百度热身题

step1:
控制台测试
$('div.text-panel')找到元素,用 .text() 取文本内容,取出来还有换行符什么的,用 .trim() 去除左右空格,看到 字符串最后的 == 应该差不多就是 Base64 了,atob() 一下这个字符串,得出结果。
我这里图方便 window.location = 字符串
ps:这里有个坑,不加 “http://” 会跳到错误页



step 2:
我是直接找的 body 的高度,我这里是 984 
关键就是找到高度,没难点了



step 3:
这个也还简单,top,left 来定大概的位置
需要了解的就是 css3 的 transform,这里用到了sclac 缩放,rotate 旋转



step4: 
迷宫这个有点蛋疼,测位置是个麻烦事,其它就是调用 自带的api 了,我看其它吧友用了,turnBack()
我直接简单粗暴的,一路左左右右到终点辣

转载于:https://www.cnblogs.com/lianyuewuxia/p/6408063.html

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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