随记

input的hidden类型

表单提交中常用到input的hidden类型用来暂存id等数据,不过此类型无法通过reset重回原来状态,此时可以用display:none;样式隐藏替代hidden。


隐藏滚动条但可以通过滚轮滚动: 

.aside::-webkit-scrollbar{
width:0px;
}

此样式可以实现上述目的,不过只限于webkit内核的浏览器


/*引用*/

selsect:(控制下拉列表高度)
 style="position: absolute;z-index: 0;" onmousedown="if(this.options.length>6){this.size=7}" onblur="this.size=0" onchange="this.size=0"

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!
开发相关随记包含多个方面: - **软件开发**:在增加和设计较为庞大的程序时,要考虑程序结构设计,如解耦、层与层接口、模块之间关系、参数、ram、flash、运行速度等。还可学习了解aoutosar的分层结构。新的项目需在较短时间完成从零编码到交付[^1]。 - **IsaacLab开发**:遇到在spring - damping模型下,调大限制和刚度、damping参数后出现异常情况,几十个episode插入后不在孔周围晃,此现象与预期不符,需进一步理顺[^2]。 - **Chrome扩展程序开发**:Map是新的数据类型,可在JavaScript中用于存储键值对实现快速查找,还给出了本地缓存工具的代码实现,同时列举了一些相关学习参考资料,如ReqBin在线API测试工具、Chrome插件开发攻略等[^3]。 ```javascript let data = new Map([ ['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35], ['David', 40] ]); console.log(data.get('Alice')); // 25 var myLocalStorageTool = { set: function(key, value) { localStorage.setItem(key, value); }, get: function(key) { return localStorage.getItem(key); }, remove: function(key) { localStorage.removeItem(key); }, removeAll: function() { localStorage.clear(); }, toJsonString: function(jsData) { return JSON.stringify(jsData); }, toJsData: function(jsonString) { return JSON.parse(jsonString); } }; ``` - **X86平台开发**:对于intel的X86平台,intel提供完整数据手册和丰富资源,不同卷册有不同内容,如vol 1是整体介绍,vol 2是CPU部分寄存器说明等,还有PDG、硬件设计指南、散热文档、产线可制造性文档等可供参考[^4]。 - **通用开发问题**:client的定时器是通用功能,但依赖cocos2d的Scheduler类,导致移植到server端困难,使用C++标准库实现可避免该问题[^5]。
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