Mais

Adicionar coluna em lote a camadas e adicionar prefixo de camada em PyQGIS

Adicionar coluna em lote a camadas e adicionar prefixo de camada em PyQGIS


Eu tenho várias camadas, cada uma com um prefixo como A_ B_ e assim por diante.

Eu gostaria de:

  1. Adicione uma coluna (texto) chamada DENSIDADE para cada shp
  2. Adicione a letra do prefixo do nome da camada a cada linha na coluna DENSIDADE para cada arquivo shp.

Isso pode ser feito?

Estou usando o QGIS 2.8.1


Atualizar:

Acho que houve um erro de digitação aqui com um+

imprimir "- camada:" child.layerName () + "ID:" + child.layerId ()

e eu corri este:

# Itere através da legenda para encontrar todos os grupos e camadas root = QgsProject.instance (). LayerTreeRoot () para filho em root.children (): if isinstance (filho, QgsLayerTreeGroup): print "- group:" + child.name ( ) # Se encontrarmos um grupo, salve o prefixo do nome prefixo = group.name (). Split ('_') [0] elif isinstance (child, QgsLayerTreeLayer): print "- layer:" + child.layerName () + "ID:" + child.layerId () layer = child.layer () # Adicione o código para adicionar um campo denominado densidade à camada. ####### # Adicione o código para iterar em cada recurso na camada e preencher o campo com o valor de prefixo ########

mas tenho estes erros:

linha 4, em root = QgsProject.instance (). layerTreeRoot () AttributeError: o objeto 'QgsProject' não tem atributo 'layerTreeRoot'


Você pode consegui-lo executando o seguinte trecho de código no console QGIS Python:

de PyQt4.QtCore importe QVariant para camada em QgsMapLayerRegistry.instance (). mapLayers (). values ​​(): prefix = layer.name (). split ("_") [0] res = layer.dataProvider (). addAttributes ( [QgsField ("densidade", QVariant.String)]) layer.updateFields () fieldIndex = layer.dataProvider (). FieldNameIndex ("densidade") attrFeatMap = {} attrMap = {fieldIndex: prefix} para o recurso em layer.getFeatures ( ): attrFeatMap [feature.id ()] = attrMap layer.dataProvider (). changeAttributeValues ​​(attrFeatMap)

Presumo que as únicas camadas que você carregou no QGIS ToC são aquelas que deseja modificar. Caso contrário, você precisaria validar coisas como o tipo de camada (ou seja, você não deseja que o script seja executado em camadas rasterizadas).

O script itera através de camadas carregadas no QGIS, extrai o prefixo de seus nomes, cria o campo de textodensidade, constrói um dicionário como este:

{featureId: {fieldIndex: value}}

para cada recurso e, por fim, aplica o dicionário para alterar os valores de densidade dos recursos.

Avise-me se algo não estiver claro.


OK. Posso apontar trechos de código e recursos para ajudá-lo a atingir seu objetivo.

O PyQGIS Cookbook é um ótimo lugar para procurar se você está apenas começando com a criação de scripts.

Primeiro você precisa iterar pelos grupos e camadas. Esta é uma boa referência para isso. Você pode fazer algo como

# Itere através da legenda para encontrar todos os grupos e camadas root = QgsProject.instance (). LayerTreeRoot () para filho em root.children (): if isinstance (filho, QgsLayerTreeGroup): print "- group:" + child.name ( ) # Se encontrarmos um grupo, salve o prefixo do nome prefixo = group.name (). Split ('_') [0] elif isinstance (child, QgsLayerTreeLayer): print "- camada:" child.layerName () + " ID: "+ child.layerId () layer = child.layer () # Adicione o código para adicionar um campo denominado densidade à camada. ####### # Adicione o código para iterar em cada recurso na camada e preencher o campo com o valor de prefixo ########

Você encontrará os trechos de código para adicionar um campo em Adicionando e Removendo Campos

E o snippet para iterar os recursos está em Iterating over Vector Layer


Como faço para impor um signature_map específico ao carregar um `tensorflow.keras.model` treinado de forma incremental?

