【ArcGIS教程：基于ArcGIS的水文爆管分析】在城市供水系统中，当管道发生爆裂时，快速定位并关闭上游阀门是至关重要的，以防止水资源的浪费和进一步的损失。
ArcGIS的几何网络分析功能为此提供了解决方案。
下面我们将详细探讨如何在ArcGIS中创建几何网络，进行爆管分析，并找出合适的应对策略。
**创建几何网络**是整个分析的基础。
这涉及到数据的准备，所有相关数据（如管道、阀门、水表等）需存储在Geodatabase的要素数据集中。
在本例中，数据包括Fittings（弯头）、Laterals（支线）、TreatmentPlant（自来水处理厂）、Valves（阀门）、WaterMains（水管中心线）和WaterMeters（水表）。
创建几何网络时，要为每个元素设置网络角色，如SimpleEdge（简单边线）、ComplexEdge（复杂边线）和SimpleJunction（简单交汇点），并根据实际需求设置网络连通规则，确保符合水流的流动逻辑。
**设置网络连通规则**是确保数据正确分析的关键步骤。
例如，设置边-交汇点规则，使得每个支线只能连接一个水表，而水表又分为Private和Commercial两类；
设置边-边规则，规定水管中心线和支线之间必须通过特定型号的弯头连接。
接下来，进行**爆管分析**。
设置水流流向，通过更改TreatmentPlant的AncillaryRole属性值为Source，指定水源方向。
使用UtilityNetworkAnalyst工具条的SetFlowDirection功能确定流向，通过DisplayArrows查看并确认流向。
**爆管位置分析**可以通过两种方法实现。
方法一是利用AddJunctionFlagTool添加不运作的水表，选择TraceUpstream，解决后直观判断应关闭的阀门。
这种方法适用于简单网络。
方法二是通过Analysis菜单的Option设置结果返回为选择集，再利用SelectByLocation根据选择集选取位于水管中心线上的阀门。
这种方法在复杂网络中更为高效。
ArcGIS的几何网络分析提供了强大的工具，能够帮助水文管理人员在紧急情况下迅速定位并关闭爆管的上游阀门，确保系统的稳定运行。
在实际操作中，应根据网络的复杂度选择合适的方法进行爆管分析，以提高效率和准确性。
通过熟练掌握这些技巧，可以大大提高城市供水系统的管理效能和应急响应能力。

IntrinsicSafetyStandardsAnalysis

TheRlanguageiswidelyusedbystatisticiansfordataanalysis,andthepopularityofRprogramminghasthereforeincreasedsubstantiallyinrecentyears.TheemergingInternetofThings(IoT)gathersincreasingamountsofdatathatcanbeanalyzedtogainusefulinsightsintotrends.RforDataAnalysisineasystepshasaneasy-to-followstylethatwillappealtoanyonewhowantstoproducegraphicvisualizationstogaininsightsfromgathereddata.RforDataAnalysisineasystepsbeginsbyexplainingcoreprogrammingprinciplesoftheRprogramminglanguage,whichstoresdatain“vectors”fromwhichsimplegraphscanbeplotted.Next,thebookdescribeshowtocreate“matrices”tostoreandmanipulatedatafromwhichgraphscanbeplottedtoprovidebetterinsights.Thisbookthendemonstrateshowtocreate“dataframes”fromimporteddatasets,andhowtoemploythe“GrammarofGraphics”toproduceadvancedvisualizationsthatcanbestillustrateusefulinsightsfromyourdata.RforDataAnalysisineasystepscontainsseparatechaptersonthemajorfeaturesoftheRprogramminglanguage.TherearecompleteexampleprogramsthatdemonstratehowtocreateLinegraphs,Barcharts,Histograms,Scattergraphs,Boxplots,andmore.ThecodeforeachRscriptislisted,togetherwithscreenshotsthatillustratetheactualoutputwhenthatscripthasbeenexecuted.Thefree,downloadableexampleRcodeisprovidedforclearerunderstanding.BytheendofthisbookyouwillhavegainedasoundunderstandingofRprogramming,andbeabletowriteyourownscriptsthatcanbeexecutedtoproducegraphicvisualizationsfordataanalysis.Youneedhavenopreviousknowledgeofanyprogramminglanguage,soit'sidealforthenewcomertocomputerprogramming.TableofContentsChapter1GettingStartedChapter2StoringValuesChapter3PerformingOperationsChapter4TestingConditionsChapter5EmployingFunctionsChapter6BuildingMatricesChapter7Constructin

