- 引言近两年,云南持续遭受旱灾,2023年,云南省遭遇了自1961年有气象记录以来最严重的气象干旱,全省年平均降水量为887毫米,较历年同期偏少200毫米。进入2024年以来,云南持续发生冬春连旱,全省河道水量比多年同期偏少13%,旱情不断加重加深。基于风云遥感的干旱监测产品(FYDI)对云南地区旱情的分布和强度进行实时监测,并结合过往十年监测数据分析云南地区干旱的发展特点和趋势。2024年云... 引言近两年,云南持续遭受旱灾,2023年,云南省遭遇了自1961年有气象记录以来最严重的气象干旱,全省年平均降水量为887毫米,较历年同期偏少200毫米。进入2024年以来,云南持续发生冬春连旱,全省河道水量比多年同期偏少13%,旱情不断加重加深。基于风云遥感的干旱监测产品(FYDI)对云南地区旱情的分布和强度进行实时监测,并结合过往十年监测数据分析云南地区干旱的发展特点和趋势。2024年云...
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- MetOp-FG美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的先进高分辨率辐射计/3卫星数据 GHRSST NOAA/STAR Metop-A AVHRR FRAC ACSPO v2.80 1km L2P Dataset (GDS v2)简介MetOp第一代(FG)是由欧洲航天局(ESA)和欧洲气象卫星组织(EUMETSAT)共同建立的多卫星计划,包含三颗卫星,MetOp-A、-B和-C。Me... MetOp-FG美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供的先进高分辨率辐射计/3卫星数据 GHRSST NOAA/STAR Metop-A AVHRR FRAC ACSPO v2.80 1km L2P Dataset (GDS v2)简介MetOp第一代(FG)是由欧洲航天局(ESA)和欧洲气象卫星组织(EUMETSAT)共同建立的多卫星计划,包含三颗卫星,MetOp-A、-B和-C。Me...
- GHRSST Level 2P Global 1m Sea Surface Temperature from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) on the NOAA-18 satellite produced by NAVO简介根据提供的信息,GHRSST Level 2P Global 1m Sea Surfac... GHRSST Level 2P Global 1m Sea Surface Temperature from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) on the NOAA-18 satellite produced by NAVO简介根据提供的信息,GHRSST Level 2P Global 1m Sea Surfac...
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- 本报告通过对2024年11月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析,展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下:1、全国气象概况(本月平均气温和降水量);2、本月干旱情况概述;3、本月FYDI干旱指数分析;4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。体验网址:慧天干旱监测与预警-首页2024年11月全国气象概况2024年11月份,全国平均气温为4.8℃,... 本报告通过对2024年11月中国及周边部分亚洲国家干旱情况的监测统计分析,展示了我公司干旱监测产品的按区域持续精准监测以及未来预测能力。本报告主要内容如下:1、全国气象概况(本月平均气温和降水量);2、本月干旱情况概述;3、本月FYDI干旱指数分析;4、其他亚洲国家的本月干旱监测情况。体验网址:慧天干旱监测与预警-首页2024年11月全国气象概况2024年11月份,全国平均气温为4.8℃,...
- 运维新风向:利用大数据分析优化运维流程 运维新风向:利用大数据分析优化运维流程
- 题目1、循环次数10000,随机输出“输赢”,赢的概率为60%;2、三个周期,分别下注50,100,150;3、第一个周期下50,赢了下一个周期还是下50,输了进入第二个周期;4、第二个周期下100,赢了下一个周期还是下50,输了进入第三个周期;5、第三个周期下150,无论输赢下一个周期还是下50;6、赔率均为0.9;7、最后计算循环10000次后总收入为多少? 解答为了满足这个需求,我们... 题目1、循环次数10000,随机输出“输赢”,赢的概率为60%;2、三个周期,分别下注50,100,150;3、第一个周期下50,赢了下一个周期还是下50,输了进入第二个周期;4、第二个周期下100,赢了下一个周期还是下50,输了进入第三个周期;5、第三个周期下150,无论输赢下一个周期还是下50;6、赔率均为0.9;7、最后计算循环10000次后总收入为多少? 解答为了满足这个需求,我们...
- 基于 Python 的汽车数据爬取、数据分析与可视化 介绍汽车数据的爬取、分析和可视化可以帮助我们更深入地了解市场动态、消费者偏好以及行业趋势。通过利用 Python,我们可以高效地从各种在线资源中提取数据,并对其进行分析以支持决策。 应用使用场景市场研究:获取不同车型的市场表现数据,分析销量趋势。价格监控:实时爬取不同网站的车型报价,进行价格比较。品牌声誉管理:通过社交媒体及论坛爬取用户... 基于 Python 的汽车数据爬取、数据分析与可视化 介绍汽车数据的爬取、分析和可视化可以帮助我们更深入地了解市场动态、消费者偏好以及行业趋势。通过利用 Python,我们可以高效地从各种在线资源中提取数据,并对其进行分析以支持决策。 应用使用场景市场研究:获取不同车型的市场表现数据,分析销量趋势。价格监控:实时爬取不同网站的车型报价,进行价格比较。品牌声誉管理:通过社交媒体及论坛爬取用户...
- JavaScript 根据数据生成柱形图 介绍柱形图是一种常用的数据可视化方法,用于显示数据之间的比较。它们通过长方形条的长度来展示数据的大小或频率。JavaScript 可以通过库,例如 D3.js、Chart.js 或 Highcharts 来生成动态和交互式的柱形图。 应用使用场景柱形图广泛应用于多种领域,包括但不限于:市场分析:比较不同产品的销售额。财务报告:展示月度支出数据。教育... JavaScript 根据数据生成柱形图 介绍柱形图是一种常用的数据可视化方法,用于显示数据之间的比较。它们通过长方形条的长度来展示数据的大小或频率。JavaScript 可以通过库,例如 D3.js、Chart.js 或 Highcharts 来生成动态和交互式的柱形图。 应用使用场景柱形图广泛应用于多种领域,包括但不限于:市场分析:比较不同产品的销售额。财务报告:展示月度支出数据。教育...
- 无监督学习 - K均值聚类算法介绍 什么是K均值聚类?K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个组或簇,使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度,而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。 应用使用场景客户细分: 根据用户购买行为和特征进行市场细分。图像压缩: 使用颜色聚类减少图像中色彩数量。... 无监督学习 - K均值聚类算法介绍 什么是K均值聚类?K均值聚类(K-Means Clustering)是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集分成K个组或簇,使得同一簇内的数据点彼此之间具有较高的相似度,而不同簇间的数据点具有较大的差异。该算法通过迭代优化的方法来确定数据点的簇归属。 应用使用场景客户细分: 根据用户购买行为和特征进行市场细分。图像压缩: 使用颜色聚类减少图像中色彩数量。...
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