Tenho trabalhado na implementação de um tensorflow.keras.model treinado incrementalmente e usando-o em uma estrutura de serviço que depende de um _SignatureMap consistente para identificar os dados corretos para enviar o modelo em tempo real.

Meu problema decorre de um prefixo que é adicionado ao _SignatureMap encontrado como um atributo do objeto de modelo (ou seja, model.signatures) após carregar a versão incrementalmente treinada do modelo.

A visão geral de alto nível do fluxo de trabalho, incluindo o _SignatureMap em cada etapa, é a seguinte:

  • Treine o modelo inicial e salve
    • nenhum atributo de assinatura antes de carregar o modelo
    • _SignatureMap (<'serving_default': & ltConcreteFunction signature_wrapper (NUMERICAL_FEATURE, CATEGORICAL_FEATURE) em 0x7F266634A9D0 & gt>)
    • _SignatureMap (<'serving_default': & ltConcreteFunction signature_wrapper (NUMERICAL_FEATURE, CATEGORICAL_FEATURE) em 0x7FE7F1F61910 & gt>)
    • _SignatureMap (<'serving_default': & ltConcreteFunction signature_wrapper (features / NUMERICAL_FEATURE, features / CATEGORICAL_FEATURE) em 0x7F673D910210 & gt>)

    Este recurso / prefixo que é adicionado ao carregar o modelo treinado incrementalmente é o que está causando o problema do lado do servidor.

    Aqui está um exemplo de código que ilustra o problema.

    Alguém pode me ajudar a impedir que os recursos / prefixo sejam adicionados ao _SignatureMap depois de carregar o modelo treinado incrementalmente?


    Keras e a camada de entrada

    Então, estou tentando aprender RNAs com Keras, pois ouvi dizer que é mais simples que Theano ou TensorFlow. Tenho uma série de perguntas, a primeira tem a ver com a camada de entrada.

    Até agora, tenho esta linha de código como entrada:

    Agora, os dados que desejo adicionar ao modelo têm a seguinte forma:

    Quero fazer um modelo para ver se consigo encontrar uma correlação entre os preços das ações e o sentimento de tweet e apenas acrescentei o volume porque, eventualmente, quero ver se ele pode encontrar um padrão com isso também.

    Portanto, minha segunda pergunta é depois de executar minha camada de entrada com vários parâmetros diferentes, recebo esse problema que não consigo explicar. Então, quando eu executar esta linha:

    com a seguinte linha, recebo este erro de saída:

    Mas quando mudo a forma de entrada para o '3' solicitado, recebo este erro:

    Por que o 2 mudou para '302' na mensagem de erro?

    Provavelmente estou esquecendo alguns problemas realmente básicos, já que esta é a primeira rede neural que tentei implementar porque só usei o aplicativo de Weka antes.


    Lote adiciona coluna a camadas e adiciona prefixo de camada em PyQGIS - Sistemas de Informação Geográfica

    Nova Licença: 150 USD para uma licença de JTB Batch Change ou menos dependendo da quantidade de licenças.

    Licença de atualização: 75 USD por uma licença a menos, dependendo da quantidade de licenças. Se você comprou em ou após 12 de maio de 2019, a atualização é gratuita.

    A compra também pode ser feita no site da Autodesk App Store.

    Veja as instruções de ativação aqui: JTB World Apps Licensing.

    Se você realmente tem muitos usuários que deseja dar acesso a este software, podemos discutir um preço com desconto com base na sua situação particular. Descontos educacionais disponíveis.

    A licença é perpétua. Suporte e atualizações estão incluídos por um período mínimo de 2 anos após a compra. Se você tiver mais de um computador e for o único usuário do aplicativo, uma licença é suficiente.

    Se a sua empresa é isenta de impostos, observe que o BlueSnap não oferece atualmente uma maneira de evitar a cobrança de impostos sobre os pedidos. Precisamos de uma cópia do certificado de isenção de impostos para devolver o imposto se já pago.

