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RSS订阅原创 遥感卫星数据读取
通过上面的代码，将文件夹下的所有tif文件均做可视化处理，拼成子图的形式。通过上面的例子可以得出tif文件是。C. 连续值（面积 / 覆盖率）A. 0 / 1 掩膜。判断tif文件类型，B. 比例（0–1）
2025-12-15 22:05:58
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原创 如何使用wgt命令，结合ftp远程下载大规模数据
以生态环境中心的数据为例，对应数据想要下载的话，往往都是大规模数据集，需要使用服务器进行远程下载，首先在网站上创建账号，申请对应的数据，审批后会给一个账号的用户名密码。
2025-12-15 11:09:49
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原创 行业专家如何选择远控软件？2026年十大品牌排名场景适配全指南
在远程协作深入各行各业的今天，选择远程控制软件已不再是简单的工具对比，而成为一场关乎的战略决策。不同行业、不同场景对远控软件的需求差异显著——设计师要求色彩精准，程序员需要低延迟响应，企业IT则更看重管理权限与审计功能。本文将打破传统评分思维，从出发，为您解析2025年十大远程控制软件在不同行业中的真实表现，助您找到最匹配的那一把“数字钥匙”。
2025-12-12 21:19:30
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原创 vLLM模型迁移昇腾平台实战：从GPU到NPU的完整部署流程
PD分离部署对大模型推理性能提升确实有明显效果,但配置过程比较繁琐,需要注意的点也很多。希望这份实战记录能帮大家少踩一些坑。一旦打通了HCCL通信链路，配合vLLM的PD分离架构，昇腾910B在DeepSeek这种大参数模型上的吞吐表现是相当可观的。如果在部署过程中遇到其他问题,建议先查看官方文档和社区讨论,很多常见问题都有解决方案，注明：昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。昇腾社区。
2025-12-10 12:18:42
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原创 扒掉 Runtime 底裤：BoostKit 是如何通过重写 TF 执行流的
宏观架构层：用重写执行流，解决大量小算子带来的调度崩塌。微观算子层：用KDNN和KTFOP替换通用实现，利用 ARM 专有指令集和寄存器特性。硬件适配层：通过 NUMA 亲和性和 Zero Copy 技术，打通 CPU 和内存的任督二脉。对于咱们开发者来说，这个 Repo 绝对是学习“如何为特定硬件定制 AI 框架”的教科书。别再只会然后调参了。真正的技术大牛，都是像这样，敢于拿着手术刀，对着几百万行代码的庞然大物，直接动手去做，所以咱们也抓紧学起来吧，注明：昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。
2025-12-10 12:17:28
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原创 数据预处理与格式转换
正常情况下，下载后的era5文件是可以直接使用的，假如下载的是grib格式的文件，那么转换后的nc文件往往不是普通的nc文件，它的格式来自。= 起报时间（forecast_reference_time）= 距离起报时间的预报时间（forecast_period）即使 number=0，cfgrib 也强制保留该维度。而是把 GRIB 的结构“原样映射”到 NetCDF。= 真实时间（cfgrib 自动算出来）因此不能像普通 ERA5 一样直接用。这些不会影响数据值，只是信息多。可以下载daily的数据。
2025-12-03 09:49:49
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原创 可解释人工智能XAI
数据包含了['Shape_Leng', 'Shape_Area', 'DEM', 'Dis2water', 'ISD', 'POI', 'RD', 'POP', 'X', 'Y']字段。在地学/空间研究中，“个体”就是一个个“地理单元”，因此，每一个地理单元中的每一个特征发挥的作用，都可以被绘制于地图之上，发现特征影响的空间异质性，从而为决策支持提供因地制宜的见解。GeoShapley方法可以量化空间位置的影响，并量化出自变量中的空间效应，这也是传统的地理加权机器学习（GWML）+SHAP所做不到的。
2025-08-29 17:23:22
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原创 计算机视觉全流程（基础知识）
