本文详细介绍了CesiumEarth三维地形切片数据的制作过程。
首先说明了地形切片数据在三维地球中表现地表高低起伏的重要性，并推荐了地理空间数据云作为免费DEM数据的来源。
文章介绍了DEM原始数据格式（如tif、tiff、dem等）以及可用的切片工具，特别推荐了免费使用的CesiumLab。
随后分步骤讲解了CesiumLab地形切片的具体操作流程：从输入文件的选择和坐标参数设置，到处理参数的默认配置，再到输出文件的存储类型选择和目标路径指定。
最后解释了地形切片输出后的文件结构，指出系统会自动解析索引说明文件layer.json，用户只需选择地形路径即可添加图层。
整个过程清晰明了，为需要制作三维地形切片的用户提供了实用指导。
CesiumEarth是一个强大的三维地球可视化软件，广泛应用于地理信息系统和虚拟现实领域。
为了实现真实感的地形显示，三维地形切片制作是至关重要的环节。
地形切片可以展现地表高低起伏的细节，为用户提供一个生动的三维世界体验。
文章首先强调了地理空间数据的重要性，这些数据通常以DEM（数字高程模型）格式存在，如常见的tif、tiff、dem等格式。
地理空间数据云平台提供了一个获取免费DEM数据的途径。
接着，文章提到了切片工具的重要性，尤其是CesiumLab这个免费工具，它对于制作CesiumEarth所需的地形切片提供了极大的便利。
文章详细介绍了使用CesiumLab制作地形切片的流程。
第一步是准备输入文件，用户需要根据个人需求从地理空间数据云下载相应的DEM数据，并在CesiumLab中选择相应的文件。
之后，用户需要进行坐标参数的设置，确保切片能够正确地映射到地球表面上。
处理参数的默认配置提供了一个基础的起点，而用户可以根据实际情况进行调整。
输出文件的存储类型和目标路径是制作过程中需要注意的细节，确保输出文件的组织结构和存储位置符合用户的项目需求。
文章深入解释了制作完成后地形切片文件结构，这包括了各种地形数据文件和索引文件。
特别是layer.json文件，它作为一个索引文件，对各个切片文件的位置进行了说明，用户在添加图层时只需指定地形路径，系统将自动解析这个索引文件，从而完成地形的加载和显示。
整个文章提供了一个从数据获取、切片制作到地形加载的完整指导流程，对于那些想要深入研究CesiumEarth地形显示技术的开发者来说，文章中提供的信息是必不可少的。
通过这些知识，开发者能够更好地利用CesiumEarth构建出精确、细致的三维地形，大大增强了应用程序的真实感和用户体验。
对于软件开发人员而言，了解和掌握CesiumEarth地形切片制作技术不仅能够提升三维可视化项目的质量，而且能够拓宽在GIS和VR领域的应用范围。
CesiumLab等工具的使用降低了技术门槛，使得开发者能够更便捷地进行地理数据的处理和三维展示。
此外，通过实际操作，开发者还能够加深对地理数据格式、文件存储结构和数据处理流程的认识，从而在更广泛的地理信息系统项目中发挥更大的作用。
在CesiumEarth和其他三维可视化工具的帮助下，开发者得以创建出更加精确和美观的三维模型。
这些模型不仅可以用于地理探索，还能够应用于城市规划、环境监测、灾害预警等多个领域。
随着技术的进步，三维可视化工具和相关技术的应用场景还在不断扩展，对于开发者来说，深入掌握相关知识和技能显得尤为关键。
随着三维数据可视化技术的不断进步，对于高质量地形数据的需求也日益增长。
了解地形切片制作过程，掌握CesiumEarth的使用，对于那些致力于提供高质量三维地图服务和应用的开发者而言，是必不可少的基础技能。
通过这些技能，开发者能够为用户提供更加真实、直观的地理信息体验，推动相关技术在教育、科研和商业领域的创新应用。
文章详细介绍了CesiumEarth三维地形切片数据的制作过程，包括了数据的来源、格式、切片工具的使用、操作流程和文件结构的解析，为用户提供了清晰明了的实用指导。
这些内容对于准备进入三维可视化领域的开发者具有重要的参考价值，有助于他们更好地理解和掌握地形切片制作的技术细节。

