- 从河流到海洋的塑料输入量这个数据集显示了2010年全球从河流进入海洋的塑料输入量，以每年的公斤数表示。作者使用了关于废物管理、人口密度和水文信息的数据来创建这个模型。该数据集包括40,760个流域和182个不同国家的信息。该数据以矢量格式呈现。我们的海洋和海岸线上的塑料污染已经成为全世界海洋健康的一个主要威胁。更好地了解和量化海洋塑料来源可以帮助实施缓解战略，以缓解这一问题。该数据集可以帮... 从河流到海洋的塑料输入量这个数据集显示了2010年全球从河流进入海洋的塑料输入量，以每年的公斤数表示。作者使用了关于废物管理、人口密度和水文信息的数据来创建这个模型。该数据集包括40,760个流域和182个不同国家的信息。该数据以矢量格式呈现。我们的海洋和海岸线上的塑料污染已经成为全世界海洋健康的一个主要威胁。更好地了解和量化海洋塑料来源可以帮助实施缓解战略，以缓解这一问题。该数据集可以帮...
- 使用SQL Server 远程链接MySql数据库(LinkedServer) 达到不同数据库查询 使用SQL Server 远程链接MySql数据库(LinkedServer) 达到不同数据库查询
- 在项目开发中，应用程序需要的数据基本都是存放在数据库中的。对数据的管理过程离不开数据库。本文将运用JDBC API编写一个实现基本数据库操作(添加、修改、删除、查询)的应用程序，实现对图书信息的管理。 完成此项目的具体步骤如下。 在项目开发中，应用程序需要的数据基本都是存放在数据库中的。对数据的管理过程离不开数据库。本文将运用JDBC API编写一个实现基本数据库操作(添加、修改、删除、查询)的应用程序，实现对图书信息的管理。 完成此项目的具体步骤如下。
- 全球风暴潮重建（GSSR）数据库全球风暴潮重建 (GSSR) 数据库包括分布在全球海岸线上的 882 个验潮站的过去每日最大风暴潮值。 用于浪涌重建的数据驱动模型由 Tadesse 等人开发。 （2020）。 作者使用五种具有不同空间和时间分辨率的不同大气再分析产品来生成不同再分析所涵盖时期的浪涌信息。 导致最佳验证结果的再分析被标记为“最佳重建”（请注意，在某些位置，数据不适用于所有再分... 全球风暴潮重建（GSSR）数据库全球风暴潮重建 (GSSR) 数据库包括分布在全球海岸线上的 882 个验潮站的过去每日最大风暴潮值。 用于浪涌重建的数据驱动模型由 Tadesse 等人开发。 （2020）。 作者使用五种具有不同空间和时间分辨率的不同大气再分析产品来生成不同再分析所涵盖时期的浪涌信息。 导致最佳验证结果的再分析被标记为“最佳重建”（请注意，在某些位置，数据不适用于所有再分...
- Argo漂浮数据（子集）Argo是一个国际计划，它使用一队机器人仪器从海洋内部收集信息，这些仪器随洋流漂流，在海面和中水位之间上下移动。每个仪器（浮子）几乎都在海面下生活。选择阿尔戈这个名字是因为这个浮筒阵列与测量海洋表面形状的杰森地球观测卫星一起工作。(在希腊神话中，杰森乘坐他的阿尔戈号船寻找金羊毛）。要了解更多关于阿尔戈的信息，它是如何工作的，它的数据和技术，以及它的科学和环境影响，请... Argo漂浮数据（子集）Argo是一个国际计划，它使用一队机器人仪器从海洋内部收集信息，这些仪器随洋流漂流，在海面和中水位之间上下移动。每个仪器（浮子）几乎都在海面下生活。选择阿尔戈这个名字是因为这个浮筒阵列与测量海洋表面形状的杰森地球观测卫星一起工作。(在希腊神话中，杰森乘坐他的阿尔戈号船寻找金羊毛）。要了解更多关于阿尔戈的信息，它是如何工作的，它的数据和技术，以及它的科学和环境影响，请...
