- 简介：全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年（1983.7-2018.12）的全球地表太阳辐射数据，其分辨率为3小时，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用，将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。前言 – 人工智能教程该数据集基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生... 简介：全球高分辨率地表太阳辐射数据集包含36年（1983.7-2018.12）的全球地表太阳辐射数据，其分辨率为3小时，10公里，数据单位为W/㎡，瞬时值。该数据集可用于水文建模、地表建模和工程应用，将有助于未来地表过程模拟的研究和光伏发电的应用。前言 – 人工智能教程该数据集基于改进的物理参数化方案并以ISCCP-HXG云产品、ERA5再分析数据以及MODIS气溶胶和反照率产品为输入而生...
- 简介生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）指单位时间、单位面积内植物把无机物质合成为有机物质的总量或固定的总能量。生态系统总初级生产力（GPP）是指一个生态系统在一定时间内通过光合作用转化的所有太阳能量的总量。它包括植物和其他生物的光合作用，而不考虑任何能量转移和损失。GPP是一个生态系统的重要指标，可以用来衡量生态系统的生产力和能量流动效率... 简介生态系统总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）指单位时间、单位面积内植物把无机物质合成为有机物质的总量或固定的总能量。生态系统总初级生产力（GPP）是指一个生态系统在一定时间内通过光合作用转化的所有太阳能量的总量。它包括植物和其他生物的光合作用，而不考虑任何能量转移和损失。GPP是一个生态系统的重要指标，可以用来衡量生态系统的生产力和能量流动效率...
- 在当今数字化和智能化的时代，AI工具已成为许多领域的常见工具。在本文中，我将探讨什么情况下会使用AI工具。前言 – 人工智能教程ChatGPT是一款由OpenAI开发的大型语言模型，可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。它是目前最先进的聊天机器人之一，具有广泛的应用场景。ChatGPT适用于以下情况：需要生成创意文本格式。ChatGPT可以生成各种... 在当今数字化和智能化的时代，AI工具已成为许多领域的常见工具。在本文中，我将探讨什么情况下会使用AI工具。前言 – 人工智能教程ChatGPT是一款由OpenAI开发的大型语言模型，可以生成文本、翻译语言、编写不同类型的创意内容，并以信息丰富的方式回答你的问题。它是目前最先进的聊天机器人之一，具有广泛的应用场景。ChatGPT适用于以下情况：需要生成创意文本格式。ChatGPT可以生成各种...
- 简介全球地表覆盖数据(GlobeLand30)是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年已发布2000和2010版，自然资源部于2017年对该数据进行了更新，形成了2020版。GlobeLand30中包括10个种类，分别为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。GlobeLand30研制所用的分类影像主要为30米多光谱影像，包括Lands... 简介全球地表覆盖数据(GlobeLand30)是中国研制的30米空间分辨率全球地表覆盖数据，2014年已发布2000和2010版，自然资源部于2017年对该数据进行了更新，形成了2020版。GlobeLand30中包括10个种类，分别为耕地、林地、草地、灌木地、湿地、水体、苔原、人造地表、裸地、冰川和永久积雪。GlobeLand30研制所用的分类影像主要为30米多光谱影像，包括Lands...
- 简介：利用GlobeLand30地表覆盖产品、VIIRS夜间灯光数据和MODIS EVI植被指数产品，提取全球高置信度的人工不透水面分类的训练样本；基于多源多时相遥感数据的不透水面提取算法，以5°网格进行了逐区块地自适应随机森林建模，生产了区块不透水面产品，并经过地理拼接生成了2015年全球30m不透水面产品（MSMT_IS30-2015）。数据的总体精度为95.1%，kappa系数为0... 简介：利用GlobeLand30地表覆盖产品、VIIRS夜间灯光数据和MODIS EVI植被指数产品，提取全球高置信度的人工不透水面分类的训练样本；基于多源多时相遥感数据的不透水面提取算法，以5°网格进行了逐区块地自适应随机森林建模，生产了区块不透水面产品，并经过地理拼接生成了2015年全球30m不透水面产品（MSMT_IS30-2015）。数据的总体精度为95.1%，kappa系数为0...
