如何增强ArcGIS插值图出图效果 by 李远祥 在一些科研领域,经常会遇到使用插值的方式进行处理,并生成最终的插值图.插值图在ArcGIS里面非常容易生成,只要具备了采用点数据,通过ArcToolBox里面的插值的工具可以直接生成最终的插值数据.插值的方法有很多种,这里就不做介绍了.数据生成后,其地图制作也是相当的简单,只需要在符号系统的标签里面设置一下,并进行重分类,使用色带去渲染就可以完成.下图去掉一些地图的整饰元素,直接使用最原始的栅格渲染方式进行出图. 尽管这个图按照笔者的经验,将研究

刚解决了html中某div块生成pdf的问题,热乎乎的,赶紧记录下 引入的js传送门: https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jspdf/1.0.272/jspdf.debug.js https://cdn.bootcss.com/html2canvas/0.5.0-beta4/html2canvas.js 踩坑记录: 1.生成的pdf中,dom元素间距异常: 2.提高分辨率后,生成的图片有偏差 html语句: <div id="demo"

1. 引言 随着科学技术的发展,人们对宏观和微观世界逐步了解,越来越多领域(物理学.化学.天文学.军事雷达.地震学.生物医学等)的微弱信号需要被检测,例如:弱磁.弱光.微震动.小位移.心电.脑电等[1-3].测控技术发展到现在,微弱信号检测技术已经相对成熟,基本上采用以下两种方法来实现:一种是先将信号放大滤波,再用低或中分辨率的ADC进行采样,转化为数字信号后,再做信号处理,另一种是使用高分辨率ADC,对微弱信号直接采样,再进行数字信号处理.两种方法各有千秋,也都有自己的缺点.前一种方法,ADC

(一)一个基本概念 分贝(dB):按照对数定义的一个幅度单位.对于电压值,dB以20log(VA/VB)给出:对于功率值,以10log(PA/PB)给出.dBc是相对于一个载波信号的dB值:dBm是相对于1mW的dB值.对于dBm而言,规格中的负载电阻必须是已知的(如:1mW提供给50Ω),以确定等效的电压或电流值. (二)静态指标定义 1.量化误差(Quantization Error) 量化误差是基本误差,用简单3bit ADC来说明.输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000

这些术语都是指屏幕的分辨率. VGA:Video Graphics Array,即:显示绘图矩阵,相当于640×480 像素: HVGA:Half-size VGA:即:VGA的一半,分辨率为480×320: QVGA:Quarter VGA:即:VGA的四分之一,分辨率为320×240: WVGA:Wide Video Graphics Array:即:扩大的VGA,分辨率为800×480像素: WQVGA:Wide Quarter VGA:即:扩大的QVGA,分辨率比QVGA高,比VGA低,

接上一篇介绍IC制造的基本过程,光刻的基本过程.这篇文章继续介绍光刻过程中的一些概念. 该系列文章的目录如下: [IC]Lithograph(0)半导体制造的基本过程 [IC]Lithograph(1)光刻技术分析与展望 [IC]Lithograph(2)光刻技术的分辨率与分辨率增强技术 1. 光刻投影系统的分辨率 投射到晶圆片上的特征图的精度,取决于投影系统的光波长,以及经过光掩膜板(illuminated mask)衍射光的衍射级次有多少能被会聚透镜(缩图透镜the reduction le

在常用传感器中,模数转换器是其中至关重要的环节,模数转换器的精度以及系统的成本直接影响到系统的实用性.因此.如何提高模数转换器的精度和降低系统的成本是衡量系统是否具有实际应用价值的标准. 图 1    ADC工作流程 一.ADC简单介绍                                                                              ADC可分为SAR型.积分型.Σ-Δ型.折叠型等方式.SAR ADC因其功耗低.精度高.面积小等特点而被用于

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing Systems.

之前在工作总汇总了shadowmap的各种问题 [工作积累] shadow map问题汇总 最近有点时间再仔细研究了shadowmap的一些算法.主要修复了LiSPSM(上面链接里后面有更新),实现了TSM和CSM阴影. 总的来说,CSM只是结构上的不同,多了拆分和几个pass,实现起来相对比较简单.比较花时间的是LiSPSM和TSM的调试.至于为什么要研究LiSPSM和TSM,主要是在不能使用CSM的时候(比如低配,mobile之类),可以有更好的效果.另外,CSM和LiSPSM.TSM并不冲

1. 剔除多边形表面 在三维空间中,一个多边形虽然有两个面,但我们无法看见背面的那些多边形,而一些多边形虽然是正面的,但被其他多边形所遮挡.如果将无法看见的多边形和可见的多边形同等对待,无疑会降低我们处理图形的效率. 在这种时候,可以将不必要的面剔除. 首先,使用glEnable(GL_CULL_FACE);来启动剔除功能(使用glDisable(GL_CULL_FACE)可以关闭之)  然后,使用glCullFace来进行剔除.  glCullFace的参数可以是GL_FRONT,GL_BAC

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing S

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

模拟试题B 一.单项选择题(2′*8 =16′) 1．灰度等级为256级,分辨率为2048*1024的显示器,至少需要的帧缓存容量为( ) A)512KB B)1MB C)2MB D)3MB 2．在多形边面片的数量非常大的情况下,哪一个消隐算法速度最快? ( ) A)深度缓存算法(Z-Buffer) B)光线跟踪算法 C)画家算法 D)不确定 3．双线性光强插值法(Gouraud Shading)存在哪些问题?( ) A)光照强度在数值上不连续 B)生成多面体真实感图形效果差 C)生成曲面体真实

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). 15. Image Registration图像配准最早的应用在医学图像上,在图像融合

hrnet相关的两篇文章 CVPR2019   Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions (https://arxiv.org/pdf/1904.04514.pdf)               提出了一种新的架构,即高分辨率网络(HRNet),它能够在整个过程中维护高分

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 1.Abstract: 本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作,主要可以分为两类:深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具.对于深度编码方案,像素概率建模和自动编码器是两种方法,分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案.对于深度工具,有几种使用深度学习来执行帧内预测.帧间预测.跨通道预测.概率分布预测.变换.后处理.环内滤波器.上/下采样以及编码优化的建议技术.为了倡导基于深度学习的视频编码研究,本文对我们

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

前言 随着移动设备的普及,移动web在前端工程师们的工作中占有越来越重要的位置.移动设备更新速度频繁,手机厂商繁多,导致的问题是每一台机器的屏幕宽度和分辨率不一样.这给我们在编写前端界面时增加了困难,适配问题在当下显得越来越突出.记得刚刚开始开发移动端产品的时候向设计MM要了不同屏幕的设计图,结果可想而知.本篇博文分享一些卤煮处理多屏幕自适应的经验,希望有益于诸君. 特别说明:在开始这一切之前,请开发移动界面的工程师们在头部加上下面这条meta: 简单事情简单做-宽度自适应 所谓宽度自适应严格来

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骨骼,是一门基础艺术,几百年来一直为伟大的艺术大师所研究,它曾经,也将一直是创作现实且可信角色的关键,提高骨骼知识更将大大提高雕刻技能. 若有疑问可直接访问:http://www.zbrushcn.com/jichu/zbrush-4R7-dklbs.html 当然,这对于现实角色很重要,对卡通和风格化的角色也同样重要,底层骨骼始终存在,但肌肉.骨头和软骨—即便乍一看几乎看不到—却仍然是需要构建的主要模块.今天,我们通过ZBrush®3D图形绘制软件,学习了解底层肌肉和骨头,以及如何在头盖骨上直