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ArcMap 10.2 简化面工具（包含容差值）

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简介：
本工具利用ArcMap 10.2版本中的“简化面”功能，通过调整容差参数，有效减少多边形复杂度，优化数据处理效率和地图显示效果。 在使用ArcMap 10.2进行面的简化操作时，遇到了无法填写简化容差值的问题。

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  • ArcMap 10.2 简化面工具（包含容差值）
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    本工具利用ArcMap 10.2版本中的“简化面”功能，通过调整容差参数，有效减少多边形复杂度，优化数据处理效率和地图显示效果。 在使用ArcMap 10.2进行面的简化操作时，遇到了无法填写简化容差值的问题。
     
  • ArcMap 10.2 天地图插件
    优质
    ArcMap 10.2天地图插件是一款专为GIS专业人士设计的数据处理工具，它能够帮助用户轻松地将中国天地图服务集成到ArcMap环境中，从而实现数据的高效管理和分析。 ArcMap10.2天地图AddIn可以接入国家天地图的矢量、影像等底图。
     
  • ArcGIS 10.2 汉化包（含 DesktopChinese_CN1.cab）- 1of3
    优质
    本资源提供ArcGIS 10.2汉化包中的DesktopChinese_CN1.cab文件，用于将ArcGIS软件界面从英文或其他语言转换为中文，方便国内用户使用。 ArcGIS10.2汉化包（包含DesktopChinese_CN1.cab），共三个压缩包中的第一个。
     
  • ArcGIS简化面工具.zip
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    本资源包提供了使用ArcGIS进行地理数据处理时简化面对象的功能工具，有助于优化地图绘制和数据分析效率。 软件介绍：ArcGIS简化面工具适用于ArcGIS 10.0到ArcGIS 10.5版本。该工具的功能是对ArcGIS自带的简化线工具进行修复。 使用方法如下： - 解压文件后，直接将“工具箱.tbx”文件拖入ArcToolBox中即可添加。 - 或者在ArcToolBox中右键选择“添加工具箱”，然后从中选择并添加“工具箱.tbx”。
     
  • ArcGIS 10.2 汉化包
    优质
    ArcGIS 10.2汉化包旨在为中国用户优化ArcGIS软件的操作体验，提供全面的语言支持，使地理信息系统操作更加便捷高效。 好的，请提供需要改写的文本内容。
     
  • ArcGIS 10.2 汉化包（含 DesktopChinese_CN1.cab）- 3 of 3
    优质
    本资源提供ArcGIS 10.2汉化包中的DesktopChinese_CN1.cab文件，为系列文件第三部分，帮助用户将ArcGIS软件界面本地化至中文，便于国内用户的使用。 ArcGIS10.2汉化包（包含DesktopChinese_CN1.cab）--第三部分，共三个压缩包。
     
  • ArcGIS简化面工具的Bug修复工具
    优质
    这款ArcGIS简化面工具的Bug修复版本旨在解决用户在操作过程中遇到的技术问题，增强软件稳定性与性能，确保地理数据处理更加精准高效。 此工具为ArcGIS简化面工具，适用于ArcGIS 10.0至ArcGIS 10.5版本。它可用于修复ArcGIS自带的简化线工具的功能缺陷。使用该工具的方法是直接将包含该工具的工具箱（.tbx）拖入到ArcToolBox中进行添加，或者在ArcToolBox内右键点击并选择“添加工具箱”选项来完成安装。关于其原理和操作方法可以参考相关文章说明。
     
  • ArcGIS 10.2 汉化包（含 DesktopChinese_CN1.cab）- 第二部分
    优质
    这是一个针对ArcGIS 10.2版本的汉化补丁包，包含DesktopChinese_CN1.cab文件，帮助用户将软件界面从英文或其他语言转换为简体中文。 ArcGIS10.2汉化包（包含DesktopChinese_CN1.cab）--第二部分共三个压缩包。
     
  • Swing界面美化工具包.zip
    优质
    本资源为Java Swing界面美化工具包，包含多种现代化UI组件和样式，帮助开发者轻松提升应用界面的美观度与用户体验。 这段文字可以这样改写：该库包含三个美化jar包——beautyeye、substance 和 JTattoo，能够显著提升Swing界面的美观度。
     
  • 非凸优化的MATLAB/Octave工具箱：包含软阈值代码
    优质
    本工具箱提供一系列用于解决非凸优化问题的MATLAB/Octave函数，并包括高效的软阈值操作代码。适合科研与教学使用。 软阈值MATLAB代码非凸优化工具箱提供了一个通用求解器，适用于在凸或非凸情况下进行近端梯度下降。它是对GIST算法的完全重新实现，并引入了新的正则化项，如p=1/2的lp伪范数。使用此工具箱时，请引用以下文章：D.Tuia, R.Flamary和M.Barlaud,Non-convex regularization in remote sensing, IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, (to appear) 2016. 该代码解决了形式为min_x f(x) + lambda g(x)的优化问题。提供的求解器用于解决以下数据拟合项f（x）： - 最小二乘（线性回归） - 具有二次铰链损耗的线性SVM - 线性逻辑回归 - 校准的铰链损耗 已实施的正则化项g(x)包括： - 套索 (l1) - 里奇 (平方L2) - 对数和罚分（LSP） - p=1/2 的lp 正则化 - 组套索