个人学习笔记

文章地址：High-resolution map of sugarcane cultivation in Brazil using a phenology-based method验证样本不一定必须要实地采集：

在获取数据方面有点像傻瓜式的GEE）这是esci所以查不到影响因子ovo。

文章地址：Global crop calendars of maize and wheat in the framework of the WorldCereal project获取作物日历的网站：

一、序列模型时间序列预测方式有自回归模型（与过去所有时间有关）、马尔可夫模型（只与x个过去数据有关）、潜变量模型（h+x->新的h，再循环）。多层感知机实现马尔可夫模型：%matplotlib inlineimport torchfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2lT = 1000 # 总共产生1000个点time = torch.arange(1, T + 1, dtype=torch.float32)x = to

把自己在学习深度学习过程中搜索的各种问题记到这里。X = torch.normal(0, 1, size=(2, 1)) 意思是从均值为0，标准差为1的正态分布中抽取随机数，2行1列，“size=”可以省略不写

一、数据增广%matplotlib inlineimport torchimport torchvisionfrom torch import nnfrom d2l import torch as d2ld2l.set_figsize()img = d2l.Image.open('/content/drive/MyDrive/DL/data/cat.jpg')d2l.plt.imshow(img)def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, s

一、colab打开的方法是在google drive中新建。二、点击可以重命名：