概述 在geoserver图层发布的时候有一个tab面板叫维度，里面包含了时间和高度两个维度，本文就讲一下geoserver有关维度的内容。...效果 数据来源 本文测试数据来源于中国地震台网——历史查询 (ceic.ac.cn)，查询并下载了2012年以后震级大与四级的数据。...下载下来后转成csv导入到qgis中，并添加字段date，类型日期，并通过字段计算器输入公式to_date(time)给字段赋值。...geoserver发布数据 先添加shp数据源，再发布服务，发布服务的时候维度的配置如下图。 服务调用 服务发布完成后，通过openlayers进行调用测试，测试代码如下： <!...，可精确到年、月、日、时、分、秒，例如，如果TIME的值是年的话，则展示该年的数据,如果如果TIME的值是月的话，则展示该月的数据； 高程维度(ELEVATION)跟时间维度类似；
最近一直在考虑一件事情，那就是openlayers中自定义wms的图层控制。...({'ascending':true}));//图层控制 但是，不论是从操作的方便程度还是美观性方面考虑，自带的图层控制是无法满足需求的，考虑了一段时间，今天终于有时间实现了，下面就说说我的实现思路...首先，说说难点，用过arcgis for javascript的人都知道，在arcgis for javascript API中的wmsLayer有setVisibleLayers(layers)的方法...接着，说说实现的环境。地图服务我用的是geoserver，图层控制用jquery的zTree，下面详细说说我的实现步骤。 1、在geoserver中发布wms图层，发布的图层包括以下。...没有对样式做太大的装饰，比较丑陋，先凑合用。 4、图层控制的实现 主要效果为选中图层控制目录的节点，在图中显示该图层，取消选择，不显示该图层。
一般的GIS开发者都知道arcengine开发中如何遍历MapControl中的图层，代码如下： for (int i = 0; i < axMapControl1...axMapControl1.Map.get_Layer(i).Name; ComboBox.Items.Add(layerName); } 那么如何遍历PageLaoutControl中的图层呢...ActiveView.FocusMap.get_Layer(i).Name; ComboBox.Items.Add(layerName); } 区别在于制图控件PageLaoutControl的图层是存在于焦点地图...FocusMap对象中的，这里的图层并不是真正的数据，只是在视图ActiveView上面的显示而已。 ...可以想一想在ArcMap制图过程中也是将图层加载到PageLaoutControl中显示，然后进行符号化等。
概述： 本文讲述如何在OL3中加载Geojson并动态修改图层样式。...{ projection: projection }) }); map.getView().fit(bounds, map.getSize()); //线的颜色...} vector.setStyle(getStyle()); }); //透明度，线的颜色...type="radio" name="fillcolor" value="#ff0000">红色 自定义...type="radio" name="linecolor" value="#ff0000">红色 自定义
概述： 本文讲述OL3中结合Jquery UI实现图层的拖动以及拖动好图层顺序的改变。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
前言 自定义栅格图层 是指用户可以通过特定软件，将自定义的图像按照上文所述的方式切割为瓦片，并生成图片，然后按照瓦片坐标拼接形成地图的图层。常用于手绘地图、卫星图、地形图等。...案例背景 基于 WebGL 的地图渲染API，实现自定义栅格图层（将地图切分为等大的正方形，并以图片进行拼接渲染）时，为了节省纹理上传的开销，将栅格瓦片集中绘制到一张纹理上，然后绘制时根据瓦片各自的纹理坐标取各自的纹理...小结 UNPACK_FLIP_Y_WEBGL 参数用于设置纹理像素存储模式中是否将Y轴翻转，翻不翻取决于你的顶点模型的坐标系方向，适合自己就好。...最终使用自定义栅格图层实现手绘图叠加到地图上，完成效果如下： [17312a4fd03d5c2b?...w=1642&h=1509&f=png&s=2071550] 产品推广 目前我们腾讯位置服务已经支持个性化图层使用，如需接入请查看：个性化图层编辑平台，更多示例与开发文档，您也可以官网搜索个性化图层查看
简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符，暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算，并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
一.框架的定位 框架通常只是一种设计模式的实现，它并不意味着你可以在开发中避免所有分层设计工作。...sendEdit(){}, sendGetAll(){}, sendDelete(){} } } 简易的剥离方式是将交互逻辑保留在视图层...善用computed和filters处理数据展示 对原始数据的转换并不能覆盖所有场景，这就需要在定制展示的场景中利用computed和filters，它们都可以用来在不改变数据的情况下更改展示结果，例如将数据中的...directive的基本用法可以直接参考【官方指南】，需要注意的是许多初级开发者都不太在意内存泄漏的问题，在directive的使用中需要格外注意这一点，通常我们会在bind事件钩子中绑定事件并使用属性持有这个监听函数...，并在unbind钩子中解除对同一个监听函数的绑定，即使没有使用自定义指令，你也需要建立在必要时解绑监听器的编码习惯： Vue.directive('clickoutside',{ bind
