- 简介ABoVE LVIS L1B Geolocated Return Energy Waveforms V001ABoVE LVIS L1B 地理定位回波能量波形 V001该数据集包含 NASA 陆地、植被和冰雪传感器(LVIS)测量的阿拉斯加和加拿大西部上空的回波能量波形数据,LVIS 是一种机载激光雷达扫描激光测高仪。这些数据是作为 NASA 陆地生态计划活动--北极-北方脆弱性实验 ... 简介ABoVE LVIS L1B Geolocated Return Energy Waveforms V001ABoVE LVIS L1B 地理定位回波能量波形 V001该数据集包含 NASA 陆地、植被和冰雪传感器(LVIS)测量的阿拉斯加和加拿大西部上空的回波能量波形数据,LVIS 是一种机载激光雷达扫描激光测高仪。这些数据是作为 NASA 陆地生态计划活动--北极-北方脆弱性实验 ...
- 一、人工智能自动做模型的程序通常包括以下几个步骤:.数据收集和处理:这是任何机器学习项目的基础。程序需要收集大量的数据,并进行必要的预处理,例如清洗、格式转换、特征工程等。.模型选择:根据问题的性质和数据的特性,选择合适的机器学习模型。这可能包括决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等。.模型训练:使用选定的模型对处理过的数据进行训练,以学习数据中的模式和关系。这一步通常需要大量的计算资源... 一、人工智能自动做模型的程序通常包括以下几个步骤:.数据收集和处理:这是任何机器学习项目的基础。程序需要收集大量的数据,并进行必要的预处理,例如清洗、格式转换、特征工程等。.模型选择:根据问题的性质和数据的特性,选择合适的机器学习模型。这可能包括决策树、随机森林、神经网络、支持向量机等。.模型训练:使用选定的模型对处理过的数据进行训练,以学习数据中的模式和关系。这一步通常需要大量的计算资源...
- 简介Pre-LBA ABLE-2A and ABLE-2B Expedition DataABLE 2A 和 2B(大气边界层实验)数据包括亚马逊盆地与其大气边界层之间各种气溶胶和气体交换率的估计值,以及这些气溶胶和气体在边界层和自由对流层之间的移动过程。前言 – 人工智能教程ABLE-2 项目包括两次考察:第一次是在亚马逊旱季(ABLE-2A,1985 年 7-8 月);第二次是在雨季(A... 简介Pre-LBA ABLE-2A and ABLE-2B Expedition DataABLE 2A 和 2B(大气边界层实验)数据包括亚马逊盆地与其大气边界层之间各种气溶胶和气体交换率的估计值,以及这些气溶胶和气体在边界层和自由对流层之间的移动过程。前言 – 人工智能教程ABLE-2 项目包括两次考察:第一次是在亚马逊旱季(ABLE-2A,1985 年 7-8 月);第二次是在雨季(A...
- 简介GOES-17(G17)是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射,用于初始 Cal/Val,2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置,并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程高级基线成像仪(ABI)是一个 16 通道传感... 简介GOES-17(G17)是美国 NOAA 的 GOES-R 系列中的第二颗卫星。它于 2018 年 3 月 1 日在西经 89.5 度的临时位置发射,用于初始 Cal/Val,2018 年 11 月移至西经 137.2 度的额定位置,并于 2019 年 2 月 12 日宣布 NOAA 运营 GOES-West 卫星。前言 – 人工智能教程高级基线成像仪(ABI)是一个 16 通道传感...
- 简介GHRSST NOAA/STAR GOES-16 ABI L2P America Region SST v2.70 dataset in GDS2ABI_G16-STAR-L2P-v2.70是美国国家航空航天局(NASA)的一种卫星数据处理产品。这个产品是由GOES-16(也称为GOES-East)卫星的先进基线/全球地球观测系统(ABI)仪器生成的。STAR代表科学技术高级研究所,L... 简介GHRSST NOAA/STAR GOES-16 ABI L2P America Region SST v2.70 dataset in GDS2ABI_G16-STAR-L2P-v2.70是美国国家航空航天局(NASA)的一种卫星数据处理产品。这个产品是由GOES-16(也称为GOES-East)卫星的先进基线/全球地球观测系统(ABI)仪器生成的。STAR代表科学技术高级研究所,L...
- 在当下技术快速发展的时代,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已然成为大势所趋。从语音助手到自动驾驶汽车,AI的应用日渐普及。作为计算机科学的一个分支,AI侧重于创造能够执行各种复杂任务的智能机器。为了进行有效的AI研发,一个强大的电脑配置是必不可少的。本文旨在为AI开发者提供一份详尽的电脑配置建议,帮助您在这个时代浪潮中占得先机。处理器(CPU)AI开发对计算... 在当下技术快速发展的时代,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已然成为大势所趋。从语音助手到自动驾驶汽车,AI的应用日渐普及。作为计算机科学的一个分支,AI侧重于创造能够执行各种复杂任务的智能机器。为了进行有效的AI研发,一个强大的电脑配置是必不可少的。本文旨在为AI开发者提供一份详尽的电脑配置建议,帮助您在这个时代浪潮中占得先机。处理器(CPU)AI开发对计算...
- 简介Two-Dimensional Video Disdrometer (2DVD)测距仪是一种安装在固定地面站平台上的光学设备,用于测量不同类型水文流星(降水)的特性,如雨滴、雪花和冰雹。二维视频测距仪 (2DVD) 使用两台高速线扫描照相机对所有降水颗粒和类型的大小分布、形状和下落速度进行连续测量。前言 – 人工智能教程由两个内部灯管提供的两个光平面穿过约 10x10 厘米的虚拟测量... 简介Two-Dimensional Video Disdrometer (2DVD)测距仪是一种安装在固定地面站平台上的光学设备,用于测量不同类型水文流星(降水)的特性,如雨滴、雪花和冰雹。二维视频测距仪 (2DVD) 使用两台高速线扫描照相机对所有降水颗粒和类型的大小分布、形状和下落速度进行连续测量。前言 – 人工智能教程由两个内部灯管提供的两个光平面穿过约 10x10 厘米的虚拟测量...
