之前学习了bootstarp框架中的布局容器，了解到布局容器对bootstarp框架来说是非常重要的。此外，与之形影不离还有bootstarp框架中的栅格系统。今天就来谈一谈bootstarp框架中的栅格系统，了解它是如何与布局容器配合使用的。
据Adobe公布的统计数据显示，如果App设计或布局没有吸引力，38%的用户将直接退出。这类统计数字在提醒设计师们，用户体验是头等大事。而凭借简洁、干净、方便的框架，单页面布局最近在设计中非常受欢迎。单页面布局提供的高度直观、高效实用的导航将有助于确保为用户提供最佳体验，特别是在应用在屏幕可自由切换的折叠屏手机上时
PyQt5的界面布局主要有两种方法：绝对定位和局部类。在PyQt5中有四种布局方式：水平布局、垂直布局、网格布局、表单布局。还有两种布局方法：addLayout和addWidget，其中addLayout用于在布局中插入子布局，addWidget用于在布局中插入控件。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
首先通过媒体查询确认container的宽度，每个col-xx-xx都是通过百分比定义的，屏幕尺寸变化了，container就变化了，col自然就变了。
先从 QGIS 中下载了苏州市部分主城区的天地图图像，参考系为3857，空间分辨率为0.5米，共1.6G。
这两周我在使用python进行大量的栅格数据的运算，在运算过程中遇到了数据量超级大但算力不足的问题。通过这两周的探索，也慢慢找到了一些加快栅格数据计算的方法，和读者分享。
随着智慧化生活的蓬勃发展，势必会有更多形态的终端产品出现，这就对UI设计提出了更大的挑战。如何进行UI设计，才能打破不同形态产品间的壁垒，实现一次开发多端部署，保证全场景下极致的用户体验？
所有步骤都是用ArcGIS中各种工具操作组合，未使用Arcpy与Python等需要使用代码的工具！
costmap翻译过来是代价地图的意思。由SLAM算法生成栅格地图。我们为栅格地图中的每一个栅格分配一个代价值，这样就形成了costmap。路径规划算法则可以在具有代价的栅格地图上生成路径。规划路径的生成则是强依赖于代价值。为了生成合适的路径，我们需要为每个栅格分配合适的代价值。最开始想到的是在单层的costmap中更新每个栅格的代价，然后直接给路径规划算法。但这样会引起诸多问题。比如因为所有的数据都在同一个costmap中更新，任何一个数据的变动都需要拿到之前其他的数据重新一起计算代价值。比如数据更新的地图范围也不好确定。比如当数据类型多了之后，数据整合的顺序不好控制。
传统 RGB 图像以栅格（raster）形式储存，像素点的分布在整个图像上均匀统一。然而，这种均匀分布往往与图像实际内容的密度分布相去甚远。尤其是在现今常用的深度网络中，在编码部分经过频繁的下采样（downsampling）后，小物体占据的点极少，而大物体占据的点很多。如下图中，背景中繁忙的人群只剩下极少量的点表示，而画面下方大量的点被信息量极低的地面占用。如果从存储的特征个数和算力的角度来考虑这个图像识别的过程，那么可以想见地面特征被大量的存储，大部分的算力被用来计算这些地面。而真正关键的人群，由于点少，分到的特征就少，用于计算的算力也就很少。
Bootstrap来自Twitter(推特)，是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap是基于HTML、CSS和JAVASCRIPT的，它简介灵活，使得Web开发更加快捷。
《空间数据库》课程整理汇总，106篇课程，内容太长，学习中，把一些关键点，汇总记下笔记
移动开发-响应式布局 响应式开发原理: 使用媒体查询针对不同宽度的设备进行布局和样式设置，从而适配不同设备 设备划分 尺寸区间 超小屏幕 (手机) < 768px 小屏设备 (平板) >= 768px ~ < 992px 中等屏幕 (桌面显示器) >= 992px ~ <1200px 宽屏设备 (大桌面显示器) >= 1200px 响应式布局容器: 响应式需要一个父级做为布局容器，来配合子级元素来实现变化效果 原理就是在不同屏幕下，通过媒体查询来改变这个布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从
使用display:grid或display:inline-grid即可创建一个栅格容器，这个容器下的所有直接子节点都会成为栅格项（Grid Item）。
在蚂蚁内部有着数量繁多且复杂的中后台业务系统，Ant Design 一直以来致力于从设计策略和资产的角度解决这些产品的体验一致性问题，随着蚂蚁产品生态的多端化进程，越来越多的跨设备和不同屏幕尺寸导致的问题也逐渐暴露，例如：
2.在ArcCatalog 目录树中，右键单击载入数据库的要素类或表，选择加载——加载数据，打开简单数据加载程序向导。
原理就是在不同屏幕下，通过媒体查询来改变这个布局容器的大小，再改变里面子元素的排列方式和大小，从而实现不同屏幕下，看到不同的页面布局和样式变化。
我们都喜欢有图片的网页，图片很美好，很有趣，同时它涵盖了丰富的信息。所以，在加载网页时，大部分流量被图像资源所占据（平均60%，数据可能不准确）。
磁贴布局性能优化方式有很多，比如通过空间换时间，存储父子关系的索引，方便快速查找到目标组件。但有一个最核心的性能优化点，即碰撞性能优化。
本文介绍在ArcMap软件中，实现栅格图像重采样的具体操作，以及不同重采样方法的选择依据。
就是说我们不用再写一大堆的媒体查询了,直接把下载好的js文件引用就可以了,这个貌似已经过时了,所以就不多讲解.
