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一个简单的C#+arcgis的非数据库版例子

1.首先新建一个winform的项目。 2.确保C#工具箱包含ESRI的相关控件,如果没有就需要安装SDK。 如果VS中依旧不存在esri控件解决方案如下,以VS2013为例: (1)打开注册表,定位至HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\VisualStudio\10.0,点击10.0在右侧空白处右侧新建--字符串值,名称取”InstallDir“,类型默认为REG_SZ,其数据值即为HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\VisualStudio\12.0\InstallDir的值,也就是你VS2013的安装路径。 (2)win7 64位下只要把vs2010安装目录下\Common7\IDE\ItemTemplates\CSharp\ArcGIS文件夹和\Common7\IDE\ProjectTemplates\CSharp\ArcGIS分别对应复制到C:\Users\Administrator\Documents\Visual Studio 2013\Templates\ItemTemplates\Visual C#和C:\Users\Administrator\Documents\Visual Studio 2013\Templates\ProjectTemplates\Visual C#就可以了。 (3)重启VS后还没有那就手动添加一下吧! 3.将VS的相应ToolbarControl(工具控件),AxTOCControl(目录控件),AxMapControl(地图控件)和AxLicenseControl (许可控件)控件拖到界面形成一下效果: 之后修改public Form1()的后台代码如下: ESRI.ArcGIS.RuntimeManager.Bind(ESRI.ArcGIS.ProductCode.EngineOrDesktop); InitializeComponent(); string path = @"F:\Chang\mapTest\mapTest\World\"; string fileName = @"World.mxd"; //加载图层文件 axMapControl1.LoadMxFile(path + fileName); //设置MapControl显示范围到数据的全局范围 axMapControl1.Extent = axMapControl1.FullExtent; 运行效果最终形成 源码下载

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LTR:应用于电商智能客服领域知识库搜索的实践

关键词:搜索、机器学习、学习排序、Learning to Rank(LTR) 1:背景 搜索引擎排序(Ranking)的优化是搜索领域中普遍遇到的问题,通常会涉及到很多的排序策略,传统的排序方法一般通过构造相关度函数,然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多,也有很多经典算法模型来满足这一需求,但是对于传统的排序方法,有很多特征信息的情况下,单一的函数或者模型很难融合很多参数,也容易出现过拟合的现象,而机器学习方法很容易融合多种特征,能一定程度的解决稀疏、过拟合等问题。因此,以机器学习的理论基础来解决ranking问题便形成了Learning to Rank(学习排序、LTR)的方法。 Learning to Rank是在机器学习领域中有监督学习(Supervised Learning)的排序方法,如今已经被广泛应用于搜索

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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