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RSS订阅原创 【web笔记】JavaScript实现有动画效果的进度条
/ 到100%，清除定时器。// 设置定时器，每隔100毫秒执行一次updateProgress函数。/* 进度颜色 (Firefox) *//* 隐藏默认样式 *//* 隐藏默认样式 *//* 移除背景圆角 *//* 移除进度圆角 */// 重置为0，重新开始。/* 移除圆角 *//* 背景颜色 *//* 进度颜色 */
2025-06-07 15:11:05
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原创 【Linux】如何使用yumdownloader下载软件
下载软件包：yumdownloader 可以从指定的 YUM 仓库中下载 RPM 格式的软件包。用户可以下载特定版本的软件包，而不需要通过 yum install 命令安装它们。是一个用于从 YUM 仓库下载 RPM 软件包的命令行工具。它是 yum-utils 软件包的一部分，专门用来帮助用户下载特定的软件包或相关的依赖项，而不安装它们。下载源代码包：如果需要，yumdownloader 还可以下载软件包的源代码包（SRPM）。下载依赖项：它还可以下载指定软件包的所有依赖项，便于离线安装。
2024-08-19 00:01:07
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原创 【Linux】银河麒麟服务器操作系统 V10 SP3 编译安装PostgreSQL12+PostGIS3.3.0
PostGIS 的安装路径主要是由。
2024-07-07 00:55:09
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原创 【geoserver】docker安装部署geoserver
离线安装geoserver容器，除了把需要挂载的数据目录全部拷贝到新linux系统之外，还需要将geoserver容器导出docker镜像，在另一台linux服务器启动并。也可以设置跨域策略，本质是在geoserver下的web.xml文件，添加了跨域策略，但是对于tomcat下的静态文件无效，还是会出现跨域问题。除了将宿主机上的地图服务数据挂载到geoserver容器中外，还需要设置端口、添加geoserver扩展插件（矢量切片插件），具体参数为。修改Tomcat下的web.xml文件，设置跨域策略。
2024-06-23 17:16:49
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原创 【GeoTools应用】矢量数据空间叠加分析intersection功能并实现统计计算范围内要素字段属性
实现空间叠加分析intersect功能（计算两个图层几何对象相交的部分，输出层为保留原来两个输入图层的共同多边形），相交后的几何对象定性属性字段（如类别、编码等）保持不变；定量属性字段（如面积、人口数量等）按照面积百分比统计计算。
2024-05-26 18:12:16
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原创 【GDAL应用】基于rasterstats的矢量数据分区统计栅格值信息
给定一个栅格数据和一个矢量面要素数据，计算矢量数据内栅格数据的统计值（如最大值、平均值、总和、最小值等）。返回一个列表，其中每个元素都是一个字典，表示与shp_path中相应多边形区域相关的统计信息。
2024-05-06 01:30:29
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原创 【GDAL应用】基于GDAL实现GIS空间分析--Contains（包含）操作
空间关系，还有许多其他空间关系，这些关系用于描述几何对象之间的相互位置和包含关系。这些空间关系在地理信息系统 (GIS) 和几何计算中非常重要，用于执行空间关系查询。一个几何对象与另一个几何对象至少有一个公共点，但不一定完全包含对方。一个几何对象的边界与另一个几何对象的边界相接触，但没有内部交叉。一个几何对象完全包含在另一个几何对象的内部，包含是严格的。两个几何对象在二维平面上有部分重叠，但不完全包含对方。一个几何对象穿越另一个几何对象，但不包含对方。两个几何对象在几何形状和空间位置上完全相同。
2024-05-04 16:45:41
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原创 【GDAL应用】Linux系统（以银河麒麟服务器操作系统 V10 SP3为例）编译gdal-3.6.3
GDAL 3.6.3 源代码中没有 configure 文件、autogen.sh 或 bootstrap.sh 脚本，因为 GDAL 3.6.3 使用了 CMake 作为其构建系统的一部分，而不是传统的 configure 脚本。因此，如果正在使用或计划使用这些旧版本的GDAL，建议尽快升级到支持CMake的最新版本，以获取更好的构建支持和功能更新。如果尚未安装这些依赖项，需要在运行 CMake 之前安装它们，可以在 GDAL 的文档或官方网站上找到有关构建和依赖项的更多信息。安装完毕后，可以通过运行。
2024-04-27 22:57:54
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原创 【TileServer GL】TileServer GL官方文档翻译
如果您需要在代理后面运行 TileServer GL，请确保代理将X-Forwarded-*标头发送到服务器（最重要的是X-Forwarded-Host和X-Forwarded-Proto），以确保 TileJSON 等内部生成的 URL 使用所需的域和协议。该值是一个数组：第一个元素是比例因子一的最小渲染器数量，第二个元素是比例因子二的渲染器的最小数量，依此类推。如果您有足够的内存，请尝试将这些值设置为等于或略高于您的处理器数量，例如，如果您有四个处理器，请尝试将值设置为。将覆盖客户端设备上的过期日期。
