- ***Bokeh***是 Python 中的数据可视化库，提供高性能的交互式图表和绘图。Bokeh 输出可以在笔记本、html 和服务器等各种媒体中获得。可以在 Django 和烧瓶应用程序中嵌入散景图。Bokeh 为用户提供了两个可视化界面：bokeh.models：为应用程序开发人员提供高度灵活性的低级接口。bokeh.plotting：用于创建视觉字形的高级界面。要安装 bokeh 包... ***Bokeh***是 Python 中的数据可视化库，提供高性能的交互式图表和绘图。Bokeh 输出可以在笔记本、html 和服务器等各种媒体中获得。可以在 Django 和烧瓶应用程序中嵌入散景图。Bokeh 为用户提供了两个可视化界面：bokeh.models：为应用程序开发人员提供高度灵活性的低级接口。bokeh.plotting：用于创建视觉字形的高级界面。要安装 bokeh 包...
- 来自陆地卫星的全球河流宽度（GRWL）来自陆地卫星的全球河宽（GRWL）图层是GRWL论文的主要输出，在加入所有子部分后，它非常大，有超过6400万个特征，这是作者提供的子部分文件的组合。你可以在这里阅读该论文前言 – 床长人工智能教程 该资源库由5个文件组成，每个文件都有子部分1) 简化的GRWL向量产品：grwl_SummaryStats_v01_01该shapefile包含以下属性：... 来自陆地卫星的全球河流宽度（GRWL）来自陆地卫星的全球河宽（GRWL）图层是GRWL论文的主要输出，在加入所有子部分后，它非常大，有超过6400万个特征，这是作者提供的子部分文件的组合。你可以在这里阅读该论文前言 – 床长人工智能教程 该资源库由5个文件组成，每个文件都有子部分1) 简化的GRWL向量产品：grwl_SummaryStats_v01_01该shapefile包含以下属性：...
- 北美苔原和北方森林的高分辨率水体数据集前言 – 床长人工智能教程这代表了北美高纬度地区的水体数据集（WBD-NAHL）。确定了近650万个水体，其中约有600万个（∼90％）小于0.1平方公里。该数据集提供了每个水体的面积和形态属性。在这项研究中，我们开发了一种自动检测地表水范围和识别10米分辨率Sentinel-2多光谱卫星数据中的水体的方法，以提高划定小水体及其形态属性的能力。该方法... 北美苔原和北方森林的高分辨率水体数据集前言 – 床长人工智能教程这代表了北美高纬度地区的水体数据集（WBD-NAHL）。确定了近650万个水体，其中约有600万个（∼90％）小于0.1平方公里。该数据集提供了每个水体的面积和形态属性。在这项研究中，我们开发了一种自动检测地表水范围和识别10米分辨率Sentinel-2多光谱卫星数据中的水体的方法，以提高划定小水体及其形态属性的能力。该方法...
- 全球河流分类(GloRiC)全球河流分类（GloRiC）为HydroRIVERS数据库中的所有河段提供河流类型和子分类。GloRiC是利用HydroRIVERS的河网划分，结合HydroATLAS数据库的水文环境特征和辅助信息而开发的。https://www.cbedai.net/xgGloRiC的1.0版本提供了水文、生理气候和地貌的子分类，以及每个河段的综合河道类型，因此总共有127个... 全球河流分类(GloRiC)全球河流分类（GloRiC）为HydroRIVERS数据库中的所有河段提供河流类型和子分类。GloRiC是利用HydroRIVERS的河网划分，结合HydroATLAS数据库的水文环境特征和辅助信息而开发的。https://www.cbedai.net/xgGloRiC的1.0版本提供了水文、生理气候和地貌的子分类，以及每个河段的综合河道类型，因此总共有127个...
- HydroWASTE v1.0前言 – 床长人工智能教程HydroWASTE是一个空间上明确的全球数据库，包括58,502个污水处理厂（WWTPs）及其特征。该数据库是通过将国家和地区的数据集与辅助信息结合起来，得出或完成缺失的特征，包括服务的人数、污水的流速和处理后的废水水平。带有水流估算的HydroSHEDS河网被用来对工厂的排污口位置进行地理参照，并在全球范围内评估废水的分布。所有的... HydroWASTE v1.0前言 – 床长人工智能教程HydroWASTE是一个空间上明确的全球数据库，包括58,502个污水处理厂（WWTPs）及其特征。该数据库是通过将国家和地区的数据集与辅助信息结合起来，得出或完成缺失的特征，包括服务的人数、污水的流速和处理后的废水水平。带有水流估算的HydroSHEDS河网被用来对工厂的排污口位置进行地理参照，并在全球范围内评估废水的分布。所有的...