- 简介：全球1km分辨率TVDI数据集，每个像元大小为0.0089度(~1km2)。数据命名规则：tvdi20yymm.tif代表20yy年mm月的全球TVDI数据。前言 – 人工智能教程温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）是一种基于归一化植被指数（NDVI）与地表温度（LST）的土壤水分反演模型，能较好的进行干旱监测，尤其... 简介：全球1km分辨率TVDI数据集，每个像元大小为0.0089度(~1km2)。数据命名规则：tvdi20yymm.tif代表20yy年mm月的全球TVDI数据。前言 – 人工智能教程温度植被干旱指数（Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI）是一种基于归一化植被指数（NDVI）与地表温度（LST）的土壤水分反演模型，能较好的进行干旱监测，尤其...
- 云原生应用程序需要系统抽象。应用程序不应该关注单个硬编码主机名。如果你的应用程序无法在个别主机上运行，那么你的系统尚未准备好使用于云原生基础设施。使用单个服务器(虚拟或物理)运行操作系统，并将其转换为访问资源的方法，这就是我们所说的“抽象”。单个系统不应该是应用程序部署的目标。资源(CPU、RAM和磁盘)应该集中在所有可用的机器上，然后由平台根据应用程序的请求进行分配。 云原生应用程序需要系统抽象。应用程序不应该关注单个硬编码主机名。如果你的应用程序无法在个别主机上运行，那么你的系统尚未准备好使用于云原生基础设施。使用单个服务器(虚拟或物理)运行操作系统，并将其转换为访问资源的方法，这就是我们所说的“抽象”。单个系统不应该是应用程序部署的目标。资源(CPU、RAM和磁盘)应该集中在所有可用的机器上，然后由平台根据应用程序的请求进行分配。
- USGS VIIRS 蒸散量¶VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版，利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。它采用 SSEBop（简化表面能量平衡操作版本）方法，最初由 Senay 等人提出。2007 年，Senay 于 2018 年推出了使用卫星湿度测定原理为操作应用量身定制的专门参数化。在 SSEBop 版本 6 中，Senay 等人概述了新... USGS VIIRS 蒸散量¶VIIRS 蒸散量 (ET) 数据集基于全球 ET 产品第 6 版，利用 VIIRS 热图像和全球天气数据集通过遥感获得。它采用 SSEBop（简化表面能量平衡操作版本）方法，最初由 Senay 等人提出。2007 年，Senay 于 2018 年推出了使用卫星湿度测定原理为操作应用量身定制的专门参数化。在 SSEBop 版本 6 中，Senay 等人概述了新...
- USGS MODIS 蒸散量¶这里提供的蒸散量 (ET) 数据集是遥感技术的结果，主要利用 MODIS 热图像和全球天气数据集。该数据集对应于 Climate Engine 使用的全球 ET 产品的第 5 版。它为 2003 年至 2023 年期间的 ET 时空动态提供了宝贵的见解。该数据集的基石是可操作的简化表面能量平衡 (SSEBop) 模型，由 Senay 等人精心详细介绍。（201... USGS MODIS 蒸散量¶这里提供的蒸散量 (ET) 数据集是遥感技术的结果，主要利用 MODIS 热图像和全球天气数据集。该数据集对应于 Climate Engine 使用的全球 ET 产品的第 5 版。它为 2003 年至 2023 年期间的 ET 时空动态提供了宝贵的见解。该数据集的基石是可操作的简化表面能量平衡 (SSEBop) 模型，由 Senay 等人精心详细介绍。（201...
- 雪数据同化系统（SNODAS）¶雪资料同化系统（SNODAS）是国家水文遥感业务中心（NOHRSC）精心开发的综合建模和资料同化系统。其主要目标是提供高度准确的积雪和相关参数估计，作为水文建模和分析的重要资源。SNODAS 通过吸收各种来源的数据来实现这一目标，包括卫星观测、地面测量和数值天气预报模型。这些不同的数据流在雪质量和能量平衡模型中经过彻底处理，最终产生雪水当量（SWE）、雪深、... 雪数据同化系统（SNODAS）¶雪资料同化系统（SNODAS）是国家水文遥感业务中心（NOHRSC）精心开发的综合建模和资料同化系统。其主要目标是提供高度准确的积雪和相关参数估计，作为水文建模和分析的重要资源。SNODAS 通过吸收各种来源的数据来实现这一目标，包括卫星观测、地面测量和数值天气预报模型。这些不同的数据流在雪质量和能量平衡模型中经过彻底处理，最终产生雪水当量（SWE）、雪深、...
