什么是OD成本矩阵? 先不说这个东西是什么,我们还是举一个实际的例子: 现在存在3个城市北京.上海.武汉,请分析他们两两之间的通行时间. 很简单嘛!北京到上海,北京到武汉,上海到武汉都来一次最短路径分析就好了. 好. 那么现在存在全国100个城市,请做同样的分析.使用排列组合的数学知识,知道至少要执行100*99/2=4950次分析. 人工明显是不可能的,光打点就很累了.而且,我们关心的是通行时间,所以最短路径分析的结果的输出线其实可以不要. 所以,可以用一张100×100的表,或者说是100阶

上一章花了大篇幅介绍网络数据集的创建,也简单说了下点线的连通性问题. 那么可以试试刀锋不锋利啦! 网络分析呢,ArcGIS提供了5个基本分析类型: 最短路径求解 服务区(服务覆盖范围) 事故突发地的最近设施 OD成本矩阵 车辆分配. 在这里,就先简单介绍介绍. 基于网络数据集,每一种分析类型都需要在ArcMap中创建一个对应的分析图层才能进行分析.

1. 3D分析 1.1. 3D Features toolset 工具 工具 描述 3D Features toolset (3D 要素工具集) Add Z Information 添加 Z 信息 添加关于具有 Z 值的要素类中的要素的高程属性的信息. Buffer 3D 3D 缓冲 围绕点或线创建三维缓冲区以生成球形或圆柱形的多面体要素. Difference 3D 3D 差异 消除目标要素类中部分与减法要素类中闭合的多面体要素体积重叠的多面体要素. Enclose Multipatch 封闭

网络分析是个热点,理论上是属于计算机图形学和数据结构的,GIS以此为基础做出应用. 以下列举本人在学习中遇到的网络分析问题与经验总结. 1. 软件平台及数据准备 平台:Windows 10 操作系统,ArcGIS for Desktop 10.0或更高版本(本人使用10.4) 用到的软件和SDK:VisualStudio 2012或更高版本.ArcGIS Objects 10.2或更高版本.Microsoft.NET Framework 3.5或更高版本 2. 网络分析介绍 挖坑待填. 3. 网

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

作为最早关注人工智能技术的媒体,机器之心在编译国外技术博客.论文.专家观点等内容上已经积累了超过两年多的经验.期间,从无到有,机器之心的编译团队一直在积累专业词汇.虽然有很多的文章因为专业性我们没能尽善尽美的编译为中文呈现给大家,但我们一直在进步.一直在积累.一直在提高自己的专业性.两年来,机器之心编译团队整理过翻译词汇对照表「红宝书」,编辑个人也整理过类似的词典.而我们也从机器之心读者留言中发现,有些人工智能专业词汇没有统一的翻译标准,这可能是因地区.跨专业等等原因造成的.举个例子,DeepM

不多说,直接上干货! Weka的Explorer(探索者)界面,是Weka的主要图形化用户界面,其全部功能都可通过菜单选择或表单填写进行访问.本博客将详细介绍Weka探索者界面的图形化用户界面.预处理界面.分类界面.聚类界面.关联界面.选择属性界面和可视化界面等内容. 一.Weka的Explorer(探索者)界面里的图形化界面 启动Weka GUI选择器窗口之后,用鼠标单击窗口右部最上面的Explorer按钮,启动探索者界面,这时,由于没有加载数据集,除预处理面板外,其他面板都变灰而不可用, 可

原文 GIS基础软件及操作(十) 练习十.网络分析 (1) 加深对网络分析基本原理.方法的认识:(2) 熟练掌握ARCGIS下进行道路网络分析的技术方法:(3) 结合实际.掌握利用网络分析方法解决地学空间分析问题的能力. 实验目的 网络分析是GIS空间分析的重要功能分.有两类网络,一为道路(交通)网络,一为实体网络(比如,河流.排水管道.电力网络).此实验主要涉及道路网络分析,主要内容包括: 最佳路径分析,如:找出两地通达的最佳路径. 最近服务设施分析,如:引导最近的救护车到事故地点. 服务区域

PyTorch 实战:计算 Wasserstein 距离 2019-09-23 18:42:56 This blog is copied from: https://mp.weixin.qq.com/s/nTUKYNxdiPK3xdOoSXvTJQ 最优传输理论及 Wasserstein 距离是很多读者都希望了解的基础,本文主要通过简单案例展示了它们的基本思想,并通过 PyTorch 介绍如何实战 W 距离. 机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布

Network Analyst 工具 1.分析 # Process: 创建 OD 成本矩阵图层 arcpy.MakeODCostMatrixLayer_na("", "OD 成本矩阵", "", "", "", "", "ALLOW_UTURNS", "", "", "", "STRAIGHT_LI

论文信息 论文标题:GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks论文作者:Tianxiang Zhao, Xiang Zhang, Suhang Wang论文来源:2021, WSDM论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 节点分类受限与不同类的节点数量不平衡,本文提出过采样方法解决这个问题. 图中类不平衡的例子:   图中:每个蓝色节点

