河南dem无偏移tif分辨率20米

于 2025-03-18 06:30:00 发布
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ArcGis区位图制作步骤
2301_82175026的博客
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2024年12月，记录自己的ArcGis软件学习过程。目标一：制作安徽省六安市区位图。
河南dem 无偏移tif 分辨率20米
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dem 无偏移tif 分辨率20米
基于ArcGIS的流域提取流程
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阈值的设定在河网的提取过程中是很重要的，直接影响到河网的提取结果。(2)输入【Input stream raster】数据“安阳市streamnet.tif”和【Input flow direction raster】数据“安阳市demfill_dir.tif”，指定【Output raster】的保存路径和名称，在【Method of stream ordering (optional)】下拉框中选择“STRAHLER”，最后单击【OK】按钮，完成河网分级操作。因此，分水岭可以被视为水流的分界线。
经典影视-TVB剧集[1996'新上海滩]配乐集锦.zip
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智能客服系统全栈开发：Spring Boot 3.2 + Spring AI + DeepSeek 完整实战（完整源码）
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5.4.1-借助LCD屏幕与按键调节-基础功能 openmv+STM32串口通信 openmv
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5.4.1-借助LCD屏幕与按键调节-基础功能 openmv+STM32串口通信 openmv串口通信openmv识别物体 openmv神经网络训练 openmv 识别 电赛 电子设计大赛 工巡赛
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python333学生宿舍公寓管理系统 毕业论文 【学生公寓管理】
06-05
内容概要：本文档详细介绍了宿迁学院建筑工程系的学生公寓管理系统的开发与实现。该系统旨在解决传统学生公寓管理模式中存在的问题，通过计算机系统提高管理效率和准确性。系统采用PYTHON语言结合Django框架与Vue框架及MySQL数据库设计，涵盖了管理员管理、宿舍信息管理、宿舍安排管理、学生报修管理等多个模块。通过系统分析、设计、实现和测试，最终实现了信息化、网络化的管理目标，提高了学生公寓管理的效率，减少了经济投入。 适合人群：高校学生公寓管理人员、计算机相关专业的学生或教师、对信息系统开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①帮助学校管理部门实现对学生公寓的高效管理，包括宿舍分配、报修处理等功能；②为学生提供便捷的宿舍信息查询和报修服务；③作为教学案例，可用于教授信息系统开发、数据库设计等相关课程。 阅读建议：本文档不仅介绍了系统的具体实现细节，还涵盖了开发背景、技术选型、系统设计思路等内容，建议读者在阅读时重点关注系统架构设计和技术实现部分，并结合实际应用场景进行思考。此外，对于有兴趣深入研究的读者，可以通过参考文献进一步了解相关技术和理论知识。
电.zip
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C++的IM聊天系统，qt
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抖音剧情-正能量辛苦-17首.zip
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基于SpringBoot的智能仓库管理系统毕业设计.zip
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第五章-PWM控制电机 开源stm32循迹小车详细制作过程（附加完全版代码）-openmv视觉循迹、红外循迹、避障跟随、超声波跟随、蓝牙遥控 m32f103c8t6、stm32cubemx.md
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这篇文章详细介绍了磁控溅射技术在平面和曲面基底上实现所需薄膜厚度梯度的数学模型及其应用（含详细可运行代码及解释）
06-05
