寒假虚度5天之小思考

       大三寒假开始了,2014年1月19日我到家了,今天都24号了,我一个人在楼上睡觉,这几天晚上都是看电视度过的,偶像剧,呀的电视剧名字叫《非缘勿扰》,啥玩意啊,现在看完了,感觉整个这剧情太狗血了,不好意思哈,我居然在优快云里面扯淡这个话题,也对,我很久没有看看我的优快云账号了,貌似还是大二的时候写过几篇博客吧,蛋疼的孩子,没能坚持住啊,好了,下面切入正题哈

       从19号,到今天24号,掰掰手指头5天,对吗?每天晚上都是对着我带回来的那几本书无聊啊,我又不看,我特么带回来干嘛?很重的哎,想想,从今天开始,我还是应该在家自学的hibernate吧,冯老师讲课讲hibernate没讲到太多的东西啊,64个学时,学struts2+hibernate+spring(SSH框架),学时太少了啊,整个spring就没学到什么东西啊,貌似是没讲到spring就64学时到了,期末考试了哈,技术活还得靠自己偷偷摸摸去学的哈,公开场合下,你学到的东西都是大家都会的,嘿嘿

       先说说我对hibernate的简单理解吧,(首先说明这是一个初学者的个人见解,有错望指正哈)简单点来说,hibernate就是对各类型的数据库的增删改查的一个操作的封装,数据库,无非就是存数据用的,电脑/服务器的内存要是无限大,那就不用数据库了对不对,但是这不现实,hibernate是目前比较流行的ORM(Object Relation Mapping)对象关系映射的一种,还有比如ibitas啊,在学校,我只学hibernate呢,以前没有hinernate的时候,大家都用JDBC来链接并对数据库进行操作,但是你想啊,数据库种类太多啊,每种数据库,用JDBC去写的话,对然java代码都差不多,但是数据库语句能一样吗?肯定不一样的,多少事有点区别的呢,不然干嘛还要给数据库分mysql,sqlserver等等很多种类呢。。。但是hinernate就给我们提供了方便了,hibernate都可以自动去生成针对不同数据库的操作语句,不过你要配置好你项目的hibernate相关配置哈,具体的配置还是看看我的下一篇博客哈...

     ok,目前的话,对hibernate的基本情况,是干什么的就暂时这样理解吧,等以后学习hibernate深入了,有了更多的理解,我再来修改修改哈

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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