婆子道 太平洋软件

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婆子道
婆子道:“苦也!却是怎地好?”宋江道:“我是烈汉,一世也不走, 随你要怎地!”婆子道:“”“这贼人果是不好,押司不错杀了!只是老身无 人养赡!”宋江道:“这个不妨。既是你如此说时,你却不用忧心。我颇有家 计,只教你丰衣足食便了,快活半世。”阎婆道:“恁地时却是好也!深谢押 司!我女儿死在床上,怎地断送?”宋江道:“这个容易;我去陈三郎家买 一具棺材与你。仟作行人入殓时,自我分付他来,我再取十两银子与你结果。” 婆子谢道:“押司,只好趁天未明时讨具棺材盛了,邻舍街坊都不要见影。” 宋江道:“也好。你取纸笔来,我写个票子与你去取。”阎婆道:“票子也不 济事;须是押司自去取,便肯早早发来。”宋江道:“也说得时。”两个下楼 来,婆子去房里拿了锁钥,出门前,把门锁了,带了钥匙。 太平洋软件
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基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
以下是使用Python生成《红楼梦》词云的示例代码: ```python import jieba from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 读取文本文件 text = open('hongloumeng.txt', 'r', encoding='utf-8').read() # 使用jieba进行中文分词 words = jieba.cut(text) # 过滤停用词 stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.add('一回') stopwords.add('不知') stopwords.add('两个') stopwords.add('什么') stopwords.add('说') stopwords.add('听见') stopwords.add('这里') stopwords.add('进来') stopwords.add('我们') stopwords.add('你们') stopwords.add('如今') stopwords.add('知') stopwords.add('众人') stopwords.add('那里') stopwords.add('起来') stopwords.add('姑娘') stopwords.add('这个') stopwords.add('出来') stopwords.add('他们') stopwords.add('自己') stopwords.add('一面') stopwords.add('只见') stopwords.add('怎么') stopwords.add('奶奶') stopwords.add('太太') stopwords.add('婆子') stopwords.add('回来') stopwords.add('不是') stopwords.add('这样') stopwords.add('只是') stopwords.add('一时') stopwords.add('不能') stopwords.add('不敢') stopwords.add('不好') stopwords.add('一点') stopwords.add('就是') stopwords.add('不到') stopwords.add('出去') stopwords.add('一句') stopwords.add('之后') stopwords.add('心里') stopwords.add('今日') stopwords.add('一声') stopwords.add('听说') stopwords.add('咱们') stopwords.add('这些') stopwords.add('就要') stopwords.add('下来') stopwords.add('大家') stopwords.add('不用') stopwords.add('只得') stopwords.add('不想') stopwords.add('不由') stopwords.add('一起') stopwords.add('这么') stopwords.add('这时') stopwords.add('如何') stopwords.add('不同') stopwords.add('不再') stopwords.add('一件') stopwords.add('这话') stopwords.add('不过') stopwords.add('不禁') stopwords.add('不免') stopwords.add('不由得') stopwords.add('不得') stopwords.add('不曾') stopwords.add('不肯') stopwords.add('不敢想') stopwords.add('不往') stopwords.add('不像') stopwords.add('不为') stopwords.add('不识') stopwords.add('不怕') stopwords.add('不觉') stopwords.add('不便') stopwords.add('不由自主') stopwords.add('不怎么') stopwords.add('一下子') stopwords.add('不成') stopwords.add('也许') stopwords.add('不好意思') stopwords.add('不少') stopwords.add('不比') stopwords.add('不大') stopwords.add('不然') stopwords.add('不知') stopwords.add('不得不') stopwords.add('不会') stopwords.add('不要紧') stopwords.add('不必') stopwords.add('不敢当') stopwords.add('不过是') stopwords.add('不理') stopwords.add('不妨') stopwords.add('不出') stopwords.add('不用说') stopwords.add('不然的话') stopwords.add('不可') stopwords.add('不免让人') stopwords.add('不如') stopwords.add('不得已') stopwords.add('不在乎') stopwords.add('不过如此') stopwords.add('不妨碍') stopwords.add('也好') stopwords.add('不依') stopwords.add('不再说') stopwords.add('不比之下') stopwords.add('不但') stopwords.add('不到位') stopwords.add('不尽') stopwords.add('不妨说') stopwords.add('不挂') stopwords.add('不同意') stopwords.add('不止') stopwords.add('不留') stopwords.add('不是不') stopwords.add('不成问题') stopwords.add('不见得') stopwords.add('不祥') stopwords.add('不问') stopwords.add('不耐') stopwords.add('不就行了') stopwords.add('不免有') stopwords.add('不毛') stopwords.add('不易') stopwords.add('不然的话') stopwords.add('不成体系') filtered_words = [] for word in words: if word not in stopwords: filtered_words.append(word) # 基于文本生成词云 mask = np.array(Image.open('hongloumeng.png')) wc = WordCloud(background_color='white', font_path='msyh.ttc', mask=mask, max_font_size=100, min_font_size=10) wc.generate(' '.join(filtered_words)) # 显示词云 plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() ``` 说明: - 代码中使用了jieba进行中文分词,需要先安装jieba库。 - stopwords是停用词集合,用于过滤一些无意义的词汇。在这里,我们添加了一些《红楼梦》中常出现但无实际意义的词汇。 - 词云使用了《红楼梦》的封面作为掩模(mask),通过指定mask参数可以将词云形状限制在指定图形内。在这里,我们使用了一张红楼梦的图片。 - 最后用matplotlib显示生成的词云。
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