ArcGIS相关整理

1.ArcGIS API for JavaScript开发技术视频教程全集:https://malagis.com/arcgis-for-javascript-webgis-develop-vedio-summary.html

2.ArcGIS for JavaScript 4.8 离线API部署&入门demo:https://blog.youkuaiyun.com/u013148287/article/details/81779494

3.[ArcGIS API for JavaScript 4.8] Sample Code-Get Started-MapView,SceneView简介:

              http://www.cnblogs.com/wangmengdx/p/9385033.html

4.在线地图:http://map.geoq.cn/

5.arcgis for js 4.8默认请求天地图会把http地址改成https:                   http://zhihu.esrichina.com.cn/question/20732&sort_key=agree_count&sort=DESC

6.ArcGIS API for JavaScript 入门教程:https://www.cnblogs.com/onsummer/p/9080204.html

7.arcgis api for js4.x解读:https://blog.youkuaiyun.com/refreeom/article/details/82470234

8.ArcGIS API For JS官方文档解析教程:https://blog.youkuaiyun.com/czj_com/article/details/94436324

9.ArcGIS API for JavaScript 4.x中的3D部分:https://blog.youkuaiyun.com/kdhcchhnyyzy/article/details/70787788

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
参考资料未提及Arcgis数据库整理流程的详细内容。不过可以结合一般的数据库整理思路和ArcGIS的特点推测可能的流程。 首先可能是数据收集,从不同来源收集与ArcGIS相关的数据,如矢量数据、Shapefile文件等,这对应ArcGIS矢量数据和储存Shapefile文件的范畴 [^2]。 接着是数据清理,检查数据的完整性、准确性,去除重复、错误的数据。 之后进行数据分类,将数据按照地理数据库的要素类和数据集含义进行分类整理,明确各类数据的归属 [^2]。 再根据数据库中关于命名的规定对数据进行命名规范,同时可以根据需求修改字段类型,运用修改字段的高级方法对数据进行进一步处理 [^2]。 最后进行数据库维护和版本的升降级,保证数据库的稳定运行和数据的时效性 [^2]。 以下是一个简单的伪代码示例来表示这个流程: ```python # 数据收集 def data_collection(): # 模拟从不同来源收集数据 data = [] # 收集矢量数据、Shapefile文件等 return data # 数据清理 def data_cleaning(data): # 检查并去除重复、错误数据 cleaned_data = [] for item in data: if item is not None and item not in cleaned_data: cleaned_data.append(item) return cleaned_data # 数据分类 def data_classification(data): # 根据要素类和数据集含义分类 classified_data = {} # 分类逻辑 return classified_data # 数据命名规范和字段处理 def data_naming_and_field_processing(classified_data): # 按照命名规定命名 # 修改字段类型等操作 processed_data = {} return processed_data # 数据库维护和版本管理 def database_maintenance_and_versioning(processed_data): # 进行数据库维护和版本升降级 # 维护逻辑和版本管理逻辑 return True # 主流程 data = data_collection() cleaned_data = data_cleaning(data) classified_data = data_classification(cleaned_data) processed_data = data_naming_and_field_processing(classified_data) result = database_maintenance_and_versioning(processed_data) ```
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