- 柯本气候分类法是根据气候和植被之间的经验关系而制定的。这种类型的气候分类方案提供了一种有效的方法来描述由多个变量及其季节性定义的气候条件，用一个单一的指标来衡量。与单一变量的方法相比，柯本分类法可以为气候变化的描述增加一个新的维度。此外，人们普遍认为，用柯本分类法确定的气候组合在生态上是相关的。因此，该分类已被广泛用于绘制长期平均气候和相关生态系统条件的地理分布图。近年来，人们对使用该分类... 柯本气候分类法是根据气候和植被之间的经验关系而制定的。这种类型的气候分类方案提供了一种有效的方法来描述由多个变量及其季节性定义的气候条件，用一个单一的指标来衡量。与单一变量的方法相比，柯本分类法可以为气候变化的描述增加一个新的维度。此外，人们普遍认为，用柯本分类法确定的气候组合在生态上是相关的。因此，该分类已被广泛用于绘制长期平均气候和相关生态系统条件的地理分布图。近年来，人们对使用该分类...
- HydroATLAS v1.0HydroATLAS为HydroBASINS的所有子流域、HydroRIVERS的所有河段和HydroLAKES的所有湖泊多边形提供了一个全球水环境特征汇编。HydroATLAS数据库分为三个不同的子数据集。BasinATLAS、RiverATLAS和LakeATLAS，分别代表子流域的划分（多边形）、河网（线）和湖岸线（多边形）。HydroATLAS总共包含... HydroATLAS v1.0HydroATLAS为HydroBASINS的所有子流域、HydroRIVERS的所有河段和HydroLAKES的所有湖泊多边形提供了一个全球水环境特征汇编。HydroATLAS数据库分为三个不同的子数据集。BasinATLAS、RiverATLAS和LakeATLAS，分别代表子流域的划分（多边形）、河网（线）和湖岸线（多边形）。HydroATLAS总共包含...
- 前言之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图，地理信息图，饼图，双y轴图形的绘制，然后有朋友跟我说，最近沉迷股市，我这个框架能不能绘制K线图，他要从K线图中找规律，寻找逆风翻盘的机会，我跟他说，可以，安排，这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。 数据准备首先，什么是K线图？K线图，股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价... 前言之前的几篇文章我们讲述了使用pyecharts绘制柱状图，地理信息图，饼图，双y轴图形的绘制，然后有朋友跟我说，最近沉迷股市，我这个框架能不能绘制K线图，他要从K线图中找规律，寻找逆风翻盘的机会，我跟他说，可以，安排，这篇文章我们就介绍一下使用pyecharts绘制K线图。 数据准备首先，什么是K线图？K线图，股市及期货市场中的K线图的画法包含四个数据，即开盘价、最高价、最低价、收盘价...
- 前言前面两篇文章我们使用pyecharts绘制了柱状图以及基于地图的热力图等图像，在我们的日常工作中，还有饼状图也是我们经常使用的图像，下面我们来介绍一下使用pyecharts绘制饼状图的教程。 绘制饼状圆环图我们经常需要了解在一个市场中，不同品牌的市场占有率是多少，这样我们使用饼状图是最直观的，我们提供数据，调用绘制饼图的方法即可成功绘制饼状图。下面是我们以部分豪华车品牌单月销量为例绘制... 前言前面两篇文章我们使用pyecharts绘制了柱状图以及基于地图的热力图等图像，在我们的日常工作中，还有饼状图也是我们经常使用的图像，下面我们来介绍一下使用pyecharts绘制饼状图的教程。 绘制饼状圆环图我们经常需要了解在一个市场中，不同品牌的市场占有率是多少，这样我们使用饼状图是最直观的，我们提供数据，调用绘制饼图的方法即可成功绘制饼状图。下面是我们以部分豪华车品牌单月销量为例绘制...
- 前言上篇文章我们介绍了pyecharts的安装和绘制基础的柱状图，本篇文章我们将介绍绘制Map图，很多时候，我们统计数据都会分地区来展示，将数据和地图结合会更加直观，所以，我们今天就来介绍一下绘制带地理信息的图。 GEO 散点图当我们以城市为单位进行统计时，可以使用散点图，城市即可在地图上呈散点分布，代码如下所示:from pyecharts.charts import *from pye... 前言上篇文章我们介绍了pyecharts的安装和绘制基础的柱状图，本篇文章我们将介绍绘制Map图，很多时候，我们统计数据都会分地区来展示，将数据和地图结合会更加直观，所以，我们今天就来介绍一下绘制带地理信息的图。 GEO 散点图当我们以城市为单位进行统计时，可以使用散点图，城市即可在地图上呈散点分布，代码如下所示:from pyecharts.charts import *from pye...
- 前言我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。 pyecharts简介及安装pyecharts继承了Echarts的优点，有如下特点:囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持简洁的 API ... 前言我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。 pyecharts简介及安装pyecharts继承了Echarts的优点，有如下特点:囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持简洁的 API ...
