import eeimport geemap# geemap.update_package()天气数据可视化Map = geemap.Map()collect
原创
2022-05-24 19:42:45
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本文是由iOS Tutorial小组成员ChrisWagner撰写，他是一名软件工程爱好者，一直在努力做一名技术前沿的开发者。
使用MapKit在程序中添加一个地图是非常容易的事。不过，如果你希望使用自己的注解和图片来装饰或者定制苹果提供的地图呢？
非常幸运的是苹果提供了非常容易的方法来完成这样的需求：自定义叠加图层。
在本文中，你将为
六七魔术山(
于测序成本的下降，现在有可能以前所未有的规模在深度和样本数量上对农作物品种进行测序。但是，由于复杂基因组的repetitive nature，普遍的比对歧义性阻碍了准确的阅读重叠，并混淆了全基因组组装。此外，参考基因组中缺少的大部分基因组片段无法通过比对放置在pan-genome上。因此，对于具有复杂基因组的物种，仅靠序列比对不足以建立高质量的泛基因组。但是，一组可用的超高密度遗传锚点将对泛基因组
【代码】【GEE】使用Colab加载Geemap。
原创
2024-05-10 11:36:02
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1 球面坐标（Spherical Coordinates）1.1 球、球体和大地水准面（Spheres, Spheroids, and Geoids）和地学数据打交道，就要了解必要的地理学（geographic）和大地测量学（geodetic）的概念。比如，地理学概念包括地理坐标，平面坐标；大地测量学概念包括椭球体，大地测量基准（datums）等。尽管地球是圆的，但他并非完美球体，而是一个略扁的椭
地理现象和地理要素的表达通常是多尺度的，尺度表示了地物的综合程度和位置精度，衡量尺度的概念一般用分辨率或比例尺。 在GIS中所提到的 分辨率，也称地面分辨率（Ground Resolution）或空间分辨率（Spatial Resolution），表示一个像素（pixel）代表的地面实际距离。 以谷歌地图为例：在缩放级别为 1 时，图片大小为4个 256*256 
笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人，希望在平日的工作学习中，挖掘数据的价值，找寻数据的秘密，笔者认为，数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人简而言之： 对某一个或者一组变量 x(t) 进行观察测量，将在一系列时刻t1,t2,⋯,tn 所得到的离散数字组成的序列集合，称之为时间序列。例如: 某股票A从2015年6月1日到2016
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2024-05-10 10:54:35
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论文名称：Generative Adversarial Networks in Computer Vision: A Survey and Taxonomy 论文下载：https://arxiv.org/abs/2107.11098 论文年份：2021 论文被引：8（2022/04/13） 论文代码：https://github.com/sheqi/GAN_ReviewAbstractGenera
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2024-05-10 09:05:09
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序列数据(具有时间依赖性的数据)在业务中非常常见，从信用卡交易到医疗保健记录再到股票市场价格。 但是，隐私法规限制并极大地减慢了对研发至关重要的有用数据的访问。 这就产生了对具有高度代表性但又完全私有的合成顺序数据的需求，这至少可以说是具有挑战性的。生成合成时间序列和顺序数据要比表格数据更具挑战性，在表格数据中，通常将与一个人有关的所有信息存储在一行中。 在顺序数据中，信息可以分布在许多行中，例如
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2024-05-10 10:22:12
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公司最近Android 12 GMS认证所有问题已经解决完了,感觉是时候写一篇博客记录下一些技术方案.1,什么是GMS认证这些在网上已经有太多的介绍,截取其中关键部分.Google GMS 认证( Google Mobile Services Test Certification )是谷歌公司为了确保全世界的硬件厂商设计和生产的安卓为基础的各种智能硬件产品的兼容性、稳定性,以及这些硬件与安卓各种自
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2024-03-25 13:43:45
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# 使用Geemap与本地深度学习模型的指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Geemap与本地的深度学习模型相结合。Geemap是一个用于处理地理空间数据的Python库，而深度学习模型可以用于对这些数据进行分析。在这个过程中，我们将通过以下步骤来实现这一目标：
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的软件包 |
| 2 |
到这里《Focus on 3D Terrain Programming》第5章内容就结束了，阅读完这个确实理解了不少。提供了一些不错的思路。但其中演示代码渲染是采用的单个三角形，这样效率很低了。我根据他的方法想改用顶点和索引缓冲，当然用DX9.域时（看图5.21）。在图中，块的近似区域的值用黑园点标记出来了。 图5.21 低级别块的许多顶点，近似高细节的块的值。 你看到图片中多
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2024-04-30 16:42:04
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目录前言一、准备工作二、安装过程前言GEE 是谷歌推出的一个遥感云计算平台，拥有大量的遥感数据集，使科研工作者能够更高效地分析地球表面的变化。但 GEE 提供的 Python API 相关文档较少，且可视化功能有限，于是吴秋生老师创建了 geemap Python 包来弥补这一空白，它基于 ipyleaflet 和 ipywidgets 构建，使用户能够在 Jupyter 环境下可视化分析 Ear
时间序列时间序列时间序列
原创
2021-08-08 10:19:53
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时间序列是一种数据类型，它代表着随着时间的推移变化的连续数据。时间序列数据通常是由一系列时间戳和相应的数值组成的。例如，一个股票的收盘价就是一个时间序列数据，其中每个时间戳对应着股票的收盘价。时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的统计学方法。它主要用于描述和预测时间序列数据的趋势和周期性。时间序列分析的应用非常广泛，在财务、经济、气象学、生物学、工程等领域都有广泛的应用。具体应用有：预测未来销售
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2023-09-27 21:44:37
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简介时序图（Sequence Diagrams）描述对象之间消息的发送顺序，强调时间顺序。时序图是一个二维图，横轴表示对象，纵轴表示时间，消息在各对象之间横向传递，按照时间顺序纵向排列。用箭头表示消息，用竖虚线表示对象生命线。时序图的作用展示对象之间交互的顺序。将交互行为建模为消息传递，通过描述消息如何在对象间发送和接收来动态展示对象之间的交互相对于其他UML图，时序图更强调交互的时间顺序。可以直
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2024-04-01 09:28:16
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import pandas as pd
#取数
#df=pd.read_csv('jetrail.csv')
#print(df.head())
'''
ID Datetime Count
0 0 25-08-2012 00:00 8
1 1 25-08-2012 01:00 2
2 2 25-08-2012 02:00
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2024-01-03 22:57:19
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时间序列的理论 u 平稳时间序列 时间序列平稳性定义： 平稳时间序列分为：自回归模型，滑动平均模型，自回归滑动平均模型 自回归模型：当前值由前p期值决定 滑动平均模型： 自回归滑动平均模型： 根据模
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2023-08-07 12:15:49
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时间序列算法时间序列是按时间顺序索引的一系列数据点，主要有如下两种分析方法:频域法:频谱分析和小波法时域法:自相关和互相关法或者参数法非参数法 1.移动平均法1.1 简易移动平均法有观察序列 ，简易移动平均法(simple moving average, SMA)是对指定步长w的无权重取均值．若w步长内的值为 ，有:若计算的是连续变化的值(新值进来，老值出去)，上面公式可以写为:1.2
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2024-03-20 09:43:21
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之前我们已经讲过了如何在Windows系统下安装Python版本的Prophet。详细见这里。接下来的几个部分，我们说下如何使用Prophet，以此来体验下Prophet的丰富内容。内容会比较多，主要翻译自官方文档。教程中使用的数据集可在 Prophet 的 github 主页 中的 examples 文件夹 内下载得到。目录一、简易入门二、饱和预测2.1
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2024-09-02 07:09:40
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