测井曲线格式转换小软件，很好用的哦。专用于petrel

许多初学点云的朋友没有数据，这是我的las格式点云兔子的数据，有需要的朋友欢迎下载。

这个在vs2013编译通过的liblas1.8.2库，包括了lasZIP的支持。

las转tif步骤.doc

1、准备marker.xls文件 a1 a2 a3 2、准备数据文件a1.txt,a2.txt,a3.txt，其格式为： DEPTH AC SP RT 1001 245 21 13 1001.125 243 23 12 … 3015 267 29 18 3、单击程序“转换程序txt-xls.exe”，出现窗口，选择marker.xls，单击“开始转换”。 4、程序执行时自动将*.txt转换为*.xls，并存在一个新建的目录result里，最终转换好的xls文件格式为： DEPTH AC SP RT 1001 245 21 13 1001.125 243 23 12 … 3015 267 29 18

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这是东南大学计算机系数据结构（data structure）的KMP, Monte Carlo 和Las Vegas算法的程序类实现，里面有代码，报告。

自述文件 一般的 一组程序，用于将存储为 *.LAS 文件的 LiDAR 数据处理为新的 *.LAS 文件，用于数字高程模型、数字表面模型和数字冠层高度模型制作。 目前，步骤包括1）创建与从使用* .LAS文件点数据的数据库sqlite3的createDB.py命令和2）上运行的任一个或地面分类器和冠面分类器既与classify.py命令。 shell 脚本driver.sh可用于运行这两个步骤。 地面点分类 数据使用 10 mx 10 m 内核处理。 10 mx 10 m 内核中最低的最后返回点被归类为种子地面点。 如果剩余点距种子地面点的水平面 < 5.5 度且高度 < 1.5 m，则它们被归类为地面点。 只有地面分类的点被写入一个名为ground.las 的文件中。 树冠点分类 数据使用 1 mx 1 m 内核处理。 1 mx 1 m 内核中最高的第一个返回点被归类为冠层点的顶部。

LAS-Pytorch 这是我的（LAS）谷歌ASR深度学习模型的pytorch实现。 我同时使用了mozilla 数据集和数据集。 借助torchaudio，在加载文件的同时即可快速完成功能转换。 结果 由于我的GPU没有足够的内存，因此这是采用相当小的体系结构进行的4个训练周期的LER（信笺错误率）和损失度量。 侦听器具有128个神经元和2层，而Speller具有256个神经元和2层。 我们可以看到模型如何从我们提供给它的数据中学习，但是它仍然需要更多的训练和适当的架构。 字母错误率 失利 如果我们尝试预测音频样本，则结果如下所示： true_y ：['A'，'N'，'D'，'，'S'，'T'，'I'，'L'，'L'，'，'N'，'O'，' '，'A'，'T'，'T'，'E'，'M'，'P'，'T'，'，'B'，'Y'，''，'T'，'H '，'E'，''，'P'，'O']

las格式转换成pcd或者txt格式的工具