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一、详细介绍

单页网盘资源搜索,需要的同学进来看看。

电脑可以使用浏览器打开
手机可以用其他应用浏览器打开,打开即可使用。

源码为单html,可以随意进行使用,放本地浏览器打开,放主机服务器直接打开就可以使用。

源码挺适合学习,包括链接加载,输入自动搜索,无感刷新下一页等。有感兴趣的同学可以自行去开发添加一个后台管理系统去使用。

二、效果展示

1.部分代码

代码如下(示例):

<div class="flex flex-col sm:flex-row gap-4 mb-6">
                <div class="stats-card rounded-xl p-4 text-white shadow-lg flex-1">
                    <div class="flex items-center justify-between">
                        <div>
                            <p class="text-sm opacity-90">今日更新</p>
                            <p class="text-2xl font-bold" id="todayCount">-</p>
                        </div>
                        <i class="fas fa-calendar-day text-3xl opacity-80"></i>
                    </div>
                </div>
                <div class="stats-card-secondary rounded-xl p-4 text-white shadow-lg flex-1">
                    <div class="flex items-center justify-between">
                        <div>
                            <p class="text-sm opacity-90">总资源数</p>
                            <p class="text-2xl font-bold" id="totalCount">-</p>
                        </div>
                        <i class="fas fa-database text-3xl opacity-80"></i>
                    </div>
                </div>
            </div>

2.效果图展示

请添加图片描述
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三、学习资料下载

蓝奏云:https://qumaw.lanzoul.com/iUysu33qkj8f

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!
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