Coding and Paper Letter(三十六)
资源整理。
1 Coding:
1.简单的TensorFlow初学者教程。
2.R语言包SpatialEpiApp,运行一个Shiny Web应用程序,可以显示空间和时空疾病数据,估计疾病风险并检测集群。
3.R语言包h5,HDF库的R接口。
4.R语言包sysfonts,在R中载入字体。
5.S-RL工具箱:强化学习(RL)和状态表示学习(SRL)机器人工具箱。
6.Tectonic是一款现代化,完整,独立的TeX / LaTeX引擎,由XeTeX和TeXLive提供支持。
7.R语言包deeptime,为在深度工作的任何人工作的绘图工具。
8.R语言包probably,用于后处理类概率估计的工具。
9.R语言包ggrough,将ggplot2图表转换为roughjs。
10.一个Web应用程序,用于更轻松的Bookdown协作。
11.jupyterlab的插件,支持toc(目录)和git。
12.RINGMesh是一个C ++开源平台,用于处理地质模型的网格。
13.快速地理空间特征存储API。
14.开源项目ms bldg footprints,README没有提供多少具体信息,从文件来看,是一个比较完整的空间数据处理过程的项目。
15.R语言包pavo,用于颜色图案的光谱和空间分析的R包。
16.像素级土地分类。
pixel level land classification
17.Python库earthpy,为在博尔德科罗拉多大学的地球实验室地球分析计划中支持python教学而构建的。
18.用于植被冠层的Sellers(1985)双流辐射传输模型的Python实现。
19.用于密度估计的算法的PyTorch实现。
20.R语言包mc2d,2维的蒙特卡洛模拟工具。
21.mmdetection是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 它是香港中文大学多媒体实验室开发的open-mmlab项目的一部分。
22.R语言包ffraster,将ff数组视为栅格对象,反之亦然。
23.Mask R-CNN用于Keras和TensorFlow上的对象检测和实例分割。
24.为IPython/Jupyter笔记本绘图库。
25.“密集对象网络:通过机器人操作学习密集视觉对象描述符”论文的代码。
26.包含The Economist的Big Mac索引背后的数据,以及显示我们如何计算它的代码。
27.Python库pygdf,Python GPU的数据框的库。
28.Python库gdist,是C ++库(http://code.google.com/p/geodesic/)的Cython接口,用于计算测地距离,该距离是三维网格中三角形网格上两个顶点之间的最短线的长度
29.R语言包rdom,从R渲染和解析动态网页。
30.R语言包glmmstan,使用lmer式(lme4)公式的rstan中的广义线性混合模型。
31.R语言包Rnightlights,从夜间灯光卫星中提取数据。
32.R语言包gganimate,ggplot2的拓展包,用于做动图。
33.快速简单创造地图。
2 Paper:
黄土高原的土壤保持不仅对当地居民而且对减少黄河下游的沉积物都很重要。在本文中,我们报告了由于“退耕还林”(GFG)项目,2000年至2010年土壤侵蚀减少。利用修正的通用土壤流失方程和土地覆盖,气候和沉积物产量数据,我们发现土壤侵蚀从2000年到2010年是减少的。在此期间,为响应GFG,从农田到草地的土地覆盖变化很大。植被覆盖率低,严重侵蚀面积急剧减少,高植被覆盖面积略有侵蚀。我们的研究表明,黄土高原土壤侵蚀减少导致黄河泥沙浓度下降。评估“退耕还林”项目的土壤保持效应。
流域尺度的时空连续日蒸散量(ET)以及流域规模的组分蒸发(E)和蒸腾(T)对于制定可持续水资源战略非常有用,特别是在供水有限的地区。本研究利用基于MODIS的(双温差)DTD模型,在中国黑河流域不同土地覆盖下,对多年全天候ET,E和T进行了估算。遥感ET通过大孔径闪烁仪系统的地面测量进行了验证,源系统面积为几公里,覆盖草地,农田和河岸灌木林地。结果表明,遥感ET产生的平均绝对百分比差异(MAPD)约为20%,在晴朗的天空条件下,生长季节的地面测量值,但阴天的模型性能恶化。然而,每日ET产品给出了对MAPD值约为20%的农田的合理估计,并且T/ET和E/ET的估计与地面测量结果非常一致。 DTD模型也明显优于其他全球应用的基于遥感的模型。基于这些结果,DTD模型被认为对监测作物用水和压力以及制定有效的灌溉策略是可靠的。流域尺度的日尺度遥感ET模拟,ET在目前生态过程中是很关键的参数,而这个双温差DTD模型的验证证明确实模型的适用性较强,如果能实现大规模应用,已在流域尺度研究提供靠谱的蒸散数据,有助于理解流域尺度的生态水文过程。
