GEE平台是一款专业的地理信息系统（GIS）工具，它提供了丰富的地理数据和功能，可以用于地理空间分析、可视化和模型构建。近年来，深度学习在各个领域取得了重大突破，包括图像识别、自然语言处理和机器翻译等。本文将介绍如何在GEE平台上应用深度学习技术，实现图像分类的案例。
首先，我们需要准备一些训练数据。GEE平台提供了丰富的遥感数据，包括高分辨率卫星影像、地形数据和人口统计数据等。我们可以利用这些
原创
2023-11-08 11:05:14
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Deep Learning对Deep Learning的简单介绍深度学习为什么要Deep深度神经网络的训练技巧Backpropagation 对Deep Learning的简单介绍对深度学习的发展进行了简单的介绍，从中我知道了perceptron（感知机），perceptron是最早神经网络，是一个linear model，其结构类似于我们现在的 logistic regression。深度学习
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2024-06-14 20:56:26
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Bayesian Generative Active Deep LearningPaper Reading NoteURL: https://arxiv.org/pdf/1904.11643.pdfTL;DRICML2019上关于主动学习的新作，整合了用贝叶斯神经网络衡量预测不确定性的方法BALD、MCDropout和用GAN生成不确定样本的方法GAAL,将pool-based和query-syn
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2023-12-01 23:09:01
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一口气看完了第五讲。主要讲了Generating Learning（生成学习算法）。什么是Generating Learning呢？Andrew Ng 先给出了Discriminative Learning（判别学习算法）的概念，Logistic Regression就是典型的Discriminative Learning，它将最大化P(y|x)作为优化的目标，拟合出h(x)，对于输
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2023-12-07 23:00:05
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写在前面本节内容是O’Reilly的Generarive Learning Model一书的第一节内容，会对生成模型做一个大致的介绍。作为一篇学习笔记，本文只会简单扼要地记录一些重要内容，不对细节做介绍，可供自己以及读者快速阅览和复习之用。有些描述会采用原文中的英文描述，因为笔者感觉有些定义原文中的描述更加精准。 目录写在前面什么是生成模型定义和一般判别式机器及学习的比较生成模型的整体框架概率生成
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2024-01-24 22:32:18
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生成学习（generative learning），维特罗克提出的一种人类学习过程。强调学习过程是学习者原有认知结构与从环境中接受的感觉信息相互作用、主动建构信息意义的生成过程。其前提是：（1）人对所学习的事物产生某种意义时，总是与他先前的经验相结合。（2）人脑不是被动地学习和记录输入的信息，而是主动地对输入信息进行加工并建构信息的意义。 [1] 中文名 生成学习 外文名 generative l
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2024-01-09 23:29:12
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# GEE网站深度学习
## 简介
Google Earth Engine (GEE) 是一款强大的云平台，为用户提供了遥感和地理空间数据处理、分析和可视化的功能。GEE不仅仅是一个数据存储和处理的平台，还提供了丰富的API和工具，方便用户进行深度学习模型的训练和应用。
 训练深度学习模型之前，我们首先需要准备好训练数据。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 从GEE获取训练数据 |
| 2 | 准备训练数据集 |
| 3 | 准备标签数据集 |
### 二、代码实现
下面是每个步骤所需
原创
2023-12-14 12:53:05
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# GEE与深度学习的实现指南
欢迎来到GEE（Google Earth Engine）和深度学习的世界！这是一个结合卫星数据分析和先进机器学习技术的领域，对于很多刚入行的开发者来说，会感到陌生。本文将为你提供一个详细的流程指南，帮助你顺利使用GEE进行深度学习项目的开发。
## 整体流程
下面是实现GEE与深度学习的步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-02 05:11:27
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GEE平台可以结合python代码深度学习吗？这确实是个颇具挑战性的问题，但在这篇博文中，我将详细阐述如何实现这一目标，涵盖从环境准备到扩展应用的各个步骤。这将是一段轻松愉快的探险旅程哦。
