Suite

Pourquoi y a-t-il un verrou lors de l'utilisation de arcpy.DeleteField_management dans arcgis 10.0 ?


Ce code ne fonctionne que lorsqu'ArcCatalog est fermé ou que la classe d'entités n'a jamais été ouverte par ArcCatalog. Pour les autres fonctions de gestion d'arcpy ce n'est pas le cas, mais quand ArcCatalog est ouvert, j'obtiens l'erreur dans Sublime text2 :

[Erreur de décodage - sortie non utf-8]

ou en IDLE l'erreur "classe de fonctionnalité verrouillée"

Mais quand il est fermé, il fonctionne bien.

pour l'élément dans nfld_rrop : si l'élément dans ["test","PLANZ"] : imprime l'élément cet arcpy.DeleteField_management(fc, élément)

Y a-t-il un moyen d'arrêter cela?


Lorsqu'une classe d'entités est ouverte dans arccatalog, arccatalog place un verrou de schéma exclusif sur celle-ci. De plus, la suppression d'un champ à l'aide de arcpy.DeleteField_management(fc, item) nécessite également un verrouillage de schéma !

Pour résoudre cette situation :

Si votre classe d'entités provient de la GDB personnelle ou fichier, cliquez simplement sur le dossier parent supérieur de la géodatabase et appuyez sur "F5". Cela libère le verrou de schéma

Si votre classe d'entités provient d'une géodatabase d'entreprise, déconnectez le fichier de connexion sde.


2018 : une année dans la modération

Une caractéristique distinctive de ces sites est la façon dont ils sont modérés :

Nous avons conçu le moteur de réseau Stack Exchange pour qu'il s'autorégule principalement, en ce sens que nous amortissons le coût global de modération du système sur des milliers de minuscules tranches d'effort fournies par des utilisateurs réguliers et quotidiens.
-- Une théorie de la modération

Bien qu'il y ait certainement des modérateurs ici, une grande partie des modération est fait par des gens ordinaires, en utilisant les privilèges qu'ils ont gagnés en vertu de leurs contributions au site. Chacun de vous apporte un peu de temps et d'efforts, et ensemble, vous accomplissez beaucoup.

Alors que nous entrons dans une nouvelle année, faisons une pause et réfléchissons, en prenant un moment pour apprécier le travail que nous faisons ici ensemble. Pour cela, voici comment se répartit la modération effectuée ici sur les Systèmes d'Information Géographique par activité sur les 12 derniers mois :

Notes de bas de page

² Le système suspendra les utilisateurs dans trois circonstances : lorsqu'un utilisateur est recréé après avoir été précédemment suspendu, lorsqu'un utilisateur est recréé après avoir été détruit pour cause de spam ou d'abus, et lorsqu'une suspension à l'échelle du réseau est en vigueur sur un compte.

³ Cela compte chaque avis qui a été soumis (non ignoré) - donc les 3 révisions de révisions suggérées nécessaires pour approuver une révision compteraient pour 3, l'objectif étant d'indiquer la fréquence des actions de modération. Ceci s'applique également aux drapeaux, etc.

⁴ Inclut les indicateurs de fermeture (mais ne pas clôturer ou rouvrir les votes).

⁵ Cela ignore les nombreuses suppressions qui se produisent automatiquement en réponse à une autre action.

Cela inclut les commentaires supprimés par leurs propres auteurs (qui représentent également un certain nombre d'indicateurs de commentaires gérés).

Je vous souhaite à tous une bonne année.


Abstrait

Cet article analyse empiriquement les effets sur la productivité des infrastructures routières intégrant les effets de débordement spatiaux à l'aide d'une base de données mondiale, qui a été initialement développée en 2010 à une échelle de maille de 0,1 degré couvrant toutes les zones terrestres du monde en intégrant des statistiques socio-économiques au niveau national. des données économiques avec des sources de données mondiales disponibles d'imagerie des lumières nocturnes, une base de données sur la population mondiale et un réseau routier mondial. Une fonction de production macroscopique de Cobb-Douglas neutre pour Hicks, contenant des facteurs d'entrée de stock de capital, de main-d'œuvre et d'infrastructure routière est estimée avec l'ensemble de données mondial de 14 565 grilles agrégées à une échelle de maille de 1,0 degré, en utilisant les moindres carrés ordinaires, l'erreur spatiale modèle, modèle de décalage spatial et modèle spatial de Durbin (SDM). Les tests statistiques suggèrent qu'il existe une dépendance spatiale significative en particulier dans le terme d'erreur et les résultats globaux des estimations du modèle indiquent que le SDM surpasse les autres modèles. Les estimations de la MJF montrent en outre que l'impact direct de l'infrastructure routière est significativement négatif, l'effet de débordement spatial est significativement positif et l'effet global est positif mais non significatif.


