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五个城市的建筑矢量数据
五个城市的建筑矢量数据
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北京,广州,上海,天津,重庆五个城市的建筑面矢量数据,可用于白膜数据生产等等,数据不算很新,但是也够用了
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成渝城市群矢量数据shp,包括POI数据,边界、道路、建筑轮廓等数据
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数据年限:2019年 适合人群:以学校、医院POI数据和道路数据等矢量数据为基础数据的项目研究人员。 数据详情:POI_医院/学校,通过自己在网络地图上爬取获得,之后在通过导出、裁剪等处理得到现有数据,并采用WGS84椭球投影。 osm_bulidings/railways/roads,该数据集来源于Openstreetmap,也是通过自己爬取获得主要包括建筑轮廓、铁路以及道路三部分,之后通过裁剪
全国64个主要大中型城市建筑轮廓(含层高)矢量数据.rar
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在ArcGIS中直接将数据拖入,即可城市建筑轮廓,坐标是WGS1984,比如成都放大后是这样的,在ArcGIS中可以看到字段,包括层高,有了层高后我们就可以将其换算为城市建筑高度。有了建筑轮廓数据,我们能做什么呢?主要有: 城市建筑天际线分析 建筑空间构建,提取周边建筑轮廓,生成周边建筑环境要素。 建筑密度分析,可以快速分析出研究区域的建筑密度情况。 建筑高度分析,分析区域内的建筑高度整体
天津市矢量图
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天津市矢量图,ai格式,可用于arcgis等地理信息软件操作。
21个二线城市shp建筑面数据
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21个城市的建筑面矢量数据,可用于白膜数据生产等等,数据不算很新,但是也够用了,能用的上的可以下载看看
AIR-QUALITY-PREDICTION:近年来,空气污染急剧增加,并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此,控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中,我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测,我们已经实现了五个回归模型主成分,偏最小二乘法,留一维CV的主成分,留一维CV的偏最小二乘,多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值,AQI指数进一步分为6个不同的类别,即“好,满意,中,差,非常差和严重”
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空气质量预测 近年来,空气污染急剧增加,并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此,控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中,我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测,我们已经实现了五个回归模型主成分,偏最小二乘法,留一维CV的主成分,留一维CV的偏最小二乘,多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI
城市居民低碳购买行为模型研究―――基于五个城市的调研数据 (2012年)
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随着全球气候的变暖,低碳生活、低碳消费成为人们关注的热点。本文通过构建模型,从消费者的个人层面和文化层面研究了中国城市居民低碳购买行为的影响因素,结果表明,城市居民的个人因素(低碳认知、低碳情感)和文化因素(集体主义、天人合一)以低碳购买态度为中介,进而正向影响其低碳购买意向,但它们的影响程度存在差异,个人因素对低碳购买态度的影响要大于文化因素,在个人因素中,低碳情感的影响要大于低碳认知,在文化因
百度地图房屋建筑矢量数据下载软件源码
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百度地图房屋建筑矢量数据下载软件的源代码,基于百度地图数据,抽取百度地图的房屋建筑矢量数据。
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全国60多个SHP数据 城市建筑物轮廓矢量模型SHP到CAD.zip
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建筑物轮廓SHP数据,可做大体模型使用,配合CAD或配合QGSI路线完美结合使用,本文件未带有QGSI路线喔!
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这是一本以面试题为入口讲解 Java 核心内容的技术书籍,书中内容极力的向你证实代码是对数学逻辑的具体实现。当你仔细阅读书籍时,会发现Java中有大量的数学知识,包括:扰动函数、负载因子、拉链寻址、开放寻址、斐波那契(Fibonacci)散列法还有黄金分割点的使用等等。 适合人群 1. 具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员 2. 想阅读 Java 核心源码,但总感觉看不懂的 3. 看了太多
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读本科常用的100套PPT模板,里面的模板能应用于答辩、汇报、经验分享,风格各异,可以根据自己的喜欢进行挑选
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比较工具,用于比较任何文本文件,包括.c文件、.cpp文件、.h文件等,或者比较文件夹;Beyond Compare.zip 解压之后直接可以使用
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官网进不去着实很烦,找的软件下载网站都是改过了的,上传供收藏使用。
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北京,广州,上海,天津,重庆.zip
(11个子文件)
北京,广州,上海,天津,重庆
城市建筑数据
上海建筑数据.rar
35.05MB
重庆建筑数据.rar
8.12MB
北京建筑轮廓数据
北京.shx
2.27MB
北京.sbx
153KB
北京.shp
43.98MB
北京.sbn
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北京.prj
145B
北京.dbf
4.54MB
天津建筑数据.rar
10.73MB
北京建筑数据.rar
19.18MB
广州建筑数据.rar
21.22MB
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