墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
2.7k累计阅读
2.7k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhshulin/article/details/19031177
问题：在一个平面层上面，给出一个矩形，找出这个矩形里的所有点。
缺点：如果索引一条线的时候，一条线的引用在多个网格中都被记录，会存在索引的冗余。
缺点：也会存在索引的冗余
优点：改进的四叉树索引解决了线，面对象的索引冗余，具有较好的性能
四叉树索引
四叉树索引（Quadtree），类似于前面介绍的网格索引,也是对地理空间进行网格划分，对地理空间递归进行四分来构建四叉树，本文将在普通四叉树的基础上，介绍一种改进的四叉树索引结构。 首先，先介绍一个GIS（Geographic Information System）或者计算机图形学上非常重要的概念——最小外包矩形(MBR-Minimum Bounding Rectangle)
GIS 数据结构整理：网格索引
在二维网格下是这样的。
地理空间索引实现：z 曲线、希尔伯特曲线、四叉树, 最邻近几何特征查询、范围查询
我的GIS/CS学习笔记：https://github.com/yunwei37/myClassNotes <一个浙大GIS/CS小白的课程学习笔记 > 详细代码可在其中查看 空间索引 在谈论空间索引之前，我们必须了解数据索引的概念：索引是为了提高数据集的检索效率。打个比喻，一本书的目录就是这本书的内容的“索引”，我们查看感兴趣的内容前，通过查看书的目录去快速查找对应的内容，而不是一字一句地找我们感兴趣的内容；就像这样，事先构建的索引可以有效地加速查询的速度。 然而，和一般的数据相比，有效地.
简单易懂的空间坐标索引12
第一篇讲到了传统的索引如B树不能很好的支持空间数据，比如点（POI等）、线（道路、河流等）、面（行政边界、住宅区等）。本篇将对空间索引进行简单分类，然后介绍网格索引。（深入浅出空间索引1：http://www.cnblogs.com/LBSer/p/3392491.html）一、空间索引有哪几种？ 传统索引使用哈希和树这两类最基本的数据结构。空间索引虽然更为复杂，但仍然发展于这两种数据结构。因此
无人机信号干扰系统设计方案
设计定向阻塞干扰器需要结合射频（RF）技术、功率放大技术和定向天线技术，核心目标是向特定方向发射高功率噪声信号，覆盖目标频段，阻断无人机的通信或导航信号。实际设计中需平衡功率、效率、散热和便携性，同时需考虑抗干扰技术的快速演进（如无人机加密通信和AI避障）。在合法框架下，此类设备可有效应对“黑飞”威胁，但技术滥用风险需严格管控。定向阻塞干扰器的硬件设计核心在于。
GIS主要的空间数据库索引【一看就会】【OneGIS开发】
例如，在存储城市中的建筑空间数据时，当一个节点（代表一个街区）的建筑数量过多需要分裂时，R*树索引会综合考虑建筑的分布、街区的形状等因素，选择最合适的分裂方案。例如，在一个包含城市和大片山区的地理区域中，山区的空间对象（如少量的村落）比较稀疏，四叉树索引可以对山区部分进行较少的划分，从而节省空间。而且，当空间对象的分布形状很不规则时，可能会导致树的深度过大，影响查询效率。例如，在一个历史悠久的城市，建筑风格和布局多样，空间对象分布复杂，R*树索引可以根据建筑的实际分布情况，优化索引结构，提高查询效率。
Cadence Sigrity PowerDC实战：如何用PCB电热混合仿真解决散热难题（附详细配置步骤）
本文详细介绍了如何利用Cadence Sigrity PowerDC进行PCB电热混合仿真，以解决高功率密度设计中的散热难题。文章通过解析电热耦合原理，并附上详细的配置步骤与实战技巧，指导硬件工程师同步优化电气性能与热管理，从而在设计源头提升产品可靠性与效率。
空间数据索引
网格索引 将区域用横竖线划分成网格，记录每个网格所包含的空间要素。查询时线计算当前范围所包含的网格，然后找出包含的要素。 网格索引缺点：是当一个要素跨越多个网格时不好处理： 如果记录多份会有大量数据冗余。 如果将要素切...
