- 回顾20232023年是难忘和成熟的一年，同时也是收获满满的一年，这一年有幸被评为博客之星TOP13（此星光明-CSDN博客），相较于去年又有了巨大的提升，因为专业的限制，所以整体的博客阅读量和点赞以及收藏都相对较少，过去一年产出的高质量文章超过300篇，共计307篇，这些文章大部分是关于Google Earth Engine、PIE-ENGINE以及AI Earth和中科星图的有关和遥感... 回顾20232023年是难忘和成熟的一年，同时也是收获满满的一年，这一年有幸被评为博客之星TOP13（此星光明-CSDN博客），相较于去年又有了巨大的提升，因为专业的限制，所以整体的博客阅读量和点赞以及收藏都相对较少，过去一年产出的高质量文章超过300篇，共计307篇，这些文章大部分是关于Google Earth Engine、PIE-ENGINE以及AI Earth和中科星图的有关和遥感...
- 简介Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程Landsat-8卫星包含OLI（Operational Land... 简介Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值扩大了10000倍。前言 – 人工智能教程Landsat-8卫星包含OLI（Operational Land...
- 讲解All input tensors must be on the same device在深度学习中，有时我们会遇到"All input tensors must be on the same device"这个错误信息。这个错误提示意味着在计算时，所有输入的张量（tensors）必须位于同一设备上。 本文将深入讲解该错误信息的原因、常见的解决方法，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解... 讲解All input tensors must be on the same device在深度学习中，有时我们会遇到"All input tensors must be on the same device"这个错误信息。这个错误提示意味着在计算时，所有输入的张量（tensors）必须位于同一设备上。 本文将深入讲解该错误信息的原因、常见的解决方法，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解...
- 简介Landsat8 Collection2表面反射率数据，属Collection2二级数据产品，分辨率为30米，基于陆地表面反射率代码(LaSRC)(版本1.5.0)生成，该算法利用沿海气溶胶波段进行气溶胶反演测试，还利用了MODIS的辅助气候数据和独特的辐射传输模型。此外，LaSRC算法将观测天顶角硬编码为“0”，太阳天顶角和观测天顶角作为大气校正的一部分参与计算。Landsat 8 ... 简介Landsat8 Collection2表面反射率数据，属Collection2二级数据产品，分辨率为30米，基于陆地表面反射率代码(LaSRC)(版本1.5.0)生成，该算法利用沿海气溶胶波段进行气溶胶反演测试，还利用了MODIS的辅助气候数据和独特的辐射传输模型。此外，LaSRC算法将观测天顶角硬编码为“0”，太阳天顶角和观测天顶角作为大气校正的一部分参与计算。Landsat 8 ...
- 算法工程师是一种专注于设计、开发和实施算法的职位，他们的工作主要涉及到使用先进的数学和编程技术去解决复杂的问题。这个职位在许多行业中都有广泛的应用，包括但不限于人工智能（AI）、机器学习（ML）、数据科学、电信、金融、生物医学、物理等。在这篇文章中，我们将详细介绍算法工程师的职责和所需技能，并举例说明。首先，我们来看算法工程师的主要职责：设计和开发算法：算法工程师需要设计和开发高效的算法来解... 算法工程师是一种专注于设计、开发和实施算法的职位，他们的工作主要涉及到使用先进的数学和编程技术去解决复杂的问题。这个职位在许多行业中都有广泛的应用，包括但不限于人工智能（AI）、机器学习（ML）、数据科学、电信、金融、生物医学、物理等。在这篇文章中，我们将详细介绍算法工程师的职责和所需技能，并举例说明。首先，我们来看算法工程师的主要职责：设计和开发算法：算法工程师需要设计和开发高效的算法来解...
- 本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预 本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预
- 讲解reduce_sum()出现"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"在使用NumPy的reduce_sum()函数时，有时候可能会遇到错误信息："got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"。这个错误信息是由于NumPy的版本更新引入了变化，keepdims参数取代了旧版的keep_... 讲解reduce_sum()出现"got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"在使用NumPy的reduce_sum()函数时，有时候可能会遇到错误信息："got an unexpected keyword argument 'keep_dims'"。这个错误信息是由于NumPy的版本更新引入了变化，keepdims参数取代了旧版的keep_...
