空间分析

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 数据驱动的地理学 Data-driven Geography 引用：Miller H J, Goodchild M F. Data-driven geography[J].GeoJournal, 2015, 80(4): 449-461. 这篇文章的两个作者可是鼎鼎大名，搞地理学的应该不陌生，Miller是俄亥俄州立大学教授，在地理信息科学尤其是交通地理信息方面很有名，Goodchild基本上可以算目前地理信息科学领域第一人了吧，加州大学圣塔巴巴巴拉分校（这可是涛哥心中的圣地啊^-^ ）的教授，美国科学院院士，地理信息科学这概念就是他老人家首先提出来的。 文章的题目很吸引人，“大数据”是近几年非常火的概念，数据时代已经来临，大数据开始影响社会各行各业，那么在地理学的研究领域会引发什么样的变化呢，数据如何驱动地理学的研究呢。文章从大数据的概念开始，重点分析了用数据驱动地理学研究所面对的主要挑战是什么；在数据驱动的地理学研究中的理论扮演什么样的角色；以及大数据技术如何融入到地理学的研究中。 1、什么是大数据。 大数据的“大”不仅是指数量多，它体现在三个维度上，“3V”， volume：采集和存储的数据数量；velocity：数据获取的速度；variety：获取数据的类型。 2、大数据与数据驱动的地理学。

目 录 第1章 概述............................................................................................................. - 4 - 1.1 Hello简介...................................................................................................... - 4 - 1.2 环境与工具..................................................................................................... - 4 - 1.3 中间结果......................................................................................................... - 4 - 1.4 本章小结......................................................................................................... - 4

1、为什么会发生内存泄漏 java 如何检测内在泄漏呢？我们需要一些工具进行检测，并发现内存泄漏问题，不然很容易发生down机问题。 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。而出现内存泄露的地方，一般是不断的往容器中存放对象，而容器没有相应的大小限制或清除机制。容易导致内存溢出。 当服务器应用占用了过多内存的时候，如何快速定位问题呢？现在，Eclipse MAT的出现使这个问题变得非常简单。EclipseMAT是著名的SAP公司贡献的一个工具，可以在Eclipse网站下载到它，完全免费的。 要定位问题，首先你需要获取服务器jvm某刻内存快照。jdk自带的jmap可以获取内存某一时刻的快照，导出为dmp文件后，就可以用Eclipse MAT来分析了，找出是那个对象使用内存过多。 2、内存泄漏的现象： 常常地，程序内存泄漏的最初迹象发生在出错之后，在你的程序中得到一个OutOfMemoryError。这种典型的情况发生在产品环境中，而在那里，你希望内存泄漏尽可能的少，调试的可能性也达到最小

转载：https://blog.csdn.net/x_i_y_u_e/article/details/51137492 1、为什么会发生内存泄漏 java 如何检测内在泄漏呢？我们需要一些工具进行检测，并发现内存泄漏问题，不然很容易发生down机问题。 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。而出现内存泄露的地方，一般是不断的往容器中存放对象，而容器没有相应的大小限制或清除机制。容易导致内存溢出。 当服务器应用占用了过多内存的时候，如何快速定位问题呢？现在，Eclipse MAT的出现使这个问题变得非常简单。EclipseMAT是著名的SAP公司贡献的一个工具，可以在Eclipse网站下载到它，完全免费的。 要定位问题，首先你需要获取服务器jvm某刻内存快照。jdk自带的jmap可以获取内存某一时刻的快照，导出为dmp文件后，就可以用Eclipse MAT来分析了，找出是那个对象使用内存过多。 2、内存泄漏的现象： 常常地，程序内存泄漏的最初迹象发生在出错之后

https://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8538727 1、为什么会发生内存泄漏 java 如何检测内在泄漏呢？我们需要一些工具进行检测，并发现内存泄漏问题，不然很容易发生down机问题。 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。而出现内存泄露的地方，一般是不断的往容器中存放对象，而容器没有相应的大小限制或清除机制。容易导致内存溢出。 当服务器应用占用了过多内存的时候，如何快速定位问题呢？现在，Eclipse MAT的出现使这个问题变得非常简单。EclipseMAT是著名的SAP公司贡献的一个工具，可以在Eclipse网站下载到它，完全免费的。 要定位问题，首先你需要获取服务器jvm某刻内存快照。jdk自带的jmap可以获取内存某一时刻的快照，导出为dmp文件后，就可以用Eclipse MAT来分析了，找出是那个对象使用内存过多。 2、内存泄漏的现象： 常常地，程序内存泄漏的最初迹象发生在出错之后，在你的程序中得到一个OutOfMemoryError

