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ArcEngine专题图代码及测试数据

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简介:
《ArcEngine专题图代码及测试数据》是一本专注于ArcEngine环境下专题地图编写的实用指南,通过详尽的代码示例和丰富的测试数据帮助读者掌握高级专题制图技术。 使用C#与AE开发了多种专题图表,包括点密度图、饼图、柱状图、唯一值展示、比例分析以及分级色彩和符号表示,并且包含测试数据。该项目在Visual Studio 2010及ArcEngine 10.0环境下实现,还集成了TocControl右键菜单功能。同样地,项目中也包含了用于验证的测试数据。

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客服
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  • ArcEngine
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    《ArcEngine专题图代码及测试数据》是一本专注于ArcEngine环境下专题地图编写的实用指南,通过详尽的代码示例和丰富的测试数据帮助读者掌握高级专题制图技术。 使用C#与AE开发了多种专题图表,包括点密度图、饼图、柱状图、唯一值展示、比例分析以及分级色彩和符号表示,并且包含测试数据。该项目在Visual Studio 2010及ArcEngine 10.0环境下实现,还集成了TocControl右键菜单功能。同样地,项目中也包含了用于验证的测试数据。
  • ArcEngine
    优质
    本资源包含ArcEngine开发环境下的专题地图绘制所需核心代码与详细注释,并提供相应的测试数据集以供调试和实践。 使用C#与AE开发了一系列专题图表,包括点密度图、饼图、柱状图、唯一值显示、比例展示以及分级色彩和符号。项目中包含了测试数据,并在Visual Studio 2010及ArcEngine 10.0环境下实现了TocControl右键菜单功能。同样地,这些开发成果也附带了相应的测试数据以供验证使用。
  • ArcEngine(含
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    本资源包含ArcEngine开发中常用专题图绘制的完整源代码及配套测试数据,适用于GIS开发者学习和参考。 使用C#与AE开发了多种专题图表,包括点密度图、饼状图、柱状图、唯一值展示、比例表示以及分级色彩和符号。项目中包含了测试数据,并且是在VS2010和AE10.0环境下完成的。此外,还实现了TocControl右键菜单功能,并同样提供了相应的测试数据。
  • 基于ArcEngine的C#实现各类开发
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    本项目运用ArcEngine和C#语言,专注于开发多种专题地图应用,旨在提供高效、灵活的地图解决方案。 ArcEngine开发各种专题图实现的C#源代码。
  • 基于C#的ArcEngine开发
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    本项目基于C#语言和ArcEngine平台,专注于开发高效、灵活的专题地图应用,适用于地理信息系统中的数据可视化与分析。 ArcEngine基于C#的开发用于制作专题图,实现对地图的代码绘制功能。
  • TSP问的Matlab和C++
    优质
    本资源提供针对旅行商问题(TSP)的解决方案,包括详细的Matlab与C++实现代码以及多个标准测试数据集,适用于算法学习和研究。 本资源包含旅行商问题(TSP)的常见测试数据及Matlab、C++代码。作为一类组合优化问题,TSP在物流配送、计算机网络、电子地图、交通疏导以及电气布线等领域具有重要的工程与理论价值,并吸引了众多学者的关注。 简而言之,一名商人需要访问n个不同的城市进行商品推销,任意两个城市i和j之间的距离为d。如何选择一条路径使得商人在每个城市仅停留一次后返回起点时所走的总路程最短?TSP是典型的组合优化问题且属于NP难题范畴。 早期的研究者使用精确算法来解决这一问题,常用的方法包括分枝定界法、线性规划法和动态规划法等。然而,随着城市的增加,可能路径的数量呈指数级增长,在城市数量超过100个时难以求得全局最优解。 近年来,人工智能的发展催生了多种独立于具体问题的智能优化算法如蚁群算法、遗传算法、模拟退火、禁忌搜索、神经网络以及粒子群优化等。这些方法通过模仿自然现象或过程得以发展,并且具有高效性、鲁棒性和灵活性的特点。例如,将模拟退火引入TSP求解能够有效避免局部最优的问题出现。
  • 优质
    本资源包含多份精选数据库测试题,涵盖SQL查询、数据结构设计及性能优化等核心知识点,适用于数据库管理员与开发人员技能提升和能力考核。 数据库试题涵盖了多个方面的知识点: 1. **数据库系统与文件系统的差异**:数据库系统是组织和管理数据的高效方法,它提供了结构化存储、事务处理、数据共享、安全性、恢复性和并发控制等功能。而文件系统主要是操作系统用来管理磁盘上的文件和目录的方式,缺乏对复杂查询的支持。 2. **数据库存储内容**:数据库中储存的是以表格形式存在的结构化数据,并通过关系模型或其他如NoSQL模式进行组织。 3. **数据库系统核心**:数据库系统的中心是DBMS(数据库管理系统),它负责执行诸如存储、检索、更新和删除等操作。 4. **DBMS的主要功能**:包括定义数据的架构,管理数据的操作流程,控制对数据的安全访问以及确保可以恢复丢失的数据等功能。 