注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. GIS地理定位系统的解释

  2. 什么是GIS 　　物质世界中的任何事物都被牢牢地打上了时空的烙印。人们的生产和生活中百分之八十以上的信息和地理空间位置有关。地理信息系统（ Geographic Information System, 简称 GIS ）作为获取、整理、分析和管理地理空间数据的重要工具、技术和学科，近年来得到了广泛关注和迅猛发展。由于信息技术的发展，数字时代的来临，理论上来说，GIS可以运用于现阶段任何行业。 　　从技术和应用的角度， GIS 是解决空间问题的工具、方法和技术； 　　从学科的角度， GIS 是在地

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2010-05-08
    • 文件大小：6144
    • 提供者：daizhoudai

  1. 轮廓问题的java实现

  2. 问题描述：输入n座建筑物的轮廓，输出总的轮廓，用java实现，上传前已检查无误。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-12-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：woshishuine0099

  1. arcgis的统计分析指导及练习数据

  2. 实习内容： 练习1：使用缺省参数创建一个表面 练习2：数据检查 练习3：制作臭氧浓度图 练习4：模型比较 练习5：制作超出某一临界值的臭氧概率图 练习6：生成最终成果图 预备知识： 利用地统计分析模块，你可以根据一个点要素层中已测定 采样点、栅格层或者利用多边形质心，轻而易举地生成一个连续表面。这些采样点的值可以是海拔高度、地下水位的深度或者污染值浓度等。当与ArcMap一起使用时，地统计分析模块提供了一整套创建表面的工具，这些表面能够用来可视化、分析及理解各种空间现象。 美国环保局负责对加利

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：oasises

  1. 轮廓线问题代码

  2. 城市轮廓线问题的代码，利用优先队列（大顶堆）辅助解决轮廓线问题。在大公司的笔试里见过类似的题，研究一下还是不错的。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-11-24
    • 文件大小：26624
    • 提供者：ruangong1203

  1. 轮廓线问题代码

  2. 城市轮廓线问题的代码，利用优先队列（大顶堆）辅助解决轮廓线问题。在大公司的笔试里见过类似的题，研究一下还是不错的。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：23552
    • 提供者：lxcombox

  1. hackbash2021:该存储库包含将在HackBash下监视的文件和代码-源码

  2. 在船上 主题：教育 介绍 农村地区的教育从未在教学风格上发挥任何作用。 缺乏优秀的教师和古老的教学方法使大流行病更加恶化。 熟练的老师有障碍，他们确实急忙到达农村地区。 无论在农村还是城市地区，每个人都携带手机，但是城市学生可以使用平板电脑，他们可以通过JamBoards向老师轻松传达他们的问题，老师也可以解决他们的问题。 主要缺点是对于农村地区的学生，由于总是单向交流，因此他们很难理解内容。 老师展示幻灯片，学生观看幻灯片。 一个学生不能仅仅通过观看来学习A，B，C，D，因此，他们有必要在没有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：655360
    • 提供者：weixin_42128988

  1. 伦敦着色：收集伦敦建筑物的数据-源码

  2. 伦敦着色 伦敦有几座建筑物？ 它们有什么特点？ 他们位于哪里，如何为这座城市做出贡献？ 它们适应性如何？ 它们将持续多久？拆除对环境和社会经济有何影响？ 是一个基于网络的公民社会科学项目，旨在通过众包和可视化伦敦建筑物上的十二种信息来帮助解决这些问题。 结构 该存储库将包含该项目的开源代码，其中： 存储建筑物轮廓多边形和源元数据 允许站点用户记录建筑属性数据 提供根据收集的数据渲染的地图图块 允许网站访问者下载收集的建筑物属性数据 作为项目一部分收集的建筑属性数据将根据自由开放数据许可（

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42133918

  1. 从自然场景中检测路标文本

  2. 路标上的文字包含重要信息，对于潜在的应用非常有用。 我们提出了一种在不同天气条件下从城市街道场景中检测路标文本的可靠方法。 首先，使用颜色分割和形态学运算来获得候选区域，并且候选区域的轮廓是主要关注的问题。 然后，根据轮廓的边缘方向直方图提取线性支持向量机进行形状分类。 最后，通过k均值聚类实现道路图像的二值化。 在大量图像上的实验结果证明了该方法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38574410