转自:http://blog.csdn.net/gzh0222/article/details/8538727 1、为什么会发生内存泄漏 Java 如何检测内在泄漏呢？我们需要一些工具进行检测，并发现内存泄漏问题，不然很容易发生down机问题。 编写java程序最为方便的地方就是我们不需要管理内存的分配和释放，一切由jvm来进行处理，当java对象不再被应用时，等到堆内存不够用时，jvm会进行垃圾回收，清除这些对象占用的堆内存空间，如果对象一直被应用，jvm无法对其进行回收，创建新的对象时，无法从Heap中获取足够的内存分配给对象，这时候就会导致内存溢出。而出现内存泄露的地方，一般是不断的往容器中存放对象，而容器没有相应的大小限制或清除机制。容易导致内存溢出。 当服务器应用占用了过多内存的时候，如何快速定位问题呢？现在，Eclipse MAT的出现使这个问题变得非常简单。EclipseMAT是著名的SAP公司贡献的一个工具，可以在Eclipse网站下载到它，完全免费的。 要定位问题，首先你需要获取服务器jvm某刻内存快照。jdk自带的jmap可以获取内存某一时刻的快照，导出为dmp文件后，就可以用Eclipse MAT来分析了，找出是那个对象使用内存过多。 2、内存泄漏的现象： 常常地，程序内存泄漏的最初迹象发生在出错之后，在你的程序中得到一个OutOfMemoryError

ArcGIS Server 是功能强大的基于服务器的 GIS 产品，用于构建集中管理的、支持多用户的、具备高级GIS功能的企业级GIS应用与服务，如：空间数据管理、二维三维地图可视化、数据编辑、空间分析等即 拿即用的应用和类型丰富的服务。ArcGIS Server 是用户创建工作组、部门和企业级 GIS 应用的平台，通过 ArcGIS Server创建集中管理的、支持多用户的、提供丰富的GIS功能、并且满足工业标准的GIS应用。ArcGIS Server 提供广泛的基于 Web 的 GIS 服务，以支持在分布式环境下实现地理数据管理、制图、地理处理、空间分析、编辑和其它的GIS功能。 1. ArcGIS Server 的主要功能 ArcGIS Server 主要功能包括： 提供通用的框架在企业内部建立和分发GIS应用； 提供操作简单、易于配置的Web应用； 提供广泛的基于Web的空间数据获取功能； 提供通用的GIS数据管理框架； 支持在线的空间数据编辑和专业分析； 支持二维三维地图可视化； 除标准浏览器外，还支持ArcGISDesktop和ArcGISExplorer等桌面客户端； 可以集成多种GIS服务； 支持标准的WMS、WFS； 提供配置、发布和优化GIS服务器的管理工具； 提供.NET和Java软件开发工具包； 为移动客户提供应用开发框架； 1）ArcGIS Server

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Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation https://github.com/charlesq34/pointnet PointNet 摘要(Abstract) 点云是一种非常重要的几何数据结构类型。因为它的格式不规则，许多的研究人员通常会将点云数据转换为规则的3D体素网格或者图像集合。然而，这会造成大量的不必要的数据，并且很容易带来问题。在本文中，我们设计了一个直接以点云为输入的神经网络模型，这一模型很好的遵循了输入点的排列不变性。我们的网络模型叫做PointNet，它提供了一种从目标分类、零件分割到场景语义分析的通用模型结构。虽然它很简单，但PointNet非常高效而且有效。从经验上讲，它的效果甚至超过了目前最先进的水平。我们从理论上分析了PointNet学到了什么和为什么PointNet在输入有所干扰和损坏时有很强的鲁棒性。 1.引言(Introduction) 在本文中，我们探讨了能够处理点云或者网格等3D几何数据的深度学习结构。通常，为了实现权重共享和内核优化，卷积结构对输入数据的格式有非常高的要求。由于点云或网格的格式不规则，大多数研究人员通常在将这些数据输入到深度网络之前，会将其转换为规则的3D体素网格或图像集合（如视图）。然而，这种数据表示转换会导致大量不必要的数据

PixelNet: Representation of the pixels, by the pixels, and for the pixels. 图1.我们的框架通过对架构（最后一层）和训练过程（历元）的微小修改，将其应用于三个不同的像素预测问题。 请注意，我们的方法为分割（左），表面法线估计（中）和边缘检测（右）的语义边界恢复精细的细节。 Abstract 我们探索了一般像素级预测问题的设计原理，从低级边缘检测到中级表面法线估计到高级语义分割。诸如全卷积网络（FCN）之类的卷积预测因子通过通过卷积处理利用相邻像素的空间冗余而获得了非凡的成功。尽管计算效率高，但我们指出，由于 空间冗余限制了从相邻像素学习的信息 ，因此这些方法在学习过程中在统计上并不是有效的。 我们证明了像素的分层采样可以使（1）在批量更新过程中增加多样性，从而加快学习速度； （2）探索复杂的非线性预测因子，提高准确性； （3）有效地训练最先进的模型tabula rasa（即“从头开始”）以完成各种像素标记任务。 我们的单一体系结构可为PASCAL-Context数据集上的语义分割，NYUDv2深度数据集上的表面法线估计以及BSDS上的边缘检测提供最新结果。 1.Introduction 许多计算机视觉问题可以表述为密集的逐像素预测问题。 其中包括边缘检测[21、64、94]和光流[5、30、86]等低级任务