ArcGIS Engine 10 开发中文帮助
不可得的学习资料，详细介绍AE开发技术……esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传刷定及修订记录版本完成日期编写/修订纪要编写者备注文档目录结林雪淋构刘宇完善控件介绍和空间数刘宇据库的介绍完善柵格数刘宇据介绍完善符号化刘宇介绍完善网络分刘宇析功能完善参考系刘宇的介绍完善儿何对刘宇象的介绍esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传目录介绍和开发相关的知识三.使用控件创建第一个桌面应用程序四.空间数据库五.几何对象和空间参考六.矢量数据空间分析七.符号化八.栅格数据分析九.编辑十.地图输出十实战十二安装部署esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传介绍软件架构ArcPadArcGIs标准测览器MobileEngineArcGISExplorerArclnfoPArcEditorOnline GisNetworkArcviewArcReaderArCGIS ServerArcImsArcsDE文件DBMS是在全面整合了与数据库、软件程、人Ⅰ智能、网络技术及其它多方面的计算机主流技术之后,成功地推出了代表最高技术水平的全系列产品是一个全面的,可伸缩的平台,为用户杓建一个完善的系统提供完整的解决方案的基本体系能够让用户在任何需要的地方部署功能和业务逻辑,无论是在桌面、服务器、还是在野外:桌面(桌面软件产品是用来编辑、设计、共享、管理和发布地理信息和概念。桌面可伸缩的产品结构,从,向上扩展到和。目前被公认为是功能最强大的产品。通过一系饥的可选的软件扩展模块,产品的能力还可以进一步得到扩展嵌入式(是一个完整的嵌入式组件库和工具包,开发者能用它创建一个新的、或扩展原有的可定制的桌面应用程序。使用开发者能将功能嵌入到已有的应用程序中,如基于工业标准的产品以及一些商业应用,也可以创建自定义的应用程序,为组织机构中esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传的众多用户提供功能。服务器(和用丁创建和管理基丁服务的应用程序在大型机构和互联网上众多用户之间共享地理信息是一个中心应用服务器,它包含一个可共享的软件对象库,能在企业和计算框架中建立服务器端的应用。是通过开放的协议发布地图、数据和元数据的可伸缩的网络地图服务器。是在各种关系型数据库管理系统中管理地理信息的高级空门数据服务器。栘动(支持的无线移动设备,越来越多地应用在野外数据采集和信息访问中。桌面和可以运行在使携式电脑或平板电脑上,用户可以在野外进行数据采集、分析和乃至制定决策。介绍是一组完备的并且打包的嵌入式组件库和工具斥,开发人员可用来创建新的或扩展已有的桌面应用程序。使用开发人员可以将功能嵌入刭已有的应用软件中,如自定义行业专用产品:或嵌入到业生产应用软件中,如和;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户由两个产品组成:构建软件所用的开发工具包以及使已完成的应用程序能够运行的可再发布的(运行时环境)。开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,适于为或用户构建基础制图和综合动态应用软件是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上◆ Arcgis engine是基于COM技术的可嵌入的组件库和工具包, ArcGis engine可以帮助我们很轻松的构建自定义应用程序esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传令使用 ArcGIS Engine,开发人员可以将(iS功能嵌入到已有的应用软件中,如自定义行业专用产品;或嵌入到业生产应用软仵中,如 Mirosoftf Word和 Excel;还可以创建集中式自定义应用软件,并将其发送给机构内的多个用户ArcGis Engine由两个产品组成:◇面向开发人员的软件开发包(ArcG| S Engine developer kit面向最终用户的运行时( ArcGIs Engine Runtime开发工具包是一个基于组件的软件开发产品,可用于构建自定义和制图应用软件。它并不是一个终端用户产品,而是软件开发人员的工具包,支持四种开发环境(十十,以及),适于为用户构建基础饲图和综合动态应用软件。