TSTL : le langage de test de script de modèle

Un harnais de test, dans la génération de tests automatisés, définit l'ensemble des tests valides pour un système, ainsi que leurs propriétés d'exactitude. La difficulté d'écrire des harnais de test est un obstacle majeur à l'adoption de la génération automatisée de tests et de la vérification des modèles. Les langages d'écriture des harnais de test sont généralement liés à un outil particulier et peu familiers aux programmeurs, et limitent souvent l'expressivité. L'écriture de faisceaux de test directement dans la langue du logiciel sous test (SUT) est une tâche fastidieuse, répétitive et sujette aux erreurs, offre peu ou pas de support pour la manipulation et le débogage des cas de test, et produit des -maintenir le code. L'utilisation de langages de harnais existants ou l'écriture directe dans le langage du SUT tend également à limiter les utilisateurs à un seul algorithme pour la génération de tests, avec une faible capacité à explorer des méthodes alternatives. Dans cet article, nous présentons TSTL, le langage de test de script de modèle, un langage spécifique au domaine (DSL) pour l'écriture de harnais de test. TSTL compile les définitions de harnais dans une interface pour les tests, rendant possible la génération de tests génériques et les outils de manipulation pour tous les SUT. TSTL comprend des outils pour générer, manipuler et analyser des cas de test, y compris des vérificateurs de modèles simples. Ce document motive TSTL via un effort de test à grande échelle, dirigé par un utilisateur final, pour trouver des défauts dans l'outil de système d'information géographique le plus largement utilisé. Cet article met l'accent sur une nouvelle approche des tests automatisés, où, plutôt que de se concentrer sur le développement d'un outil monolithique à étendre, l'objectif est de convertir un harnais de test en une extension de langage. Cette approche fait du test non pas une activité distincte à effectuer à l'aide d'un outil, mais aussi naturelle pour les utilisateurs de la langue du système testé que l'utilisation de bibliothèques spécifiques à un domaine telles que ArcPy, NumPy ou QIIME, dans leurs domaines. TSTL est un langage et une infrastructure d'outils, mais c'est aussi un moyen de mettre les activités de test sous le contrôle d'un langage de programmation existant de manière simple et naturelle.

Ceci est un aperçu du contenu de l'abonnement, accessible via votre institution.


Abstrait

Les plans d'eau lentiques intérieurs jouent un rôle majeur dans la contribution à la sécurité nutritionnelle et aux moyens de subsistance des ruraux pauvres en Inde. La génération d'un inventaire spatio-temporel des ressources des petits plans d'eau a un potentiel immense dans la planification du développement des pêches fondée sur des preuves, afin d'améliorer la production de poisson (quantité) et la productivité (quantité par unité de surface). La présente étude fournit un cadre pour cartographier ces plans d'eau à l'aide d'images fusionnées à haute résolution Cartosat 1 PAN et IRS ResourceSAT LISS IV, déterminant la zone de propagation de l'eau spatio-temporelle et la zone de propagation de l'eau efficace disponibles pour la pisciculture à l'aide de l'imagerie multispectrale Sentinel 2, pour le années 2016-18. Il fournit une approche pour déterminer le nombre d'alevins requis et estimer le potentiel de production selon des paramètres de production standard, en fonction de l'étendue de l'eau disponible pour la pisciculture dans les plans d'eau. Le cadre a été piloté à Chhattisgarh, un État enclavé du centre de l'Inde, qui compte un grand nombre de plans d'eau intérieurs. Au total, 121 529 plans d'eau, d'une superficie de 202 016 ha, ont été cartographiés, dont 97 % avaient une étendue inférieure à 5 ha. L'étendue totale des plans d'eau était de 37 % supérieure à l'estimation la plus récente du gouvernement indien. La disponibilité de l'eau dans les plans d'eau de l'État, pour une durée d'au moins 8 et 11 mois par an, était respectivement de 74 % (149 484 ha) et 50 % (102 167 ha), ce qui indique le vaste champ de promotion de l'aquaculture intensive dans l'État. Le nombre minimum d'alevins requis pour stocker l'eau disponible a été estimé à 403 millions. Ce cadre peut être reproduit dans tout le pays et dans d'autres régions à faible in situ données, pour une gestion efficace des plans d'eau intérieurs grâce à une planification d'intervention basée sur des données spécifiques à l'emplacement.