3.Calculation of the terrestrial vegetation index VIUPD using MODIS/利用MODIS计算陆地植被指数VIUPD
VIUPD是一种基于UPDM的新植被指数,它几乎使用了每个传感器获得的整个植被信息。 已经证实,VIUPD通过使用地面测量数据敏感地反映植被量和植被活力程度。 本文介绍了计算VIUPD的结果,结果表明我们的结论与NDVI和EVI相比较是正确的。一个不同于NDVI和EVI数据的植被指数。
本文基于包括传统普查数据,对地观测数据和新兴互联网数据在内的综合数据集,对中国京津冀地区的人口分布和短期迁移的决定因素进行了研究。我们的研究结果表明,由于该地区城市化程度较高,自然条件不再是人口分布的最强决定因素。新的交通方式,如高速铁路,已经成为人口分布和短期移民的重要决定因素,特别是在大城市。尽管教育仍然是影响人口分布的重要因素,但传统上被认为是管理人口分布和短期移民的社会经济因素,如GDP,投资,城市化水平和技术,影响较小。这些研究结果将为京津冀地区的区域规划决策提供有价值的信息。高铁带来的城市聚集效应的研究。中国的城市发展模式似乎有很多是依赖基础设施而兴起的。
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
《Java8实战》-第八章笔记(重构、测试和调试)
重构、测试和调试 通过本书的前七章,我们了解了Lambda和Stream API的强大威力。你可能主要在新项目的代码中使用这些特性。如果你创建的是全新的Java项目,这是极好的时机,你可以轻装上阵,迅速地将新特性应用到项目中。然而不幸的是,大多数情况下你没有机会从头开始一个全新的项目。很多时候,你不得不面对的是用老版Java接口编写的遗留代码。 这些就是本章要讨论的内容。我们会介绍几种方法,帮助你重构代码,以适配使用Lambda表达式,让你维护的代码具备更好的可读性和灵活性。除此之外,我们还会讨论目前比较流行的几种面向对象的设计模式,包括策略模式、模板方法模式、观察者模式、责任链模式,以及工厂模式,在结合Lambda表达式之后变得更简洁的情况。最后,我们会介绍如何测试和调试使用Lambda表达式和Stream API的代码。 为改善可读性和灵活性重构代码 从本书的开篇我们就一直在强调,利用Lambda表达式,你可以写出更简洁、更灵活的代码。用“更简洁”来描述Lambda表达式是因为相较于匿名类,Lambda表达式可以帮助我们用更紧凑的方式描述程序的行为。第3章中我们也提到,如果你希望将...
- 下一篇
如何在面试中介绍自己的项目经验
在面试时,经过寒暄后,一般面试官会让介绍项目经验 。常见的问法是,说下你最近的(或最拿得出手的)一个项目。 根据我们的面试经验,发现有不少候选人对此没准备,说起来磕磕巴巴,甚至有人说出项目经验从时间段或技术等方面和简历上的不匹配,这样就会造成如下的后果。 第一印象就不好了,至少会感觉该候选人表述能力不强。 一般来说,面试官会根据候选人介绍的项目背景来提问题,假设面试时会问10个问题,那么至少有5个问题会根据候选人所介绍的项目背景来问,候选人如果没说好,那么就没法很好地引导后继问题了,就相当于把提问权完全交给面试官了。 面试时7份靠能力,3份靠技能,而刚开始时的介绍项目又是技能中的重中之重,所以本文将从“介绍”和“引导”两大层面告诉大家如何准备面试时的项目介绍。 好了,如下是正文内容。 1、在面试前准备项目描述,别害怕,因为面试官什么都不知道 面试官是人,不是神,拿到你的简历的时候,是没法核实你的项目细节的(一般公司会到录用后,用背景调查的方式来核实)。 更何况,你做的项目是以月为单位算的,而面试官最多用30分钟来从你的简历上了解你的项目经验,所以你对项目的熟悉程度要远远超过面试官,所以...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Mario游戏-低调大师作品
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装Nodejs环境
- Docker安装Oracle12C,快速搭建Oracle学习环境
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7