是一个使终端用户软件能够运行的核心组件产品,并且将被安装在每一台运行应用程序的计算机上reGIS Engine的逻辑体系结构包含了 ArcGIS Engine中最核心的 ArcObjects组件,几乎所有的GS组件需要调用它们,如 Geometry| Extensions和 Display等DeveloperComponents包含了访问矢量或栅格数据的 GeoDatabase所有的接口和类组件。MapPresentationData包含了GiS应用程序用于数据显示、数据符号化、要素标注和专题图制作等需要的接凵和类组件AccessBaseServices包含了进行快速开发所需要的全部可视化控件,如和控件等,除了这些,该库还包括大量可以有调用的内置它们可以极大地简化二次开发工作。在图中我们可看出的开发体系是一条纵线,功能丰富,层次清晰。最上层的esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传包含了许多高级开发功能,如、空间分析、维分析、网络分析、逻缉示意图以及数据与操作等。标准版并不包含这些许可,他们只能作为扩展存在,需要特定的才能运行。扩展模块3D三维分析Spatial空间分析Network网络分析Maplex智能标注Data Interoperability数据互操作Schematics逻辑示意图Tracking跟踪分析Geostatistical地理统计分析注意:运行时有多种版木级别,从标准版木一直到全业版木。标准的运行时提供所有应用程序的核心功能。这个级别的运行时可以操作几种不同的栅格和矢量格式、进行地图表达和创建以及通过执行各种空间或属性查询查找要素。这个级别的运行时还可以进行基本数据创建、编辑和简单的个人地理数据库(及分析但是如果遇到企业级数据库数据库的编辑以及复杂数捱模型的创建网络拓扑就需要运行时的标准许可相当于桌面级别的功能而许可相当于桌面级别的功能esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传中的类库开发中,为了更好的管理这些对象,将这些对象放在不同的组件库中,而他们被物理的防盜目录下的中,而逻辑上被分散到不同的命名空间中下面我们详细对一些类库进行介绍库是新出来的一个类库,该类库包含了将独立应用程厅绑定到特定的系列产品的函数和方法该类库是在运行的应用程序的时侯库是架构中最底层的库。该库包含了暴露组成的其它库所使用的服务的组件。库中定义了许多接口,它们可以由开发者来实现。对象在中定义;所有开发者必须使用该对象在使用功能的应用程序中初始化和开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库中包含了可在屮扩展的用户界面组件的接口定义,包括和接口。开发者使用这些接口来扩展组件。该库所包含的对象是对象,开发者可用于简化某些用户界面的开发。开发者不扩展该库,但可以通过实现其中的接口来扩展系统。库处理存储在特征类其它图形要素中的特征的或大多数用户交互的基本几何对象有。除了这些顶层的实体,还有作为和构建模块的几何体这些是组成几何体的基元它们是由形成一条的依次相连的组成包含两个不同的点,起点和终点,和一个定义从起点到终点的曲线的要素类型。这种有和所有的几何对象都可以有与它们顶点相关的、和esrChinaBEIJING内部文档,请勿外传基本的几何对象都支持几何操作,如和开发者不可以扩展几何基元。中的实体是指现实世界中的特征:这些现实世界中的特征的位置由具有空间参考的几何体來定义。投影和地理坐标系统的空间参考对象都包含在库中。开发者可以通过在空间参考间添加新的空间参考和投影来扩展空间参考系统库包含了用于数据显示的对象。除了负责实际图像输出的主要显示对象,该库屮还包含了表示颜色和符号的对象,这些颜色和符号用于控制显示上所绘制实体的属性。库中也包含了为用户在与显示交互时提供可视化反馈的对象。开发者大都通过类似于或对象提供的视图与显示交互。该库的所有部分都可以被扩展,常被扩展的有符号、颜色和显示反馈库被用于创建图形输出到设备,如打印杋、绘图仪和硬拷仄格式,如增强型图元文件和栅格影像格式、等。开发者使用该库和系统其它部分中的对象来创建图形输岀。通常这些是和厍中的对象。开发者可以扩展库用于定制的设备和输出格式。库提供了用于的编程是一个构建在标准工业关系和对象数据库技术基础上的地理数据储存库。库中的对象为攴持的所有数据源提供了统一的编稈模型。库定义了许多由架构中较高层次数据源提供者实现的接口。开发者可以扩展来支持特殊的数据对象等类型。此外,还可以使用对象添加自定义的矢量数据源。支持的数据类型不可以被扩展库包含用于基于文件数据源的的实现。这些基于文件的数据源包括N和开发者不能扩展库包含了用于数据库数据源的的实现。这些数据源包括软件支持的开发者不能扩展库