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

全球地形1kmDEM（数字高程模型）拼接数据是一个重要的地理信息系统（GIS）资源，它为各种地球科学、环境研究、城市规划、导航、灾害风险评估等领域提供了基础的地形信息。
DEM是一种数字形式的地形表示，它用等间距的网格记录地表的高度信息，每个网格点代表一个特定地点的海拔高度。
在提供的压缩包文件中，包含以下几个关键文件：1.**new.tif**:这是主要的DEM数据文件，以TIFF（TaggedImageFileFormat）格式存储。
TIFF是一种广泛用于地理空间数据的图像文件格式，能够容纳大量的地理元数据，并且支持多层和色彩深度。
在这个案例中，它包含了全球1km分辨率的地形高度信息。
2.**new.tif.ovr**:这是TIFF文件的覆盖层（Overviews）文件，用于快速访问大尺寸图像。
它包含了低分辨率版本的图像，使得在查看或处理大文件时可以提高效率，无需加载整个高分辨率图像。
3.**new.tfw**:这是TIFF文件的外部世界文件（WorldFile），记录了图像的地理坐标系统信息，包括比例尺、偏移值等，确保图像的像素与实地位置准确对应。
4.**new.tif.xml**:这是TIFF文件的XML元数据文件，包含了关于图像的详细信息，如投影信息、数据来源、创建日期、分辨率等。
这些信息对于正确理解和使用DEM数据至关重要。
5.**new.tif.aux.xml**:这是GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）生成的辅助元数据文件，存储了关于TIFF文件的额外信息，例如图像的边界、未记录在TFW文件中的地理配准信息等。
使用这些数据，用户可以进行以下操作：-**地形分析**：计算坡度、坡向、山谷和山脊线等地形特征。
-**水文分析**：模拟水流动向，分析河流网络、洪水风险等。
-**可视模拟**：生成地形透视图，用于景观规划和设计。
-**气候建模**：地形对气候有显著影响，DEM数据可用于气候模型的输入。
-**GIS集成**：与其他地理数据叠加，进行土地利用规划、交通规划等。
为了处理这些数据，你需要GIS软件，如QGIS、ArcGIS或GRASSGIS，它们提供了导入、查看、分析和导出DEM数据的功能。
同时，了解基本的地理坐标系统和投影知识也很重要，因为不同的地理空间数据可能使用不同的坐标参考系统，正确匹配这些系统是确保数据分析准确性的前提。
掌握使用命令行工具如gdalinfo和gdal_translate进行数据转换和处理也是有益的。

KUKARobot外部轴配置：1.外部轴单轴配置2.外部轴耦合配置3.用WorkVisual进行外部轴配置说明

安装opencv2.4.9后可以直接运行的mfc，可以实现读取本地图片显示在picture控件上，同时可以在显示图片上进行画框，同时返回画框的矩形的左上角右下角在照片上实际像素点的位置，我写的mfc读的是1920*1200的图片，图片尺寸可以自己改变。

前端提示该存储库包含有关前端技术（如JavaScript，TypeScript，Angular，CSS，React，RxJs等）的不同技巧集。
它们采用gif和jpeg格式，因此请随意使用并共享。
该项目正在进行中，因此每天都会上传新的提示。
@SlobodanGajic

前端该项目是使用版本9.1.4生成的。
开发服务器为开发服务器运行ngserve。
导航到http://localhost:4200/。
如果您更改任何源文件，该应用程序将自动重新加载。
代码脚手架运行nggeneratecomponentcomponent-name生成一个新的组件。
您还可以使用nggeneratedirective|pipe|service|class|guard|interface|enum|module。
建造运行ngbuild来构建项目。
构建工件将存储在dist/目录中。
使用--prod标志进行生产构建。
运行单元测试运行ngtest通过执行单元测试。
运行端到端测试运行nge2e以通过执行端到端测试。
进一步的帮助要获得有关AngularCLI的更多帮助，请使用nghelp或查看。

本资源为天津大学社会信息检索的一项大作业，基于爬取的语料库，总体实现了三个功能:TFIDF计算，两句子相似度计算，基于语料库的搜索引擎。
具体任务如下：1)TFIDF:给定用自己名字命名的文件夹，请自己爬取一定数量的网页、微博形成语料集合，存入该文件夹；
在线状态下，对其中的词语进行TFIDF统计。
2)SIM:在线状态下，从网页页面输入任意两个句子，求其相似度，包括：内积，余弦及Jaccard三种度量方式；
同时，可实现对导入的文件夹语料的tfidf统计。
3）SJet：实现基于向量空间模型（VSM）的搜索引擎。