    Métodos de pagamento disponíveis dependendo do país onde o pagamento é feito: Transferência Bancária Local (Canadá), Transferência Bancária para o Canadá, Interac e-Transfer, Cheque (para o Canadá). Via BlueSnap (Global Payment Gateway) esses métodos podem estar disponíveis (não uma lista completa, pois é atualizada de tempos em tempos pela BlueSnap): Cartão de crédito (Visa, Master Card, American Express, Discover, Diners Club, JCB, Carte Bleue) , PayPal, Local Bank Transfer, Wire Transfer, ACH, Google Pay, UK Direct Debit, Smart Debit, Real-time Bank Transfer, Electronic Check (ECP), Apple Pay, Skrill (Moneybookers), WebMoney, Sofort, Giropay, iDeal, ENETS e Alipay (SEPA (Área Única de Pagamentos em Euros) Débito direto, PaySafeCard, Ukash, cashU, Boleto Bancário, Boleto Bancário podem ser disponibilizados mediante solicitação) - Política de reembolso


    Lote adiciona coluna a camadas e adiciona prefixo de camada em PyQGIS - Sistemas de Informação Geográfica

    A maioria dos pacotes de protocolo de rede são estruturados como uma série de camadas, às vezes referidas coletivamente como um pilha de protocolos. Cada camada é projetada para um propósito específico. Cada camada existe nos hosts de envio e recebimento. Uma camada específica em uma máquina envia ou recebe exatamente o mesmo objeto que a de outra máquina processo de pares envia ou recebe. Essas atividades ocorrem independentemente das atividades nas camadas acima ou abaixo da camada em consideração. Efetivamente, cada camada em um host atua independentemente de outras camadas na mesma máquina. Cada camada atua em paralelo com a mesma camada em outros hosts.

    Modelo de Referência OSI

    A maioria dos conjuntos de protocolos de rede são vistos como estruturados em camadas. A International Organization for Standardization (ISO) projetou o Modelo de Referência de Interconexão de Sistemas Abertos (OSI) que usa camadas estruturadas. O modelo OSI descreve uma estrutura com sete camadas para atividades de rede. Cada camada associa um ou mais protocolos à camada. As camadas representam operações de transferência de dados comuns a todos os tipos de transferências de dados entre redes cooperantes.

    O modelo de referência OSI lista as camadas de protocolo da parte superior (camada 7) até a parte inferior (camada 1). A tabela a seguir mostra o modelo.

    Consiste em serviços e aplicativos de comunicação padrão que todos podem usar.

    Garante que as informações sejam entregues à máquina receptora de uma forma que a máquina possa entender.

    Gerencia as conexões e terminações entre computadores cooperantes.

    Gerencia a transferência de dados. Também garante que os dados recebidos são idênticos aos dados transmitidos.

    Gerencia o endereçamento e entrega de dados entre redes.

    Lida com a transferência de dados pela mídia da rede.

    Define as características do hardware de rede.

    O modelo OSI define operações conceituais que não são exclusivas a nenhum conjunto de protocolos de rede específico. Por exemplo, o conjunto de protocolos de rede OSI implementa todas as sete camadas do Modelo de Referência OSI. O TCP / IP usa algumas das camadas do modelo OSI. O TCP / IP também combina outras camadas. Outros protocolos de rede, como SNA, adicionam uma oitava camada.


    2 respostas 2

    Em geral, acho que você entendeu os dois conceitos. Tentarei abordar ambos com mais detalhes.

    Tamanho da camada de entrada

    Em Redes Neurais (NN), o tamanho da camada de entrada é sempre igual ao número de variáveis (ou funcionalidades como costumamos chamá-los no aprendizado de máquina) em seus dados.

    Tamanho do batch

    Isso se refere a quantos amostras de dados que a rede verá antes da atualizando seus pesos.

    Normalmente, ao realizar a descida gradiente (ou seja, o algoritmo que treina o NN), a rede seria a entrada tudo das amostras para calcular a perda e atualizar os pesos. No entanto, especialmente em Redes Neurais Profundas (DNNs), isso é inviável, pois o tamanho do conjunto de dados é muito grande e mesmo se a rede tivesse memória suficiente, o cálculo dos gradientes seria ineficiente. Em vez disso, o que fazemos é passar algumas amostras (chamadas de lote) de cada vez e treinar o modelo sobre eles. Em seguida, outro lote é passado e assim por diante. O número de amostras que inserimos no modelo em cada iteração é chamado de tamanho do batch.