tensorflow自定义op，梯度 tensorflow 是 自动微分的，但是如果你不给它定义微分方程的话，它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候，有时不可避免的会需要自定义 op，官方文档对于...，从这个例子中，我们可以学到，在 python 中定义 op 的梯度的时候： 需要一个 装饰器， @ops.RegisterGradient("OpName") 梯度函数的签名是 def _computer_gradient...梯度计算函数中的 操作 依旧是 tensorflow 已有的操作，如果 tensorflow 没有想要的操作，应该怎么办？...op.outputs[j]，可以获取 op 的第 i 个输出。 roi 梯度的核心还是 roi_pool_grad 计算的，这个 op 不是 tensorflow本身自带的，而是后期注册的。...关于多个输出的 op tensorflow 中到底有没有多输出的 op ， 这个不太清楚，但是我根据官网的 zero_out 代码写了一個鬼畜的多输出代码，没有任何实用价值，仅供娱乐 #include
图层 每个控件都有自己的一个图层，这个空间的全部东西就是显示在这个图层上面的，控件本身没有显示东西的功能，仅仅有拥有了图层才干显示东西 图层的获取 CALayer *layer = self.testView.layer...; 使用UIView的图层为例 UIView本身仅仅有一个图层，主图层 self.testView.layer.borderWidth = 10;//设置边框大小 self.testView.layer.borderColor...阴影不显示也是这个原因 UIImageView为例圆角实现 UIImageView控件不止一个图层。图片的显示不是在主层中，所以更改主层的边角为原型。...UIColor blueColor].CGColor;//设置边框颜色 //设置图层圆角。...= 10; self.imageView.layer.masksToBounds = YES;//超出主层的内容都会被减掉 关于layer层的旋转，平移，缩放 layer的仅仅能使用3D旋转，平移，缩放
百度迁徙产品出来后，其可视化效果迅速得到大家的公认。， 然而大家都知道，正常的地图瓦片数据，是多种数据的叠加，怎能能够做到如此干净的地图呢。 于是就想着对这款可视化效果进行分析。...发现百度的地图切片水平很高，不是静态的，而是可以动态支持切片。从它支撑的style参数可知。...当然利用这些参数还可以进行相关要素的开户和颜色设置。 不得不佩服百度地图的服务能力！ 下面附一张下载的几张图片。其效果可谓是强。（其中关闭了高速和省道的图层要素，目前标记不知道如何关闭。。）
错误原因： tensorflow版本的问题： tensorflow1.0及以后api定义：(数字在后，tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段，而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中，正是通过 Iterator 这根水管，才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境，水管也需要变化，Iterator 也有许多种类。...能够接不同水池的水管，可重新初始化的 Iterator 有时候，需要一个 Iterator 从不同的 Dataset 对象中读取数值。...Tensorflow 针对这种情况，提供了一个可以重新初始化的 Iterator，它的用法相对而言，比较复杂，但好在不是很难理解。...3、可重新初始化的 Iterator，它可以对接不同的 Dataset，也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。
各种不同的优化器本小节，我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器：图片TensorFlow官网提供的教程：TensorFlow Addons 优化器：LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程，它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础，能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时，应该避免使用feed_dict。...因为，feed_dict是利用python读取数据，python读取数据的时候，tensorflow无法计算，而且会将数据再次拷贝一份。
其中，前向过程由用户指定，包括模型定义，目标函数、损失函数、激活函数的选取等；后向的计算过程，包括计算梯度，更新梯度等，在优化器中已经由TensorFlow实现，用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图，不同计算图上的张量和运算相互独立，因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。...依次执行队列中的每一个节点，执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1，更新哈希表中对应节点的入度。 重复（2）和（3），直至可执行队列为空。...对于步骤（3）来说，可执行队列中的节点在资源允许的情况下，是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制，来高效利用资源。
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域，一定程度上类似于C++中的namespace，使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示，conv_block中创建了...变量的复用机制 当需要复用变量时，调用函数reuse_variables()。...； tf.name_scope具有类似的功能，但只限于tf.Variable生成的变量。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中，设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置，如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。...定义语法： state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果！以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
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