北京上海广州天津重庆建筑物轮廓和楼层矢量数据，shp格式

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thingjs平台可以用，其他家数据转换后加载不了，文件包含geojson和shp格式。大市区房屋轮廓都有，属性有高度字段，品质很好

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!CHAOS 框架 !CHAOS 项目旨在开发控制系统和数据采集框架的新概念，以高度抽象的方式提供控制和管理大型科学或非科学基础设施所需的所有服务。 !CHAOS 通过引入控制服务的新概念重新定义了控制系统范式，即分布式、可扩展的提供者向一般类客户提供高性能服务，例如数据共享、命令调度、连续历史数据归档、配置工具、中间层资源管理等 !CHAOS 的主要特点和发展策略是： 性能和规模的可扩展性 所有功能的集成 服务、设备和数据的抽象 简单的模块化定制 广泛的数据缓存以提高性能 使用高性能互联网软件技术 !CHAOS 使用独立的 BSON C++ 实现，源代码来自 ( ) 上的原始 mongodb 开源发行版，“BSON”代表“二进制 JSON” " - 一种受 JSON 启发的二进制存储格式。 这个发行版只是将它从 bson 存储库中撕下来，放到自己的存储库中。 编译 !CHAOS

matlab海面代码是QG 对于 Matlab 用户 Matlab 用户可以使用 invert.py 作为黑盒从一组数据计算 isQG 解： ssd(Ny,Nx)：海面密度（kg/m^3） ssh(Ny,Nx)：海面高度（米） z(Nz)：从底部到表面递增的垂直坐标，例如z=[-3000 ... -10]（米）。 不要将表面放置在 z=0 处。 无论如何，z=0 处的 N^2 没有物理意义。 n2(Nz)：z 点的分层。 n2 = -g/rho0 d\rho / dz (/s)。 lat(Ny): 纬度纬度 lon(Nx)：以度为单位的经度 useanomaly：（可选，默认值=True），一个布尔变量。 如果为 true，则在反演中使用 ssd 和 ssh 的异常字段。 异常是原始 2D 场与最佳拟合二次曲面的偏差。 上述变量应准备好并保存在 .mat 文件中。 以小写形式使用相同的名称。 假设数据保存在datain.mat中，使用： python invert.py datain.mat dataout.mat 在命令行或 运行 invert.py datain.mat datao

ESD protection for USB and Latch-up

matlab直方图隐藏信息代码hctsa ，一个高度比较的时间序列分析代码存储库 hctsa是一个用于运行高度比较时间序列分析的软件包，使用（完全支持R2014b或更高版本；用于python cf.）。 该软件提供了一个代码框架，可从时间序列（或时间序列数据集）中提取成千上万的时间序列分析功能，以及用于对数据进行规范化和聚类，生成数据的低维表示的工具，识别不同时间序列类别之间的区分特征，使用大量时间序列特征集学习多元分类模型，找到与感兴趣时间序列最接近的匹配项，以及一系列其他可视化和分析功能。 所有这些类型的分析都在我们的随附资料中进行了描述。 提供了有关hctsa的全面文档，可以在线阅读或以pdf，epub或mobi格式下载。 任何反馈是非常有帮助的（），并且具体地，涉及该代码的任何改进将是非常在或形式理解。 下载资料库 对于不熟悉git的用户，只需单击“下载.zip”按钮即可下载存储库的当前版本。 建议将存储库与git一起使用。 为此，请使用以下代码将其克隆到本地计算机，然后将其设置为与主存储库保持同步： git remote add upstream git://github.c

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基于terrascan的lidar数据中建筑物高度提取，说明如何利用terrascan软件进行处理。