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SuperMap iDesktop教学实践数据.rar
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简介:
这些数据源自SuperMap iDesktop基础教程的章节后练习部分。
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程练习资料.
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本资源为《SuperMap iDesktop基础教程练习资料》,包含软件操作的基础练习文档和数据,适用于学习SuperMap iDesktop GIS软件的新手用户。 本数据为SuperMap iDesktop基础教程章节后的练习数据。
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入门指南
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《SuperMap iDesktop入门指南》是一本专为地理信息系统初学者设计的学习手册,详细介绍了如何使用SuperMap iDesktop进行地图制作、空间分析等基本操作。适合GIS领域的学生和从业人员阅读参考。 SuperMap iDesktop系列软件是一款插件式桌面GIS应用与开发平台,提供高级版、专业版和标准版三个版本。该平台具备二三维一体化的数据处理、制图及分析等功能,并支持访问在线地图数据服务以及将数据、资源和模板分享至云端。此外,它还支持在.NET环境中进行插件式的扩展开发,能够快速定制行业应用系统。 本教程包含14章内容,涵盖了GIS的基础知识、制图和分析等方面的知识点。该教程是基于SuperMap iDesktop 7C(2015) v7.1.2版本编写的,并且后续会根据软件的新版本进行更新。
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入门指南
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《SuperMap-iDesktop入门指南》旨在为初次使用SuperMap iDesktop软件的用户提供全面指导,涵盖基本操作、数据处理及项目管理等核心内容。帮助用户快速掌握GIS应用开发技能。 超图基础教程分为两部分,共十四章。但该教程不含练习数据,请自行下载。
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10i 用户指南
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《SuperMap iDesktop 10i用户指南》为用户提供详细的软件操作手册,涵盖从数据处理到空间分析的各项功能介绍与实践指导。 SuperMap iDesktop 10i 是一款专业的地理信息系统软件,提供了全面的数据处理、分析及可视化功能。帮助文档详细介绍了如何使用该软件的各项功能和技术细节,旨在为用户提供详尽的操作指南和支持,以便更好地利用 SuperMap iDesktop 10i 进行空间数据管理和应用开发工作。
SuperMap
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11i 的中文帮助文档
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简介:《SuperMap iDesktop 11i 的中文帮助文档》提供了详尽的操作指南与教程,助力用户掌握空间数据分析、地图制作等核心功能。 超图产品SuperMap iDesktop 11i中文帮助手册提供了详尽的指导和支持,帮助用户更好地理解和使用该软件的各项功能。这份手册包含了从入门到高级应用的所有必要信息,确保用户能够充分利用SuperMap iDesktop 11i的强大功能进行地理信息系统开发和数据分析工作。
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10i/11i 扩展插件 - 连接
SuperMap
iServer 的三维与地图服务
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本扩展插件专为SuperMap iDesktop 10i/11i设计,旨在便捷连接SuperMap iServer的三维及地图服务,优化地理信息系统开发与应用体验。 该插件基于 SuperMap iDesktop 10i 桌面端开发,用于批量加载 SuperMap iServer 的地图 REST、WMS 和 WMTS 服务以及三维服务到新建的三维场景窗口中;目前兼容 SuperMap iDesktop 10i 和 11i 版本;支持加载 SuperMap iServer 10.2.0 及以上版本的服务。
ETL-Kettle
学
习与
实
践
(
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程+
数
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本教程旨在帮助读者掌握ETL工具Kettle的使用方法和技巧,并通过实例讲解如何利用Kettle进行有效的数据提取、转换及加载操作。适合初学者快速入门,同时为有一定基础的学习者提供深入实践的机会。 ETL-kettle学习实验包括教程和数据部分。
SuperMap
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7C 中的模型沿自定义轨迹移动
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本视频介绍如何在SuperMap iDesktop 7C中实现模型沿用户自定义路径进行动态移动的功能,适用于地理信息系统开发与应用。 在航空、交通、物流等领域中,常常需要模拟车辆或飞机沿着预设轨迹移动的效果。本例实现了模型沿预设轨迹移动的功能。
SuperMap
iDesktop
扩展插件开发之查询重叠点线面
优质
本教程介绍如何使用SuperMap iDesktop扩展插件开发功能来查询地图上重叠的点、线和面要素,助力空间数据分析。 SuperMapiDesktop 桌面插件下载后可直接导入iDesktop使用。该插件的功能包括查询二维点、线和面数据中的重叠部分,特别适用于完全重叠的情况,即每个对象的节点都完全一致的数据。查询结果会被保存在属性表中。
Python机器
学
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据
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《Python机器学习实践-数据&代码》资源包包含了用于机器学习项目的数据集及配套Python代码,帮助读者在实践中掌握相关技术。 Python机器学习实战-数据&代码 本段落将详细介绍如何使用Python进行机器学习项目实践,并分享相关的数据集及代码资源。通过这些内容的学习与应用,读者可以更好地掌握各种常用的数据处理、特征选择以及模型训练技巧。 文章会涵盖以下几个方面: 1. 数据预处理:包括缺失值填补、异常值检测等步骤。 2. 特征工程:介绍如何根据业务场景提取有效特征以提高预测准确率。 3. 模型构建与评估:讲解多种机器学习算法的应用及调参方法,并展示模型性能评价指标的计算过程。 希望读者能通过本段落获得宝贵的经验,助力于自己的项目开发。