从零搭建一个springclould工程,整合springclould多个主键

本文详细介绍如何通过Maven创建并配置一个父工程,包括选择框架、配置字符编码及注解生效等关键步骤。

1.创建一个父工程

1.创建工程

2.选择maven,选择自己电脑上安装的jdk,然后选择apache下框架(一个简单的maven框架),创建父工程

3.填入包名(包名的命名规则自行百度),然后项目名,下一步

4.选择maven,选择自己电脑上maven地址,然后勾选按钮,将maven地址的setting.xml选中,下面会自动识别你配置的maven本地仓库地址(maven安装配置,自行百度)

5.然后finash就可以了。

6.然后进入项目右下角会出现一个自动导包,我们选择自动导包,以后我们添加pom.xml依赖他会自动去下载导入

如果没出现也可在setting里面设置(自行百度)

 

7.配置字符编码

然后

8.配置注解生效,因为以后的编码基本上都是注解来做(代替xml配置文件)

9.配置java编译版本8

 

10.file type 过滤,默认会显示一些文件,不需要操作,看着比较烦就把他过滤掉(自己觉得看着比较舒服的,可以不做)

过滤前文件

配置:

配置之后的文件:

到这里父工程创建就完成了

下面是父工程的pom.xml

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值