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。

2024年省、市、县三级行政区划数据由国家基础地理信息中心发布，通过《2024版国家地理信息公共服务平台（天地图）》正式对外提供。
这份数据涵盖了最新的省市县三级行政区划信息，更新于2024年1月，提供了详细的矢量数据下载服务。
数据格式原为GeoJSON，已被转换为更广泛使用的shp格式，便于GIS应用和分析一、数据介绍数据名称：2024年省、市、县三级行政区划数据0650号数据年份：2024年样本范围：省、市、县、九段线数据格式：地图格式-shp、geojson二、指标说明包括省、市、县三级，增加了九段线数据。
数据的更新时间为2024年1月，数据格式为GeoJSON，审图号为GS（2024）0650号，坐标系为GCS_WGS_1984。
三、数据文件省市县三级的行政区划数据-Geojson.zip；
省市县三级的行政区划数据-shp.zip

shp文件。
以国家测绘地理信息局公布的世界标准地图（编号：GS（2016）1666）为参考绘制，内包含全球所有大洲/国家的地理位置数据，国界线，水系湖泊，交通信息等要素。
由于国内发刊要求世界地图以中国为中心，而网上大多数的数据皆以欧洲为中心。
故特此上传此文档。

一款很棒的地统计分析软件，适用于半变异函数分析，空间插值，对于地理学相关的学生都很实用，可以做出他们想要的空间预测图。

GS+统计软件，可以用它进行地统计分析，解压之后可以直接安装使用的，里面附有教程

GS+在1988年成为第一个在PC机运行的地质统计学软件，是一款先进的地质统计分析软件。
之后快速被全世界用户广泛使用。
GS+是第一个将所有组件集成到一起来完成统计任务，包括有半方差分析，克里金方法以及软件绘制图形。
GS+操作简单，对于专业的地质学家跟初学者都很容易上手。
GS+主要用来将不完整的数据来完成精确、严格的统计地图，这就意味着客户只需要使用较简单的样例数据，通过GS+的统计计算，就可以完成详尽的地质统计结果。

自己着重看了一下，感觉挺适合初学者学习，所以强烈推荐

设计了一种应用于KrF准分子激光波面整形的二元光学元件(BOE),实现了将波面整形变换为巴特沃斯(Butternorth)分布。
采用盖师贝格-撒克斯通(Gerchberg-Saxton,GS)算法实现优化设计,使用MATLAB软件模拟入射和出射光场。
通过对比迭代次数分别为10、100和1000次的模拟结果,研究盖师贝格-撒克斯通算法中迭代次数对整形效果的影响。
模拟出迭代次数为106次的整形结果,并且得到二元光学元件的相位分布。
模拟结果表明,出射光场呈巴特沃斯分布,实现了波面整形,矩形光斑能量占总能量的75.62%,能量的利用率较高,其均匀性的均方根(RMS)误差为0.1394%。

标题作者日期在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原马赛克上转移耕种和狩猎JRFerrer巴黎@jrfep-伊莎贝拉（IzabelaStachowicz）@icorei-艾达·桑切斯（AdaY.Sánchez）梅尔卡多（Mercado）@adasanchez29/1/2021在GS打猎该存储库包含有关科学手稿的数据和代码，在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原上转移耕种和狩猎：面临变化（正在审查中）摘要近年来，热带森林中森林猎物的过度开发增加了，引发了有关当前狩猎率可持续性的争论。
空林假说预测，热带森林中目前的狩猎速度会导致生物多样性的广泛丧失和脊椎动物的数量减少。
另外，“花园狩猎”假说指出，异类农林业景观保持着与原始森林相似的物种丰富度，但物种构成以热带稀树草原为主。
在这里，我们结合了相机陷阱调查和在委内瑞拉大萨瓦纳的热带稀树草原和热带雨林中的佩蒙土著狩猎的空间明确数据

该文件中包含了Adaptiveas-natural-as-possibleimagestitching论文以及As-Projective-As-PossibleImageStitchingwithMovingDLT这两种较为经典的图像拼接方法。
具体包含了ransac算法、multi-GSsampling算法、求取单应性矩阵Homography的奇异矩阵算法、相似矩阵变换的求取、图像翘曲、局部单应性矩阵权重占比、图像融合等算法。
具体过程为：1.利用sift算法提取特征点2.利用ransacmulti-gs算法求取单应性矩阵H3.利用movingDLT求取referenceimage的翘曲4.利用提到的线性单应性矩阵H_linear求取网格化后的局部单应性矩阵5.图像融合及拼接

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。