    Relação entre os dois

    Em teoria, se você tiver muitos recursos (na casa dos milhares), não poderá usar um tamanho de lote grande o suficiente e, quanto mais recursos você tiver, menor será o tamanho do lote que poderá usar. No entanto, na prática, descobri que os dois são praticamente não relacionado! Em Redes Neurais Profundas, o tamanho do lote é regido principalmente pelo tamanho do modelo. Uma maneira fácil (mas nem sempre precisa) de estimar esse tamanho é por meio do número de parâmetros treináveis ​​em um modelo. Mais parâmetros significam mais memória para o modelo (e cálculos de gradiente mais longos), levando a um tamanho de lote menor. Em DNNs, que possuem várias camadas, apenas uma fração dos parâmetros são aqueles da camada de entrada. Assim, o número de recursos desempenha um menor parte na seleção do tamanho do lote.

    Exemplo

    Em seu exemplo, você diz que tem 50 linhas e 4 colunas, das quais 3 são as variáveis ​​de entrada.

    O número de neurônios na camada de entrada será 3, para corresponder ao número de variáveis ​​de entrada (ou recursos). Isso não podemos mudar, mesmo se quiséssemos!

    O tamanho do lote é algo que podemos alterar. Digamos que usamos um tamanho de lote de 5.

    1ª iteração:
    Na primeira iteração, o NN receberá as primeiras 5 linhas de dados. Para cada um, as três primeiras colunas serão passadas para a primeira camada da rede, que calculará uma saída. Depois que todas as 5 saídas forem geradas, elas serão comparadas com as primeiras 5 linhas da 4ª coluna, para calcular uma perda. Usando essa perda, a rede irá computar os gradientes e realizar as atualizações. Novamente, essa perda corresponde ao primeiras 5 amostras, não apenas o 5º.

    2ª iteração:
    As linhas 6 a 10 serão passadas para a rede, que fará o mesmo procedimento da primeira etapa.

    10ª iteração: As linhas 45-50 serão passadas para a rede. Isso marca o ponto onde o NN viu cada amostra de dados uma vez. No contexto do aprendizado de máquina, chamamos isso de época. Neste ponto, os dados são embaralhado e a 1ª iteração da 2ª época começa.

    Na maioria das estruturas, as amostras em cada lote são processadas em paralelo pela rede e não sequencialmente. Isso não faz diferença para o resultado, eu só queria apontar isso.


    Camadas de gráficos arquitetônicos 101 e # 8211

    Só para constar, escrever um post sobre camadas, pesos de caneta, tipos de linha e cores de caneta do AutoCAD é quase a última coisa que quero fazer na minha lista. Em primeiro lugar, não me considero uma pessoa focada em tecnologia particularmente talentosa & # 8211 em comparação com algumas das pessoas que conheço, sou apenas medíocre quando estou no meu melhor. Isso, junto com minhas crenças sobre a percepção é a realidade e que você se veste para o papel que deseja, não quero que minha responsabilidade principal seja o & # 8220CAD Guy. & # 8221

    Preocupo-me com essas coisas, mas é simplesmente um meio para um fim. Quero que meus desenhos sejam lidos com clareza e precisão. O fato de que parece que me preocupo com a aparência dos desenhos só deve reforçar para o empreiteiro que é melhor eles levarem meus desenhos tão a sério quanto eu.

    Para esse fim, e porque não posso aceitar receber outro e-mail sobre o assunto, estou escrevendo uma postagem de hoje sobre nomes de camadas, pesos de caneta e organização de camadas, com preconceito.

    A imagem acima é o Santo Graal dos meus desenhos & # 8211 pelo menos era quando eu ainda desenhava no AutoCAD. Agora que meu escritório é 100% Revit, a única vez em que uso essa configuração é quando preciso esboçar meus desenhos de construção de casinha de brinquedo.

