- 中国站点尺度天然径流量估算数据集，包括全国多个水文站1961–2018年月值天然径流量（数据将继续更新），数据为ASCII格式。该数据是基于VIC（The Variable Infiltration Capacity）分布式水文模型，结合参数不确定分析、流向校正和统计后处理等数据质量方法重建的，是中国长时序、高质量与时间连续的天然河川径流资料。研究中涉及到的全国水文站分别约有83％和56％... 中国站点尺度天然径流量估算数据集，包括全国多个水文站1961–2018年月值天然径流量（数据将继续更新），数据为ASCII格式。该数据是基于VIC（The Variable Infiltration Capacity）分布式水文模型，结合参数不确定分析、流向校正和统计后处理等数据质量方法重建的，是中国长时序、高质量与时间连续的天然河川径流资料。研究中涉及到的全国水文站分别约有83％和56％...
- 缺乏长期一致的大尺度观测水文数据集给中国水文气候研究带来了很大的不确定性。本文描述了0-25年中国每天0.25°×05.1°的陆地水文数据集（VIC-CN1961.2017）。该数据集由最新的可变入渗能力（VIC）模型模拟，并由纯站大气强迫和基于野外调查的高分辨率土壤参数驱动。使用多个观测（原位和遥感）产品和五个统计指标，包括偏差、相对误差（RE）、均方根误差（RMSE）、... 缺乏长期一致的大尺度观测水文数据集给中国水文气候研究带来了很大的不确定性。本文描述了0-25年中国每天0.25°×05.1°的陆地水文数据集（VIC-CN1961.2017）。该数据集由最新的可变入渗能力（VIC）模型模拟，并由纯站大气强迫和基于野外调查的高分辨率土壤参数驱动。使用多个观测（原位和遥感）产品和五个统计指标，包括偏差、相对误差（RE）、均方根误差（RMSE）、...
- GPWv411: Adjusted to Match 2015 Revision of UN WPP Country Totals 简介与Notebook示例¶世界网格人口第四版（GPWv4），当前版本为V411。最新版本在 2000、2005、2010、2015和2020年全球人口在 30 弧秒（约1公里）网格上的分布。由人口普查和行政单位的人口比例分配到每个网格单元。人口数输入数据是根... GPWv411: Adjusted to Match 2015 Revision of UN WPP Country Totals 简介与Notebook示例¶世界网格人口第四版（GPWv4），当前版本为V411。最新版本在 2000、2005、2010、2015和2020年全球人口在 30 弧秒（约1公里）网格上的分布。由人口普查和行政单位的人口比例分配到每个网格单元。人口数输入数据是根...
- GPWv411: Population Density 简介与Notebook示例¶世界网格人口第四版（GPWv4），当前版本为V411。最新版本在 2000、2005、2010、2015和2020年全球人口在 30 弧秒（约1公里）网格上的分布。由人口普查和行政单位的人口比例分配到每个网格单元。前言 – 人工智能教程人口数输入数据是根据 2005年至2014年期间进行的2010年的人口普... GPWv411: Population Density 简介与Notebook示例¶世界网格人口第四版（GPWv4），当前版本为V411。最新版本在 2000、2005、2010、2015和2020年全球人口在 30 弧秒（约1公里）网格上的分布。由人口普查和行政单位的人口比例分配到每个网格单元。前言 – 人工智能教程人口数输入数据是根据 2005年至2014年期间进行的2010年的人口普...
- 简介巴西每日气象网格数据（BR-DWGD），1961-2020巴西综合气象网格数据集是气象研究的一大进步，它满足了人们对精确、广泛的气象数据日益增长的需求。该数据集在前一个数据集的基础上，将空间分辨率提高到 0.1° x 0.1°，并将时间覆盖范围从 1961 年 1 月扩大到 2020 年 7 月。数据集纳入了海拔高度和温度变化率，改进了最低和最高温度的网格插值，同时还包括降水、太阳辐射... 简介巴西每日气象网格数据（BR-DWGD），1961-2020巴西综合气象网格数据集是气象研究的一大进步，它满足了人们对精确、广泛的气象数据日益增长的需求。该数据集在前一个数据集的基础上，将空间分辨率提高到 0.1° x 0.1°，并将时间覆盖范围从 1961 年 1 月扩大到 2020 年 7 月。数据集纳入了海拔高度和温度变化率，改进了最低和最高温度的网格插值，同时还包括降水、太阳辐射...
