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升级SpringCloud到Hoxton.SR3出现The bean ‘xxx.FeignClientSpecification’ could not be registered. 源码分析和解决

升级SpringCloud到Hoxton.SR3出现The bean ‘xxx.FeignClientSpecification’ could not be registered. 源码分析和解决

最近提升项目的SpringCloud版本后出错误导致项目无法启动 关键词 The bean ‘xxx.FeignClientSpecification’ could not be registered. A bean with that name has already been defined and overriding is disabled. 版本信息 升级前版本 ... »

arcgis使用python脚本批量裁剪影像

arcgis使用python脚本批量裁剪影像

功能描述: 对于含有多个要素的矢量文件shp、栅格影像raster,按照shp中的各要素范围,逐个对raster进行提取,并保存到文件夹中 效果如图所示: 主要思路: 1)获取矢量图层、栅格图层 2)遍历矢量图层中的要素 3)按要素裁剪栅格(有 Spatial Analysis-ExtractByMask;Clip_management 两种方法) 代码: # -*- coding: utf-8 ... »

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吴恩达课后作业——具有神经网络思维的Logistic回归

目录0、导入包1、数据预处理2、前向传播——计算梯度和损失3、优化函数——梯度下降4、预测函数5、Logistic回归in神经网络6、main函数7、运行结果8、补充 0、导入包 h5py:因为数据集是H5类型的文件,需要导入包使用; matplotlib:用于在Python中绘制图表,类似于matlab中的画图。 import numpy as np import matplotlib.pypl... »

01 【ArcGIS JS API + eCharts系列】实现地图上二维图表的绘制

01 【ArcGIS JS API + eCharts系列】实现地图上二维图表的绘制

概述 ArcGIS API for JavaScript目前提供的图表绘制接口十分有限,而且样式也并不美观,当我们在地图上添加相应的图表的时候,还是需要结合目前市面上其他的图表可视化插件来做。本文就介绍下如何使用ArcGIS API for JavaScript 4.14版本和eCharts 4.7.0来实现这个需求。文章实现参考【GIS之家】的博客内容。首先来看下最终的效果: 实现思路 此需求的... »

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Linux下安装配置postgresSQL9.5并安装postgis扩展

使用yum安装postgresSQL9.5 在以下官方网站选择版本和系统信息,根据官方的安装方式操作 [https://www.postgresql.org/download/linux/redhat/] 安装pg仓库rpm包 yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-re... »

中标麒麟编译qgis源码

中标麒麟编译qgis源码根据公司工作安排需要在中标麒麟下编译qgis3.4.7,把编译的过程随手记录一下。 »

arcgis js 3.x实现地图上的要素查询属性信息

arcgis js 3.x实现地图上的要素查询属性信息

1.直接上代码: html, body, #map { width: 100%; height: 100%; margin: 0; padding: 0; } .esriPopup .esriPopupWrapper { box-shadow: 0 0 0.75em #777777; -webkit-box-shadow: 0 0 0.75em #777777; border-radius: 5p... »

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Python程序设计之登陆注册(Login-Register)

1.窗体初始化 ①模块导入及窗口初始化 import tkinter import tkinter.messagebox import tkinter.ttk import re #初始化窗体 root=tkinter.Tk() #初始化窗口大小 root["width"]=500 root["height"]=500 #初始化窗口标题 root.title("Login") ②创建文本框和标签 ... »

registReceiver

Android AOSP 6.0.1 registerReceiver广播注册流程分析

广播作为 Android 开发的四大组间之一,当我们发送广播以后,发生了什么?广播接收者最终如何收到了广播。 一、复盘广播的使用 在 Android 开发中使用广播分为三个步骤: 1.新建广播接收者 BroadcastReceiver; 2.注册广播接收者,分为静态和动态注册两种方式; 3.其他组间通过 sendBroadcast 向 BroadcastReceiver 发送广播,然后接收者处理。... »

【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

【Python算法】分类与预测——logistic回归分析

1.logistic回归定义 logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear model),因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同,都具有 w‘x+b,其中w和b是待求参数,其区别在于他们的因变量不同,多重线性回归直接将w‘x+b作为因变量,即y =w‘x+b,而logistic回归则通过函数L将w‘x+b对应一个隐状态p,p =L(w‘x+b... »

Arcgis常用功能 Python脚本

Arcgis常用功能 Python脚本 对一些常用功能的python脚本进行总结,方便以后直接调用。 1. 根据属性值删除行 arcpy.MakeFeatureLayer_management(outputpath, "parcels_lyr")#根据输入要素类或图层创建临时图层,如果不将此图层保持到磁盘或地图文档,该图层在会话结束后将不会继续存在。 arcpy.SelectLayerByAttr... »

Arcgis制作行政区划矢量文件(shp格式)

毕业设计的缘故,需要用到深圳市行政边界shp文件(包含各区边界)。直接在网上找现成又靠谱的shp文件还挺难的,我也在csdn上下载过一个付费的,还是偏差挺大的,而且也不包含各区划分情况,就想还是自己做一个。也尝试过使用百度api直接接入,看到很多技术博客都是推荐的这个,但是在使用过程中还是觉得哪里不对,可能是我的问题,没有找对方法。后来尝试了阿里的DataV,找到json文件的接口,把目标数据复制... »

AE(ArcGIS Engine)的安装与配置(附加ArcGIS安装及所需安装包)

AE(ArcGIS Engine)的安装与配置(附加ArcGIS安装及所需安装包)

原则上安装License Manager 与Desktop并无先后之分,但是License安装时间较短,所以一般较先安装。完成后,打开License Server Administrator,重读许可。原则上在安装这两个之前要先安装ArcGIS License Manager,如果已经安装过ArcGIS Desktop,则不需要重新安装。安装ArcGIS Engine for Windows直接点... »