2024-04-16 22:35:00
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原创 【Mapbox GL JS】mapbox加载自定义raster-dem类型地形服务
简单的理解就是规避nodata对转后rgb-dem的影响。用来设置输出文件（即目标文件）中的无数据值。无数据值将被记录在输出文件中，使用值 None 可以确保不定义无数据值。如果不使用这个参数，那么无数据值将从源数据集中复制；如果输入文件原本没有无数据值，输出文件也不会有。这是为输出文件设置创建选项（creation options）的参数。TILED=YES表示输出文件应该被创建为瓦片（tiled）格式。瓦片化是一种优化方法，可以加快数据的读取速度，特别是在处理大文件时。
2024-04-15 13:39:55
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原创 【JAVA笔记】SpringBoot入坑记录--SpringBoot版本与JDK版本匹配问题
查看language level与SDK和Project 里使用的是否相符。【修改为对应使用的版本】
2024-03-17 16:38:01
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原创 【JAVA笔记】IDEA配置本地Maven
由于使用IDEA版本为2021.2，最大支持3.6.3版本的Maven，因此直接下载Maven 3.6.3.打开IDEA，file -> setting，搜所maven，选择本地配置好的Maven即可。下载完之后，选定存放目录，直接解压即可。阿里云的maven 配置指南，有一项。
2024-03-14 23:23:03
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原创 【C++笔记】第一阶段：C++基础入门
所谓数组，就是一个集合，里面存放了相同类型的数据元素数组中的每个数据元素都是相同的数据类型数组是由连续的内存位置组成的数据类型 数组名[ 数组长度 ];数据类型 数组名[ 数组长度 ] = { 值1，值2 ...};数据类型 数组名[ ] = { 值1，值2 ...};//定义方式1//数据类型 数组名[元素个数];//利用下标赋值//利用下标输出//第二种定义方式//数据类型 数组名[元素个数] = {值1，值2 ，值3 ...};
2024-02-15 14:24:00
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原创 【HTML_CSS笔记】HTML_CSS入坑
HTML_CSS笔记1 HTML示例杂记2 CSS2.1 常用选择器2.2 span和div标签2.3 浮动的实现2.4 盒模型2.5 边框属性2.6 内边距2.7 定位的实现2.8 伪类选择器3 百度页面搭建3.1 色块定位法3.2 实现效果3.3 实现代码1 HTML示例杂记<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>这是一个标题</title&
2023-12-02 12:00:26
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原创 【GDAL应用】Python 安装rasterio库与gdal库版本匹配冲突问题解决方法
利用python自带的pip安装方法，安装完gdal库之后，再安装rasterio库，出现两个库不兼容情况，最终安装失败。
2023-10-28 20:19:28
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原创 【C++笔记】C++核心编程：（5）文件操作
程序运行时产生的数据都属于临时数据，程序一旦运行结束都会被释放。通过文件可以将数据持久化。C++中对文件操作需要包含头文件<fstream>文件类型分为两种：1、-文件以文本的形式存储在计算机中2、-文件以文本的形式存储在计算机中，用户一般不能直接读懂它们操作文件的三大类：1、ofstream：写操作2、ifstream: 读操作3、fstream：读写操作。
2023-10-03 18:56:06
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原创 【GDAL应用】shp数据转带坐标系的二值图
将矢量化的shp数据转化为带坐标系的二值图；shp数据可以是面要素也可以是线要素；必须有转化为二值图的属性字段。
2023-08-28 20:33:04
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原创 【GDAL应用】按矢量数据的空间四至范围裁剪影像
按图层的空间范围（shp数据的空间范围四至）进行裁剪，该方法无论是线要素还是面要素数据都能按照图层范围四至裁剪影像。
2022-07-05 00:00:37
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原创 ENVI二次开发应用：批量裁剪栅格数据
功能：实现单个矢量数据（shp文件）对多幅遥感影像的裁剪pro batch_subset_raster_task compile_opt idl2 ;compole_opt是对idl编译规则的修改，关键字有defint32,strictarr,idl2等 ;defint32把默认的idl整型数据16位改为32位 ;strictarr强迫数组元素用中括号，不用小括号 ;idl2则为上述二者的并。 e=envi(/headless) ;启动envi start = syst
2021-08-24 13:48:42
