OpenLayers笔记1：加载矢量地图数据的方法以及应对跨域问题的解决方法加载矢量地图数据的两种方法加载本地geojson格式文件出现的跨域问题及解决方法。向geoserver请求WFS服务出现的跨域问题及解决方法。 加载矢量地图数据的两种方法 使用OpenLayers加载矢量地图数据可以有两种方法。一是直接加载本地geojson格式的文件；二是将矢量地图数据发布到GIS服务器，然后使用OpenLayers请求WFS服务调取矢量地图数据。（以下以GeoServer为例） 这两种方法在使用时都可能会出现跨域问题（Console中以Access to XMLHttpRequest 开头的错误)

官方离线安装包，测试可用。使用rpm -ivh [rpm完整包名] 进行安装

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在网上搜索了几天之后，虽然 CRC 16 是常用的，但我没有找到任何东西......无论如何！ 感谢 Nawaz Satvilkar； 根据他的文件，我做了一些小的修改，得到了一个与https://www.lammertbies.nl/comm/info/crc-calculation.html行 CCITT xFFFF 相同的结果。 我希望它会帮助（或在我的情况下保存！）你们中的一些人。

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下： 昨晚上发现了snownlp这个库，很开心。先说说我开心的原因。我本科毕业设计做的是文本挖掘，用R语言做的，发现R语言对文本处理特别不友好，没有很多强大的库，特别是针对中文文本的，加上那时候还没有学机器学习算法。所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个月开始了用python进行文本挖掘的学习，很多人都推荐我从《python自然语言处理》这本书入门，学习了半个月

嵌套循环算法NL 将内存缓冲区空间划分成相等的两部分，数据集分成几个大小和每部分缓冲区相等的逻辑块，通过认真选择调入每一部分缓冲区的次序，使I/O次数最小 算法复杂度是O（k N2 ) k——维数 N——数据点数 特点： 不需要建立多维索引结构 较费时

Natural Language Processing with PyTorch by Brian McMahan, Delip Rao Publisher: O'Reilly Media, Inc. Release Date: February 2019

NL-means窗口 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：搜索窗口 和邻域窗口。 邻域窗口在搜索窗口中滑动，根据邻域间的相似性确定像素的权值。

此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

和芯，UM220-IV，Unicore NPL Protocol Specification_UC6226-UM220-IV NL V3.2.2