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【机器学习5)】Scikit-learn创建线性回归模型(LinearRegression、Lasso及Ridge)和逻辑回归模型(logistic)

1. 数据加载 假如进行房价的预测,这里加载的数据共1000条,共十个维度(十个特征),除了id以外,其余的都是自变量(9个可用) import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv(... »

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python机器学习算法(赵志勇)学习笔记( Logistic Regression,LR模型)

Logistic Regression(逻辑回归) 分类算法是典型的监督学习,分类算法通过对训练样本的学习,得到从样本特征到样本的标签之间的映射关系,也被称为假设函数,之后可利用该假设函数对新数据进行分类。 通过训练数据中的正负样本,学习样本特征到样本标签之间的假设函数,Logistic Regression算法是典型的线性分类器,有算法复杂度低、容易实现等特点。 Logistic Regress... »

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用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图

最近沉迷混沌数学 逻辑斯蒂映射在混沌数学中是一个很经典的例子,它可以说明混沌可以从很简单的非线性方程中产生。 逻辑斯蒂映射公式如下: x_n表示当前人口与最大人口数量的比值,mu为参数,相当于人口增长速率。 分叉图描绘的是不同mu情况下,x收敛的值的分布图。 参考地址 python代码如下: from tqdm import tqdm import matplotlib.pyplot as plt... »

成功解决​​​​​​​安装pywin32时出现python version 3.6 required, which was not found in the registry

成功解决​​​​​​​安装pywin32时出现python version 3.6 required, which was not found in the registry

成功解决安装pywin32时出现python version 3.6 required, which was not found in the registry 目录 解决问题 解决方法 第一步,打开注册编辑器:regedit 第二步,如图所示,定位到python 第三步,把注册表中文件夹3.6改为3.6或者3.6-32即可! 第四步,重新运行pywin32-221.win-amd64-py3.6... »

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基于sklearn的logistic回归对于鸢尾花的机器学习分类实践

sklearn(scikit-learn)是python机器学习常用的第三方模块,是一个开源的机器学习库,它支持监督学习和非监督学习。它还为模型拟合、数据预处理、模型选择和评估以及许多其他实用工具提供了各种工具。sklearn对机器学习的常用算法进行了封装,包括回归、降维、分类、聚类等。对于以下的机器学习分类实践所用到的函数及方法进行说明。 1.np.c_[ ]和np.r_[ ]的用法解析 >... »

Logiscope功能

测试检查器和动态分析器 通过阅读器产生用于应用程序分析的数据。代码检查器可以使我们尽早发现和修改质量缺陷。 »

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Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: dial tcp: lookup registry-1.docker

文章目录异常说明具体做法:异常说明情景还原: 用docker拉取jenkins最新版本 docker pull jenkins/jenkins:lts报了这个错误:Error response from daemon: Get https://registry-1.docker.io/v2/: dial tcp: lookup registry-1.dock »

CentOS7部署安装私有Docker Registry

私有Docker Registry搭建 依据《CentOS7实验机模板搭建部署》部署一台实验机:registry 192.168.77.200 依据《CentOS7部署安装Docker和Docker Compose工具简录》部署安装Docker环境 # 运行registry容器,并将其数据目录挂载到本地 docker pull registry:2.7 docker run -d -p 5000:... »

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基于sklearn的LogisticRegression鸢尾花多类分类实践

文章目录1. 问题描述2. 数据介绍2.1 数据描述2.2 数据2.3 数据可视化3. 模型选择3.1 固有的多类分类器3.2 1对多的多类分类器3.3 OneVsRestClassifier3.4 OneVsOneClassifier4. 结果分析5. 附完整代码 鸢尾花(拼音:yuān wěi huā)又名:蓝蝴蝶、紫蝴蝶、扁竹花等,鸢尾属约300种,原产于中国中部及日本,是法国的国花。鸢尾花... »

开源WebGIS(三)WebGIS五剑客之数据生产

开源WebGIS(三)WebGIS五剑客之数据生产

数据生产数据生产主要是对原始数据的处理、标准化,使其符合存储化要求,这部分主要是应用桌面GIS软件完成的。开发者可通过这个平台来创建新的在uDig 基础上衍生的应用程序,uDig 是WebGIS 的一个核心组件。QGIS 支持vector, raster 和database 格。目前最新版本更新到3.10.2,QGIS界面如下:QGIS和uDig的比较总的来说在界面上QGIS更友好,在数据支持上u... »

针对GIS某列属性表中,想将文字和数字分离成单独的两列

针对GIS某列属性表中,想将文字和数字分离成单独的两列

敲黑板啦,注意听讲:步骤:1.将要处理的GIS属性表导出为txt格式,然后用excel打开;2.分别新建两列,一列为文字列,一列为数字列;3.将要分割的列,分别在新列第一行中写出文字部分和数字部分;4.然后像复制操作一样,选中其中的一列,双击其右下角,这样这一列所有的字符都复制的第一行,之后点击框选的右下角,选择智能填充,即可完成和原始文字的匹配;5.数字列的操作方法和文字的一样。 »

跟着Leo机器学习实战:Logistic回归

跟着Leo机器学习实战:Logistic回归

跟着Leo机器学习实战:Logistic回归 github https://github.com/LeoLeos/MachineLearningLeo/tree/master/logRegres Logistic回归 优点:计算代价不高,易于理解和实现 缺点:容易缺拟合,分类精度不高 适合数据类型:数值型和标称型数据 sigmoid函数以及目标 Logistic回归梯度上升优化算法训练参数 fro... »

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