保留道路

最新推荐文章于 2025-02-08 15:47:04 发布
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C++——NOIP模拟题——保留道路
McDonnell_Douglas的博客
05-13 1375
保留道路 题目描述 很久很久以前有一个国家，这个国家有 N 个城市，城市由 1，2，3，…，,N 标号，城市间有 M 条双向道路，每条道路都有两个属性 g 和 s ，两个城市间可能有多条道路，并且可能存在将某一城市与其自身连接起来的道路。后来由于战争的原因，国王不得不下令减小花费从而关闭一些道路，但是必须要保证任意两个城市相互可达。 道路花费的计算公式为 wG*max{所有剩下道
C++——NOIP模拟题——cheer
McDonnell_Douglas的博客
04-15 641
【题目描述】    Farmer John变得非常懒，他不想再继续维护供奶牛之间供通行的道路。    道路被用来连接 N(5 是一个奶牛的家。    FJ 计划除去M(N-1 场之间是连通的。    你首先要决定哪些道路是需要保留的 N-1条道路。    第 j条双向道路连接了牧场 S[j]和 E[j](1E[j])，而且走完它 需要 L[j](0   没有两个牧场是被一条以上的
保留道路 Road
Virgil's Blog
02-05 1028
问题描述：很久很久以前有一个国家，这个国家有N个城市，城市由1,2,3,…,N标号，城市间有M条双向道路，每条道路都有两个属性g和s，两个城市间可能有多条道路，并且可能存在将某一城市与其自身连接起来的道路。后来由于战争的原因，国王不得不下令减小花费从而关闭一些道路，但是必须要保证任意两个城市相互可达。 道路花费的计算公式为wG*max{所有剩下道路的属性g}+wS*max{所有剩下道路的属性s}，其中wG和wS
【ArcMap】去除道路标识并保留道路名称
qq_45966532的博客
09-29 741
通过在【图层属性-标注】中取消勾选【此类中的标注要素】实现去除道路标识并保留道路名称，另外介绍了同时去除道路标识和道路名称的方法。
JZOJ100042. 【NOIP2017提高A组模拟7.12】保留道路
lijf2001的博客
07-12 738
Description很久很久以前有一个国家，这个国家有N个城市，城市由1,2,3,…,N标号，城市间有M条双向道路，每条道路都有两个属性g和s，两个城市间可能有多条道路，并且可能存在将某一城市与其自身连接起来的道路。后来由于战争的原因，国王不得不下令减小花费从而关闭一些道路，但是必须要保证任意两个城市相互可达。 道路花费的计算公式为wG*max{所有剩下道路的属性g}+wS*max{所有剩下道路
OSM路网简化文档+实操视频讲解（道路中心线提取、拓扑检查，学术论文处理方式）1
GGG信的博客
02-08 1168
优势：全网最全最细！1、有论文支撑！！！《地理科学》。2、定量数据！3、从数据原理到应用给你讲清楚。4、专注于城市研究。邮箱：邮箱已设置自动回复！！！随意发送邮件即可获得联系方式。
百度地图只显示道路,不显示建筑等
热门推荐
A_Runner的博客
04-11 2万+
“遥望洞庭山水翠,白银盘里一青螺” 在使用百度地图开发中,一般都会默认显示各种公园,建筑物之类. 那么,如何只显示自己开发需要的呢? 先在http://developer.baidu.com/map/custom/这个页面上调好自己需要显示和隐藏的元素 然后点击查看json 复制上面的样式,在js地图中设置进去 //百度地图API功能 var map = new...
道路密度网arcgis
m0_52063532的博客
04-24 5408
以北京市2022最新道路网数据为例操作 1. 导入所需数据，统一坐标系 2.创建渔网，根据需要设置格网范围、格网单元的高度和宽度，我们这里设置100行×100行渔网 这里采用clip操作，使得构建的渔网图层和北京图层一样大，同时也能减少后续的计算量 3.打开构建的格网属性表，以id属性列作为格网的标记，右击属性列→字段计算器→id=[FID] 4.对渔网、道路数据进行相交分析 5.对相交结果属性表，新建属性列length，设置字段格式为双精度型，小数点保留5位 6.右...