- 简介全球2.5分分辨率最高和最低气温数据集包含了全球范围内的年度最高气温数据，每个像元大小为2.5分(~21 km2)，最高气温单位为摄氏度。为研究全球大范围气候分异规律与全球变化提供基础的年最高气温空间分布数据，常应用于气候学、地理学等相关领域研究。前言 – 人工智能教程最高和最低气温数据集用于记录某个地区在一定时间内的最高和最低气温。它们的作用是：1. 提供天气信息：最高和最低气温数据... 简介全球2.5分分辨率最高和最低气温数据集包含了全球范围内的年度最高气温数据，每个像元大小为2.5分(~21 km2)，最高气温单位为摄氏度。为研究全球大范围气候分异规律与全球变化提供基础的年最高气温空间分布数据，常应用于气候学、地理学等相关领域研究。前言 – 人工智能教程最高和最低气温数据集用于记录某个地区在一定时间内的最高和最低气温。它们的作用是：1. 提供天气信息：最高和最低气温数据...
- 10月17日，百度世界在北京首钢园召开。百度智能云在大会期间的重磅发布，先来个主要内容总结：首先，百度智能云在百度世界2023大会上宣布了以下重要消息：面向企业客户的文心大模型4.0 API调用服务得到了广泛应用，已经为超过17000家客户提供服务。大模型调用量以每周环比20%的速度高速攀升，在近500个场景中进行了大模型应用落地探索。自今年3月发布以来，百度智能云千帆大模型平台作为全球首个... 10月17日，百度世界在北京首钢园召开。百度智能云在大会期间的重磅发布，先来个主要内容总结：首先，百度智能云在百度世界2023大会上宣布了以下重要消息：面向企业客户的文心大模型4.0 API调用服务得到了广泛应用，已经为超过17000家客户提供服务。大模型调用量以每周环比20%的速度高速攀升，在近500个场景中进行了大模型应用落地探索。自今年3月发布以来，百度智能云千帆大模型平台作为全球首个...
- 一、低代码平台问题最近研究了一堆低代码平台，重点放在“代码生成型”低代码上（也就是生成应用可以单独导出独立部署的那种），道理很简单aPaaS型（也就是几个SaaS+用户和权限管理这种）其实都差不多，用哪家好像都一样。研究的“代码生成型”平台，国外有Mendix、Outsystems，国内有iVX、网易轻舟、浩鲸灵犀、无远、牛刀、活字格（严格上不算代码生成，后面发现）…发现了一个重大问题，现... 一、低代码平台问题最近研究了一堆低代码平台，重点放在“代码生成型”低代码上（也就是生成应用可以单独导出独立部署的那种），道理很简单aPaaS型（也就是几个SaaS+用户和权限管理这种）其实都差不多，用哪家好像都一样。研究的“代码生成型”平台，国外有Mendix、Outsystems，国内有iVX、网易轻舟、浩鲸灵犀、无远、牛刀、活字格（严格上不算代码生成，后面发现）…发现了一个重大问题，现...
- 锐文xSmartNIC智能网卡从1G到100G在欧拉操作系统(openEuler 22.03 ) 性能报告。 锐文xSmartNIC智能网卡从1G到100G在欧拉操作系统(openEuler 22.03 ) 性能报告。
- 什么是边缘计算？边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将数据处理和存储的能力推向网络的边缘，即接近数据源的位置，而不是传统的集中式云计算模型。边缘计算通过在网络边缘的设备、传感器和边缘节点上进行数据处理和分析，可以实现实时响应、降低网络延迟和带宽消耗，提高系统的性能和效率。 边缘计算的目标是将一部分数据处理任务从云端转移到网络边缘，减少数据传输时间和成本。边缘计算... 什么是边缘计算？边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算模型，旨在将数据处理和存储的能力推向网络的边缘，即接近数据源的位置，而不是传统的集中式云计算模型。边缘计算通过在网络边缘的设备、传感器和边缘节点上进行数据处理和分析，可以实现实时响应、降低网络延迟和带宽消耗，提高系统的性能和效率。 边缘计算的目标是将一部分数据处理任务从云端转移到网络边缘，减少数据传输时间和成本。边缘计算...
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