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搜索资源列表

  1. 利用GxDialog 实现要素集featuredataset 和要素类featureclass的任意选取加入

  2. 利用GxDialog 实现要素集featuredataset 和要素类featureclass的任意选取加入

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-09-12
    • 文件大小：953byte
    • 提供者：xixiayeyufeng

  1. arcgis网络分析事例.pdf

  2. 一、网络分析扩展模块概述 功用：创建网络数据集并基于网络数据集进行各种网络分析。 组成： （1）创建网络数据集的向导（在ArcCatalog中） （2）网络分析窗口（在ArcMap中） （3）网络分析工具条（在ArcMap中） （4）ArcToolbox中的大量Geoprocessing工具。 创建网络数据集向导可以指导你如何在GDB的要素集中设置网络数据集，也可以使用shapefile数据来设置网络数据集。在这个向导中，可以指定每个要素类在网络中作扮演的角色，比如谁是源头，规定网络中的连通性

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-05-16
    • 文件大小：457kb
    • 提供者：hcggch1

  1. 算法合集之国家队论文，多种算法介绍

  2. 83个算法合集 树状数组.doc 算法合集之《Pólya原理及其应用》.doc 算法合集之《SPFA算法的优化及应用》.pdf 算法合集之《Trie图的构建、活用与改进》.doc 算法合集之《“分层图思想”及其在信息学竞赛中的应用》.pdf 算法合集之《一类猜数问题的研究》.doc 算法合集之《一类称球问题的解法》.doc 算法合集之《一类算法复合的方法》.pdf 算法合集之《与圆有关的离散化方法.doc 算法合集之《二分法与统计问题》.doc 算法合集之《人工智能在围棋程序中的应用》.doc

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-08-05
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：y1948107115

  1. 精通.Net核心技术原理与构架

  2. 本书首先扼要介绍了整体的.NET框架，然后介绍了.NET的基本类库、基本类型的操作，接下来介绍了.NET程序设计的核心要素也是开发人员最大的学习难点：程序集。围绕程序集讲解了其创建、反射机制、引用、版本控制、资源、特性编程等问题。最后围绕.NET中的伪进程序应用域和线程这两个基本概念，详细介绍了.NET中进程通信、多线程、异步调用等关键技术。此外本书还有若干章节介绍了.NET框架提供的服务，包括异常处理、特性编程、垃圾回收、多语言编程、安全性等。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-09-28
    • 文件大小：24mb
    • 提供者：jake666

  1. Modeling Our World中文版

  2. 地理信息系统专业必读！空间数据库就是将GIS中的图层、数据集、网络、拓扑关系存在关系等数据库中，如SQLSERVER 、ORACLE、Access等，就构成了一个空间数据库。 与其去理解什么叫空间数据库的概念，不如自己动手建立一个空间数据库，就什么都清楚了。 比如，你安装一个arcgis desktop 9.2到机器上，通过它的arccatalog在本地建一个Personal Geodatabase(个人空间数据库，Access格式的)，在里面建立要素集(dataset),建立要素类(Feat

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-10-14
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：gisstudy001

  1. ArcMap使用手册.pdf

  2. ARCMAP使用手册，目录如下 第一章 欢迎使用 ArcMap 3 可视化信息 4 用地理方式工作 5 显示关系 6 解决问题 7 创建和更新数据 8 展示结果 9 开发制图应用 10 学习ArcMap的技巧 11 第二章 快速入门教程 13 练习 1：浏览数据 14 练习 2：操作地理要素 28 练习 3：操作表（table） 42 练习 4：编辑要素 51 练习 5：操作地图元素 59 第三章 ArcMap 基础 65 制图基础 66 制图与GIS 72 图层、数据框和内容表 73 启动A

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2012-02-19
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：bloodstone

  1. arcgis工具

  2. arcgis工具总结 1. 要素的剪切与延伸 实用工具 TASK 任务栏 Extend/Trim feature 剪切所得内容与你画线的方向有关。 2. 自动捕捉跟踪工具 点击Editor工具栏中Snapping来打开Snapping Environment对话框 捕捉设置中有3个选项， vertex edge end 分别是节点、终点、和边，选择end应该会捕捉端点 3. 图斑面积计算及长度计算 应用工具CALCULATE AREA 或者使用VBA代码实现 新建字段并开启Advanced 写

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2012-10-22
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：wu_xiujun

  1. 2013 信息系统项目管理师论文合集（整理）

  2. 项目管理师论文写作指南 6 1.大纲中的要求 6 2. 为什么会觉得论文考试难 6 3.论文的格式与写作技巧 7 3.1 格式要求 7 3.2 写作进度把握 7 3.3 论文选题 7 3.4 论文提纲 7 3.5 正文写作 7 3.6 摘要写作 8 4. 论文考题分析 8 5. 如何准备论文 10 论文实例 10 1. 论文论题 10 2. 范文一：论信息系统项目的整体管理 11 3. 范文二：论信息系统项目的整体管理 13 4. 范文三：论信息系统项目的整体管理 15 第一篇　项目管理（进度

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2013-03-01
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：litao97