《ImageProcessing,Analysis,andMachineVision,4th》是一本在机器视觉领域非常经典的教材，在GoogleScholar中显示这本教材被引用过7K+次。
这个资源是英文版的，带有目录。

Image-analysis-classifaction-and-change-detection-in-remote-sensing-with-algorithms-for-ENVI-IDL-and-Python.pdf

ABAQUS分析用户手册卷2——分析卷ANALYSISUSER’SGUIDEVOLUMEII:ANALYSIS

功能描述：对于含有多个要素的矢量文件shp、栅格影像raster，按照shp中的各要素范围，逐个对raster进行提取，并保存到文件夹中效果如图所示：主要思路：1）获取矢量图层、栅格图层2）遍历矢量图层中的要素3）按要素裁剪栅格（有Spatial Analysis-ExtractByMask；
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《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是图像处理、分析和机器视觉领域的一本经典教材，第3版提供了高清英文原版的PDF版本。
这本书深入浅出地探讨了图像处理的基础理论和应用，是计算机视觉、电子工程、生物医学工程等相关专业学生和研究人员的重要参考书。
我们要理解图像处理的基本概念。
图像处理涉及到对数字图像进行各种操作，以改善其质量、提取有用信息或进行分析。
这包括图像增强、去噪、分割和复原等技术。
例如，图像增强通过调整亮度、对比度来优化视觉效果；
去噪则通过滤波器去除图像中的噪声；
图像分割将图像区域划分为不同的对象或类别，便于进一步分析。
机器视觉则是图像处理的一个重要应用领域，它使计算机能够“看”并理解图像。
在《MilanSonka》一书中，读者可以学习到如何构建和应用机器视觉系统。
这包括特征检测（如边缘检测、角点检测）、模板匹配、模式识别和物体识别等技术。
这些技术在自动驾驶、无人机导航、工业自动化和医疗诊断等领域有着广泛应用。
此外，书中还涵盖了与机器学习相关的主题，如监督学习和无监督学习，它们在图像分类、目标检测和图像识别任务中至关重要。
支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习框架（如卷积神经网络CNN）等现代机器学习方法也是书中讨论的重点。
深度学习，尤其是深度卷积网络，已经在图像处理和计算机视觉领域取得了突破性进展，极大地推动了人脸识别、图像生成和自动驾驶等技术的发展。
书中还涉及到了图像分析，这是对图像内容进行理解和解释的过程。
这包括图像理解、场景分析和行为识别。
图像理解需要从图像中提取高级语义信息，比如识别出图像中的物体、场景和事件。
场景分析则涉及环境的理解，例如确定图像中的背景、前景和物体之间的关系。
行为识别则关注动态图像中的动作和活动，如行人跟踪和运动分析。
书中还涵盖了实际应用中的算法实现和评估方法，这对于任何从事图像处理和机器视觉研究的人来说都是必不可少的知识。
实验部分通常会介绍如何使用编程语言（如MATLAB或Python）实现所讨论的算法，并提供数据集和代码示例。
《MilanSonka-ImageProcessing,AnalysisandMachineVision》是一部全面覆盖图像处理、分析和机器视觉的教材，无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，都能从中受益匪浅。
通过深入学习这本书，你可以掌握图像处理的基本原理，理解机器视觉的核心技术，并了解如何将这些知识应用于实际项目中。

jieba分词所需要使用的jar包结巴分词的使用比较方便，效果也不错，也无需连接网络即可使用。
在项目中使用到了结巴分词，故在此保存备份。

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。