PixelMeng-优快云博客

原创高德MCP部署在本地

高德地图的MCP（Model-Connect-Protocol）Server是一项全新的地图服务解决方案，旨在通过MCP协议实现地图服务与大型语言模型（LLM）的深度融合，提供高效、智能的地图服务接口。

2025-04-11 13:24:28 593

在本次学习项目中，通过实际操作“创建一组彩色笔”的示例，我深入探索了 HTML 和 CSS 的基本概念。项目涵盖了 HTML 结构的构建，CSS 的颜色表示（RGB, HEX, HSL），透明度设置，以及如何利用 CSS 渐变和阴影效果增强视觉呈现。通过对多类添加、颜色过渡、及视觉效果应用的实践，有效提升了前端技术的理解与应用能力。这个过程不仅加深了对前端设计的认识，也为日后更复杂项目的开发奠定了坚实的基础。希望通过分享这些学习心得，能够帮助其他初学者在前端开发的道路上取得进步。

2024-07-08 14:47:20 706

原创前端学习——初探CSS与html的结合

HTML和CSS是构建现代网站不可或缺的工具，它们分别负责页面的结构和样式。HTML使用标签来组织内容，如文字、图片和链接，而CSS则用于美化这些内容，包括调整布局、设置字体和颜色等。正确使用HTML和CSS，可以提高网站的可访问性和搜索引擎优化（SEO）。最佳实践包括保持HTML的语义化以增强结构清晰度，使用外部样式表来实现样式的统一管理和维护，以及采用响应式设计技术确保网站在各种设备上都能良好显示。通过分离结构（HTML）和表现（CSS），开发者能够更有效地管理和更新网站，同时提供优质的用户体验。

2024-07-08 10:22:28 823

原创前端学习——初识html代码

在这个学习系列中，我们进行案例分析，深入探讨了HTML的核心组件，包括用于构建和格式化网页的各种标签。我们学习了如何使用标签来定义网页的结构，和标签来分别包含文档的元数据和可见内容。到标签帮助我们创建了清晰的标题层级，而标签则用于格式化文本段落。我们还探索了标签创建超链接的方法，通过标签嵌入图像，并通过，，和等标签来收集用户输入和提交表单等。

2024-07-04 15:39:30 1017

原创无法从 “typing_extensions “导入名称 “deprecated“

如果问题仍未解决，很有可能是conda的问题，不妨试试“conda update -n base -c conda-forge conda”更新conda后，这一问题可以完美解决。网上的诸多回答，都是说明更新到最高版本即可解决，操作方法是在控制台输入“pip install typing_extensions==4.7.1 --upgrade”在python conda环境中遇到这一问题，判断已经安装了“typing_extensions”，故应该是版本不兼容问题。

2024-06-19 14:35:33 3917

原创 arcgis——栅格数据无法创建属性表

之前尝试了copy raster，发现有时候不能成功；如果是分类数据更简单，reclassify重分类就能制作属性表了；如果是因为数据类型为浮点，可以先使用数学运算，乘以10的n次方，然后进行接下来的操作。如果不想要浮点数，不需要那么精确的数值，可以取整int。

2024-03-28 19:42:32 1270 1

原创数据下载——夜间灯光（融合校正版）

迭代训练后，依次将2000年至2012年的EANTLI输入至训练后的模型中，从而获得各自年份的“类NPP-VIIRS”数据（NPP-VIIRS-like NTL Data），该数据集具有同NPP-VIIRS夜间灯光数据一致的参数属性（详细参数见文末表格）；今天在使用夜间灯光的时候，发现常用的两个夜间灯光数据DMSP（1992-2014）和VIRRS（2012-），两个数据集可获取时间不一致，实际导出之后也存在很大偏差，如果想要进行驱动分析，会产生很大的误差，不能直接使用。另外还有另一个数据集，这是文章。

2024-03-28 19:35:36 2231

原创数据下载——人口数量（密度）

LandScan Global 采用创新方法，将地理空间科学、遥感技术和机器学习算法相结合，是目前分辨率最高的全球人口分布数据，代表了环境（24 小时平均）人口。由于空间数据的可用性、质量、规模和准确性以及文化定居习俗的差异，没有一个单一的人口分布模型可以解释这些差异，因此 LandScan 人口分布模型是根据每个国家和地区的数据条件和地理性质量身定制的。如果要计算人口密度，通过arcgis或者其他软件，裁剪，使用分区统计zonal stastics as table，输入行政区划数据，得到结果。

2024-03-28 18:57:49 1809 2

原创 Miniconda安装Spyder+Gdal库+Numpy库+matplotlib库

安装numpy、matplotlib的库比较简单，如上第二点述，以管理员身份运行Anaconda Prompt，注意numpy等库安装位置要与spyder安装位置相同，非小白请自行切换路径，spyder安在默认路径的小白，直接输入“之后会打开 windows命令行处理器，可以选择安在其他路径，小白推荐安在默认路径，输入“conda install spyder”，单击回车即可，中间会要求输入yes/no，只需要输入“如果电脑为64位，直接安装图上标红的版本，如果为32位，安装红色下方的win32版本。

2023-03-30 16:04:01 2501 2

m0_62862907的博客