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- 上一次写了一篇run all的自动化影像下载的文章链接如下：(977条消息) Google Earth Engine（GEE）——Tasks升级，实现RUN ALL可以一键下载任务类型中的所有影像_此星光明的博客-CSDN博客很多同学问如何进行的，说GEE的更新没发现，其实大家缺少一个GEE的插件，非常好用，再介绍完以西额内容后，我们后面的有Google插件的安装链接，非常简单。 如何使... 上一次写了一篇run all的自动化影像下载的文章链接如下：(977条消息) Google Earth Engine（GEE）——Tasks升级，实现RUN ALL可以一键下载任务类型中的所有影像_此星光明的博客-CSDN博客很多同学问如何进行的，说GEE的更新没发现，其实大家缺少一个GEE的插件，非常好用，再介绍完以西额内容后，我们后面的有Google插件的安装链接，非常简单。 如何使...
- 官方链接SAP 集成套件将云集成（流程集成）、API 管理、集成 Advisor 和 Open Connectors 等集成功能组合成一个用于企业集成的有凝聚力和简化的工具包。 为了提供全面的集成体验，这些服务不单独提供，而仅作为 Integration Suite 服务计划的一部分提供。使用此场景，您可以设计并执行一个集成流，该流从公共产品目录 (WebShop) 中读取给定产品标识符的产... 官方链接SAP 集成套件将云集成（流程集成）、API 管理、集成 Advisor 和 Open Connectors 等集成功能组合成一个用于企业集成的有凝聚力和简化的工具包。 为了提供全面的集成体验，这些服务不单独提供，而仅作为 Integration Suite 服务计划的一部分提供。使用此场景，您可以设计并执行一个集成流，该流从公共产品目录 (WebShop) 中读取给定产品标识符的产...
- hands-on-data-analysis 第二单元 2,3节第二节 数据重构万事开头记得导入基本的库： # 导入基本库 import numpy as np import pandas as pd2.1.数据合并——concat横向合并官方文档：pandas.concat — pandas 1.4.2 documentation (pydata.org)对text_left_up,tex... hands-on-data-analysis 第二单元 2,3节第二节 数据重构万事开头记得导入基本的库： # 导入基本库 import numpy as np import pandas as pd2.1.数据合并——concat横向合并官方文档：pandas.concat — pandas 1.4.2 documentation (pydata.org)对text_left_up,tex...
- 粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期间的全球数据。粮农组织统计数据库的估计... 粮农组织关于排水有机土壤的两个相关数据集提供了以下估计值：DROSA-A：用于农业活动（农田和放牧草地）的有机土壤面积（公顷）DROSE-A：这些土地利用下有机土壤农业排水的碳 (C) 和一氧化二氮 (N2O) 估计值（以千兆克计）。年度数据的分辨率为 0.0083333 X 0.0083333（赤道约 1 公里），覆盖 1992 年至 2018 年期间的全球数据。粮农组织统计数据库的估计...
- 岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的。保护科学合作伙伴 (CSP) 生态相关地貌 (ERGo) 数据集、地貌和地貌包含有关地貌和地貌（又名地平面）模式的详细、多尺度数据。尽管这些数据有许多潜在用途，但这些数据的最初目的是开发适用于气候适应规划的生态相关分类和地形和自然地理类别的地图。由于与未来气候条件相关的不确定性很大，生态响应的不确定性更大，因此提供有关... 岩性数据集提供了地表土壤母质的一般类型类别。它不是从任何 DEM 派生的。保护科学合作伙伴 (CSP) 生态相关地貌 (ERGo) 数据集、地貌和地貌包含有关地貌和地貌（又名地平面）模式的详细、多尺度数据。尽管这些数据有许多潜在用途，但这些数据的最初目的是开发适用于气候适应规划的生态相关分类和地形和自然地理类别的地图。由于与未来气候条件相关的不确定性很大，生态响应的不确定性更大，因此提供有关...
- k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终... k均值聚类算法（k-means clustering algorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K组，则随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本，聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终...
- 全球动态土地分类数据集是一个10米的近实时（NRT）土地利用/土地覆盖（LULC）数据集，包括九个类别的概率和标签信息。动态世界的预测适用于2015-06-27至今的Sentinel-2 L1C集合。Sentinel-2的重访频率为2-5天，取决于纬度。动态世界预测是针对CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE<=35%的Sentinel-2 L1C图像生成的。预测结果被屏蔽，以去除... 全球动态土地分类数据集是一个10米的近实时（NRT）土地利用/土地覆盖（LULC）数据集，包括九个类别的概率和标签信息。动态世界的预测适用于2015-06-27至今的Sentinel-2 L1C集合。Sentinel-2的重访频率为2-5天，取决于纬度。动态世界预测是针对CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE<=35%的Sentinel-2 L1C图像生成的。预测结果被屏蔽，以去除...
