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- 🍀贪婪模式在当今信息爆炸的时代，网络爬虫成为了一种强大的工具，帮助人们从海量的网络数据中快速提取有用信息。其中，贪婪模式的爬虫是一种特别高效的方式，能够在最短的时间内获取大量数据。本文将探讨贪婪模式下的网络爬虫的优势和应用。贪婪模式爬虫的核心思想是通过遍历网络页面，尽可能快地获取所有能够找到的链接，然后依次爬取这些链接对应的页面。与其他模式相比，贪婪模式下的爬虫不会考虑页面的深度和复杂度，... 🍀贪婪模式在当今信息爆炸的时代，网络爬虫成为了一种强大的工具，帮助人们从海量的网络数据中快速提取有用信息。其中，贪婪模式的爬虫是一种特别高效的方式，能够在最短的时间内获取大量数据。本文将探讨贪婪模式下的网络爬虫的优势和应用。贪婪模式爬虫的核心思想是通过遍历网络页面，尽可能快地获取所有能够找到的链接，然后依次爬取这些链接对应的页面。与其他模式相比，贪婪模式下的爬虫不会考虑页面的深度和复杂度，...
- 简介：HWSD（Harmonized World Soil Database）是联合国粮食及农业组织（FAO）和国际土壤参考与信息中心（ISRIC）共同开发的世界土壤数据集。该数据集是一份高分辨率（1 km），全球范围的土壤数据库，包括有关土壤类型、土壤属性、土壤质地、土层深度和土壤水分等方面的信息。HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据，以及土壤分类系统和统一名称体系，进行整合和标准化... 简介：HWSD（Harmonized World Soil Database）是联合国粮食及农业组织（FAO）和国际土壤参考与信息中心（ISRIC）共同开发的世界土壤数据集。该数据集是一份高分辨率（1 km），全球范围的土壤数据库，包括有关土壤类型、土壤属性、土壤质地、土层深度和土壤水分等方面的信息。HWSD数据集是基于大量地面测量和遥感数据，以及土壤分类系统和统一名称体系，进行整合和标准化...
- 美国地质勘探局历史图像美国西部¶该数据集包含代表 20 世纪 50 年代中期美国西部地区状况的图像基础图层。我们从USGS EROS 档案中 1940 年至 1970 年间拍摄的 160,000 多张航拍图像中获取图像，采集日期中位数为 1954 年。这些图像完整覆盖了美国西部 17 个州：亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、爱达荷州、堪萨斯州、蒙大拿州、北达科他州、内布拉斯加州、新墨... 美国地质勘探局历史图像美国西部¶该数据集包含代表 20 世纪 50 年代中期美国西部地区状况的图像基础图层。我们从USGS EROS 档案中 1940 年至 1970 年间拍摄的 160,000 多张航拍图像中获取图像，采集日期中位数为 1954 年。这些图像完整覆盖了美国西部 17 个州：亚利桑那州、加利福尼亚州、科罗拉多州、爱达荷州、堪萨斯州、蒙大拿州、北达科他州、内布拉斯加州、新墨...
- 简介新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMSLCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，为月度合成数据，它是在VIIRS_VCMCFG数据的基础上做了散射光校正，校正程序向极点... 简介新一代对地观测卫星Suomi NPP,搭载的可见光红外成像辐射仪（Visible Infrared Imaging Radiometer Suit,VIIRS），能够获取新的夜间灯光遥感影像（Day/Night Band,DNB波段）。VIIRS_VCMSLCFG夜光遥感数据的空间分辨率为750m，为月度合成数据，它是在VIIRS_VCMCFG数据的基础上做了散射光校正，校正程序向极点...
- 全球火灾天气数据库 (GFWED)¶全球火灾天气数据库 (GFWED) 整合了从 1980 年至今影响植被火灾发生和蔓延的可能性的不同天气因素，每日时间分辨率和约 50 公里（0.5 度 x 0.625 度）空间分辨率。它基于火灾天气指数 (FWI) 系统，这是世界上使用最广泛的火灾天气系统。FWI 系统是在加拿大开发的，由三个湿度代码和三个火灾行为指数组成。水分代码捕获三种通用燃料类别的... 全球火灾天气数据库 (GFWED)¶全球火灾天气数据库 (GFWED) 整合了从 1980 年至今影响植被火灾发生和蔓延的可能性的不同天气因素，每日时间分辨率和约 50 公里（0.5 度 x 0.625 度）空间分辨率。它基于火灾天气指数 (FWI) 系统，这是世界上使用最广泛的火灾天气系统。FWI 系统是在加拿大开发的，由三个湿度代码和三个火灾行为指数组成。水分代码捕获三种通用燃料类别的...
- 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据：野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米，覆盖整个美国。它基于多种来源，包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定... 野火风险 (WRC)¶野火风险数据集由美国农业部林务局创建，旨在提供全国范围内潜在野火风险的视图。该数据集包括有关野火风险以下组成部分的空间数据：野火可能性、野火强度、敏感性和暴露度。数据分辨率为 270 米，覆盖整个美国。它基于多种来源，包括植被数据、燃料模型、历史火灾数据和人口数据。前言 – 人工智能教程社区野火风险数据集可用于评估社区级别的野火风险并制定野火缓解计划。它还可用于确定...
- 原住民土地（原住民土地地图）¶土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下，我们希望承认原住民群体在地理上的存在以及他们如何占据土地。您可以在这里访问实际地图Native-Land.ca | Our home on native ... 原住民土地（原住民土地地图）¶土地承认是人们在日常生活中融入原住民存在和土地权利意识的一种方式。这通常在仪式、讲座或教育指南开始时进行。它可以是一种明确但有限的方式来认识殖民主义和第一民族的历史以及定居者殖民社会变革的需要。在这种情况下，我们希望承认原住民群体在地理上的存在以及他们如何占据土地。您可以在这里访问实际地图Native-Land.ca | Our home on native ...
- 1.算法运行效果图预览LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列... 1.算法运行效果图预览LSTM: GRU 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种用于序列建模和预测的递归神经网络（RNN）变体。GRU通过引入门控机制，克服了传统RNN在处理长序列时的梯度消失问题，并在许多任务中取得了优异的性能。下面将详细介绍GRU的原理、数学公式以及其在时间序列...
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