标注.注记.图形文本 2016年8月10日10:29 ArcMap中怎样向地图添加文本,其中标注与注记是重点内容,此处对此进行总结. 参考链接: ①地图文本基本词汇: 什么是文本? ArcGIS 提供了几种文本类型供您根据需要进行选择.主要类型包含标注.注记和图形文本. 标注         是一个自动放置的文本,其文本字符串基于要素属性信息.标注提供了将描述性文本添加至地图中各个要素的最快最简单的方法. 注记         可用来描述特定要素或向地图中添加常规信息.与标注不同的是,每条注记都

在给图层标注的时候,经常出现冲突后有些标注出不来,需要将某些个别的点要素进行标注位置调整,如下图: 处理步骤如下, (1)打开Maplex标注引擎.从ToolBars中打开Labeling工具,勾选Use Maplex Label Enginge. (2)打开图层属性: (3)设定默认标注

该“标注”系列博文的标注引擎使用“标准标注引擎(standard label engine)”,这个概念如不知道,可不理会,ArcGis默认标注引擎就是它. ArcGis的标注表达式支持VBScript.Jscript.Python ,3种脚本语言进行语句解析.一般我们常用的是VB.Python. 普通标注这里不做讲述,先从一个简单的换行标注开始讲起. 作者:yzhyingcoolArcGis交流群:博客:https://www.cnblogs.com/yzhyingcool/ 两行标注 可以很

语料库 本文语料库特指文本分类语料库,对应IDataSet接口.而文本分类语料库包含两个概念:文档和类目.一个文档只属于一个类目,一个类目可能含有多个文档.比如搜狗文本分类语料库迷你版.zip,下载前请先阅读搜狗实验室数据使用许可协议. 用Map描述 这种关系可以用Java的Map<String, String[]>来描述,其key代表类目,value代表该类目下的所有文档.用户可以利用自己的文本读取模块构造一个Map<String, String[]>形式的中间语料库,然后利用I

对POI点添加权重等级类型信息.例如添加短整形字段Weight,并根据业务逻辑设置不同种类的POI的权重值,如分5类,0代表重要性最低的POI,4代表重要性最高. 在ArcMap的标注管理栏中,设置使用Maplex标注引擎,添加对应级别的标注图层. 设置POI标注图层的冲突解决,设置要素权重为1000,这样能确保标注不会压盖在POI符号上. 通过标注管理栏,设置标注图层的放置优先级别,权重高的标注图层应该排在前面. 设置网格的冲突解决,设置边界要素权重为1000,这样可以避免标注压盖网格边界.

libSVM 参数选择  [预测标签,准确率,决策值]=svmpredict(测试标签,测试数据,训练的模型);    原文参考:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6539192 关于SVM参数c&g选取的总结帖[matlab-libsvm]:http://www.ilovematlab.cn/thread-47819-1-1.html  原文见下方 需要提醒的是,libSVM支持多类分类问题,当有k个待分类问题时,libSVM构建k

转一篇关于tag的文章:  <Tagging: People-powered Metadata for the Social Web>出版于2008年,中文版译为<标签:标记系统设计实践>.Tag,RSS都是Web 2.0时代的标志性建筑.这本书就Tag的方方面面做了比较全面的分析,但是有些章节内容组织逻辑上有点问题,瑕不掩瑜.笔记如下:   分面分类    "缤纷色彩闪出的美丽,是因它没有分开每种色彩",黄家驹歌里唱出世界因为差异不同而丰富多彩;每个人认知世界

简介:Libsvm is a simple, easy-to-use, and efficient software for SVM classification and regression. It solves C-SVM classification, nu-SVM classification, one-class-SVM, epsilon-SVM regression, and nu-SVM regression. It also provides an automatic model

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

Atitit s2018.5 s5  doc list on com pc.docx  Acc  112237553.docx Acc Acc  112237553.docx Acc baidu netdisk.docx Acc bdp   1882176   p000000.docx Acc csdn 18821766710   attilax main num.docx Aittit  开kibana查看日志.docx Atiitt put post 工具  开发工具dev tool tes

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RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 from:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23006190 前面一直在写传统机器学习.从本篇开始写一写 深度学习的内容. 可能需要一定的神经网络基础(可以参考 Neural networks and deep learning 日后可能会在专栏发布自己的中文版笔记). RCNN (论文:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic seg

论文地址:<Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation> 论文包含两个关键:(1)使用CNN处理候选框,以便定位个分割目标.(2)当训练集较小时,有监督的预训练和特点区域的微调. 介绍 目标检测系统总概:(1)输入一张图 .(2)提取候选区域(2k左右).(3)使用CNN计算每个候选区域的特征.(4)使用class-specific linear SVMs来分类. 使用R-CN

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression

1. libSVM简介 训练模型的结构体 struct svm_problem //储存参加计算的所有样本 { int l; //记录样本总数 double *y; //指向样本类别的组数 struct svm_node **x;//数据样本 }; 当样本类别事先已经被告知时,可以通过数字来给样本数据进行标识(如果是两类通常以1与-1来表示).如果不清楚样本类别可以用样本个数编号来设置,这时候分类的准确率也就无法判定了. 数据样本是一个二维数组,其中每个单元格储存的是一个svm_node,y与样

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object)×IOU^

原文地址:智能单元 图像分类:所谓图像分类问题,就是已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像按照标签类别,将其打上标签. 下面先介绍一下一个简单的图像如何利用计算机进行分类: 例子:以下图为例,图像分类模型读取该图片,并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率.需要注意的是,对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的3维数组.在这个例子中,猫的图像大小是宽248像素,高400像素,有3个 v颜色通道,分别是红.绿和蓝(简称RGB).如此,该图像就包含了24

虽然网络上已经有了很多的类似的东西了吧.但是呢,我自己还是要写一写的. 安装: 对于 libsvm工具包,我们可以去官方网站下载,网址为:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,这上面有很好的介绍. 我下载的版本为 libsvm-3.22.下载完了以后,可以查看到文件夹里面的内容.(其中,的一个heart_scale的matlab格式的文件是我自己在网上下载的) 里面的 matlab文件夹里的内容就是我们要用到的内容(里面有的文件我已经编译好了,即 .