TPAMI 2024 | 通过消除法检测道路障碍物
小白学视觉
07-31 1711
车辆在道路上可能会遇到无数的障碍物，而且事先记录下它们以训练一个检测器是不可能的。相反，我们选择图像块，并使用周围的道路纹理进行填充，这倾向于从这些块中移除障碍物。然后，我们使用一个训练有素的网络来识别原始块和填充后的块之间的差异，这标志着擦除了一个障碍物。
【YBTOJ进阶训练指导】保留道路【最小生成树】
ha
02-21 137
思路： 我们考虑有最小生成树得到最小生成树 我们一条一条边加进边集，然后每次重新做一遍最小生成树。 时间复杂度：O(nm)O(nm)O(nm)（排序时间是n，用插入排序） codecodecode #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; long long n, m, top, st[1010100]; long long wG, wS, ans=1..
边缘检测识别道路边界时消除标识线干扰的图像处理方法
12-02
该方法通过对道路图像进行逐行处理，对边缘检测到的点附近的灰度值进行判断和修改，从而降低道路标识线的边缘特征，同时保留道路真实边界的边缘特征。实验结果表明，该方法能有效消除道路标识线对基于图像边缘检测的...
ArcGIS中求道路交点.docx
05-14
- **字段映射**：在Join Features的字段映射中保留道路名称字段，并将Merge Rule设为Join，以确保同一交点连接的不同道路名称能够正确显示。 - **设置搜索半径**：根据具体数据情况调整Search Radius参数，一般...
基于阈值标记的分水岭算法道路提取.zip
05-14
通过设置适当的阈值，可以有效地保留道路信息，同时去除与道路不相关的细小对象和噪声。 基于阈值标记的分水岭算法通常包括以下步骤：首先，对输入的图像进行预处理，包括灰度化、滤波去噪等操作，目的是抑制噪声和...
软件需求工程大作业(python spider)
08-08
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/de4c4975d458 软件需求工程大作业(python spider)（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
VMD算法参数优化技巧：手动调整惩罚因子与包络熵的关系及其应用
08-08
内容概要：本文详细探讨了VMD（变分模态分解）算法中参数优化的具体方法，特别是惩罚因子α和模态数K的调整。文中通过实际案例展示了如何利用Python代码手动调整这两个关键参数，并通过计算包络熵评估优化效果。作者还分享了一些实用的经验法则和技术，如网格搜索、半自动策略以及肉眼验证等，帮助读者更好地理解和掌握VMD参数优化的实际操作。 适合人群：从事信号处理、机械故障诊断等相关领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要对复杂信号进行有效分解和分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对振动信号或其他复杂信号进行精确分解的应用场合，旨在提高模态分解的质量，确保每个模态分量尽可能纯净，从而为后续的数据分析和故障诊断提供可靠的基础。 阅读建议：读者可以通过本文提供的具体实例和代码片段，结合自己的实际应用场景，尝试不同的参数配置，逐步积累经验和直觉，最终达到熟练掌握VMD参数优化的目的。同时，注意参数之间的相互影响，避免过度追求数学指标而忽视物理意义。
电力电子领域15KW充电模块电路设计解析及其功能应用
08-08
内容概要：本文深入探讨了15KW充电模块的电路设计及其功能应用。首先，文章详细介绍了充电模块的主电路构成，包括从交流电到直流电的转换过程，涉及整流、滤波电路，以及利用IGBT进行功率调节的关键步骤。接着，阐述了多种保护机制如过流、过压、欠压保护的具体实现方法，确保充电模块的安全性和稳定性。此外，还解释了充电模块的性能参数，如输出功率、电压范围、效率等，并讨论了模块间的通信方式（如CAN通信）和散热设计，强调了这些因素对于模块正常运作的重要性。 适合人群：从事电力电子、新能源汽车充电设施设计与维护的技术人员，以及对充电模块感兴趣的电子工程爱好者。 使用场景及目标：帮助技术人员更好地理解和优化充电模块的设计，提高其工作效率和产品质量；同时激发电子工程爱好者的兴趣，促进他们对该领域的进一步探索。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论分析和技术细节，还结合实际应用场景进行了生动形象的比喻和解释，使复杂的电路概念变得通俗易懂。
基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台设计与实现【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义，以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性，以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础，以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合，以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求，并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构，包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构，包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务，包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面，提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式，如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试，并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
