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原创 普通测量学

重力:惯性离心力和地球引力的合力· 铅垂线:重力的作用线· 地面各点铅垂线方向的变化是不规则的。

2025-02-21 17:35:41 196

原创 空间智能计算与服务(不断更新)

根据决策变量的取值类型连续,函数优化问题离散,组合优化问题混合,混合型优化问题根据约束条件。

2025-02-19 11:25:37 904

原创 时空数据分析与挖掘(不断更新)

地图数字化、实测数据、试验数据、遥感和GPS数据、理论推测和估算数据、历史数据、统计普查数据、继承数据。空间、图像、多媒体数据:空间数据(地图)、图像数据、视频数据。从大量的数据中挖掘有趣的、有用的、隐含的、先前未知的和可能有用的模式和知识。信息检索、数据库、统计学、机器学习、模式识别、可视化、高性能计算、应用。基本统计图:盒图、直方图、概率密度图、q-q图、散点图。记录:数据矩阵、文本数据、事务数据(购物篮数据)定量:面积、周长、质心、距离。数据对象又称样本、实例、数据点、对象、数据元组(DB)

2025-02-17 16:29:44 859

原创 第二章 空间信息感知体系架构

空间信息感知体系的六个分析维度:人、事、物、域、时间、空间。

2024-09-19 12:06:26 402

原创 第一章 绪论

将具备空间性的数据应用与满家族空间分布的领域,解决与空间相关的问题。在不同的时间、不同的空间、不同的行为条件下,具有统一的坐标定位性。感知可分为感觉过程和知觉过程。获取与地理具备空间性的数据。在客观空间环境的描述和理解。现实世界自身的复杂性。

2024-09-19 11:44:36 417

原创 摄影测量 --- 单幅影像解析基础

一、摄影测量中的各种坐标系。

2024-09-19 09:52:54 215

原创 科技写作 --- 1

摘要和正文是独立的两个部分,摘要介绍过的但在正文没有介绍的需要在正文部分重新介绍。

2024-09-18 21:22:16 433

原创 人工智能与机器学习 - - - 2

Known environments,已知环境。Deterministic,确定性。Classical Search 特点: Observable,可观测。完全信息、与不完全信息。Beyond Classic Search: 使用更少的内存;博弈的特征: 两个或多个玩家(智能体)博弈的产生:竞争环境中每个 Agent 的。避免扩展代价高的路径,使总的估计求解。

2024-09-18 18:30:57 786

软件工程领域的核心技术概念及测试方法综述

内容概要:本文涵盖软件工程的多项核心要素,包括但不限于软件定义、软件生存周期各阶段的任务与模型、各类测试手段(黑盒、白盒及单元测试)、面向对象的核心特征(封装、继承、多态),以及常见的软件架构模型(二层/三层C/S,B/S)。文中详细介绍了软件开发生命周期的各个阶段,从需求获取到确认测试,并解释了多种软件开发模型的应用场景及其特点,特别强调了软件结构设计的重要性和常见设计原则。最后简要讨论了面向对象的设计思想,并对比传统面向过程的设计。 适用人群:适用于具有一定计算机科学基础知识的学生及软件工程师。 使用场景及目标:帮助读者理解和掌握软件工程的核心理念和技术,包括软件开发的基本理论、测试方法的选择、软件结构的优化设计,以及面向对象的思想应用于实际开发的具体方式。同时为目标用户在面对具体项目时提供决策依据,提升解决问题的能力,促进团队协作并提高工作效率。 其他说明:本篇文献不仅覆盖了大量基础知识,还在某些方面进行了深入的技术探讨,如面向对象编程的特点优势,对于希望深入了解并提高个人技术实力的学习者而言尤为宝贵。

2025-02-19

软件架构的理论与实践:探讨计算机科学领域的核心技术及其发展历史与实际应用场景

内容概要:本文档详尽地阐述了软件架构的重要概念与发展历程。首先介绍了软件的基本特点以及导致软件失败的因素,强调软件架构产生的必要性与背景,进而探讨软件架构的思想、特征以及它对软件质量和工程质量带来的正面贡献。文中不仅讲解了不同的软件架构模型(如:数据流风格、面向对象风格、解释器风格)以及不同类型的架构模型(结构、框架、动态等),还解析了几种经典的软件质量评估模型,如McCall的软件质量模型、ISO/IEC 9126质量模型、FURPS+模型等。同时讨论了常见的几种典型软件架构风格及其优缺点。最后提到现代编译器和IDE中的代码编写调试例子、基于仓库风格的Eclipse软件研发生态作为具体的应用案例展示。 适合人群:适用于高校教师、计算机相关专业学生、软件开发者和技术管理人员,尤其是那些希望加深对软件架构理解的人群。 使用场景及目标:①高校计算机学科教学;②企业和机构内部培训,使团队成员明确软件项目成功的要素不仅仅是编程本身,还有良好的规划与设计,包括正确的架构选择;③帮助新进工程师快速理解大型项目的结构组成,为他们今后参与实际工作中打下坚实的基础。 阅读建议:这份资料覆盖知识点广,在深入研究前建议先行掌握基础概念再逐步延伸学习。同时鼓励读者联系实际项目经历进行比照思考。为了获得最佳的学习效果,请配合官方文档和其他教程一起学习,并亲自实践相关技术和方法。

2025-02-19

计算机视觉核心技术及其应用:从特征提取到多视图几何

内容概要:本文全面介绍了计算机视觉领域的核心技术与概念。首先概述了四个关键方面——运动分析、初级视觉、三维重建以及图像识别,强调了视频、图像及其分类的应用背景。随后详细讲述了视觉系统的组成部分并重点介绍了特征提取技术和图像特征,比如Haar-like 特征、卷积运算、尺度空间极值检测(SIFT)和局部二值模式(LBP)的方法。此外还探讨了用于物体识别的不同分类器,尤其是AdaBoost算法,以及在解决人脸识别等问题的具体应用。针对计算机视觉中遇到的各种挑战如光照变化和尺度变换,提出了一些解决思路和技术手段。最后对一些高级话题,像SLAM(同时定位与映射)、光流估计算法进行了简介。 适合人群:从事计算机视觉领域的研究人员和技术开发者,以及希望深入了解这一学科的学生。 使用场景及目标:适用于想要掌握从基础理论到具体应用场景整个流程的学习者,帮助其理解计算机视觉的基本方法和最新进展,从而应用于科研项目或者产品开发。 其他说明:文中涉及较多数学工具(如线性代数等),并且提供了关于不同阶段所涉及到的关键技术和相应挑战的知识点解析。同时对于某些特定任务(如人脸识别、运动估计)提供了实用的解决方案和技术思路。 阅读建议:由于本篇文章涵盖了广泛的主题和技术点,因此建议按照个人兴趣逐步深入研读,并结合实验进行验证以提高实际操作能力。

2025-02-19

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