arcgis10破解安装

好久前听到ARCGIS10要来了,在多种场合都见过  杰克•丹杰蒙德的演示。据说从9.3版本直接到10版本,是Esri斥重金全新打造的,代表了一个质的飞跃。于是乎,我这个敢于尝鲜的人也打算将我的9.2升级打造为10版本,体验一下新版本的感受。

       话说9.2版本已经很大了,个人在这次安装10.0过程中深深体会到在PC机上把旧版本卸载并安装新版本这个时间毫不亚于给电脑重新安装系统,甚至有过之而不及。我是花费了整整一个晚上,从网上找安装方法,qq群里问安装成功的人事,到最后安装成功,也是小马过河,成功后跟别人总结或者理解的也完全一样。感觉费了这么大功夫安装上,有必要得总结下。一来免得自己以后电脑重装忘记,而来也是给别人以方便。顺便说句(本人不鼓励用盗版,只是在中国社会主义的大环境下,仅限于大家学习交流所用)。先将破解安装详细方法总结如下:我是在win7旗舰版32位下安装的。安装前先确认你的电脑是否装有.net3.5,没有的话安装文件夹中的dotnet35子文件夹中有安装执行文件。

 

1.安装ArcGIS 10.0 安装包里自带的ArcGIS 10.0 License Manager,安装完之后立刻停掉服务(很重要);
2.拷贝X86文件夹的除AfCore.dll之外的全部文件到"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\License10.0\bin"文件夹内,覆盖之;
3.用记事本打开"37102011.dat"文件,将“localhost”替换为本地计算机的名称并保存。
5.双击"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\License10.0\bin"文件夹内的 LMTools.exe;
6.在 "Service/License file"标签页下选择"Configuration using Services",此时应该看到“ArcGIS License Manager”栏为绿色显示;
7.切换到"Config Services",在"Service Name"栏中可以看到“ArcGIS License Manager”,在其下面的三个路径选项中,依次切换到lmgrd.exe文件所在位置,一般应该是在"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\License10.0\bin";切换到37102011.dat文件所在位置,也应该是在"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\License10.0\bin";debug文件可以是任何地方的文档(可选操作,建议默认位置);
8.选中"Use Services"及"Start Server at Power Up";
9.保存服务;
10.切换到"Start/Stop/Reread" 标签页;
11.点击启动服务;
12.点击"ReRead License File"(可选操作,建议reread下)
13.现在可以安装“destktop”文件夹中的setup.exe文件里,建议安装在默认的安装路径下面,不然本人不敢保证安装在其他路径下面能否使用。
14.安装完成后,默认跳出的服务器设置英文界面不要去理会它,拷贝步骤2中剩下的AfCore.dll到"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\Desktop10.0\bin";
15.双击"%PROGRAMFILES%\ArcGIS\License10.0\bin"中的float.reg,合并注册表信息;

16.最后去esri官方网站http://resources.arcgis.com/content/patches-and-service-packs?fa=viewPatch&PID=66&MetaID=1685打上arcgis10.0的sp1补丁。打上后会发现,build版本从原先的2414变成了build2800。
17.到此,你可以享受arcgis10.0带来的全新体验了。just enjoy it!


转自:http://www.360doc.com/content/10/1215/20/3442245_78474444.shtml

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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