- 本系列文章md笔记（已分享）主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyter notebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib的基本功能实现图形显示，应用Matplotlib实现多图显示，应用Matplotlib实现不同画图种类，学习Numpy运算速度上的优势， 本系列文章md笔记（已分享）主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyter notebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib的基本功能实现图形显示，应用Matplotlib实现多图显示，应用Matplotlib实现不同画图种类，学习Numpy运算速度上的优势，
- 讲解 TensorFlow ImportError: initialization failed在使用 TensorFlow 运行代码时，你可能会遇到 ImportError: initialization failed 的错误。这个错误通常表示了 TensorFlow 引起了某种初始化失败的问题。在本文中，我们将讨论可能导致此错误的一些常见原因，并提供解决方法。1. TensorFlow ... 讲解 TensorFlow ImportError: initialization failed在使用 TensorFlow 运行代码时，你可能会遇到 ImportError: initialization failed 的错误。这个错误通常表示了 TensorFlow 引起了某种初始化失败的问题。在本文中，我们将讨论可能导致此错误的一些常见原因，并提供解决方法。1. TensorFlow ...
- 全球谷歌-微软开放式建筑数据集该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹，包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月，它已成为最全面的开放式数据集。该数据集涵盖 92% 的 0 级行政边界，分为 182 个分区。每个足迹都明确标注了其来源，指出是来自谷歌还是微软。该数据集可以 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles 等云... 全球谷歌-微软开放式建筑数据集该数据集整合了谷歌 V3 开放式建筑和微软最新的建筑足迹，包含 2,534,595,270 个惊人的足迹。截至 2023 年 9 月，它已成为最全面的开放式数据集。该数据集涵盖 92% 的 0 级行政边界，分为 182 个分区。每个足迹都明确标注了其来源，指出是来自谷歌还是微软。该数据集可以 GeoParquet、FlatGeobuf 和 PMTiles 等云...
- 引言随着人工智能技术的不断发展，可解释性人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI）成为研究和应用的热点之一。在众多应用场景中，理解和信任人工智能系统的决策过程至关重要。本文将深入研究可解释性人工智能的前沿技术、部署过程，并结合实例展示其在实际项目中的应用。 一、项目介绍 背景在许多关键领域，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶，人工智能系统的决... 引言随着人工智能技术的不断发展，可解释性人工智能（Explainable Artificial Intelligence，XAI）成为研究和应用的热点之一。在众多应用场景中，理解和信任人工智能系统的决策过程至关重要。本文将深入研究可解释性人工智能的前沿技术、部署过程，并结合实例展示其在实际项目中的应用。 一、项目介绍 背景在许多关键领域，如医疗诊断、金融风险评估和自动驾驶，人工智能系统的决...
- 引言随着人工智能领域的不断发展，神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）成为吸引研究者关注的重要方向。NAS旨在通过自动搜索神经网络结构，实现对模型设计的自动化。本文将深入研究神经架构搜索的部署过程、项目实例以及未来发展趋势。 一、项目介绍 背景传统神经网络的设计通常依赖于经验和专业知识，但这种方式存在很多局限性。神经架构搜索通过引入自动化搜索算法，旨在... 引言随着人工智能领域的不断发展，神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）成为吸引研究者关注的重要方向。NAS旨在通过自动搜索神经网络结构，实现对模型设计的自动化。本文将深入研究神经架构搜索的部署过程、项目实例以及未来发展趋势。 一、项目介绍 背景传统神经网络的设计通常依赖于经验和专业知识，但这种方式存在很多局限性。神经架构搜索通过引入自动化搜索算法，旨在...
- 引言随着物联网的迅猛发展，边缘计算作为一种新型计算模式，为机器学习应用提供了更加灵活、低延迟的部署方案。本文将深入研究机器学习与边缘计算的融合，探讨部署过程、项目实例以及未来发展趋势。 一、项目介绍 背景随着物联网设备的普及，大量数据在边缘设备上产生，传统的云端机器学习模型部署方式存在延迟高、带宽消耗大等问题。边缘计算的出现使得机器学习模型能够更接近数据源，提供更快速响应。 解决方案机器学... 引言随着物联网的迅猛发展，边缘计算作为一种新型计算模式，为机器学习应用提供了更加灵活、低延迟的部署方案。本文将深入研究机器学习与边缘计算的融合，探讨部署过程、项目实例以及未来发展趋势。 一、项目介绍 背景随着物联网设备的普及，大量数据在边缘设备上产生，传统的云端机器学习模型部署方式存在延迟高、带宽消耗大等问题。边缘计算的出现使得机器学习模型能够更接近数据源，提供更快速响应。 解决方案机器学...
- 简介美国地质调查局地形图的历史可以追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。其中的一个子集已被收录到约 81,000+ 幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括州名、... 简介美国地质调查局地形图的历史可以追溯到 19 世纪末，当时美国地质调查局开始着手绘制整个美国的详细地图。1:24,000 比例尺，也称为 7.5 分四边形地图，成为最广泛使用的比例尺之一。每张地图覆盖 7.5 分经纬度的区域，从而详细呈现了约 64 平方英里（166 平方公里）的面积。其中的一个子集已被收录到约 81,000+ 幅地图的总体收藏中，未来还将进行改进和补充。元数据包括州名、...
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