DISCUSSION

Des conditions d'habitat convenables pour E. ferox

Habitats potentiels pour E. ferox ont été trouvés en grande partie à très basse altitude dans des zones plates avec de grands bassins versants. Cette espèce était également répartie dans des endroits présentant une faible perméabilité à l'eau dans les sédiments du fond et de fortes fluctuations des eaux de surface. Ces caractéristiques de l'habitat reflètent précisément les caractéristiques des zones humides des plaines inondables ou des marécages dans les cours d'eau inférieurs. Euryale ferox préfère les sédiments argileux pour la germination ( Imanishi et Imanishi 2014) et a besoin d'espaces d'eau peu profonds et ouverts pour étendre ses feuilles flottantes pour la photosynthèse pendant la saison de croissance. Les prévisions de notre modèle incluaient également les zones humides des plaines inondables et les réservoirs peu profonds dans la partie inférieure des principaux canaux fluviaux en tant qu'habitats appropriés. Cependant, des zones importantes de ces zones humides de plaine d'inondation ont été récupérées pour augmenter la productivité agricole ( Zhang et al. 2010) et construire des infrastructures urbaines ( Carle 2011). La perte et la fragmentation des habitats des zones humides semblaient être un facteur dominant pour expliquer la diminution de la E. ferox populations.

Les données de télédétection comme variable de prédiction

La prédiction des habitats potentiels d'une espèce sur la base de variables climatiques a permis de comprendre largement le changement d'aire de répartition à l'échelle continentale. Les changements de température et de précipitations liés au changement climatique ont été les principaux facteurs identifiés dans les études précédentes ( Bisi et al. 2015 et al. 2012 Zhang et Zhang 2012 Zhang et al. 2015). Cependant, les changements d'habitat dus à des facteurs anthropiques, y compris l'urbanisation et la pollution de l'environnement, se produisent généralement à une plus petite échelle (c. et al. 2015). Lorsque le modèle de distribution des espèces utilisé dans cette étude a été appliqué en utilisant uniquement des variables climatiques, il n'a montré que la gamme approximative de E. ferox, plutôt que la distribution réelle de l'habitat (Fig. S1 supplémentaire). Étant donné qu'un modèle basé sur le climat a tendance à surestimer les habitats potentiels pour les espèces aquatiques ( Sohl 2014), le contexte aquatique et ses caractéristiques paysagères devraient être inclus comme variables de fond pour une prévision plus précise. Weber et Schwartz (2011) ont utilisé les caractéristiques du débit (mesures sur le terrain) pour estimer une répartition des invertébrés aquatiques à l'échelle du bassin versant. Leur modèle a également montré une bonne contribution (26,8 %) des paramètres liés au débit de la rivière pour prédire la présence de moules en voie de disparition (Epioblasma torulosa rangiana). Si nous pouvions appliquer plus de relations hydrologiques (par exemple, la vitesse d'écoulement, la profondeur de l'eau et la composition des sédiments) en tant que paramètres de l'environnement spatial, cela améliorerait sûrement les performances de la modélisation de la distribution des espèces des organismes aquatiques. L'établissement de données environnementales de grille pour la modélisation de la distribution des espèces, cependant, nécessite des études de terrain approfondies de la structure complexe du réseau.

