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ORACLE-spatial
- 空间数据库的课件，讲到了ORACLE数据库~还有ORACLE sptial的内容~~GIS方面的同学可以-failed to translate
SDE
- SQL2005的一个空间数据库搜索引擎 用来编写存储过程 和建立表格 表格在数据库中的表现形式是不可以直接看到内容的 需要这个软件来显示表格或者存储过程的实际意义-SQL2005 database search engine, a space used to write stored procedures and tables in the database to create tables in the form of the content can not directly see the
3dGIS-Query-Algorithm
- 三维地理信息系统空间数据库具有数据量大、 空间实体关系复杂、 空间操作计算量大等特点。为了提高检索 效率 ,必须建立高效的空间索引机制。八叉树空间索引是对二维 GIS中四叉树索引进行扩展的一种三维空间数据结构 , 具有思路简单、 容易理解和实现、 查询速度快的优点。本文首先阐述了线性八叉树空间索引的原理 ,然后重点介绍了线性 八叉树空间索引的建立和查询算法。-In the 3D GIS database , there is a large quantity of data , sp
SimpleGisServer
- 基于geotools开发的简单gisserver,使用oracle spatial 空间数据库。B/S结构-Based on the development of geotools simple gisserver, use oracle spatial space database. B/S structure
SQL-Server
- 里面包含对象数据库技术、时态数据库、实时数据库、主动数据库、WEB数据库、移动数据库、数据仓库、协同数据库、多媒体数据库技术、知识库系统、空间数据库等详细资料。-Which contains the object database technology, temporal database, real-time database, details of the active database, web database, mobile database, data warehousing, co
Model-and-Method-for-GIS
- 空间数据库更新方法与关键技术研究是近年来国内外GIS 的前沿研究课题。本文 主要介绍了我国国家自然科学基金重点项目“GIS 空间数据库更新的模型与方法研究”的主 要研究进展, 包括在遥感影像自动配准、地理要素变化信息提取、GIS 主数据库增量建模、 客户数据库更新等方面取得的研究成果。-The methods and key technologies of spatial database updating is an advanced international academi
lesson
- 地理信息系统二次开发，提供空间数据库导入的源代码，详细易学。-Geographic Information System is the second development, the spatial database to import the source code, more to learn.
sde
- 通过ArcSDE连接空间数据库，并实现了数据查询等基本功能。-Connection through ArcSDE with spatial database, and data query.
insert
- 实现空间数据的导入，连接数据库，对多种数据支持，并能创建数据集，连接空间数据库。-Spatial data import, connect to the database and supports a variety of data, and can create a data set, the connection spatial database.
SDE
- 空间数据库引擎介绍arcsde/geodatabase-Spatial Database Eengine
maxRNN
- VLDB经典论文Maxoverlap代码，是空间数据库双色反最近邻的重要论文-VLDB classic paper Maxoverlap code, color spatial database is an important anti-nearest neighbor papers
dbscan
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。 -DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) is a more represent
DBSCAN
- DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
density-based-clustering
- 基于密度的聚类算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-density based clustering
DBC-for-big-data
- 基于密度的聚类算法是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-density based clustering is a basic clustering algorithm in big data.
dbscan
- 数据挖掘算法 dbscan 基于密度的聚类算法 它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类-Data mining algorithms dbscan density-based clustering algorithm will cluster is defined as the density of points connected to the largest collection of regional divisi
ChinesePase
- ArcGIS 10 开发手册 ESRI内部文档 刘宇编写 2011年9月 一. ArcGIS 介绍 二．和 ArcGIS Engine 开发相关的 C#知识 三．使用控件创建第一个桌面应用程序 四．空间数据库 五．几何对象和空间参考 六．矢量数据空间分析 七．符号化 八．栅格数据分析 九．编辑 十．地图输出 十一.ArcGIS Engine 实战 十二.安装部署-ESRI ArcGIS 10 Development Manual Liu internal documents prepared b
Arcgis10.0-and-oracle-
- 基于Arcgis10.和oracle11g的空间数据库管理-Based Arcgis10. And oracle11g spatial management
6.2.3
- 地理空间数据库平时作业的一个实习中的一个数据文件-Geospatial operations at ordinary times a internship in a data file
Cluster_DBSCAN
- DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种基于密度的空间聚类算法。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 该算法利用基于密度的聚类的概念，即要求聚类空间中的一定区域内所包含对象（点或其他空间对象）的数目不小于某一给定阈值。DBSCAN算法的显著优点是聚类速度快且能够有效处理噪声点和发