javascript arcgis 取区域中心点 //graphic是绘制完多边形之后返回的对象 //获得多边形的中心点坐标 var centerPoint=graphic.geometry.getExtent().getCenter();

常见的接口有如下关系 IworkspaceFactory-------------->IworkSpace------------------>IfeatureWorkSpace ---------------->IFeatrueClass------------->IFeature() |                                       | |                                       | |             

坐标系统与投影变换及在ArcGIS桌面产品中的应用 1.地球椭球体(Ellipsoid) 2.大地基准面(Geodetic datum) 3.投影坐标系统(Projected Coordinate Systems ) 4.坐标系统和投影变换在桌面产品中的应用 5.World files文件 GIS处理的是空间信息,而所有对空间信息的量算都是基于某个坐标系统的,因此GIS中坐标系统的定义是GIS系统的基础,正确理解GIS中的坐标系统就变得尤为重要.坐标系统又可分为两大类:地理坐标系统.投影坐标系统

原文 http://www.cnblogs.com/Realh/archive/2010/12/14/1906112.html 前些日子在做ESRI的开发大赛,从刚开始接触ArcGIS Engine(以下称AE)那会儿“摸着石头过河”那个阶段一路走下来,有了不少心得体会,在此给大家分享下. 做得是一个三维的校园地下管线系统,使用的AE的SceneControl组件.传说Scene适合小场景精细模型展示,Globe适合大场景海量 数据展示,所以选的前者.界面用的是Dotnetbar for Win

Windows Phone 应用商店应用中的中心控件指南   在本文中 说明 示例 用法指南 设计指南 相关主题 重要的 API Hub (XAML) HubSection (XAML) 说明 中心控件(在手机上,仅适用于按纵向使用)显示一系列可以来回平移的区域.它是应用的全屏容器和导航模型. 中心(以前称为全景)体验是本机 Windows Phone 外观的一区域.与旨在适合手机屏幕边界的应用不同,中心应用通过使用超出屏幕边界的水平虚拟宽画布提供了一个查看控件.数据和服务的独特方式.在 Win

具有主页菜单(中心或透视控件)的中心应用中心 你可能要设计包含许多功能的应用.当你看着这些功能时,可能会决定将它们整理到独立的区域中.这些区域最终会成为用户要访问的应用的独立部分.你需要设计一个简便的方法,让用户在这些 UI 区域中导航.此类应用需要应用程序中心,用户可在其中启动到应用的每个子区域. 例如,请想象设计一个用于管理足球队的应用.此应用需要多个功能区域—一个用于比赛和练习的日历管理,一个用于球队花名册信息,一个用于得分和球员统计数据,另一个用于过往赛事的视频片段.你会希望提供一种方式

[JavaScript]Leetcode每日一题-矩形区域不超过K的最大值和 [题目描述] 给你一个 m x n 的矩阵 matrix 和一个整数 k ,找出并返回矩阵内部矩形区域的不超过 k 的最大数值和. 题目数据保证总会存在一个数值和不超过 k 的矩形区域. 示例1: 输入:matrix = [[1,0,1],[0,-2,3]], k = 2 输出:2 解释:蓝色边框圈出来的矩形区域 [[0, 1], [-2, 3]] 的数值和是 2,且 2 是不超过 k 的最大数字(k = 2). 示例

ADAS可行驶区域道路积水反光区域的识别算法 Water logging area reflecting recognition algorithm for ADAS 1. 工程概要 1.1  概述: 随着社会的发展和技术的进步,传统上远.近光灯机械.定向转变的前照灯,已经无法满足人们日益增长的形式安全需要,于是更为智能高效车灯应运而生.未来的车灯能根据周边环境和环境的光源变化调整自身的配光方式,提供更大的照明范围和照明距离,同时也能改善传统前照灯的照明死角,因此可以显著提高行车安全性和驾驶舒适

time:2015年10月09日 星期五 23时11分58秒 # opencv笔记6:角点检测 update:从角点检测,学习图像的特征,这是后续图像跟踪.图像匹配的基础. 角点检测是什么鬼?前面一篇学习笔记是各种模板操作,是图像增强技术. 那么我节写来应该继续找下有没有别的图像增强技术. 但是,我对增强还不是特别理解. 图像增强:划定ROI区域,然后想方设法将感兴趣的特征有选择的突出.注意,这可是不去考虑图像质量下降的原因的. 图像恢复:针对图像降质的原因,设法去补偿降质因素,从而使改善后的图

横轴墨卡托 (Transverse Mercator) 投影 描述 此投影又称为高斯-克吕格投影,它与墨卡托投影相似,不同之处在于圆柱是沿经线而非赤道纵向排列.通过这种方法生成的等角投影不会保持真实的方向.中央经线位于感兴趣区域的中心.这种中心对准方法可以最大程度地减少该区域内所有属性的变形.此投影最适合于南北向分布的地区. 了解有关高斯-克吕格投影的详细信息了解有关墨卡托投影的详细信息 “美国国家平面坐标系统”对所有南北向分布的区域使用此投影.UTM 和高斯-克吕格坐标系基于横轴墨卡托投影.