1. OpenGL 渲染管线 OpenGL渲染管线分为两大部分,模型观测变换(ModelView Transformation)和投影变换(Projection Transformation).做个比喻,计算机图形开发就像我们照相一样,目的就是把真实的场景在一张照相纸上表现出来.那么观测变换的过程就像是我们摆设相机的位置,选择好要照的物体,摆好物体的造型.而投影变换就像相机把真实的三维场景显示在相纸上一样.下面就分别详细的讲一下这两个过程. 1.1模型观测变换 让我们先来弄清楚OpenGL中的渲

转自http://qa.baidu.com/blog/?p=167 作者:qabloger 一. 简介 我们在测试中可能都会面对case爆炸问题.有的case组合是无序的,我们可以通过pict[1]组合case,让pict成最优化的case组合,在保证覆盖率的同时控制case数,这个方式在业界使用广泛,收效也不错.但是对于有序操作的case爆炸,pict不能支持.目前没有很好的办法,总是让我们很伤脑筋.本文从状态矩阵出发,讨论了用遍历状态矩阵.先生成所有case.再组合case的方法来解决有序操

我常常这么大胆的认为,搞科学的人总是喜欢用各种让常人难以理解的复杂方式去处理某些其实可能很简单的事情,这种情况在他自身擅长的.有着诸多对手竞争的领域上极为常见.比如吧,搞DirectX的人用了左手坐标系,搞OpenGL的人偏偏就要用右手坐标系.这种情况的目的,是让他们那些搞科学的人得以突出他们的存在感和优越感.这种增加了这么多记忆成本只为了让他们爽一爽的事儿,对于我这种被科学搞了的人来说 ,就只剩下纠结和郁闷这两种感觉了.以上是某天看书看烦了的感想. Anyway,在学习RenderMonkey

我所在的T公司是强矩阵架构,关于这类公司,应该是不少大公司的主流架构,也就是说一个职员在公司内不仅在项目内有相应的级别,在其行政上也是有相应的级别,日常工作以项目的内容为主,但是同时也是属于行政的一员受管理. 个人认为这种架构有如下优点: ·灵活地调配资源,如果一个项目来了,在一个组内调配相应的专业职员是相对简单,当产品线比较多的时候,可以快速定位到相关的人力资源. ·术业有专攻,在做项目的时候就能够深刻体会到,如果没有一个项目组内的资源划分,那么你手上有几个新项目需要分配的时候就会感到难以下手

在学习MSP430的时候,总是有很多东西记不住,同时又是英文的资料,好多东西也是没怎么看透,英文虽过六级但是看英文资料还是有一种想睡的冲动啊,在学习键盘的时候,我的这块板子有些不同,矩阵键盘和独立键盘公用的,组合式的按键..这是为了节约硬件的成本啊 ... #define keyin    (P1IN & 0x0f)    //低四位保持不变,高4位清零,这个宏定义就是这个意思. 再写主函数的时候有这个语句:    P1DIR = BIT7;               //设置P1.0~P.3

两眼论&矩阵变现理论结合打造赚钱大模式 围棋有一个基本规则,就是一块棋有两只真眼,就是活棋. 围棋没有复杂的规则,它最有趣的地方是没有太多的规则和限制,由此演变出了大千世界,所以古人云“棋如人生”也是有一定的道理. 两眼起源于围棋,棋盘上必须有两只眼才能变活棋,为了生存必须努力的扩大自己的生存空间. 两眼论教我们应该在极不确定的时代,利用自己的能力尽力的减少这样的不确定性,将这种能力转换为自己的优势并努力的扩大它. 老喻(喻颖正)的“两眼论”很有启发:两只眼可以活好,三只眼活得自由. 围棋这个游

OTN 交换& P-OTN有效减少100G 网络成本 (三) 城域网面临的挑战在于不仅须要支持和管理旧有的传送业务,还要支持新兴的分组业务.在城域网中,以太网业务是规模最大.增长最迅速的业务种类,不论是3G/4G移动回传.企业专线还是数据中心互联. 为了达到设备及运营开销方面的高效性,城域网运营商一直在寻找一个平台.既能将电信级以太网与现有传送业务融合到一个公共的基础设施上.也能提供分组调节及汇聚的功能,从而最大化地利用底层的光纤网络.更进一步,因为GMPLS.ASON以及如今的SDN在网络控制

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第18篇文章,我们来看看机器学习领域当中,非常重要的其他几个指标. 混淆矩阵 在上一篇文章当中,我们在介绍召回率.准确率这些概念之前,先讲了TP.FP.FN.和FP这几个值.我们再来简单地回顾一下,我们不能死记硬背这几个指标,否则很容易搞错,并且还容易搞混.我们需要从英文入手来理解,其中的T表示真,可以理解成预测正确,F表示假,也就是预测错误.而P和N表示positive和negative,也就是阴和阳,或者是0和1

CPU的自动调度矩阵乘法 这是一个有关如何对CPU使用自动调度程序的文档. 与依靠手动模板定义搜索空间的基于模板的autotvm不同,自动调度程序不需要任何模板.用户只需要编写计算声明,而无需任何调度命令或模板.自动调度程序可以自动生成较大的搜索空间,并在该空间中找到良好的调度. 本文以矩阵乘法为例. 注意,本文无法在Windows或最新版本的macOS上运行.要使其运行,需要将本文的内容包装在一个if __name__ == "__main__":块中. import os impo