- I. 引言图像标注作为一种强大的工具,通过为图像添加语言描述,为视觉信息赋予新的维度。本文将深入探讨图像标注的意义、方法以及在实际项目中的应用。通过详细的部署过程和示例代码,展示图像标注的力量,并展望其未来发展。 II. 图像标注的意义 1. 语义理解图像标注可以帮助计算机理解图像中的语义信息,从而更好地进行内容分析和理解。 2. 信息检索通过为图像添加标注,使得图像能够被更有效地检索,提... I. 引言图像标注作为一种强大的工具,通过为图像添加语言描述,为视觉信息赋予新的维度。本文将深入探讨图像标注的意义、方法以及在实际项目中的应用。通过详细的部署过程和示例代码,展示图像标注的力量,并展望其未来发展。 II. 图像标注的意义 1. 语义理解图像标注可以帮助计算机理解图像中的语义信息,从而更好地进行内容分析和理解。 2. 信息检索通过为图像添加标注,使得图像能够被更有效地检索,提...
- 1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程时相:1972-2019范围:全球数据来源:武汉大学(黄昕教授团队)引用代码:dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')分辨率30波段名称描述最小值最大值Map不透水面变化037数据属性数值类型0非目标... 1972-2019全球不透水面30米分辨率产品(GISA-2.0)武汉大学Landsat全球地物识别年度产品前言 – 人工智能教程时相:1972-2019范围:全球数据来源:武汉大学(黄昕教授团队)引用代码:dataset = aie.ImageCollection('GISA_V02_1972_2019')分辨率30波段名称描述最小值最大值Map不透水面变化037数据属性数值类型0非目标...
- 导言LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法,通过并行化和分布式训练,可以加速模型训练过程,特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练,并提供相应的代码示例。 并行化训练LightGBM支持多线程和多进程的并行化训练,可以利用多核CPU来加速模型训练。以下是一个简单的示例,演示如何使用多线程进行并行化训练:import ... 导言LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法,通过并行化和分布式训练,可以加速模型训练过程,特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练,并提供相应的代码示例。 并行化训练LightGBM支持多线程和多进程的并行化训练,可以利用多核CPU来加速模型训练。以下是一个简单的示例,演示如何使用多线程进行并行化训练:import ...
- 导言异常值是数据中的特殊点,可能导致模型的不准确性和不稳定性。在使用LightGBM进行建模时,处理异常值是非常重要的一步,以确保模型的鲁棒性和可靠性。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行异常值处理和鲁棒建模,并提供相应的代码示例。 加载数据首先,我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:import lightgbm as lgbfrom s... 导言异常值是数据中的特殊点,可能导致模型的不准确性和不稳定性。在使用LightGBM进行建模时,处理异常值是非常重要的一步,以确保模型的鲁棒性和可靠性。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行异常值处理和鲁棒建模,并提供相应的代码示例。 加载数据首先,我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:import lightgbm as lgbfrom s...
- LLM是什么?大型语言模型(LLM)是一种基于自然语言处理和机器学习技术的大型语言处理模型。它能够理解和生成自然语言文本,并能够处理各种语言和文本类型,如对话、问答、文本生成等。LLM的主要特点是使用了大规模的语料库和复杂的机器学习算法,通过学习大量的文本数据,以理解、生成和分类自然语言文本。它能够处理复杂的语言结构和语义,并且可以处理多种语言和文本类型,包括但不限于小说、新闻、电子邮... LLM是什么?大型语言模型(LLM)是一种基于自然语言处理和机器学习技术的大型语言处理模型。它能够理解和生成自然语言文本,并能够处理各种语言和文本类型,如对话、问答、文本生成等。LLM的主要特点是使用了大规模的语料库和复杂的机器学习算法,通过学习大量的文本数据,以理解、生成和分类自然语言文本。它能够处理复杂的语言结构和语义,并且可以处理多种语言和文本类型,包括但不限于小说、新闻、电子邮...
- 2023感怀而立的岁月,感恩美好的时光,感谢身边的朋友 2023感怀而立的岁月,感恩美好的时光,感谢身边的朋友
- 加拿大卫星森林资源调查 (SBFI)卫星森林资源清查(SBFI)提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息,以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像(30 米空间分辨率)、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。... 加拿大卫星森林资源调查 (SBFI)卫星森林资源清查(SBFI)提供了 2020 年加拿大森林覆盖、干扰恢复、结构、物种和林分年龄的信息,以及 1985-2020 年林分替代干扰的信息。SBFI 多边形代表了与战略森林资源清查中划定的林分相似的同质森林状况。使用多分辨率分割算法对 2020 年大地遥感卫星表面反射 BAP 复合影像(30 米空间分辨率)、火灾年份和采伐年份图层进行了划分。...
- 导言在机器学习任务中,特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,提供了内置的特征重要性评估功能,帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估,并提供相应的代码示例。 加载数据首先,我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:import l... 导言在机器学习任务中,特征选择是提高模型性能和减少过拟合的重要步骤之一。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法,提供了内置的特征重要性评估功能,帮助用户选择最重要的特征进行模型训练。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行特征选择与重要性评估,并提供相应的代码示例。 加载数据首先,我们需要加载数据集并准备数据用于模型训练。以下是一个简单的示例:import l...
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