示波器FPGA设计方案：高性能、高可靠性的详细设计文档与代码资源
08-08
内容概要：本文介绍了示波器FPGA设计方案及其详细设计文档和代码资源。首先阐述了FPGA在现代电子技术中的重要性和应用背景，特别是在高性能模拟电路和嵌入式系统领域的广泛应用。接着明确了设计目标，即开发一款高性能、高可靠性、低成本的示波器FPGA芯片，并从模块化设计角度出发，详细解释了各个功能模块（如时钟管理、逻辑处理、存储器等）的设计原理和技术细节。最后提供了丰富的设计文档和代码资源，涵盖原理图、布局布线图、模块设计文档以及优化报告等，为开发者提供了宝贵的参考资料。 适用人群：从事FPGA设计、嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对示波器FPGA设计感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①用于理解和掌握示波器FPGA的设计方法和技术要点；②作为实际项目开发中的参考资料，帮助提升设计质量和开发效率。 其他说明：文中强调了FPGA设计资料的稀缺性，并呼吁更多人关注这一领域的发展，分享更多的设计经验和资源。
MySQL安装与配置.ppt
最新发布
08-08
数据库mysql安装教程，详细安装过程。学习安装从0开始
如何通过Python代码将广东省道路矢量数据从Shp格式精确转换为GeoJSON格式，同时保留道路的多级分类属性和属性信息？
10-29
针对如何将广东省道路矢量数据从Shp格式转换为GeoJSON格式，并保留道路分类属性及属性信息的问题，您可参考《广东省道路矢量数据图层及Shp转GeoJSON代码发布》提供的资源。该资源中包含的Python代码是一个非常实用的工具，能够帮助您实现上述需求。具体步骤如下： 参考资源链接：[广东省道路矢量数据图层及Shp转GeoJSON代码发布](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7cqyirghsw) 首先，确保您的环境中安装了必要的Python库，如Fiona或GDAL/OGR，这些库能够帮助您读取和写入Shp以及GeoJSON文件。接下来，您可以使用以下代码结构进行转换操作： ```python import fiona from shapely.geometry import shape # 打开Shp文件 with fiona.open('道路路网矢量数据.shp', 'r') as source: # 创建一个新的GeoJSON文件 schema = source.schema.copy() schema['geometry'] = 'Point' with open('道路路网矢量数据.geojson', 'w', encoding='utf-8') as dest: # 遍历Shp文件中的每条记录 for item in source: # 将Shp的几何形状转换为GeoJSON的几何形状 geom = shape(item['geometry']) # 创建GeoJSON的feature feature = { 'type': 'Feature', 'id': item['id'], 'properties': item['properties'], 'geometry': geom.__geo_interface__ } # 将feature写入GeoJSON文件 dest.write(feature) # 检查属性信息是否完整 with open('道路路网矢量数据.geojson', 'r') as *** *** ***['features']: if '道路分类属性' in feature['properties']: print('属性信息完整保存。') ``` 在上述代码中，我们使用了Fiona库来读取和写入Shp及GeoJSON文件，同时利用shapely库转换几何形状。这样可以确保在转换过程中，不仅空间数据得到保留，道路的多级分类属性及其它属性信息也同样得到完整转换。 完成上述步骤后，您将获得一个包含广东省道路路网矢量数据的GeoJSON文件，该文件既方便在Web端进行展示和分析，也可以作为进一步GIS分析的数据源。此外，如果您希望深入了解GIS数据转换的更多细节和高级应用，建议详细阅读《广东省道路矢量数据图层及Shp转GeoJSON代码发布》资源，以便更加全面地掌握GIS数据处理的技巧。 参考资源链接：[广东省道路矢量数据图层及Shp转GeoJSON代码发布](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/7cqyirghsw)
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