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原创 如何给Linux主机安装docker服务
Docker离线安装指南 本文介绍了Docker离线安装的具体步骤:1)从官网下载静态二进制包;2)解压并复制二进制文件到/usr/bin/;3)创建systemd服务配置文件;4)启动并设置开机自启Docker服务。整个过程适用于无网络环境的Linux服务器部署,通过手动配置systemd服务实现Docker的离线安装与管理。
2026-01-04 08:57:09
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原创 SNAP-snappy二次开发之对Sentinel-1处理时如何设置无效值nodata
摘要:使用SNAP的snappy处理Sentinel-1 SAR数据时,默认无效值设置为0.0会导致影像出现异常白点问题。这是因为SAR数据可能包含0这一有效值,导致正常像素被误判。解决方案是将无效值改为更安全的-9999.0,并在读取数据后立即设置。关键点包括:尽早设置无效值、选择不影响数据范围的无效值、启用无效值功能。这种方法能有效避免显示异常和后续分析误差,提高SAR数据处理质量。
2026-01-01 21:37:21
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原创 基于PyTorch的deeplabv3的地物分类提取模型
本文实现了一个基于PyTorch的SAR影像地物分类深度学习框架。主要包含SARLandCoverDataset数据集类,支持多光谱/全色影像读取与预处理,自动检测类别数量并处理掩码数据。系统采用GDAL库高效读取遥感影像,支持多波段处理与归一化,同时实现了数据增强功能。该框架可构建端到端的遥感影像分类流程,支持多分类任务,包含数据加载、模型训练和评估等完整功能,适用于SAR影像的地物分类应用场景。代码中还解决了SSL证书验证问题,确保模型预训练权重能正常下载。
2025-12-31 14:07:52
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原创 python的numpy库执行计算时,运算结果跟预期不一致
开始是在识别tif数组中的值,然后求其平方和的最大值,结果运算结果跟实际不一致。排查问题得知,tif的数组存储类型时int16,因此做出以下修改,运算正常。
2025-12-02 13:15:41
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原创 栅格数据转矩阵输出--py
本文介绍使用Python3.9和GDAL库处理栅格数据的流程:首先对栅格数据进行10倍降分辨率重采样,调整像元大小并保存新影像;然后通过rasterToPoints函数提取每个像元的经纬度坐标和属性值,去除无效值后以(x,y,z)格式输出到TXT文件。关键步骤包括:1)使用GDAL进行重采样参数设置;2)构建网格坐标系统;3)转换栅格值为点数据;4)格式化输出结果。该方法实现了栅格数据的降采样处理与坐标属性提取的一体化流程,适用于地理空间数据分析。
2025-11-25 21:36:23
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原创 基于Python Flask和SSH协议的Web前后端平台搭建指南
本文将介绍如何使用Python Flask框架搭建后端,通过SSH协议连接远程服务器执行命令,并配合HTML/JavaScript前端构建一个简易的命令操作平台。该系统允许用户通过Web界面发布命令,后端通过SSH协议在远程服务器上执行这些命令并返回结果。
2025-11-25 16:44:02
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原创 如何更精准的计算等经纬(4326)tif影像的面积
这个投影字符串是等面积投影,我们可以通过将其4326转换为这个投影,直接数格子即可,然后再将格子数乘以单个格子的面积,就是实际的研究去面积了。
2025-11-21 16:27:26
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原创 如何基于底层纯净版的Linux构建一个py镜像---以Ubuntu镜像构建为例
本文介绍了从纯净版Ubuntu基础镜像开始,通过容器交互方式构建Docker镜像的完整流程。首先加载70M左右的Ubuntu基础包,进入容器后依次安装sudo、wget等基础工具和依赖库,然后编译安装Python 3.8环境并创建符号链接,最后将配置好的容器提交为镜像并导出为tar文件。整个过程展示了如何从最小化系统逐步构建一个约1.5G大小的Python运行环境,为后续安装科学计算库等扩展奠定了基础。该方法适用于需要高度定制化Docker镜像的场景。
2025-11-20 17:08:38
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原创 如何把py代码加密编译成so和pyd文件
本文介绍了使用Cython将Python代码加密编译成二进制文件的方法:Linux下生成.so文件,Windows下生成.pyd文件。核心代码通过cythonize函数编译扩展模块,自动处理文件重命名,保持与原Python文件相同的调用方式。需要注意的是不同Python版本的编译结果不能互调。编译过程只需指定目录路径,脚本会自动处理所有.py文件(除setup.py外),输出对应的.so或.pyd文件,实现跨平台兼容。文中还提供了成功编译的示例截图作为验证。
2025-11-20 16:17:23
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原创 浅谈GF光学数据的等经纬正射投影方法
本文提供了C#和Python两种语言的GDAL正射投影实现方法。两种实现都支持RPC模型,需要DEM辅助数据,可设置输出分辨率、压缩格式等参数。C#版本通过命令行参数配置,Python版本采用WarpOptions对象配置。处理流程包括:注册GDAL库、打开输入文件、设置投影参数、执行正射校正、释放资源。关键参数包括DEM文件路径、输出分辨率(X/Y)、RPC插值方法等。两种方法都能处理大文件(BIGTIFF),并支持LZW压缩格式。
2025-11-08 23:54:45
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原创 K-Means聚类-py