5. **关系操作特点**:这些基于集合论的关系运算具备原子性(不可分割)、确定性和封闭性的特性。例如选择、投影和连接等都是常见的操作类型。 6. **关系键的概念**:在一个特定的数据库表中,主键用于唯一标识一行数据;而外部键则引用另一个表中的主键来建立关联。 7. **SQL的应用方式**:包括交互式使用(直接在命令行输入)以及嵌入到其他编程语言里的应用形式。 8. **SQL的特点**:这是一种结构化查询语言,专门用来管理和操作关系数据库内的信息。 9. **最低要求的关系模型标准**:第一范式的定义是每个属性值都不可再分割,并且每张表的每一行都是唯一的记录。 10. **候选关键字的要求**:作为唯一标识符的一部分,它必须能够独立地确定一行数据而无需参考其他字段的信息。 11. **规范化原则的应用**:在设计数据库时会遵循一系列规范化的步骤来减少冗余和提高效率,包括第一范式、第二范式以及第三范式的应用等。 简答题要点: - 数据库系统的特性涵盖集中控制下的数据共享性、独立于物理存储逻辑的数据结构管理能力、降低重复信息量及增强一致性。 - 逻辑与物理的分离:前者确保应用程序不受底层数据库模式变更的影响,后者则保证了程序代码不需修改就能适应不同的硬件环境或文件系统。 查询题解析: 1. 查找员工数量不超过一百人或者位于长沙市的所有商店名称和编号。 2. 找出所有供应背包商品的店铺的名字。 3. 列出提供特定产品(代号为256)的商家及其所在城市的信息。 其他问题包括: - 对于关系R(A,B,C,D,E)计算其BF+值; - 给定一个关系模式与函数依赖集,找出候选关键字; - 设计并绘制图书借阅系统的E-R图,并转换成相应的关系模型表示形式; - 分析教学管理数据库中的功能依赖、可能存在的异常以及第三范式的分解策略; - 评估给定的ρ={AB,AE,CE,BCD,AC}是否满足无损连接条件,同时判断其对函数依赖的支持情况; - 针对关系模式R(A,B,C)和划分ρ1={AB,AC}, ρ2={AB,BC}进行无损联接测试以及功能保持性分析。 这些问题涉及到了数据库的设计、SQL查询语句的应用及理论知识(如范式化原则,键的定义等)等多个层面,用于评估对数据库概念的理解与实际操作能力。
  • SpringBoot与GalaxyBase
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    本项目旨在通过Spring Boot框架集成GalaxyBase图数据库进行功能性和性能测试,提供全面的测试案例和代码示例。 图数据库是一种支持“属性图”数据模型、用于处理高度连接数据的查询与存储的新型数据库。它将关联数据以节点(node)和边(relationship)的形式进行存储,其索引及存储方式确保了在面对数据增长时仍能保持稳定的读写性能,并有效解决了由复杂关联引起的数据随机访问问题。本示例基于SpringBoot框架构建了一个操作galaxybase图数据库的演示程序。
  • NOIP2018普
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    NOIP2018普及组题目及测试数据包含中国国家青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)于2018年举行的普及组竞赛中的所有试题及其对应的测试用例,适合编程初学者练习和提高算法能力。 NOIP2018普及组全套试题、样例数据及测试数据原版!
  • CVRP-GA C++文档+
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    本资源包含用于解决 capacitated vehicle routing problem (CVRP) 的遗传算法(CVRP-GA)的C++实现代码及详细文档,并附带测试数据集,便于验证和调试。 【CVRP-GA C++源码+文档+测试数据】是一个包含全面资源的压缩包,专注于使用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)解决车辆路径问题(Vehicle Routing Problem, VRP)。车辆路径问题是物流和运营研究领域的一个经典优化问题,旨在最小化车队在满足配送需求下的行驶总距离。通过C++编程语言实现CVRP-GA可以提供一个高效且灵活的解决方案。 遗传算法是一种基于生物进化理论的全局优化技术。它模拟自然选择、基因突变和交叉等过程来寻找最优解。在这个项目中,源码将展示如何利用遗传算法生成一系列车辆路径,这些路径能够有效分配任务并减少总的行驶距离。 设计报告详细解释了CVRP-GA的实现原理,包括种群初始化、适应度函数定义、选择、交叉和变异等步骤。适应度函数通常基于总距离或者成本来评估每个个体(即一组车辆路径)的质量。选择过程根据适应度值决定哪些个体进入下一代;而交叉与变异则引入随机性和多样性,确保算法不陷入局部最优。 压缩包中的可执行程序允许用户直接运行和测试遗传算法求解CVRP的效果。这通常涉及输入数据如客户位置、车辆容量限制及需求量等信息,并输出每辆车辆的路径、总行驶距离和时间。 源码部分是理解算法实现的关键,包含主要的数据结构(如节点、路径与种群)、操作(编码和解码路径、计算适应度值以及执行遗传操作)及其流程。开发者可以通过阅读源代码学习如何将遗传算法应用于实际问题,并进行修改以满足不同需求。 测试数据用于验证算法的正确性和性能。这些数据集可能包含各种规模和复杂性的实例,包括不同的客户点数量、车辆数及约束条件等信息。通过对比不同参数设置下的结果,可以评估算法的稳定性和效率。 【CVRP-GA C++源码+文档+测试数据】资源为学习与应用遗传算法解决车辆路径问题提供了全面支持。无论是学术研究还是实际操作中,都能从中受益并理解如何利用C++和遗传算法有效处理复杂的物流优化问题。