超图是干什么的什么背景

超图(SUPER GRAPHIC)显示卡是香港超图 (SUPER GRAPHIC) 显示技术开发有限公司的产品，香港超图 (SUPER GRAPHIC) 显示技术开发有限公司一直以国际市场业务为主，提供多种显示产品领域的产品开发与解决方案，为国际市场提供专业的技术服务及专业图形卡的OEM及ODM。产品以行业用户及专业用户为主 ; 多年来一直从事高端图形卡显示产品开发，为非线性编辑、顶级玩家用户提供优质 产品，随着国际市场对 DIY 用户的需求量的增加，对专业产品的需求逐渐增强，香港超图 (SUPER GRAPHIC) 显示技术开发有限公司与 深圳市达利亚科技有限公司签约合作建立―― “ 超图（ SUPER GRAPHIC ）图形卡中国营销中心 ”，针对中国地区开展业务，针对国内 DIY 市场开发相应产品。深圳市达利亚科技有限公司经香港超图（ SUPER GRAPHIC ）显示技术有限公司授权为中国区总代理，进入 国内市场开拓渠道

公司背景：香港超图 (SUPER GRAPHIC) 显示技术开发有限公司集中了设计、生产、销售和 技术支持全系列图形卡系列产品。产品秉承欧美风格，由香港研发中心研发设计， 中国深圳工厂生产，一直以国际市场业务为主，提供多种显示产品领域的产品开发 与解决方案，为国际市场提供专业的技术服务及专业图形卡的 OEM 及 ODM 。产品以 行业用户及专业用户为主 ; 多年来一直以高端图形显示卡、非线性编辑为顶级玩家用 户提供优质产品。主要以 OEM 及 ODM 、产品开发、解决方案为主要目标。以产品质 量为保证，提供具有竞争力的价格。在欧美市场有着较高的信誉度。公司直接参与 Nvidia 显卡的生产，销售，技术支持及售后服务。优先获取 Nvidia 显卡的高端产品 的样品及技术支持。 Nvidia 直接提供 BIOS 程序及 Driver 程序支持，并提供产品整 套的设计方案

协同过滤推荐系统是当今众多推荐系统中最流行和最重要的推荐方法之一。

尽管已经被广泛采用，但是现有的基于 cf 的方法，从矩阵分解到新兴的基于图的方法， 在训练数据非常有限的情况下表现不佳 （数据稀疏问题）。

本文首先指出了造成这种不足的根本原因，并指出现有基于 CF 的方法固有的两个缺点，即: 1)用户和物品建模不灵活; 2)高阶相关性建模不足。

在这种情况下，文中提出了一个双通道超图协同过滤(DHCF)框架来解决上述问题。

首先，引入 双通道学习策略 (Dual-Channel)，全面利用分治策略，学习用户和物品的表示，使这两种类型的数据可以优雅地相互连接，同时保持其特定属性。

其次， 利用超图结构对用户和具有显式混合高阶相关性的物品进行建模 。提出了跳跃超图卷积(JHConv)方法，实现高阶关系嵌入的显式和有效传播。

推荐系统的核心是一系列的推荐算法，这些算法能够根据用户的个人特征有效地从爆炸式信息筛选出信息。协同过滤是目前最受欢迎和广泛采用的方法之一。

CF 持有一个基本的假设，当向用户提供推荐时: 那些行为相似的人(例如，经常访问同一个网站)很可能在物品(例如，音乐、视频、网站)上分享相似的偏好。

为了实现这一点，一个典型的基于 CFbased 方法执行一个两步策略: 它首先利用历史交互区分相似的用户和项目; 然后基于上面收集的信息，向特定用户生成推荐。

现有的 CF 方法可以分为三类。

虽然 CF 方法已经研究了多年，但仍然存在局限性，特别是在训练的先验知识非常有限的情况下。为了理解这些缺陷，深入挖掘现有 CF 方法的内在机制得到以下局限性:

基于这些生成的连接组，即超边，可以分别为用户和物品构造两个超图，即两个通道的表示。本文提出了一种新的跳跃超图卷积算法(JHConv) ，该算法通过聚合邻域的嵌入并引入先验信息，有效地在超图上进行信息传播。(与传统的基于图的方法对比，用户超图和项目超图，可以更灵活地进行复杂的数据关联建模，并与不同类型的数据结合。)

超图定义为 ，V表示图节点， 表示超边集合，超图邻接矩阵 描述节点与超边的关系

在高层次上，DHCF 首先通过一个双通道超图框架学习用户和物品的两组嵌入，在此框架上，DHCF 通过计算用户和物品嵌入查找表的内积，进一步计算出用户-项目偏好矩阵。基于这样的偏好矩阵，DHCF 估计用户对某个商品感兴趣的可能性。

总体分为三步：

构建用户和物品嵌入矩阵：

为了在预定义的混合高阶关系上聚合相邻消息,执行以下高阶消息传递:

为了提取有区别的信息，我们对用户和物品定义为

综上所述，上述两个过程构成了一个集成的DHCF 层，允许对用户和物品进行明确的建模和编码，并通过强大的嵌入功能进一步更新和生成更精确的嵌入超图结构。这种精细嵌入可以进一步应用于推荐系统中的各种下游任务。

与 传统 HGNNConv 相比，JHConv 允许模型同时考虑其原始特征和聚合相关表示，在另一方面，这样的 resnet结构的跳跃连接使模型能够避免由于集成了许多其他连接而导致的信息稀释。

引入高阶关联来实现构建超边，根据自定义的规则分别对用户和物品进行高阶关联提取

定义1: 物品的 k 阶可达邻居。在用户-物品交互图，更具体地说是二部图中，如果在 itemi 和 itemj 之间存在一个相邻顶点序列(即一条路) ，且该路径中的用户数小于 k，itemi (itemj)是 itemi (itemi)的 k 阶可达邻居。

定义2： 物品的 k阶可达用户。在物品-用户二部图中，如果用户 j 和物品 k 之间存在直接交互作用，则用户 j 是 itemi 的 k 阶可达邻居，而物品 k 是 itemi 的 k 阶可达邻居。

对于 itemi，其 k 阶可达用户集称为 。从数学上讲，超图可以定义在一个集簇上，其中每个集代表一个超边。因此，这里可以通过物品的 k 阶可达用户集构建超边。

然后在用户 k 阶可达规则的基础上构造高阶超边组，该超边组可表示为:

假设通过K阶可达规则，构造a个超边组，最后的超图需要将这a个超边组做融合，见上面的总体框架中的描述。

同理，按照相似的K阶可达的规则，对物品进行分析，构成物品的超边(N个用户，M个物品)

在实验中，每个用户观察到的交互中的10% 被随机选择用于训练，其余的数据用于测试。这样的设置增加了 CF 任务的难度，因为模型只能获取非常有限的观察到的交互。此外，由于数据的高度稀疏性，它可以很好地评价模型从有限的隐式数据集中挖掘有用信息的能力。对于所有四个数据集，每个用户至少有两个用于训练的交互。

这篇工作基于超图结构，提出了一种新的CF框架，与基于图神经网络的CF相比，超图结构更符合实际情况；此外，双通道的思路也值得借鉴，之前也分析的一篇双通道BPR的论文。近年来，基于图神经网络的推荐已经成为研究主流，而其中超图相关的工作少之又少，最近看到的另一篇是SIGIR2020上的一篇Next Item Recommendation with Sequential Hypergraphs，在超图神经网络上并没多大的改进，重点仍然在于如何用这种结构去解决存在的问题。

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软件主要包括以下几类： *** 作系统软件 、数据库管理软件 、系统开发软件 、GIS 软件，等等。 GIS软件的选型，直接影响其它软件的选择，影响系统解决方案，也影响着系统建设周期和效益。

地理信息系统是能提供存储、显示、分析地理数据功能的软件。主要包括数据输入与编辑、数据管理、数据 *** 作以及数据显示和输出等。作为获取、处理、管理和分析地理空间数据的重要工具、技术和学科，得到了广泛关注和迅猛发展。