Les données de télédétection sont une source alternative d'estimation de la configuration spatiale du paysage aquatique. Le schéma spectral caractéristique du milieu aquatique a été largement appliqué pour délimiter la répartition des terres humides ( Bell et al. 2015), les zones inondables ( Mallinis et al. 2013) et la couverture des plantes aquatiques ( Kim et al. 2015). De plus, les images satellites (par exemple MODIS, Landsat, SPOT et Hyperion) et leurs produits de capteurs sont disponibles gratuitement à des fins de recherche. Les satellites couvrent les écosystèmes aquatiques mondiaux sur diverses périodes orbitales, et les images peuvent être appliquées à diverses échelles spatiales et temporelles. Les informations hydrologiques, dérivées d'images de télédétection (c.-à-d. NDWI) et utilisées comme variable de fond dans cette étude, ont grandement amélioré les détails de la carte de prédiction de l'habitat. Le partitionnement des variations a également révélé que les variables hydrologiques contiennent des informations uniques qui peuvent prédire la distribution des espèces de plantes aquatiques distinctes de celle produite par les variables climatiques et topographiques. Les informations hydrologiques provenant d'un indice dérivé des satellites reflètent non seulement le modèle complexe des masses d'eau qu'il est difficile d'obtenir uniquement à partir d'enquêtes sur le terrain, mais elles fournissent également le modèle saisonnier des conditions hydrologiques (c'est-à-dire la fluctuation des eaux de surface) en utilisant différentes images satellites obtenues dans différents saisons.

Compétition interspécifique et prédiction du modèle

La plupart des sites potentiels dans le modèle de distribution des espèces correspondaient bien à l'occurrence réelle de E. ferox dans les sites d'étude, mais certains sites présentaient une communauté mixte ou étaient recouverts d'une autre végétation aquatique. La prévisibilité de la présence réelle de l'espèce est plus difficile s'il existe de nombreuses espèces avec des préférences d'habitat très similaires. Dans notre cas, N. nucifera (lotus commun) dépassé E. ferox dans certains habitats potentiels. Ces deux espèces appartiennent à la famille des Nelumbonaceae et préfèrent des conditions environnementales similaires. Les deux espèces préfèrent les zones humides mésotrophes à eutrophes qui ont des espaces d'eau libre peu profonds dans lesquels établir un peuplement monopopulation. Euryale ferox nécessite une profondeur d'eau stable pendant la saison de croissance des feuilles. Lorsque le niveau d'eau augmente considérablement en raison de grandes quantités de précipitations pendant la saison de la mousson, les feuilles des premiers stades de croissance sont submergées (You et Kim 2010), de sorte que les petits semis peuvent ne pas pousser davantage ou produire des graines reproductrices pour l'année suivante. Nelumbo nucifera est adapté à une gamme d'environnements de niveau d'eau et peut pousser en eau profonde (3-4 m) avec des feuilles flottantes et sa forme émergente au bord peu profond de la zone humide ( Sharip et al. 2014). Donc, N. nucifera l'emporte sur E. ferox lorsqu'ils partagent tous deux la même niche hydrologique dans une région.

Le modèle de distribution des espèces prédit un habitat potentiel en utilisant l'occurrence connue d'une espèce et son association avec des variables environnementales. La compétition interspécifique est particulièrement difficile à représenter dans les modèles de présence uniquement. Par conséquent, différentes espèces adaptées à une aire de répartition environnementale similaire (avec une localité d'occurrence similaire) ont des résultats de modèle similaires. Phillips et al. (2006) ont également mis en évidence l'écart entre la niche réalisée d'une espèce et la prédiction du modèle en raison des interactions biotiques et des barrières géographiques. Études antérieures ( Bisi et al. 2015 Fu et al. 2015 McCarthy et al. 2015) a comparé l'adéquation de l'habitat de différentes espèces en comparant le niveau relatif du taux d'adéquation. Jaime et al. (2015) ont utilisé le modèle de distribution des espèces pour comparer la différenciation des niches dans la péninsule ibérique. Dans cette étude, nous n'avons pas pu comparer le chevauchement des niches à l'aide du modèle de distribution des espèces car il y avait des données d'occurrence limitées pour les espèces concurrentes. La combinaison des interactions biologiques et des prédictions de niche améliorera considérablement la précision du modèle de distribution. Les résultats d'expériences contrôlées pour la compétition interspécifique devraient également être inclus dans le modèle de distribution des espèces. Comprendre et comparer le chevauchement des niches de diverses espèces, ainsi que l'importance relative des variables de prédiction, serviraient à augmenter l'importance de l'information spatiale pour le modèle de distribution des espèces.


