记录自己的计算机学习旅程(1)

回忆了作者初次接触计算机的经历,从参加计算机提高班到使用古董级的Appletwo电脑,再到编写简单的程序,展现了90年代末期学习编程的场景。
漫漫长夜,无心睡眠。在blog上随便写上几笔,也算是消磨时间。

 

第一次和计算机打交道是在初二。有一天班主任把我们几个学习比较好的叫出来,对我们说可以上个计算机的提高班(那时很流行上各式各样的提高班)。小的时候老师的建议其实就是命令,我也就和一伙人开始上起了“计算机提高班”。

 

当时的情形已经记不太清了。还模模糊糊记得的是一开始就将一堆什么原码、反码、补码之类的无聊概念,老师讲的也不怎么样,只是当时还小,只知道老老实实的抄笔记,呵呵。上机用的机器是apple two,软盘,都是些古董级的东西。

 

当时写了些什么已经都不记得了。但是可以肯定的是,老师的上课水平以及我的领悟力都很差。当时连编辑器和编译器的基本差别都没弄明白。我还记得的一个笑话是:老师要我们在屏幕的中央打印出一个菱形,用星号表示。我心里就在嘀咕:屏幕的中央在哪里呢?先找到屏幕的最右端坐标除以二,应该就是屏幕中点的横坐标了吧。于是我就在dos下的编辑器里一直按住空格键,光标不断的往右移,但总不到头,我有点着急,试了试键盘上的其它键,当我暗下tab键的时候,发现光标移动的速度加快了好多,心里一阵狂喜。可是最后还是没有找到“屏幕的最右端”。现在想起来才明白为什么我总也找不到屏幕的最右端。。。
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!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值