ArcGIS API for JavaScript以及ArcGIS 其他开发语言的开发包均可从developers网站进行下载。网站链接：https://developers.arcgis.com/downloads/
下载流程：
1.注册ArcGIS Online试用账号或者Esri开发者账号（中国区暂不支持注册）
打开浏览器，访问www.arcgis.com网站，点击Try ArcGIS按钮，

主要内容
 
开发准备
使用ArcGIS Runtime SDK for iOS v100.0上手搭建第一个应用
理解核心接口
       -地图显示
       -查询&定位
       -地理分析
       -编辑要素
了解产品许可的新政策
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本视频中英字幕由@Esri中国 KBP字幕组 翻译制作
这是正片的第三集，同样用了三个事例，分别讲述了通过地形软件，在政治博弈和争端冲突中，如何让阴云密布的波黑战争局面得以扭转，特种部队和制导武器怎样利用地理空间信息进行精确打击，美国的加州通过在假释犯人身上安装GPS追踪器来杜绝犯罪行为。最后，使用高新的地理空间技术对人们进行监视所引发利弊问题，我们又该如何看待。

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一、计算机下DNS后缀
（这里要注意，所有要装server的机器，主DNS后缀要相同）

1） 打开系统属性对话框,点击更改 
2）在弹出的计算机名/域更改对话框中点击其他(M)... 
3）在弹出的DNS后缀和NetBIOS计算机名对话框中，对**此计算机的主DNS后缀(P):**任意设置一个自定义域名

二、IIS服务器开启和配置
1）打开服务器管理，点击工具 -> Internet

背景
在ArcGIS Server中，当我们发布完一个服务，例如WMS或者WMTS，可以点击服务的缩略图，通过ArcGIS Server内置的JavaScript Viewer查看服务。



通过检查元素，我们可以看到其调用的JS文件和样式文件都是使用在线的，所以在断网或者离线的局域网环境中，就查看不了服务。因此需要在离线环境下部署ArcGIS API for JavaScript。

这里以1

本视频中英字幕由@Esri中国 KBP字幕组 翻译制作
这是正片的第二集，用了三个事例，讲述美国的波特兰市如何在智慧城市作出首次实践，UPS公司使用地理空间技术如何在物流方面降低成本和提高效率的，面对肥胖社会的严重事实，Food Trust项目又是如何在超级市场选址上改善国民体质的。

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SportUV是2005年，由以色列计算机科学家Gal Oz和Miky Tamir 创立的，其实，最早这两位大牛是搞导弹跟踪和高级光学识别的……然后基于这个学识背景，他们专门创立了一套用于识别体育比赛中球员位置信息的系统。

这种系统是利用高挂在比赛场地上方的摄影机进行追踪拍摄，如下所示：原理就是三角定位+图像识别，搞GPS和计算机的，都应该对这原理很熟悉了，我这里就不罗嗦了。

本章有数学公式……对数学过敏者慎入……

前文再续，书接上一回……上一次说到，在改进全局回归的基础上，GWR终于横空出世了，从此空间分析领域终于有了自己专用的回归算法。如果说，空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。

在对全局回归问题的改进中，局部回归可以说是最简单的方法，GWR继续应用了

本来这一章准备直接写（照抄）ArcGIS的帮助文档，写地理加权回归工具的使用……，然后就直接结束地理加权回归的，但是近来收到不少同学的邮件，很多都是掉在了当年虾神挖出的大坑里面，比如写了方法，没有列出公式，又比如写了公式木有推导过程（……作为高数战五渣的虾神，推导这种事，他认识我，我不认识他……）

所以这次写GWR的时候，尽量少挖点坑，把该写的东西都写完，一者为了以后路过的同学少掉点坑，二

对于可视化来说，GIS有先天的优势……俺们天生就是画地图的，不过首先要限于可空间化的情况下……如果要分析的数据非空间数据，结果也没有空间化的可能，那么就凉拌了。

不过大家放心啦，作为微信平台里面专门讲空间分析和空间统计的公众号：虾神daxialu，老夫是不会让这种事情发生的……所以今天虽然还是讲回归分析，那么我也要弄成带有空间数据的回归可视化。

首先，还是用山东的数据吧……首先挑选了五

这是写概念的最后一节……从下一节开始，大家就可以告别枯燥的理论和概念了（此处应有掌声）

上一章节写到，地理加权中，空间关系的比广义的空间关系的限制要多得多，常用的就是用距离衰减的方法，而这种方法最常见的又是高斯函数以及扩展高斯函数方法，最后埋下了一个坑，高斯函数相关的算法，最重要的一个选择，就是带宽的定义。

讲到带宽这个词，实际上如果一直跟的同学，应该很熟悉了，我在《白话空间统计第二十

在讲GWR的ArcGIS应用之前，首先讲讲ArcGIS里面的OLS（Ordinary least squares：普通最小二乘法）工具的应用和解读，毕竟GWR是从回归分析里面演化出来的，OLS又是回顾分析里面最简单的算法，如果不了解OLS的意义，那么GWR结果的最后意义一样没没理解。

关于回归分析和OLS的基础算法，我就不在这里赘述了，大家有兴趣去看相关资料和我以前的文章，这篇就直接扣住Ar