Abstrait

Cette étude a examiné les schémas de voyage longue distance nationaux et internationaux des résidents de Reykjavik. Nous avons appliqué une approche à méthodes mixtes avec triangulation des données à trois ensembles de données, deux quantitatifs et un qualitatif. Les analyses quantitatives comprenaient des statistiques bivariées, des statistiques spatiales et de régression, et l'analyse qualitative comprenait une interprétation explicative des entretiens semi-structurés. L'étude a révélé un nombre plus élevé de voyages internationaux effectués par des personnes résidant à proximité du centre-ville principal, en particulier parmi les jeunes adultes. Suite à la littérature précédente, nous avons étudié cinq groupes potentiels d'explications de ces modèles : 1) les caractéristiques socioéconomiques et démographiques, 2) les effets de rebond monétaire, 3) l'hypothèse de compensation ou de fuite, 4) les modes de vie et autres caractéristiques socio-psychologiques, et 5) la dispersion des réseaux sociaux. Nous avons constaté que tous ces aspects expliquent l'activité de voyage dans une certaine mesure, mais de manière incohérente entre les différents ensembles de données, à l'exception de l'impact bien connu des caractéristiques socioéconomiques et démographiques. Cependant, par-dessus tout, une attitude cosmopolite dans les voyages et le niveau de compétence linguistique se sont avérés être les prédicteurs les plus influents des activités de voyage internationales, et l'accès à une maison d'été était un prédicteur important de l'activité de voyage intérieur. Les réseaux sociaux étendus jouaient également un rôle important. Malgré les tendances géographiques, l'étude n'a trouvé aucune relation causale forte entre la forme urbaine et les déplacements longue distance qui influencerait les schémas agrégés. Ainsi, les résultats ne remettent pas en cause les politiques d'urbanisme de densification sous prétexte de provoquer une augmentation involontaire des émissions liées aux déplacements longue distance.


Concevoir des vues et analyser des données

Effectuer un tri imbriqué en un clic

Vous pouvez désormais utiliser une opération de tri imbriqué sans avoir à créer des champs calculés ou à combiner des dimensions. Pour plus d'informations, voir Tris imbriqués (Le lien s'ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Étendez les fonctionnalités avec des extensions de tableau de bord

Les extensions augmentent la fonctionnalité du tableau de bord avec des objets personnalisés créés par des développeurs tiers. Avec les extensions, vous pouvez ajouter des fonctionnalités uniques aux tableaux de bord ou les intégrer directement à des applications extérieures à Tableau.

L'ajout d'une extension est facile. Dans Tableau Desktop ou le mode de création Web de Tableau Online ou Tableau Server, faites simplement glisser l'objet Extension vers un tableau de bord. Cliquez ensuite sur Galerie d'extensions pour choisir parmi toutes les extensions disponibles ou sur Mes extensions pour sélectionner une extension que vous avez précédemment téléchargée. (Pour parcourir directement la Galerie d'extensions, rendez-vous sur extensiongallery.tableau.com (Le lien s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) .)

Aligner visuellement les éléments du tableau de bord avec une grille

Pour présenter une conception visuellement cohérente, organisez et dimensionnez les éléments du tableau de bord sur une grille. Choisissez Tableau de bord > Afficher la grille , ou activez et désactivez rapidement la grille en appuyant sur la touche G.

Positionnez et dimensionnez avec précision les éléments flottants avec les touches fléchées

Pour positionner précisément un élément flottant, appuyez sur les touches fléchées pour déplacer 1 pixel, ou sur les touches Shift+flèches pour déplacer 10 pixels. Pour redimensionner des éléments, ajoutez Alt (Windows) ou Option (macOS) aux raccourcis ci-dessus.

Afficher un aperçu en faisant glisser les éléments flottants du tableau de bord

Pour vous donner une idée claire de l'apparence des éléments déplacés dans un nouvel emplacement, un aperçu apparaît lorsque vous les faites glisser.