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原创 Python笔记：输出文本进度条
import timescale = 50start = time.time()print("开始执行".center(scale//2 , "-"))for i in range(scale+1): a = "*" * i b = "·" * (scale - i) c = i/scale * 100 dur = time.time() - start print("\r{:^3.0f}%[{}->{}]{:.2f}s".format(c,a,b
2021-08-14 13:10:03
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原创 机器/深度学习笔记：吴恩达机器学习课程 | 编程练习
做代码练习，用pycharm这种可交互性比较差的IDE（当然这类注重的是整体运行），尤其是在做数据可视化与理解每句代码的时候，真不如jupyter Notebook好用，做起来真麻烦！(1)黄海广博士笔记与练习数据及代码。
2020-09-24 01:12:35
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (8) ex8-anomaly detection and recommendation
1. 异常检测"""案例1: 检测异常服务器数据集：data/ex8data1.mat注：算法手动实现"""import numpy as npimport scipy.io as sioimport matplotlib.pyplot as pltdef estimate_gaussian(X, isCovariance): # 计算均值与协方差矩阵 means = np.mean(X, axis=0) if isCovariance: sigma
2020-09-24 00:36:30
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (7) ex7-kmeans and PCA
1. kmeans算法"""案例1: 给定一个二维数据集，使用kmeans进行聚类数据集：data/ex7data2.mat"""import numpy as npimport scipy.io as sioimport matplotlib.pyplot as pltfrom skimage import iodef find_centroids(X, centros): # 获取每个样本所属的类别 idx = [] for i in range(len(X)):
2020-09-24 00:31:31
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (6) ex6-SVM
1. 垃圾邮件检测"""案例：判断一封邮件是否是垃圾邮件"""from sklearn import svmfrom sklearn import metricsfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionimport scipy.io as siodata1 = sio.loadmat('data/spamTrain.mat') # training datadata2 = sio.loadmat('data/spamTes
2020-09-24 00:24:53
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (5) ex5-bias vs variance
偏差与方差"""了解算法性能中的偏差和方差概念案例：利用水库水位变化预测大坝出水量数据集：ex5data1.mat机器学习课程的第五个编程练习（第六周讲解内容）"""import numpy as npimport scipy.io as sioimport scipy.optimize as optimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsdef reg_cost(theta
2020-09-24 00:17:39
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (3) ex3-neural network
1. 基于逻辑回归模型的多分类"""基于逻辑回归模型的多分类案例： 手写数字识别"""import numpy as npimport scipy.io as sioimport scipy.optimize as optdef load_data(path, transpose=True): data = sio.loadmat(path) y = data.get('y') # (5000,1) y = y.reshape(y.shape[0]) #
2020-09-24 00:13:56
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (2) ex2-logistic regression
1. logistic-regression"""逻辑回归案例：根据学生的两门学生成绩，预测该学生是否会被大学录取"""import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef get_Xy(data): data.insert(0, 'ones', 1) X = np.array(data.iloc[:, 0:-1]) y = np.array(data.iloc[:, -1
2020-09-23 23:57:48
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (1) ex1-linear regression