内容概要：该论文围绕在平面和曲面基底上实现所需的薄膜厚度梯度展开，开发了一套数学模型用于计算磁控溅射技术沉积的薄膜厚度分布。模型可用于设计屏蔽罩或掩模形状，以拦截源与基底之间的材料，实现特定的薄膜厚度梯度。论文不仅探讨了平面基底上的均匀涂层，还扩展到旋转和曲面基底，考虑了靶材磨损对薄膜厚度分布的影响及通过旋转基底改善均匀性的效果。实验结果与理论计算显示良好一致性。此外，论文还通过迭代优化算法调整屏蔽罩开口宽度来改善厚度均匀性，并分析了不同初始条件对镀膜长度和效率的影响。 适合人群：从事材料科学、物理气相沉积（PVD）技术研究的专业人士，尤其是关注薄膜制备工艺的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①理解磁控溅射过程中如何通过数学模型预测和控制薄膜厚度分布；②学习如何利用掩模技术实现特定的厚度梯度；③掌握优化屏蔽罩开口宽度以提高镀膜均匀性和效率的方法；④探索不同初始条件对镀膜效果的影响，寻找最优工艺参数。 其他说明：论文提供了详细的理论推导、模型构建及其实现代码，包括但不限于余弦定律、高斯分布、掩模优化算法等。这些工具可以帮助读者深入理解磁控溅射过程中的物理现象，并为实际应用提供指导。同时，文中还讨论了模型的局限性和改进方向，如边缘区域的理论预测偏差等问题。
镭射狗1-67CD-Canis Destructus [Modern Dark Drama] - [320].zip
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银河麒麟V10配置rsync实现服务器同步备份.docx
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内容概要：本文档详细介绍了在银河麒麟桌面 V10 和银河麒麟服务器 V10 之间使用 rsync 工具实现文件定时备份的方法。首先，文档描述了服务器端和客户端的 IP 地址，并详细列出了服务器端配置文件（rsyncd.conf）的各项参数设定，包括用户权限、连接限制、允许的主机范围等。接着，文档逐步指导用户创建服务用户、指定备份目录、设置正确的目录权限、创建并保护密码文件。对于桌面端，若未预装 rsync，则需手动安装。最后，通过命令行测试同步备份功能，并通过 crontab 设置定时任务确保备份定期自动执行。; 适合人群：具有一定 Linux 系统管理经验的技术人员或系统管理员。; 使用场景及目标：①实现从银河麒麟桌面到服务器的数据自动同步与备份；②掌握 rsync 工具的基本配置和使用方法；③确保关键数据的安全性和可恢复性。; 其他说明：实际操作时应注意调整配置以适应具体的网络环境和安全策略，同时注意账户名称不一定相同，在实验环境中恰好都为“kylin”。
OKX 欧易交易辅助机器人 - 量化交易自动化 Bot
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OKX 欧易交易辅助机器人 - 量化交易自动化 Bot 参考文章： https://blog.youkuaiyun.com/jslygwx/article/details/144608562?spm=1001.2014.3001.5501 该文件仅包含源码，不提供技术服务。技术服务请额外洽谈。
拟声-运动音效-运动-其他.zip
06-05
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【自然语言处理】大型语言模型检索增强生成评估系统：RGB基准测试框架与代码实现（含详细可运行代码及解释）
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内容概要：本文系统研究了检索增强生成(RAG)对不同大语言模型(LLMs)的影响，建立了新的RAG评估基准RGB，该基准包含英语和中文语料，将测试实例分为四类能力测试：噪声鲁棒性、负面拒绝、信息整合和反事实鲁棒性。研究发现，尽管LLMs表现出一定的噪声鲁棒性，但在负面拒绝、信息整合和处理错误信息方面仍有显著困难，表明有效应用RAG于LLMs仍有很大的提升空间。文章还提供了RGBEvaluator类的Python代码实现，用于评估模型在这四种核心能力上的表现。此外，进一步探讨了RAG系统的挑战，包括知识干扰、负面拒绝失效、多文档整合缺陷以及优先级错位，并提出了改进方案，如知识冲突解决机制、动态拒绝阈值和多阶段生成验证。 适合人群：对大语言模型和检索增强生成技术感兴趣的科研人员、自然语言处理领域的开发者以及希望深入了解LLMs局限性和改进方向的研究者。 使用场景及目标：①评估现有LLMs在检索增强生成任务中的表现；②识别LLMs在处理噪声、负面拒绝、信息整合和反事实鲁棒性方面的不足；③为构建更强大的RAG系统提供理论和技术支持。 其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现和评估框架，适用于学术研究和实际应用开发。建议读者在实践中结合真实数据集进行实验，并根据具体需求调整评估指标和生成策略。
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