- 2021-05-06下载
- 积分：1
word2vec_中的数学原理详解
word2vec_中的数学原理详解个人收集电子书，仅用学习使用，不可用于商业用途，如有版权问题，请联系删除！wordzvec中的数学hoty@163.com2014年7月目录前言2预备知识2.1 sigmoid函数2.2逻辑回归3 Bayes公式2.4 Huffman编码,,,,,,,,524.1Humu树242 Huttman树的构造62.4.3 Huffman编码..,.3背景知识3.1统计语言模3.2n-gram模型103.3神经概率语言模型123.4词向量的理解4基于 Hierarchical softmanⅹ的模型41CBOW模型..191.1.1网络结构41.2梯度计算201.2 Skip-gram模型42.1网络结构42.2梯度计算255基于 Negative sampling的模型285.1CBOW模型285.2 Skip-gram模型53负采样算法326若干源码细节346.1a(x)的近似计算62词典的存储63换行符3564低频词和高频词366.5窗口及上下文3766自应学习率3767参数初始化与训练386.8多线程并行3869几点疑问和思考11m3881前言word2vec是 Google于2013年开源推出的一个用于获取 word vector的工具包,它简单、高效,因此引起了很多人的关注,由于word2vec的作者 Tomas nikolov在两篇相关的论文(,[4)中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟第一次接触word2ve是2013年的10月份,当时读了复且大学郑骁庆老师发表的论文7,其主要工作是将SENA的那套算法(8])搬到中文场景.觉得挺有意思,于是做了一个实现(可参见[20),但苦于其中字向量的训练时间太长,便选择使用word2we来提供字向量,没想到中文分词效果还不错,立马对word2vec刮目相看了一把,好奇心也随之增长后来.陆陆续续看到∫word2ve的一些具体应用,而 lomas nikolov团队本身也将其推广到了句子和文档(),因此觉得确实有必要对word2vec里的算法原理做个了解,以便对他们的后续研究进行追踪.于是,沉下心来,仔细读了一回代码,算是基本搞明臼里面的做法了.筼一个感觉就是,“明明是个很简单的浅层结构,为什么被那么多人沸沸扬扬地说成是Decp Learning呢?”解剖word2vec溟代码的过程中,除了算法层面的收获,其实编程技巧方面的收获乜颇多.既然花了功夫来读代码,还是把理解到的东西整理成文,给有需要的朋友提供点参考吧在整理本文的过程中,和深度学习群的群友北流浪子(15,16)进行了多次有益的讨论在比表示感谢另外,也参考了其他人的一些资料,鄱列在参考文献了,在此对他们的工作也并表示感谢2预备知识本节介绍word2vee中将用到的些重要知识点,包括 sigmoid函数、 Beyes公式和Huffman编码等821 sigmoid函数sigmoid函数是神经网络中常用的激活函数之一,其定义为1+e该函数的定义域为(-x,+x),值域为(0,1).图1给出了 sigmoid函数的图像0.5图1 sigmoid函数的图像sigmoid数的导函数具有以下形式)=0(x)1-0(x)由此易得,函数logo(a)和log(1-0(x)的导函数分别为log o(a)(21)公式(2.1)在后面的推寻中将用到822逻辑回归生活中经常会碰到二分类问题,例如,某封电子邮件是否为垃圾邮件,某个客户是否为在客户,某次在线交易是舌仔在诈行为,等等.设{(x,)}1为一个二分类问题的样本数据,其中x∈R",∈{0,1},当1=1时称相应的样本为正例,当v=0时称相应的样本为负例利用 sigmoid函数,对于任意样木x=(x1,x2,…,xn),可将二分类问题的 hypothesis函数写成h(x)=0(o+61x1+622+…+nxn),其中0=(0o,01,…,O)为待定参数.为了符号上简化起见,引入x0=1将x扩展为(x0,x1,x2,…,xrn)},且在不引起混淆的情况下仍将其记为ⅹ.于是,he可简写为取阀值T-0.5,则二分类的判别公式为1,b(x)≥0.5y(x0.5那参数θ如何求呢?