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Google Earth Engine(GEE)——快速建立一个10km的格网

本文的主要目的是如何快速实现区域的一个网格的建立,主要过程是获取影像的经纬度,然后分别获取经纬度乘以一个数然后转化为整型,并将长宽相乘转化为一个矢量,然后对每一个歌王进行边界的坐标的获取与,最后返回一个多边形geometry,最后还要建立一个可以画图的工具 Map.drawingTools(),将设定好的工具进行遍历,然后添加图层,最后形成一个展示。主要的函数有一下内容:ee.Image.pixelLonLat()创建一个有两个带子的图像,名为"经度"和"纬度",包含每个像素的经度和纬度,单位是度。没有参数。返回。图像这个函数的主要目的就是获取影像的经纬度信息然后返回值中包含精度和纬度波段。M

Naïve UI——一个 Vue 3 组件库

注意,naive-ui仅支持Vue3。如果你在使用Vue2,可以去看看别的库。官网文档地址:https://www.naiveui.com/zh-CN/light/docs/introduction目录一、安装NaiveUI二、如何使用(1)局部安装(推荐)(2)全局安装(不推荐)三、支持的平台四、简单总结一、安装NaiveUInpmi-Dnaive-ui然后安装NaiveUI需要的字体:npmi-Dvfonts二、如何使用(1)局部安装(推荐)你可以直接导入组件并使用它。这种情况下,只有导入的组件才会被打包。naive-uiimport{defineComponent}from'vue'im

Python量化交易05——基于多因子选择和选股策略(随机森林,LGBM)

  参考书目:深入浅出Python量化交易实战在机器学习里面的X叫做特征变量,在统计学里面叫做协变量也叫自变量,在量化投资里面则叫做因子,所谓多因子就是有很多的特征变量。本次带来的就是多因子模型,并且使用的是机器学习的强大的非线性模型,集成学习里面的随机森林和LGBM模型,带来因子的选择策略和股票的选择策略。由于股票数据的获取都需要第三方库或者是专业的量化投资框架,很多第三方库某些功能需要收费(Tushare),而免费的一些库(证券宝)获取的数据特征变量又没那么多。所以这里是用聚宽量化投资框架,是可以免费使用一些功能的(只需要注册一个账号)。这里获取数据就采用聚宽平台的功能了。数据获取本次使用

xml - Hudson XML 错误——没有名为 dom.minidom 的模块

我正在尝试发送一个简单的XML文件,其格式在http://wiki.hudson-ci.org/display/HUDSON/Monitoring+external+jobs中给出。.我能够轻松发送它并得到想要的结果!!然后我尝试使用python脚本构建这个XML文件,它给了我我想要的确切文件,没有任何问题。但是,当我尝试运行它并将其发送给Hudson时,出现了错误-“Nomodulenameddom.minidom”。我通过在PythonIDLE中执行再次检查并且它工作正常但是当我尝试再次发送它时,我遇到了同样的错误..plzhelp.. 最佳答案

java - Readline 太慢了——还有更快的吗?

我正在使用BufferedReader和InputStreamReader从流中读取数据,以创建一个由读取器创建的长字符串。它最多超过100,000行,然后抛出500错误(服务器调用失败)。我不确定是什么问题,有没有比这种方法更快的方法?当行数为数千时它会起作用,但我正在处理大型数据集。BufferedReaderin=newBufferedReader(newInputStreamReader(newConnect.getInputStream()));StringinputLine;StringxmlObject="";StringBufferstr=newStringBuffer

高性能计算实验——矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化

高性能计算实验——矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化1.实验目的1.1.通过MPI实现通用矩阵乘法1.2.基于MPI的通用矩阵乘法优化1.3.改造实验1成矩阵乘法库函数2.实验过程和核心代码2.1.通过MPI实现通用矩阵乘法2.2.通用矩阵乘法优化2.3.改造实验1成矩阵乘法库函数3.实验结果3.1.通过MPI实现通用矩阵乘法3.2.基于MPI的通用矩阵乘法优化3.3.改造实验1成矩阵乘法库函数4.实验感想1.实验目的1.1.通过MPI实现通用矩阵乘法熟练掌握MPI编程方法,并将通用矩阵乘法转为MPI并行实现,进一步加深MPI的使用与理解。1.2.基于MPI的通用矩阵乘法优化进一步熟悉MPI矩

Wagtail SearchBackend —— ElasticSearch7 https 连接问题

SearchBackend是Wagtail后台提供搜索的服务后端,支持DatabaseElasticSearch等。最近进行框架升级2.14->3.0.1,升级后出现了一些问题,其中一个就是搜索功能无法正常使用了经过调试查找Google等一堆操作后确定是一个bug(这句就是废话),这个问题应该是从2.15版本产生的去Wagtail的主页下看看,最终发现很久之前就有人提过Issue了,瞬间痛哭流涕,他乡遇故知啊。issue中倒是也有提供了解决思路,但是感觉不太好,也并不能完全解决。最终决定切换到Backend试一试,本地搭了个ElasticSearch,简单配置一下,功能正常使用。WAGTAIL

QTabWidget——创建标签页的多页面切换

QTabWidget用来分页显示重要函数:1.voidsetTabText(int,QString);//设置页面的名字.2.voidsetTabToolTip(QString);//设置页面的提示信息.3.voidsetTabEnabled(bool);//设置页面是否被激活.4.voidsetTabPosition(QTabPosition::South);//设置页面名字的位置.5.voidsetTabsClosable(bool);//设置页面关闭按钮。6.intcurrentIndex();//返回当前页面的下标,从0开始.7.intcount();//返回页面的数量.8.voidc

BACnet协议详解——初识BACnet架构

文章目录BACnet协议架构BACnet简化的架构简化的四层BACnet体系结构选取BACnet网络的拓扑结构安全最后声明BACnet协议架构国际标准化组织在制定计算机网络通讯协议标准时定义了一个模型,称为开放系统互联参考模型(OSI(ISO7498)。模型的目的是解决计算机与计算机之间普遍的通信问题。下图给出了这七层的体系架构图。对于这种发生在两个应用程序之间的通信,看起来两个程序似乎是通过各自的应用接口直接相连。而真正的通信只发生在物理层。实现OSI模型协议所需的费用较高,在绝大部分楼宇自动控制系统中,并不需要实现OSI模型的所有内容。如果只选择OSI模型中需要的层次,形成一个简化的模型,

白盒代码审计工具——CodeQL安装与使用教程【Linux+Windows】

CodeQL安装与使用教程(Linux+Windows)该文章参考以下文章,总结提炼而成:CodeQL从入门到放弃白盒审计工具codeql的安装(踩坑)CodeQL基础知识CodeQL简介Github为了解决其托管的海量项目的安全性问题,收购了CodeQL的创业公司,并宣布开源CodeQL的规则部分,这样全世界的安全工程师就可以贡献高效的QL审计规则给Github,帮助它解决托管项目的安全问题。对于安全工程师,也就多了一个非商业的开源代码自动化审计工具。CodeQL支持非常多的语言,在官网有如下支持的语言和框架列表。CodeQL原理代码转化成类似数据库的形式,并基于该database进行分析。