Faites flotter des filtres, des paramètres et des surligneurs transparents sur les tableaux de bord

Pour connecter visuellement des filtres, des paramètres et des surligneurs aux données associées, faites flotter ces éléments, qui sont désormais transparents par défaut. Le texte reste toujours entièrement opaque, maintenant la lisibilité.

Optimisez automatiquement la disposition des tableaux de bord pour les appareils mobiles

Lorsque vous créez une disposition d'appareil, Tableau Desktop optimise désormais automatiquement le type d'appareil, en ajustant la disposition des éléments du tableau de bord pour s'adapter au mieux à un téléphone ou une tablette. Souvent, ces mises en page automatiques répondront à tous les besoins de vos utilisateurs mobiles, mais vous pouvez toujours personnaliser davantage une mise en page.

Afficher les valeurs négatives sur un axe logarithmique

Dans Tableau Desktop et la création Web, lorsque vous sélectionnez Échelle logarithmique pour un axe, vous avez désormais la possibilité de spécifier Symétrique pour afficher des données contenant des valeurs 0 ou négatives sur un axe d'échelle de journal. Pour plus de détails, voir Changer l'échelle de l'axe en inversée ou logarithmique.

Utiliser la norme de date ISO 8601 dans les champs calculés

Lors de la création d'un calcul de date, vous avez désormais la possibilité d'utiliser la norme internationale ISO 8601 pour résoudre le calcul. Pour plus d'informations, voir Fonctions de date (Le lien s'ouvre dans une nouvelle fenêtre) .


Pourquoi y a-t-il un verrou lors de l'utilisation de arcpy.DeleteField_management dans arcgis 10.0 ? - Systèmes d'information géographique

1. L'émetteur RedTacton induit un faible champ électrique à la surface du corps.
2. Le récepteur RedTacton détecte les changements du faible champ électrique à la surface du corps causés par l'émetteur.
3. RedTacton repose sur le principe selon lequel les propriétés optiques d'un cristal électro-optique peuvent varier en fonction des changements d'un champ électrique faible.
4. RedTacton détecte les changements dans les propriétés optiques d'un cristal électro-optique à l'aide d'un laser et convertit le résultat en un signal électrique dans un circuit récepteur optique.
Notez que les émetteurs-récepteurs RedTacton qui intègrent des émetteurs et des récepteurs sont également disponibles.
L'émetteur envoie des données en induisant des fluctuations dans le champ électrique infime à la surface du corps humain. Les données sont reçues à l'aide d'un capteur de champ électrique photonique qui combine un cristal électro-optique et une lumière laser pour détecter les fluctuations du champ électrique infime.

- Le champ électrique naturel induit à la surface du corps humain se dissipe dans la terre. Par conséquent, ce champ électrique est exceptionnellement faible et instable.
- Le capteur de champ électrique photonique développé par NTT permet de mesurer les champs électriques faibles en détectant les modifications des propriétés optiques d'un cristal électro-optique avec un faisceau laser.


Dépannage

Il est inévitable que des problèmes surviennent lors de la licence d'un produit logiciel pour certains utilisateurs. Cependant, Esri propose de nombreuses solutions aux utilisateurs pour résoudre ces problèmes. Les informations suivantes sont destinées à fournir à l'utilisateur les moyens d'obtenir une solution à un problème ou une demande de licence. Pour les problèmes qui ne sont pas répertoriés dans les tableaux fournis, reportez-vous à l'en-tête Ressources d'aide supplémentaire ci-dessous.

Problèmes et solutions supplémentaires

Les problèmes courants sont fournis avec les articles techniques correspondants pour corriger les erreurs, les problèmes ou les bogues. Des articles techniques supplémentaires pour des problèmes non trouvés dans les tableaux fournis sont disponibles sur la page d'assistance d'Esri.