本文所使用的DEM数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/search），国内最具影响力的地学大数据平台。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法，批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。
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针对复杂环境中车道线检测效率低的问题，提出了一种基于多层感知器（MLP）的车道线检测算法（LaneMLP）。
好难看，上面的frameHead不需要那么高。界面放大，frameHead、frameData，tabWidget都拉大了
大数据时代到来，随着智能设备与物联网技术的普及，人在社会生产活动中会产生大量的数据。在我们的日常活动中，手机会记录下我们到访过的地点；在使用城市公交IC卡、共享单车等服务时，服务供应商会知道这些出行需求产生的时间与地点；公交车与出租车的定位信息，也可以告诉我们城市交通状态的具体情况。这些具备时间、空间与个体属性的数据能够为城市交通的智慧管控提供强有力的支持。
这种布局具有很强的稳定性与可控性，也没有兼容性问题，但不能根据用户的屏幕尺寸做出不同的表现。即如果用户的屏幕分辨率小于这个宽度就会出现滚动条，如果大于这个宽度则会留下空白。
同一套页面可以兼容不同分辨率的设备，Bootstrap的响应式布局依赖于栅格系统实现，将一行分为12各格子，通过指定控件在不同分辨率设备上所占各自的数目实现兼容
faster-RCNN在目标检测精度上已经能够达到一个很高的水准，但是作为RCNN系列的最巅峰，它提出了RPN网络产生推荐性区域，但是它依旧有着一些缺点，这些区域里面有大面积是重合的，影响了计算效率。为了更好地提升目标检测的计算效率，从DPM检测中获得了相关的灵感，于是yolo网络应运而生，现在yolo网络已经有了很多的版本，yolo v1、yolo v2、yolo v3、fast yolo 等系列算法，本文针对最原始的yolo v1算法。
把绘图功能嵌入到用户应用中的最简单、最经济的方法。 MAPINFO MAPX 是强大的ACTIVEX 组件 – 使用标准可视化程序工具可以很容易就整合到商业应用中。MapInfo MapX的目的是能够把基于位置信息的数据以高清晰可视化的效果显示出来并进行分析，帮助用户制定更好的决策，使管理及运作更为有效。 添加地图到应用中 MapInfo MapX v5.0 是功能强大的ActiveX 组件式开发工具，能够让开发人员把地图功能方便的添加到任何应用中。借助一些大众熟悉的语言如Microsoft Visu
下面的例子打开一副GeoTIFF影像，输出了影像的一些信息，然后遍历了所有波段，输出波段的一些信息
不管是ant-design 还是element，UI组件库 在layout都会有栅格系统。基本上都是基于Bootstrap 的响应式设计。
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本文介绍在ArcMap软件中，依据焦点统计、滤波器、重采样等工具，对栅格图层进行平滑、滤波处理的多种不同方法。
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下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案，它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，看着有点标题党的味道，其实这里我们想强调的是，我们设计和实现这个方案时，一开始直接调用HBASE检索，看着要检索的数据量，多达数百万，还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题，或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
关于设计方法论的问题，我一直倡导先感性再理性，感性层面是你先把设计稿设计的有创意和优雅，理性层面是当第一个层面的优雅达到后，我们再从理性层面处理其中的某些细节。所以，在UI教学刚开始，特别是新手阶段，就过分强调公式化，教条化的理论，很容易让设计者陷入误区。
今天我将介绍大范围高精度栅格可视化方案。它是结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，我们给它起了个大标题，叫做“如何应用大数据技术秒杀一个貌似不可能的任务”。
本次实验目的是在火灾发生后，评估Thomas Fire 燃烧区域滑坡的敏感性。许多因素会导致滑坡风险增加，如土壤成分、降雨量、植被、坡度和坡向。本实验关注三个因素：植被密度、坡度和降雨量。利用栅格建模器来完成，使工作流程化，能可重复使用。
上一节我们讲了GLR广义线性回归，它是一种全局模型，可以构造出最佳描述研究区域中整体数据关系的方程。如果这些关系在研究区域中是一致的，则 GLR 回归方程可以对这些关系进行很好的建模。不过，当这些关系在研究区域的不同位置具有不同的表现形式时，回归方程在很大程度上为现有关系混合的平均值；如果这些关系表示两个极值，那么全局平均值将不能为任何一个极值构建出很好的模型。当解释变量表现出不稳定的关系（例如人口变量可能是研究中某些地区911呼叫量的重要影响因子，但在其他地区可能是较弱的影响因子，这就是不平稳的表现）时，全局模型通常会失效。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像，同时对齐各个栅格图像的空间范围，统一其各自行数与列数的方法。
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大家好，我是「柒八九」。一个「专注于前端开发技术/Rust及AI应用知识分享」的Coder。
瓦片数据是将矢量或影像数据进行预处理，采用高效的缓存机制（如金字塔）形成的缓存图片集，采用“级、行、列”方式进行组织，可在网页中快速加载。因此，瓦片地图加载是根据客户端请求的地图范围和级别，通过计算行列号获取对应级别下网格的瓦片（即服务器预裁剪的图片），由这些瓦片集在客户端形成一张地图。
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法
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