其他

2.1 地形圖的類型1. 地形圖的類型地形圖按組織測繪的部門及服務物件的不同，可分為兩大類：    a.國家基本比例尺地形圖:   由國家測繪管理部門統一組織測繪，作為國民經濟建設，國防和科學研究基礎資料。   b.大比例尺地形圖:   

        OsgGIS的project其實就是一個指令集.執行該指令集就可以從要素和柵格資料中編譯出OSG的3D幾何體.(對於開發人員而言,意味著使用osgGISProjects::Project類).可以通過xml檔案定義整個project 然後使用osggis_build命令列工具來編譯.       本文對project所使用的xml定義檔案做基本的解釋.專案檔:     

 XML裡允許你自己建立這樣的標籤，所以叫做可擴充性，所有xml語言必須經過html轉換才能在瀏覽器上運行。XML使得在網路上使用SGML語言更加"簡單和直接": 簡化了定義檔案類型的過程，簡化了編程和處理SGML檔案的過程，簡化了在Web上的傳送和共用。xml語言更加適合樹形結構資料XML非常簡單，學習容易。如果你熟悉HTML，你會發現它的文檔和HTML非常相似，看範例文件：?xml

osggis中重新投影資料有兩種方式:1通過TransformFilter類來做，TransformFilter繼承於Filter類·；2，在代碼中設定投影資訊第一種方法，比較簡單，用到osggis封裝的類;代碼如下：<graph name="streets">        <filter type="Transform">                 <property name="use-terrain-srs" value="true"/>    

 淺談研發專案經理的技能要求 有一次，隸屬於一個大項目的一支Team

 WKT即Well-Known Text Representation of Spatial Reference Systems，是OpenGIS定義地理參照座標系的方式，當然，表達座標系的方式有好幾種，有OpenGIS的WKT知名文本;有Proj4的表達方式;有EPSG權威編碼方式等等。WKT包含內容如下：1、一個總體的座標系名2、一個地理圖形座標系統名3、一個基準面定義4、一個橢球體的名字。長半軸(semi-major axis)和反扁率(inverse

作者：王述裕《西遊記》中，唐僧師徒幾人西行路上，孫悟空為了保護唐僧等人的安全，忠心耿耿、斬妖除魔、見山開山、無路開路，可謂曆盡艱險，甚至多次險些丟命，終於得已到達西方，取得真經，可以說沒有孫悟空，唐僧是不可能到達西方取得真經的，孫悟空的功勞可以說是無人能比的。可是，西行路上，孫悟空總是遭受了無數冤屈，多次受到師傅唐僧的打擊和驅逐、多次遭到師弟豬八戒的誹謗和排擠，甚至連老實巴交的沙和尚都有過不相信他的時候。為什麼會出現這樣的情況呢？筆者發現孫悟空屢遭排擠是筆者對現實社會的真實反映，他是想通過這樣一

 CL   命令列使用下列文法：     CL   [option...]   file...   [option   |   file]...   [lib...]   [@command-file]   [/link   link-opt...]  下表說明CL   命令的輸入項意義    option     一個或多個   CL   選項。請注意，所有選項都應用於所有指定的源檔案。選項是由一個正斜杠   (/)   或一個短劃線   (–)  

mapInfo檔案格式詳解在Mapinfo中每張地圖被稱為一個圖層（或被稱為表）。每個Mapinfo表由兩部分最重要的內容構成：圖形（稱為空白間對象）和資料（稱為屬性）。Mapinfo實現了"繪圖物件"及"屬性資料"一對一聯絡，從而能夠完成圖形資料和屬性資料的雙向查詢。為了實現基於屬性資訊的快速查詢，Mapinfo支援針對屬性欄位建立索引。Mapinfo以檔案的方式，將上述的不同資訊存放到不同的檔案中以共同組成一個完整的圖層。其中*.tab         

  manifest的作用  問題描述：大部分的vs.net 2005的使用者在建立“win32項目－windows應用程式”的時候，建立的工程都通不過去，出現如下提示： Solution to “MSVCR80D.dll not found”“沒有找到MSVCR80D.dll，因此這個應用程式未能啟動。重新安裝應用程式可能會修複此問題。”由於vs.net 2005

二值映像連通域標記快速演算法實現在映像自動目標識別和跟蹤過程中，首先對映像目標進行閾值分割提取，得到的二值映像通常包含多個連通地區，系統利用映像目標的形狀特性對可疑高威脅的飛行目標進行自動識別。因此，需要對各連通地區塊進行分別檢測判斷，本文採用改進的快速標記演算法對各連通域進行檢測提取。實現二值映像連通體檢測通常採用的方法有幾種：地區生長法.      地區生長法：首先對映像進行逐行(列)掃描，每遇到一個未標記的“1”像素點，就分配其一個未使用過的標號，然後對其領域進行檢測，如有未標記過的“1”

     一直在做遙感影像處理的東西，多是一些數位影像處理的分類演算法，忘了自己竟是學地學這塊的，現在連基本的經緯線都忘了，真是慚愧！現補充如下，以備後用。關於經緯度的相關定義：經線：        經線也稱子午線，是人類為度量方便而假設出來的輔助線，定義為地球表面串連南北兩極的大圓線上的半圓弧。任兩根經線的長度相等，相交於南北兩極點。每一根經線都有其相對應的數值，稱為經度。經線指示南北方向。本初子午線 ：      

