [...]int{3,4,7,8,1} //根据数组字面量中元素的个数来确定数组的长度 arra

切片时的索引是在两个字符之间.左边第一个字符的索引为 0,而长度为 n 的字符串其最后一个字符的右界索引为n. 例如: +---+---+---+---+---+---+ | P | y | t | h | o | n | +---+---+---+---+---+---+ 0 1 2 3 4 5 6 -6 -5 -4 -3 -2 -1 第一行数字给出字符串中的索引点:0~6第二行给出相应的负索引:-6~-1切片是从i到j两个数值标示的边界之间的所有字符.对于非负索引,如果上下都在边界内,切片长