css续集

       min-width,max-width能够解决太多自己之前处理到头疼的问题,汗。早知道项目就不用做这么久了,不过,都是一步步来的,急是没有用的,突然不知道写什么了,汗。

       想起今天碰到的一个问题,将项目布置到服务器上之后,配host通过域名访问的时候调用不了的接口用ip加端口可以直接访问,查了好久才发现,原来是nginx导致的,因为nginx在80端口监控着,请求到了通过80端口发到服务器的时候,会去过nginx的配置,然后居然有个命名和我的前缀一样的,结果就被它给收了我的请求,名字又不是一样,就当然没有东西返回了,我的请求也到不了resin服务器了。而直接通过resin服务器的端口访问显然可以。还是不熟悉nginx的配置以及其流程呀,应该就是nginx在80端口看着,然后分发请求,这里在servers.conf中去配置resin的ip和端口,就是分发之后要访问的resin服务器,学习是一个过程,慢慢来吧。

        待续。。。

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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