- 数字地球非洲海岸线数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集，包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务，已经生成了2000年至2021年的数据，我们希望与用户一起改进和操作。前言 – 床长人工智能教程该产品将数字地球非洲计划的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面的海岸线的典型位置。该产品使得每年都可以在地方和大陆范围内检查海岸侵蚀和增长的趋势，并且可以绘制历史上的海... 数字地球非洲海岸线数字地球非洲海岸线是一个大陆数据集，包括整个非洲海岸线的年度海岸线和海岸变化率。这是一项临时服务，已经生成了2000年至2021年的数据，我们希望与用户一起改进和操作。前言 – 床长人工智能教程该产品将数字地球非洲计划的卫星数据与潮汐模型相结合，绘制出每年平均海平面的海岸线的典型位置。该产品使得每年都可以在地方和大陆范围内检查海岸侵蚀和增长的趋势，并且可以绘制历史上的海...
- 在实际的软件项目中，如果系统中需要存储的数据量比较大，需要设计的表比较多，表与表之间的关系比较复杂，那我们就需要进行规范的数据库设置。如果不经过数据库的设计，我们构建的数据库不合理、不恰当，那么数据库的维护、运行效率会有很大的问题。这将直接影响到项目的运行性和可靠性。 在实际的软件项目中，如果系统中需要存储的数据量比较大，需要设计的表比较多，表与表之间的关系比较复杂，那我们就需要进行规范的数据库设置。如果不经过数据库的设计，我们构建的数据库不合理、不恰当，那么数据库的维护、运行效率会有很大的问题。这将直接影响到项目的运行性和可靠性。
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- 准确的讲，Redis 事务包含两种模式 : **事务模式** 和 **Lua 脚本**。 先说结论： Redis 的事务模式具备如下特点： - 保证隔离性； - 无法保证持久性； - 具备了一定的原子性，但不支持回滚； - 一致性的概念有分歧，假设在一致性的核心是约束的语意下，Redis 的事务可以保证一致性。 但 Lua 脚本更具备实用场景，它是另一种形式的事务，他具备一定的原子性，但脚 准确的讲，Redis 事务包含两种模式 : **事务模式** 和 **Lua 脚本**。 先说结论： Redis 的事务模式具备如下特点： - 保证隔离性； - 无法保证持久性； - 具备了一定的原子性，但不支持回滚； - 一致性的概念有分歧，假设在一致性的核心是约束的语意下，Redis 的事务可以保证一致性。 但 Lua 脚本更具备实用场景，它是另一种形式的事务，他具备一定的原子性，但脚
- True Color (432): Layer error: ImageCollection.mosaic: Error in map(ID=LC09_001048_20220114): Image.select: Pattern 'ST_B6' did not match any bands.True Color (432): Layer error: ImageCollection.... True Color (432): Layer error: ImageCollection.mosaic: Error in map(ID=LC09_001048_20220114): Image.select: Pattern 'ST_B6' did not match any bands.True Color (432): Layer error: ImageCollection....
- Tensor Flow Hydra Flood Models这个数据集是水文遥感分析洪水（HYDRAFloods）系统的地表水输出图像，利用深度学习TensorFlow方法。具体来说，这个联合研究中心（JRC）调整后的学习率二元交叉熵（BCE）Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Sentinel-1地表水制图的深度学习方法中得到了详细讨论。洪水的水文遥感分析（或HYDRAFlood... Tensor Flow Hydra Flood Models这个数据集是水文遥感分析洪水（HYDRAFloods）系统的地表水输出图像，利用深度学习TensorFlow方法。具体来说，这个联合研究中心（JRC）调整后的学习率二元交叉熵（BCE）Dice模型和方法在最近的利用谷歌地球引擎的Sentinel-1地表水制图的深度学习方法中得到了详细讨论。洪水的水文遥感分析（或HYDRAFlood...
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