本数据为2024年中国省市县行政区划矢量数据（含审图号，仅供地图可视化），该数据包含省界、市界、县界，坐标系为GCS_WGS_1984。
数据来源：国家地理信息公共服务平台天地图审图号：审图号：GS（2024）0650号注：1、数据更新时间：2024年1月2、该数据仅供地图可视化使用2024年中国的省市县行政区划矢量数据是地理信息系统（GIS）中非常重要的数据资源，它包含了中国所有省份、城市和县的行政界限信息，这些信息以矢量图形的形式展现，能够精确地在地图上绘制出各个行政区域的边界。
这类数据对于进行区域分析、资源规划、城市规划、交通规划等具有重要意义，尤其在公共管理和决策支持系统中，为管理者提供了直观的地理信息参考。
本数据集不仅覆盖了省级、市级和县级三个行政级别，而且按照国家的行政区划进行了详细划分，保证了数据的完整性和准确性。
使用GCS_WGS_1984坐标系统，这是国际上广泛使用的一种地理坐标系统，能够确保数据与其他国际地理信息系统数据的兼容性，方便进行全球范围内的地图可视化和数据整合。
数据的来源是国家地理信息公共服务平台——天地图，这是一个权威的地理信息数据服务平台，能够提供包括地图服务、位置服务、地理编码服务等多种形式的地理信息服务。
确保了数据的专业性和权威性。
在使用这些数据时，需要注意的是数据的使用目的。
根据数据描述中提到的“仅供地图可视化使用”，这意味着该数据集不得用于除地图可视化之外的其他目的，比如商业开发、出版印刷等。
此外，数据中包含了审图号GS（2024）0650号，这个审图号表示该数据已经通过了国家相关部门的审核和批准，可以在法律允许的范围内使用。
值得注意的是，数据更新时间是2024年1月，这保证了数据的时效性，反映了最新的行政区划调整情况。
这对于需要追踪最新行政区划变更的研究人员和相关工作人员来说尤为重要。
由于数据是以矢量形式存在，它比栅格数据具有更高的灵活性和可编辑性。
用户可以根据自己的需要进行拉伸、缩放、旋转等操作，而不会损失图像质量。
矢量数据还便于进行属性数据的附加和查询，可以通过属性信息（如地区名称、行政级别等）来对特定区域进行检索。
在实际应用中，这类行政区划矢量数据可以应用于多种GIS软件中，如ArcGIS、MapInfo、SuperMap等，也可以在Excel中进行数据管理和分析，尤其是当需要将行政区划数据与其他统计数据结合进行地理分析时。
用户可以根据需求将数据导入相应的GIS软件中，进行地图的绘制、分析和输出。
尽管压缩包文件的文件名称列表中只提供了一个名为“资料数据_444_first.zip”的文件，但可以推测该压缩包内包含了2024年中国省市县行政区划矢量数据的所有相关文件，可能包括了不同格式的矢量文件（如.shp、.mif等），以适应不同的GIS软件和应用环境。
用户在解压并使用这些数据之前，应当检查数据的完整性和可用性，并按照软件的要求进行数据格式转换或导入操作。
2024年中国省市县行政区划矢量数据集作为地理信息的重要组成部分，不仅具有权威性和时效性，而且在数据来源和使用许可方面也做了明确的规定。
这些数据对于进行地理空间分析和可视化具有重要的应用价值，有助于提高公共决策的科学性和准确性。

资源下载链接为：https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839"ocean_shp.zip"文件是一个包含地理信息数据的压缩包，其中涵盖了印度洋（Indian）、大西洋（Atlantic）和太平洋（Pacific）的地理边界数据，这些数据以ESRIShapefile格式存储。
Shapefile是一种广泛应用于地理空间矢量数据存储的标准格式，通常由多个相关文件组成，但主要以.shp后缀的文件命名。
这种格式在GIS（地理信息系统）领域极为常见，能够存储点、线和多边形等几何对象，并且每个对象都可能携带附加的属性信息。
在此情境下，每个大洋的shp文件描绘了相应的海洋边界，这些边界可能是依据国际认可的地理界限划分的。
这些shp文件可用于多种地理分析任务：一是地理裁剪，可将其他地理数据（如国家边界、气候数据或卫星图像）与大洋边界裁剪，提取仅限于大洋区域的数据；
二是可视化，在GIS软件中加载这些文件，可在地图上展示大洋边界，进行颜色填充或线条描绘，生成美观且信息丰富的地图；
三是空间分析，通过叠加其他数据，可开展距离计算、缓冲区分析、海域影响评估等；
四是数据集成，将shp文件与海洋流速、水温、盐度等数据结合，为海洋研究提供地理定位信息；
五是教育和展示，可用于教学或展示材料，帮助解释地球表面的海洋分布；
六是政策规划，这些边界数据在海洋资源管理、海上交通规划、环境保护等领域是重要的参考依据。
要使用这些shp文件，需要借助GIS软件，如QGIS、ArcGIS或MapInfo等。
在这些软件中，可以导入.shp文件，进行查看、编辑和分析。
此外，这些文件还可以通过编程语言（如Python的geopandas库或R的sf包）进行处理，便于实现自动化和定制化的工作流程。
"ocean_shp.zip"作为一

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。