    Tenho 69 camadas no total e não preciso adicionar uma camada há mais de uma década & # 8211 tudo o que precisei desenhar está representado nesta lista. Devo começar dizendo que todos os meus desenhos estão divididos em 3 grupos:

    Se você olhar através das camadas aqui, cada camada representada existe apenas porque preciso controlar quando e onde ela aparece. Isso significa que posso atribuir pesos de caneta e tipos de linha a uma camada específica e nunca mais tocá-la. Muito raramente (como em 99,9% das vezes), posso pensar em algum motivo para querer modificar o padrão de uma camada, mas geralmente tento evitá-lo.

    pule o próximo parágrafo, a menos que você seja um glutão de punições técnicas

    Uma vez que as camadas são divididas principalmente por planos e tudo o mais, cada camada (e o conteúdo dessa camada) tem uma hierarquia consistente de quão importante é & # 8211, o que significa que posso definir o peso da caneta de uma única camada e parecerá consistentemente apropriado. Por exemplo, & # 8211 a camada & # 8216FP Equipment & # 8217 sempre terá aparelhos, aquecedores de água, unidades de CA, etc. Eu normalmente quero que eles saiam um pouco de seus arredores & # 8211, o que na maioria dos casos seria os armários. O peso da linha para o equipamento é de 0,25 mils contra 0,13 mils para os armários. [Ptodos os pesos no AutoCAD são medidos em & # 8220mils, & # 8221 que são milésimos de polegada] Na outra extremidade do espectro, todos os detalhes, paredes e seções de construção, elevações internas e externas, são todos desenhados puramente pela espessura da linha e, como resultado, não estão em uma camada específica para o conteúdo.

    Confuso? Vamos & # 8217s tentar isso & # 8211 quando desenho uma janela na visualização plana, coloco-a na camada & # 8220FP Windows & # 8221. Quando estou desenhando a mesma janela em elevação, eu a desenho em várias das camadas & # 8220x & # 8221.

    O que & # 8217 é uma & # 8220x & # 8221 camada & # 8221? Chegarei lá em apenas um minuto. Por enquanto, aqui está um detalhamento da minha lista de camadas:

    Os números não servem mais a um propósito. Antigamente, a empresa para a qual trabalhava tinha vários escritórios & # 8230, alguns no AutoCAD e outros no Microstation. Na época, o Microstation não permitia que você a) nomeasse suas camadas, você tinha que usar números eb) estava limitado a um total de 63 camadas. Para que os escritórios negociassem desenhos entre eles, nosso escritório teve que seguir essa convenção de nomes.

    Na verdade, este é o nome de todas as camadas. Se você está se perguntando por que eles têm os nomes que têm, irei abordar isso em um minuto. Acho realmente notável que, nos últimos 15 anos, não precisei adicionar mais camadas.

    Uma descrição do que acontece na camada & # 8211 bastante óbvia e direta.

    Este número representa a cor atribuída à camada. Isso está certo, se eu tiver 69 camadas, uso 69 cores. Você pode estar se perguntando & # 8221

    & # 8220WPor que não usar apenas 6, 7 ou 10? Tanto faz? & # 8221

    Porque & # 8211 e as pessoas que desenham dessa forma, sinta-se à vontade para me apoiar na seção de comentários & # 8211 Eu posso dizer se algo está na camada certa apenas vendo se está & # 8217 desenhado na cor certa e se & # 8217s desenhado na cor certa, eu sei que o peso da caneta também estará correto. Não demora muito até que as pessoas se familiarizem com esta metodologia e o processo de controle de qualidade avance muito mais rápido quando você sabe que as coisas estão onde deveriam estar.

    Este é o peso da caneta atribuído a cada camada & # 8230 o Santo Graal dos meus desenhos. Desenvolvida e ajustada ao longo de um tempo incrivelmente longo (e em muitos escritórios diferentes), esta é a coluna de informações mais importante de toda a lista. Existem 9 pesos de caneta diferentes nesta lista, provavelmente poderia ser 8 (Eu não preciso de 0,44 e 0,40) mas, na minha opinião, os mais importantes são:

    quais são os pesos de caneta que uso para meus detalhes e desenhos de elevação. Eles também estão associados às camadas mais matizadas desta lista e seu uso está sujeito à maior variedade de interpretações artísticas (ou seja, o mais fácil de errar & # 8230, também conhecido como & # 8220, não da maneira que eu teria feito & # 8221).

