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Cesuim开发的填方分析。

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简介：
首先，我们介绍地形服务，并进行施工区域的绘制。在使用地形服务之前，请务必配置好 Cesium.Ion.defaultAccessToken。随后，通过以下代码定义地形服务的基准：`terrainProvider = Cesium.createWorldTerrain({requestWaterMask: true, requestVertexNormals: true});`。接下来，我们设定填挖方的基准面高度为 2300 米；同时，定义开挖的高度为 6000 米，以及填埋的高度。最后，通过 `Cesium.Cartesian3.from` 定义施工区域的坐标。

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  • Cesium开发中的挖填方分析
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    本篇文章主要介绍如何使用Cesium进行三维地理空间数据处理，具体讲解了在Cesium平台上实现挖填方分析的方法和技术。 定义地形服务并绘制施工区域 在使用地形服务前，请设置好 `Cesium.Ion.defaultAccessToken`。 ```javascript var terrainProvider = Cesium.createWorldTerrain({ requestWaterMask: true, requestVertexNormals: true }); // 定义填挖方的基准面高度 var excavateHeight = 2300; // 开挖高度 var buryHeight = 6000; // 填埋高度 // 定义施工区域 var scope = [Cesium.Cartesian3.fromDegrees]; ```
     
  • 结构化开发方法和面向对象开发方法的对比分析
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    本文章深入探讨并比较了结构化开发方法与面向对象开发方法在软件工程中的应用及其优缺点。通过详细分析两种方法的特点、适用场景及相互间的差异，旨在为项目选择合适的开发策略提供参考依据。 本段落通过一个实例阐述了结构化开发方法与面向对象开发方法的不同之处，希望能对大家有所帮助。该内容为转载而来。
     
  • 软件开发中的需求分析方法.ppt
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    本PPT探讨在软件开发过程中需求分析的重要性及常用方法，包括但不限于访谈法、观察法和问卷调查等，旨在提高项目成功率。 软件开发需求分析方法是指在项目启动初期对用户的需求进行详细调研、评估与定义的过程。这一阶段的目标是确保开发者全面理解项目的业务目标以及最终产品的功能特性，并在此基础上制定出切实可行的解决方案，为后续的设计及实现工作奠定坚实的基础。 需求分析通常包括以下几个方面：收集相关背景信息；识别关键利益相关者并与其沟通以获取他们的期望和要求；创建用户故事、用例图或流程图等文档来描述系统行为；进行功能分解并将大问题拆分成小任务以便于管理和实施。此外，还需考虑非功能性需求如性能指标、安全性标准及用户体验设计原则等。 通过采用科学合理的需求分析方法可以有效减少项目变更带来的风险和成本，提高软件产品的质量和用户满意度。
     
