开源项目安装与配置指南

开源项目安装与配置指南

machine-learning Web-interface + rest API for classification and regression (https://jeff1evesque.github.io/machine-learning.docs) machine-learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/machinelearning/machine-learning

1. 项目基础介绍

本项目是一个开源的机器学习项目,提供了一个Web界面和一个程序化的API,用于实现和支持各种机器学习算法。项目使用Python作为主要的编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • 编程语言: Python
  • Web框架: Flask(用于创建Web界面)
  • 机器学习库: scikit-learn(提供多种机器学习算法)
  • 数据库: SQL(用于数据存储)和NoSQL(用于模型存储)
  • 容器技术: Docker(用于部署应用)

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统已经安装以下软件:

  • Docker
  • Docker Compose
  • Python
  • pip(Python的包管理工具)

以下步骤假设您已经安装了上述所有必备软件。

安装步骤

克隆项目

首先,您需要从GitHub上克隆项目到本地计算机:

git clone https://github.com/jeff1evesque/machine-learning.git
cd machine-learning
使用Rancher安装

如果选择使用Rancher安装,您需要先安装Docker,然后安装Rancher:

  1. 安装Docker(根据您的操作系统,步骤可能会有所不同)。
  2. 在Docker quickstart终端中执行以下命令来安装Rancher:
cd /path/to/machine-learning
./install-rancher

安装脚本将会自动配置Rancher。

使用Docker Compose安装

如果您选择不使用Rancher,可以使用Docker Compose来部署应用:

  1. 在项目根目录下,执行以下命令来启动应用:
docker-compose up

这将启动所有必要的服务,并创建一个可以访问的应用。

访问Web界面

根据您选择的方法,Web界面的URL会有所不同:

  • 如果使用Rancher,URL可能是 https://192.168.99.101:8080
  • 如果使用Docker Compose,URL可能是 https://localhost:8080https://127.0.0.1:8080

打开浏览器并输入相应的URL,即可访问Web界面。

以上是项目的详细安装和配置指南,按照这些步骤,即使是编程小白也可以顺利安装并运行该项目。

machine-learning Web-interface + rest API for classification and regression (https://jeff1evesque.github.io/machine-learning.docs) machine-learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/machinelearning/machine-learning

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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