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matlab怎么把数据保存成点云格式_【分析中秋节赏月效果】MATLAB处理FY2G卫星云覆盖率数据（hdf格式），附数据下载地址和代码...
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2019年9月13日是中国传统节日-中秋节，看到朋友圈发了很多赏月的照片，能不能看到明月？这要看天空有没有云。所以小派突发奇想，使用风云FY-2G气象卫星的数据，看一看中秋节20时云覆盖率的情况，进而分析各地区的赏月效果。下图1为“风云卫星遥感数据服务网”提供的世界时2019年9月13日12时FY-2G气象卫星云覆盖率，即北京时中秋节20时的云覆盖率；下图2为小派自己绘制的云覆盖率，除了...
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数据存储-2g内存卡能存多少张照片，如何测算一张照片占用内存大小，总内存/单个文件占用空间
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2G的内存卡最少还可以存256张,当然,这256张的清晰度很大,因此占用的容积就很大,它适用于大中型照片。你可以根据实际情况来调整照片的多少,总之,照片越多,清晰度就越小。2g储存卡大约可以拍500张左右照片。ccd数码相机一张jpg照片约为4M左右，一个G内存还可以储存250张照片，2G则可以拍500张左右。
java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -XX:+UseParallelGC -XX:MaxGCPauseMillis=100/虚拟机调优
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04-27 1282
原文出处： https://blog.youkuaiyun.com/jyxmust/article/details/73730766 -Xms2g：JVM启动初始化堆大小为2g，Xms的默认是物理内存的1/64但小于1G。 -Xmx2g：JVM最大的堆大小为2g，Xmx默认是物理内存的1/4但小于1G；将-Xms和-Xmx的值配置为一样，可以避免每次垃圾回收完成后对JVM堆大小进行重新的调整。 -Xmn512M：堆中的新生代大小为512M -Xss128K：每个线程的堆栈大小为128K -XX:PermSize=128
B860AV2.1-A／M／B_1g／2g-通刷_当贝纯净桌面-线刷固件包
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刷机既有乐趣也有风险，请慎重选择，一切源于刷机造成的后果自负，本人概不负责！推荐短接神器连接刷机，没有神器的拆机短接，短接点在图片中，切记切记刷机软件去双钩。6、支持开机自启动、开机密码锁、儿童应用锁、应用隐藏、开机自动进入HDMI等各种花式功能；4、大量精简内置的没用的软件，运行速度提升，多出大量的存储空间；1、适用于对应型号的电视盒子刷机；
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给自己的论坛装一个视频聊天室
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FTP服务器架设教程之管理篇
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测试不要进来
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Python解析和可视化FY-2G的亮温数据
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Python是一种强大的编程语言，特别适合处理科学计算和数据分析。如果你想解析并可视化FY-2G卫星的亮温数据，通常你需要遵循以下步骤： 1. **导入库**：首先，需要导入一些必要的库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值计算，以及`matplotlib`或`seaborn`用于数据可视化。 ```python import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **数据获取**：如果你的数据存储在CSV、TXT或其他常见格式中，可以使用`pd.read_csv()`或`np.loadtxt()`等函数读取。如果数据来自网络API，可能需要使用像`requests`这样的库。 3. **数据清洗**：检查数据是否有缺失值或错误，可能需要进行预处理，例如删除空行、转换数据类型等。 4. **解析数据**：根据数据结构解析数据，可能涉及到时间戳解析、地理坐标转换等操作。 5. **数据探索**：对数据进行初步分析，了解数据分布、统计特性等。 6. **亮温数据可视化**： - 可以画出每个观测点的亮温随时间变化的折线图，展示空间上某个区域的时间序列亮温变化。 - 或者通过地图插件（如Basemap或Cartopy），将亮温值映射到地理位置，生成热力图表示不同地点的温度差异。 示例代码片段： ```python df = pd.read_csv('fy2g_data.csv') # 假设data列是亮温数据，time列是时间戳 df['datetime'] = pd.to_datetime(df['time']) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(df['datetime'], df['data']) plt.title('FY-2G亮温时间序列') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('亮温') plt.show() # 地理空间可视化（仅作演示，实际需安装相应库） from mpl_toolkits.basemap import Basemap m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=lat_min, urcrnrlat=lat_max, llcrnrlon=lon_min, urcrnrlon=lon_max) x, y = m(df.longitude, df.latitude) # 假设longitude和latitude列有经纬度信息 m.imshow(df['data'].values.reshape(lat_shape, lon_shape), origin='upper', cmap='RdYlBu') plt.colorbar() plt.show() ```
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