    O tipo de linha atribuído a cada camada. A única vez que eles mudam é ao usar as camadas & # 8220x & # 8221 e você está desenhando pela espessura da linha e não pelo conteúdo.

    Nomes de camadas & # 8230 uma fonte de controvérsia contínua em quase todos os lugares em que estive. Como gosto de usar teclas de atalho quando faço rascunho, em vez de clicar em botões nas barras de menu, queria uma maneira de controlar um grupo inteiro de camadas de uma vez.

    Isso significava apenas que eu precisava criar um prefixo para atribuir a cada grupo de camadas. Codifiquei meus agrupamentos por cores na imagem acima para mostrar que há 6 agrupamentos típicos que uso. Eles estão:

    • EX & # 8211 para camadas onde Exconteúdo isting irá
    • FP & # 8211 bastante simples, é & # 8217s para Fandar Plan
    • RCP & # 8211 para camadas específicas do conteúdo indicado no Rafetado Ceiling Plan
    • Cobertura & # 8211 porque alguém apontará, as camadas do telhado são as que eu ajusto com mais frequência. O peso da caneta do perímetro do telhado é sempre definido por camada (0,44mils), mas quando desenho as cristas e vales nesse telhado, alterarei o peso da caneta.
    • Local & # 8211 todas as informações relativas ao pedaço de sujeira
    • X & # 8211 puramente camadas para desenhar pelo peso da caneta (elevações e detalhes)

    Com esses prefixos, tudo que preciso fazer para olhar todas as camadas da planta baixa é digitar:

    Talvez eu queira desativar todas as camadas do site?

    Muito simples, rápido e fácil.

    Para ajudá-lo a visualizar como ficaria um desenho criado apenas com o peso da caneta, pensei em mostrar uma elevação que desenhei para um de meus teatros. Minhas desculpas que a imagem não é de resolução mais alta, mas é basicamente uma captura de tela, então o baralho está contra mim nisso. Uma rápida revisão visual das cores da caneta usadas nesta seção / elevação revelará que todas as camadas & # 8216X & # 8217 exceto & # 8220X Keys & # 8221 e & # 8220XW & # 8221 foram usadas. Posso olhar para esta imagem e visualizar exatamente como o desenho aparecerá depois de impresso.

    Devo também salientar que NUNCA, NUNCA, NUNCA desenho linhas em cima de outras linhas. Quando preciso alterar o peso da caneta para transmitir minha mensagem de desenho, mudo para a camada apropriada.

    [se você for novo nesta série, verifique & # 8216Architectural Graphics 101 & # 8211 Line Weights & # 8216 para obter mais informações]

    Esperançosamente, esta entrada de Architectural Graphics 101 em Layers irá abordar todas as suas questões candentes. Como mencionei no início da postagem, escrever esta postagem foi algo como fazer o exame de registro arquitetônico & # 8211 você não vai gostar, mas se quiser ser levado a sério, não tem escolha a não ser engolir e conseguir com isso. Estou feliz por ter um para a equipe e compartilhar meus padrões de camadas, mas agora você me deve.

    Esta é a quarta entrada em Architectural Graphics 101. As entradas anteriores incluem:


    Detalhes

    Mesmos requisitos em relação a Java e maxent que em kuenm_cal_swd.

    A maneira de incluir mais argumentos é a seguinte: args = "biasfile = COMPLETE_PATH bias.asc biastype = 3" no Windows ou args = "biasfile = COMPLETE_PATH / bias.asc biastype = 3" em sistemas baseados em Unix. Se o caminho contiver espaços, a forma de escrevê-lo é: args = "biasfile = " COMPLETE PATH bias.asc "biastype = 3" no Windows ou args = "biasfile = " COMPLETE PATH / bias.asc " biastype = 3 "em sistemas baseados em Unix.