- 个性化定制界面和极简版原装界面，哪一个你用起来更加顺手呢，相比之下你更喜欢哪一个？这个就和我们选择选装原装车型，还是改装车型一样，每个人的偏好不同，但是原装车型一定要越见到那越好。这样可以极大的方便后期改装。前言 – 人工智能教程首先，个性化定制界面和极简版原装界面都有其优点和缺点。个性化定制界面允许用户自由地选择他们喜欢的颜色、字体、背景等等，从而使界面更符合他们的个人口味。另一方面，极... 个性化定制界面和极简版原装界面，哪一个你用起来更加顺手呢，相比之下你更喜欢哪一个？这个就和我们选择选装原装车型，还是改装车型一样，每个人的偏好不同，但是原装车型一定要越见到那越好。这样可以极大的方便后期改装。前言 – 人工智能教程首先，个性化定制界面和极简版原装界面都有其优点和缺点。个性化定制界面允许用户自由地选择他们喜欢的颜色、字体、背景等等，从而使界面更符合他们的个人口味。另一方面，极...
- 欧空局 CCI 全球森林地面生物量该数据集提供了2010、2017、2018、2019和2020年的森林地上生物量估计值。这些估算值来自哥白尼哨兵-1 号任务、环境卫星的 ASAR 仪器和日本宇宙航空研究开发机构的高级陆地观测卫星（ALOS-1 和 ALOS-2）提供的地球观测数据（视年份而定），以及其他地球观测来源提供的额外信息。该数据集是欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）计划的... 欧空局 CCI 全球森林地面生物量该数据集提供了2010、2017、2018、2019和2020年的森林地上生物量估计值。这些估算值来自哥白尼哨兵-1 号任务、环境卫星的 ASAR 仪器和日本宇宙航空研究开发机构的高级陆地观测卫星（ALOS-1 和 ALOS-2）提供的地球观测数据（视年份而定），以及其他地球观测来源提供的额外信息。该数据集是欧洲航天局（ESA）气候变化倡议（CCI）计划的...
- geeSEBAL-MODIS 南美洲大陆尺度蒸散发产品geeSEBAL-MODIS 0-02 版蒸散（ET）产品是以 500 米像素分辨率制作的 8 天产品。蒸散发计算算法基于 SEBAL 模型和粮农组织彭曼-蒙蒂斯方程，其中包括每日气象再分析数据输入以及 MODIS 遥感数据产品，如植被特性动态、反照率、土地覆被和地表温度（LST）。https://www.cbedai.net/xg图层... geeSEBAL-MODIS 南美洲大陆尺度蒸散发产品geeSEBAL-MODIS 0-02 版蒸散（ET）产品是以 500 米像素分辨率制作的 8 天产品。蒸散发计算算法基于 SEBAL 模型和粮农组织彭曼-蒙蒂斯方程，其中包括每日气象再分析数据输入以及 MODIS 遥感数据产品，如植被特性动态、反照率、土地覆被和地表温度（LST）。https://www.cbedai.net/xg图层...
- 全球 30m Landsat 树冠覆盖率 v4Global 30m Landsat Tree Canopy Version 4 (TCC) 产品是一个 30 米分辨率的数据集，显示每个像素的树冠覆盖率在 0% 到 100% 之间。TCC产品于2019年5月发布，由大地遥感卫星影像档案处理而成。它取代了之前版本的 2000、2005、2010 和 2015 年全球树冠覆盖率估计值。前言 –... 全球 30m Landsat 树冠覆盖率 v4Global 30m Landsat Tree Canopy Version 4 (TCC) 产品是一个 30 米分辨率的数据集，显示每个像素的树冠覆盖率在 0% 到 100% 之间。TCC产品于2019年5月发布，由大地遥感卫星影像档案处理而成。它取代了之前版本的 2000、2005、2010 和 2015 年全球树冠覆盖率估计值。前言 –...
- 简介迄今为止，关于多年生作物土壤有机碳（SOC）变化的全球统一数据集尚未存在。我们提出了一个关于多年生作物种植引起的 SOC 变化的全球统一数据库。它包含来自 180 个不同同行评审研究、709 个地点、来自温带、热带和北方地区 32 个国家的 58 种不同多年生作物类型的 1605 个配对比较经验值（其中一些是汇总数据）的信息；包括用于食品、生物能源和生物产品的物种。该数据库还包含有关... 简介迄今为止，关于多年生作物土壤有机碳（SOC）变化的全球统一数据集尚未存在。我们提出了一个关于多年生作物种植引起的 SOC 变化的全球统一数据库。它包含来自 180 个不同同行评审研究、709 个地点、来自温带、热带和北方地区 32 个国家的 58 种不同多年生作物类型的 1605 个配对比较经验值（其中一些是汇总数据）的信息；包括用于食品、生物能源和生物产品的物种。该数据库还包含有关...
- Global Forest Canopy Height(2005) 简介与Notebook示例¶该数据集为基于地球科学激光测高系统（GLAS）的航空激光雷达数据（2005年）和辅助地理空间数据融合而成的全球树木高度数据产品。具体信息可参考Simard et al. (2011)空间光探测和测距（激光雷达）的数据为绘制全球森林垂直结构图提供了可能。我们利用冰、云和陆地高程卫星（ICESat）... Global Forest Canopy Height(2005) 简介与Notebook示例¶该数据集为基于地球科学激光测高系统（GLAS）的航空激光雷达数据（2005年）和辅助地理空间数据融合而成的全球树木高度数据产品。具体信息可参考Simard et al. (2011)空间光探测和测距（激光雷达）的数据为绘制全球森林垂直结构图提供了可能。我们利用冰、云和陆地高程卫星（ICESat）...
