草庐IT

C-means聚类算法实战 — 地表植被分类/数字聚类

C-means聚类算法实战—地表植被分类/数字聚类文章目录C-means聚类算法实战---地表植被分类/数字聚类一、C均值算法简介二、sklearn中make_blobs的用法简介三、地表植被分类实验代码及结果四、拓展1.观察当事先设定的聚类数量不够时,C-means(k-means)法的分类结果会发生什么变化。2.手写k_means算法3.C-means算法,实现数字聚类。一、C均值算法简介聚类算法(ClusteringAlgorithm)又叫做“无监督分类”,其目的是将数据划分成有意义或有用的组(或簇)。这种划分可以基于我们的业务需求或建模需求来完成,也可以单纯地帮助我们探索数据的自然结构

GEE:GEDI 2A 级地表高度和植被高度产品(GEDI02_A)介绍和下载

作者:CSDN@_养乐多_本文将介绍GEDI2A级地理定位高程和高度度量产品(GEDI02_A),及其在GEE平台上的可视化和下载代码。LARSE(Land,AtmosphereNearreal-timeCapabilityforEOS)是由美国国家航空航天局(NASA)开发的一个针对地表温度、植被指数和地表辐射等方面的全球遥感数据产品。其中,GEDI(GlobalEcosystemDynamicsInvestigation)是LARSE中的一个子数据集,主要针对全球的生态系统动态变化进行观测和分析。GEDI数据集通过激光高度计技术(Lidar)获取地球表面的三维信息,其中包括地表高度、植被高

全球首款3nm芯片,苹果再次封神!全员上岛史诗级换C,主机游戏塞进iPhone,地表最强影像就差一个Vision Pro

「科技春晚」落幕,苹果又给全世界带来了亿点点震撼。被评为「史上最出色、最ProiPhone」的iPhone15Pro一亮相,就破了多个纪录——首个采用航空级钛合金设计的iPhone,搭载全球首款3nm芯片A17Pro,拥有迄今最长的光学变焦,首次把主机游戏搬上智能手机!讲到A17Pro对原神和崩坏3的加持时,甚至史无前例地蹦出了一段中文,中国玩家排面瞬间拉满。另外一个震撼消息就是:今天,iPhone终于用上了极为「先进」的USB-C。左为iPhone15Pro系列;右为iPhone15系列但很显然,对于苹果挤的这波牙膏,并不是所有人都满意。iPhone15Pro:钛合金机身,首款3nm芯片和上

Google Earth Engine(GEE)——Landsat 8/9 Level 2,Collection 2 LST地表温度(不包含Landsat7之前的数据集)

 不再需要使用Ermida的算法计算表面温度。LandsatLevel2,Collection2包含经大气校正的地表反射率和地表温度(LST)。所有Collection2LST产品均采用由罗彻斯特理工学院(RIT)和美国国家航空航天局(NASA)喷气推进实验室(JPL)联合开发的单通道算法创建。前言–床长人工智能教程USGSLandsat8Collection2Tier1TOAReflectanceBandsTableNameDescriptionResolutionWavelengthB1Coastalaerosol30meters0.43-0.45μmB2Blue30meters0.45-

地表最帅缓存Caffeine

简介缓存是程序员们绕不开的话题,像是常用的本地缓存Guava,分布式缓存Redis等,是提供高性能服务的基础。今天敬姐带大家一起认识一个更高效的本地缓存——Caffeine。CaffeineCache使用了基于内存的存储策略,并且支持高并发、低延迟,同时还提供了缓存过期、定时刷新、缓存大小控制等功能。Caffeine是一个Java高性能的本地缓存库。据其官方说明,因使用WindowTinyLfu回收策略,其缓存命中率已经接近最优值。此处应有掌声👏🏻它是GuavaCache的升级版本,但是比GuavaCache更快,更稳定。CaffeineCache最适合做数据量不大,但是读写频繁的应用场景。结

java - 每个 float 都可以精确地表示为 double 吗?

是否可以在double变量中准确表示float变量的每个可能值?换句话说,对于所有可能的值X,以下操作都会成功:floatf1=X;doubled=f1;floatf2=(float)d;if(f1==f2)System.out.println("Success!");elseSystem.out.println("Failure!");我怀疑没有异常(exception),或者即使有也只是针对边缘情况(例如+/-无穷大或NaN)。编辑:问题的原始措辞令人困惑(陈述了两种方式,一种会回答“否”,另一种会回答"is"相同的答案)。我已改写它以使其与问题标题相匹配。

python - 如何简洁地表示 if/else 以在 Django 模板中指定 CSS 类

在Django模板中,我想根据某些“条件”将CSS类添加到DIV,例如:(注意v是一个循环变量;整个事情都在for循环中)上面根据两个条件添加了CSS类“active”或“inactive”和“latest”或“notlatest”。然而,这很难阅读且冗长。我发现withstatement不支持为表达式/条件(相对于复杂变量)赋值,这很遗憾。有更好的方法吗? 最佳答案 您可以将该逻辑放入您的View中,并在对象上创建“事件”或“非事件”等属性。然后您只需访问模板中的属性。 关于pytho

python - 很好地表示 python 中的 float

这个问题在这里已经有了答案:Isfloatingpointarbitraryprecisionavailable?(5个答案)关闭2年前。我想将float表示为四舍五入到一定数量有效数字的字符串,并且从不使用指数格式。本质上,我想显示任何float并确保它“看起来不错”。这个问题有几个部分:我需要能够指定有效数字的数量。有效位数需要是可变的,这不能是完成stringformattingoperator.[edit]我已被纠正;字符串格式化运算符可以做到这一点。我需要它按照a的方式四舍五入人会期望,而不是某事像1.999999999999我已经找到了一种方法来执行此操作,尽管它看起来像是

ENVI、ERDAS计算Landsat 7地表温度:单窗算法实现

本文介绍基于ENVI与ERDAS软件,对Landsat7遥感影像数据加以单窗算法的地表温度(LST)反演操作。目录1原理部分与前期操作准备1.1图像预处理1.2植被指数反演1.3单窗算法原理2实际操作部分2.1数据导入与辐射定标2.2波段合成2.3编辑头文件2.4转换文件数据格式2.5FLAASH大气校正2.6图像格式转换2.7EDRDAS文件导入与裁剪2.8植被指数模型建立2.9大气校正调试2.10地表亮度温度计算2.11监督分类2.12植被覆盖度与地表比辐射率计算2.13大气参数计算2.14地表真实温度反演3结果分析3.1大气校正对植被指数的影响3.2各类植被指数对比分析3.3热红外波段温

gaia的地形地表整理(unity地编)

unity内置gaia里制做地形学习笔记整合(一)Gaia的地型高度图制作的一些界面英文详解。Mask界面详解Gaia贴图添加。地表八张贴图会运用。八张地表贴图在特定项目里面会有特定的地表贴图。我的大概是:水里面的水石头,草两种,大石头(2张)一张亮一些一张暗一些。路,路细节。还有一张土(做为石头和草过度处以及路边和草的过度处)添加地形地表:自动化生成四张地表,其他需要手动添加(地形在一个顶点最多出现两张地表)项目限制。四张地表添加逻辑:第一张是最底层也就是沙子石头层第二张是占用面积比较大在平地上的,只要把高度提起来就好以及添加一些细节就是noise。第三张是石头。石头作为在有起伏的地形会识别