    Outras opções que podem ser incluídas em args são todos "Sinalizadores" da seguinte lista:

    Bandeira | Abbrv | Tipo | Padrão | Significado

    maximumbackground | MB | inteiro | 10000 Se o número de pontos de fundo / células da grade for maior do que esse número, esse número de células será escolhido aleatoriamente para os pontos de fundo.

    togglelayertype | t | string | | Alterne contínuo / categórico para camadas ambientais cujos nomes começam com este prefixo (padrão: todos contínuos).

    biasfile | | arquivo | | A amostragem é considerada tendenciosa de acordo com a distribuição de amostragem fornecida neste arquivo de grade. Os valores neste arquivo não devem ser zero ou negativos. MaxEnt irá fatorar o viés. Recomendamos criar este arquivo como uma densidade de kernell de pontos geográficos representando todas as localidades onde amostragens de organismos semelhantes foram realizadas (multiplique esta camada por 1000 e arredondada para reduzir o número de decimais). IMPORTANTE: Um arquivo de bias deve ser incluído com seu caminho completo, conforme indicado acima.

    biastipo | | inteiro | | Se biasfile for definido, esse inteiro precisa ser definidof dependendo do tipo de bias adicionado. Se o arquivo de polarização for preparado conforme recomendado, biastype = 3.

    predições de write-back | | booleano | FALSE | Grave um arquivo .csv com previsões em pontos de segundo plano.

    maxiterações | m | inteiro | 500 Pare o treinamento após tantas iterações do algoritmo de otimização.

    limiar de convergência | c | duplo | 0,00001 | Pare o treinamento quando a queda na perda de log por iteração cair abaixo desse número.

    tópicos | | inteiro | 1 Número de threads de processador a serem usados. Combinar este número com o número de núcleos em seu computador acelera algumas operações, especialmente jackknifing variável.

    arquivo de log | | string | maxent.log | Nome do arquivo a ser usado para gravar informações de depuração sobre uma execução no diretório de saída.

    cache | | booleano | VERDADEIRO | Faça uma versão em cache .mxe dos arquivos ascii, para um acesso mais rápido.

    defaultprevalence | | duplo | 0,5 | Prevalência padrão da espécie: probabilidade de presença em pontos de ocorrência comuns. Consulte Elith et al., Diversity and Distributions, 2011 para obter detalhes.

    Outros argumentos mais avançados são (use estes apenas se você os compreender completamente):

    lq2lqptthreshold | | inteiro | 80 Número de amostras nas quais os recursos de produto e limite começam a ser usados.

    l2lqthreshold | | inteiro | 10 Número de amostras nas quais os recursos quadráticos começam a ser usados.

    dobradiça | | inteiro | 15 Número de amostras nas quais os recursos de dobradiça começam a ser usados.

    beta_threshold | | duplo | -1 | O parâmetro de regularização a ser aplicado a todos os valores negativos de recursos de limite permite a configuração automática.

    beta_categorical | | duplo | -1 | O parâmetro de regularização a ser aplicado a todos os valores negativos de recursos categóricos permite a configuração automática.

    beta_lqp | | duplo | -1 | O parâmetro de regularização a ser aplicado a todos os valores negativos lineares, quadráticos e de características do produto permite a configuração automática.

    beta_hinge | | duplo | -1 | O parâmetro de regularização a ser aplicado a todos os valores negativos dos recursos de dobradiça permite a configuração automática.


    Lista de extensões e scripts:

    Renamy

    Adobe Layer Namer

    • gratuitamente
    • Destina-se a ser usado em conjunto com o Gerador de ativos no Photoshop CC, mas pode potencialmente funcionar com outros scripts de exportação e extensões.
    • Adiciona apenas o sufixo com a extensão e as variáveis, que são geralmente compatíveis apenas com o Gerador de ativos. Portanto, se você precisar renomear aleatoriamente todas as camadas para & quotMah Layers & quot, isso não pode ser feito.

    Controle de Layrs

    • gratuitamente
    • O botão do editor de nome de camada basicamente inicia o script abaixo.
    • Contém mais de um script

    Script do Editor de nome de camada

    • gratuitamente
    • A extensão listada acima usa este script.
    • Você pode definir uma tecla de atalho para iniciar o script, o que é muito útil. A extensão acima não tem esse recurso.

    Caso o link não funcione, o código do script pode ser encontrado no final deste post.

    Script de renomeação de camada de grupo

    • gratuitamente
    • Você pode renomear com números consecutivos usando: Item #% n
    • Você pode definir uma tecla de atalho para iniciar o script, o que é muito útil.