## 环境准备
首先，您需要确保具备合适的软硬件环境。以下是相关的要求：
- **软件要求**：
- Python 3.x
- TensorFlow 或 PyTorch
- GEE Pytho
GEE是Google Earth Engine的缩写，是一款用于进行地理空间数据处理和分析的云平台。GEE提供了一系列丰富的函数和工具，使得用户可以方便地进行遥感影像的处理、地理空间分析等操作。然而，在默认情况下，GEE并不支持深度学习相关的操作。为了解决这个问题，我们可以安装一些深度学习库，将其集成到GEE中，使得GEE也能够进行深度学习相关的操作。
在GEE中安装深度学习库有两种常用的方式：
原创
2023-09-19 15:19:54
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## GEE如何实现深度学习
Google Earth Engine（简称GEE）是一个强大的云计算平台，专门用于地理空间数据的处理和分析。GEE 集成了海量的遥感数据，并提供高效的计算资源，使得用户可以轻松实现地理信息的可视化和分析。在深度学习的应用中，GEE 也展现出了巨大的潜力。本文将探讨 GEE 如何利用深度学习技术进行遥感数据分析，给出代码示例，最后总结一些关键要点。
### GEE
原创
2024-09-02 06:11:20
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即使数据显示这一季度的资金量最不景气，区块链 API提供商Gem仍宣布本周以筹集到710万美元融资开始了2016年 Gem公司成立于2014，之前从种子轮融资中筹集到的200万美元用于比特币API产品，目的在于帮助公司的开发人员。然而，最新的通告发 现，Gem宣传其服务为不可知的‘区块链API’，此举与产品公司如ChangeTip和Uphold一致，他们都在最近几个月寻找在数字货币中将产品多 样化
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2023-12-06 21:34:53
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遥感和GIS之间有着天然的，它们可以互为补充。遥感是空间数据采集和分类的有效工具，GIS是管理和分析空间数据的有效工具。两者是空间信息的主要组成部分，有着天然的。遥感具有动态、多时相采集空间信息的能力，遥感影像已经成为GIS的主要信息源。作为GIS的核心组成部分，遥感影像是提供及时信息的理想方式。在遭遇灾害的情况下，遥感影像是唯一我们能够立刻获取的地理信息；在地图缺乏的地区，遥感影像甚至是
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2023-09-17 08:25:59
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在这一篇博文中，我们将探讨如何将Google Earth Engine（GEE）与深度学习技术相结合来处理影像数据。这是一项越来越受欢迎的工作流程，特别是在遥感、环境监测和城市发展等领域。不过，在实践中，我们可能会面临一些坑。在下面的内容中，我将详细描述一个实际的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化。
### 问题背景
当前，GEE在处理大规模影像数据时广泛应用，结合深度
# GEE 深度学习训练营：入门与实践
在过去的几年中，深度学习取得了惊人的进展。特别是在遥感领域，Google Earth Engine（GEE）为我们提供了大量的地理空间数据，可以用于深度学习模型的训练。在本文中，我们将探讨 GEE 的应用，特别是如何利用 GEE 进行深度学习训练，并提供一些代码示例以帮助大家入门。
## 什么是 Google Earth Engine？
Google
目录说明配置环境此节说明代码 说明本博客代码来自开源项目：《动手学深度学习》(PyTorch版) 并且在博主学习的理解上对代码进行了大量注释，方便理解各个函数的原理和用途配置环境使用环境：python3.8 平台：Windows10 IDE：PyCharm此节说明此节对应书本上10.8节 此节功能为：文本情感分类：使用卷积神经网络（textCNN）由于此节相对复杂，代码注释量较多代码
impor
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2024-04-16 10:03:35
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# 在 Google Earth Engine 中制作深度学习数据集
随着遥感技术的进步，深度学习在环境监测、城市规划及资源管理等领域的应用愈发广泛。Google Earth Engine（GEE）是一个强大的工具，可以有效获取和处理地理空间数据。在这篇文章中，我们将探讨如何在 GEE 中制作一个深度学习数据集。
## 1. 什么是深度学习数据集？
深度学习数据集通常由输入数据和目标标签（或
原创
2024-10-24 04:14:00
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36 氪获悉，企业级基因数据云计算平台GeneDock(聚道科技)与中国疾病预防控制中心(中国 CDC)传染病预防控制所合作开发的微生物数据分析云平台(以下称 “云平台项目”)已于今日正式上线开放。云平台项目由中国疾控中心传染病预防控制所发起，主要是为了提升传染病领域大数据的利用效率，实现高通量测序技术在病原菌检测和监测工作中的标准化应用，让非专业人员也可以快速、准确、方便地开展生物信息分析，
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2023-12-19 09:48:44
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