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在本文中，我们将使用 Google Earth Engine 平台进行年度 RSEI（Risk-Screening Environmental Indicators）分析，并以中国的黄河流域为研究对象。RSEI 是一种用于评估区域环境风险的方法，通过整合环境污染和人口暴露数据，可以识别出潜在的环境风险热点区域。
首先，我们需要在 Google Earth Engine 中导入所需的数据集。我们将使用 Landsat 影像数据和人口密度数据。下面是在 Google Earth Engine 中导入数据的源代码：
// 导入 Landsat 影像数据
var dataset = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')
.filterDateGoogle Earth Engine（GEE）——2000-2020年RSEI分析（MODIS数据）以黄河流域为例
文中使用的数据：MOD09A1、MOD11A2和MOD13A1 代码： var MOD09A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD09A1"), MOD11A2 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD11A2"), MOD13A1 = ee.ImageCollection("MODIS/006/MOD13A1"), table = ee.FeatureCollection("users/..
Google Earth Engine（GEE）——获取RSEI各组成指数（ndvi\lst\wet\ndbsi）的各部分的逐年影像下载
上一次写了关于RSEI的文章: (331条消息) Google Earth Engine（GEE）——2000-2020年RSEI分析（MODIS数据）以黄河流域为例_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-优快云博客_rsei 但是有的朋友想要获取逐个指数的影像，所以此次我们就将原有的各个指数进行了拆分，然后分别获取逐个年份的影像数据，以此来完成以下参考文献的图：其实整体流程是比较简单的但就是需要画一些时间进行函数的修改和代码的重新组合： 代码： var MOD09A1 = ee.
探索Google Earth Engine：利用MODIS数据和R语言进行2000-2021年遥感生态指数（RSEI）的时空趋势分析
本文分享了基于Google Earth Engine（GEE）和R语言的遥感生态指数（RSEI）分析方法。文章详细介绍了利用MODIS数据（2000-2021年）计算内蒙古地区RSEI的技术流程，包括数据预处理、指标计算（NDVI、LST、WET、NDBSI）、主成分分析和结果导出。在R语言部分，展示了均值计算、分级处理、趋势分析（Sen+MK）、变异系数和Hurst指数等后续分析方法，并提供了完整的代码示例。该方法为长时间序列生态环境监测提供了高效的技术解决方案，相关代码可在GEE平台（https://c
Google Earth Engine Landsat 年生态遥感指数计算方法
然后，我们加载了Landsat 8卫星的表面反射率数据，并根据时间范围和地理范围进行了筛选。接下来，我们选择了计算NDVI和NDWI所需的波段，并通过normalizedDifference函数计算了相应的指标。RESI指数的计算方法涉及多个遥感波段和指标，但常用的方法是基于归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，简称NDVI）和归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index，简称NDWI）。
Google Earth Engine——Landsat 1985-2020年生态遥感指数RESI计算
/参数imgcoll影像集类型（imagecollection）需要保证，影像的顺序依据时间进行排列，第一张影像的时间应该为最早的时间。//参数timeBandNames字符串类型（String），其代表第一个参数imgcoll中影像的时间波段的波段名称。每张影像至少有两个波段，除待插值波段外，应有一个时间波段，为Int类型，代表该影像所处的时间，单位可由自己确定，但同一个影像集内应统一时间单位，该波段应在影像全范围内非NULL，且不可位于影像的第一个波段的位置。光谱时序曲线插值函数。...
利用MATLAB 4f光学系统，在Python中进行弗劳恩霍夫衍射和傅里叶面滤波——用镜头模拟光学图像处理。.zip
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
工业互联网工控安全与工业质检AI大模型建设方案.pptx
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通信行业CentOS 7内核网络栈优化：高并发连接下UDP/TCP性能调优与系统资源管理
内容概要：本文聚焦于CentOS 7系统在通信行业高并发场景下的性能调优实践，重点围绕内核网络栈优化展开，涵盖UDP/TCP缓冲区调整、文件句柄与连接跟踪表扩容、TIME_WAIT状态复用、软中断分布优化及tuned工具的自动化调优。通过具体配置参数和实际案例（如VoIP软交换系统）深入解析各项调优措施的设计原理与实施效果，有效解决高CPS下丢包、连接失败等问题，并展望了向云化、eBPF等动态智能调优方向的发展趋势。; 适合人群：从事通信系统运维、网络开发或Linux系统性能优化的技术人员，具备一定操作系统和网络基础知识，工作经验1年以上的中初级工程师。; 使用场景及目标：①应用于软交换、媒体网关、信令网关等高并发通信设备的系统调优；②解决UDP丢包、conntrack表满、TCP连接队列溢出等典型性能瓶颈；③提升系统在小包高频、低时延要求场景下的稳定性和吞吐能力。; 阅读建议：建议结合实际生产环境或测试平台同步验证文中配置，重点关注参数背后的物理意义（如BDP、softirq、conntrack机制），并配合ss、conntrack、dmesg等命令进行调优前后对比分析，确保安全可控地实施变更。
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
