《分奖金》专题

几乎每一种版本控制系统都以某种形式支持分支。使用分支意味着你可以从开发主线上分离开来，然后在不影响主线的同时继续工作。 有人把 Git 的分支模型称为"必杀技特性"，而正是因为它，将 Git 从版本控制系统家族里区分出来。 创建分支命令： git branch (branchname) 切换分支命令: git checkout (branchname) 当你切换分支的时候，Git 会用该分支的最后

目标 在这一章当中，我们将熟悉 OpenCV 中的背景分割方法。 基本知识 背景分割是许多基于视觉的应用程序中的主要预处理步骤。例如，在访客计数器程序中，我们需要利用固定的摄像头统计访客进入和离开房间的数量，或利用交通摄像机提取有关车辆等信息的情况。在所有这些情况下，首先需要单独提取人员或车辆。从技术上讲，你需要从静态背景提取移动的前景。 如果已经有了背景图像，如没有游客的房间图像，没有车辆的道路

@subpage tutorial_py_meanshift_cn 我们已经看到了一个基于颜色的追踪物体的例子。 它比较简单。 这一次，我们将使用 Meanshift 和更高级的 Camshift 这样更好的算法来寻找和跟踪物体。 @subpage tutorial_py_lucas_kanade_cn 现在我们来讨论一个重要的概念，“光流”，它与视频相关并且有很多应用。 @subpage tut

import { Indexlist } from 'feui'; components: { [Indexlist.name]: Indexlist } 代码演示 基础用法 link 如果有该属性，右侧将会出现指引点击的右箭头，当做路由跳转。 <fe-list v-model="oData"></fe-list> export default { data() {

保存分数 保存分数。可供游戏场景使用。保存用户当前互动实例下的成就值。如果不是历史新值，也就是在minPoint和maxPoint之间的值就不要调saveScore了。 /** * Tida.queryScore 获取游戏分数后的回调函数数据 * @param {object} options 输入参数 * @param {number} options.value 分数 * @param

查询分数 查询分数。可供游戏场景使用。查询用户当前互动实例下的成就值。 /** * Tida.queryScore 获取游戏分数后的回调函数数据 * @param {Object} result 结果数据 * @param {number} result.errorCode 为0时成功 其它值失败 * @param {number} result.maxPoint 最大值（比如，最短时间）

FAQ Changelog

TensorFlow 不仅仅是用来机器学习，它更可以用来模拟仿真。在这里，我们将通过模拟仿真几滴落入一块方形水池的雨点的例子，来引导您如何使用 TensorFlow 中的偏积分方程来模拟仿真的基本使用方法。 注：本教程最初是准备做为一个 IPython 的手册。 译者注:关于偏积分方程的相关知识，译者推荐读者查看 网易公开课 上的《麻省理工学院公开课：多变量微积分》课程。 基本设置 首先,我们需要

TensorFlow 不仅仅是用来机器学习，它更可以用来模拟仿真。在这里，我们将通过模拟仿真几滴落入一块方形水池的雨点的例子，来引导您如何使用 TensorFlow 中的偏微分方程来模拟仿真的基本使用方法。 注：本教程最初是准备做为一个 IPython 的手册。 译者注:关于偏微分方程的相关知识，译者推荐读者查看 网易公开课 上的《麻省理工学院公开课：多变量微积分》课程。 基本设置 首先,我们需要

SuperMap iServer 的分布式分析服务中的密度分析包括简单点密度分析和核密度分析两种： 简单点密度分析：用于计算每个点的指定邻域形状内的每单位面积量值。计算方法为点的测量值除以指定邻域面积，点的邻域叠加处，其密度值也相加，每个输出栅格的密度均为叠加在栅格上的所有邻域密度值之和。结果栅格值的单位为原数据集单位的平方的倒数，即若原数据集单位为米，则结果栅格值的单位为每平方米； 核密度分析：

网络分析 网络分析为商业、公共服务业以及日常生活带来便利，分析结果可提供有效的执行方案帮助用户做出更合理的决策。网络分析用来解决诸多实际问题，例如：从A点到B点的最短路径是什么？去一个景点该如何选择路线，可一次性浏览尽可能多的景点？发生火灾后，如何调度最近的消防车进行施救？等等。 在地理信息世界中，公共基础设施（电力设施、电信与有线电视网络、道路交通、水网等）被抽象为“网络系统”。网络系统是指由许

插值分析可以将有限的采样点数据，通过插值对采样点周围的数值情况进行预测，从而掌握研究区域内数据的总体分布状况，而使采样的离散点不仅仅反映其所在位置的数值情况，而且可以反映区域的数值分布。SuperMap 中提供三种插值方法，用于模拟或者创建一个表面，分别是：距离反比权重法（IDW）、克吕金插值方法（Kriging）、径向基函数插值法（RBF）。选用何种方法进行插值分析，通常取决于样点数据的分布和要

动态分段技术是在传统 GIS 数据模型的基础上，利用线性参考技术，实现属性数据在地图上动态地显示、分析及输出等，是 GIS 空间分析中的一个重要技术手段。它不是在线要素沿线上某种属性发生变化的地方进行“物理分段”，而是在传统的 GIS 数据模型的基础上利用线性参考系统的思想及算法，将属性的沿线变化存储为独立的属性表字段（事件属性表）；在分析、显示、查询和输出时直接依据事件属性表中的距离值对线性要素

叠加分析是 GIS 中的一项非常重要的空间分析功能，是指在统一空间参考系统下，通过对两个数据集进行的一系列集合运算，产生新数据集的过程，其目的是通过对空间数据的加工或分析，提取用户需要的新的空间几何信息。同时，通过叠加分析，还将对数据的各种属性信息进行处理。 目前叠加分析广泛应用于资源管理、城市建设评估、国土管理、农林牧业、统计等领域。叠加分析在各领域中的作用： 资源管理主要应用于农业和林业领域，

空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。空间分析能力是GIS的主要特征。由于空间数据可分为矢量数据和栅格数据，GIS的空间分析功能可划分为对矢量数据的空间分析和对栅格数据的空间分析。其中，对矢量数据的空间分析包括缓冲区分析、叠加分析、动态分段等；对栅格数据的空间分析主要包括：表面分析、插值分析、栅格代数运算等功能。