Who wann invitation of gmail, wallop, orkut?

博客询问谁想要Gmail、Wallop、Orkut的邀请,并让有需求者留下邮箱,博主会发出邀请。

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Who wann invitation of gmail, wallop, orkut?
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转载于:https://www.cnblogs.com/Flying_liu/archive/2005/11/30/287909.html

内容概要:本文档详细介绍了基于Google Earth Engine (GEE) 构建的阿比让绿地分析仪表盘的设计与实现。首先,定义了研究区域的几何图形并将其可视化。接着,通过云掩膜函数和裁剪操作预处理Sentinel-2遥感影像,筛选出高质量的数据用于后续分析。然后,计算中值图像并提取NDVI(归一化差异植被指数),进而识别绿地及其面积。此外,还实现了多个高级分析功能,如多年变化趋势分析、人口-绿地交叉分析、城市热岛效应分析、生物多样性评估、交通可达性分析、城市扩张分析以及自动生成优化建议等。最后,提供了数据导出、移动端适配和报告生成功能,确保系统的实用性和便捷性。 适合人群:具备一定地理信息系统(GIS)和遥感基础知识的专业人士,如城市规划师、环境科学家、生态学家等。 使用场景及目标:①评估城市绿地分布及其变化趋势;②分析绿地与人口的关系,为城市规划提供依据;③研究城市热岛效应及生物多样性,支持环境保护决策;④评估交通可达性,优化城市交通网络;⑤监测城市扩张情况,辅助土地利用管理。 其他说明:该系统不仅提供了丰富的可视化工具,还集成了多种空间分析方法,能够帮助用户深入理解城市绿地的空间特征及其对环境和社会的影响。同时,系统支持移动端适配,方便随时随地进行分析。用户可以根据实际需求选择不同的分析模块,生成定制化的报告,为城市管理提供科学依据。
WANN(Weight Agnostic Neural Networks)算法是一种无需调整权重的神经网络算法。它的主要思想是构建一种通用的神经网络结构,使得该结构在不同的任务上都能够表现良好,而无需针对每个任务进行权重调整。该算法已经被应用于许多不同领域,例如强化学习、机器人控制和图像分类等。 以下是WANN算法的Matlab实现示例: ```matlab function [y] = WANN(x) % WANN algorithm implementation in Matlab % x: input data % y: network output % define network structure num_inputs = size(x, 1); num_outputs = 1; num_hidden_layers = 2; num_neurons_per_layer = 5; % initialize weights weights = ones(1, num_neurons_per_layer * num_hidden_layers + ... num_neurons_per_layer * num_inputs + num_neurons_per_layer * num_outputs); % evaluate network y = evaluate_network(x, weights, num_inputs, num_outputs, ... num_hidden_layers, num_neurons_per_layer); end function [y] = evaluate_network(x, weights, num_inputs, num_outputs, ... num_hidden_layers, num_neurons_per_layer) % evaluate the network with given weights % extract weights for each layer start_index = 1; end_index = num_neurons_per_layer * num_inputs; input_weights = reshape(weights(start_index:end_index), ... num_neurons_per_layer, num_inputs); start_index = end_index + 1; end_index = end_index + num_neurons_per_layer * num_hidden_layers; hidden_weights = reshape(weights(start_index:end_index), ... num_neurons_per_layer, num_hidden_layers); start_index = end_index + 1; end_index = end_index + num_neurons_per_layer * num_outputs; output_weights = reshape(weights(start_index:end_index), ... num_outputs, num_neurons_per_layer); % evaluate network hidden_layer = relu(input_weights * x); for i = 1:num_hidden_layers-1 hidden_layer = relu(hidden_weights(:, i) * hidden_layer); end y = output_weights * hidden_layer; end function [y] = relu(x) % rectified linear unit activation function y = max(0, x); end ``` 这里的实现是一个非常简单的WANN网络,只有两个隐藏层,每个隐藏层有5个神经元。权重初始化为1,激活函数使用ReLU。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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