SuperMap iDesktop 产品中,普通数据集右键查看属性表,无法编辑行.是因为要直接在属性表中添加行,只能是纯属性数据集才可用. 除了直接打开数据集,增加几何对象,还有什么办法可以快速追加记录行呢? 1. 在数据源中直接拖拽要追加的数据集到目标数据集 ①弹出的数据集追加行对话框中,点击确定.注:保留新增字段用来设置源数据中存在而目标数据中不存在的字段是否保留. ②编辑的数据集如下 ③追加后,world_division_pg数据集属性表如下: 2. 通过将源数据集导出为csv文件,通过

1.利用分析工具——叠加分析——“空间连接”工具,将完全包含(COMPLETELY_CONTAINS)某点的面的属性值赋为该点的属性值. 其中定义用于匹配行的条件.匹配选项包括: 相交—如果连接要素与目标要素相交,将匹配连接要素中相交的要素.这是默认设置. COMPLETELY_CONTAINS—如果目标要素完全包含连接要素中的要素,将匹配连接要素中被包含的要素.面可以完全包含任意要素.点不能完全包含任意要素,甚至不能包含点.面只能完全包含折线和点. ....... 2.还利用叠加统计工具,根据

public function index(){ $sql = ""; $list = ""; $pagenumber = 20;//默认分页条数 //查询数据 $list = Db::name('wcmall_type','id,name,sort')->where($sql)->order('sort asc')->paginate($pagenumber,false,['query'=>request()->param()])-&

一.扩展服务实例 1.将iserver-extend1下的listener.java打成jar包2.复制到D:\SuperMap-iServer\webapps\iserver\WEB-INF\lib3.在web.xml文件中添加listener配置如下: <listener> <listener-class>extend.listener</listener-class> </listener> 示例代码: package extend; import j

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

转自:http://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/70254484 产品白皮书 iServer产品  教学视频  许可说明  安装部署  数据对接  缓存配置  扩展开发  性能提升  其他 iPortal产品  功能简介  首页定制  部门配置  权限设置  资源审核  服务托管  在线制图  其他 iExpress产品 iCloudManager产品  功能简介  安装手册 Online产品 iClient产品  教学视频  地图

Spark的核心RDD Resilient Distributed Datasets(弹性分布式数据集)   Spark运行原理与RDD理论 Spark与MapReduce对比,MapReduce的计算和迭代是基于磁盘的,而Spark的迭代和计算是尽量基于内存,只有在内存空间不能容纳计算结果时才将溢出的部分数据缓冲到磁盘存储,因此Spark是将内存与磁盘结合起来使用的一种架构,它既可以适应超大型的批量离线数据集处理(因为它可以基于磁盘),也可以适应基于实时的流数据分析计算(因为它可以基于内存迭代

目标检测算法SSD之训练自己的数据集 prerequesties 预备知识/前提条件 下载和配置了最新SSD代码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe ~/work/ssd cd $_ git checkout ssd 编译caffe 下载必要的模型(包括prototxt和caffemodel): 运行了evaluation和webcam的例子,会提示caffe的import报错.添加pycaffe路径到PYTHONPATH环境变量,或者写一个_

转自:http://blog.csdn.net/supermapsupport/article/details/70227669 空间数据处理与制图是GIS系统建设最基础的部分,这里利用超图桌面软件-SuperMap iDesktop 8C(2017)录制了相关内容的操作短视频,从GIS基础坐标系和投影转换开始,详细讲解了如何进行空间数据的采集.处理和管理,如何实现GIS空间分析功能解决实际问题,如何制作出一幅精美的地图,以及如何输出二维和三维的地图产品.本文汇总主要分为四个部分,包括: 空间数

折腾了一段时间,终于要发布一个版本了,但SuperMap程序怎么发布呢,需要些什么必要条件呢?本来想问问超图的技术人员的,但都没人理我,估计都去开大会去了. 下面是自己测试出来的结果,主要是根据SuperMap Objects的安装向导(InstallationGuide.pdf)来的. Windows环境 选择合适的操作系统,XP 就算了吧:选择合适的.Net Framework.项目Framework版本的尽量选择稍微低一点的版本,但也要兼顾所有的组件,免得出问题,推荐4.0(最新都4.7.

