在“分析”菜单栏中点击“雷达分析”,在地面上点击一点作为地基雷达放置点,鼠标拖动画圆,最后以地基雷达放置点为中心的半球进行可视分析,分析结果中红色部分是雷达的盲区,绿色部分是可达空域。
在“分析”菜单栏中点击“通视分析”,在地面或者建筑物表面选择一点,然后鼠标移动到另一个位置点击结束,即可判断出两点间是否有障碍物,是否可见。通视分析结果显示空间距离、垂直距离、水平距离、起点海拔及两点之间是否可视。
在“分析”菜单栏中点击“分析设置”,弹出对话框,设置可视域分析和雷达分析的基准点高程值分析的基准点高程值。
在“分析”菜单栏中点击“清除分析”,把“通视分析”、“可视域分析”、“雷达分析”、“填挖方分析”、“淹没模拟”的结果从地图上清除,一键清除所有分析结果。 缓冲区的清除操作在左侧的栏中操作。
在“分析”菜单栏中点击“雷达分析”,在地面上点击一点作为地基雷达放置点,鼠标拖动画圆,最后以地基雷达放置点为中心的半球进行可视分析,分析结果中红色部分是雷达的盲区,绿色部分是可达空域。
在“分析”菜单栏中点击“通视分析”,在地面或者建筑物表面选择一点,然后鼠标移动到另一个位置点击结束,即可判断出两点间是否有障碍物,是否可见。通视分析结果显示空间距离、垂直距离、水平距离、起点海拔及两点之间是否可视。
一、功能简介 内容时代,用户越来越多的时间被各种资讯流、视频流所占用。这些信息浏览形式的技术形态,我们统称为“信息流”。它不仅是提供信息为主的内容类产品最重要的产品样式,目前也已经被广泛的被应用在工具类、社区类等以信息为补充功能的应用内。 MTJ通过分析市面上主流信息流产品的产品形态及用户使用习惯等核心要素,搭建了信息流分析模型,并于5月正式上线“信息流分析”功能。 对于信息流的分析,有助于帮助信
作为第三代数据统计和分析平台,诸葛实现了对用户的实名(实账号)分析,并主张互联网产品分析以用户为中心的分析思想并提供了一系列方法论。对用户的唯一标识来源于企业自身数据库对用户的唯一识别符,也即诸葛底层数据采集是以用户为中心的采集,我们提供了跨平台分析版本, 满足企业以用户为中心的整体的分析需求,不同平台相同业务价值下的用户完整的故事解读(例如:分析电商的用户在PC端浏览产品,在移动端支付的转化率)
APP获取分析需集成DeepShare后,才可以根据utm参数区分渠道。 由于Android/iOS的应用市场的限制,难以对下载前后的用户进行唯一识别,导致H5落地页的推广与APP下载转化只能追溯到应用市场的下载,无法有效评估APP推广活动/渠道的效果。 一、什么是APP获取分析 诸葛io的APP获取分析功能基于DeepShare技术,打破了这种现状,实现从APP推广到H5落地页到用户下载激活的用
如今,很多企业在做市场推广过程中依然离不开落地页这个基础,落地页是企业最容易忽略却又最重要的一环,起到承接外部流量、转化用户的重要作用。但,很多的市场人员对营销推广的关注依然更多的聚焦在如何导引流量,却往往忽视了对落地页本身的优化。 为此,诸葛io面向市场人员推出了落地页分析功能,可以快捷、有效的分析落地页的流量和质量,进而优化落地页,提高转化。 落地页 落地页是访问者在其他地方看到发出的某个具有
10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍,我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题,如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索,排序问题中的选择排序和归并排序,最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法,等等。本节要讨论的是:解决同一问题的不同算法有好坏之分吗?
2. 词法分析 Python程序由解析器读取。输入到解析器中的是由词法分析器生成的词符流。本章讲述词法分析器如何把一个文件拆分成词符。 Python程序的文本使用7比特ASCII字符集。 2.3版中新增:可以使用编码声明指出字符串字面值和注释使用一种不同于ASCII的编码。 为了和旧的版本兼容,如果发现8比特字符,Python只会给出警告。修正这些警告的方法是声明显式的编码,或者对非字符的二进制数
有段时间在研究数据如何上链的问题是接触到了一个叫做 bigchaindb 的项目。发现此项目是基于tendermint引擎的。 逐渐接触到了tendermint。
memcached 是一款非常普及的服务器端缓存软件,memcached 主要是基于 Libevent 库进行开发的。
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