现在这个社会发展的太快,到处都充斥着各种各样的资源,各种开源的平台,如github,codeproject,pudn等等,加上一些大型的官方的开源软件,基本上能找到各个类型的代码.很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法,但是他们要学会搜索,强有力的搜索能力基本能解决可能会遇到的一切问题,比如前一段时间流行的prisma滤镜,现在你在github上能找到一大堆了. 可我想表达的并不是这个,上述这个情况确实是正确的.但是,我相信这个世界上90%的开源代码是垃圾代码,还有9%的

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

目录: 子窗口与主窗口的交互 子窗口控件 按钮类别 button 滚动条类别 scrollbar 静态类别  static 编辑框类别 edit 清单方块 listbox 子窗口与主窗口的交互 创建窗口要:注册窗口类型 和 创造相应窗口实例 //注册窗口类型 wndclass.style = CS_HREDRAW | CS_VREDRAW ; wndclass.lpfnWndProc = WndProc ; wndclass.cbClsExtra = ; wndclass.cbWndExtra

编辑 本词条缺少名片图,补充相关内容使词条更完整,还能快速升级,赶紧来编辑吧! KPI考核,Key Performance Indicator的缩写,指的是关键绩效指标考核法. 中文名 KPI考核 外文名 Key Performance Indicator 含    义 关键绩效指标考核法 特    点 围绕关键成果领域进行选取. 目录 1 实质 ▪ 分类 ▪ 考核 ▪ 主要特点 ▪ 核心价值 2 考核标准 ▪ 考核维度 ▪ 等级描述法 ▪ 关键事件法 ▪ 确定里程碑法 3 考核流程 ▪ KPI

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB 基本介绍 在本文中,你会对如何使用JavaScript实现机器学习这个话题有一些基本的了解.我会使用Encon(一个先进的神经网络和机器学习框架)这个框架,并向你们展示如何用这个框架来实现光学字符辨识,模拟退火法,遗传算法和神经网络.Encog同时包括了几个GUI窗体小部件,这些小部件可以更方便地显示出一般机器学习任务的输出. 运行环境 Encog是一个面向Java,

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti

Receptive field 可中译为“感受野”,是卷积神经网络中非常重要的概念之一. 我个人最早看到这个词的描述是在 2012 年 Krizhevsky 的 paper 中就有提到过,当时是各种不明白的,事实上各种网络教学课程也都并没有仔细的讲清楚“感受野”是怎么一回事,有什么用等等.直到我某天看了 UiO 的博士生 Dang Ha The Hien写了一篇非常流传甚广的博文:A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Ne

https://blog.csdn.net/zbcx_ZGIS/article/details/82216151 1面图层配图 1.1基本框架 这个是geoserver默认的polygon的代码,我们可以将它作为日后编辑面图层的基础框架. <?xml version="1.0" encoding="ISO-8859-1"?><StyledLayerDescriptor version="1.0.0" xsi:schemaLoca

0.简介: 在目前的游戏市场上,手游依然是市场上的主力军,而只有快速上线,玩法系统完善的游戏才能在国内市场中占据份额.而在手游开发过程中,搭建UI系统是非常基本且重要的技能,极端的说如果对Unity的UI系统熟悉,就可以去游戏公司上班了 :)(笑~). 但是就像蛋炒饭,最简单的事要做好也是非常困难的.UI这块的变动也经常是整个游戏最频繁的一块,如果没有一个合理的设计思路,和管理方案,后期将会陷入无止境的调试优化之中. 万丈高楼平地起,现在让我们开始从Unity中的UGUI系统进行讲解. 1.创建

文字定位 经过前面的特征提取,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步: 1.邻近搜索,目的是圈出单行文字: 2.文本切割,目的是将单行文本切割为单字. 邻近搜索 我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”.“旦”.“八”.“元” 这些字,由于不具有连通性,所以就被分拆开了,如图13. 因此,我们需要通过邻近搜索算法,来整合可能成字的区域,得到单行的文本区域.