北京道路、建筑、河流、土地利用地图shp矢量

北京乡镇行政区划边界WGS84经纬度坐标，包括300多个城乡边界坐标。示例：{'type': 'Feature', 'properties': { 'name': '百泉街道' }, 'geometry': {'type': 'Polygon', 'coordinates': [[[115.97394424800007, 40.452409773000056], [115.97984792500006, 40.45316667000003], [115.98107748300004, 40.45333364600003], [115.9855175030001, 40.454088531000025], [115.98652289100005, 40.45237488600003], [115.98959330100001, 40.45327573000003], [115.98995947100002, 40.453431702000046], [115.99023861, 40.45377863400006], [115.99184533400012, 40.45386163100005], [115.99189835400011, 40.45378164700003], [115.99210841100012, 40.452752857000064], [115.9926595930001, 40.45096422300003], [115.99270957700003, 40.44990543800003], [115.9928856360001, 40.449375546000056], [115.99338282800011, 40.44849872700007], [115.99389404800002, 40.44823378500007], [115.99442623900006, 40.44690405800003], [115.99045340900011, 40.44560028800004], [115.98917079700004, 40.444606478000026], [115.98705878100009, 40.44273283800004], [115.98543298700008, 40.44095018500008], [115.98081176300002, 40.436830978000046], [115.98055867100004, 40.43741385800007], [115.97627970600001, 40.436186070000076], [115.97536741700003, 40.43946740000007], [115.97328247500002, 40.43929441700004], [115.97324646300001, 40.43943038900005], [115.96853333500007, 40.439061424000045], [115.96778600700009, 40.43924738000004], [115.96515783100006, 40.43932734200007], [115.96456756900011, 40.43940432100004], [115.9649537570001, 40.43981424200007], [115.9645135720001, 40.44015416900004], [115.96355314200002, 40.440176156000064], [115.96352516600007, 40.441174955000065], [115.96537400600005, 40.441483908000066], [115.96571616300002, 40.44160388600005], [115.96602232100008, 40.442156778000026], [115.96573526000009, 40.44401839900007], [115.96568825000008, 40.44431833800007], [115.9646700180001, 40.45049308200004], [115.96746529300003, 40.45107198800008], [115.97006347900003, 40.45160990200003], [115.97383920100003, 40.45239577500007], [115.97394424800007, 40.452409773000056]]]}},

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简单的扩散 MRI (DTI) 和纤维跟踪 (FT) 功能和示例。 DTI.m，将计算由至少 6 个具有不同 MRI 梯度的数据集和至少 1 个没有梯度的数据集组成的 DTI 数据集的表观扩散系数（ADC）、分数各向异性（FA）和扩散张量场。 FT.m，将从大脑中的每个点开始计算神经束（纤维束），并输出所有穿过某个 ROI 的纤维。 尝试 DTI_example.m 然后 FT_example.m

SVPWM 技术使用 Simulink 库实现，并与 Simscape 库中的 3 电平逆变器和 RL 负载集成。 SVPWM_3L 模块的输入是参考电压和直流链路电压。 中心对齐PWM用于降低THD 参考：德州仪器 SPRABS6，三相三电平逆变器的中心对齐 SVPWM 实现

Arcgis中pdf提取矢量

matlab sum函数代码矢量化基础 这是一个在 Julia 中提供基本 SIMD 支持的库。 VectorizationBase 的存在在很大程度上是为了满足 的代码生成的需求，优先于稳定的面向用户的 API。 因此，您可能希望在 Julia 中编写显式 SIMD 代码时考虑作为替代方案。 也就是说，当传递给用户定义的函数时， Vec和VecUnroll类型旨在尽可能地“正常工作”，因此它在实践中应该相当稳定。 代码的其他部分——例如，加载和存储向量以及stridedpointer函数——有望很快收敛，并通过利用 支持通过生态系统传播的各种AbstractArray类型，以便 VectorizationBase 可以开始提供一个稳定的、符合人体工程学的、支持良好的 API 很快。 它还提供了一些有关运行它的主机的信息，可用于自动执行特定于目标的优化。 目前，x86_64 支持在这方面是最好的，但我希望提高为其他架构提供的信息质量。 Vec是Number并且表现为单个对象； 它们恰好包含多个Float64 。 因此，在索引和缩减方面，它将表现得像一个数字而不是一个集合： julia

按照书上语音压缩的LBG矢量量化基本算法实现的C代码，希望对初学者有帮助，不过里面没有空胞腔的处理，希望大家补充！！

行政区划最新数据

遥感学习过程中少不了矢量文件，这个资源是中国各省边界的shp文件，以WGS84为基准，是遥感中常用的文件，欢迎大家下载使用，物超所值。