K-Means算法是一种简单的迭代型聚类算法,采用距离作为相似性指标,从而发现给定数据集中的K个类,且每个类的中心是根据类中所有数值的均值得到的,每个类的中心用聚类中心来描述。对于给定的一个数据集X以及要得到的类别数量K,选取欧式距离作为相似度指标,聚类目标实施的个类的聚类平反和最小,如数据表达式,假设簇划分为(C1、C2、…K-mean聚类算法。
2025-11-08 23:03:30
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原创 基于Otsu和cv2形态学算法实现SAR数据的海陆分离---py
本文摘要:首先通过GDAL库读取TIFF数据并进行预处理,使用Otsu算法实现海陆二值分割。然后设计了基于形态学的滤波算法,利用连通区域分析去除小面积杂质,其中陆地部分保留大于阈值(100像素)的区域,水域部分则保留大面积连通区域。算法采用分块处理策略(1024×1024)提升大规模图像处理效率。最终输出结果为二值图像,陆地标记为255,水域标记为0。实验结果表明该方法能有效实现海陆分割并去除小面积噪声。
2025-11-05 22:19:38
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原创 浅谈IDEA2020--JavaScript开发封装app脚本
本文介绍了使用JavaScript语言和EasyClick框架开发Android应用的流程。开发环境准备包括:IDEA 2020开发者版、EasyClick插件6.17.0版本及安卓模拟器。开发流程涵盖:1)安装插件并创建H5扁平化项目;2)连接安卓模拟器;3)编写核心功能代码(点击、图像识别、滑动等函数);4)测试完成后打包APP并设置图标。文中提供了关键代码示例和函数说明。最后附EasyClick官方文档链接供开发者参考。
2025-11-05 09:12:54
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原创 浅谈 ResNet-18网络预训练模型的使用
摘要:本文提供了一个基于PyTorch的图像分类解决方案,支持自动识别分类类别数量。用户只需在data目录下按分类创建train和val文件夹并放入jpg样本即可使用。方案采用ResNet18预训练模型,包含数据增强(随机翻转、旋转、颜色调整等)、自定义数据集加载器和训练流程。环境要求PyTorch 1.13.0及相关库,自动检测GPU可用性,支持模型微调和学习率调整。训练过程记录损失和准确率,可保存最佳模型。代码结构清晰,包含数据预处理、模型构建和训练验证全流程。
2025-11-03 11:32:02
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原创 SNAP如何在arm-Linux架构上部署使用
本文详细介绍了在Docker容器中配置Python 3.8环境并安装Java环境、Maven工具和SNAP遥感图像处理软件的过程。主要包括:1)创建Python3.8容器;2)安装配置JDK 8和Maven;3)编译安装jpy库;4)部署SNAP软件并配置环境变量;5)设置Python运行环境。最后提到有偿提供处理哨兵1号GRD数据的ARM版Docker镜像和代码。整个过程涉及大量环境变量配置和权限设置,为遥感数据处理提供了完整的运行环境解决方案。
2025-10-31 13:20:11
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原创 docker容器构建常用操作
Docker 是一个开源的容器化平台,可以将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中,从而实现跨平台、快速部署的目的。Docker 可以在不同的环境中运行,无需担心应用程序的依赖关系和配置问题。安装新的 Python 库很简单,可以使用pip或conda根据你的环境需求进行安装。如果你需要在构建时安装库,建议把安装指令添加到 Dockerfile 中。这些方法能够帮助你灵活地管理 Docker 容器中的 Python 环境。在 Docker 容器中删除文件和在普通 Linux 环境中的操作一样,使用rm。
2025-10-31 08:52:36
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原创 GIT常用命令
通过以上步骤,您应该可以安全地将本地提交推送到远程仓库。如果在这个过程中出现任何问题,请随时反馈,我会协助您解决!如果您希望将当前分支直接合并到master如果您在合并过程中没有遇到冲突,并且在本地的master分支上看到新增的提交,那么合并就是成功的。接下来,请继续推送并确保您的团队能够看到最新的更改。如有其他问题,欢迎随时询问!
2025-01-15 17:17:05
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原创 正则表达式的使用方法
通过正则表达式,用户可以根据文件名的模式来精确地筛选出主文件和副文件。正则表达式可以非常灵活,允许用户根据需求精确筛选文件。
2025-01-15 17:14:19
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原创 PYTHON-SNAP哨兵1docker构建(SNAPPY版)
--------------python版本3.8、snap版本8.0.0,jpy版本0.10.0.dev。
2025-01-15 17:11:39
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原创 基于win10 编译VS2022 GDAL342教程
Win11下基于VS2022编译SQLite3源码_sqlite下载 win11-优快云博客GIS子枫-优快云博客GDAL+HDF4+HDF5+netCDF库编译C#_netcdf-c#库下载-优快云博客Win11下 基于VS2022编译GDAL库_win11 gdal-优快云博客win10+visual studio2015+Camke编译geos详细过程_vs2015编译geos-优快云博客1、GDAL是基于C++编写的,故编译需要一定的依赖库。依赖关系如下(来自于各库网站的requireme
2025-01-15 17:09:13
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空空如也
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