STM32CubMX_MQ135检测空气质量
一、MQ135简介 MQ135是测量空气污染情况常用的一个传感器，具有代表性，价格低，寿命长，敏感度也OK，主要用于测量空气中二氧化碳，氮氧化物，氨气，酒精，苯类等。这几样气体可以说都属于家用空气污染测定中的重要成份，因此用这个传感器刚刚好。 MQ135气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO2)。当传感器所处环境中存在污染气体时，传感器的电导率随空气中污染气体浓度的增加而增大。使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。 注： pm2.5的话要用另外类型
FreeRtos——10、全局看门狗设计
RTOS 里的看门狗不只是为了证明 CPU 还在动，而是为了证明每个业务逻辑都在按预期的节奏“呼吸”。
GIS 网格索引算法
GIS网格索引算法 在上面的几篇文章中，简单的介绍了GIS系统中的网格索引，本文将简单的介绍GIS网格索引的算法步骤。 （1）创建：通过数据的统计特征计算出一个网格尺度，对每一个实体按网格进行分解，在其落入的所有网格中追加该实体记录，直到所有的实体处理完毕。 （2）重建索引：随着数据表中实体的编辑、增加及删减，重新对数据进行统计计算，获得新的网格尺度，从而重建网格索引。 （
ChatIE：基于ChatGPT的零样本信息抽取实战指南
信息抽取是自然语言处理中的核心任务，旨在从非结构化文本中自动识别并结构化关键信息，如实体、关系及事件。传统方法依赖大量标注数据训练专用模型，流程复杂且成本高昂。随着大语言模型的发展，通过提示工程引导模型理解任务，实现了无需训练数据的零样本抽取能力，极大降低了技术门槛与应用成本。这种范式将信息抽取重构为多轮对话问题，通过分阶段提问引导模型逐步输出结构化结果，在快速原型验证、领域适配及小规模数据探索中展现出显著技术价值。本文以ChatIE项目为例，深入解析如何利用ChatGPT API，通过精心设计的提示词与两
空间索引使用的意义及网格索引和四叉树索引简单介绍
空间索引 在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想
国科大学习资料--图像处理(彭思龙、杨戈)--2020年期末考试题解析（学长整理分析）
在对20年卷子分析前，先看看19年卷子的解析（后面有20年的变化，由于从核心课调整到了普及课，20年的卷子相对简单，但是还是有很多细节） 解析：（字写的不好别嫌弃！！！！） 20年的卷子 第一题：和19年基本一致，但是加了高斯核计算费用，要算一个节省计算成本比率，所以去多看看PPT 第二题：和19年基本一致，加了证明两个高斯卷积仍然是高斯卷积，相当于19年题2和3结合 第三题：采样定理，和19年基本一致，但要注意加了证明 第四题：考了形态学提取图像边界 第五题：直方图，和19年一
智能合约监控告警：提示工程架构师用AI Prompt实现精准预警
当AI大模型（尤其是代码理解模型如CodeLlama、GPT-4 Code）与区块链数据结合，智能合约监控迎来范式革新。AI模型如何精准理解智能合约的业务特殊性？如何避免"AI幻觉"导致的误报？如何让模型学会区分"正常异常"与"攻击前兆"？答案藏在"提示工程"（Prompt Engineering）中。理解特定智能合约的业务逻辑（如DeFi协议的清算机制、NFT的铸造规则）识别复杂的攻击模式（如重入攻击的调用链特征、闪电贷的套利路径）结合链上链下数据进行多维度推理（如关联价格波动与异常交易）
面空间数据中网格索引和四叉树索引的结合及优化的一种方案
文章版权由作者李晓晖和博客园共有，若转载请于明显处标明出处：http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 针对判断一个点落在面图层中哪个要素上的需求，在我之前的博客：WebGIS中一种根据网格索引判断点面关系的方法（http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/5148185.html）中有详细的描述。其原理大致为： ...
深度学习特征融合（feature fusion）操作详解
特征融合是指在深度神经网络中，将来自不同来源（如不同网络分支、不同模态、不同时间步、不同空间尺度或不同抽象层级）的特征表示进行有策略地整合，以生成更具判别性、鲁棒性和语义丰富性的联合特征表示。其核心目标是最大化信息互补性，最小化信息冗余与噪声干扰。关键问题：如何“有效”融合？——这取决于任务需求、数据特性、计算资源和融合机制的设计。✅ 是否对齐了空间/通道/模态？✅ 融合方式是否与任务匹配？（检测需定位+语义 → 多尺度融合）✅ 是否引入可学习机制提升适应性？✅ 是否控制了计算开销？
四叉树 gis java_GIS中四叉树索引及其分类介绍 | 麻辣GIS
正文1.点四叉树(Point Quadtree)2.PR四叉树(Point Region Quadtree)3.MX四叉树4.基于固定网格划分的四叉树索引5.线性可排序四叉树索引在GIS中，四叉树索引又分为很多种类，包括点四叉树、PR四叉树、MX四叉树等，本文这里做一个简单的介绍。1.点四叉树(Point Quadtree)点四叉树与KD树相似，两者的差别是在点四叉树中，空间被分割成四个矩形。四个...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack
IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件，这是C++版本的破解文件
网格与四叉树空间索引
在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可
Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10
英文版 Outlook Express6.0， 兼容Win7/Win10/WinXP，解压就可用。
空间索引之网格与四叉树
在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可...
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
格网与四叉树索引
网格索引——点要素（图元），线、面要素，有冗余 四叉树索引——线、面要素，有冗余 改进的四叉树索引——线、面要素 R树——空间重叠 一、网格索引，四叉树索引 在 介绍空间索引之前,先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“,是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“,当我们拿 到一本新书,想查看感兴趣内容的时候,我们会先查看目录,确定感兴趣的内容会在哪些页里...
GIS空间索引(2)--格网索引与四叉树索引
在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我们会先查看目录，确定感兴趣的内容会在哪些页里，直接翻到那些页，就OK了，而不是从第一章节开始翻，一个字一个字地找我们感兴趣的内容，直到找到为止，这种检索内容的效率也太低了，如果一本书没有目录，可以想象有多么不方便…可
GIS空间索引
转 GIS空间索引(有了思路代码还不是手到擒来) http://www.cnblogs.com/SuperXJ/archive/2010/03/06/1679819.html 原文地址： 在介绍空间索引之前，先谈谈什么叫“索引“。对一个数据集做”索引“，是为了提高对这个数据集检索的效率。书的”目录“就是这本书内容的”索引“，当我们拿到一本新书，想查看感兴趣内容的时候，我
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
5681
扫一扫