1. 单变量线性回归"""单变量线性回归案例：假设你是一家餐厅的CEO，正在考虑开一家分店，根据该城市的人口数据预测其利润。"""import numpy as npimport seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef get_X(df): """ 读取特征 use concat to add intersect feature to avoid sid
2020-09-23 23:50:24
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原创 吴恩达机器学习课程：编程练习 | (4) ex4-NN back propagation
BP算法实现起来有点复杂，视频讲解的不是很清楚，在此放上一个大白话讲解BP算法的链接：大白话讲解BP算法"""神经网络-反向传播多分类问题案例： 手写数字识别"""import numpy as npimport scipy.io as sioimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import minimizefrom sklearn.metrics import classificati
2020-09-23 23:41:50
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原创 Python笔记：魔术方法----与属性相关的魔术方法(__getattribute__,__getattr__,__setattr__,delattr__)
属性查找顺序：正常情况下，属性查找都是以一定的规则从__dict__中查找的。 如果只有类属性x，没有实例属性x，当访问x的时候，会是如何呢？我们来看下面例子：class Test(object): x = 8 def __init__(self,c): passt= Test(6)t.xprint(t.x)# 输出结果：>>>...
2020-09-07 17:58:26
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原创 Python笔记：魔术方法----常用魔术方法（__init__、__new__、__call__、__str__、__repr__、__del__等）
魔术方法
2020-09-07 17:57:01
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原创 爬虫学习：Selenium笔记
页面跳转：from selenium import webdriver# import selenium.webdriver.support.ui as uiimport timebrowser = webdriver.Firefox()browser.get("https://bj.lianjia.com/")browser.maximize_window()time.slee...
2020-09-04 09:08:32
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原创 ENVI二次开发应用：ENVI Task实例
对遥感影像进行二值化，在进行分类，之后把分类结果矢量化(提取出矢量边界)。PRO test_Build_Footprint COMPILE_OPT idl2 e=envi() file = FILE_DIRNAME(ROUTINE_FILEPATH())+$ '\data\beijingRGB.dat' ;打开某路径下的ENVI标准格式的数据 Raster = e.OpenRaster(file) outShpFile = e.GetTempor
2020-05-24 23:04:40
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原创 ENVI二次开发应用：扩展补丁添加菜单
ENVI菜单添加方法有两种：1.修改文件在ENVI\menu\envi.men文件中添加如下部分：-0{Myfunctions}-0{Myfunctions}-1{文件信息查看}{not used}{test_envi_file_info}-1{文件多波段存储}{not used}{test_envi_file_sav}举例文件中部分信息：0 {Help} -----0表示最顶层...
2020-05-06 22:32:32
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原创 ENVI二次开发应用：ENVI小控件的应用(以widget_pmenu和widget_rgb为例)
运行前在控制台启动ENVI。pro envi_widget_pmenu_ex compile_opt idl2 file = envi_pickfile() if ~file_test(file) then return ;file_test()文件存在返回1，不存在返回0， ~逻辑非 envi_open_file, file, r_fid=fid...
2020-05-06 21:36:43
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原创 ENVI二次开发应用：批量计算图像植被覆盖度
运行前控制台启动ENVI。pro EXAMPLE_MATH_DOIT_Batch compile_opt IDL2 path = envi_pickfile(/directory) ;打开文件所在路径 files = file_search(path,'*dat',count=count) if count eq 0 then return outPath = 'D:\' ...
2020-05-06 01:07:11
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