根据任务的不同，使用的预训练数据集有所不同，ImageNet是最常用的视觉预训练数质量的模型训练数据集。深度学习模型一般需要足够的训练数据进行训练，在数据有限时，通过数据增强策略可以大大扩充数据量，在实战中往往能够显著地提高训练的效果。对图像进行随机的裁剪，这种做法可能会影响图像本身的语义信息，注意，对于检》和分割任务，应当对label进行同样的裁剪，代码如下。在线预处理指在训练和推理时，提前对载入的图像进行一定的处理，使之符合网络的输入格式或加快收敛速度。对图像应用随机的角度旋转，代码如下。
2025-08-27 11:30:45
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原创 分层学习率、多样本Dropout等大模型训练技巧
分层学习率是指在初始化优化器时，给模型的不同层设置不同的学习率，因为在预训练层语言模型中，越靠近输入的层（浅层）的知识通用性越强，在训练过程中参数变动较小；而靠近输出的层（深层）的知识与任务关联越紧密，在训练过程中参数变动越大，因此我们可以根据模型由浅入深的层数，设置递进学习率，帮助模型更好的收敛。
2025-08-27 10:09:01
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原创 vim中使用鼠标右键插入时进入(insert)visual模式
然后再i进入insert模式，就可以正常右键粘贴了。先shift+enter进入普通模式。输入 set mouse-=a。
2025-08-01 15:23:35
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原创 GRIB数据处理相关指令
GRIB(General Regularly distributed Information in Binary form)，是由世界气象组织（WMO）设计和维护的一种用于存储和传输网格数据的标准数据格式，它是一种自描述的二进制压缩格式，通常具有扩展名.grib，.grb或.gb。GRIB数据格式是以一个被称为“报文”(Message)的数据结构为基本单元的集合体。每个“报文”中会存储一套经纬度、变量数组以及所有描述性的属性信息，而每个GRIB文件里会按顺序排列存储多个“报文”。
2025-07-19 15:34:03
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原创 Git在克隆的时候报错、Permission denied (publickey).报错
【代码】Git在克隆的时候报错、Permission denied (publickey).报错。
2025-05-14 20:08:24
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原创 栅格裁剪（Python）
在地理数据处理中，矢量裁剪栅格是一个非常重要的操作，它可以帮助我们提取感兴趣的区域并获得更精确的分析结果。简单来说，制作数据的人要尽可能的考虑到多个用户的需求，所以往往数据的范围比较大，比如全国范围、全球范围，但是使用数据的人往往有自己聚焦的研究区，所以其 “研究区” 更明确。所以，在进行科研或者实际工作时，我们一般会裁剪出自己的目标区域数据，减少数据量，也方便分析和挖掘数据。🌰。这时候我们第一步自然是先把我们需要的数据裁剪出来，既方便处理，也方便出图。可能用到的包。
2025-03-10 15:24:31
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原创 矢量文件与栅格数据介绍
矢量文件的特点是精度高、存储空间小，适合表示具有明确边界的地理要素（如道路、河流、行政区划等）。：常见的图像格式，也可用于栅格数据存储，但通常不包含地理信息，需要额外的坐标文件（如WLD文件）。：Google Earth使用的矢量数据格式，支持点、线、面等几何类型，常用于地理信息的可视化。：最常用的栅格数据格式，支持地理信息（坐标、投影等），广泛应用于遥感和GIS领域。：最常用的矢量数据格式，由Esri公司开发，支持点、线、面等多种几何类型。：用于存储大规模数据的格式，常用于遥感数据（如MODIS）。
2025-03-10 10:52:25
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原创 遥感卫星数据升尺度与降尺度解释
举个例子，对应的原始文件分辨率为0.01°，我们想将其升尺度为0.25°，所以需要使用“//”运算符，因为分辨率越高，像元越多，等同于对应的像元的数目越多。而我们想要将其总数量变小（也就是升尺度，在此可以理解为卫星的高度提高了对应的采集到的信息不如在低空状态下采集到的细腻了），假如我们将对应的像元进行//25计算，那么得到的分辨率就=0.01*25=0.25。tip：升降尺度只是能够实现，但是与实际仍有一个不小的偏差，所以对应的要是确保高精度的处理分辨率不同问题，仍然需要较多的处理步骤。
