1400多个自然资源相关标准

原创 已于 2022-03-26 11:24:53 修改 · 140 阅读 · 1 ·
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#python #java

于 2022-03-26 11:02:59 首次发布
发现一个资源丰富的网站，提供了超过1400个关于自然资源的标准文档，涵盖国土空间规划、地理信息等多个领域，为相关从业者提供权威资料。

今天发现了一个宝藏网址，可以查看1400多个自然资源相关标准！

包括国土空间规划、地理信息、海洋等20个不同行业方向！

以下是列出的部分标准：

感兴趣的请点击阅读原文访问

微信号｜GIS小助手

关于加强自然资源标准高质量供给和支撑服务的若干举措.docx
02-20
为了深入贯彻《国家标准化发展纲要》并落实《自然资源标准化工作三年行动计划（2023-2025年）》，促进...通过这一系列举措，文件意图建立起一个高效、协调、创新的自然资源标准体系，以支撑自然资源管理的高质量发展。
精选资源
自然资源价格评估通则.docx
01-24
为了确保评估的准确性和权威性，《自然资源价格评估通则》引用了多个国家标准和技术规范，包括但不限于： - GB/T18508《城镇土地估价规程》 - GB/T21010《土地利用现状分类》 - GB/T28406《农用地估价规程》 - GB/T...
国家自然资源标准整理
yangdengxian的博客
06-01 1276
1. 概要 如果有对地理信息科学感兴趣的博友，这几天一定被各种振奋人心的消息所冲击。 （1）5月27日，2020珠峰高程测量登山队成功登顶，对珠峰进行最新高度测量。会用到哪些你所学习的专业知识呢——测绘与测量，坐标系转换（地理坐标和投影坐标），海拔高程，珠峰的自然景观和自然资源勘察（人文地理与自然地理）； （2）5月31日，高分九号02与和德四号卫星由长征二号丁运载火箭，酒泉卫星发射基地成功送入太空预定轨道。高分系列卫星——对地观测卫星，陆地遥感观测；和德卫星——海洋遥感观测卫星。想想所学的遥感（监督分类和
精选资源
202103自然资源地籍数据库标准 （试用版）.pdf
04-28
标准中所引用的规范性文件，涵盖了自然资源分类、环境质量标准、基础地理信息要素分类与代码、资源术语等多个方面。这些标准为自然资源地籍数据库的建设提供了详实的理论基础和技术指导。 例如，自然资源中的水流...
精选资源
2021年自然资源确权技术设计书 .docx
05-13
综上所述，自然资源确权技术设计书是一个综合性的文件，它结合了法律、技术、地理信息等多个领域的知识，旨在制定一套科学、严谨的确权流程，以保障自然资源的合理使用和保护。在实际操作中，还需要考虑到地方特色、...
自然资源地籍数据库标准详解
该标准主要规定了自然资源地籍数据库应包含的内容，如土地、水体、森林、湿地、矿产等各类资源的确权信息，同时也涉及环境质量、生态保护和资源分类等多个方面。它适用于指导我国的自然资源管理和保护工作。 2. ...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 377
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1826
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
w987333120的博客
12-01 217
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 420
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 651
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 500
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
探索PFC2D流固耦合：模拟煤层塌陷的奇妙之旅
2503_94141257的博客
11-27 333
该模型是模拟的煤层塌陷的pfc2D流固耦合：运用fipy（python）-pfc2d联合的方法实现。不仅方法创新，可修改，内容操作性强，调整内部代码可实现多边形区域的三角网格流域，灵活性强，还设置的有悬浮颗粒定向删除，点位移的实时监测等多内容，干货满满，你买这个一个代码，但里边不止这一个代码的内容。代码真实有效。内部包含：前后水头、位移、渗透系数等多个水力参数，内容丰富。
Java学习之旅第三季-27：模块系统（一）
摸鱼的老谭
11-29 930
Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异
servepeople的博客
12-01 354
本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。
python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求
最新发布
云霄IT的博客
12-01 93
【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。
检查cuda是否安装成功
easyboot的专栏
11-28 121
cuda安装完成后输入nvcc --version查看cuda是否安装成功。在cmd命令窗口中输入nvidia-smi查看需要安装的CUDA版本。
如何获取Checkbutton复选框的值？
教师中的射鸡师
11-29 611
华兴上机技能模拟题：代码如下： 解析 核心功能：界面效果：运行后会生成标题为 “调查” 的窗口，包含提示标签和 4 个复选框，其中 “学长推荐” 默认勾选，支持鼠标点击切换选中状态。如何在代码中获取选中的复选框的值？要获取复选框的选中值，可以通过遍历绑定的变量来判断状态（为选中，为未选中），以下是具体实现方法：在代码中添加一个按钮，绑定点击事件，遍历所有复选框的变量并收集选中的文本： 方法 2：实时监听复选框状态变化 如果需要实时获取选中状态，可以给复选框绑定事件： 关键逻辑说明
Pandas也会掉坑？数据开发者必踩的局限与避坑指南
不会写DN的博客
11-28 687
Pandas作为Python数据分析核心工具，虽简化了数据操作，但在大数据、复杂计算场景下存在显著局限。本文从三大模块剖析其不足： 性能陷阱：向量化操作被误用为Python循环（如iterrows()），导致效率骤降；内存密集型设计易引发溢出，建议分块读取或使用Dask。 数据处理盲区：动态类型推断易丢失关键信息（如身份证前导0），需强制指定dtype；缺失值填充需结合分组逻辑避免偏差。 工程化短板：受GIL限制无法有效并发，推荐Modin实现多核并行；超大数据需迁移至Dask等分布式框架。 文末提
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