扩展资料

开发方法：

1、集成式GIS，优点是各项功能已形成独立的完整系统；缺点是系统复杂、庞大，成本较高，并且难于与其他应用系统集成。

2、模块化GIS，具有较强的工程针对性，便于开发和应用。

3、组件式GIS，具有标准的组件式平台，各个组件不但可以进行自由、灵活的重组，而且具有可视化的界面和使用方便的标准接口。

4、WebGIS，未来的WebGIS将是基于COM/AetiveX或COBRA/Java开发的分布式对象GIS系统。

参考资料来源：百度百科——GIS软件

我猜你是看着那些点的高程数很烦吧~呵呵~

你点击图层管理器，里面有个图层是显示高程的。灯泡和小太阳你随便点哪个，确定之后高程就会不显示了。一个是不显示，一个是锁定，你可以自己选。或者你直接把那图层删掉。

MAPGIS67是无法做DEM分析的，不过K9可以 ，如果你可以的话 可以试一下，不会的可以再找我。像这样的图用ARCGIS做的话稍微方便一些。

图上无非就是DEM ，山脊线，矢量图（包括规划数据和一些路网数据等）。先用该区域的等高线层生成DEM，方法是用3D analyst模块中的feature to TIN。根据等高线的高程先生成TIN,然后用TIN TO RASTER 生成DEM然后就是山脊线，也是在DEM的基础上做的，但是过程稍微复杂，具体步骤你可以去网上搜一下。最后就是矢量图，将规划数据路网等 放上去就好了。

最后一步就是出图了，加上图例，指北针，标题 图框等 就大功告成了。在ARCGIS的专题视图里可以对这些东西进行装饰加工。

下面是初始化wmts的代码片段

//wmts或许所需要的matrixID信息

var matrixIds = [];

for (var i=0; i<15; ++i) {

matrixIds[i] = {identifier:i};

};

//当前图层的分辨率数组信息,和matrixIds一样，需要用户从wmts服务获取并明确设置,resolutions数组和matrixIds数组长度相同

var resolutions = [16566443905455674,828322195272785,4141610976363925,

20708054881819593,10354027440909796,51770137204548855,

2588506860227448,12942534301137255,6471267150568613,

3235633575284321,16178167876421546,8089083938210773,

4044541969105401,20222709845526946,10111354922763473];

//新建wmts图层

layer = new SuperMapLayerWMTS({name: "wmts图层",

url: wmtsurl,

layer: "China",

style: "default",

matrixSet: "Custom_China",

format: "image/png",

resolutions:resolutions,

matrixIds:matrixIds,

opacity: 1,

requestEncoding:"KVP"});

1234567891011121314151617181920212223

你不必填写所有的分辨率，可以自定义缩放级别，但是得保证resolutions数组的值与matrixIds数组中的identifier是一一对应的；同时当你的地图的全幅范围不是默认的全球范围时，需要设置mapmaxExtent为相应的值。

下面就是添加rest图层,j代码片段如下：

//实例化rest图层

RestLayer=new SuperMapLayerTiledDynamicRESTLayer("REST图层",resturl,{transparent:true},{resolutions:[16566443905455674,828322195272785,4141610976363925,

20708054881819593,10354027440909796,51770137204548855,

2588506860227448,12942534301137255,6471267150568613,

3235633575284321,16178167876421546,8089083938210773,

4044541969105401,20222709845526946,10111354922763473]});

//监听图层信息加载完成事件

RestLayereventson({"layerInitialized":addLayer})

}

function addLayer(){

//图层添加并显示指定级别

mapaddLayers([layer,RestLayer]);

mapsetCenter(new SuperMapLonLat(0 , 0), 2);

}123456789101112131415

可以看出，需要给rest图层设定与wmts对应的resolutions，这样两张地图叠加，就不会产生偏移。效果图如下

以此类推，使用超图云地图，天地图以及通过iserver直接发布的ugcv5，smtiles，mbtiles,mongodb缓存的rest服务叠加自己的矢量地图，由于前两者和wmts一样都属于瓦片地图，有自身的resolutions分辨率数组。因此需要rest图层设置一致的scales或者resolutions。

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