- GPWv411：国家标识符网格（世界网格人口第 4 . 11 版）世界网格人口第 4 版 (GPWv4) 第 11 版在 30 角秒（约 1 公里）网格单元上模拟了 2000、2005、2010、2015 和 2020 年全球人口的分布。使用人口普查和行政单位的人口按比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据以 2005 年至 2014 年间发生的 2010 年人口普查结果中可用的最详细空间分... GPWv411：国家标识符网格（世界网格人口第 4 . 11 版）世界网格人口第 4 版 (GPWv4) 第 11 版在 30 角秒（约 1 公里）网格单元上模拟了 2000、2005、2010、2015 和 2020 年全球人口的分布。使用人口普查和行政单位的人口按比例分配将人口分配到单元格。人口输入数据以 2005 年至 2014 年间发生的 2010 年人口普查结果中可用的最详细空间分...
- 大家好，我是无名小歌！！！今天分享一个浏览器访问 Kibana 是出现的问题及解决方法。以下操作针对 kibana-8.2.2 版本推荐学习ELK搭建：【Elastic Stack】 搭建最新 ELK 日志分析系统 8.2.2版报错： Kibana server is not ready yet.（Kibana服务器尚未就绪）解决方法：修改配置重启服务解除注释：server.port、ser... 大家好，我是无名小歌！！！今天分享一个浏览器访问 Kibana 是出现的问题及解决方法。以下操作针对 kibana-8.2.2 版本推荐学习ELK搭建：【Elastic Stack】 搭建最新 ELK 日志分析系统 8.2.2版报错： Kibana server is not ready yet.（Kibana服务器尚未就绪）解决方法：修改配置重启服务解除注释：server.port、ser...
- 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程，非常实用，而且你只需要将你的研究区进行放图即可，剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像，当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下，整体的改动幅度不会太大，就是加入一个集合，剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很... 今天看到一篇文章讲述了对于土地分类的自动化处理的过程，非常实用，而且你只需要将你的研究区进行放图即可，剩下的就是一键run就能获得1986-2020年的影像，当然这里作者去除了2012年因为色差条带产生的影像。 如果你想加入2012年的影像需要将代码改一下，整体的改动幅度不会太大，就是加入一个集合，剩下的就是弄到融合所有影像集合就欧克。这个程序住主程序部分不是很...
- 本次的实验目的主要是，我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候，特别是在进行植被指数分析的时候，我们一般会选择阈值法将其进行水体去除，但是还有一种更简单的方法，就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除，然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算，这样整体影像看起来就会好很多，就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分，制作水体部分。我们... 本次的实验目的主要是，我们平时很多情况下会在进行影像分析的时候，特别是在进行植被指数分析的时候，我们一般会选择阈值法将其进行水体去除，但是还有一种更简单的方法，就是利用已有影像的水体部分将其进行扣除，然后再利用剩余的影像进行NDVI的分析和计算，这样整体影像看起来就会好很多，就是把水带来的元素给去除掉。当让我们如果做某一区域的NDWI运算的时候样去除掉相应的非水体部分，制作水体部分。我们...
- 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使其更高效地提供服务。它把应用系统各硬件间的物理划分打破，从而实现架构的动态化，实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是增强系统的弹性和灵活性，降低成本、改进服务、提高资源利用效率。从表现形式上看，虚拟化... 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使其更高效地提供服务。它把应用系统各硬件间的物理划分打破，从而实现架构的动态化，实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是增强系统的弹性和灵活性，降低成本、改进服务、提高资源利用效率。从表现形式上看，虚拟化...
- Google云计算技术包括：Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable、分布式存储系统Megastore以及大规模分布式监控系统Dapper等。其中GFS提供了海量数据的存储和访问的能力，MapReduce使得海量信息的并行处理变得简单易行，Chubby保证了分布式环境下并发操作的同步问题，Bigtable使... Google云计算技术包括：Google文件系统GFS、分布式计算编程模型MapReduce、分布式锁服务Chubby、分布式结构化数据表Bigtable、分布式存储系统Megastore以及大规模分布式监控系统Dapper等。其中GFS提供了海量数据的存储和访问的能力，MapReduce使得海量信息的并行处理变得简单易行，Chubby保证了分布式环境下并发操作的同步问题，Bigtable使...
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基于HarmonyOS NEXT应用开发之旅2025/07/17 周四 19:00-20:00
吴玉佩、刘俊威-华为开发者布道师-高校学生
两位学生华为开发者布道师，连续两届HarmonyOS极客马拉松获奖选手联袂呈现HarmonyOS NEXT开发全景！从基础筑基，到工具提效。为您铺就一条从入门到精通的鸿蒙应用开发之路。无论您是新手开发者，还是经验老手，都能在此收获满满干货，开启您的HarmonyOS NEXT高效、智能开发新篇章！
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