    Caso o link não funcione, o código do script pode ser encontrado no final deste post.


    1. Localize o arquivo ne_10m_railroads_north_america.zip baixado no painel Navegador e expanda-o. Arraste o arquivo ne_10m_railroads_north_america.shp para a tela.

    1. Você verá uma nova camada ne_10m_railroads_north_america carregada no painel Camadas. Você verá que a camada possui linhas que representam ferrovias para toda a América do Norte. Agora, vamos calcular os comprimentos de cada elemento de linha. Vá para Processing ‣ Toolbox.

    1. Procure e localize a geometria vetorial ‣ Adicione o algoritmo de atributos de geometria. Clique duas vezes para iniciá-lo.

    1. Na caixa de diálogo Adicionar atributos de geometria, selecione ne_10m_railroads_north_america como a camada de entrada. A camada de entrada & # 8217s Sistema de Referência de Coordenadas (CRS) é EPSG: 4326 WGS84. Isto é um Geográfico CRS com Latitude e Longitude como coordenadas, WGS84 como elipsóide e graus como unidades. Como a latitude e a longitude não têm um comprimento padrão, você não pode medir distâncias ou áreas com precisão usando funções de geometria plana. Felizmente, o QGIS fornece uma maneira melhor de calcular distâncias usando a geometria elipsoidal, que é o método mais preciso para camadas que abrangem grandes áreas como esta. Escolha Elipsoidal como a opção Calcular usando. Clique em Executar. Assim que o processo terminar, clique em Fechar.

    Se sua camada de entrada estiver em um CRS projetado, você pode escolher a opção Layer CRS para cálculo. Os sistemas de coordenadas projetadas locais ou regionais são projetados para minimizar distorções sobre sua região de interesse, portanto, são mais precisos para esse cálculo.

    1. Você verá uma nova camada Added geom info carregada no painel Layers. Esta é uma cópia da camada de entrada com uma nova coluna adicionada para distância. Clique com o botão direito na camada de informações geom adicionadas e selecione Abrir tabela de atributos.

    O Adicionar Atributo Geométrico ferramenta adiciona diferentes conjuntos de atributos dependendo se a camada de entrada é pontos, linhas ou polígonos. Veja a documentação QGIS para mais detalhes.


    1 resposta 1

    Primeiro, divida o problema em "solicitações" e "respostas". Uma solicitação (de servidor para sub-servidor) deve começar com algum tipo de identificador de tipo de solicitação, e todos os outros dados na solicitação devem depender do identificador de tipo de solicitação (por exemplo, se você tiver uma solicitação de "definir nome", então você não inclua dados irrelevantes como "número de gatos" nessa solicitação). O tipo de solicitação também determina o (s) tipo (s) de resposta que o sub-servidor pode enviar de volta (por exemplo, se você enviar uma solicitação de "definir nome", poderá obter uma resposta de "definição de nome" ou uma resposta de "motivo do erro", mas não para obter uma resposta de "número de gatos").

    Em segundo lugar, evite ter modos / contextos, se possível. Por exemplo, em vez de ter uma solicitação "definir modo para foo" e uma solicitação "obter nome", apenas tenha uma solicitação "obter nome usando o modo foo". Isso reduz a quantidade de estado nos sub-servidores e torna o código mais limpo e também pode ser importante para coisas como tolerância a falhas e escalabilidade mais tarde.

    Terceiro, permite que grupos de solicitações (e grupos de respostas) sejam enviados pela rede no mesmo pacote. A única razão para isso é que pequenos pacotes desperdiçam largura de banda, o que pode se tornar um gargalo sob carga. Basicamente, você teria uma função "send_request ()" que tenta adicionar a solicitação ao pacote atual (e envia o pacote e inicia um novo se a solicitação não couber). Você também precisará de tempo para evitar problemas de latência sob carga leve. Por exemplo, ao adicionar a primeira solicitação a um novo pacote, defina um cronômetro para cerca de 2 ms e, quando esse cronômetro expirar, envie o pacote, independentemente de ter sido preenchido ou não.


    Assista o vídeo: Python in QGIS. Lesson 0. Vector Layer; Selection.