  1. VISUAL_C++MFC编程实例

  2. VISUAL_C++MFC编程实例用Visual C++ 和M F C创建的应用程序大多会自动生成窗口，并且可以处理消息， 进行绘图。M i c r o s o f t在这方面做了大量的工作，隐藏了内部工作，使我们能够更轻松 地创建一个一般的应用程序。然而，当用户不能实现他们想要实现的功能时，适当地 了解内部工作机制，对于消除编程上的困惑会有好处。更重要的是，知道怎样执行任 务(诸如把窗口放置到什么地方，从什么地方获得一个消息和在任意地方绘图），有助 于分清用户的应用程序和由Visual C+

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-08-05
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：frightened_sky

  1. ArcGIS教程：注记工具集概述

  2. 分块标注转注记工具可根据用来指定范围和比例的面创建注记。这些范围可以是现有切片、数据驱动页面地图图幅或通过地图服务器缓存切片方案转换为面工具生成的新面。地图服务器缓存切片方案转换为面工具使用地图缓存切片方案在切片方案中所定义的比例级别下创建面要素类。该工具的输出可作为分块标注转注记工具的输入。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-02-10
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：u010687924

  1. 四级数据库重难点(word版)

  2. 第1章 引言 1. 数据是描述现实世界事物的符号记录，是用物理符号记录下来的可以识别的信息。 数据是信息的符号表示，是载体；信息是数据的语义解释，是内涵。 2. 数据模型是对现实世界数据特征的抽象，是数据库系统的形式框架，用来描述数据的一组概念和定义，包括描述数据、数据联系、数据操作、数据语义以及数据一致性的概念工具。 满足三条件：比较真实地模拟现实世界；易于人们理解；易于计算机实现 三个组成要素：数据结构（静态，数据对象本身结构及之间的联系）、数据操作（对数据对象操作及操作规则的集合）和完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-21
    • 文件大小：137kb
    • 提供者：courage0603

  1. 拓扑清晰流程化（新建要素集、添加要素类、新建拓扑、添加类及esri规则、自定义拓扑规则（重点、节点距离、狭长角等）、输出拓扑错误

  2. 拓扑清晰流程化（新建要素集、添加要素类、新建拓扑、添加类及esri规则、自定义拓扑规则（重点、节点距离、狭长角)等、输出拓扑错误）

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2018-01-23
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：wwd125521

  1. hadoop大数据实战手册

  2. 第一部分核心设计篇 第1 章HDFS 的数据存储………….. .....………………… ……………………····· ··· …..... ... 2 1.1 HDFS 内存存储...............…··························· ·· ···············…….................…... . .. .. ................. 2 1.1.l HDFS 内存存储原理..................…... . .....

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-09-07
    • 文件大小：68byte
    • 提供者：hanye210

  1. AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集

  2. 一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。含有训练集、验证集和测试集

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-06-26
    • 文件大小：51mb
    • 提供者：belle_zhe

  1. 细粒度用户评论情感分析数据集(AI-challenge）

  2. 共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-03
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：blank_angle

  1. 新闻情感方向判断方法、电子设备及计算机可读存储介质.pdf

  2. 使用深度学习和模型的方法，判断非结构化文本的情绪倾向CN107688651A 权利要求书 2/2页 若从该待预测新闻的标题和正文中没有识别出所述第一文件中的事件关键词,且没有 识别岀与所述第二文件中的事件正则表达式符合的内容,则将所述预定的机器学习算法获 取的该待预测新闻的情感分数作为该待预测新闻的最终评分。 8.如权利要求7所述的新闻情感方向判断方法,其特征在于,所述调整所述预定的机器 学习算法获取的该待狈测新闻的情感分数还包括: 若从该待预测新闻的标题和正文中识别出与所述第二文件中的事件正则

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-12
    • 文件大小：634kb
    • 提供者：lanhao5635865

  1. CN109712196A-摄像头标定处理方法、装置、车辆控制设备及存储介质-公开.PDF

  2. 详细介绍了一种摄像头标定处理方法，非常具有参考意义。小109712196A 权利要求书 2/2页 数据获取模块,用于在车辆直线行驶过程屮,获取摄像头采集的至少一对图像数据,以 及每个所述图像数据的采集时刻的车辆位置,每对所述图像数据包括所述摄像头在两个不 同位置拍摄的图像数据,每对所述图像数包括共同的静态特征点 标定计算模块,用于根椐所述夲少一对图像数摒,以及每个所述图像数据的采集时刻 的车辆位置,计算所述摄像头的当前安装角度 标定处理模块,用丁: 判断所述摄像头的安装角度误差是否在预设误差范围

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：1005kb
    • 提供者：qq_17555739

  1. 细粒度用户评论情感分析数据集(2018-AI-challenger)

  2. 共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-23
    • 文件大小：67mb
    • 提供者：demm868

  1. Python接口测试结果集实现封装比较

  2. 引言 　　接口测试执行完后，我们需要进行断言，断言的主要目的是用代码来判断实际结果和预期结果是否一致，这跟手工测试中用肉眼去判断是一样的思路。既然这样，我们可以将已知的预期结果和未知的实际结果简单的封装成一个类，然后写一个比较的函数来判断，最后得到结果。 知识点预热 　　在讲代码之前，先了解一下python的运算符is和==。可能有些人经常用，但是却不知道是什么意思，知其然而不知其所以然。 python对象包括三个基本要素：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。 1、”is”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：116kb
    • 提供者：weixin_38734008

  1. Ai—challenger数据集细粒度情感分析

  2. 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

  3. 所属分类：SQLServer

    • 发布日期：2020-12-29
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：qq_33432841
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