2024 《计算机网络》实验教学指导书.doc
不平衡电网下自抗扰顺序模型预测PWM整流器控制仿真模型（Simulink仿真实现）
内容概要：本文围绕面向城市空中交通的多无人机路径规划问题展开研究，提出了一套融合全局规划、动态避障与局部协同调整的综合路径规划方法。研究内容涵盖基于改进RRT算法与图论的全局路径规划、基于动态风险场和动态窗口法（DWA）的模型预测控制实现动态避障，以及基于分布式协同控制的多无人机局部路径协同策略。通过Matlab平台构建仿真环境，在多种典型城市交通场景下对所提方法进行了系统性验证，结果表明该方法在路径安全性、编队稳定性与任务效率方面表现优异。文章还深入探讨了算法的创新点与未来研究方向，为复杂城市环境下多无人机系统的自主协同提供了理论支撑与技术路径。; 适合人群：具备自动化、控制理论、计算机科学或相关领域基础知识，从事无人机系统、智能交通、路径规划、多智能体协同控制等方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①为城市空中交通系统中的多无人机安全、高效飞行提供可靠的路径规划解决方案；②支持在复杂、动态的城市场景中开展无人机自主导航、编队飞行与协同控制的技术研究与仿真验证。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的具体实现细节、参数配置对性能的影响以及不同仿真场景下的实验设计，以深入理解各模块的集成逻辑与实际应用效果。
【选址和定容】模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用【IEEE69节点】（Matlab代码实现）
内容概要：本文研究了模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用，以IEEE69节点配电系统为算例进行仿真分析。通过融合模拟退火算法的强全局搜索能力与粒子群算法的高效局部收敛特性，构建了一种改进的多目标优化算法，用于解决分布式电源在配电网中的最优位置选择与容量配置问题。研究旨在实现多重优化目标，包括最小化网络有功损耗、提升节点电压质量、增强系统运行的经济性与稳定性。文中详细阐述了多目标优化模型的数学构建、算法的改进机制与实现流程，并基于Matlab平台完成了算法编程与仿真验证，结果表明所提方法在求解质量和收敛性能上均优于传统算法。; 适合人群：具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力，从事配电网规划、分布式能源系统优化、智能优化算法应用等相关领域的科研人员、工程师以及高校研究生。; 使用场景及目标：①解决高比例分布式电源接入背景下配电网的科学规划问题；②为新型电力系统中源网协调设计提供有效的优化工具；③为相关领域的科研工作提供可复现、可拓展的算法模型与仿真代码实例，支持进一步的算法对比与功能升级。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与IEEE69节点标准数据，动手复现实验结果，深入理解算法的参数设置、迭代过程与多目标折衷分析方法，并可根据实际研究需求修改目标函数或引入新的约束条件以适应不同的应用场景。
scrapy - 美团民宿 实战练习
目录结构 items.py import scrapy # 民俗名称，地区，价格，房间类型及数量，床的数量，可住几人 class MeituanItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() place = scrapy.Field() price = scrapy.F...
VsCode+JLink+GCC替代Keil开发GD32程序-个人总结
对个人使用vscode+Jlink开发GD32程序做了总结，供需要者参考。
Cadence 中Cutout、Design_Outline 和 Outlinｅ的区别
摘要： 在PCB设计中，Cutout、Design_Outline和Outline都与电路板外形相关但用途不同。Cutout用于定义切割区域（如孔、槽），直接影响制造；Design_Outline仅标记设计边界，作为参考不影响切割；Outline则是实际切割轮廓层，用于制造。三者区别在于：Cutout针对具体切割区域，Design_Outline是设计参考，Outline是最终切割依据。设计时需根据需求选择合适层：外形参考用Design_Outline/Outline，切割区域用Cutout。
Pywinauto与Inspect.exe完美搭配：解决Windows应用UI自动化中的元素定位难题
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信号完整性就是研究如何让驱动芯片发出的信号经过传输通道被接收芯片正确接收的学问。 信号完整性包含了三个要素： 信号：是被传输的主体，我们首先要了解、熟悉信号的特性。 芯片：分为驱动芯片和接收芯片，信号完整性工程师就是要实现信号在驱动芯片和接收芯片之间的正确传输。 传输通道：是传输信号的介质，是信号所走的“路”。如何实现信号的正确传输呢？那就要信号完整性工程师为信号“修路”、“搭桥”。
【OpenClaw从入门到精通】第37篇：教育“龙虾”进化论——从答疑助教到全流程智能教学系统（2026实测版）
2026年，教育AI已从被动答疑的L1级进化至主动教学的L4级，清华开源的OpenMAIC平台更是打破传统慕课局限，实现互动式AI课堂。本文基于天津工业大学、西北农林科技大学等高校的真实应用案例，结合腾讯云、天翼云的实操指南，详解OpenClaw在教育场景的四层进化路径。核心内容包括：L1-L4级教育自动化架构解析、清华OpenMAIC L4级AI课堂深度拆解、从零搭建智能答疑（QQ群机器人）+作业批改+学情分析全流程系统，以及高校网络安全合规部署方案。
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计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
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蓝牙模块HM-10手册，该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。
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