2025-03-10 10:00:20
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原创 栅格数据尺度转换
这种双线性内插的方法往往是最普通的降尺度方法，其效果并不会很好，因为真实的地球科学数据往往蕴含着一定的地学规律，简单的数学方法进行降尺度其精度较差，需要进一步了解的同学可以多多查看相关的文献（可以参考葛老师这篇总结性的文章 https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0012825219301539）。栅格数据是地理数据中一种常见的数据形式，它将空间分割成规则的网格，以像元矩阵的形式存储，每个像元代表一个网格单元，并包含与之相关的属性值。
2025-02-20 15:03:44
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原创 Python地理数据处理入门
上面每种格式都有自己的特点和适用范围。正所谓“万事开头难”，想要在使用 python 处理和分析数据，首先是要正确的读取数据。
2025-02-19 15:23:45
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原创 遥感数据介绍
不同传感器和数据提供商有各自的默认格式（如MODIS使用HDF，Landsat使用GeoTIFF）。ENVI软件使用的专有格式，包括一个头文件（.hdr）和一个数据文件（.dat）。ESRI开发的矢量数据格式，由多个文件组成（.shp, .shx, .dbf等）。支持多种格式的转换（如GeoTIFF、Shapefile、HDF等）。CMIP（气候模型数据）、ERA5（气象再分析数据）。Google Earth使用的格式，支持三维地理数据。MODIS、VIIRS、AIRS 等传感器数据。
2025-02-07 14:47:41
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原创 panoply安装
的错误，我想起来原来安装过java，考虑是不是出现了各个版本之间的错乱问题，所以对应将原来的java全部删除了，再次打开就可以正常运行了。安装panoply可能会遇到很多问题，因为对应的需要安装java环境，并且要求对应的java版本在java11以上。能够查找对应的java路径，这里注意只需要保存一个java的路径就可以。panoply属于气象领域必备的神器，用于可视化对应的气象数据，各种类型的气象数据均可简便直观打开。可以判断是否安装成功java，还能查看对应的java的版本。
2025-01-23 16:59:01
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原创 读写和解析简单的 nc 文件
NetCDF 文件格式在气象数据工程领域占据着举足轻重的地位，其结构灵活、强兼容性等优势使其成为该领域的一个标准。无论是从事学术研究还是工程实践，掌握这种数据格式变得越发重要。其次，我注意到目前社区中气象编程大多数课程都聚焦于某个特定库的使用方法，而鲜有以数据格式本身为中心的内容。因此，我决定将 NetCDF 数据格式置于核心位置，同时辅以 xarray、netCDF4、nco、cdo 等工具，共同构建本次培训的内容框架。
2025-01-22 10:39:10
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原创 气象数据Grib及Python绘图
文章较长，却将所有常见的气象数据类型进行了详细的介绍，侧重使用python方法对各类气象数据类型进行处理，并对各种方法的优劣势进行了详细分析，相信对于阅读者来说会有一定程度的帮助
2024-12-31 20:34:05
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原创 Embedding与Rerank
Embedding是一种强大的技术，用于将高维稀疏数据映射到低维稠密向量空间，在许多领域（如NLP、推荐系统、图像处理等）都有广泛应用。通过Embedding，我们能够捕捉对象之间的关系和相似性，增强模型的表现。常见的Embedding方法包括Word2Vec、GloVe、FastText、BERT等。Embedding的优势在于能显著降维并提高计算效率，但也存在着维度选择、OOV问题、稀疏性等挑战。Rerank。
2024-12-24 14:31:35
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原创 气象类基础知识（一）
在均相反应中，反应物和产物处于同一相态（例如，气体与气体之间的反应）。然而，在中，反应物通常存在于不同的相态之间，通常是气体与固体或液体之间的反应。反应往往发生在这些物质相互接触的界面上，这就是所谓的。