  • 主成分分析（PCA）的MATLAB开发
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    本项目旨在利用MATLAB实现主成分分析(PCA)，通过降维技术提取数据的关键特征，适用于数据分析与机器学习领域。 主成分分析（PCA）是一种广泛应用的数据分析与降维技术，其核心目标是将高维度数据转换为一组线性无关的低维度变量，这些新生成的变量被称为“主成分”。在进行这一过程时，PCA力求保留原始数据集中的最大方差，并简化数据结构。使用MATLAB实现PCA的方法主要有两种：特征值分解（eig）和奇异值分解（svd）。 通过特征值分解方法来实施PCA的过程涉及计算协方差矩阵或中心化后的自相关矩阵的特征向量与特征值，其中每个主成分的方向由相应的特征向量表示，而数据在该方向上的变异性则用对应的特征值得到体现。较大的特征值对应于主要的数据变化方向，较小的特征值指示次要的变化趋势。MATLAB中的eig函数可以用来计算这些值，并通过排序来确定各个主成分。 奇异值分解方法因其灵活性和高效性，在处理大型稀疏矩阵时特别有用。SVD将一个给定矩阵分解为U、S以及V三个子矩阵，其中U与V是对称的正交单位阵，而S则是一个对角线填充有奇异值的对角阵。在PCA的应用中，svd通常会以“经济”模式运行——即仅计算最大的几个奇异值和对应的左奇异向量，并将其视为数据的主要成分。MATLAB中的svd函数能够高效地完成这一任务。 使用MATLAB进行PCA的一般步骤如下： 1. 数据预处理：首先需要对原始数据执行中心化操作，即将每个特征的平均值减去。 2. 方法选择：根据具体需求和特性来决定是采用eig还是svd方法实现PCA。 3. 计算过程：如果使用eig，则计算协方差矩阵，并进行特征值分解；若选用svd，则直接执行奇异值分解操作。 4. 主成分选取：依据特征值或奇异值得大小，挑选出最重要的几个主成分。 5. 数据转换：利用选定的主成分向量对原始数据集实施投影变换，得到降维后的结果。 6. 结果解读与可视化：通过将降维后的新数据用于图表展示等方式来帮助理解高维度空间内的主要结构和模式。 PCA技术在多个领域内都有广泛应用，包括但不限于机器学习、图像处理及生物信息学。例如，在机器学习中可以利用它减少特征数量从而加快模型训练速度并避免过拟合；而在图像处理方面，则可能用于实现压缩与识别功能等目的；至于生物信息学研究，则能有效分析基因表达数据。 总之，MATLAB提供的PCA工具不仅强大而且十分灵活，足以应对各种规模和类型的数集挑战。结合实际问题选择合适的方法后，便可通过揭示隐藏于复杂数据背后的内在结构来提升我们对这些数据的理解与解释能力。
     
  • 使用Cesium与VUE开发的填挖方分析功能演示及开源代码，无需解密或压缩即可直接运行
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    本项目展示了一个结合Cesium和Vue框架开发的三维填挖方分析工具，并提供免费开源代码。用户可直接下载并运行该程序，无需任何额外安装步骤。 基于Cesium+VUE实现的填挖方分析功能，包括完整demo和源代码，代码未加密/未压缩，保证可直接运行。文章描述了该功能的具体实现细节和技术要点。使用过程中如果有任何问题欢迎在评论区提出，我会百分百回复解答。
     
  • 使用PyTorch的基于方面的感情分析- Python开发
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    本项目采用Python编程语言及PyTorch深度学习框架，致力于进行基于方面的文本情感分析研究与应用开发。 Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations 基于方面的情感分析使用PyTorch实现。 需求： - pytorch >= 0.4.0 - numpy >= 1.13.3 - sklearn - python 3.6 或 3.7 - transformers 安装需求，运行 `pip install -r requirements.txt` 命令。 对于非BERT模型的实现，需要使用GloVe预训练词向量，请参阅 data_utils.py 获取更多细节。 用法 训练 运行命令：python train.py --model_name
     
  • Arcengine开发中的网络分析
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    本简介探讨在ArcEngine环境下进行网络分析的开发过程，包括构建、优化及应用网络数据模型，以支持路径规划与交通管理等地理信息系统功能。 使用C#对ArcEngine进行二次开发，实现了网络分析功能。
     
  • Android开发案例分析
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    《Android开发案例分析》一书通过详细剖析多个实际项目案例，为读者提供深入理解Android应用开发的最佳实践、设计模式与优化技巧。 这本书包含几百个安卓应用开发的小实例，非常适合初学者学习。我就是通过这些实例入门的。所有的例子都是从网络上搜集整理而成的，分享给有需要的朋友参考使用。
     
  • MapReduce开发实例分析
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    《MapReduce开发实例分析》一书通过详实案例解析了如何利用MapReduce进行大数据处理，适合开发者深入理解与实践。 我编写了我的第一个MapReduce程序，并对基础代码进行了一些优化。如果是刚开始学习的人可以参考一下，对于经验丰富的开发者来说，请帮忙看看是否有错误，嘻嘻（最后要记得加上fs.close(); 作者在打包的时候忘了加）。
     
  • STM32L051开发案例分析
    优质
    《STM32L051开发案例分析》一书深入剖析了基于STM32L051微控制器的应用设计与编程技巧，通过具体实例为读者提供了详尽的技术指导和实践方案。 STM32L051开发实例包含了一些通用设计如UART、I2C、DAC、FLASH等，可供参考。