通常的做法是,先确定一个形如下式的整体损失函数∑co(x,v)然后对其进行优化,从而得到最优的參数θ实际应用中,单个样本的损失函数cost(x,)常取为对数似然函数cosl(xi, yi)),v-1;(1-(x),v=0注意,上式是一个分段函数,也可将其写成如下的整体表达式cost(x2,3)=·log(ho(x)(1y1)·log(1h(x)323 Baves公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯( Thomas Bayes)提出来的,用来描述两个条件概率之间的关系.若记P(A),P(B)分别表示事件A和事件B发生的概率,P(AB)我示事件B发生的情况下事件4发生的慨率P(A,B)表示事A.B同时发生的概率.则有P(AB)P(B), P(BLA)=P(A, B)P(A, B利用上式,进一步可得P(B AP(AB)-P(A)P(B)这就是 Bayes公式g2.4 Huffman编码本节简单介绍Humn编码(具体内容主要来白百度百F的词条.[10),为此,首先介绍Huffman树的定义及其构造算法§24.1 Huffman树在计算机科学中,树是一种重要的非线性数据结构,它是数据元素(在树中称为结点)按分支关系组织起来的结构.若干棵互不相交的树所构成的集合称为森林.下面给出几个与树相关的常用概念·路径和路径长度在一棵树中,从一个结点往下可以达到的孩子或孙子结点之间的通路,称为路径.通路中分支的数目称为路径长度.若规定根结点的层号为1,则从根结点到第L层结虑的路径长度为L-1●结点的权和带权路径长度若为树中结点赋予一个具有某种含义的(非负)数值,则这个数值称为该结点的权结点的带权路径长度是指,从根结点到该结点之间的路径长度亐该结点的杈的乘矾·树的带权路径长度树的带权路径长度规定为所有叶子结点的带权路径长度之和二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树.两个子树通常被称为“左子树”和“右子树”,定义中的“有序”是指两个子树有左石之分,顺序不能颠倒给定n个权值作为n个叶子结点,树造一棵二叉树,若它的带权路径长度达到最小,则称这样的二叉树为最优二叉树,也称为 Huffman树82.4.2 Huffman树的构造给定m个权值{mn,m2;…,mn}作为二叉树的m个叶子结点,可通过以下算法来构造颗 Huffman树算法2.Ⅰ(Hu「man树构造算法)(1)将{1,2,……,wn}看成是有n棵树的表林(每树仅有一个结点)2)在森林中选出两个根结,的权值最小的树合并,作为-棵新树的左、右子树,且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和〔3)从森林中燜除选取的两樑树,并将新树加入森林(4)重复(2)、(3)步,直到森林中只剩一棵树为止,该树即为所求的 luffman树接下来,给出算法2.1的一个具体实例例2.1假设2114年世界杯期间,从新浪毀博中抓取了若干条与足球相关的微博,经统计,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词岀现的次薮分别为15,8,6,5,3,1.请以这6个词为叶子结点,以相应词频当权值,构造一棵Hu∥n树.⊙Q⑨Q⊙只66如→只只③⊙图2 Huffman树的构造过程利用算法.,易知其枃造过程如国g所示,团中第六步给出了最终的 Hutman树,由囚可见词频越大的词离根结点越近构造过程中,通过合并新増的结点被标记为黄色.由于每两个结点邡要进行一次合并,因此,若叶子结点的个数为η,刘枃造的H們πω树中新増结点的个数为π-1.本例中n6,因此新增结,的个数为5注意,前面有捉到,二叉树的丙个子树是分左右的,对于某个非叶子结点来说,就是其两个孩子结点是分左右的,在本例中,统一将词频大的结点作为左孩子结点,词频小的作为右孩子结点当然,这只昃一个约定:你要将词頻大的结点作为右孩子结点也浸有问题§24.3 Huffman编码在数据通倍中,需要将传送的文宁转换成二进制的字符串,用0,1码的不同排列米表示字符.例如,需传送的报文为“A上 TER DATA EAR ARE ART AREA”,这里用到的字符集为“A,E,R,T,F,D”,各字母出现的次数为84,5,3,1,1,现要求为这些字母设计编码要区别6个字母,最简单的二进制编码方式是等长编码,固定采用3位二进制(23=8>6),可分别用000.001、010、011、100、101对“A,E,R,T,F,D”进行编码发送,当对方接收报文时再按照三位一分进行译码显然编码的长度取决报文中不同字符的个数,若报文中可能出现26个不同字符,则固定编码长度为5(2=32>26).