code.makery.ch 项目教程

code.makery.ch 项目教程

code.makery.chLearning how to code. Tutorials and Blog about programming.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/code.makery.ch

1. 项目的目录结构及介绍

code.makery.ch/
├── assets/
│   └── sass/
├── content/
│   ├── blog/
│   └── library/
├── i18n/
├── layouts/
├── static/
├── .gitignore
├── hugo_build.lock
├── LICENSE
├── README.md
├── config.toml
└── netlify.toml

目录结构介绍

  • assets/: 存放项目的样式文件,特别是 sass 文件。
  • content/: 存放网站的内容,包括博客文章 (blog/) 和图书馆部分 (library/)。
  • i18n/: 存放多语言支持的文件。
  • layouts/: 存放网站的模板文件。
  • static/: 存放静态资源文件,如图片、JavaScript 文件等。
  • .gitignore: Git 忽略文件列表。
  • hugo_build.lock: Hugo 构建锁文件。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • README.md: 项目自述文件。
  • config.toml: 项目的配置文件。
  • netlify.toml: Netlify 配置文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 config.tomlnetlify.toml

config.toml

config.toml 是 Hugo 项目的核心配置文件,包含了网站的基本设置,如网站标题、语言、菜单、主题等。以下是一个示例:

baseURL = "https://example.org/"
languageCode = "en-us"
title = "My Website"
theme = "mytheme"

[params]
  description = "A website about coding tutorials"
  author = "Marco Jakob"

netlify.toml

netlify.toml 是 Netlify 的配置文件,用于定义构建和部署的设置。以下是一个示例:

[build]
  publish = "public"
  command = "hugo"

[context.production]
  environment = { HUGO_VERSION = "0.80.0" }

3. 项目的配置文件介绍

config.toml

config.toml 文件包含了网站的基本配置信息,如网站的 URL、语言、标题、主题等。以下是一些常见的配置项:

  • baseURL: 网站的根 URL。
  • languageCode: 网站的语言代码。
  • title: 网站的标题。
  • theme: 网站使用的主题。
  • params: 自定义参数,如网站描述、作者信息等。

netlify.toml

netlify.toml 文件用于配置 Netlify 的构建和部署设置。以下是一些常见的配置项:

  • publish: 指定构建后文件的输出目录。
  • command: 指定构建命令,通常是 hugo
  • context.production: 定义生产环境的配置,如 Hugo 版本。

通过这些配置文件,您可以轻松地自定义和部署您的 code.makery.ch 项目。

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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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