- 目录系列文章目录前言一、单继承二、多继承三、__init__()函数总结前言在Python中，类的继承是通过使用关键字“class”和括号来定义的。子类可以继承父类的所有属性和方法，并且还可以添加自己的属性和方法。一、单继承继承，继承顾名思义，把你的都给我，也就是说一个类有了另一类的属性和方法。继承的类叫子类，被继承的类叫父类，也就是说子类有父类所有的方法和属性，而且子类还有自己的方法和属性... 目录系列文章目录前言一、单继承二、多继承三、__init__()函数总结前言在Python中，类的继承是通过使用关键字“class”和括号来定义的。子类可以继承父类的所有属性和方法，并且还可以添加自己的属性和方法。一、单继承继承，继承顾名思义，把你的都给我，也就是说一个类有了另一类的属性和方法。继承的类叫子类，被继承的类叫父类，也就是说子类有父类所有的方法和属性，而且子类还有自己的方法和属性...
- 目录前言一、实例方法二、类方法1、第一个输出结果2、第二和第三个输出结果 （1）增加输出语句（2） 增加传参总结前言Python是一种面向对象的编程语言，类是其中最基本的概念。类可以看做是一种抽象数据类型，其中包括属性和方法。Python类的方法包括类方法、实例方法和静态方法，可以在运行中动态创建方法。一、实例方法Python类的实例方法是绑定到类的实例上的方法，它们通常是在类定义中使用de... 目录前言一、实例方法二、类方法1、第一个输出结果2、第二和第三个输出结果 （1）增加输出语句（2） 增加传参总结前言Python是一种面向对象的编程语言，类是其中最基本的概念。类可以看做是一种抽象数据类型，其中包括属性和方法。Python类的方法包括类方法、实例方法和静态方法，可以在运行中动态创建方法。一、实例方法Python类的实例方法是绑定到类的实例上的方法，它们通常是在类定义中使用de...
- 目录系列文章目录前言一、search函数的使用方法二、遇到的问题和个人理解总结前言昨天学的还是比较简单的，今天学模块一下难度就上去了，反复实验，才感觉理解了，如果有错误，希望大佬批评指正。一、search函数的使用方法search函数用于搜索字符串，当遇到第一个满足条件的子串时就会返回。search包含三个参数，分别是pattern、string、flags，分别表示用于匹配的正则表达式、待... 目录系列文章目录前言一、search函数的使用方法二、遇到的问题和个人理解总结前言昨天学的还是比较简单的，今天学模块一下难度就上去了，反复实验，才感觉理解了，如果有错误，希望大佬批评指正。一、search函数的使用方法search函数用于搜索字符串，当遇到第一个满足条件的子串时就会返回。search包含三个参数，分别是pattern、string、flags，分别表示用于匹配的正则表达式、待...
- 提取信号频域特征参数，先估计信号的功率谱密度函数，然后从功率谱密度函数计算信号的频域特征参数。频域特征参数包括峰值频率、均值频率、中值频率、频率标准差、四分位宽度、频率变异系数、频谱峰度、频谱偏度、能量聚度、频谱熵比等。使用这些参数来刻画信号功率谱密度曲线的概貌特征。 提取信号频域特征参数，先估计信号的功率谱密度函数，然后从功率谱密度函数计算信号的频域特征参数。频域特征参数包括峰值频率、均值频率、中值频率、频率标准差、四分位宽度、频率变异系数、频谱峰度、频谱偏度、能量聚度、频谱熵比等。使用这些参数来刻画信号功率谱密度曲线的概貌特征。
上滑加载中
推荐直播
-
GaussDB管理平台TPOPS，DBA高效运维的一站式解决方案2024/12/24 周二 16:30-18:00
Leo 华为云数据库DTSE技术布道师
数据库的复杂运维，是否让你感到头疼不已？今天，华为云GaussDB管理平台将彻底来改观！本期直播，我们将深入探索GaussDB管理平台的TPOPS功能，带你感受一键式部署安装的便捷，和智能化运维管理的高效，让复杂的运维、管理变得简单，让简单变得可靠。
回顾中 -
走进数据库：数据库基础知识精讲2024/12/27 周五 16:00-17:30
Steven 华为云学堂技术讲师
数据管理是数据库的核心任务，本期直播将带领大家一起走进数据库，了解期发展趋势、基础模型、架构演进及相关的技术特点。同时还会介绍数据库对象和相关概念，帮助开发者对数据库使用和实践夯实基础。
去报名
热门标签