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概述：
Google Earth Engine（GEE）是一个强大的云平台，可以用于分析和可视化遥感数据。通过使用GEE中的MOD13A / A2V6产品，我们可以计算每个像素的植被指数值并进行可视化。
植被指数（Vegetation Index）是通过遥感数据计算的衡量植被状况的指标。常用的植被指数包括归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）、植被指数（Vegetation Index，VI）等。在本例中，我们将使用NDVI作为植被指数。
源代码：
以下是使用GEE计算每个像素的植被指数值的源代码：
// 导入MOD13A / A2V6产品
var modis = ee.ImageCollection('MODIS/006/MOD13A2');
//google earth engine(GEE)进行非监督分类
在GEE非监督分类中，需要考虑的步骤
基于Kepler.gl 和 Google Earth Engine 卫星数据创建拉伸多边形地图
现在我们有了 2021 年和 2023 年的 NDVI 数据帧，我们需要从 2021 年的值中减去 2023 年的值以捕获 NDVI 的差异。该数据集包括像素级别的植被值，我们将编写一个自定义函数来根据红色和绿色波段的表面反射率计算 NDVI。在我的上一篇文章中，我演示了如何将单个多边形分割/镶嵌为一组大小均匀的六边形。现在我们有了植被损失数据，让我们使用 Kepler.gl 可视化每个六边形的植被损失。将地图保存为 HTML 文件，在浏览器中打开 HTML 以获得更好的视图。现在我们将调用该函数并使用、
Google Earth Engine（GEE）遥感指数计算实战教程：从数据处理到批量导出
在遥感数据分析中，植被覆盖、水体识别、生态环境监测等研究常依赖于各类遥感指数的计算。Google Earth Engine（GEE）凭借其强大的云计算能力和海量遥感数据集，为快速计算和分析遥感指数提供了高效平台。本文以 Landsat 8 影像数据为例，详细介绍如何利用 GEE 完成影像预处理、常用遥感指数计算及数据导出全流程。后续还会陆续更新常用的GEE,机器学习和其他内容，简单的我就全部免费，同时，我提供的代码都是可以直接复制复现的，大家可以自己试一试。
GEE图表：使用Google Earth Engine分析了特定区域的NDVI时序图表
首先，我们需要定义一个多边形区域，作为分析的基础。通过以上步骤，我们成功地使用Google Earth Engine分析了特定区域的NDVI。这项技术为植被监测和生态研究提供了强大的工具。希望这篇博客能帮助你更好地理解如何使用GEE进行数据分析！
GEE教程：使用 Google Earth Engine 中sentinel-2数据计算土壤耕作比率（STR）
首先，我们需要定义我们的研究区域（AOI），并将地图中心设置为该区域。我们将使用存储在项目中的矢量文件。// 将地图中心设置为研究区域，缩放级别为5。
Google Earth Engine ——利用where来合理划分NDVI阈值
重要的是，如果命令不是在 Google 的服务器上计算的，JavaScript 会在运行您的代码时产生严重的问题——实际上，服务器会尝试将所有要执行的信息发送到您自己计算机的浏览器上，而对于如此庞大的浏览器来说，它的设备非常不足任务。如果我们想查看地图的哪些区域有植被，我们可以使用阈值将每个像素中的 NDVI 值概括为“无植被” ”或“植被”。gt 方法来自布尔运算符系列——也就是说，gt 是一个函数，它在每个像素中执行测试，如果测试结果为 true，则返回值 1，否则返回 0。where（测试，值）
使用Google Earth Engine在线计算NDVI和FVC并批量下载
它提供了丰富的卫星和地理数据集，以及一套强大的分析工具，可以用于从遥感数据中提取有用的信息。在本文中，我们将介绍如何使用Google Earth Engine平台在线计算归一化植被指数（NDVI）和覆盖度（FVC），并批量下载结果。在代码编辑器中，首先导入需要的图像数据。完成NDVI和FVC的计算后，我们可以将结果批量下载到本地。函数将大于0.5的像素设置为1，其余像素设置为0，并将结果重命名为FVC。接下来，我们将使用导入的图像数据计算NDVI。函数遍历列表中的每个图像，并为每个图像生成一个唯一的名称。
Google Earth Engine（GEE）——缩放错误指南（聚合过多、超出内存、超出最大像素和超出内存限制）！
缩放错误 虽然脚本可能是有效的 JavaScript，没有逻辑错误，并代表服务器的一组有效指令，但在并行化和执行计算时，结果对象可能太大、太多或计算时间太长。在这种情况下，您将收到一个错误，指出该算法无法缩放。这些错误通常是最难诊断和解决的。此类错误的示例包括： Computation timed out Too many concurrent aggregations User memory limit exceeded An internal error has occurred 计算超时