- 地球表面光谱1980-2019Bare Surfaces of the Earth该数据集使用谷歌地球引擎中的大地卫星图像，提供了30年的全球裸露表面面积和频率。地球表面的动态为指导环境和农业政策提供了基本信息。无遮盖和无保护的表面经历了一些不良影响，这可能会影响土壤生态系统的功能。我们开发了一种基于多时空遥感图像的技术来识别全球裸露的表面区域及其动态，以帮助对人类和自然现象进行时空评估... 地球表面光谱1980-2019Bare Surfaces of the Earth该数据集使用谷歌地球引擎中的大地卫星图像，提供了30年的全球裸露表面面积和频率。地球表面的动态为指导环境和农业政策提供了基本信息。无遮盖和无保护的表面经历了一些不良影响，这可能会影响土壤生态系统的功能。我们开发了一种基于多时空遥感图像的技术来识别全球裸露的表面区域及其动态，以帮助对人类和自然现象进行时空评估...
- 地形浮雕包括地球地形的垂直和水平变化，驱动着地貌学、生物地理学、气候学、水文学和生态学的进程。通过地貌测量和特征提取对其进行特征描述和评估，是众多环境建模和模拟分析的基础。因此，我们开发了Geomorpho90m全球数据集，包括从MERIT-数字高程模型（DEM）中提取的不同地貌特征，这是目前最好的全球高分辨率DEM。完全标准化的26个地貌变量由以下几层组成：(i) 使用一阶和二阶导数描... 地形浮雕包括地球地形的垂直和水平变化，驱动着地貌学、生物地理学、气候学、水文学和生态学的进程。通过地貌测量和特征提取对其进行特征描述和评估，是众多环境建模和模拟分析的基础。因此，我们开发了Geomorpho90m全球数据集，包括从MERIT-数字高程模型（DEM）中提取的不同地貌特征，这是目前最好的全球高分辨率DEM。完全标准化的26个地貌变量由以下几层组成：(i) 使用一阶和二阶导数描...
- 全球ML建筑脚印必应地图正在发布全球范围内的公开建筑脚印。我们从2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑，包括Maxar和Airbus的图像。为了完整起见，早期发布的数据集也包括在这个数据集中，并被纳入其中。你可以在这里找到Github repo和关于方法的更多信息。数据集是压缩的，可作为不同地区的GeoJSON和GeoJSONL文件。关于预处理的其他信息和一些更多的... 全球ML建筑脚印必应地图正在发布全球范围内的公开建筑脚印。我们从2014年至2021年的Bing地图图像中检测到777M的建筑，包括Maxar和Airbus的图像。为了完整起见，早期发布的数据集也包括在这个数据集中，并被纳入其中。你可以在这里找到Github repo和关于方法的更多信息。数据集是压缩的，可作为不同地区的GeoJSON和GeoJSONL文件。关于预处理的其他信息和一些更多的...
- 当我们遇到下面问题时，我们就是可能嵌套类型太多了，所以我们需要去掉原有的括号，也就是括号嵌套太多了，所以我们用在打印list时我们就需要脱掉外面的一层括号，这样才能正确展示，这里我们首先看看错误提示错误：ImageCollection (Error)ImageCollection.fromImages, argument 'images': Invalid type.Expected ty... 当我们遇到下面问题时，我们就是可能嵌套类型太多了，所以我们需要去掉原有的括号，也就是括号嵌套太多了，所以我们用在打印list时我们就需要脱掉外面的一层括号，这样才能正确展示，这里我们首先看看错误提示错误：ImageCollection (Error)ImageCollection.fromImages, argument 'images': Invalid type.Expected ty...
上滑加载中
推荐直播
-
香橙派AIpro的远程推理框架与实验案例2025/07/04 周五 19:00-20:00
郝家胜 -华为开发者布道师-高校教师
AiR推理框架创新采用将模型推理与模型应用相分离的机制，把香橙派封装为AI推理黑盒服务，构建了分布式远程推理框架，并提供多种输入模态、多种输出方式以及多线程支持的高度复用框架，解决了开发板环境配置复杂上手困难、缺乏可视化体验和资源稀缺课程受限等痛点问题，真正做到开箱即用，并支持多种笔记本电脑环境、多种不同编程语言，10行代码即可体验图像分割迁移案例。
回顾中 -
鸿蒙端云一体化应用开发2025/07/10 周四 19:00-20:00
倪红军 华为开发者布道师-高校教师
基于鸿蒙平台终端设备的应用场景越来越多、使用范围越来越广。本课程以云数据库服务为例，介绍云侧项目应用的创建、新建对象类型、新增存储区及向对象类型中添加数据对象的方法，端侧（HarmonyOS平台）一体化工程项目的创建、云数据资源的关联方法及对云侧数据的增删改查等操作方法，为开发端云一体化应用打下坚实基础。
回顾中
热门标签