 標準MFC WinSock ActiveX控制項開發執行個體作者：小輝下載原始碼摘要：本文主要介紹如何開發一個ActiveX控制項，提供介面，與相應事件掛鈎。文中涉及到VARIANT，SAFEARRAY，BSTR的詳細使用方法。另外還提供了WinSock的詳細開發步驟，以及如何響應網路逾時，網路斷開的事件方法以及在VC，VB調用該控制項的方法。關鍵字：ActiveX，Socket，VARIANT， SAFEARRAY，BSTR。一、MFC ActiveX控制項開發步驟(VC 6.0):New-

 花繁柳密處撥得開，方見手段。風狂雨驟時立得定，才是腳根心思要縝密，不可瑣屑。操守要嚴明，不可激烈道在不可見，用在不可知君；虛靜無事，見而不見，聞而不聞，知而不知  事在四方，要在中央。聖人執要，四方來效樹橘柚者，食之則甘，嗅之則香；樹枳棘者，成而刺人。故君子慎所樹火形嚴，故人鮮灼；水形懦，人多溺君臣之際，非父子之親也，計數之所出也君持柄以處勢，故令行禁止。柄者，殺生之治也；勢者，勝眾之資也。 人主之大物，非法則術，術者，操生殺之權，課群臣之能者也制在己曰重，不離位曰靜。重則能使輕，靜則能使躁處

 在我最初被芭菲特及價值投資征服後,就對關於芭菲特的一切產生了濃厚興趣,非常遺憾的是芭菲特本人並沒有寫過一本專門的著作來詳細而系統的闡述他的理念及其投資實踐(雖然有一些教授整理過他的一些觀點及年報彙編).我幾乎閱讀過所有關於芭菲特的中文讀物,其中有他本人的幾個版本的傳記、關於他的導師本傑明·格雷厄姆的各種文獻、他的控股公司伯克希爾·哈薩維的各類年報摘要、更有洋人與國人寫的關於芭菲特的各種各樣的分析評論文章,甚至有很多美國的作者就曾專門的收集芭菲特的言論出版發行,我也將在此收集芭菲特的言論(包括大

1、  傳統模式在該模式中，以時間作為原料注入，80%用在工作上，20%用在提高自身的專業技能；通過自身的專業技能來運轉整個過程，最終生產出金錢。金錢產出後，鏈子便終止了，金錢變成靜態東西，要知道金錢如果停止流通，它便變得一文不值，就像一箱子金幣沉入大海。使用這種模式的人一般是公司職員，專業人士（醫生，教師）等等。 2、  非傳統模式  在該模式中，以金錢作為原料注入，而時間自100%用來提高自身的財商；通過自身的理財技能來運轉整個過程，最終生產出金錢。金錢產出後又作為原料投入到運轉中，就這樣，

  ecognition 玩了一年，依然很多問題，一者裡面的一些概念比較晦澀，再者中文資料少演算法巨集指令引數多，三者跟同類軟體相比，存在很多相容性的問題，著實鬱悶。前後做過sar分類，高解析度機場識別和30米tm土地覆蓋分類。有必要闡述一些關鍵性的東西，算給自己做一個學習總結吧。一 關於對象：  應該說這是易康軟體最突出的地方，雖然存在很多細節問題，就因為易康的物件導向參合一些複雜的演算法使用，但是單這一點，同類軟體在分類方面是無法比擬的。涉及到幾個的概念：影像集 ：  

 轉載 sohu blog:編程鋪路石，作者：shepherdhttp://zqw100.blog.sohu.com/6110148.html  jpeg解碼的核心問題是IDCT（逆離散餘弦變換），這也是整個JPEG解碼過程中耗時最長的步驟。本文將討論一個8×8矩陣的IDCT簡化的問題。首先看一下IDCT的公式：             7   7                                     2*x+1                   2*y+1f(x,y) =

數字訊號處理的每個過程差不多都會有雜訊出現，而最終得到的映像是雜訊與訊號的各種作用以後末級產生，雜訊處理可以是最後統一處理也可是各個過程的分批處理，所以對雜訊的產生以及分類的瞭解是很有必要的。   一、按產生的原因分類   原因有兩類，外部原因和內部原因，這種分類下每種原因多由若干類型的雜訊組成，如外部雜訊即指系統外部幹擾以電磁波或經電源串進系統內部而引起的雜訊。如電氣裝置，天體放電現象等引起的雜訊，而這種雜訊可能就是高斯雜訊、脈衝雜訊等多個雜訊合成累計的。   

 決策樹（ Decision Tree ）又稱為判定樹，是運用於分類的一種樹結構。其中的每個內部結點（ internal node ）代表對某個屬性的一次測試，每條邊代表一個測試結果，葉結點（ leaf ）代表某個類（ class ）或者類的分布（ class distribution ），最上面的結點是根結點。決策樹分為分類樹和迴歸樹兩種，分類樹對離散變數做決策樹，迴歸樹對連續變數做決策樹。 構造決策樹是採用自上而下的遞迴構造方法。決策樹構造的結果是一棵二叉或多叉樹，它的輸入是一組帶有類別標記