Autorisation et retrait d'autorisation
Numéro de l'article Version ArcGIS Type d'article Sujet
10903 9.3 - 9.3.1 Erreur L'utilisation d'ArcEditor/ArcView n'est pas autorisée
11870 10.1 - 10.2 Erreur 7174 : seul l'élément de ligne de droit déployé peut être exécuté
11208 10 Erreur 7466 : L'annulation de l'autorisation de la licence est refusée car le nombre maximum de retours est dépassé
11378 10 Erreur 7581 : La demande de réparation pour le numéro d'autorisation ESUxxxxxxxxx (ou EFLxxxxxxxxx) est refusée
11379 10 Erreur Erreur : Impossible de préparer votre autorisation
11792 10 - 10.2 et CityEngine 2008 - 2012.1 Erreur L'autorisation ne peut pas être complétée car le nombre maximum d'autorisations supplémentaires est dépassé
12056 10.1 - 10.2 Erreur Impossible de préparer votre autorisation
12076 10.1 - 10.2.2 Erreur 7343 : L'élément de campagne d'autorisation a expiré
12863 10.1 - 10.3.1 Erreur L'extension Image n'est pas valide sur ArcGIS Server

Gestionnaire de licences ArcGIS
Numéro de l'article Version ArcGIS Type d'article Sujet
8812 8.3 - 9.3.1 Erreur Erreur lors de la tentative de démarrage d'ArcMap après avoir déplacé License Manager vers un nouvel ordinateur
11658 10 - 10.1 Problème État du serveur de licences : NON EN FONCTIONNEMENT pour ArcGIS License Manager 10.x
11908 10.1 - 10.2 Punaise License Manager 10.2 ne démarre pas automatiquement après le redémarrage
11909 10.1 Problème Les clients 10.1 ne peuvent pas se connecter au gestionnaire de licences
11976 10.2.1 Punaise Après la mise à niveau de License Manager vers 10.2.2 à partir de 10.2, les paramètres de port dans service.txt reviennent aux paramètres par défaut
12143 10.1 - 10.2 Erreur Échec de la relecture : paramètre non valide. (-42 381:2 "")
12367 10.3 Problème License Manager ne démarre pas après la mise à niveau vers ArcGIS 10.3
13086 10.1 - 10.4 Problème Utilisation simultanée Les clients ArcGIS ne peuvent pas se connecter à ArcGIS License Manager lorsque les vitesses du réseau sont lentes ou lorsqu'ils sont connectés à un VPN

Stockage de confiance
Numéro de l'article Version ArcGIS Type d'article Sujet
11004 10 - 10.4.1 FAQ Avec les licences, quels paramètres système sont référencés par le modèle de licence Trusted Storage ?
11660 10 - 10.6 Comment Effacer ou supprimer le stockage de confiance pour les licences à usage simultané et à usage unique
11783 10 - 10.1 Erreur Numéro de version du produit incorrect dans le fichier d'autorisation. Veuillez utiliser un fichier d'autorisation avec le numéro de version correct pour ce produit
12068 10.1 - 10.2 Erreur Erreur : 7284 : Impossible d'effectuer des actions d'assistance sur un enregistrement d'exécution inactif

Ressources pour une aide supplémentaire

Esri fournit plusieurs points de vente aux utilisateurs afin d'optimiser les besoins d'assistance individuels. Pour le dépannage du logiciel ou des informations générales, des articles techniques tels que ceux répertoriés ci-dessus fournissent des solutions d'assistance spécifiques pour des problèmes ou des demandes définis. Des articles techniques supplémentaires sont disponibles sur la page d'assistance d'Esri.

De plus, Esri produit des pages d'aide Web pour les versions d'ArcGIS Desktop à partir de la version 9.1. Les pages d'aide Web fournissent des informations sur le produit, les changements entre les versions, les accords de licence, les extensions, les sujets avancés, etc. Les pages d'aide Web peuvent être trouvées ici.

Des informations peuvent également être obtenues via la communauté d'utilisateurs Esri au moyen de forums dans GeoNet.

Les ressources d'assistance sont également accessibles via My Esri (comptes Esri), qui permet à l'utilisateur d'accéder à toutes les sections participantes des sites Web Esri qui nécessitent une connexion. Le fait d'avoir un compte Esri donne également à un utilisateur un accès gratuit et limité à ArcGIS Online si l'utilisateur n'a pas d'abonnement.


Voir la vidéo: GIS Python: Count shape files and Select by Location 2 Real world ArcPy examples (Octobre 2021).