开发上相对难题解决的方式(重点)

LD is tigger forever,CG are not brothers forever, throw the pot and shine.
Efficient work is better than attitude。All right, hide it。Advantages should be hidden.
talk is cheap, show others the code,Keep progress,make a better result.

目录

在这里插入图片描述

概述

我所认为的难题,这是我的归类,对别人只是一般而言的问题。

需求:

设计思路

暂无

实现思路分析

1. 1.可以从宏观方面处理,分解为小的demo.大处着眼,小处着手

分解为基本的技术,实现,让别人看到效果。有个DX 出来。
1.分层解决:

根据所学技术点划分查询,当一个技术层实现了,考虑,对应的上层和下层的实现方法。

最底层的正确开始编写方法,一个demo 完成不了,完成比这更底层的demo 方法,逐渐的依次累计。

2.切换一个电脑画图理解(hiddle)

画图有助于自己对整个流程分析,代码只是流程的实现。
画图理解逻辑,保证自己有清晰的逻辑。清楚的思路和顺序 这点很重要。

  1. 功能测试。

3.抽象出最简单的逻辑和算法

其实最简单的就是基本的数据结构实现,算法等。

4.向知识上迁移发散,本质上就是向数理逻辑上迁移。

有些就是很经典的问题一定要熟悉。

5.学会技术上的转化

6.学会多种思路考虑问题

学会多种思路考虑问题,每10分钟步行,立刻撤换另一种方法。
这种就是思维方式的问题,
最好的方法就是学习。

拓展Demo实现

1.从最熟悉的工程尝试
2.从最基础的代码做起
3.一步一步的执行代码尝试
4.两者都不行,切换环境尝试解决问题
5.实在不行分步骤解决

相关代码如下:

1.略

2.略

实验效果:

待完成

分析:

待补充

小结:

主要讲述了自己的一些体会,里面有许多不足,请大家指正~

参考资料和推荐阅读

  1. 如何解决技术难点

欢迎阅读,各位老铁,如果对你有帮助,点个赞加个关注呗!~

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!
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