然而,传送报文时总是希望总长度尽可能短.在实际应用中,各个字符的出现频度或使用次数是不相同的,如A、B、C的使用频率远远高于X、Y、7,自然会想到设计编码时,让使用频率高的用短码,使用频率低的用长码,以优化整个报文编码.为使不等长编码为前缀编码(即要求一个字符的编码不能是另一个字符編码的前缀),可用字符集中的每个宇符作为叶子结点生成一棵编码二叉树,为了获得传送报文的最短长度,可将每个字符的岀现频率作为字符结烹的权值赋予该结点上,显然字使用频率越小权值越小,权值越小叶子就越靠下,于是颎率小编码长,频率高编码短,这样就保证了此树的最小带权路径长度,效果上就是传送报文的最短长度.因此,求传送报文的最短长度问题转化为求由字符集中的所有字符作为叶子结点,由字符出现频率作为其权值所产生的Hman树的问题.利用 Hultman树设计的二进制前缀編码,称为 LuminaL编码,它既能满足前缀编码的条件,又能保证报文编码总长最短本文将介绍的word2ve工具中也将用到 Huffman编码,它把训练语料中的词当成叶子缩点,其在语料中出现的次数当作权值,通过构造相应的 Huttman树来对每一个词进行Huffman编码图3给岀了例2.1中六个词的 Huffman编码,其中约定(词频较大的)左孩子结点编码为1,(词频较小的)石孩子编码为θ.这惮一米,“我”、“喜欢”、“观看”、“巴西”、“足球”、“世界杯”这六个词的 Huffman编码分别为0.111,110,101,1001和10000我告欢巴匹0足球图3 Huffman编码示意图注意,到目前为止,关于 Huttman树和 Huttman編码,有两个约定:(1)将权值大的结点作为左孩子结点,权值小的作为右孩子结点(2)左孩子结点编码为1,右孩子结点编码为0.在word2vec源码中将权值较大的孩子结点编码为1,较小的孩子结点编码为0.为与上述约定统一起见,下文中提到的“左孩了结点"都是指权值较大的孩了结点83背景知识word2vec是用来生成词向量的工具,而词向量与语言模型有着密切的关系,为此,不妨先了解一些语言模型方面的知识83.1统计语言模型当今的互联网迅猛发展,每天都在产生大量的文本、图片、语音和视频数据,要对这些数据进行处理并从中挖掘岀有价值的信息,离不开自然语言处理( Nature Language processing,NP)技术,其中统计语言模型( Statistical language model)就是很重要的一环,它是所有NLP的基础,被广泛应用于语音识别、机器翻译、分词、词性标注和信息检索等任务.例.1在语音识别糸统中,对于给定的语音段Vire,霄要找到一个使概率p( TertVoice最大的文本段Tert.利用 Bayes公式,有P(Teat voice)p(VoiceText). p(Textp(Voice)其中p( CicetE.c)为声学模型,而 elEct)为语言模型(18])简单地说统计语言模型是用来计算一个句子的概率的概率模驷,它通常基于一个语料库来构建.那什么叫做一个句子的概率呢?假设W=m1:=(m1,2,…,mr)表示由T个词,2,……,按顺序构成的一个句子,则1,c2…,w的联合慨率p()=p(x1)=p(01,t2,…,r)就是这个句子的概率利用 Bayes公式,上式可以被链式地分解为p(uh)-p(1)·p(u2lu1)p(u3lu2)…p( wru-1),(3.1)其中的(条件)概率p(1),p(2t1),p(un),…,p(mr1-)就是语言模型的参数,若这些参数已经全部算得,那么给定一个句子U1,就可以很快地算出相应的p(1)了看起来奷像很简单,是吧?但是,具体实现起来还是有点麻烦.例如.先来看看模型参数的个数.剛刚才是考虑一个给定的长度为T的句子,就需要计算T个参数.不妨假设语料库对应词典D的大小(即词汇量)为N,那么,如果考虑长度为T的任意句子,理论上就有M种可能.而每种可能都要计算T个参数,总共就需要计算TN7个参数.当然,这里只是简单估算,并没有考虑重复参数,但这个量级还是有蛮吓人.此外,这些概率计算好后,还得保存下来,因此,存储这些信息乜需要很大的內存开销此外,这些参数如何计算呢?常见的方法有n-gram模型、决策树、最大熵模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场、神经网络等方法,本文只讨论n-gram模型和神经网络两种方法.首先来看看 n-gram模型
- 2020-12-04下载
- 积分：1