SuperMap作为一个平台软件有自己的数据格式,现要将ESRI的SHP数据导入到SuperMap的udb数据库中,可以完成导入,但也不得不说几点问题. 下面是ArcGIS中批量导入SHP的操作界面. 比较分析 (1)界面简洁性 明显ArcGIS要简洁得多,这会给用户增加正确操作的信心,如果按键太多,选择太多,用户心里就慌了:这些参数该怎么填写,是什么意思,选择错了对数据有什么影响?当然,复杂的界面也为了是定制更多灵活的可选可配参数,可以对单条记录的导入进行配置. (2)帮助易用性 结果类型中的

基准数据集 深度学习中经常会使用一些基准数据集进行一些测试.其中 MNIST, Cifar 10, cifar100, Fashion-MNIST 数据集常常被人们拿来当作练手的数据集.为了方便,诸如 Keras.MXNet.Tensorflow 都封装了自己的基础数据集,如 MNIST.cifar 等.如果我们要在不同平台使用这些数据集,还需要了解那些框架是如何组织这些数据集的,需要花费一些不必要的时间学习它们的 API.为此,我们为何不创建属于自己的数据集呢?下面我仅仅使用了 Numpy 来

关于如何将数据集封装为 Bunch 可参考 关于 『AI 专属数据库的定制』的改进. PyTables 是 Python 与 HDF5 数据库/文件标准的结合.它专门为优化 I/O 操作的性能.最大限度地利用可用硬件而设计,并且它还支持压缩功能. 下面的代码均是在 Jupyter NoteBook 下完成的: import sys sys.path.append('E:/xinlib') from base.filez import DataBunch import tables as tb i

由于RDL XML文件中使用了两个命名空间: <Report xmlns="http://schemas.microsoft.com/sqlserver/reporting/2005/01/reportdefinition" xmlns:rd="http://schemas.microsoft.com/SQLServer/reporting/reportdesigner"> 一个默认命名空间:xmlns="http://schemas.micr

一.数据准备 将一个没有基本属性的模型数据集和一个含有位置等属性信息的shp属性表进行挂接,两组数据之间没有连接字段,但同属一个坐标系下,只能通过空间位置信息进行属性挂接. 二.数据处理 基本思路:将模型数据集转换成二维面,将shp面转换成点,依照点面的包含关系,确定空间关系和连接字段. 模型数据集转二维面 点击模型数据集—>类型转换—>模型->二维面 输入结果数据集的名称后,点击转换. 模型数据集和二维面属性对比 shp面属性转点 点击shp面—>类型转换—>面->点

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需提前将HBase进行部署,参考上篇部署文档 https://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/p/9982143.html (转发请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/ 如发现有错,请留言,谢谢) 一.软件使用 SuperMap iServer 9D (2019)版本 二.部署前准备 基础环境搭建请参考上篇部署文档 https://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/p/9982143

人们常说,计划赶不上变化.同样的,在项目中,使用的数据也是在不断变化的,尤其是属性信息的改变.就比如说,地图上的地物,它的空间信息在比较长的时间内,都不会发生变化,他的属性信息在初期不完整或者与后来的信息不符合,这时就可以使用SuperMap iClient for JavaScript 的关联查询.       那如何进行关联查询呢?不急,我们先在iClient for JavaScript中去找找与关联查询相关的类或接口.       首先,JavaScript客户端内,查询从分布的服务类别

地图作为信息的载体和呈现方式,是GIS的重要组成部分,它是一个浏览信息的窗口,在信息日益发达的今天 ,各种地图应用如雨后春笋一般出现在大众眼前,而不是像以往一样太过局限于专业的领域.而弹窗,是作为地图信息的补充说明和描述的重要呈现方式,也广泛应用于各种地图应用中.一个好的前端界面的设计要灵活地使用空间,也要生动地完成与用户的交互,而在地图应用中,弹窗使用得好,不但会让人感觉舒适也会方便和增加与用户的交互,提升用户体验.如何使用和如何更好地使用iClient for JavaScript的弹窗(P

数据规整化:合并.清理.过滤 pandas和python标准库提供了一整套高级.灵活的.高效的核心函数和算法将数据规整化为你想要的形式! 本篇博客主要介绍: 合并数据集:.merge()..concat()等方法,类似于SQL或其他关系型数据库的连接操作. 合并数据集 1) merge 函数 merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=Fal