2024-12-16 16:12:58
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原创 Transformer部分知识点解释
1.一方面就是速度快效率高了，论文中计算复杂度由L^2->LlogL。左右对比可以发现，特征更明显了（该亮的地方变的亮了）2.下采样之后，特征更明显，且跟之前的模式基本一致。Transformer架构的优势与问题。传统Transformer。Encoder改进后的效果。
2024-12-11 16:12:55
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原创 气象领域期刊高阶绘图（Python）
使用气候模型预测数据，展示不同情景下的温度变化、降水量、海平面变化等。通常使用地球表面的颜色映射来展示大范围的变化。这种图通常用来展示多个变量的交互作用，适合气象学中的高阶分析。
2024-12-10 17:03:04
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原创 遥感与气象数据集的查找与常见数据格式的解释
遥感数据课题组常常处理的是从卫星平台、地面观测和气象模型等来源获取的数据。这些数据包括气象变量、遥感影像、土地覆盖、植被指数、大气污染物浓度等，广泛应用于气候变化、农业、生态监测、灾害预警等领域。获取这些数据的主要平台有NASA、ESA、USGS等公开的数据库，支持各类遥感数据和气象数据的下载与分析。.nc是用于存储多维科学数据（如气象、气候、海洋数据）的格式，特别适合存储大规模、结构化的数值数据。.tif。
2024-12-10 15:52:38
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原创 绘制nc、shp陆地区域
NC 文件（NetCDF 文件）是一种用于存储和分发科学数据的文件格式，尤其在气候科学、气象学、海洋学和地理空间数据等领域中被广泛使用。NetCDF（Network Common Data Form）是专门为高效存储多维科学数据而设计的，如温度、湿度、风速、降水量、地形高度等。：每个文件都包含元数据，说明存储的数据的变量、单位、维度和其他相关信息，这使得数据可以独立于文件外部的任何描述文件而被理解。：NetCDF 文件可以存储多维的数据，如三维或四维的时空数据。
2024-12-10 15:48:04
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原创 诺贝尔物理学奖颁发给机器学习与神经网络领域研究者该不该？
近日，2024年诺贝尔物理学奖颁发给了机器学习与神经网络领域的研究者，这是历史上首次出现这样的情况。这项奖项原本只授予对自然现象和物质的物理学研究作出重大贡献的科学家，如今却将全球范围内对机器学习和神经网络的研究和开发作为了一种能够深刻影响我们生活和未来的突出成果。机器学习和神经网络凭借其高效、准确和实用的特点，已经广泛应用于生产制造、金融、医疗等众多领域。此次诺贝尔物理学奖的颁发，也引起了全球学术和科研圈的广泛关注和热议。对于这一评奖结果，你又有何不同的看法？针对这一话题，谈一下我的看法。
2024-10-18 14:36:58
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原创 感觉优快云的评分机制出现了问题，希望优快云能进行完善
如果这样，我感觉蛮悲哀的，优快云的内容应该是以质量为王，如果长期这样，不刷粉丝的博主文章更难被关注，从而减少优质的内容的显现率，持续降低优快云的竞争优势，从价值体系来看，很明显优快云更注重的是用户量和关注量。近期我惊奇的发现，尽管今年文章写了不少，但每周的积分还比不上今年一篇文章没有写的朋友积分增长快。希望优快云能够改进一下评分系统，让每个博主更有热情和耐心去撰写精品文章，让优快云的文章质量更高，让优快云对于IT行业和IT技术人员更有吸引力，让优快云发展的更好。
2024-10-17 09:07:01
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炫彩网站模板+网站模板资源
2024-04-06
YOLO目标检测中detect报错
2023-09-25
YOLO训练模型报错
2023-09-24
这道数值分析的题具体应该怎样解决呀？
2023-04-16
快速排序算法编译出错
2023-03-30
python编译报错
2023-03-30
六进制计数器原始状态图怎么绘制
2023-02-13
数据库E-R图与关系数目的转换
2023-01-02
C语言函数模板编译报错
2023-01-09
dataframe中行索引index有两个，读取某一行信息
2022-12-18
dataframe中存在列表数据无法输出，如何解决？
2022-12-16
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