开源精品课程精彩回顾09期|王佳《腾讯操作系统TencentOS的开源实践》

本文回顾了腾讯犀牛鸟的开源精品课程,包括Linux生态的层级划分、TencentOS的发展阶段及其动力、OpenCloudOS的挑战以及开源上下游的价值分析。邀请专家分享,助力夏日学习热潮。

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腾讯犀牛鸟开源人才培养计划

「开源精品课程精彩回顾」系列

快来和众多开源大咖们一起学习

这个夏日,“源”气满满

分享嘉宾介绍

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以下为精彩分享片段

1

对Linux生态的定义

整个生态分为哪些层级?

具体都包含了哪些项目或内容呢?

下面就让我们一起来

听听专家的解读吧

2

TencentOS的四个阶段

对于TencentOS同学们知道多少呢?

它可以分为以下四个阶段

企业自用、定向开放

云上全面开源、OpenCloudOS

而这四个阶段分别处于

怎样的时代背景呢?

不同背景下又有怎样的动力?

每个阶段分别具有哪些开源项目呢?

3

开源面临的挑战OpenCloudOS阶段

OpenCloudOS项目

作为腾讯犀牛鸟开源人才培养计划

开设的12个实战项目之一

同时也是TencentOS的最新阶段

就让我们一起来

更进一步的学习和了解吧

4

专家们眼中的开源上下游

开源上游和下游有怎样的价值差异?

上下游在项目上又有哪些具体的差异呢?

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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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