各家云使用情况


1. bae 百度云

使用了java tomcat。

目前没遇到什么问题。


有几点需要称赞一下:

A. 发布的时候,bae提供了一个预览版本,可以在不影响上一个版本的情况下使用。这样就方便了测试,测试通过了,再正式发布。

这一点貌似sae没有提供


B. svn发布代码比较方便。

我使用sae的时候,没感觉这么方便。(也可能是我使用问题)


2. 腾讯云

用起来没遇到什么问题。


3. sae 新浪云


本地文件读写需要修改代码,比较麻烦。


java sae环境调试。

我本地测试使用jetty9.0,sae移植遇到的问题:

容器使用的是jetty 9.2,不是tomcat。略微有点差异。

mysql 连接器 5.1.39不能用。只能使用5.1.8.

hibernate最新的5.x不能用。换用3.6,ok。

hibernate使用的日志组件,本地与sae环境有点不一样,需要添加一个slf4j-log4j12-1.7.21.jar。


sae的文件处理比较麻烦。在http线程中,还算友好。在其他线程无法读取,要使用专门的api,就算使用专门的kpi,也会有各种各样的坑,比登天还难。这一点开发成本较高。



3. 华为云

多个端口被封掉,不能使用。可能是我的配置问题,比较坑,有些东西我也没搞懂。总之配置成本有点高。

ftp只能用主动模式。



附sae文件处理实验代码

在servlet中调用下面的代码:

public static void newFile(){
try{
File file = new File(FILE);
InputStream i = new FileInputStream(file);
Scanner s = new Scanner(i);
String string = s.nextLine();
System.out.println(string + System.currentTimeMillis());
s.close();
}catch(Exception e){
System.out.println("newFile");
e.printStackTrace();
}
System.out.println("newFile end");
}

public static void newFileInputStream(){
try{
FileInputStream i = new FileInputStream(FILE);
Scanner s = new Scanner(i);
String string = s.nextLine();
System.out.println(string + System.currentTimeMillis());
s.close();
}catch(Exception e){
System.out.println("newFileInputStream");
e.printStackTrace();
}
System.out.println("newFileInputStream end");
}

public static void newInThread(){
new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run() {
FileTest.newFile();
System.out.println("newFile run end");
FileTest.newFileInputStream();
System.out.println("newFileInputStream run end");
}}).start();
System.out.println("newInThread end");
}


第一个行数和第二个函数可以正常运行,读出文件内容。

第三个函数报错,无法读取。


本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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