Google Earth Engine（GEE）——监测森林植被状况（EVI）和趋势变化
世界各地的森林都处于危机之中。迅速扩大的全球人类足迹和气候变化导致了大范围的森林砍伐，并使残余森林支离破碎，状况发生了显着变化。然而，由于包括当地和土著社区在内的就地保护工作，这些剩余的森林拥有一系列令人眼花缭乱的独特生态系统和我们星球上绝大多数目前的陆地生物多样性。评估这些森林的价值并确保它们的持续保护取决于我们对它们的长期动态以及对主要人为和气候驱动因素的反应的理解。本教程说明了使用 Earth Engine 来调查随时间变化的森林植被状况。 基本原理 遥感指数如增强植被指数（EVI）、归一化差
Google earth engine——根据经纬度导出逐个点的像素的影像值
创建一幅包含 "经度 "和 "纬度 "两个波段的图像，每个像素的经度和纬度单位均为度。
各种遥感植被指数计算公式
文档中有我自己统计的各种植被指数的计算公式，相信会对大家有所帮助。
vue3接入大华摄像头
┃ ┃ ┣ 📜PlaybackModal.vue 回放列表模态框。┃ ┃ ┗ 📜VideoGrid.vue 视频播放区域。┃ ┃ ┣ 📜ControlPanel.vue 控制面板。┃ ┃ ┣ 📜DeviceList.vue 设备列表。┃ ┣ 📂module //大华摄像头文件。
别再手动调波形了！用STM32G474的HRTIM+DAC生成精密锯齿波，附完整CubeMX配置
本文详细介绍了如何利用STM32G474的高分辨率定时器(HRTIM)和数模转换器(DAC)协同工作，实现高精度锯齿波生成。通过CubeMX配置指南、关键寄存器计算和实践技巧，帮助开发者快速掌握全硬件实现的波形生成方案，显著提升嵌入式系统的波形控制精度和响应速度。
资治通鉴：文言文、白话文对照读本
介绍一处可以免费下载资治通鉴的网址，该文献共20卷，排版为左边是文言文，右边是白话文翻译，对照阅读非常方便。下面是1-20卷的链接地址：第一卷：http://www.docin.com/p-9705067.html 第二卷：http://www.docin.com/p-9705979.html 第三卷：http://www.docin.com/p-9709382.html 第四卷：
麒麟v10(ky10.x86_64)升级——openssl-3.2.2、openssh-9.8p1
执行命令: make -j 4 && make install 这里要等待一段时间，等待编译完成。执行命令: ./configure --prefix=/usr/local/src/zlilb。执行命令: ./config --prefix=/usr/local/src/openssl。执行命令: make -j 4 && make test && make install。执行命令: make -j 4 && make install。执行命令: /etc/init.d/sshd restart。
STM32F103ZET6驱动57闭环步进电机（连线+代码）
一、设备： 1. STM32F103开发板 （普中F103的板子） 2. 57闭环电机带驱动 3. 24V/3A的直流电源，用于给电机驱动供电 简单说明：使用Keil5编程，主要使用了PWM波，外部中断和时间中断，按键控制电机使能和脱机并且控制PWM的周期，调节周期即调节电机的转速。 二、STM32开发板与电机驱动的连线： 1.PUL-、ENA-、DIR-与STM32的连接方法： 可以参考CSND的这个链接中的说明，使用共阴极接法：STM32F407-用TB6600驱动器驱动57步进电机（代码
用 OP-TEE 给 AI 模型“上锁”：密文存储、TEE 解密放行、推理后销毁（实战可落地）
本文提出一种基于OP-TEE的AI模型保护方案，通过两级密钥体系确保模型静态存储为密文，运行时仅在TEE内解密。方案采用KEK+DEK架构，DEK永不出TEE，支持分块解密与可验证擦除。该方案能有效防御静态分析、应用层逆向等威胁，但需承认其物理级攻击的局限性。文章详细描述了端到端架构、文件格式设计及TA实现要点，包括密钥管理、分块解密策略和销毁机制，为设备侧AI部署提供了工程可行的安全解决方案。
全球气候模式降尺度方法总结及其代码实现
简介总结各类型气候模式降尺度方法
一文吃透！C#上位机CAN总线通信开发：从协议解析到数据可视化
CAN底层协议仅定义了8字节数据的传输规则，实际业务需自定义应用层协议，实现多类型数据的有序传输，这是数据解析的核心。仲裁ID（16进制）数据长度（DLC）数据场格式业务含义解析规则0x0014字节0~3：温度数据温度采集（单位：℃）4字节→float类型（大端/小端需统一，如西门子PLC格式）0x0022字节0~1：转速数据电机转速（单位：r/min）2字节→short类型（Int16）0x0031字节0：bit0~bit7设备状态（8路开关量）
efm32 入门.pdf
本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
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